表面增强拉曼光谱快速检测生鲜肉中的瘦肉精

发布时间：2018-03-30 15:01

本文选题：光谱分析　切入点：模型　出处：《农业工程学报》2017年07期

【摘要】：为了快速检测生鲜肉中的瘦肉精,该研究利用表面增强拉曼光谱技术,以沙丁胺醇为检测目标物,建立了一种快速检测肌肉组织和肝脏中瘦肉精含量的方法。在碱性环境下利用乙酸乙酯对样品中沙丁胺醇进行提取,采用Savitzky-Golay 5点平滑法和自适应迭代重加权惩罚最小二乘法消除光谱噪声以及荧光背景对分析建模的影响。为检测方法的重复性,对50个相同沙丁胺醇质量分数(1 mg/kg)的肌肉组织样品进行信号采集,对沙丁胺醇特征峰强度进行分析,621、814、1 253、1 489、1 609 cm~(-1) 5个特征峰强度的相对标准偏差(RSD)为6.54%、6.07%、8.65%、7.44%、6.81%,说明该方法具有较好的重复性。建立沙丁胺醇标准溶液的预测模型,沙丁胺醇浓度与其特征峰强度相关性较好,决定系数R~2为0.968。对肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量进行检测,检测范围分别为0.01~5和0.02~5 mg/kg,检出限分别为0.01和0.02 mg/kg,其含量与预测实测值决定系数为0.912和0.921。研究表明,该方法可以实现肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量的定量预测。
[Abstract]:In order to detect lean meat in fresh meat quickly, surface enhanced Raman spectroscopy was used to detect salbutamol. A rapid method for the determination of lean meatine in muscle tissue and liver was established. Salbutamol in the sample was extracted by ethyl acetate in alkaline environment. Savitzky-Golay 5 point smoothing method and adaptive iterative heavy weighted penalty least square method are used to eliminate spectral noise and the influence of fluorescence background on analytical modeling. 50 muscle tissue samples with the same salbutamol mass fraction of 1 mg / kg were collected. The strength of characteristic peak of salbutamol was analyzed. The relative standard deviation (RSDs) of the five characteristic peaks of 621814 and 1 253n 1 489 cm ~ (-1) were 6.54 ~ 6.07 and 8.65 ~ 7.44 ~ 6.81 respectively, which indicated that the method had good repeatability. A prediction model of salbutamol standard solution was established. The correlation between salbutamol concentration and the intensity of the characteristic peak was good, and the determination coefficient was 0.968.The content of salbutamol in muscle tissue and liver was determined. The detection ranges were 0. 01 mg / kg and 0. 02 mg / kg, respectively. The detection limits were 0. 01 and 0. 02 mg / kg, respectively. The determination coefficients of the content and predicted values were 0.912 and 0. 921. The results showed that this method could be used to quantitatively predict the content of salbutamol in muscle tissue and liver.
【作者单位】：中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFD0401205)
【分类号】：TS251.7;O657.37

【参考文献】

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