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基于多种分析技术的海鸭蛋鉴别方法研究

发布时间:2023-10-21 14:52
  海鸭蛋是指放养在沿海滩涂处,主要以鱼、虾、贝类和藻类等食物为食的蛋鸭所产的蛋,属于高端蛋产品。主要分布于广西、广东、浙江、山东等沿海地区。海鸭蛋营养丰富,深受消费者青睐,其产业呈快速增长态势。但与此同时,以次充好等掺假现象也频繁发生。若此类欺诈事件发展下去,将会阻碍海鸭蛋产业的进一步发展,造成巨大的经济损失和消费者的信任危机。本研究以海鸭蛋为研究对象,以其低价掺假物笼养鸭蛋为掺假对象,利用多种分析技术对海鸭蛋和笼养鸭蛋中的有机物和无机物进行全面分析,并进一步分析其中存在差异的化合物以鉴定海鸭蛋的真实性。建立基于超高效液相色谱-高分辨质谱结合化学计量学的非靶标代谢组学方法研究海鸭蛋和笼养鸭蛋间的差异,进行海鸭蛋的鉴别研究。通过多变量统计分析处理超高效液相色谱-高分辨质谱收集到的多维、复杂数据。主成分分析的结果表明不同样品组可以有效分离。使用T检验和正交偏最小二乘判别分析筛选在不同的样品组之间显示出显著差异的标志物。与数据库进行匹配后,得到四个潜在标志物。进一步通过标准品比对,棕榈胆磷、神经酸酰胺、N-山嵛酰-D-赤式-鞘氨醇得到了确证。为了进一步研究这些差异标志物的可靠性,我们运用UHP...

【文章页数】:83 页

【学位级别】:硕士

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 海鸭蛋概述
        1.1.1 海鸭蛋简介
        1.1.2 海鸭蛋中的化学成分
        1.1.3 海鸭蛋产业的发展及食品欺诈问题
    1.2 代谢组学在食品欺诈中的应用
        1.2.1 代谢组学概述
        1.2.2 代谢组学数据采集方法
        1.2.3 代谢组学数据处理方法
        1.2.4 代谢组学在食品欺诈检测中的应用
    1.3 研究内容及意义
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究意义
        1.3.3 研究思路
2 基于代谢组学的海鸭蛋鉴别研究
    2.1 引言
    2.2 材料与方法
        2.2.1 材料与试剂
        2.2.2 仪器与设备
        2.2.3 样品采集与前处理
        2.2.4 色谱质谱条件
        2.2.5 代谢组学数据处理
        2.2.6 差异标志物的筛选
    2.3 结果与讨论
        2.3.1 提取溶剂的优化
        2.3.2 色谱条件的优化
        2.3.3 非靶向代谢组学分析
        2.3.4 潜在标志物的筛选
        2.3.5 潜在标志物的鉴定
    2.4 小结
3 基于UHPLC-Q-Orbitrap的差异标志物的定量分析
    3.1 引言
    3.2 材料与方法
        3.2.1 材料与试剂
        3.2.2 仪器与设备
        3.2.3 标准溶液的配制
        3.2.4 样品采集与前处理
        3.2.5 色谱质谱条件
    3.3 结果与讨论
        3.3.1 色谱质谱条件的优化
        3.3.2 前处理条件的优化
        3.3.3 方法学参数考察
        3.3.4 实际样品分析
    3.4 小结
4 基于GC-MS的不同鸭蛋中脂肪酸的分析
    4.1 引言
    4.2 材料与方法
        4.2.1 材料与试剂
        4.2.2 仪器与设备
        4.2.3 标准溶液的配制
        4.2.4 样品采集与前处理
        4.2.5 仪器条件
        4.2.6 脂肪酸的定性定量分析
        4.2.7 数据处理
        4.2.8 脂肪酸的品质评价
    4.3 结果与讨论
        4.3.1 仪器条件的优化
        4.3.2 方法学参数考察
        4.3.3 不同鸭蛋中脂肪酸的含量比较
        4.3.4 不同鸭蛋中脂肪酸的品质评价
        4.3.5 不同鸭蛋中脂肪酸的差异分析
    4.4 小结
5 基于ICP-MS/MS的不同鸭蛋中微量元素的分析
    5.1 引言
    5.2 材料方法
        5.2.1 材料与仪器
        5.2.2 样品前处理
        5.2.3 仪器条件
        5.2.4 数据处理
    5.3 结果与讨论
        5.3.1 微波消解体系的优化
        5.3.2 仪器条件的优化
        5.3.3 方法学参数考察
        5.3.4 实际样品分析
    5.4 小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
7 创新点
参考文献
致谢
硕士期间已发表论文



本文编号:3856053

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