论文摘要
本研究利用电子鼻气体传感器技术,初步建立了小麦霉菌侵染程度定性定量同步分析方法。小麦样品经辐照杀菌后接种5种谷物中常见有害霉菌,于85%相对湿度和28℃的环境中储藏至重度霉变。在样品储藏的不同阶段,选取时间节点0、1、3、5和7 d采集其电子鼻气味响应信息,建立了其响应信号和霉菌侵染程度的相关关系模型。结果显示,依据带菌量的不同,基于电子鼻信号的主成分分析法(PCA)可成功区分未霉变[<2.7 log(CFU/g)]、轻度霉变[2.7～4 log(CFU/g)]与重度霉变[>4 log(CFU/g)]的小麦样品;线性判别分析(LDA)对受单一霉菌侵染的小麦样品霉变程度的识别率达90.0%以上,对所有小麦样品的识别率达84.0%。偏最小二乘回归模型(PLSR)对小麦菌落总数的模型决定系数(R_p~2)和预测误差(RMSEP)及相对分析偏差(RPD)分别为0.852,0.504 log(CFU/g)和2.30。结果表明,利用电子鼻技术实现小麦霉菌侵染程度的快速识别是可行的。下一步应不断补充不同来源的小麦样品,以不断提高模型的精度和适用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵天霞,沈飞,周日春,刘潇,方勇,李彭,裴斐,邢常瑞
关键词: 小麦,霉菌侵染,霉变程度,电子鼻,快速检测
来源: 中国粮油学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,轻工业手工业
单位: 南京财经大学食品科学与工程学院,南京灵山粮食储备库有限公司,江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心
基金: 国家自然科学基金(31772061,31701697),浙江省重点研发计划(2018C02050),江苏省农业科技自主创新资金(CX(18)2023),江苏高校优势学科建设工程资助项目(2014-124)
分类号: O657;TS210.7
页码: 135-140+146
总页数: 7
文件大小: 806K
下载量: 227
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