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利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性研究
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:《光谱学与光谱分析》
  • 时间:0
  • 分类:S123[农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,农业部农业环境与气候变化重点开放实验室,北京100081, [2]中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京100083
  • 相关基金:基金项目:财政部项目(1251610721336)和科技部国际科技合作计划项目(2006DFB32180)资助
中文摘要:

采集了22个合格液态牛奶样品,并制备了50个掺入不同含量三聚氰胺(0.1~1500mg·kg^-1)的牛奶样品,应用近红外光谱仪扫描其透射光谱,研究利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性。采用偏最小二乘法建立近红外光谱与牛奶中三聚氰胺含量之间的定量模型,结果表明近红外光谱受检测限的限制,难以准确预测牛奶中掺入的三聚氰胺的含量。而应用近红外光谱,结合判别偏最小二乘法建立定性模型,则可以实现对合格牛奶及掺入三聚氰胺的牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。因此,基于近红外光谱的检测方法可以初步判断牛奶中是否含有三聚氰胺,作为高效液相色谱法的补充,为定量检测做初步的筛查,可大大提高检测效率。

英文摘要:

In the present study,22 certified milk samples without melamine were collected,then 50 adulterated milk samples with added different content of melamine (0.1-1 500 mg·kg^-1) were prepared. The near-infrared (NIR) spectra of these milk samples were measured. The possibility of using NIR spectra to detect melamine in milk was studied. Partial least square regression (PLSR) was applied to construct the calibration model between NIR spectra and the content of melamine. The results showed that NIR spectroscopy can not accurately predict the content of melamine because of its poor detection limit. However,the combination of NIR spectra and partial least square-discriminate analysis (PLS-DA) was applied to differentiate the certified milk samples and the adulterated milk sample. The classification accuracy was 100%. Therefore,NIR spectra could be used to preliminarily detect whether the milk was adulterated with melamine. As a complementary detecting method to the high performance liquid chromatography (HPLC),NIR spectra could improve the detecting efficiency of milk.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642