检索结果-内蒙古大学图书馆

在线固相萃取-高效液相色谱-质谱法快速测定绵羊尿液中3种轭合态β-受体激动剂

分析化学 2014年第12期42卷 1779-1784页

作者：李晓敏高燕苏晓鸥李阳王瑞国张瑜傅建捷中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所中国科学院生态环境研究中心

采用双三元高效液相色谱和液相质谱联用（HPLC-MS/MS）建立了测定绵羊原始尿液及酶解后尿液中β-受体激动剂（沙丁胺醇、克伦特罗、莱克多巴胺）在线SPE（Turboflow）检测的方法。分别对Turboflow柱和分析柱条件进行优化,最终确定样品... 详细信息

采用双三元高效液相色谱和液相质谱联用（HPLC-MS/MS）建立了测定绵羊原始尿液及酶解后尿液中β-受体激动剂（沙丁胺醇、克伦特罗、莱克多巴胺）在线SPE（Turboflow）检测的方法。分别对Turboflow柱和分析柱条件进行优化,最终确定样品上样速率4 m L/min,进样体积100μL,样品净化时间0.5 min。本方法的回收率在91.3%;12.2%之间,线性范围为0.1;00μg/L,精密度RSD<1%,日间峰面积RSD<12%,说明方法的重现性和稳定性良好。在对酶解后的尿液检测中发现,对于苯酚类β-受体激动剂（沙丁胺醇、莱克多巴胺）,酶解后的尿液中检出化合物含量明显高于未酶解样品,对苯胺类β-受体激动剂（克伦特罗）的影响不大。本方法只需对原始尿液或酶解后的尿液进行过膜处理,样品的在线净化、富集、柱平衡和最终分析可在15 min内完成,大大缩短了日常分析所需时间。本方法操作简单,可用于养殖动物β-受体激动剂大规模筛查。

关键词：尿液绵羊 β-受体激动剂在线固相萃取 Turboflow柱

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生菜生产到消费全程金黄色葡萄球菌的定量风险评估

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食品科学 2022年第10期43卷 295-301页

作者：瞿洋何昭颖周昌艳林婷杜远芳马智宏索玉娟上海市农业科学院农产品质量标准与检测技术研究所农业农村部农产品质量安全风险评估实验室(上海)上海201403 上海科立特农产品检测技术服务有限公司上海201106 北京农业质量标准与检测技术研究中心农业农村部农产品质量安全风险评估实验室(北京)北京100097

目的:评估即食生菜金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)引起食物中毒的风险,为风险管理措施的选择提供理论支持。方法:排查生菜在大棚和露地两种种植方式下各环境样本的污染率及污染水平,结合居民消费习惯和生菜中金黄色葡萄球菌的... 详细信息

目的:评估即食生菜金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)引起食物中毒的风险,为风险管理措施的选择提供理论支持。方法:排查生菜在大棚和露地两种种植方式下各环境样本的污染率及污染水平,结合居民消费习惯和生菜中金黄色葡萄球菌的生长模型,描述生菜从农田到餐桌过程中金黄色葡萄球菌的变化,从危害识别、危害特征描述、暴露评估和风险特征描述4方面评估我国即食生菜导致金黄色葡萄球菌中毒的风险。结果:大棚生菜的土壤中有金黄色葡萄球菌检出,检出率为0.04%,污染水平为-8.72~3.01(lg(CFU/g)),经过灌溉、采收、运输、销售、购买、贮藏及清洗等过程,生菜中金黄色葡萄球菌在食用前的污染平均值为-1.95(lg(CFU/g)),90%置信区间为-8.98~4.40(lg(CFU/g))。评估结果表明,我国因即食生菜导致金黄色葡萄球菌中毒的概率为2.72×10^(-4),每年因此引发的食物中毒病例约为77万人。敏感性分析结果显示,土壤中金黄色葡萄球菌的初始污染水平对生菜中金黄色葡萄球菌的污染水平影响最大,其次为家庭贮藏温度及食用前清洗过程;控制生菜种植卫生环境、合理使用冰箱及清洗生菜可有效降低即食生菜引起金黄色葡萄球菌中毒的风险。

关键词：金黄色葡萄球菌生菜种植市场消费定量风险评估

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酶重量法测定食品中膳食纤维含量方法的改进

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食品工业科技 2007年第9期28卷 203-205页

作者：汪红祁玉峰魏红河南省农科院农业质量标准与检测技术研究中心河南郑州450002

对酶重量法测定食品中总膳食纤维、不溶性膳食纤维和可溶性膳食纤维含量的方法进行了改进,利用磷酸缓冲液取代了价格较高的MESI-TR IS缓冲液,并在过滤过程中采用热过滤法以加快过滤速度。利用改进法对燕麦片和红枣粉为原料与传统测定方... 详细信息

对酶重量法测定食品中总膳食纤维、不溶性膳食纤维和可溶性膳食纤维含量的方法进行了改进,利用磷酸缓冲液取代了价格较高的MESI-TR IS缓冲液,并在过滤过程中采用热过滤法以加快过滤速度。利用改进法对燕麦片和红枣粉为原料与传统测定方法进行了比较,结果表明,两种方法测定结果基本一致。同时,对改进法在不同实验室进行了对比测定,发现该方法稳定性较好,可以代替传统的AOAC测定方法。

关键词：酶重量法膳食纤维测定改进

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辽河流域土壤中微(中)塑料的丰度、特征及潜在来源

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环境科学 2021年第4期42卷 1781-1790页

作者：韩丽花徐笠李巧玲陆安祥殷敬伟田佳宇北京市农林科学院北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097 农产品产地环境监测北京市重点实验室北京100097 中北大学理学院太原030051

以辽河流域为研究对象,基于密度浮选原理,结合体视显微镜及显微红外光谱(μ-FTIR),对辽河流域土壤中微(中)塑料的形貌、丰度及分布特征进行了系统地研究,并合理推测了影响微(中)塑料分布的主要因素及潜在来源.结果表明,土壤微(中)塑料... 详细信息

以辽河流域为研究对象,基于密度浮选原理,结合体视显微镜及显微红外光谱(μ-FTIR),对辽河流域土壤中微(中)塑料的形貌、丰度及分布特征进行了系统地研究,并合理推测了影响微(中)塑料分布的主要因素及潜在来源.结果表明,土壤微(中)塑料平均丰度为(145.83±211.46)n·kg^(-1).微(中)塑料以碎片(46.00%)、<1000μm(39.57%)、聚丙烯(PP)(41.71%)和白色(46.86%)为主.其中,聚乙烯(PE)主要形状是薄膜和碎片(96.91%),PP主要形状是碎片(85.62%),聚苯乙烯(PS)主要形状是泡沫,人造丝(Rayon)、聚酯纤维(PES)和聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)微(中)塑料以纤维状为主(>85%).工业活动(快递公司、塑料厂、服装厂)、农业活动(地膜覆盖、污水灌溉、污泥堆肥)、人口密度和污水处理厂等都可能会导致土壤中微(中)塑料丰度的较高水平.污水排放及其灌溉、塑料制品(农药瓶、化肥包装袋、塑料农膜、编织袋等)和用于装饰、包装、运输的泡沫材料等是辽河流域土壤中微(中)塑料的潜在来源.

关键词：微(中)塑料辽河流域土壤污染特征潜在来源

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甜樱桃物流及气调箱贮藏期间的品质变化

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果树学报 2014年第5期31卷 953-958页

作者：王宝刚李文生侯玉茹杨军军苗飞冯晓元北京市农林科学院林业果树研究所北京100093 北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097

【目的】探明甜樱桃物流及气调贮藏过程品质损耗情况。【方法】以‘雷尼’甜樱桃为试材,研究了预冷物流后气调处理对甜樱桃贮藏过程品质的影响。【结果】在12 h的常温物流运输过程中,5℃预冷处理可以保持果箱内中部温度维持在5~10℃,达... 详细信息

【目的】探明甜樱桃物流及气调贮藏过程品质损耗情况。【方法】以‘雷尼’甜樱桃为试材,研究了预冷物流后气调处理对甜樱桃贮藏过程品质的影响。【结果】在12 h的常温物流运输过程中,5℃预冷处理可以保持果箱内中部温度维持在5~10℃,达到了食品冷链物流的要求。在25℃货架3 d后,樱桃果实硬度、可滴定酸和抗坏血酸含量均有所下降,腐烂率为6.0%。贮藏过程中,10%CO2处理抑制了果实硬度、果柄拉力、可溶性固形物含量和可滴定酸含量的下降。0℃贮藏60 d时,10%CO2处理樱桃腐烂率低于1%,25℃货架3 d时,腐烂率低于10%。【结论】采后进行5℃预冷,贮藏期间进行10%CO2处理可以显著降低甜樱桃物流和贮藏过程品质损耗。

关键词：甜樱桃物流气调品质

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基于灰色关联度和Vis-NIR的不同贮藏方式下番茄光谱特性分析

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山西农业大学学报（自然科学版） 2019年第2期39卷 75-78页

作者：宋海燕王世芳谌英敏苏勤山西农业大学工学院山西太谷030801 北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097

[目的]确定不同贮藏方式下,影响番茄样本定性判别的主要品质指标。[方法]本文采用可见近红外光谱技术分析了不同贮藏方式下番茄的光谱特性;引入主成分分析和灰色关联度分析方法对不同贮藏方式的番茄样本进行定性判别和贡献指标确定。[结... 详细信息

[目的]确定不同贮藏方式下,影响番茄样本定性判别的主要品质指标。[方法]本文采用可见近红外光谱技术分析了不同贮藏方式下番茄的光谱特性;引入主成分分析和灰色关联度分析方法对不同贮藏方式的番茄样本进行定性判别和贡献指标确定。[结果]不同贮藏方式下番茄的光谱特性有所不同,可用主成分分析提取的3个敏感波段1 927、1 401、1 222 nm(累积贡献率为98.92%)对其进行区分;与1 927 nm吸光度值关联度最大的为可滴定酸,与1 401 nm吸光度值关联度最大的为可溶性固形物,与1 222 nm吸光度值关联度最大的为可滴定酸。[结论]可滴定酸和可溶性固形物是影响其主成分分析的主要品质指标,也是影响上述不同贮藏方式下番茄样本分类的指标。该研究可为后续基于光谱技术的不同贮藏方式下番茄品质快速检测提供依据。

关键词： Vis-NIR 灰色关联度主成分分析番茄贮藏方式

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分散矩阵特征选择方法改进及在高光谱影像植被分类中的应用

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农业工程学报 2016年第21期32卷 196-201页

作者：夏道平付元元王纪华郑晓东三峡大学科技学院宜昌443002 湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心宜昌443002 浙江大学遥感与信息技术应用研究所杭州310029 北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002

基于传统分散矩阵的特征选择方法易选出具有一定区分性但相互冗余的特征,这些冗余的特征制约了高光谱影像分类正确率的提高,针对此问题,该文对传统方法进行了改进,首先计算每2个类别的基于分散矩阵的可分性值,然后将它们的平均值作为特... 详细信息

基于传统分散矩阵的特征选择方法易选出具有一定区分性但相互冗余的特征,这些冗余的特征制约了高光谱影像分类正确率的提高,针对此问题,该文对传统方法进行了改进,首先计算每2个类别的基于分散矩阵的可分性值,然后将它们的平均值作为特征选择准则,最后利用序列浮点向前搜索算法选出特定数量的特征,用于后续分类。将所选特征的均方相关系数作为冗余性度量,定量化衡量了所提出方法克服选择冗余特征的能力。利用一景常用的AVIRIS高光谱植被影像,从分类正确率的角度,比较了所提出方法与几种典型的基于互信息和基于可分性准则的特征选择方法,在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明改进的特征选择方法能较好的避免选择相互冗余的特征,与基于互信息的特征选择方法相比,基于分散矩阵可分性准则的特征选择方法在总体上能获得较高的分类正确率,特别是所提出的特征选择方法,在2个数据集上均获得了最高的总体分类精度87.2%和90.1%,从而阐明了所提出的方法在高光谱影像植被分类中的有效性。

关键词：植被分类光谱分析高光谱影像波段选择基于分散矩阵的可分性准则互信息

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X射线荧光光谱在土壤重金属检测中的应用进展

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食品与机械 2017年第8期33卷 210-213页

作者：孟蕾韩平王世芳任东王纪华三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097

文章阐述了X射线荧光光谱分析技术的应用,重点介绍了不同土壤样品制备条件和仪器检测条件对X射线荧光光谱检测的影响,以及解谱技术与模型优化的应用,并展望了X射线荧光光谱检测技术的发展前景。

关键词： X射线荧光光谱土壤重金属检测条件模型分析

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壬基酚溶液暴露对秀丽隐杆线虫的毒性研究

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农业环境科学学报 2017年第12期36卷 2414-2420页

作者：李安潘立刚张秀彤梁刚满燕靳欣欣北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097 农业部农产品质量安全风险评估实验室(北京) 北京100097

为探究壬基酚溶液暴露对秀丽隐杆线虫的急性致死毒性和非致死毒性效应,将同期化后的秀丽隐杆线虫暴露于壬基酚溶液24 h,考察壬基酚对秀丽隐杆线虫的半致死浓度、性腺臂发育、子代数目、虫体长度和身体弯曲频率等毒性指标的影响。结果表... 详细信息

为探究壬基酚溶液暴露对秀丽隐杆线虫的急性致死毒性和非致死毒性效应,将同期化后的秀丽隐杆线虫暴露于壬基酚溶液24 h,考察壬基酚对秀丽隐杆线虫的半致死浓度、性腺臂发育、子代数目、虫体长度和身体弯曲频率等毒性指标的影响。结果表明,以L4期野生型秀丽隐杆线虫为受试生物,对壬基酚溶液24 h的半数致死浓度即LC50值为8.09 mg·L^(-1)。壬基酚暴露干扰了秀丽隐杆线虫性腺臂的正常发育,与对照组相比,0.081 mg·L^(-1)和0.162 mg·L^(-1)染毒组对秀丽隐杆线虫的子代数目和虫体长度均有显著性影响(P<0.05);低剂量染毒组身体弯曲频率与对照组相比没有统计学差异(P>0.05),而高剂量组与对照组有显著性差异(P<0.05)。毒性试验研究表明,模式动物秀丽隐杆线虫对壬基酚的毒性响应比较敏感,在环境激素的生态毒理学研究中具有潜在的应用价值。

关键词：壬基酚秀丽隐杆线虫生态毒理

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基于紫外-可见光谱与深度学习CNN算法的水质COD预测模型研究

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光谱学与光谱分析 2020年第9期40卷 2981-2988页

作者：贾文珅张恒之马洁梁刚王纪华刘鑫北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097 北京信息科技大学自动化学院北京100192 北京海关技术中心北京100026 农业部农产品质量安全风险评估实验室北京100097 农业农村部华北都市农业重点实验室北京100097

水是生命之源,作为人类生活的必需品,水质的优劣直接关系到人们的健康生活。目前,关于水质COD在线检测方法的研究主要集中在光谱数据预处理和光谱特征提取,而针对光谱数据建模方法的研究较少。卷积神经网络(CNN)作为目前深度学习领域应... 详细信息

水是生命之源,作为人类生活的必需品,水质的优劣直接关系到人们的健康生活。目前,关于水质COD在线检测方法的研究主要集中在光谱数据预处理和光谱特征提取,而针对光谱数据建模方法的研究较少。卷积神经网络(CNN)作为目前深度学习领域应用最广泛的网络模型,具有强大的特征提取和特征映射能力,本文将CNN与紫外-可见光谱分析法相结合,建立了基于CNN的水质COD紫外-可见光谱预测模型。模型使用Savitzky-Golay平滑滤波方法去除光谱噪声,光谱输入卷积层提取光谱数据特征、池化层降维、全连接层映射全局特征,通过ReLU和Adam优化方法,从而得到模型的预测值。通过实验发现, CNN模型具有较强的水质COD预测能力,具有较高的预测精度和回归拟合优度,通过与BP, PCA-BP, PLSR和RF等模型比较后发现, CNN模型的预测样本的RMSEP和MAE最小,R2最大,模型拟合效果最优。在与训练样本的模型效果评价对比后发现,模型具有较强的泛化能力。针对吸收光谱的波峰偏移对预测结果所造成的预测结果不准确的问题,作者还提出了一种基于CNN的分类回归模型卷积神经网络增强模型(CNNs),去噪后的光谱数据通过CNN分类模型按照吸收波峰的不同特征分为三类,分别输入对应CNN回归模型进行预测。实验结果表明,分段式CNNs模型比整体式CNN模型的拟合效果更好,预测精度更高,R2达到0.999 1,测试样本的MAE和RMSEP分别为2.314 3和3.874 5,比CNN分别下降了25.9%和21.33%,效果显著。通过对预测模型的性能测试,计算得出检出限为0.28mg·L^-1,测量范围为2.8~500mg·L^-1。本文创新的将卷积神经网络与光谱分析方法相结合,为光谱分析方法在水质COD吸收光谱建模的应用开拓了新思路。

关键词：紫外-可见光谱卷积神经网络化学需氧量预测模型

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