基于三维荧光光谱的食品中真菌毒素快速检测方法的研究

基本信息
批准号:60974111
项目类别:面上项目
资助金额:29.00
负责人:杜树新
学科分类:
依托单位:浙江大学
批准年份:2009
结题年份:2012
起止时间:2010-01-01 - 2012-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:武晓莉,郭德华,沈礼兵,王键,包鑫,柳顺,陈刚
关键词:
真菌毒素建模三维荧光光谱食品安全快速检测
结项摘要

本课题针对食品中真菌毒素检测的快速性、高灵敏度、高特异性、高选择性、多种毒素同时检测等的要求,研究了基于三维荧光光谱技术的真菌毒素快速检测方法。课题研究了多种主要真菌毒素的三维荧光光谱特征、三维荧光中的诸如瑞利散射光等干扰光的消除、异常样本的检测和剔除、三维荧光光谱的特征谱段优化选择、三维荧光特征光谱与真菌毒素类型及其含量的定性定量分析模型等。本课题所研究的基于三维荧光光谱的真菌毒素检测方法利用三维荧光的光谱指纹技术实现无需复杂样品前处理过程的、高灵敏度、高选择性的快速检测,并且还可实现多种毒素同时检测。研究成果可应用于检验检疫、质检、卫生监督、药食检等食品安全监管部门的现场快速初筛检测以及粮谷、油籽等加工过程的在线检测,从而为有效预防和控制真菌毒素污染提供技术支撑。同时,通过本课题的研究,也进一步促进食品安全快速检测理论和方法的研究和发展。

项目摘要

真菌毒素具有毒性强、污染频率高的特点,并广泛存在于以植物性产品为原料的食品中,因此真菌毒素快速检测的研究对预防和控制食品中真菌毒素的污染具有重要意义。本课题针对食品中真菌毒素检测的快速性、高灵敏度、高特异性、高选择性等要求,研究了基于三维荧光光谱分析技术的真菌毒素快速检测方法。课题深入研究了白酒中真菌毒素AFB1和牛奶中真菌毒素AFB1的三维荧光光谱特征,并提出了三维荧光光谱平滑和微分的预处理方法、三维荧光特征光谱区域选择方法以及用于建立三维荧光光谱定量分析模型的平行因子法、多维偏最小二乘方法、支持张量机方法,对浓度在PPT级的白酒中真菌毒素AFB1和牛奶中真菌毒素AFB1进行了检测的实验研究。研究结果表明,针对食品中真菌毒素三维荧光光谱特点而提出的三维荧光光谱平滑和微分的预处理方法、特征光谱区域选择方法、定量分析模型化方法有效地提高了真菌毒素检测精度。本课题的研究成果可为检验检疫、质检、卫生监督、药食检等食品安全监管部门的现场快速初筛检测提供一种新的有效方法,同时进一步促进了自动化学科和化学计量学科的结合,进一步发展了食品安全快速检测理论和方法。

项目成果
{{index+1}}

{{i.achievement_title}}

{{i.achievement_title}}

DOI:{{i.doi}}
发表时间:{{i.publish_year}}

暂无此项成果

数据更新时间:2023-05-31

其他相关文献

1

基于LS-SVM香梨可溶性糖的近红外光谱快速检测

基于LS-SVM香梨可溶性糖的近红外光谱快速检测

DOI:
发表时间:
2

二维FM系统的同时故障检测与控制

二维FM系统的同时故障检测与控制

DOI:10.16383/j.aas.c180673
发表时间:2021
3

黄曲霉毒素B1检测与脱毒方法最新研究进展

黄曲霉毒素B1检测与脱毒方法最新研究进展

DOI:10.3969/j.issn.1000-4440.2021.03.031
发表时间:2021
4

TVBN-ResNeXt:解决动作视频分类的端到端时空双流融合网络

TVBN-ResNeXt:解决动作视频分类的端到端时空双流融合网络

DOI:10.16798/j.issn.1003-0530.2020.01.008
发表时间:2020
5

GF-4序列图像的云自动检测

GF-4序列图像的云自动检测

DOI:CNKI:SUN:YGXB.0.2018-01-012
发表时间:2018

杜树新的其他基金

相似国自然基金

1

基于磁性上转换荧光编码微球高通量检测食品中真菌毒素的方法研究

批准号:31401578
批准年份:2014
负责人:廖振宇
学科分类:C2008
资助金额:25.00
项目类别:青年科学基金项目
2

基于荧光MIM的多种痕量真菌毒素快速检测系统

批准号:30671764
批准年份:2006
负责人:吕斌
学科分类:H3003
资助金额:35.00
项目类别:面上项目
3

基于三维同步荧光光谱的液态食品中合成色素的检测方法研究

批准号:61178032
批准年份:2011
负责人:陈国庆
学科分类:F0507
资助金额:75.00
项目类别:面上项目
4

磁性纳米分子印迹复合材料的制备及其在食品真菌毒素快速分离、高效检测中的应用

批准号:21106165
批准年份:2011
负责人:刘英
学科分类:B0810
资助金额:24.00
项目类别:青年科学基金项目