CN105548233A - 一种基于氢核磁共振鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法 - Google Patents

一种基于氢核磁共振鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法 Download PDF

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罗立廷
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Abstract

本发明公开了一种基于氢核磁共振鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法。该方法涉及食品检测，是氢核磁共振指纹图谱在食品检测的应用。该方法首先分别建立油菜蜜的氢核磁共振数据库和洋槐蜂的氢核磁共振蜜数据库，然后利用因子分析法结合判别分析法构建鉴别模型，再对待测蜂蜜样品的进行鉴别，确定待鉴别的蜂蜜属于油菜蜜或者洋槐蜜。优点是：技术可靠，操作简单，可在短时间内处理大量样品，快速鉴别出蜂蜜种类，避免了主观因素、人为误差，结论科学可靠。

Description

一种基于氢核磁共振鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法
技术领域
本发明涉及食品检测，更具体涉及利用氢核磁共振指纹图谱鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法。
背景技术
蜂蜜是一种蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或者蜜露，与自身分泌物混合后，经充分酿造而成的天然甜物质(蜂蜜国家标准GB14963-2011GB)。作为一种天然保健品和营养品，深受广大消费者的青睐。蜂蜜通常根据蜜源植物进行分类，例如油菜蜜、洋槐蜜、枣花蜜、荆条蜜等。不同蜜源植物的蜂蜜产量有高有低，在价格上存在明显差异。一些不法生产厂商受利益的驱使，会以次充好、以假乱真。因此需要开发有效的、可靠的方法来鉴别不同植物源的蜂蜜。
区分蜂蜜种类的传统方法是感观鉴别、花粉分析。感官鉴别是通过看、闻、品，发现不同种类蜂蜜在色泽、气味、口感方面存在的一些差异，进而区分鉴别。该方法主要依赖于检测人员个人的经验，适用范围小，具有很大的局限性；花粉分析是在显微镜下观察蜂蜜中花粉细胞的形态，由于每种蜜源植物的花粉都有自己的特征，因此可以帮助鉴别不同种类的蜂蜜。但该方法抗干扰性差，对有些蜂蜜不适用。
已有文献报道采用一些仪器分析技术，通过测量蜂蜜的某些物理或化学性质来进行品种鉴别。《中国蜂业》2013年第27期“利用液相色谱-二极管阵列-串联质谱法结合化学计量学分析鉴别不同植物源的蜂蜜”一文中,公开了通过液相色谱-二极管阵列-串联质谱法和化学计量学相结合的方法获得特征黄酮类化合物、指纹图谱和分类模型，可以有效的鉴别荆条蜜和油菜蜜。《光谱学与光谱分析》2015年第1期“基于电感耦合等离子体质谱法和化学计量学鉴别蜂蜜品种研究”一文中，利用电感耦合等离子体质谱结合主成分分析、判别分析对洋槐蜜、葵花蜜和油菜蜜进行识别，判别率分别达到100％、80.8％和90.9％。
核磁共振(NMR)是一种非常重要的研究和分析测试工具，在化学、生物、医学等领域中得到广泛应用，对有机小分子和生物大分子的结构解析具有重要作用。核磁共振技术有如下特点：(1)样品预处理简单，无需预筛选，可以避免由于分离所造成的微小成分的丢失；(2)无损伤性，不会破坏样品的结构和性质，可以进行实时和动态的检测；(3)谱图中信号的相对强弱直接反映了样品中各组分的相对含量；(4)可设计多种编辑手段，实验方法灵活多样。
采用氢核磁共振(1HNMR)技术测试食品等复杂混合体系可以得到体系中许多化学成分的信息，但是各种成分信号的重叠也使得图谱变得十分复杂。通常，仅靠肉眼观察只能从核磁共振图谱中获得很有限的信息。而多元统计分析可以有效而全面地分析复杂的谱图数据，能够从复杂的数据中最大限度的提取信息。应用多元统计分析方法建立的数学模型，就能从未知样品的1HNMR谱图中预测样品的成分、性质等信息。因此，1H-NMR结合多元统计分析方法对食品的定性分析提供了一条新的思路和方法，也是目前食品整体质量检测的理想方法。例如，专利“基于氢核磁共振结合偏最小二乘法鉴别蜂蜜真假的方法”采用偏最小二乘法对蜂蜜的氢核磁共振指纹图谱进行分析，鉴别蜂蜜中是否掺有糖浆。
洋槐蜜，又名刺槐蜜，呈水白色，透名状，具有槐花香味，是一种高品质的蜂蜜，深受人民群众的喜爱。洋槐蜜的产量较低，但市场需求旺盛，价格偏高。因油菜蜜与洋槐蜜在色泽、口感及成分上极其相似，近年来以油菜蜜冒充洋槐蜜的现象屡屡发生。因此，需要建立一种方便有效的有效区分洋槐蜜和油菜蜜的分析方法。
发明内容
本发明的目的是，提供一种基于氢核磁共振鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法。该方法首先分别建立洋槐蜜的氢核磁共振数据库和油菜蜜的氢核磁共振蜜数据库，然后利用因子分析法结合判别分析法构建鉴别模型，再对待测蜂蜜样品的进行鉴别，确定待鉴别的蜂蜜属于洋槐蜜或者油菜蜜。优点是：技术可靠，操作简单，可在短时间内处理大量样品，快速鉴别出蜂蜜种类，避免了主观因素、人为误差，结论科学可靠。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案。
一种基于氢核磁共振鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法，该方法包含下列步骤：
(a)建立洋槐蜜的氢核磁共振数据库
(a1)收集N个洋槐蜜样品，N不少于60；
(a2)在N个洋槐蜜样品中取一个洋槐蜜样品一份；
(a3)将样品置于离心管中，在60℃水浴至蜂蜜完全溶解，再加入样品体积8～15倍的磷酸盐缓冲溶液，涡旋振荡至均匀混合，离心，取上清液；
(a4)将步骤(a3)中的上清液转移到核磁共振管中，在500MHz液体核磁共振谱仪上进行1HNMR测试，实验温度为298K，用D2O进行锁场，采用noesypr1d脉冲序列，90°脉冲宽度12.3微秒，混合时间100.0毫秒，1HNMR谱的谱宽为6.25kHz，采样点数32768，采样时间2.62秒，延迟等待时间2.0秒，累加320次，得到样品的核磁共振信号；
(a5)用核磁共振谱仪自带的数据处理软件对样品的核磁共振信号进行傅里叶变换，变换点数为131072，指数线宽因子为0.3Hz，手动调相位和基线校正，2,2,3,3-氘代三甲基硅烷丙酸钠作为内标物，共振峰设为δ0.00，进行化学位移定标，得到样品的1HNMR谱图；
(a6)对1HNMR谱图进行分段积分，积分范围为化学位移δ0.1-δ6.0之间，积分间隔为δ0.01，将1HNMR谱中δ4.73-4.93区域的信号剔除，采用峰面积归一化，得到571个强度积分相对值，为一组数据；
(a7)在N个洋槐蜜样品中，逐一取样品，按照步骤(a3)～(a6)的方法，得到N组数据，每组数据为一行，构成洋槐蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为N×571；
(b)建立油菜蜜的氢核磁共振数据库
(b1)收集M个油菜蜜样品，M不少于60；
(b2)在M个油菜蜜样品中，逐一取样品，按照步骤(a3)～(a6)的方法，得到M组数据，每组数据为一行，构成油菜蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为M×571；
(c)待鉴别蜂蜜样品的氢核磁共振测试
将待鉴别蜂蜜样品(K个)按步骤(a3)～(a5)的方法进行1HNMR测试，对1HNMR谱图按照步骤(a6)进行分段积分，得到K组数据，每组数据为一行，构成待鉴别蜂蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为K×571；
(d)因子分析
将洋槐蜜样品的强度积分相对值数据矩阵、油菜蜜样品的强度积分相对值数据矩阵与待鉴别蜂蜜样品的强度积分相对值数据矩阵进行组合，形成蜂蜜样品强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为(N+M+K)×571。对蜂蜜样品强度积分相对值数据矩阵进行因子分析，提取特征值大于1.0的n个因子，这n个因子的累计贡献率大于99.0％，并根据因子得分系数矩阵计算出将洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的因子得分。
(e)判别分析
对洋槐蜜样品和油菜蜜样品的因子得分进行判别分析，得到非标准化的典型判别函数，将洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的因子得分作为变量代入非标准化的典型判别函数，计算得到洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的判别函数值。根据判别函数值，可以计算出洋槐蜜组和油菜蜜组的质心坐标。计算洋槐蜜组中的每个样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离以及油菜蜜组中的每个样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离。
根据待鉴别蜂蜜样品的判别函数值，计算与洋槐蜜组、油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离。如果待鉴别蜂蜜样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离小于到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离，并且待鉴别蜂蜜样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离不大于洋槐蜜组样品平方马氏距离的最大值，则将待鉴别蜂蜜样品归属为洋槐蜜。如果待鉴别蜂蜜样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离小于到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离，并且待鉴别蜂蜜样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离不大于油菜蜜组样品平方马氏距离的最大值，则将待鉴别蜂蜜样品归属为油菜蜜。
与现有技术相比，采用本发明区分洋槐蜜和油菜蜂具有以下优点：
(1)1H-NMR对蜂蜜样品进行检测，样品预处理要求不高，技术成熟可靠，操作简单易行，可以实现高通量测试，短时间内处理大量样品。
(2)因子分析结合判别分析可以有效而全面地分析复杂的谱图数据，能够从复杂的数据中最大限度的提取信息，避免主观因素、人为误差，结论科学可靠。
(3)整个方法准确可靠、简单高效，可以通过增加数据库容量，扩大使用范围，提高准确率，对完善目前蜂蜜质量检测技术体系具有重要意义。
附图说明
图1，洋槐蜜样品(a)与油菜蜜样品(b)的1HNMR谱图。
图2，编号1-24的待鉴别蜂蜜样品与洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离，其中虚线表示洋槐蜜组中的样品到洋槐蜜组质心坐标的最大平方马氏距离。
图3，编号25-48的待鉴别蜂蜜样品与油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离，其中虚线表示油菜蜜组中的样品到油菜蜜组质心坐标的最大平方马氏距离。
具体实施方式
1.仪器、试剂与样品
1.1仪器：
500MHz液体核磁共振谱仪(BrukerAVANCE)，瑞士BrukerBiospin公司；微量台式离心机(SorvallLegendMicro17R)，美国ThermoScientific公司；电子天平(AL104)，梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司；5mm核磁管，美国WILMAD公司
1.2试剂：
K2HPO4·3H2O和NaH2PO4·2H2O(分析纯)购于上海国药集团试剂有限公司。NaN3(分析纯)购于天津福晨化学试剂厂。重水(D2O，99.9％氘代，含2,2,3,3-氘代三甲基硅烷丙酸钠(TSP)，0.05wt％)购于Sigam-Aldrich公司。用于样品制备的磷酸盐缓冲溶液(K2HPO4:NaH2PO4＝4:1,0.15mol/L,pH7.40)使用含10％D2O的双蒸水配制而成。其中缓冲溶液包含的TSP和NaN3(0.01％，w/v)分别用作化学位移内标物和防腐剂。
1.3样品：
洋槐蜜、油菜蜜样品来自河南三门峡，陕西延安，湖北仙桃、松滋、汉川以及湖南澧县等地区的养蜂场，为保证样品的真实性，直接从蜂箱中的巢脾取样，选取自然酿造成熟的封盖蜂蜜采集。蜂蜜收集后，储藏在6-8℃冰箱中备用。80个洋槐蜜样品和126个油菜蜜样品用于数据库的建立，另外24个洋槐蜜和24个油菜蜜作为待鉴别蜂蜜样品进行测试。
2.洋槐蜜氢核磁共振数据库的建立
2.1收集80个洋槐蜜样品；
2.2在80个洋槐蜜样品中称取一个洋槐蜜样品，称取范围为90.0mg-110.0mg，其中优选称取100.0mg；
2.3将样品置于离心管中，再加入1.2mL磷酸盐缓冲溶液，涡旋振荡10分钟至均匀混合，再离心10分钟，取上清液；
2.4将步骤(2.3)中的上清液转移0.55mL到核磁共振管中，在500MHz液体核磁共振谱仪上进行1HNMR测试，实验温度为298K，利用D2O进行锁场。采用noesypr1d脉冲序列(90°-t1-90°-tm-90°-采样)采集一维1HNMR谱。序列中90°脉冲持续的时间为12.3微秒，t1(脉冲间隔)和tm(混合时间)分别设为4.0微秒和100.0毫秒。采用预饱和方法进行水峰抑制，即施加强度20-30Hz的低功率连续波脉冲照射水峰。谱宽为6.25kHz，采样点数32768，采样时间2.62秒，延迟等待时间2.0秒，累加320次，得到样品的核磁共振信号；
2.5使用核磁共振谱仪自带的数据处理软件对样品的核磁共振信号进行傅里叶变换，变换点数为131072，指数线宽因子为0.3Hz，手动调相位和基线校正，2,2,3,3-氘代三甲基硅烷丙酸钠(TSP)作为内标物(共振峰设为δ0.00)，进行化学位移定标，得到样品的1HNMR谱图；
2.6对1HNMR谱图进行分段积分，积分范围为化学位移δ0.1-δ6.0之间，积分间隔为δ0.01。为消除残余水信号的影响，将1HNMR谱中δ4.73-4.93区域的信号剔除。共571个积分段。采用峰面积归一化，即各分段积分值除以积分区域总的峰面积，得到强度积分相对值的一组数据；
2.7在80个洋槐蜜样品中，逐一取样品，按照步骤(2.3)～(2.6)的方法，得到80组强度积分相对值数据，每组数据一行，构成洋槐蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为80×571；
3.油菜蜜氢核磁共振数据库的建立
3.1收集126个油菜蜜样品；
3.2在126个油菜蜜样品中，逐一取样品，按照步骤(2.3)～(2.6)的方法，得到126组数据，每组数据一行，构成油菜蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为126×571；
4.待鉴别蜂蜜样品的氢核磁共振测试
将待鉴别的48个蜂蜜样品按步骤(2.3)～(2.5)的方法进行1HNMR测试，对1HNMR谱图按照步骤(2.6)进行分段积分，得到48组数据，每组数据为一行，构成待鉴别蜂蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为48×571；
5.因子分析
将80个洋槐蜜样品的强度积分相对值数据矩阵、126个油菜蜜样品的强度积分相对值数据矩阵与48个待鉴别蜂蜜样品的强度积分相对值数据矩阵进行组合，形成蜂蜜样品强度积分相对值数据矩阵。对蜂蜜样品强度积分相对值数据矩阵进行因子分析，提取特征值大于1.0的7个因子(这7个因子的累计贡献率为99.4％)，并根据因子得分系数矩阵计算出将洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的因子得分。
5.判别分析
对80个洋槐蜜样品和126个油菜蜜样品的因子得分进行判别分析，得到非标准化的典型判别函数，将洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的因子得分作为变量代入非标准化的典型判别函数，计算得到洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的判别函数值。根据判别函数值，可以计算出洋槐蜜组和油菜蜜组的质心坐标。计算洋槐蜜组中的每个样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离以及油菜蜜组中的每个样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离。
根据待鉴别蜂蜜样品的判别函数值，计算与洋槐蜜组、油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离。并根据下列条件，判断待鉴别蜂蜜样品的种类。
H待鉴别∈H洋槐，如d2(H待鉴别，G洋槐)＜d2(H待鉴别，G油菜)
并且
H待鉴别∈H油菜，如d2(H待鉴别，G油菜)＜d2(H待鉴别，G洋槐)
并且
上式中，H待鉴别表示待鉴别蜂蜜样品，H洋槐、H油菜分别表示洋槐蜜组、油菜蜜组，d2(H待鉴别,G洋槐)、d2(H待鉴别,G油菜)分别表示待鉴别蜂蜜样品与洋槐蜜组、油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离，其中G洋槐、G油菜分别表示洋槐蜜组质心坐标和油菜蜜组质心坐标。d2 max(H洋槐,G洋槐)表示洋槐蜜组中的样品到洋槐蜜组质心坐标的最大平方马氏距离，d2 max(H油菜,G油菜)表示油菜蜜组中的样品到油菜蜜组质心坐标的最大平方马氏距离。
如果待鉴别蜂蜜样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离小于到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离(d2(H待鉴别,G洋槐)<d2(H待鉴别,G油菜))，并且待鉴别蜂蜜样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离不大于洋槐蜜组样品平方马氏距离的最大值(d2(H待鉴别,G洋槐)≤d2 max(H洋槐,G洋槐))，则将待鉴别蜂蜜样品归属为洋槐蜜；如果待鉴别蜂蜜样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离小于到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离(d2(H待鉴别,G油菜)<d2(H待鉴别,G洋槐))，并且待鉴别蜂蜜样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离不大于油菜蜜组样品平方马氏距离的最大值(d2(H待鉴别,G油菜)≤d2 max(H油菜,G油菜))，则将待鉴别蜂蜜样品归属为油菜蜜。若待鉴别蜂蜜样品的平方马氏距离不能满足上述条件，则判定样品归类不明确。洋槐蜜样品和油菜蜜样品的类别值分别设为1和2。
表1列出了48个待鉴别蜂蜜样品的判别函数值，与洋槐蜜组、油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离以及品种鉴别的结果。按照上述规则，22个洋槐蜜样品、23个油菜蜜样品都得到了正确分类，总体鉴别正确率为93.8％。从图2、图3可以看出，另外有1个洋槐蜜样品(编号11)和2个油菜蜜样品(编号28、44)的归属不明。编号11的蜂蜜样品到“洋槐组”质心的平方马氏距离为10.213，到“油菜组”质心的平方马氏距离为163.679，可以判断该样品不属于“油菜蜜”。但是由于该样品到“洋槐组”质心的平方马氏距离已经超过洋槐蜜组样品平方马氏距离的最大值(4.823)，也不能归属为“洋槐蜜”。原因可能是该样品浓度比较稀。
表1，48个待鉴别蜂蜜样品的判别函数值，平方马氏距离以及品种鉴别的结果

Claims (1)

1.一种基于氢核磁共振鉴别洋槐蜜和油菜蜜的方法，其特征在于，该方法包含下列步骤：
a建立洋槐蜜的氢核磁共振数据库
(a1)收集N个油菜蜜样品，N不少于60；
(a2)在N个洋槐蜜样品中取一个洋槐蜜样品一份；
(a3)将样品置于离心管中，在60℃水浴至蜂蜜完全溶解，再加入样品体积8～15倍的磷酸盐缓冲溶液，涡旋振荡至均匀混合，离心，取上清液；
(a4)将步骤(a3)中的上清液转移到核磁共振管中，在500MHz液体核磁共振谱仪上进行氢核磁共振1HNMR测试，实验温度为298K，用D2O进行锁场，采用noesypr1d脉冲序列，90°脉冲宽度12.3微秒，混合时间100.0毫秒，1HNMR谱的谱宽为6.25kHz，采样点数32768，采样时间2.62秒，延迟等待时间2.0秒，累加320次，得到样品的核磁共振信号；
(a5)用核磁共振谱仪自带的数据处理软件对样品的核磁共振信号进行傅里叶变换，变换点数为131072，指数线宽因子为0.3Hz，手动调相位和基线校正，2,2,3,3-氘代三甲基硅烷丙酸钠作为内标物，共振峰设为δ0.00，进行化学位移定标，得到样品的1HNMR谱图；
(a6)对1HNMR谱图进行分段积分，积分范围为化学位移δ0.1-δ6.0之间，积分间隔为δ0.01，将1HNMR谱中δ4.73-4.93区域的信号剔除，采用峰面积归一化，得到571个强度积分相对值，为一组数据；
(a7)在N个洋槐蜜样品中，逐一取样品，按照步骤(a3)～(a6)的方法，得到N组数据，每组数据为一行，构成洋槐蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为N×571；
b建立油菜蜜的氢核磁共振数据库
(b1)收集M个油菜蜜样品，M不少于60；
(b2)在M个油菜蜜样品中，逐一取样品，按照步骤(a3)～(a6)的方法，得到M组数据，每组数据为一行，构成油菜蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为M×571；
c待鉴别蜂蜜样品的氢核磁共振测试
将待鉴别的K个蜂蜜样品按步骤(a3)～(a5)的方法进行1HNMR测试，对1HNMR谱图按照步骤(a6)进行分段积分，得到K组数据，每组数据为一行，构成待鉴别蜂蜜样品的强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为K×571；
d因子分析
将洋槐蜜样品的强度积分相对值数据矩阵、油菜蜜样品的强度积分相对值数据矩阵与待鉴别蜂蜜样品的强度积分相对值数据矩阵进行组合，形成蜂蜜样品强度积分相对值数据矩阵，矩阵大小为(N+M+K)×571；对蜂蜜样品强度积分相对值数据矩阵进行因子分析，提取特征值大于1.0的n个因子，这n个因子的累计贡献率大于99.0％，并根据因子得分系数矩阵计算出将洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的因子得分；
e判别分析
对洋槐蜜样品和油菜蜜样品的因子得分进行判别分析，得到非标准化的典型判别函数；将洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的因子得分作为变量代入非标准化的典型判别函数，计算得到洋槐蜜样品、油菜蜜样品和待鉴别蜂蜜样品的判别函数值。根据判别函数值，可以计算出洋槐蜜组和油菜蜜组的质心坐标；计算洋槐蜜组中的每个样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离以及油菜蜜组中的每个样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离；根据待鉴别蜂蜜样品的判别函数值，计算与洋槐蜜组、油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离；如果待鉴别蜂蜜样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离小于到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离，并且待鉴别蜂蜜样品到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离不大于洋槐蜜组样品平方马氏距离的最大值，则将待鉴别蜂蜜样品归属为洋槐蜜；如果待鉴别蜂蜜样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离小于到洋槐蜜组质心坐标的平方马氏距离，并且待鉴别蜂蜜样品到油菜蜜组质心坐标的平方马氏距离不大于油菜蜜组样品平方马氏距离的最大值，则将待鉴别蜂蜜样品归属为油菜蜜。
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Cited By (11)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106908394A (zh) * 2017-04-10 2017-06-30 西安科技大学 分段两点相关自线性光谱基线校正方法
CN107300565A (zh) * 2017-08-25 2017-10-27 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种快速鉴别蜂蜜中掺入大米糖浆的核磁共振波谱方法
CN107505349A (zh) * 2017-09-27 2017-12-22 厦门大学 一种鉴别真假蜂蜜的核磁共振去偶氢谱方法
CN107561111A (zh) * 2017-08-25 2018-01-09 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种快速鉴别蜂蜜中掺入木薯糖浆的核磁共振波谱方法
CN107561152A (zh) * 2017-08-29 2018-01-09 福建出入境检验检疫局检验检疫技术中心 一种野生、组培及大棚种植金线莲的鉴别方法
CN107561110A (zh) * 2017-08-25 2018-01-09 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种基于核磁共振技术用于荆条蜜、油菜蜜和洋槐蜜的鉴别方法
CN107703173A (zh) * 2017-06-23 2018-02-16 孟扬 一种基于1h‑nmr数据库的珍贵植物木材的鉴定装置及方法
CN109444200A (zh) * 2018-12-21 2019-03-08 江苏中谱检测有限公司 一种采用核磁共振氢谱指纹图谱鉴别东北椴树蜜的方法
CN109490432A (zh) * 2018-10-22 2019-03-19 中国农业科学院蜜蜂研究所 一种鉴别蜂蜜中是否掺入油菜蜜的方法
CN112881450A (zh) * 2020-05-09 2021-06-01 上海纽迈电子科技有限公司 一种组织成分的定量分析模型构建及定量分析方法、***
CN113933334A (zh) * 2021-10-13 2022-01-14 北京工商大学 一种基于特征选择和机器学习算法的洋槐蜜真伪鉴别方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59214785A (ja) * 1983-05-20 1984-12-04 Konishiroku Photo Ind Co Ltd 磁化率分布測定装置
US20060014297A1 (en) * 1999-01-30 2006-01-19 Chace Donald H Clinical method for the genetic screening of newborns using tandem mass spectrometry
CN102323285A (zh) * 2010-11-15 2012-01-18 上海聚类生物科技有限公司 一种nmr代谢组学检测数据的分析方法
CN102375000A (zh) * 2011-09-19 2012-03-14 海南椰岛（集团）股份有限公司 一种基于氢核磁共振-模式识别技术对椰岛鹿龟酒的检测方法
CN104713895A (zh) * 2015-03-13 2015-06-17 中国科学院武汉物理与数学研究所 基于氢核磁共振结合偏最小二乘法鉴别蜂蜜真假的方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59214785A (ja) * 1983-05-20 1984-12-04 Konishiroku Photo Ind Co Ltd 磁化率分布測定装置
US20060014297A1 (en) * 1999-01-30 2006-01-19 Chace Donald H Clinical method for the genetic screening of newborns using tandem mass spectrometry
CN102323285A (zh) * 2010-11-15 2012-01-18 上海聚类生物科技有限公司 一种nmr代谢组学检测数据的分析方法
CN102375000A (zh) * 2011-09-19 2012-03-14 海南椰岛（集团）股份有限公司 一种基于氢核磁共振-模式识别技术对椰岛鹿龟酒的检测方法
CN104713895A (zh) * 2015-03-13 2015-06-17 中国科学院武汉物理与数学研究所 基于氢核磁共振结合偏最小二乘法鉴别蜂蜜真假的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M.奥托: "《化学计量学——统计学与计算机在分析化学中的应用》", 31 January 2003 *
郑馨，冯江华: "核磁共振结合多变量统计技术鉴别蜂蜜来源及成分定量分析", 《第十八届全国波谱学学术年会论文集》 *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106908394A (zh) * 2017-04-10 2017-06-30 西安科技大学 分段两点相关自线性光谱基线校正方法
CN107703173A (zh) * 2017-06-23 2018-02-16 孟扬 一种基于1h‑nmr数据库的珍贵植物木材的鉴定装置及方法
CN107300565A (zh) * 2017-08-25 2017-10-27 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种快速鉴别蜂蜜中掺入大米糖浆的核磁共振波谱方法
CN107561111A (zh) * 2017-08-25 2018-01-09 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种快速鉴别蜂蜜中掺入木薯糖浆的核磁共振波谱方法
CN107561110A (zh) * 2017-08-25 2018-01-09 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种基于核磁共振技术用于荆条蜜、油菜蜜和洋槐蜜的鉴别方法
CN107561110B (zh) * 2017-08-25 2019-05-10 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种基于核磁共振技术用于荆条蜜、油菜蜜和洋槐蜜的鉴别方法
CN107561111B (zh) * 2017-08-25 2019-11-08 江苏出入境检验检疫局动植物与食品检测中心 一种快速鉴别蜂蜜中掺入木薯糖浆的核磁共振波谱方法
CN107561152A (zh) * 2017-08-29 2018-01-09 福建出入境检验检疫局检验检疫技术中心 一种野生、组培及大棚种植金线莲的鉴别方法
CN107505349A (zh) * 2017-09-27 2017-12-22 厦门大学 一种鉴别真假蜂蜜的核磁共振去偶氢谱方法
CN107505349B (zh) * 2017-09-27 2019-02-26 厦门大学 一种鉴别真假蜂蜜的核磁共振去偶氢谱方法
CN109490432B (zh) * 2018-10-22 2021-06-22 中国农业科学院蜜蜂研究所 一种鉴别蜂蜜中是否掺入油菜蜜的方法
CN109490432A (zh) * 2018-10-22 2019-03-19 中国农业科学院蜜蜂研究所 一种鉴别蜂蜜中是否掺入油菜蜜的方法
CN109444200A (zh) * 2018-12-21 2019-03-08 江苏中谱检测有限公司 一种采用核磁共振氢谱指纹图谱鉴别东北椴树蜜的方法
CN109444200B (zh) * 2018-12-21 2022-02-11 钛和中谱检测技术(江苏)有限公司 一种采用核磁共振氢谱指纹图谱鉴别东北椴树蜜的方法
CN112881450A (zh) * 2020-05-09 2021-06-01 上海纽迈电子科技有限公司 一种组织成分的定量分析模型构建及定量分析方法、***
CN113933334A (zh) * 2021-10-13 2022-01-14 北京工商大学 一种基于特征选择和机器学习算法的洋槐蜜真伪鉴别方法
CN113933334B (zh) * 2021-10-13 2024-03-26 北京工商大学 一种基于特征选择和机器学习算法的洋槐蜜真伪鉴别方法

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