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摘要:
玉米易受霉菌感染发生霉变,影响食用安全.快速测定玉米霉变程度是控制其危害的前提.本研究拟利用基于气体传感器阵列的电子鼻技术,获取不同霉变程度玉米的特征气味信息,建立玉米霉变程度快速检测方法.辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85%相对湿度环境中储藏15 d直至严重霉变.在第0、6、9、12和15d,采集样品的气味信息的电子鼻特征响应信号,建立了玉米霉变程度的定性定量模型.结果 表明,主成分分析(PCA)法可成功区分不同霉变程度的玉米样品.线性判别分析(LDA)对受单一霉菌侵染的不同霉变程度玉米样品的平均识别率达93.3%以上,全部样品达76.7%.样品中菌落总数的偏最小二乘回归分析(PLSR)模型的预测决定系数(Rn2)达0.777,预测均方根误差和相对分析偏差(RPD)分别为0.981 log CFU/g和2.12.结果 表明,应用电子鼻技术快速检测玉米霉变具有一定可行性,下一步需要不断扩大样本量以提高方法的精度和可靠性.
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文献信息
篇名 霉变玉米气体传感器阵列快速检测
来源期刊 食品工业科技 学科 工学
关键词 玉米 霉变 气体传感器阵列 电子鼻 快速检测
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 分析检测
研究方向 页码范围 224-229
页数 6页 分类号 TS207.3
字数 4366字 语种 中文
DOI 10.13386/j.issn1002-0306.2019.09.039
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快速检测
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品工业科技
半月刊
1002-0306
11-1759/TS
大16开
北京永外沙子口路70号
2-399
1979
chi
出版文献量(篇)
29192
总下载数(次)
118
总被引数(次)
200094
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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