食品科学 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (2): 293-297.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20170906-097
沈飞1,刘潇1,裴斐1,李彭1,姜大峰2,刘琴1
SHEN Fei1, LIU Xiao1, PEI Fei1, LI Peng1, JIANG Dafeng2, LIU Qing1
摘要: 为快速测定小麦及其制品呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)污染情况,搜集小麦、面粉及面粉制品共98?份,利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)获取样品在4 000~600 cm-1的光谱信息,对样品中的DON含量建立了基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析和逐步多元性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)分析方法的定量分析模型。结果显示,不同DON含量样品在1?740、1?648、1?549?cm-1和1?300~900?cm-1等波段处的吸收值存在显著差异。PLSR和SMLR均能较好预测样品中的DON含量,其中PLSR模型的预测集决定系数RP2、预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)和相对分析偏差(residual predictive deviation,RPD)值分别为0.86、0.438?mg/kg和2.6。SMLR结合9?个波长所建模型的RP2、RMSEP和RPD值分别为0.86、0.426?mg/kg和2.6。结果表明,ATR-FTIR用于小麦及其制品DON污染快速分析具有可行性。
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