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恭喜电子鼻SuperNose在武汉大学成功安装!
浏览次数:427发布日期:2020-03-11

恭喜电子鼻SuperNose在武汉大学成功安装!

恭喜电子鼻(嗅觉指纹分析系统)-SuperNose入驻武汉大学生命科学学院杂交水稻国家重点实验室。

武汉大学杂交水稻国家重点实验室于2011年10月13日获得国家科技部正式批准,由湖南杂交水稻研究中心和武汉大学共建。武汉大学水稻研究历史悠久。水稻的遗传和发育研究始于上世纪50年代,特别是从20世纪70年代初至今,一直进行水稻生殖与发育、水稻雄性不育与杂交优势利用研究,先后在红莲型、马协型水稻细胞质雄性不育新质源的发现与利用、光敏核不育系研究与开发、水稻生殖生物学与细胞工程、野生稻资源研究等方面取得一系列原创性成果。

在朱英国院士的带领下,实验室实行“开放、流动、联合、竞争”的运行机制,为各位有志之士立足国内,面向世界,为各位有志之士一liu的研究平台和服务。

本次入驻的电子鼻(气味分析系统)-SuperNose是一种气味分析仪器,又称人工嗅觉系统,是在材料科学和传感技术的基础上发展起来的,利用各种传感器的仿生学技术,模仿人类嗅觉细胞的工作模式,实现对气体、气味的检测。稻米等粮谷产品由于不同的产地、不同的品种、不同的生长环境、不同的生长期、不同的加工条件等多变量的影响下,整体气味也会有所不同,而电子鼻(气味分析系统)的传感器对不同的气味会表现出不同的响应度,从而达到区分鉴别的目的。食品的风味是评价食品质量的重要因素,没有人愿意买风味很差的食品。然而评价食品风味是一项很复杂的工作,不仅需要评价风味本身,还需要看消费者对这种风味的接受程度。所以风味评价需要从感觉上、化学或物理等多方面来进行分析。风味物质的活性成份可以用气相色谱法和GC-MS测量得到。但是化学分析仪器是复杂的,目前还没有通用的分离方法,用于挥发性风味物质的全色谱分析。但已经建立了一些分离技术,包括液体与液体的分离,液体与固体的分离,固相提取,快速溶剂提取,顶空分析,空气抽取,直接热解吸法等等。这些技术已经应用了很多年,但是简单样品制备,甚至是无需样品制备的情况下分析风味,目前只有电子鼻(气味分析系统)可以做到,或者是人的感官嗅闻。因此近几年利用电子鼻(气味分析系统)测试食品的风味全面兴起,给科研和产品研发带了了便利。

对消费者而言,粮食的气味是衡量粮谷质量的一个重要标准。电子鼻(气味分析系统)可运用于粮食霉变、虫害、贮藏期等方面的检测判别。电子鼻(气味分析系统)可用于稻米食味品质评价;电子鼻(气味分析系统)可以快速、准确地分析所测谷物散发的气味从而判定所测谷物是否霉变;电子鼻(气味分析系统)可用于预测害虫种类的正确识别;电子鼻(气味分析系统)能用于带壳稻米和去壳稻米的区分辨别。电子鼻(气味分析系统)可判别粮食粮食在贮藏后其气味会随着时间的推移而发生相应的变化,根据这一原理,电子鼻(气味分析系统)便可检测出粮食的贮藏期。电子鼻(气味分析系统)可应用到稻米等粮谷检测的方方面面,如下所示:

1. 电子鼻(气味分析系统)基于稻米不同成长期品质变化的研究应用

2.电子鼻(气味分析系统)用于方便米饭的检测结果品质鉴别

3.电子鼻(气味分析系统)在谷物霉变检测中的应用

4.电子鼻(气味分析系统)在储粮害虫检测中的应用

关于-电子鼻(气味分析系统)检测粮食气味差异研究中的应用,在此举例如下:

电子鼻(气味分析系统)基于稻米不同成长期品质变化的研究应用

从上图可以看出,主成分1和主成分2的总贡献率为97.7%,基本可以代表样品的整体信息。10个稻米样品分布在图中的不同区域内,相互之间没有重叠;且DI值为97.5%,说明电子鼻的主成分分析法能将这10个稻米样品很好地区分开。在图中,SIMCA法能将带壳稻米和去壳稻米区分在两个不同的区域内,这也说明电子鼻能用于带壳稻米和去壳稻米的区分辨别。在图中,1号去壳样品和其他去壳样品在图中距离较远,说明1号去壳样品和其他不带壳样品在气味上可能存在较大的差异性。总之,电子鼻既能将带壳稻米和去壳稻米区分开,也能将不同的带壳稻米和不同的去壳稻米很好地区分开。

10个稻米样品分布在图中的不同区域内,相互之间没有重叠,另外带壳稻米和去壳稻米样品分布在两个不同区域内,说明电子鼻的判别函数分析法也既能将带壳稻米和去壳稻米区分开,也能将不同的带壳稻米和不同的去壳稻米很好地区分开。

本实验将已知的去壳稻米样品1、2、3、4、5、7、9、10作为标准样品,将已知样品1、2、3、4、5、6、7、8、9、10作为未知样品来判断是否带壳,从图4可以看出,只有6和8是带壳稻米,判断结果与已知结果100%吻合。

最后,电子鼻(气味分析系统)含有多元数理统计系统:对象整体品质差异的区分检验(PCA)、原产地保护产品以及品牌产品真伪辨识(SIMCA、PLS-DA)、产品品质等级评定(DFA)、样品感官属性以及理化指标的快速反演(PLS)、产品货架时间的评价(PCA、PLS);算法多样:含有Euclidean Dis欧氏距离、CORRELATION相关系数、MAHALANOBIS马氏距离、DP dis个体识别率、DI dis区分指数、Scores Dd得分值分离度、Eigenvalue Dd特征值分离度等算法,可对粮食产品气味,例如电子鼻(气味分析系统)基于稻米不同成长期品质变化的研究应用,产生重要作用。

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