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食用植物油是重要生活必需品,但食用油脂掺假问题比较突出。将廉价植物油掺入到高价植物油中,可以此获得高额利润,但这些做法极大损害了广大消费者的利益。本文主要综述了理化鉴别、仪器分析等当前植物油掺伪检验的主要方法及基本原理,重点介绍了气相色谱、液相色谱和质谱联用等色谱技术,红外光谱、近红外光谱、紫外和拉曼光谱等光谱技术以及核磁共振和电子鼻等现代分析技术在植物油防伪鉴别上的应用,总结了国内外植物油掺伪检测技术的研究进展,并对各种方法的优缺点进行了比较,对在植物油掺伪鉴别最新研究进展和应用中存在的问题进行了分析和展望。 相似文献
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利益驱动的食用植物油掺伪现象危及消费安全和食用油市场秩序,亟需建立一套科学合理的食用油鉴伪方法。目前,食用植物油掺伪鉴别的方法主要包括基于常规理化测定的鉴别技术、基于波谱分析的快速鉴别技术、基于代谢组学的全谱指纹分析、基于特征标志物的鉴别技术,这些方法优势互补。其中基于特征标志物的鉴别方法因具有确证性、高灵敏、可实现鉴定多种低价食用油同时掺伪的优点,越发受到研究人员的关注。本文综述了DNA、脂肪酸、植物甾醇、维生素E以及加工过程中引入的外源物质等特征标志物在食用植物油掺伪鉴别中的应用,并分析了各种方法的优势与不足,发现进一步挖掘食用植物油的特征标志物,建立多种标志物的高灵敏同步检测技术是基于特征标志物的食用植物油掺伪鉴别技术的主要发展方向。 相似文献
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近年来,植物油掺伪问题频发,现有理化特性和感官特性检测已无法满足相关的检测需求。由于检测时间长、检测成本高,以及复杂的检测过程导致气相色谱法和高效液相色谱法等仪器分析方法的应用受限。近期,新型传感技术、新材料和数字信息技术、电子鼻技术、机器视觉技术、组学技术等的发展为快速准确鉴别植物油掺伪提供了技术支持。有鉴于此,以食用植物油掺伪研究为对象,综述了近期国内外对植物油掺伪检测的重要研究进展,讨论了光谱检测技术、色谱检测技术、电子鼻检测技术、机器视觉技术、组学技术等分析方法的特点以及发展现状,并对植物油掺伪鉴别技术的发展进行了展望,以期为植物油的掺伪检测提供一定的理论参考。 相似文献
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近红外光谱技术作为一种具有样品前处理简便、快速高效、可以实现多组分同时分析等优点的新型无损分析技术,在食用油脂分析领域扮演着重要角色。对近10年来近红外光谱技术在食用油脂无损检测中的应用进行了总结,概述了近红外光谱技术的分析类型,在食用油脂和食用油脂原料分析方面的应用。通过结合化学计量学方法,近红外光谱技术可以实现不同种类食用油脂的快速鉴别分析,食用油脂的各项理化指标(如游离脂肪酸的含量、碘值、酸值、过氧化值、皂化值等)的快速检测,食用油脂无损掺假检测,食用油脂原料(如玉米、棉籽、油菜籽等)含油量的无损分析。此外,针对当前食用成品油快速无损分析过程中的难题对未来该领域的研究方向进行了展望,以期近红外光谱技术在食用油脂无损分析领域得到更广泛的应用。 相似文献
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为了保障食用植物油的质量安全,基于分子生物学理论建立的分析方法以其准确、快速、操作简单和灵敏度高的特点广泛应用于食用植物油的转基因成分和掺假检测。从DNA含量极少且完整度较低的食用植物油中提取到高质量DNA是影响基因检测成败的关键因素。通过对食用植物油中DNA的不同提取方法和基因检测方法进行综述,对比了各种方法的优缺点,展望了该领域的发展趋势。 相似文献
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市场上存在用低值低价油脂掺伪高值高价食用植物油的现象,这不仅损害食用植物油生产者和消费者利益,也不利于我国食用油脂产业的健康发展。许多学者将机器学习算法应用到食用植物油掺伪鉴别的研究中,取得了显著的研究成果。为了对食用植物油掺伪鉴别的研究和应用提供一定的理论依据和方法参考,总结了国内外现阶段使用机器学习算法进行食用植物油掺伪鉴别的研究进展,这些机器学习算法包括主成分分析、判别分析、支持向量机、随机森林、人工神经网络等。对所述机器学习算法应用于食用植物油掺伪鉴别研究的优缺点进行了分析,在实际应用中应结合实际情况,综合考量选择合适的算法。 相似文献
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近年来,食用植物油掺假问题引起了社会的广泛关注。本文通过收集相关的文献资料,对我国食用油鉴伪的研究进展进行了阐述,简要介绍了食用植物油掺假的现状,从食用植物油的组分包括脂肪酸、甘油三酯、甾醇、维生素E、挥发性成分以及其他成分和整体特征差异两个方向综述了目前植物油鉴伪的国内外研究进展,并对食用植物油鉴伪的研究发展趋势进行了展望。 相似文献
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应用低场核磁共振(LF-NMR)检测技术结合主成分分析法(PCA)对多种品牌纯葡萄籽油以及其掺有其他食用油脂的掺伪葡萄籽油进行了检测分析。研究表明, PCA可明显区分葡萄籽油、大豆油、玉米油、稻米油的LF-NMR弛豫特征数据(峰起始时间、峰顶点时间、峰结束时间、峰面积、峰高);并且PCA得分图上能有效区分葡萄籽油中不同油脂的掺伪比例,掺伪比例越高区分效果越好,试验验证可靠。实验结果说明基于葡萄籽油的LF-NMR弛豫特征数据,结合主成分分析可实现对其是否掺伪、掺伪比例快速、有效的鉴别。 相似文献