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基于多重修饰酶电极技术检测大豆油中磷脂含量

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-03-18
核心提示:磷脂的传统检测方法包括红外吸收光谱法、紫外分光光度法、高效液相色谱法、薄层色谱法、核磁共振氢谱法、色谱-质谱联用法等。但这些检测方法存在成本高、操作复杂、分析速度慢、难以快速实时检测等特点。
   磷脂的传统检测方法包括红外吸收光谱法、紫外分光光度法、高效液相色谱法、薄层色谱法、核磁共振氢谱法、色谱-质谱联用法等。但这些检测方法存在成本高、操作复杂、分析速度慢、难以快速实时检测等特点。因此检测大豆毛油中的磷脂先从单一的卵磷脂入手,并逐步应用到含有多组分的大豆毛油中。
 
  目前,国内外鲜有关于磷脂电化学方法检测的报道,哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院的王立琦、刘雨琪、隋玉林*和东北农业大学食品学院的于殿宇*等人参考磷脂的性质和油脂中其他物质的检测方法,采用丝网印刷电极,以四氧化三铁-壳聚糖纳米复合物,然后用交联剂将辣根过氧化物酶和胆碱氧化酶依次交联到修饰丝网印刷电极表面,制备多重修饰酶电极。构建一种酶电极,通过电化学方法间接或直接检测分析磷脂的含量,具有广泛的应用前景。
 
  1、磷脂循环伏安曲线
 
  磷脂质量浓度为5.87~304.89 mg/L,随着磷脂质量浓度的增加,大豆油样品的循环伏安曲线的还原峰电流越小,在磷脂质量浓度为5.87~304.89 mg/L范围内,还原峰电流大小与磷脂的质量浓度呈现良好的线性关系。
 
  2、电化学数据预处理
 
  01
 
  平滑去噪
 
  本实验选取窗函数大小为5~15 点之间的奇数,多项式次数为2、3、4、5进行验证,并通过平滑降噪后的均方误差、信噪比、数据能量占原始能量的比例和平滑度来评价去噪的效果。窗函数较大可以提高信噪比,但难免会导致信号失真,经分析对比平滑去噪效果可知,窗函数大小为13 点、多项式次数为2时,平滑处理去噪效果最好,其均方误差为0.041 685,信噪比为28.26,数据能量占原始能量的比例为0.989 4,平滑度为0.409 61。
 
  02
 
  小波去噪
 
  本实验中样本长度为282,db9、db10最大分解尺度3,为方便分析比较,将其他小波基的分解尺度也设定为3,阈值方式选择基于Stein无偏似然估计的软阈值估计,以不同小波基对电化学数据进行去噪,并获得了不同小波基函数去噪后的均方误差、信噪比、去噪信号在原信号中的能量比例和平滑度,经分析比较可知,db6小波基函数时,平滑度最小为0.086 19,去噪效果最好,并且其均方误差较小为0.011 37,信噪比较大为30.21,去噪信号在原信号中的能量比例为0.999 8。
 
  3、校正模型的建立
 
  01
 
  峰电流与磷脂质量浓度线性拟合
 
  随着磷脂质量浓度的增加,还原峰电流不断减小,其线性回归方程为ipc=-1.02lgC+4.341,磷脂质量浓度在5.87~304.89 mg/L范围内呈现良好的线性关系,检出限为1.68 mg/L(RSN=3)。其决定系数R2为0.987 6,预测均方根误差为0.557 1,相对标准偏差为4.93%。
 
  02
 
  回归校正模型
 
  基于径向基核函数的支持向量机回归对电化学数据与磷脂含量标准值建立的回归校正模型对未知样品预测效果最佳,样本均分布在拟合线附近,其模型的决定系数R2为0.998 7,预测均方根误差为0.288 9,相对标准偏差为2.55%,可以满足实际检测要求。
 
  结 论
 
  利用多重修饰的酶电极采集不同磷脂含量的大豆油样本的电化学循环伏安曲线,通过去噪处理使循环伏安曲线的还原峰电流与大豆油中的磷脂含量进行直线拟合。再分别利用主成分回归、偏最小二乘回归和支持向量机回归4 种方法根据其对应的标准化学值建立回归预测模型,研究发现基于径向基核函数的支持向量机回归模型预测效果最佳,统计指标均达到预期效果,满足实际检测要求。本研究可为实现油脂中磷脂实时有效的在线检测提供理论依据。
 
 
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