研究目的
开发一种基于近红外光谱结合多元分析的稳健、灵敏且可重现的方法，用于检测和定量新鲜牛奶样品中的尿素掺假。
研究成果
研究表明，近红外光谱结合多元分析方法可成为检测和定量新鲜牛奶中尿素掺假的稳健、灵敏且无损的技术。偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型能有效区分掺假与未掺假牛奶样本，而偏最小二乘回归（PLSR）模型可准确量化尿素掺假水平。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括扩大所检测掺假物的范围，并采用更多样化的大规模牛奶样本进一步验证该方法。
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稳健的傅里叶变换红外光谱结合多元方法检测和定量新鲜牛奶样品中的尿素掺假
DOI：10.1002/fsn3.987
期刊：Food Science & Nutrition
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
尿素被作为掺假物添加到牛奶中以增加其白度和稠度，从而提高非脂乳固体含量，但过量的尿素会导致肾脏负担过重及损伤。本研究提出一种基于近红外光谱结合多元分析的创新敏感方法，用于可靠检测和定量新鲜牛奶中的尿素掺假。实验采用162份新鲜牛奶样本（包括20份未掺假样本和142份尿素掺假样本），制备了0.10%、0.30%、0.50%、0.70%、0.90%、1.10%、1.30%和1.70%共八个不同掺假比例（每个比例三重复）。使用珀金埃尔默Frontier近红外光谱仪（符合BSEN60825-1:2007标准），在10,000-4,000 cm?1波数范围内，通过0.2 mm光程氟化钙密封比色皿（分辨率2 cm?1）扫描各样本吸光度。通过主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和偏最小二乘回归（PLSR）对近红外光谱数据进行多元分析：PCA用于降低光谱数据维度并探究原奶与掺假样本的异同；PLS-DA成功区分未掺假与掺假牛奶（R2=0.9680，RMSE=0.08%）?；谘盗芳⒌腜LSR回归模型采用留一法交叉验证（R2=0.9800，RMSE=0.56%），外部测试集验证显示预测均方根误差（RMSEP）为0.48%。本研究旨在建立一种可靠、灵敏且可重复的新鲜牛奶尿素掺假浓度检测方法。
作者：
Fazal Mabood，Liaqat Ali，Ricard Boque，Ghulam Abbas，Farah Jabeen，Quazi Mohammad Imranul Haq，Javid Hussain，Ahmed Moahammed Hamaed，Zakira Naureen，Mahmood Al‐Nabhani，Mohammed Ziauddin Khan，Ajmal Khan，Ahmed Al‐Harrasi
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