2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、干酪是由牛奶經(jīng)發(fā)酵制成的一種營養(yǎng)價值很高的食品。近年來由于我國人民生活水平提高,干酪的人均消費量也在逐年增加。但是,干酪在制作、成熟過程中由于原料、工藝參數(shù)控制等原因易產(chǎn)生危害人體健康的生物毒素,其中生物胺和黃曲霉毒素M1(AFM1)是干酪中較常見的兩類生物毒素,對人體的危害較大。針對這兩種毒素國內(nèi)外許多研究者也建立了多種檢測的方法,但是這些方法都不同程度的存在檢測靈敏度低,耗時長,成本高,對檢測儀器設(shè)備硬件要求過高等問題。因此,本研究

2、從干酪樣品前處理,柱前衍生化處理,液相色譜檢測條件幾個方面著手,針對干酪中的這兩類生物毒素的檢測建立方法,以解決這些問題。本研究得到以下結(jié)果:
   (1)干酪中生物胺HPLC檢測的研究結(jié)果:
   1分別采用三氯乙酸、高氯酸、鹽酸、無水乙醇,無水甲醇提取干酪樣品中的生物胺并計算6種生物胺的添加回收率以及相對標(biāo)準(zhǔn)偏差。試驗結(jié)果表明,采用鹽酸對干酪樣品中的生物胺進行提取,六種生物胺的總體回收率最高,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差小于6.7%

3、,提取效果最好。
   2選擇丹磺酰氯(Dns-Cl)作為衍生劑,通過試驗確定5mg/ml的丹磺酰氯溶液的最適用量為1ml。
   衍生反應(yīng)完成后,因其中含有無機鹽等雜質(zhì),為了避免在色譜檢測中色譜柱受到雜質(zhì)損害,以及保障生物胺檢測的精確度。需要對所得的生物胺衍生物進行富集純化。通過對比ODS-C18固相萃取方法與乙酸乙酯、乙醚、三氯甲烷三種液-液萃取方法所得的六種生物胺的回收率以及相對標(biāo)準(zhǔn)偏差,確定ODS-C18固相萃取

4、的方法最為適宜,并且操作方法更為簡便。通過試驗確定固相萃取小柱采用15%的丙酮-水溶液作為雜質(zhì)淋洗液,生物胺衍生物洗脫溶劑為5mL的乙腈。在10min之內(nèi)完成生物胺衍生物的固相萃取過程。
   3確定了HPLC-FD測定干酪中六種生物胺的最佳流動相組合為乙腈和水;梯度洗脫,在25min內(nèi)乙腈濃度從30%升到100%。在25min內(nèi)完成組胺、酪胺、色胺、腐胺、尸胺、β-苯乙胺的分析.6種生物胺在上述條件下分離效果良好。
  

5、 在0.1~10mg·L-1的濃度線性范圍內(nèi)組胺的平均回收率為85.1%~90.3%;對β-苯乙胺的平均回收率為78.2%~82.6%;其余4種生物胺的平均回收率均超過92%。相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)為1.7%~6.7%。色胺的最低檢出0.0052mg·L-1;組胺為0.0037 mg·L-1;酪胺為0.0158 mg·L-1;β-苯乙胺為0.0063 mg·L-1;尸胺為0.0072 mg·L-1;腐胺為0.0182 mg·L-1.本

6、方法從樣品處理到最后完成6種生物胺的色譜分析,需要80~90min,對比現(xiàn)行國標(biāo)的分析時間(150~200min),檢測速度提高了一倍。綜上所述,本方法是一種檢測干酪樣品中6種生物胺的既快速又準(zhǔn)確的方法。
   (2)干酪中黃曲霉毒素M1 HPLC檢測的研究結(jié)果:
   1分別采用乙睛、甲醇、丙酮提取干酪樣品中的AFM1,對待測干酪樣品進行預(yù)處理,并計算AFM1的添加回收率以及相對標(biāo)準(zhǔn)偏差。試驗結(jié)果表明采用乙睛對干酪樣品

7、中的AFM1進行提取,AFM1的回收率最高,提取效果最好。
   2因為干酪基質(zhì)中成分較復(fù)雜,提取液中勢必帶有其它雜質(zhì),為了得到更高的檢測精度,因此需要加入一個AFM1凈化提純的步驟,本試驗通過對比采用親水親脂柱(OASISHLB)與AFM1免疫親和柱對AFM1的凈化提純效果,確定最佳的方法。試驗結(jié)果表明,兩種方法對AFM1的凈化效果相當(dāng),從降低檢測成本的角度考慮,采用價格更為便宜的親水親脂柱(OASISHLB)對AFM1進行凈

8、化提純。并通過試驗確定25%的乙腈-水溶液作為淋洗液,5ml的乙腈作為洗脫溶劑。
   3本方法在0.1~4ng/mL的濃度線性范圍內(nèi)對于干酪中AFM1的平均回收率為87.1%~92.2%,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)為1.4%~5.7%,最低檢出限為0.037μg·kg-1。從檢測精度來看與現(xiàn)行國標(biāo)中第二法免疫親和層析凈化高效液相色譜法無顯著差異。本方法從樣品處理到最后完成AFM1的色譜分析,需要50~60min,對比現(xiàn)行國標(biāo)GB5

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