基于液体阵列比色传感器鉴别不同茶叶的新方法

基于茶多酚与三价铁的络合性以及对氧化铈的还原性,构建了交叉响应的液体阵列传感器,为茶叶种类的区分提供了一种新方法.利用水热法合成了硅酸锌空心微球和纳米棒作为三价铁的吸附剂,同时合成了可被茶多酚还原的纳米氧化铈,以硅酸锌-硫氰酸铁和氧化铈共同构建3×3阵列.对5种茶多酚和14种茶叶进行了检测,每个样本做5次平行实验,通过聚类分析(HCA)和主成份分析(PCA)方法对反应前后的图谱进行了分析.结果表明,该阵列能够将结构类似的茶多酚化合物准确区分,并且平行样本之间稳定性较好;同时对不同品种的茶叶样本区分效果良好,结合反应前后的差谱图可以实现对茶叶的定性分析.该方法在茶叶品质和食品质量的快速可视化检测方面具有潜在应用价值.     

可视化阵列传感器技术鉴别不同香型白酒

决定白酒香型的物质种类繁多,成分复杂.采用可视化阵列传感器技术对中国白酒五大香型的代表酒样进行检测,在可视化区分的基础上采用分层聚类分析、主成分分析等统计分析方法,对检测结果进行分析.不同香型的白酒在聚类分析中可以正确归类,利用主成分分析得到的前3个主成分所代表的白酒75.8%的信息量就可以将不同香型白酒完全区分开,表...     

基于可视化学传感阵列的农药快速检测新方法

采用可视化阵列传感技术,以卟啉及其衍生物和指示剂作为传感元件,构建了一种对农药敏感的可视化学传感阵列。该传感阵列可以在常温常压下对浓度为0.1 mg/L的12种农药快速识别和分类,反应时间仅为1.5 min。采用聚类分析(HCA)和主成分分析(PCA)等统计学分析方法对检测结果进行分析,不同种类农药样品在聚类分析和主成分分析中均可以被准确归类。     

一种可视化液体传感阵列农药检测新方法

以筛选出的7种染料与合成的纳米金共同构建了液体传感器阵列,每个敏感点对不同农药样品产生不同的响应光谱,通过酶标仪采集光谱数据,结合主成分分析(PCA)、分层聚类分析(HCA)、判别分析(LDA)等模式识别方法建立了一种快速检测有机磷、氨基甲酸酯、有机氯、拟除虫菊酯类农药残留的新方法。PCA结果表明,前三个主成分反映了总信息量的92.69%,且能够对5种农药进行区分;HCA结果表明,对25个样品能够正确的归类;LDA结果表明,对5种农药识别的准确率达100%。表明这种可视化的液体阵列可为农药残留检测提供一个可靠平台,在农药残留检测中具有潜在的应用价值。     

基于纳米银的比色阵列传感器的构建及在蛋白质检测中的应用

蛋白质的快速高效检测和鉴定在医学诊断、不同疾病的治疗和蛋白质组学中具有巨大的前景。目前的检测手段大多存在一些问题,如操作繁琐、效率低等,因此开发一个理想的蛋白质检测方法尤为重要。以纳米银(AgNPs)为传感元件的阵列传感器在蛋白质检测方面具有操作便捷、准确率高、可视化等优点。本文合成两种不同颜色和形状的AgNPs:黄色球形和蓝色三角形,以此构建一个简单的比色阵列传感器,用于蛋白质的区分检测。该传感器可以准确地识别和区分不同种类的蛋白质,准确率为100%。在成功识别出不同类型的蛋白质的基础上,进一步评估了该阵列传感器应用于区分正常和变性蛋白质的能力,准确率为96.0%。此外,该阵列传感器对于未知样本的识别也具有高的准确率。     

基于新型可视化学传感阵列的氨基酸快速识别

以卟啉和其衍生物及指示剂为传感元件,构建了一种对氨基酸敏感的可视传感阵列.可视化学传感阵列以交互响应的敏感元件组成阵列,对不同物质产生特异的响应,并通过信号识别处理系统,将检测结果以图谱的方式显示,实现检测的可视化.研究中筛选了对氨基酸敏感的36种化学物质,构建了6×6的传感阵列,使用自主研发的阵列数据采集与处理系统,对10种具有代表性的常见氨基酸进行了检测,氨基酸溶液与阵列的反应时间为5 min.对实验检测结果数据采用主成分分析和判别分析进行了计算和分析.实验结果显示,通过阵列响应的可视差图可以将浓度为375 μmol/L的10种氨基酸明显区分.判别分析结果显示,本可视阵列对氨基酸识别的准确率达到97%.二维主成分散点图和判别分析散点图对10种氨基酸都有显著分辨效果.本可视传感阵列可用于氨基酸的快速识别.     

基于天然气敏材料猪肉中优势腐败菌的可视化检测

优势致腐菌是引起猪肉变质的重要原因之一,为了探索猪肉优势致腐菌绿色、快速的检测方法,本研究使用天然色素作为气体可视化传感器阵列的气敏材料,区分猪肉中的优势致腐菌。首先从植物中提取17种天然色素作为气敏材料,并将其固定在基底材料上,干燥后制成气体可视化传感器阵列。将3种优势致腐菌(梭状芽孢杆菌、热死环丝菌、假单胞菌)分别接种至3组猪肉样本中,在室温(20℃)条件下分别培养8、16和24 h,然后将传感器阵列与猪肉样本产生的挥发性物质接触并发生反应,用扫描仪获取传感器阵列与每个样本反应前后的图像信息,将传感器反应前后的颜色差值作为样本的特征值组成一个数据矩阵,并制成差值图像。最后采用主成分分析对培养8,16和24 h后的3种优势致腐菌进行检测,识别率分别为90%,90%和100%。结果表明,天然色素可以作为气体传感器的气敏材料,检测猪肉的优势致腐菌,且检测过程不会产生化学毒害。     

基于液体阵列味觉仿生传感器鉴别白酒香型的新方法

通过模拟哺乳动物的味觉系统, 建立了交叉响应的液体阵列传感器, 为鉴别白酒香型提供了新方法. 选用7种染料和1种卟啉化合物作为传感单元, 构建液体阵列传感器, 集合8个传感单元的光谱响应信号构成分析物的指纹图谱, 达到识别的目的. 使用96孔板酶标仪采集响应数据, 结合主成分分析(PCA)、分层聚类分析(HCA)和判别分析(LDA)等模式识别方法进行数据处理, 对9种具有代表性的不同香型白酒样品进行了鉴别分析. PCA结果表明, 该方法对于白酒的检测主要基于酒体微量成分, 其中酸类物质对识别的贡献最大(贡献率达54.3%), 芳香类物质贡献率为18.6%; 同时, 仅用63.4%的数据信息量即可对白酒香型进行区分. HCA结果表明, 平行样均正确归类, 各白酒之间的相似程度在聚类图上得到体现. LDA结果表明, 该阵列对于9种白酒样品香型识别的准确率达到100%.     

可视化检验火炸药残留物的实验——将化学传感阵列融入法化学实验教学

在法庭科学领域中爆炸案件现场火炸药残留物的可视化、快速、准确检验,可以为案件的侦查指明方向,对案件的性质做出快速判断。采用6种敏感单元构建化学传感阵列,利用数码相机对化学传感阵列进行拍照采集图像,使用Adobe Photoshop 2022对图像进行处理获取RGB数据,结合主成分分析(PCA)、聚类分析(HCA)和线性判别(LDA)对爆炸残留物种类进行判断,准确率达到100%。将有关的基于化学传感阵列可视化检验的理论与应用融入到法化学的实验教学中,能够拓展学生的科研视角,锻炼学生的实验操作能力。     

中国不同产区赤霞珠干红葡萄酒香气成分数据的可视化分析

可视化技术被引入葡萄酒香气成分数据的分析,以达到鉴别区分不同产区葡萄酒的目的。葡萄酒分析样品是2005年赤霞珠干红葡萄酒产品。5个产区是河北昌黎、新疆玛纳斯、云南弥勒、宁夏贺兰山东麓和河北沙城。香气成分用二氯甲烷连续萃取,有机相真空浓缩之后进行GC-MS分析检测。共鉴定并半定量分析出5个产区赤霞珠干红葡萄酒中68种香气成分,对原始色谱分析数据进行标准归一化处理,将信息映射到[0,1]之间的灰度图空间,然后根据数据可视化原理,用Vc 构建含多种香气成分信息的二维灰度图,直观表征不同产地赤霞珠干红葡萄酒的香气成分信息。研究结果是一种反映葡萄酒化学信息的条形码技术,该技术转换葡萄酒香气成分色谱数据之后得到二维灰度图,能够良好区分不同产区的赤霞珠干红葡萄酒。     

基于近红外光谱技术的不同产地茯苓块无损鉴别

基于近红外光谱技术,建立了不同产地茯苓块快速无损鉴别方法.利用近红外光谱仪采集了8个不同产地茯苓块的光谱信息;通过单一及组合预处理方法消除光谱中的多种干扰;结合主成分分析方法、软独立模式分类法和Fisher线性判别分析方法分别构建了不同产地茯苓块的鉴别模型.结果 表明:光谱中存在较为明显的背景以及噪声干扰;仅采用主成分分析结合光谱预处理的方法无法实现不同产地茯苓块的准确鉴别分析,鉴别率仅为14.1％;采用软独立模式分类法可显著提高不同产地茯苓块的鉴别率,采用原始光谱或去趋势预处理可获得最佳鉴别结果,鉴别率为54.2％;采用Fisher线性判别分析方法时,用原始光谱即可得到最佳鉴别结果,鉴别率为91.7％.以上结果表明,近红外光谱技术结合Fisher判别分析方法可实现不同产地茯苓块的准确鉴别分析.     

基于质子转移反应-飞行时间质谱快速鉴别不同产地闽北水仙茶

采用质子转移反应-飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS), 构建了3个产地(武夷山、建阳、建瓯)113个闽北水仙茶样品香气的化学指纹图谱, 对所得的闽北水仙茶香气指纹图谱进行主成分分析(PCA), 获得了不同产地闽北水仙茶样品的质谱信息特征, 然后采用软独立建模分类法(SIMCA)、K最邻近结点算法(KNN)、偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对闽北水仙茶的质谱信息进行了模式识别.结果表明, PTR-TOF-MS结合分类识别模式能有效区分不同产地的闽北水仙茶.PCA 提取了3个主成分, 累计贡献率为84.66%;3个识别模型的校正集判别正确率分别为89.38%、100.00%和100.00%, 预测集的判别正确率分别为83.18%、 96.46%和95.57%.基于此成功建立了不同产地的闽北水仙茶识别模型.本方法无需样品预处理、分析速度快、灵敏度高、对茶叶无损伤, 为茶叶产地溯源提供了新方法.     

脐橙果皮的室温和热辅助表面解吸常压化学电离质谱的比较

以脐橙果皮为研究对象,比较了室温和热辅助表面解吸常压化学电离源(DAPCI)的解吸电离特性,结合串联质谱技术,对果皮中香气、糖、黄酮类等主要成分进行了鉴定,并通过主成分分析(PCA)方法对热辅助DAPCI-MS所获外果皮指纹谱图信息进行分析,进而区分了3个不同产地脐橙。 结果表明,室温DAPCI-MS对脐橙果皮中的香气成分具有较强的解吸电离能力,而热辅助DAPCI-MS则更适合于分析果皮中的黄酮类和糖类及其衍生物。 DAPCI-MS具有灵敏度高、分析速度快等特点,有望成为农产品品质快速检测与产地识别研究的新方法。     

傅立叶变换离子回旋共振质谱法对赤灵芝的化学成分鉴定和指纹图谱研究

建立了基于傅立叶变换离子回旋共振超高分辨质谱(FTICR-MS)的赤灵芝化学成分鉴定和指纹图谱分析方法,并应用于不同产地赤灵芝样品的来源区分。样品采用50%甲醇进行回流提取后,以流动注射的进样方式进行直接质谱分析。以ESI离子源在负离子模式下进行检测,质荷比扫描范围为100～1 000 Da。采用精确分子量测定和碰撞诱导解离实验进行化学成分鉴定,通过与文献进行比对,共鉴定出63种化学成分(1种萜烯醛、3种糖、4种三萜醇、6种有机酸和49种三萜酸类成分)。采用聚类分析和主成分分析(PCA)对所获得的质谱指纹图谱进行统计学分析,在95%的置信区间下,多个批次不同产地的赤灵芝样品得到了较好的来源区分。研究结果表明该方法可实现赤灵芝的直接、快速、高效分析和指纹图谱研究,在中药分析领域有着广阔的应用前景。     

采用实时直接分析质谱法原位快速鉴别茶叶

采用近年来发展迅速的常温常压离子化技术——实时直接分析质谱法,建立了对茶叶中主要成分如茶氨酸、咖啡碱等的快速测定方法,通过特征的质谱信号离子,实现了对不同茶叶的快速鉴别。实时直接分析质谱法在大气压下进行,无需对茶叶进行任何的样品处理,大大缩短了分析时间,实现了原位、快速、准确且高通量的检测。     

可视交叉传感阵列对蛋白质及其热变性过程的快速识别

以卟啉及其衍生物和特异性染料为敏感化学元件, 基于交叉响应原理构建了识别蛋白质的可视6×6阵列. 该阵列以颜色差谱图显示其与蛋白质作用呈现的特异性光谱反应, 采用聚类分析、 主成分分析和欧氏距离对图谱进行了分析. 结果表明, 该阵列可以鉴别模式蛋白牛血清白蛋白(BSA)、 牛血红蛋白(BHb)和卵清白蛋白(Ova)及其混合物, 且有望实现定量分析. 此外, 阵列的高敏感性使其不仅能识别天然蛋白质和不同变性程度的蛋白质, 还能对其热变性过程进行可视化实时监控. 该阵列产生的特殊颜色变化与蛋白质的空间构型、 微环境pH值的差异及溶解度有关. 因此, 该方法不仅能实现对蛋白质的快速识别, 为蛋白质热变性机理的研究提供新途径, 而且在临床医学和食品安全等的实时快速检测方面有潜在的应用价值.     

解吸电喷雾质谱法协同主成分分析快速鉴定红茶茶水

茶叶的快速鉴定对于茶叶的高效生产和品质控制十分重要.目前茶叶品质主要依赖于专业评茶师主观鉴定,亟待建立快速、准确的仪器方法进行客观评价.解吸电喷雾(DESI)质谱法是一种新型快速的质谱分析方法,在农产品和日用品的快速检测上有着很强的应用优势.本文采用解吸电喷雾质谱法和主成分分析方法对外观相近的三个品牌红茶产品进行了分析.结果表明,该方法能够快速清晰地分辨不同品牌的红茶产品,有着良好的应用前景.     

静态顶空-气相色谱-质谱法分析不同产地大红袍花椒中挥发性成分

3个省份9个产地的大红袍花椒样品经筛选、自然晾干后过孔径为0.425 mm筛网。分取1.0 g置于20 mL顶空瓶中,用卷边器封口,在加热箱温度100℃、定量环温度110℃条件下平衡30 min。所得挥发性成分进入气相色谱仪,在DB-17MS毛细管色谱柱上进行程序升温分离,并用附电子轰击离子源的质谱仪检测,以保留时间和定性离子定性,以峰面积归一法半定量,以主成分分析法寻找区分不同产地的差异性物质。结果显示：在9个产地样品中共检出120种挥发性成分,烯烃、芳香烃、烷烃、醇、醛、酚、酮、酯类化合物分别有56,2,10,24,7,1,12,8种;共有成分12种,其中柠檬烯相对含量较高(9.646%～48.985%);2-甲基-5-(1-甲基乙烯基)-2-环己烯-1-醇和乙酸松油酯可作为区分不同产地样品的差异性物质,对甲-α-甲基苯乙烯、石竹烯可作为辅助差异性物质。     

气相色谱结合化学计量学区分大米贮藏时间与产地

香气是衡量大米质量的一个主要因素,对大米的食用品质有重要影响。该文以顶空固相微萃取(SPME)技术为基础,采用气相色谱法分别分析了不同贮藏时间和不同产地大米样本的挥发性成分,通过主成分分析法(PCA)和偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对大米样本进行分类和判别分析。PCA及PLS投影图显示不同储藏时间的大米明显聚为4类,通过留一交叉验证法(LOO)计算PLS预报的准确率为96%,相对标准误差为8.2%。同时,PCA投影图中可将4个不同产地的大米样本进行区分,分类效果显著;所建PLSDA模型可靠,不同产地大米样本均能被准确识别,正确率为100%。以顶空固相微萃取/气相色谱检测大米中挥发性成分,利用主成分分析法和偏最小二乘判别分析法鉴别大米新鲜程度和产地具有可行性。     

一种基于低场核磁共振技术的葵花籽品质快速鉴定方法

利用低场核磁共振结合化学计量学方法对葵花籽的品种进行区分,并对不同品种的葵花籽的含油量进行测定,以建立一种快速鉴定葵花籽品质的方法。将Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)序列下的弛豫衰减数据通过主成分分析(PCA)和偏最小二乘回归(PLSR)方法处理发现:不同品种的葵花籽处于主成分得分图的不同区域,这说明主成分分析法能够实现对葵花籽品种的有效区分;所建立的PLSR模型具有高的相关系数和低的均方根误差,并且对未知葵花籽样品含油量预测的相对误差小。因此,低场核磁共振与化学计量学相结合的方法能够实现对葵花籽品质的快速、无损鉴定。