根据电子鼻子的基础,快速分类和量化预测花糖B的含量和殖民地数量
Ruiqi Yang1, Keyao Zhu1, Yuanyu Zhao1
1School of Chinese Materia Medica, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 102488, China.
Molecules (Basel, Switzerland)
|June 27, 2025
概括
一个电子鼻子 (E-nose) 系统快速检测子中的菌,识别腐烂和量化毒素,如亚毒素B1. 这项技术通过为易受菌的产品提供快速,可靠的质量评估来提高食品安全.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学 分析化学
- 生物传感器技术技术
背景情况:
- 快速检测微生物污染和黄毒素对于食品安全至关重要.
- 胡桃子的模具特性可能是微妙的,使传统的质量评估复杂化.
- 在菌生长过程中,评估内在 (脱二素) 和外在 (总殖民地,亚拉托克素B1) 成分的变化至关重要.
研究的目的:
- 开发一种使用电子鼻子 (E-nose) 快速检测果仁菌的方法.
- 建立机器学习模型,根据菌严重程度对子果样品进行分类.
- 创建主要质量指标的预测模型 (总殖民地数量,亚拉托克素B1) 在成的子.
主要方法:
- 分析了不同程度的菌的胡桃子样本.
- 使用电子鼻子 (E-nose) 来捕获挥发性有机化合物.
- 六个机器学习算法用于分类和预测指标内容.
主要成果:
- 通过E-nose分类模型,在早期菌检测方面实现了>90%的真实阳性率.
- 结合背向传播神经网络的E-鼻子显示了对亚中毒B1 (R=0.9776) 的高预测准确性,总有氧微生物计数 (TAMC,R=0.9443) 和总酵母和菌计数 (TYMC,R=0.9685).
- 该系统成功地区分了可食用和不可食用果仁样品.
结论:
- 电子鼻子技术具有实时食品安全评估的巨大潜力.
- 这种方法提供了一种快速,简单和全面的方法来评估易受菌的果仁质量.
- 电子鼻子为食品行业的快速质量控制提供了一个可行的替代方案.
