ICP-A ES法测定中国不同产地绒柄牛肝菌中矿质元素含量

采用微波消解处理样品,以电感耦合等离子体发射光谱法（IC P-A ES ）测定了采自云南省不同地点的绒柄牛肝菌菌盖和菌柄中的12种矿物质元素（P ,Na ,Ca ,Cu ,Fe ,Mg ,Zn ,As ,Cd ,Co ,Cr ,Ni）含量。结果显示：绒柄牛肝菌中P ,Ca ,Mg ,Fe ,Zn ,Cu的含量较高,其中菌盖中的P ,Mg ,Zn ,Cd较高,而菌柄中的Ca ,Co ,Ni较高;聚类分析结果显示,采用普洱地区的样品与其他地区的样品差异较大;主成分分析结果显示,前三个主成分的累计贡献率为77％,其中第一主成分中的P ,Ca ,Cu ,Fe ,Mg ,As ,第二主成分中的Ni ,Na以及第三主成分中的Cd和Zn对区分不同地点的样品贡献较大。结果表明采自不同生境地的食用菌元素含量差异较大。     

基于偏最小二乘法判别分析与随机森林算法的牛肝菌种类鉴别

牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值。牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法。本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征。基于多种预处理组合（SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D）的单一光谱数据结合两种特征值提取法（PCA,LVs）构建了偏最小二乘法判别分析与随机森林算法并结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,有一定的创新性。结果表明：（1）中红外光谱和紫外光谱的不同种类牛肝菌平均光谱吸收峰差异较小,吸光度具有细微差异。（2）合适的预处理可提高光谱数据信息,偏最小二乘法判别分析和随机森林算法模型的中红外光谱数据和紫外光谱数据最佳预处理组合为2D+MSC+SNV,SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG。（3）单一光谱模型中,中红外光谱模型优于紫外光谱模型,中红外光谱最佳预处理组合2D+MSC+SNV的偏最小二乘法判别分析模型正确率训练集99.78%,验证集99.12%;随机森林模型正确率训练集93.20%,验证集99%。（4）数据融合策略提高了分类正确率,低级融合的偏最小二乘法判别分析模型训练集和验证集正确率为100%,99.12%。随机森林模型训练集和验证集正确率为92.32%,99.14%。（5）随机森林算法中级数据融合Latent variable（LVs）正确率为训练集92.76%,验证集96.04%;中级数据融合Principal components analysis（CPA）正确率为训练集97.15%,验证集100%。（6）偏最小二乘法判别分析中级数据融合（LVs）正确率为训练集100%,验证集99.56%;中级数据融合（CPA）训练集和验证集正确率均能达到100%。基于偏最小二乘法判别分析和随机森林算法结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,鉴别效果理想。偏最小二乘法判别分析中级数据融合（CPA）可作为一种低成本高效率的牛肝菌种类鉴别技术。     

火焰原子吸收光谱法测定巨大口蘑子实体中的铁、锌和锰

采用火焰原子吸收光谱法测定了巨大口蘑子实体中的微量元素铁、锌和锰的含量,方法简单,精密度和灵敏度高,相对标准偏差为0.378%-0.842%,回收率95.83%-99.45%.     

红外光谱法对牛肝菌种类鉴别及镉含量预测研究

建立红外光谱快速鉴别牛肝菌种类及预测牛肝菌中重金属镉(Cd)含量的方法。采集11种牛肝菌共98个子实体的红外光谱信息,解析牛肝菌的红外光谱,用一阶导数、标准正态变量和多元散射校正对原始光谱进行预处理,通过PLS-DA鉴别牛肝菌种类。采用ICP-AES法测定牛肝菌中有毒重金属Cd含量,分析牛肝菌对Cd的富集规律并与GB 2762—2012规定的食用菌中Cd限量标准比较,评价牛肝菌的食用安全性。以食用菌对重金属Cd的富集机理为切入点,将牛肝菌红外光谱数据和Cd含量数据进行拟合,用PLS模型快速预测牛肝菌的Cd含量。结果显示:(1)牛肝菌红外光谱经过适当的预处理进行PLS-DA,前三个主成分累积贡献率达到79.3%,PLS-DA的三维得分图能明显区分不同种类牛肝菌;(2)不同产地、种类牛肝菌对重金属Cd的富集存在差异,其含量在0.05~23.41mg·kg~(-1) dw之间,除了采自昆明五华区的灰疣柄牛肝菌外,多数样品的Cd含量超过GB2762-2012的限量标准,食用有一定的健康风险;(3)牛肝菌红外光谱数据与Cd含量拟合后进行正交信号校正-小波压缩优化处理,用PLS模型预测牛肝菌的Cd含量;训练集和验证集的R~2分别为0.851 9和0.882 4,RMSEE和RMSEP分别为2.59和2.67,大部分牛肝菌的Cd含量预测值与真实值较接近,表明PLS模型可用于牛肝菌Cd含量快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现牛肝菌种类快速鉴别及Cd含量准确预测,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供快速、有效的方法。     

不同部位矿质元素与红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地溯源研究

野生食用菌产地溯源研究中,采用单一有机成分或矿质元素指纹存在一定局限性。利用不同指纹分析技术的互补性与协同性,将不同部位与类型的化学信息进行融合,探讨此方法对野生食用菌产地溯源的可行性,以期为野生食用菌溯源提供新的思路与科学依据。通过测定云南7个产地、124个美味牛肝菌(菌柄、菌盖)中15种矿质元素的含量,以及子实体傅里叶变换红外光谱(FTIR)。标准正态变换(SNV)、二阶导数(2D)等算法对原始光谱进行预处理。基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的FTIR光谱与菌柄、菌盖矿质元素数据进行融合,结合支持向量机(SVM)分别建立菌柄、菌盖、FTIR、低级数据融合(菌柄+菌盖,菌柄+菌盖+FTIR)与中级数据融合(菌柄+菌盖+FTIR)判别模型;分析比较模型参数,确定快速甄别美味牛肝菌产地的可靠方法。结果显示：(1)菌盖中Cd,Cr,Cu,Li,Mg,Na,P和Zn元素平均含量高于菌柄,Ba,Ca,Co,Ni,Rb,Sr和V元素在菌柄中平均含量高于菌盖。美味牛肝菌中人体必需矿质元素Ca,Cu,Mg,P和Zn平均含量远高于小麦、水稻干品和新鲜蔬菜,与动物干制品含量相似;(2)FTIR光谱数据最佳预处理方法为3D+SNV,其Q2和R2Y分别为76.64%,88.91%;(3)菌柄、菌盖、FTIR、低级数据融合与中级数据融合SVM模型,c值分别为8 192,4 096,1.414 2,11.313 7,1和0.7071 1,菌柄和菌盖模型c值较大,表明采用单一菌柄或菌盖矿质元素含量数据,SVM训练存在过拟合风险,判别效果较差;(4)FTIR、低级数据融合和中级数据融合SVM模型,样品分类错误总数分别为7,9,7和0,中级数据融合(菌柄+菌盖+FTIR)模型样品分类正确率最高。表明基于中级融合策略将不同部位矿物元素和子实体FTIR光谱数据融合,可作为野生食用菌产地溯源的一种有效方法。     

电感耦合等离子体-原子发射光谱法测定松口蘑中的铝

用不同的消解方式处理试样松口蘑(SKM 20080604),电感耦合等离子体-原子发射光谱法(ICP-AES)测定松口蘑中铝含量。该方法具有灵敏度高、检出限低、精密度好、效率高等优点,其检出限为0.18mg·mL-1,RSD为1.96%。若使用超声雾化器雾化装置,检出限为0.05mg·mL-1,RSD为5.49%。采用硫酸消解方式,能够明显提高松口蘑的消解效率;样品的酸度过高会影响测定结果,样品中硫酸含量低于2.5%以下时,可得到满意的结果。同时,可用该分析方法测定美味牛肝菌、大白口蘑中的铝。     

纳米氧化铝微柱富集-ICP-AES测定绒柄牛肝菌中的痕量稀土元素

以负载了1-苯基-3-甲基-4-苯甲酰基-吡唑酮[5](PMBP)的纳米氧化铝为微柱吸附材料,采用电感耦合等离子体-原子发射光谱法(ICP-AES)研究了动态条件下对稀土离子Sc3+、Y3+和La3+的吸附性能,确定了最佳吸附及解脱条件。在pH为4.5时,分析物均可被上述吸附材料定量吸附;用0.5mol.L-1盐酸溶液可将吸附在微柱上的稀土离子完全解脱。本法对Sc3+、Y3+和La3+的检出限分别为0.15、0.18和0.34μg.L-1;相对标准偏差(RSD)分别为2.5%、3.0%和1.7%(n=12,C=0.5mg·mL-1)。方法应用于绒柄牛肝菌(Boletus tomentipes)中痕量Sc、Y和La的测定,结果满意。     

流动注射原子吸收光谱法测定大白口蘑中的微量硒

探讨了流动注射氢化物发生-原子吸收光谱法测定微量硒时的最佳条件,建立了大白口蘑(Tricholoma giganteum Massee)中微量硒的流动注射氢化物发生-原子吸收光谱分析方法。本法操作简便、快速,灵敏度高,测定硒的线性范围为0～50μg·L-1,相对标准偏差小于3%,加标回收率为96%～105%。应用于大白口蘑样品中微量硒的测定,获得满意结果。     

基于主成分分析和聚类分析的不同产地绒柄牛肝菌红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析建立快速鉴别不同产地绒柄牛肝菌的方法。采集15个产地绒柄牛肝菌样品的红外光谱信息,用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、二阶求导(Second derivative,SD)、Norris平滑的组合方法对原始光谱进行优化处理,MSC+SD+ND(15,5)预处理后的光谱数据进行主成分分析和聚类分析,并通过主成分载荷图分析不同产地绒柄牛肝菌样品差异的原因。结果显示,该方法的重现性,精密度及稳定性的RSD值分别为0.17%,0.08%,0.27%,表明方法稳定、可靠。主成分分析的前3个主成分累积贡献率达到87.24%,能表达红外光谱的主要信息,主成分得分散点图中同一产地样品成簇聚集,不同产地样品分布于相对独立的空间,能有效区分不同产地样品。主成分载荷图显示,随主成分贡献率降低,主成分所捕获的样品信息减少,其中PC1在3 571,2 958,1 625,1 456,1 405,1 340,1 191,1 143,1 084,935,840,727cm~(-1)波数捕获大量样品信息,归属为糖类、蛋白质、氨基酸、脂肪、纤维素等化学物质的吸收峰,表明这些化学物质含量的差异是区分不同产地绒柄牛肝菌样品的主要依据。基于离差平方和法(Ward method)及欧氏距离(Euclidean distance)进行聚类分析,能直观显示不同产地样品的分类情况及样品之间的相关性,15个产地样品基本能够按照产地来源正确聚类,正确率为93.33%。傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析,可以有效鉴别绒柄牛肝菌产地来源,并且能够分析不同产地样品具有差异的原因,为野生食用菌的鉴别分类和应用研究提供可靠依据。     

纳米氧化铝微柱富集ICP-AES测定大白口蘑中的痕量稀土元素

以负载了1-苯基-3-甲基-4-苯甲酰基-吡唑酮[5](PMBP)的纳米氧化铝为微柱吸附材料,采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES),系统地研究了其在动态条件下对稀土离子Sc~(3+),Y~(3+)和La~(3+)的吸附性能,并确定了最佳吸附及解脱条件。实验结果表明:在pH为4.5时,分析物均可被上述吸附材料定量吸附;用0.5 mol·L~(-1)盐酸溶液可将吸附在微柱上的稀土离子完全解脱。该方法对Sc~(3+),Y~(3+)和La~(3+)的检出限分别为0.15,0.18和0.34μg·L~(-1);相对标准偏差(RSD)分别为2.5%,3.0%和1.7%(n=12,c=0.5μg·L~(-1))。方法应用于大白口蘑(Tricholoma giganteum)中痕量Sc,Y和La的测定,结果满意。