山茶油掺伪的鉴别

为探求山茶油掺伪的鉴别指标,研究了山茶油的感官性状及脂肪酸组成。同时对可能掺混的几种植物油包括花生油、菜籽油、玉米油、葵花籽油的上述相关指标进行分析,并将这几种植物油以不同比例掺混入山茶油中,总结其感官性状及脂肪酸组成的变化规律。感官评价结果表明:纯山茶油色泽呈浅黄色稍带点绿,无异味微茶香,清亮不黏;气相色谱-质谱联用分析表明,山茶油脂肪酸组成主要为油酸,含量高达80%以上,不饱和脂肪酸(油酸和亚油酸)的含量在87.67%～89.02%,同时含有少量的棕榈酸和硬脂酸及微量的11-二十碳烯酸。山茶油中掺入不同比例的其他油类,其感官性状及脂肪酸组成呈现一定的变化规律。这个规律可实际应用于市售山茶油掺伪情况的鉴别。     

食用植物油掺伪检测技术研究进展

食用植物油是人们日常饮食中不可或缺的部分,它不仅为人体提供每日必需的能量,还提供必需脂肪酸、维生素等营养成分,因此其品质与安全性关系到人们的健康。然而当前我国食用植物油质量安全问题频发,其中最主要的问题就是食用植物油的掺伪。从食用植物油中的成分出发,重点分析了其中的脂肪酸、甘油三酯、植物甾醇、维生素E、挥发性物质等成分在食用植物油掺伪检测技术中的最新研究进展,并分析目前所存在的问题,为今后食用植物油的掺伪检测提供一定的方法。     

食用油脂掺伪鉴别技术研究进展

食用油脂既是人们膳食结构中不可缺少的重要组成部分,也是食品工业的重要基础原料,其品质和安全性对人类健康有着重要的影响。当前食用油市场较为混乱,各种掺伪现象层出不穷,其掺伪种类和方式多变且复杂,使得油脂掺伪检验已成为油脂安全监控领域的一项技术性难题,亟待建立一套科学、有效的食用油脂掺伪鉴别方法以保护消费者健康,保障食品安全,强化政府监管能力。本文重点综述了气相色谱、液相色谱和色质联用等色谱技术,红外光谱、近红外光谱和拉曼光谱等光谱技术,以及核磁共振法和电子鼻技术等现代分析技术在食用油脂掺伪鉴别中的最新研究进展和应用中存在的问题,并展望今后研究方向,旨在为食用油掺伪鉴别研究提供一定的思路和方法指导。     

食用油脂掺伪鉴别模式的研究

根据掺伪油脂的种类、有关成分进行全方位的分析与判断,找出其差异性,并依据油脂的差异性,采用建立的四级掺伪鉴别模式进行油脂理化、脂肪酸组成、甘三酯结构以及个别油脂的特性分析,即以较系统的分析方法与技术,可解决目前油脂掺伪分析中的定性及定量问题.     

种属特异性PCR法鉴别罐头食品中猪、牛、羊、鸡、鸭源性成分

建立适用于肉类罐头等长时间高温加工食品中猪、牛、羊、鸡、鸭5种动物源成分种属特异性PCR鉴别方法。通过使用猪、牛、羊、鸡、鸭的种属特异性引物,对5种动物的总DNA模板进行PCR扩增,得到分别为212、147、202、131、201 bp的扩增产物,将测序结果在美国国家生物技术信息中心(US National Center for Biotechnology Information,NCBI)进行BLAST比对确认实验的准确性,并对市售罐头样品进行检测。该方法 5种动物引物种属特异性良好,对猪、牛、羊、鸭源性成分的检测灵敏度可达1%,对鸡源性成分的检测灵敏度为2.5%。在对市售肉类罐头样品的检测中,6.6%样品与标签标注结果不符。该方法操作简便,成本低,结果准确可靠,可广泛用于肉类罐头食品和长时间高温加工食品中猪、牛、羊、鸡、鸭5种动物源成分的鉴别,具有十分广泛的实际应用价值。     

米糠油制取及掺伪鉴别技术的研究现状

作为一种新型食用油,米糠油营养价值高、口感好,受到消费者的青睐。介绍了米糠油的组成和功能性成分,综述了米糠油的物理压榨法、化学溶剂浸出法、超临界流体萃取法和水酶法等提取方法以及脱胶、脱酸和脱色关键精炼方法,归纳了目前植物油掺伪鉴别的主要技术和米糠油掺伪鉴别的研究现状,旨在为米糠油的提取、精炼工艺和掺伪鉴别提供参考。     

基于特征标志物食用油掺伪鉴别技术研究进展

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。     

计算机视觉结合深度学习技术快速鉴别八角粉掺伪

目的：设计一种基于计算机视觉技术结合深度学习模型的新方法检测八角粉的掺假情况。方法：采集不同掺假比例八角粉的原始图像,利用预处理和数据增强技术获得图像集合。随后构建SqueezeNet深度学习模型,并与支持向量机（support vector machine,SVM）、K-邻近学习（K-nearest neighbor learning,KNN）、随机森林（random forest,RF）、梯度提升树（gradient boosting tree,GBT）和多层感知器（multilayer perceptron,MLP）5种机器学习模型进行比较。结果：5种机器学习模型的最高准确度仅为66.37%,而SqueezeNet模型的准确度为99.42%。结论：深度学习分类模型性能相较于传统机器学习分类模型更为优越,识别效果良好且样品无需预处理。     

基于机器学习算法的食用植物油掺伪鉴别的研究进展

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。     

利用可视基因膜芯片技术与实时荧光定量聚合酶链式反应技术分析肉制品中动物源性成分

为调查了解肉制品中动物源性成分,以帮助判别掺假情况,应用可视基因膜芯片检测技术对市售的肉松、香肠、肉卷、预制调理肉、肉干及肉脯等23份样品动物源性成分进行筛查分析,同时,针对筛查结果采用实时荧光定量聚合酶链式反应（polymerase chain reaction,PCR）法进一步确证。结果表明：可视基因膜芯片检测法与实时荧光定量PCR法检测结果一致,提高了未知样品的筛查效率;在本次随机分析的样品中,动物源性成分检测结果与标签标示不一致的情况占比高达21.7%,肉制品掺假虚标情况不容忽视。     

肉及其加工制品的掺假鉴别技术研究进展

肉因其较高的营养价值和独特的风味而成为广大消费者饮食中最重要的组成成分之一。在高额利益的驱动下,肉及肉制品的加工生产中掺假问题频繁发生。因此开发出能够对肉及肉制品的掺假进行有效鉴别的技术与方法对保障消费者的利益具有重要意义。产品和消费方式的不同决定了对掺假鉴别的侧重点不同,因而对相应掺假鉴别技术的要求也不同。本文阐述了目前用于肉及肉制品掺假检测的常见方法的基本原理及其研究进展,包括基于蛋白质组学的免疫和质谱技术,基于DNA的聚合酶链式反应技术以及基于无损检测的传感器和光谱技术。同时也对目前已知方法所存在的鉴别盲区和新的掺假鉴别技术的开发提出了建议,以期为肉类及其加工制品掺假鉴别提供一定的理论依据。     

免疫学检测肉类制品掺假研究进展

由于价格、原料、过敏原和宗教等原因,市场上肉类掺假的现象非常普遍。针对这种肉类掺假产生了多种检测方法,本文主要综述了以ELISA为主的免疫学快速检测方法。     

一种基于多重实时荧光聚合酶链式反应熔解曲线分析的肉及肉制品掺假鉴别方法

为实现肉及肉制品掺假快速鉴别,分别以猪、牛线粒体DNA的COXⅠ,绵羊、山羊、狗、狐狸、貉线粒体DNA的16S rRNA及鸡、鸭线粒体DNA的12S rRNA基因为靶位点,设计扩增产物熔解温度(T_m值)具有显著性差异的特异性引物,建立一种用于快速鉴别肉或肉制品中猪、牛、绵羊、山羊、鸡、鸭、狗、狐、貉9种源性成分的5重实时荧光聚合酶链式反应熔解曲线分析方法,通过特异性、灵敏度及市售样品的检测,对该方法进行检验和评价。结果表明:方法具有良好的特异性及灵敏度,单物种DNA检出限为0.001~1 ng,多物种混合DNA检出限均为0.1 ng,通过市售样品检测表明该方法可用于实际样品(包括生鲜样品和熟制样品)掺假的快速鉴别。     

基于DNA检测的 肉制品鉴伪技术研究进展

在利益的驱动下,肉制品掺假行为屡禁不止,因此肉制品鉴伪技术逐步发展。本文综述了近五年来常见的基于DNA检测的肉制品鉴伪技术,包括经典的PCR、qPCR、DNA条码技术,新兴技术如下一代测序技术、极灵敏的HRM、用于基因诊断的LAMP,经典DNA标记如微卫星技术、RAPD、AFLP、RFLP、序列特征扩增区域、单核苷酸多态性等,为肉制品掺假鉴伪等相关研究提供借鉴。     

畜禽肉中源成分检测技术研究进展

近年来,畜禽肉掺假问题严重侵害消费者权益,引发公众对食品安全的担忧及市场监管部门的关注.禽畜肉溯源分析和鉴别技术成为食品领域研究热点,畜禽肉中的源成分是用于区分鉴定不同物种的定性成分,在肉制品质量检测及肉制品真实性鉴别方面应用广泛.本文针对目前定性及定量检测禽畜肉中源成分的检测技术,主要包括基于蛋白质的检测技术、基于脂...     

拉曼光谱技术在肉类掺假检测方面的应用研究进展

随着人们对高品质肉要求的提高,对快速、可靠的肉类掺假鉴别需求也不断增加。拉曼光谱技术是基于非弹性散射原理建立起来的分子结构表征技术,该技术能检测出官能团分子的化学结构,经过几十年的发展已广泛应用于食品检测,具有快速、无损、无污染、简单、可重复等优点,在肉品掺假检测方面取得了较好研究结果,应用潜力巨大。本文对近年来拉曼光谱技术在肉类掺假检测方面的研究进展和最新研究成果进行综述,并讨论其存在的问题及发展前景。     

食品中肉类成分种属鉴别技术研究进展

肉与肉制品的掺杂、掺假是食品质量控制面临的重要挑战。食品中肉类成分的鉴别与分析技术已逐步形成了分别以蛋白质检测和以核酸检测为基础的方法体系,其鉴别精度可达属与亚属水平,检测灵敏度也达到了纳克级。近年来,食品中肉类成分的定量检测与溯源又成为了本领域中的新研究热点。本文综述食品中肉类成分种属鉴别技术的研究进展,并重点分析应用荧光定量PCR对食品中肉类成分进行定量分析的现状与前景。     

电子鼻气敏传感器的工作原理及其在肉品掺假中的应用研究进展

电子鼻作为一种新型仿生嗅觉检测技术,具有检测时间短、样品预处理简单、检测结果可靠等优点,受到国内外学者的广泛关注。目前,市场上存在许多基于不同检测原理和机制的新型电子鼻传感器,其类型和阵列的差异与电子鼻的应用扩展密切相关。本文重点阐述电子鼻中金属氧化物型、导电聚合型、质量敏感型、场效应管型、光纤型等气敏传感器的工作原理,分析影响电子鼻检测结果的主要因素,并概述电子鼻在生鲜肉与肉制品掺假中的应用研究进展,以期为电子鼻的工业化推广和肉品掺假检测技术革新提供参考。     

基于近红外光谱的大鲵肉粉掺伪鉴别及纯度检测

利用近红外光谱技术进行大鲵肉粉的掺伪鉴别及纯度检测。分别采集大鲵纯肉粉、掺入江团鱼肉粉、草鱼肉粉和土豆淀粉的掺伪大鲵肉粉（各40 个样本,4 类共160 个样本）的近红外光谱图。原始光谱经光谱预处理后,利用偏最小二乘-判别分析（partial least square-discriminant analysis,PLS-DA）法分别建立2分类（纯样和掺伪样）和4分类（纯样、掺江团鱼样、掺草鱼样和掺淀粉样）的定性判别模型,利用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）分析法分别建立3 类掺伪大鲵肉粉的纯度定量校正模型。结果表明,PLS-DA定性模型中,经一阶导数＋多元散射校正光谱预处理后,所建2分类和4分类模型性能均为最佳,校正集和预测集的预测准确率均为100%;PLSR定量模型中,大鲵肉粉掺江团鱼肉粉、大鲵肉粉掺草鱼肉粉和大鲵肉粉掺土豆淀粉模型的校正集相关系数（Rc2）分别为0.990 6、0.986 4和0.993 3,校正集的均方根误差分别为1.14%、1.39%和0.88%;测试集的相关系数（Rp2）分别为0.994 4、0.992 4和0.990 8,测试集的均方根误差分别为0.83%、0.89%和1.22%。运用近红外光谱技术结合化学计量学方法能够对大鲵肉粉进行掺伪鉴别及纯度检测。     

生物胺荧光响应膜在肉及肉制品新鲜度检测中的应用研究进展

肉和肉制品的新鲜度可以通过产品腐败过程中产生的代谢物含量进行评价。生物胺是肉及肉制品腐败过程中产生的物质之一,是监测食品新鲜度的重要指标。生物胺的传统检测方法繁琐、耗时、费力。建立快速、便捷的检测方法具有重要的现实意义和科研价值。生物胺荧光响应膜是一种由荧光材料与传感薄膜组成的固体光学传感器,能够通过传感薄膜的荧光颜色变化对生物胺进行实时检测,近年来因其灵敏度高、成本低、操作简单、响应速度快等优点被广泛应用于肉及肉制品中新鲜度的检测。本文简要概述肉及肉制品中生物胺的形成与分类以及生物胺对人体的危害,重点综述基于不同荧光响应原理构建的荧光响应膜在肉及肉制品新鲜度监测中的应用。