CN108426968B - 一种冬蜜和乌桕蜜的分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及检测领域,具体涉及一种冬蜜和乌桕蜜的分类方法。所述方法包括如下步骤:1)模型构建:A、信号采集;B、数据库建立;C、分类模型的建立;2)模型应用。本发明可通过单个或多个特征识别区域、或化学计量法分别或同时用于鉴别冬蜜和乌桕蜜。本方法无需样品前处理过程,操作简单,快速,环境友好,特征区域完全可视化。综上所述,本发明提供了一种简单、快速的气相色谱‑离子迁移谱分析方法,对于快速识别冬蜜和乌桕蜜,促进蜂产品产业化发展,有利于养蜂行业健康和可持续发展有着重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及检测领域,具体涉及一种冬蜜和乌桕蜜的分类方法。
背景技术
蜂蜜是蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或蜜露,与自身分泌物结合后,经充分酿造而成的天然甜物质。来源于不同的蜜蜂种类、蜜源植物、产地、甚至采收季节和加工方法的差异均可导致蜂蜜中内源性活性组分的不同。
冬蜜通常指中华蜜蜂在冬季收获的蜂蜜,主要来源于中药树种鸭脚木花蜜和野桂花花蜜,是岭南特有蜜种,所以称为冬蜜。冬季空气干燥,此时的巢蜜浓度比其他季节收获的巢蜜都要高,且呈琥珀色,易结晶,质地细腻,所以冬蜜在养蜂行业被称为品质较高的一类蜂蜜。冬蜜除具有蜂蜜之清热、补中、解毒、润燥等功效外,还有发汗解表、祛风除湿之功效,对感冒发热、咽喉肿痛、风湿关节痛有较好辅助疗效。
乌桕蜜是蜜蜂采集乌桕树花蜜酿造而成,呈浅琥珀色、具轻微的酸气味、甜中略有酸味、润喉较差、结晶粒粗。由于乌桕蜜品质较差,消费者不喜欢直接食用。
由于冬蜜和乌桕蜜在口感上的差异,导致二者在价格上存在明显差异,所以一些不法分子为了追求高额利润用乌桕蜜冒充或掺入冬蜜中以次充好,给我国广大的中蜂蜂农和相关的企业造成了严重的经济损失,同时也制约了我国中蜂产业的健康发展。
到现在为止,尚无鉴别冬蜜和乌桕蜜的相关研究方法。因此,建立简单、快速和准确的化学分析方法,寻找可鉴别这两种蜂蜜的特征性标志物是十分必要的。近年来,因气相色谱-离子迁移谱分析的操作简单,无需样品前处理,环境友好,分析时间短等优点在食用油和中草药鉴别上发挥了重要的作用,但是在蜂蜜识别方面尚未见到相关的报道。
发明内容
本发明涉及一种检测冬蜜和乌桕蜜的方法,包括如下步骤:
1)模型构建:
A、信号采集:将冬蜜真实样品和乌桕蜜真实样品分别作为标准样品,进样入气相色谱-离子迁移谱仪中进行检测,分别得到样品谱图信息;
B、数据库建立:选取步骤A中所得到的样品谱图作为标准谱图,建立标准样品的谱图数据库(包括冬蜜真实样品和乌桕蜜真实样品的谱图数据库);
C、分类模型的建立:所述步骤C包括C1和/或C2;
C1、根据步骤B所得谱图数据库,找到特征性差异识别区;
C2、对步骤B所得的谱图数据库,运用化学计量学方法建立分类模型;
2)模型应用:
将待测蜂蜜按照步骤1)中A的相同条件进行检测,依据步骤C所得的特征性差异识别区和/或分类模型进行判断,以对所述待测蜂蜜进行分类。
本发明所述的方法,步骤1)、C中的C1和C2,择一即可快速进行对冬蜜和乌桕蜜的鉴别。也可同时使用C1和C2,即联用特征性差异识别区和化学计量分析法。
本发明所述的方法,步骤1)中的步骤A:
优选地,所述冬蜜真实样品为:蜜源植物包括鸭脚木,并且鸭脚木花蜜占90%以上;实际操作时,冬蜜选用至少包括产地为广东的冬蜜;实际上,本发明在研发阶段尝试过不同来源产地的冬蜜样本,但仅需控制冬蜜的真实性(即冬蜂的蜜源植物以鸭脚木为主,并且鸭脚木花蜜占90%以上),即可保证检测结果不会出现严重误差。
冬蜜蜜源植物是鸭脚木(鹅掌柴),主要种植于福建、云南、贵州、广西、四川、西藏、广东、海南等地,尽管产地有差异,但是冬季中蜂的蜜源植物均以鸭脚木为主,并且鸭脚木花蜜占90%以上,其他的10%主要来源于野桂花和五倍子。
和/或,所述乌桕蜜真实样品为蜜蜂采集乌桕树的花蜜酿制而成的蜂蜜,乌桕树的花蜜占90%以上;实际操作时,乌桕蜜选用至少包括产地为广东的乌桕蜜。在研发阶段尝试过不同来源产地的乌桕蜜样本,发现广东乌桕蜜最具代表性。
本领域技术人员可以理解,上述真实样品选择,需控制样品的纯度。提供一种控制样本真实性的方法:周围3km内无其他蜜源植物,即可保证样品的真实性。
本发明所述的分类方法,在步骤A中,优选地,所述标准样品还包括冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜。
更优选地,所述冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜为以乌桕蜜的掺量计,至少包括5%掺量的混合蜂蜜;进一步地,包括在5%-50%布置的至少3个掺量的混合蜂蜜。
本发明选用5%作为最低掺量,是由于在实际应用中,掺假冬蜜中的乌桕蜜掺量,不会低于5%,所以更低掺量的应用效益很低,而选用50%作为高掺量,是由于当掺量高于50%时,仅依据感官测试即可区分是否掺假,并无实际应用意义。
在步骤A中,优选地,在进样前,包括对所述样品进行孵化的步骤,所述孵化的时间20-30min;孵化的温度为55-65℃;更优选,所述样品的质量为2-5g。
关于步骤A中的气相色谱-离子迁移谱仪:优选地,所述气相色谱中,采用的色谱柱为弱极性毛细管色谱柱;更优选为SE-54,具体地更选用FS-SE-54-CB-0.5。
和/或,所述的离子迁移谱工作参数为控制IMS温度为40-50℃;更优选进样针温度:80-85℃;进样体积:450-550μL(最优选所述离子迁移谱条件为:IMS温度:45℃;进样针温度:85℃;进样体积:500μL);载气流量:0-2min,2mL/min,2-20min,2mL/min-100mL/min;漂移气流量:150mL/min;载气/漂移气:N2。
本发明所述的方法,步骤1)中的步骤B中:
当步骤A中所述标准样品包括冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜时,所述标准样品的标准谱图还包括冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜的谱图数据库。
优选为:
选取步骤A中所得到的样品谱图通过运算获得单类样品(单类样品是指:冬蜜真实样品为一类,乌桕蜜真实样品为一类,不同比例混合的混合蜂蜜为一类)的代表性谱图,然后经最大值归一化处理后作为标准谱图,建立冬蜜真实样品、乌桕蜜真实样品、冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜的谱图数据库;
优选地,所述运算包括对数据进行背景扣除、色谱峰提取和峰对齐(基于LAV平台)。
本发明所述的方法,步骤1)中的步骤C中:
C1步骤中,所述特征性差异识别区是依据保留时间对应的某一物质的峰强度的差异为原则,选择到的具有明显差异(不同类的标准样品之间的差异)的区域。
优选地,所述特征性差异识别区至少选择1个;进一步地,所述特征性差异识别区为:在迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms;和/或,迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms;和/或,迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms。上述3个不同特征性差异识别区,均可单独作为识别区。具体地,判断标准如下:在迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms不存在特征峰,即为乌桕蜜;在迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms不存在特征峰,即为冬蜜;在迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms不存在特征峰,即为乌桕蜜。
如上述三个不同特征性差异识别区均有响应峰,则为乌桕蜜和冬蜜的混合蜜。
更进一步地,所述特征性差异识别区还包括:迁移时间1.2477s,保留时间365.945ms(1号峰);迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms(6号峰);迁移时间1.3277s,保留时间217.573ms(11号峰);迁移时间1.7042s,保留时间218.683ms(12号峰);迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms(14号峰);迁移时间1.4774s,保留时间268.429ms(16号峰);迁移时间1.2593s,保留时间208.694ms(43号峰)中的至少一个。
判断标准如下:当在上述特征性差异识别区具有明显的峰即为含有冬蜜的蜂蜜,纯的乌桕蜜在上述区域不产生峰。颜色的深浅代表着条带的有无,彩色图谱中背景为蓝色,即不含有峰为蓝色,随着含量增加,颜色为逐渐为浅蓝色,黄色和红色;黑白图谱中,黑色为背景颜色,即不含有峰为蓝色,随后含量增加,颜色为逐渐为白色和灰色。
更进一步地,所述特征性差异识别区包括:
迁移时间1.2998s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms;或,迁移时间1.2477s,保留时间365.945ms;或,迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms;或,迁移时间1.4774s,保留时间268.429ms;或,迁移时间1.2593s,保留时间208.694ms;或,迁移时间1.3277s,保留时间217.573ms;或,迁移时间1.7042s,保留时间218.683ms中的至少3个;上述9个特征性差异识别区均可单独作为识别区。
优选地,C2步骤中,所述化学计量学方法为主成分分析(PCA);经主成分分析后,显示冬蜜真实样品和乌桕蜜真实样品完全分离,而二者按照不同比例混合后的混合蜂蜜的峰均居于两种纯品之间,且形成了置信椭圆。所述主成分分析基于LAV(LaboratoryAnalytical Viewer)平台。
发明人于研发阶段尝试了多种不同化学计量学方法,如PLS,或PLS-DA,但经过大量验证,利用PCA的分离效果最好,得到的鉴别结果最为准确。
优选地,本发明所述步骤1)中的步骤C2还包括:在运用化学计量学方法建立分类模型之前对步骤B所得的谱图进行数据预处理的步骤。
更优选地,所述数据预处理包括:将获得的三维数据(保留时间,迁移时间,响应值)导入LAV分析软件,利用标准偏差(standard deviation)选项进行数据过滤(datafilter),目的是识别并移除可能无用的变量;然后进行归一化(standarization),样品归一化选择中位数标准化,消除由于实验技术所导致的响应值的变化,并且使各个样本和平行实验的数据处于相同的水平;再采用对数数据转换(log transformation)转换将一些偏态分布的数据转换成对称分布的数据,并消除异方差性的影响,以满足一些线性分析技术的要求;最后利用全距尺度化(range scaling)分析使对获得的数据之间的相似性或差异性进行探索性分析时表现更优。
整体地,利用PCA与上述数据预处理,能够进一步得到分散性更好,准确度更高的分类结果。
本发明所述的方法,步骤2)模型应用为:
取待测蜂蜜样品按照步骤1)中的相同的气相色谱-离子迁移谱仪的条件进行检测,得到待测品谱图,再运用步骤1)中建立的特征性差异识别区和/或分类模型,即可进行判断。
本发明通过直接将蜂蜜样品置于顶空进样瓶中,加热后蜂蜜中的挥发性成分在气相色谱和离子迁移谱中的两个方向形成不同的离子簇,获得冬蜜和乌桕蜜中挥发性物质的迁移谱图。分析多个代表性样品后构建识别模型,通过分析模型中谱图的差异寻找可鉴别这两种蜂蜜的特征条带;此外,根据主成分分析(PCA)结果显示冬蜜和乌桕蜜可以得到完全的分离,二者以不同比例混合后峰强度也呈现一系列线性关系。本发明所涉及的鉴别方法克服了背景技术中的弊端,能够鉴别冬蜜和乌桕蜜,检测和鉴别过程操作简单,快捷高效,具有以下优点:
1、气相色谱-离子迁移谱分析技术首次应用于冬蜜和乌桕蜜样品分析;
2、蜂蜜样品无需任何前处理过程,避免了外来溶剂干扰;
3、蜂蜜样品的孵化时间20-30min;孵化温度为55-65℃,既能保证蜂蜜中挥发性物质尽可能的挥发出来,又避免条件过度而导致挥发性物质结构发生解离而导致有用信息丢失。
4、特征性差异识别区和主成分分析联合应用鉴别冬蜜和乌桕蜜样品,提高了鉴别的准确性。
本发明可通过多个特征识别区域和/或化学计量法(主成分分析)鉴别冬蜜和乌桕蜜。本方法无需样品前处理过程,操作简单,快速,环境友好,特征区域完全可视化。综上所述,本发明提供了一种简单、快速的气相色谱-离子迁移谱分析方法,对于快速识别冬蜜和乌桕蜜,促进蜂产品产业化发展,有利于养蜂行业健康和可持续发展有着重要意义。
附图说明
图1为本发明冬蜜和乌桕蜜的气相色谱离子迁移谱对比谱图(左图D-1:冬蜜典型谱图;右图w-5:乌桕蜜典型谱图);
图2为本发明冬蜜和乌桕蜜主成分分析(PCA)图(D:冬蜜,W:乌桕蜜,C1:冬蜜中添加5%的乌桕蜜,C2:冬蜜中添加10%的乌桕蜜,C3:冬蜜中添加20%的乌桕蜜,C4:冬蜜中添加30%的乌桕蜜,C5:冬蜜中添加40%的乌桕蜜,C6:冬蜜中添加50%的乌桕蜜);
图3为试验例2分类模型验证时的PCA结果图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
实施例1
本实施例提供一种冬蜜和乌桕蜜的分类方法,包括如下步骤:
1)模型构建:
A、信号采集:将8个来源地为广东的冬蜜真实样品和4个来源地为广东的乌桕蜂蜜乌桕蜜真实样品作为标准样品,各取2.0±0.1g,预先进行孵化,孵化时间:20min;孵化温度:55℃;随后进样入气相色谱-离子迁移谱仪中进行检测,每个样品测量1次,得到样品谱图信息;
其中气相色谱-离子迁移谱的条件为:色谱柱:FS-SE-54-CB-0.5(15m,ID:0.53mm);柱温:60℃;载气流量:0-2min,2mL/min,2-20min,2mL/min-100mL/min;漂移气流量:150mL/min;载气/漂移气:N2;IMS温度:45℃;进样针温度:85℃;进样体积:500μL。
B、数据库建立:选取步骤A中所得到的冬蜜真实样品和乌桕蜜真实样品的样品谱图作为标准谱图,建立冬蜜真实样品一类、乌桕蜜真实样品一类的谱图数据库;
C、分类模型的建立:根据步骤B所得谱图数据库,找到特征性差异识别区;
2)模型应用:取待测蜂蜜样品按照步骤1)中的相同的气相色谱-离子迁移谱仪的条件进行检测,得到待测品谱图,再运用步骤1)中的步骤C,即可根据待测蜂蜜样品的谱图进行判断所述待测蜂蜜样品为冬蜜纯品或乌桕蜜纯品或二者皆非。
实施例2
本实施例提供一种冬蜜和乌桕蜜的分类方法,包括如下步骤:
1)模型构建:
A、信号采集:将8个来源地为广东的冬蜜真实样品和4个来源地为广东的乌桕蜂蜜真实样品作为标准样品、以及6个冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜(混合比例分别为乌桕蜜:冬蜜=5wt%,10wt%,20wt%,30wt%,40wt%,50wt%)分别作为标准样品,各取3.5±0.1g,进样前进行孵化,孵化时间:25min;孵化温度:60℃;孵化后进样入气相色谱-离子迁移谱仪中进行检测,每个样品测量1次,得到样品谱图信息;
其中气相色谱-离子迁移谱的条件为:色谱柱:色谱柱:FS-SE-54-CB-0.5(15m,ID:0.53mm);柱温:60℃;载气流量:0-2min,2mL/min,2-20min,2mL/min-100mL/min;漂移气流量:150mL/min;载气/漂移气:N2;IMS温度:45℃;进样针温度:85℃;进样体积:500μL。
B、数据库建立:选取步骤A中所得到的样品谱图作为标准谱图,建立冬蜜真实样品和乌桕蜜真实样品、冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜的谱图数据库;
C、分类模型的建立:
C1、根据步骤B所得谱图数据库,找到特征性差异识别区;
C2、对步骤B所得的谱图数据库,采集获得的三维数据(保留时间,迁移时间,响应值)导入LAV分析软件,经标准偏差(standard deviation)选项进行数据过滤(datafilter)、归一化(standarization)、对数数据转换(log transformation)和全距尺度化(range scaling)预处理后,运用PCA建立分类模型,得到置信椭圆;
2)模型应用:
取待测蜂蜜样品按照步骤1)中的相同的气相色谱-离子迁移谱仪的条件进行检测,得到待测品谱图,即可根据待测蜂蜜样品的谱图进行判断所述待测蜂蜜样品为冬蜜、乌桕蜜或冬蜜与乌桕蜜的混合蜂蜜中的一种;
运用步骤1)中建立的分类模型,即可根据待测蜂蜜样品的PCA结果进行判断所述待测蜂蜜样品为冬蜜、乌桕蜜或冬蜜与乌桕蜜的混合蜂蜜中的一种。
鉴别方法:
图1为步骤1)所得到的气相色谱离子迁移谱对比谱图,其中背景色为蓝色,每一个点代表一种挥发性有机物,白色表示浓度较少,红色表示浓度较大,颜色越深表示浓度越大。左侧红色竖线为RIP峰(反应离子峰,drift time=8.0ms),RIP峰右侧的红色条带为乙醇峰。乌桕蜜中有明显的61和75号特征区域,而冬蜜中不含有这些特征区域;冬蜜中有明显的1、6、11、12、14、16和43号特征区域,但是在乌桕蜜中不含有这些特征区域。
具体地,如附图1所示,其中特征区域如表1所记载。
具体的峰编号与峰坐标如表1所示:
表1
峰编号 | 横坐标迁移时间Rt(s) | 纵坐标保留时间Dt(ms) |
61 | 1.2998 | 863.336 |
75 | 1.8089 | 863.336 |
6 | 1.2684 | 628.062 |
1 | 1.2477 | 365.945 |
14 | 1.5407 | 365.212 |
16 | 1.4774 | 268.429 |
43 | 1.2593 | 208.694 |
11 | 1.3277 | 217.573 |
12 | 1.7042 | 218.683 |
图2为步骤1)中的C2所得到的主成分分析(PCA)图,可以明显的看到冬蜜,乌桕蜜以及混合蜂蜜可以很明显的分为三个区域,并且在冬蜜中添加不同比例的乌桕蜜样品呈线性关系。
实施例3
本实施例提供一种检测冬蜜和乌桕蜜的方法,包括如下步骤:
1)模型构建:
A、信号采集:将8个来源地为广东的冬蜜真实样品和4个来源地为广东的乌桕蜂蜜真实样品、以及6个冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜(混合比例分别为乌桕蜜:冬蜜=5%,10%,20%,30%,40%,50%)分别作为标准样品,各取5.0±0.1g,预先进行孵化,孵化时间:30min;孵化温度:65℃;孵化后进样入气相色谱-离子迁移谱仪中进行检测,每个样品测量1次,得到样品谱图信息;
其中气相色谱-离子迁移谱的条件为:FS-SE-54-CB-0.5(15m,ID:0.53mm);柱温:60℃;载气流量:0-2min,2mL/min,2-20min,2mL/min-100mL/min;漂移气流量:150mL/min;载气/漂移气:N2;IMS温度:45℃;进样针温度:85℃;进样体积:500μL。
B、数据库建立:选取步骤A中所得到的样品谱图作为标准谱图,建立冬蜜真实样品和乌桕蜜真实样品、和冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜的谱图数据库;
C、分类模型的建立:
C1、分析步骤B所得谱图数据库,找到特征性差异识别区;
C2、对步骤B所得的谱图数据库,采集获得的三维数据(保留时间,迁移时间,响应值)导入LAV分析软件,经标准偏差(standard deviation)选项进行数据过滤(datafilter)、归一化(standarization)、对数数据转换(log transformation)和全距尺度化(range scaling)预处理后,运用PCA建立分类模型,得到置信椭圆;
2)模型应用:
取待测蜂蜜样品按照步骤1)中的相同的气相色谱-离子迁移谱仪的条件进行检测,得到待测品谱图,再运用步骤1)中建立的分类模型,即可根据待测蜂蜜样品的谱图进行判断所述待测蜂蜜样品为冬蜜、乌桕蜜或冬蜜与乌桕蜜的混合蜂蜜中的一种。
鉴别方法同实施例2。
试验例1
本试验例提供本发明所述的分类方法的准确性验证试验。
试验方法:利用实施例2所得的分类模型进行验证。
首先精确配制乌桕蜜:冬蜜=5wt%,15wt%,25wt%,35wt%,45wt%的混合蜂蜜,按照实施例2中步骤1)完全相同的条件进样入气相色谱-离子迁移谱仪中进行检测,每个样品检测1次,经归一化处理得到谱图信息。
利用步骤1)中C1所得的特征性差异识别区,相比较特征区域的响应值,判断结果。
再利用步骤1)中C2所采用的预处理以及PCA方法,得到的数值归类入实施例2所得到的置信椭圆,判断结果。
试验结果:
图3为气相色谱离子迁移谱对比谱图,其中背景色为蓝色,每一个点代表一种挥发性有机物,白色表示浓度较少,红色表示浓度较大,颜色越深表示浓度越大。左侧红色竖线为RIP峰(反应离子峰,drift time=8.0ms),RIP峰右侧的红色条带为乙醇峰。乌桕蜂蜜中有明显的61和75号特征区域,而冬蜜中不含有这些特征区域;冬蜜中有明显的1、6、11、12、14、16和43号特征区域,但是在乌桕蜂蜜中不含有这些特征区域。
图3为冬蜜和乌桕蜂蜜主成分分析(PCA)图,可以明显的看到冬蜜,乌桕蜜以及掺假蜂蜜可以很明显的分为三个区域,并且在冬蜜中添加不同比例的乌桕蜜样品呈线性关系。
由上述结果可知,本发明所提供的分类方法准确率高,且检出限低,在乌桕蜜掺量低至5wt%时,仍能准确检出。
虽然,上文中已经用一般性说明、具体实施方式及试验,对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (25)
1.一种冬蜜和乌桕蜜的分类方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)模型构建:
A、信号采集:将冬蜜真实样品和乌桕蜜真实样品分别作为标准样品,进样入气相色谱-离子迁移谱仪中进行检测,分别得到样品谱图信息;
B、数据库建立:选取步骤A中所得到的样品谱图作为标准谱图,建立标准样品的谱图数据库;
C、分类模型的建立:所述步骤C包括C1和/或C2;
C1、根据步骤B所得谱图数据库,找到特征性差异识别区;
C2、对步骤B所得的谱图数据库,运用化学计量学方法建立分类模型;所述化学计量学方法为主成分分析法;
2)模型应用:
将待测蜂蜜按照步骤1)中A的相同条件进行检测,依据步骤C所得的特征性差异识别区和/或分类模型进行判断,以对所述待测蜂蜜进行分类;
在步骤1)中的步骤A:进样前,包括对所述样品进行孵化的步骤,所述孵化的时间20-30min;孵化的温度为55-65℃;
步骤1)中A中的气相色谱-离子迁移谱仪的条件为:
所述气相色谱,采用的色谱柱为FS-SE-54-CB-0.5;
所述离子迁移谱工作参数为控制IMS温度为40-50℃,进样针温度:80-85℃;进样体积:450-550μL;载气流量:0-2 min, 2 mL/min,2-20 min,2 mL/min-100 mL/min;漂移气流量:150mL/min;载气/漂移气:N2;
所述特征性差异识别区为:迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms;和/或,迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms;和/或,迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤C2还包括:在运用化学计量学方法建立分类模型之前对步骤B所得的谱图进行数据预处理的步骤。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述数据预处理包括:
将获得的三维数据导入LAV分析软件,利用标准偏差选项进行数据过滤;然后进行归一化,归一化选择中位数标准化;再采用对数数据转换;最后利用全距尺度化处理后,运用主成分分析法建立分类模型,得到置信椭圆;
所述三维数据包括保留时间、迁移时间、响应值。
4.根据权利要求1~3任一项所述的方法,其特征在于,所述冬蜜真实样品为:蜜源植物包括鸭脚木,并且鸭脚木花蜜占90%以上的冬蜜;
和/或,
所述乌桕蜜真实样品为乌桕树的花蜜占90%以上的蜂蜜。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述冬蜜真实样品至少包括产地为广东的冬蜜;
和/或,
所述乌桕蜜真实样品至少包括产地为广东的乌桕蜜。
6.根据权利要求1-3、5任一项所述的方法,其特征在于,所述标准样品还包括冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜为以乌桕蜜的掺量计,至少包括5%掺量的混合蜂蜜。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,包括在5%-50%布置的至少3个掺量的混合蜂蜜。
9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述标准样品还包括冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述冬蜜和乌桕蜜按照不同比例混合的混合蜂蜜为以乌桕蜜的掺量计,至少包括5%掺量的混合蜂蜜。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,包括在5%-50%布置的至少3个掺量的混合蜂蜜。
12.根据权利要求1-3、5、7-11任一项所述的方法,其特征在于,所述样品的质量为2-5g。
13.根据权利要求4任一项所述的方法,其特征在于,所述样品的质量为2-5g。
14.根据权利要求6任一项所述的方法,其特征在于,所述样品的质量为2-5g。
15.根据权利要求1-3、5、7-11、13-14任一项所述的方法,其特征在于,所述特征性差异识别区包括:
迁移时间1.2998s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms;或,迁移时间1.2477s,保留时间365.945ms;或,迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms;或,迁移时间1.4774s,保留时间268.429ms;或,迁移时间1.2593s,保留时间208.694ms;或,迁移时间1.3277s,保留时间217.573ms;或,迁移时间1.7042s,保留时间218.683ms中的至少1个。
16.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述特征性差异识别区包括:
迁移时间1.2998s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms;或,迁移时间1.2477s,保留时间365.945ms;或,迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms;或,迁移时间1.4774s,保留时间268.429ms;或,迁移时间1.2593s,保留时间208.694ms;或,迁移时间1.3277s,保留时间217.573ms;或,迁移时间1.7042s,保留时间218.683ms中的至少1个。
17.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述特征性差异识别区包括:
迁移时间1.2998s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms;或,迁移时间1.2477s,保留时间365.945ms;或,迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms;或,迁移时间1.4774s,保留时间268.429ms;或,迁移时间1.2593s,保留时间208.694ms;或,迁移时间1.3277s,保留时间217.573ms;或,迁移时间1.7042s,保留时间218.683ms中的至少1个。
18.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述特征性差异识别区包括:
迁移时间1.2998s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.8089s,保留时间863.335ms;或,迁移时间1.2684s,保留时间628.062ms;或,迁移时间1.2477s,保留时间365.945ms;或,迁移时间1.5407s,保留时间365.212ms;或,迁移时间1.4774s,保留时间268.429ms;或,迁移时间1.2593s,保留时间208.694ms;或,迁移时间1.3277s,保留时间217.573ms;或,迁移时间1.7042s,保留时间218.683ms中的至少1个。
19.根据权利要求1-3、5、7-11、13-14、16-18任一项所述的方法,其特征在于,步骤1)中的步骤B中,选取步骤A中所得到的样品谱图通过运算获得单类样品的代表性谱图,然后经最大值归一化处理后作为标准谱图,建立谱图数据库。
20.根据权利要求19所述的方法,其特征在于,所述运算包括对数据进行背景扣除、色谱峰提取和峰对齐。
21.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤1)中的步骤B中,选取步骤A中所得到的样品谱图通过运算获得单类样品的代表性谱图,然后经最大值归一化处理后作为标准谱图,建立谱图数据库。
22.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,步骤1)中的步骤B中,选取步骤A中所得到的样品谱图通过运算获得单类样品的代表性谱图,然后经最大值归一化处理后作为标准谱图,建立谱图数据库。
23.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,步骤1)中的步骤B中,选取步骤A中所得到的样品谱图通过运算获得单类样品的代表性谱图,然后经最大值归一化处理后作为标准谱图,建立谱图数据库。
24.根据权利要求15所述的方法,其特征在于,步骤1)中的步骤B中,选取步骤A中所得到的样品谱图通过运算获得单类样品的代表性谱图,然后经最大值归一化处理后作为标准谱图,建立谱图数据库。
25.根据权利要求21-24任一项所述的方法,其特征在于,所述运算包括对数据进行背景扣除、色谱峰提取和峰对齐。
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