换一批基于GC-MS和MassHunter统计方法的芝麻油掺伪识别
Applied research on gas chromatography-mass spectrometry and MassHunter data mining and statistic software for sesame oil adulteration recognition
摘要目的：提出了一种用于芝麻油掺伪识别的新方法。方法为实现芝麻油中掺伪的识别，对掺入不同比例的大豆油、玉米油、棕榈油的芝麻油的40个样品进行近红外分析，并且基于主成分分析对掺入油进行识别；应用固相微萃取-气相色谱/质谱联用仪(SPME-GC/MS)和MassHunter软件，对于玉米油掺伪芝麻油的风味质谱数据进行了研究。结果 MassHunter解卷积软件和Agilent Mass Profiler Professional数据统计软件更加灵敏地从复杂包埋的目标物剖析分离得到了独特的标记物。倍率变化(FC=5)分析和 ANOVA(P=0.05)分析的结果以火山曲线表示，确定区分芝麻油和玉米油的独特特征标记物。基于此独特的标记物，通过主成分分析，可对纯芝麻油和掺伪芝麻油进行分类。结论试验证明通过统计分析风味质谱数据寻找特征标记物可解决芝麻油掺伪的识别问题。
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关键词
固相微萃取-气相色谱/质谱联用仪MassHunter解卷积主成分分析solid phase micro extraction-gas chromatography/mass spectrometryMassHunter deconvolution softwareprincipal component analysis
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2015-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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