食品掺假

采用激光共聚焦拉曼技术与基于DFT的拉曼光谱相结合，准确分析了植物油的成分，并识别出低成本的仿制橄榄油。

今天给大家介绍一篇由西班牙阿尔卡拉大学Maider Greño等人在Food Chemistry（IF=9.231）上在线发表的一篇的研究性文章。该文章提出了一种非靶向代谢组学方法，该方法基于反相液相色谱与高分辨率质谱联用来检测可可粉与一些最常用的可可掺假剂。

今天介绍一篇来自江南大学王兴国课题组发表在Food Control的论文。该文研究了利用脂肪酸比例和生育酚组成，结合化学计量学，检验山茶油（CAO）中玉米油(COO)、菜籽油(RAO)、米糠油(RBO)、芝麻油(SEO)和豆油(SOO)的掺假。使用层次聚类分析（HCA），根据高油酸/α-亚麻酸、油酸/棕榈酸、油酸/亚油酸比例和α-生育酚含量，将所有CAO样品归入一个类别。基于偏最小二乘法判别分析（PLS-DA），可以得到在掺假率高于40%的情况下，总判别准确率高于97.67%。使用SIMCA建模，掺假CAO样品（5%-100%）的判别准确率达到90.00%以上。这两种互补的鉴别方法被证实对于山茶油的鉴定是可行且准确的。

今天介绍一篇最近由伊朗阿达比大学生物系统工程系Ahmad Jahanbakhshi等人发表在COMPUT BIOL MED （Q1, IF: 4.589）期刊上的文章。文章研究中，采用改进的卷积神经网络(CNN)对姜黄粉末图像进行分类，以检测参假。结果表明，计算机视觉，特别是与深度学习(DL)相结合，可以成为评价姜黄粉质量和检测参假的一种有价值的方法。