表面解吸常压化学电离质谱结合人工神经网络鉴别新陈莲子

• 作者: 刘亚丽 张兴磊 张茜 戴喜末 欧阳永中 章文军 罗丽萍 赵占锋
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 质谱 主成分分析 无损检测 表面解吸常压化学电离 BP人工神经网络 莲子
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 261-266
• 分类号: S567.2
• 字数: 3482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.07.033

摘要

为实现对新陈莲子的快速鉴别,该文采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS),在无需样品预处理的前提下,直接对新鲜和陈年莲子切面进行质谱检测,获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析(PCA)和反向传输人工神经网络技术(BP-ANN)对所获指纹谱图信息进行分析,获得新鲜和陈年莲子的质谱信息特征.结果表明,在负离子模式下,DAPCI-MS结合化学计量学方法,实现了新鲜和陈年莲子的快速鉴别,其测试样本准确率分别为95.0%和91.7%;对不同年份莲子也能够有效地分类判别,2012、2011、2010和2009年莲子测试样本准确率分别为90%,85%,85%和90%.该方法具有分析速度快,信息提取准确,识别精度高等优点,为其他粮食谷物品质的鉴定提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗丽萍	南昌大学生命科学与食品工程学院	107	1459	24.0	33.0
2	张茜	南昌大学生命科学与食品工程学院	7	20	3.0	4.0
3	戴喜末	南昌大学生命科学与食品工程学院	6	89	4.0	6.0
4	张兴磊	东华理工大学江西省质谱科学与仪器重点实验室	25	93	5.0	8.0
5	章文军	河北工业大学化工学院	34	194	6.0	13.0
6	赵占锋	哈尔滨工业大学电子与信息工程系	6	20	3.0	4.0
7	刘亚丽	南昌大学生命科学与食品工程学院	1	5	1.0	1.0