大豆中异黄酮含量的测定及其近红外分析

以100份中国核心大豆种质资源为材料,建立高效液相色谱法(HPLC)测定大豆中异黄酮5组分和总异黄酮。扫描大豆的近红外光谱,以傅里叶近红外光谱法(FT-NIRS)与HPLC技术相结合,采用偏最小二乘(PLS)回归和交叉验证法,探讨利用FT-NIRS技术预测异黄酮含量的可行性。总异黄酮近红外预测模型的内部交叉验证其校正决定系数(R2)和交叉检验均方误差(RMSECV)分别为0.8763和0.515,外部验证其校正决定系数(R2)和预测均方误差(RMSEP)则分别是0.9492和0.599。结果表明,利用FT-NIRS预测大豆中总异黄酮含量是可行的,但是各异黄酮组分的近红外模型不能达到准确预测要求。大豆异黄酮近红外模型的建立对今后大豆的异黄酮选育工作可以提供帮助。     

基于近红外漫反射技术的大米脂肪含量的研究

利用大米脂肪含量化学分析值及其近红外漫反射光谱建立分析大米中脂肪含量的数学模型.运用OPUS5.0定量分析软件优化,采用偏最小二乘法(PLS)算法,得到最佳光谱预处理方法为乘法散射校正法(MSC),选取11 998.9～4 246.5cm-1为最佳谱区,最佳主成分维数为8.由此参数进行内部交叉检验,建立校正模型,交叉验证决定系数(R2)为0.998 1,交叉验证误差(RMSECV)为0.0191;外部验证决定系数(R2)为0.988 9,预测误差(RMSEP)为0.024 1,证明了利用近红外光谱技术测定稻米脂肪含量的可行性.     

近红外漫反射光谱法快速检测谷子蛋白质和淀粉含量

建立近红外漫反射光谱法测定谷子中的蛋白质和淀粉含量,提供一种快速、简便、无损的分析方法进行谷子品种资源鉴定和筛选。以191份山西核心谷子种质为材料,采用近红外漫反射光谱法建立谷子蛋白质和淀粉含量的快速检测模型。结果表明,采用一阶导数+矢量归一化光谱预处理,分别建立谷子蛋白质和淀粉含量的校正模型,模型的校正决定系数(R~2_(cal))分别为0.977 0和0.907 3,交叉验证均方根误差分别为0.203%和0.466%,外部验证决定系数(R~_(2val))分别为0.989 6和0.977 2,预测均方根误差分别为0.225%和0.368%。对于谷子蛋白质和淀粉的预测,化学法和近红外仪器法测定间无显著差异,近红外测定结果是准确可靠的。说明采用近红外漫反射光谱分析技术能够满足对谷子蛋白质和淀粉含量的检测。     

虾样品不同采集状态对近红外光谱PLS模型的影响

研究了不同采集状态的虾样品对近红外光谱PLS模型的影响。利用DA7200近红外光谱仪,采集南美白对虾完整虾和虾糜的近红外光谱曲线。采用Unscrambler10.3软件选择最佳光谱预处理方法和最优波段,建立了完整虾和虾糜与挥发性盐基氮(TVB-N)值、菌落总数(TBC)值关联的偏最小二乘(PLS)模型,并对模型进行评价和验证。结果表明:定标集虾糜模型中的校正相关系数rc,校正决定系数Rc2,交叉验证相关系数rv,交叉验证决定系数Rv2,均高于完整虾模型;校正均方根误差RMSEC,校正标准误差SEC,交叉验证均方根误差RMSECV,交叉验证标准误差SECV均低于完整虾模型。验证模型中虾糜预测模型中相关系数r均大于完整虾预测模型,预测均方根误差RMSEP,预测标准误差SEP均低于完整虾预测模型,且虾糜预测模型对TVB-N、TBC值预测值更为准确,表明以虾糜作为近红外光谱采集状态优于完整虾。     

原料肉中掺大豆蛋白的近红外检测技术的研究

探讨了利用近红外光谱技术快速、准确地进行原料肉中是否掺大豆蛋白鉴别的可行性。首先以原料肉和掺假肉为原料,利用近红外光谱仪测定样品的漫反射光谱曲线,再应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明,利用Fisher判别分析建立的判别模型的正确判别率达到100%,对未知样进行检验,正确判别率达到86.1%;最后利用偏最小二乘法(PLS)建立大豆蛋白掺入量的定量检测模型,校正模型决定系数(R2)为93.4%,内部交叉验证均方根差(RMSECV)为2.45%,对此模型进行验证,预测集相关系数(R2)为84.1%,预测标准偏差(RMSEP)为3.59%。说明应用近红外光谱技术对原料肉中掺大豆蛋白进行快速、准确的的鉴别是可行的。     

贮藏期内富士和粉红女士苹果品质的FT-NIR无损检测

为探索傅里叶近红外光谱快速无损检测贮藏期苹果品质的方法,在苹果贮藏过程中,每隔30d采集富士和粉红女士(各40个)2个苹果品种共计400个样本的近红外图谱(12000～4000cm-1),用OPUS-QUANT软件预处理光谱,用偏最小二乘法建立通用于2个品种的可滴定酸(TA)、pH值和可溶性固形物(SSC)的数学模型。结果表明：富士和粉红女士的光谱经矢量归一化预处理后,在波段7502～4247cm-1内所建立的可滴定酸模型稳定性较好,该模型校正时的相关系数(R2)和评估均方误分别为0.9231和0.0263%,预测时的相关系数R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9071和0.0266%;在波段11995～4247cm-1内,光谱经一阶导数预处理后所建立的pH值预测模型稳定性较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9263和0.0700,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9113和0.0772;近红外光谱经最大-最小归一化预处理后,在波段6102～5446cm-1所建立的SSC模型效果较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9212和0.3570%,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9130和0.370%。在富士和粉红女士贮藏期品质检测过程中,建立的通用于这2个品种的TA、pH值和SSC检测的数学模型,稳定性较好,能满足品质快速无损检测的要求。     

基于近红外漫反射光谱技术的小麦蛋白质含量检测

收集来自国内3个主要小麦生产省份的小麦样品共73份,应用近红外光谱漫反射技术结合化学计量学方法建立小麦蛋白质含量的近红外光谱定量模型,并对模型的稳定性和可靠性进行评价。结果表明,光谱预处理的最佳条件为:Savitzky-Golay平滑+一阶导数处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立模型,校正集(Rc)和预测集相关系数(Rp)为0.936和0.925,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.23和0.28,表明模型准确可靠,可应用于小麦蛋白质含量的快速无损检测。     

甘薯蛋白质含量近红外反射光谱分析模型应用研究

以71份薯叶和170份薯块根样品为材料,应用近红外光谱技术(NIRS)和偏最小二阶乘法(PLs),建立甘薯蛋白质含量近红外反射光谱分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价.结果显示.甘薯叶和块根的蛋白质含量的近红外光谱预测模型校正决定系数(R2cal)分别为O.996和0.993,校正均方差(RMSEE)分别为O.255和O.126,内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.984和O.986,均方差(RMSECV)分别为0.448和O.178.模型对样品NIR的预测值与其相应的化学值有较好的相关性,此模型可用来预测甘薯蛋白含量.在甘薯优质育种和品质分析中具有广泛的应用价值.     

傅里叶近红外光谱法快速检测魔芋葡甘聚糖中掺假羧甲基纤维素含量

采用傅里叶近红外光谱检测魔芋葡甘聚糖中羧甲基纤维素掺假比例,以基线校正、平滑、矢量归一化、一阶求导和二阶求导法对光谱进行处理,利用偏最小二乘法建立了相应的数学模型,并通过交互验证和外部验证检验了鉴别模型的预测精度和可靠性。所建立的校正集模型的决定系数R_c~2值为0.933~0.997,校正均方根误差范围为7.64%~1.56%;结合验证集模型的决定系数和均方根误差确定以一阶导数(5平滑点)处理光谱,所得模型预测效果最佳,模型的预测均方根误差为8.37%;校正模型中羧甲基纤维素在魔芋葡甘聚糖中掺假水平的预测值和实际值的相关系数为0.9905。结果表明,近红外光谱结合化学计量法在有效、快速、准确地定量检测魔芋葡甘聚糖中掺假羧甲基纤维素的可行性。     

用近红外光谱技术快速测定籼稻品种的蛋白质含量

分别以稻谷、糙米、精米和精米粉为扫描材料,应用近红外光谱法建立了籼稻蛋白质含量的预测模型.结果表明,采用光谱预处理的校正效果比不采用预处理的好,用偏最小二乘法(PLS)获得的籼稻稻谷、糙米、精米、精米粉的回归模型和交叉验证结果为:最优校正决定系数(R2)和交叉检验均方误差(RMSECv)分别为0.772 1、0.507,0.888 4、0.379,0.911 6、0.336,0.951 0、0.258,稻谷的误差最大,粉样的误差最小.育种实践中,低世代可选用糙米、高世代可选用精米和精米粉作为扫描样本测定稻米蛋白质含量.     

小麦脂肪酸值的近红外光谱快速测定研究

采用近红外光谱(NIRS)分析技术和化学计量方法建立小麦脂肪酸值的近红外分析模型,并对模型进行预测准确性评价。结果表明:所建立模型的定标相关系数(RSQ)为0.9026,交叉验证相关系数(1-VR)为0.6278,定标标准偏差(SEC)为3.8735,交叉验证标准偏差(SECV)为7.0908。外部验证的相关系数(r)为0.948,外部验证标准偏差(SEP)为3.8709。标准方法与NIRS测定方法测定的小麦脂肪酸值含量之间的t检验值为1.345,显示两种方法测定结果无显著性差异(P<0.05),预测值与实测值的平均绝对偏差为0.25,说明所建立的稻谷脂肪酸值的NIRS数学模型预测准确性较好,可用于小麦脂肪酸值的快速预测。     

Rapid and non-invasive analysis of deoxynivalenol in durum and common wheat by Fourier-Transform Near Infrared (FT-NIR) spectroscopy

Fourier transform near-infrared spectroscopy (FT-NIR) was used for rapid and non-invasive analysis of deoxynivalenol (DON) in durum and common wheat. The relevance of using ground wheat samples with a homogeneous particle size distribution to minimize measurement variations and avoid DON segregation among particles of different sizes was established. Calibration models for durum wheat, common wheat and durum + common wheat samples, with particle size <500 µm, were obtained by using partial least squares (PLS) regression with an external validation technique. Values of root mean square error of prediction (RMSEP, 306–379 µg kg^–1) were comparable and not too far from values of root mean square error of cross-validation (RMSECV, 470–555 µg kg^–1). Coefficients of determination (r ²) indicated an “approximate to good” level of prediction of the DON content by FT-NIR spectroscopy in the PLS calibration models (r ² = 0.71–0.83), and a “good” discrimination between low and high DON contents in the PLS validation models (r ² = 0.58–0.63). A “limited to good” practical utility of the models was ascertained by range error ratio (RER) values higher than 6. A qualitative model, based on 197 calibration samples, was developed to discriminate between blank and naturally contaminated wheat samples by setting a cut-off at 300 µg kg^–1 DON to separate the two classes. The model correctly classified 69% of the 65 validation samples with most misclassified samples (16 of 20) showing DON contamination levels quite close to the cut-off level. These findings suggest that FT-NIR analysis is suitable for the determination of DON in unprocessed wheat at levels far below the maximum permitted limits set by the European Commission.     

Rheological parameters determination using Near Infrared technology in whole wheat grain

Rheological properties of dough are important for wheat quality characterisation. This research sought to obtain prediction models for rheological characteristics and to characterise the breadmaking quality of whole wheat using NIRS (Near Infrared Reflectance Spectroscopy) technology, in order to offer a rapid tool to the farmers to know the quality of their product at the harvest moment. Tenacity (P), extensibility (L), deformation energy (W) and ratio P/L of dough were measured using traditional methods. NIR spectra were acquired from these samples. Models to predict the values from these parameters were developed. The SEC achieved for the extensibility, deformation energy and tenacity of dough and the ratio between the two latter parameters were 5.27 mm, 9.97 × 10⁻⁴ J, 3.98 mm and 0.025, respectively. The four models were validated by cross-validation, and by independent validation. The precision obtained in these models was enough for being applied in harvesters or at delivering moment.     

利用气相离子迁移谱对小麦与小麦粉挥发性物质研究

利用气相离子迁移谱(GC-IMS)对河北、山东各15个小麦样品、山东对应小麦制粉后的15个小麦粉样品的风味物质进行测定,确定一种粮食风味物质的快速测定方法。结果表明,在不经过样品前处理的条件下便可快速检测小麦及小麦粉中的挥发性有机物,主成分分析可将山东小麦和山东的小麦粉区别分开,分析时间短,操作简单。其中小麦的风味物质成分明显高于小麦粉。     

小麦麸皮的品质改良及含麸皮面包焙烤品质的研究

本研究采用微波辐照联合复合酶法对小麦麸皮进行改良,将改良后的小麦麸皮添加至高筋粉中得到不同小麦麸皮含量的含麸皮面粉并制作含麸皮面包。结果表明:改良后小麦麸皮中脂肪酶残余酶活和脂肪氧化酶残余酶活降低至0和10.34%、粗纤维含量降低至3.21%、还原糖含量上升至3.79 g/100 g。与改良前的全麦面包相比,改良后的全麦面包组织结构得以改善、全麦面包储藏7d后吸热焓值降低了14.70%、全麦面包中酮基、羰基、醛基含量增多。改良后的全麦面包比容增加了26.40%、硬度降低了32.90%、弹性增大了6.90%。随着改良麸皮添加量的增加,含麸皮面包组织结构变得粗糙多孔,含麸皮面包吸热焓值逐渐降低,酮基、羰基、醛基含量增多,含麸皮面包芯亮度逐渐变暗、比容逐渐降低、硬度逐渐增加、弹性逐渐减小、感官品质降低。与未稳定化麸皮含量16%的全麦面包相比,稳定化全麦面包的稳定性、贮藏性和质构得到明显提高。     

小麦与小麦芽的添加量对12°P麦汁非淀粉多糖和蛋白组分的影响

在原料中分别添加5%、10%、15%、20%、25%、30%和35%的小麦和小麦芽,糖化制备12°P麦汁,比较研究小麦和小麦芽使用量对麦汁非淀粉多糖和蛋白组分的影响。结果表明,随着小麦或小麦芽添加量的增加,麦汁的β-葡聚糖含量下降,总糖、阿拉伯木聚糖、总氮含量和黏度增加,小麦的添加量与阿拉伯木聚糖含量呈显著正相关(R=0.806),小麦芽的添加量与阿拉伯木聚糖含量呈极显著正相关(R=0.918)。添加小麦的麦汁α-AN含量、色度和浊度有所下降,小麦添加量与α-AN呈极显著负相关(R=-0.975);添加小麦芽的麦汁色度和浊度增加,α-AN含量变化趋势不明显,与小麦芽添加量没有显著相关性。随着添加量的增加,添加小麦的麦汁高分子氮含量增加,中分子氮含量变化不大,低分子氮含量降低;添加小麦芽的麦汁高分子氮、中分子氮和低分子氮含量均增加。小麦添加量与高分子氮的含量呈极显著正相关(R=0.932),小麦芽添加量与总氮(R=0.940)、高分子氮(R=0.994)和中分子氮(R=0.909)均呈极显著正相关。     

微波辐照稳定化处理小麦籽粒及其品质变化的研究

以河北优质白麦为原料,研究了微波辐照功率、辐照时间、润麦水分、润麦时间等参数对全麦粉脂肪酶活动度、湿面筋含量的影响,考察了适度微波辐照对面粉粉质特性和糊化特性的影响。结果表明微波辐照能够显著降低(p<0.05)全麦粉的脂肪酶活动度和湿面筋含量。适度的微波辐照(微波功率420 W,辐照时间90 s,润麦水分14%,润麦时间25 min)能够大幅降低全麦粉脂肪酶活动度,同时对其湿面筋含量损伤较小,并提高面粉粉质稳定时间,降低弱化度,增加了面糊峰值粘度和回生值,改善了面筋强度和面糊稳定性,延缓了全麦粉脂肪酸值的升高。     

Fructans,water‐soluble fibre and fermentable sugars in bread and pasta made with ancient and modern wheat

The aim of this study was to determine wheat constituents in bread and pasta that might result in intestinal gas production. Fructans, water‐soluble arabinoxylans, arabinogalactan proteins and fermentable sugars were followed in bread and pasta made with ancient (Khorasan wheat; emmer) and modern wheats (common wheat; durum). After fermentation for 180 min, 80% of fructans were eliminated and higher levels of fructose than glucose accumulated in bread dough supplemented with sucrose. Whole‐grain Khorasan wheat and emmer flours inhibited yeast fermentative activity. Half of fructans, arabinogalactan proteins and sugars were washed out in cooking water for pasta. Water‐soluble wheat arabinoxylans increased in bread and cooked pasta. With very low levels (0.3–0.8%, dry basis), fructans in cooked pasta and, in particular, long‐fermentation bread prepared with modern or ancient wheat would unlikely act as major gas‐forming triggers of gastrointestinal discomfort associated with noncoeliac gluten sensitivity.     

水分对冷冻小麦面团质构及面筋蛋白二级结构的影响

应用质构分析仪和傅里叶变换红外光谱仪测定小麦面团质构特性和微观结构(面筋蛋白二级结构),分析不同加水量对冷冻和未冷冻面团品质的影响。结果表明:加水量和冷冻对小麦面团的质构特性和面筋蛋白二级结构影响显著。随着加水量的增加,冷冻后小麦面团与未冷冻相比硬度增加、黏性升高、内聚性下降、弹性降低,而对面团的回复性影响很小。经冷冻后面团面筋蛋白的二级结构β-折叠和α-螺旋的相对含量增加,β-转角的相对含量降低,使面筋蛋白的网状结构趋于稳定。以上结果可以说明水分可能是影响冷冻面团品质的一个重要因素,也为进一步揭示加水量在小麦冷冻面团中的作用机理提供了重要的研究参考。     

木糖醇对小麦淀粉和复配面粉糊化性质及回生特性影响的研究

本文以小麦淀粉为原料,把谷朊粉按10%、12%、15%质量浓度添加到小麦淀粉中配成三种复配面粉,研究不同添加量木糖醇对小麦淀粉、复配面粉糊化性质和回生特性的影响。结果表明：添加木糖醇后,小麦淀粉糊化温度升高;峰值黏度随着木糖醇添加量的增加呈上升趋势;添加15%、20%、25%木糖醇时,小麦淀粉的衰减值、回生值增加。添加木糖醇后,复配面粉的峰值黏度、低谷黏度和最终黏度增加。随复配面粉中谷朊粉含量的增加,添加相同含量木糖醇的复配面粉的峰值黏度、低谷黏度、最终黏度呈下降趋势。在不同天数添加木糖醇的小麦淀粉硬度增加,且随添加浓度的增加,硬度呈上升趋势;而添加木糖醇的复配面粉硬度降低,且随添加浓度的增加,硬度呈下降趋势。