矿物元素结合簇类独立软模式法对冬枣产地判别模型的优化

为了提高冬枣产地鉴别方法的准确性,测定了69个冬枣样本中10种元素的含量,并对数据进行了差异性分析、主成分分析和簇类独立软模式分析(SIMCA).结果表明,冬枣中Mg、B、Mn、Fe、Zn等元素在不同产地间存在显著差异,利用主成分分析可以看出不同产地样本有较好的聚类趋势.在前4个主成分中,Fe、B、Mn、Zn和K元素的载荷值较高,是重要的产地识别元素.利用SIMCA建立的产地判别模型,置信水平为5%时对验证集样本判别结果最好,识别率为100%,拒绝率为78.95%.研究结果证实了农产品中多元素分析结合SICMA法可以有效用于原产地的鉴别.     

基于阴离子特征分析的冬枣产地鉴别

为了考察阴离子用于农产品产地鉴别的可能性,利用离子色谱测定了黄骅、沾化和大荔冬枣及土壤中多种阴离子的含量,并对数据进行了方差分析、偏相关分析、逐步判别分析(SDA)和径向基人工神经网络分析(RBF-ANN).结果表明,冬枣中F~-、Cl~-、NO_2~-、PO_4~(3-)、SO_4~(2-)和C_2O_4~(2-)在不同产地间存在显著性差异,与土壤中阴离子具有显著相关性.逐步判别分析中,上述6种阴离子的判别能力较强,所建判别方程可以准确地鉴别冬枣的产地.RBF-ANN的分析进一步证实了,6种阴离子所建模型的准确率高于全部阴离子的分析结果,Br~-对产地鉴别有一定的干扰作用,鉴别准确度降低.研究结果证实了阴离子结合统计学算法可以建立有效的冬枣产地鉴别模型,选择合适的产地因子是提高产地鉴别模型准确度的关键步骤.     

冬枣中果糖、葡萄糖、蔗糖的高效液相色谱分析

为建立冬枣中果糖、葡萄糖、蔗糖的高效液相色谱分析方法,以C18柱为分离柱进行色谱分析.色谱条件为:流动相V(乙腈)∶V(水)=80∶20,流速1.4mL/min,柱温35℃.样品加标回收率为96%～102%,相对标准偏差小于2.7%.本方法具有回收率高、灵敏度高、精密度高等优点,适用于冬枣中果糖、葡萄糖、蔗糖的检测。     

海带多糖对小鼠T淋巴细胞及NK细胞活性的影响

将80只昆明小鼠随机分为8组,4组为正常小鼠,4组为环磷酰胺至免疫抑制小鼠.分别以250,500,1 000 μg/g的海带多糖灌胃正常小鼠和免疫抑制小鼠,以灌胃蒸馏水小鼠为对照,采用MTT法测定T淋巴细胞增殖能力,乳酸脱氢酶法测定NK细胞活性.结果表明,500和1 000 μg/g的海带多糖能够显著增强正常小鼠和免疫抑制小鼠的T淋巴细胞增殖能力,并能提高NK细胞活性.     

基于NIR的模式识别技术在地理标志产品响水大米鉴别中的应用

分别利用多元线性回归判别分析和BP人工神经网络分析建立了近红外光谱(NIR)快速鉴别地理标志产品响水大米的新方法.大米的近红外光谱数据经过一阶导数和平滑处理后,利用主成分分析对数据进行了降维处理,并确定了相关性最大的特征波段(7 700~6 700cm-1与5 700~4 300cm-1).利用特征波段的主成分数据建立了多元线性回归判别分析和BP人工神经网络鉴别模型.2种模型对于地理标志产品响水大米的鉴别正确率均为100%,适用于地理标志产品的快速无损鉴别.