电子鼻同步检测花生霉菌及霉菌毒素

• Published in: 食品科学 Vol. 43; no. 12; pp. 310 - 316
• Main Authors: 王蓓, 沈飞, 何学明, 蒋雪松, 袁建, 方勇, 胡秋辉, 邱伟芬, MAMO Firew Tafesse
• Format: Magazine Article
• Language: Chinese
• Published: 南京财经大学食品科学与工程学院,江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心,江苏南京 210023%南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京 210037%巴赫达尔大学生物技术研究所,埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴 5954 25.06.2022
• Subjects: 黄曲霉毒素B1; 电子鼻; 霉变; 花生
• ISSN: 1002-6630
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20210322-275

S239; 利用电子鼻技术,建立了花生受不同霉菌感染后的霉变程度及毒素含量的同步快速检测方法.花生经辐照灭菌后接种5种常见霉菌(3种产毒菌株、2种非产毒菌株),于培养箱(26℃C、相对湿度80％)中培养6d.每天取出不同霉菌污染的样品采集电子鼻信号,同时测定其菌落总数和黄曲霉毒素B1(aflatoxin B1,AFB1)含量,建立不同霉菌感染下霉变程度及毒素含量定性判别模型.主成分分析结果显示不同霉菌污染下有一定的聚类趋势,且污染样品位于可接受样品的上方;利用线性判别分析和偏最小二乘判别分析整体准确率达到80％以上,其中根据产毒菌株和非产毒菌株分类正确率高于95.7％,根据AFB1含量分类正确率90％以上,根据菌落总数分类正确率较低.所有模型中假阴性均低于17％.因此,电子鼻技术对不同霉菌感染下的霉变程度及毒素含量的测定具有可行性.未来研究应继续扩大样品数量,补充受其他更多霉菌侵染及不同品种的花生样品,同时考虑实际情况,以提高模型的准确性和稳定性.