CN110596078A - 一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法 - Google Patents
一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110596078A CN110596078A CN201910750106.6A CN201910750106A CN110596078A CN 110596078 A CN110596078 A CN 110596078A CN 201910750106 A CN201910750106 A CN 201910750106A CN 110596078 A CN110596078 A CN 110596078A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mandarin fish
- muscle
- detected
- mandarin
- solution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/71—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light thermally excited
- G01N21/73—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light thermally excited using plasma burners or torches
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/62—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/018—Certifying business or products
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法。本发明首先制备鳜鱼肌肉待测溶液,利用电感耦合等离子体发射光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪测定鳜鱼肌肉待测溶液中Ca、Mg、Ti、V、Fe、Se和Rb 7种矿质元素含量,将测定结果代入鳜鱼Fisher函数判别模型中,通过比较鳜鱼Fisher函数判别模型的大小来确定待测鳜鱼的产地。本发明首次建立了黑龙江连环湖、安徽秋浦和湖北鄂城三个产地的鳜鱼Fisher函数判别模型,利用该判别模型对鳜鱼产地的鉴别正确率为100%,判别准确度高,稳定性好,可重复性高、系统误差小,实现了不同产地的地理标志鳜鱼的快速溯源鉴别,具有较好的实际指导意义和广泛的推广应用价值。
Description
技术领域
本发明属于地理标志水产品真实属性判别技术领域。更具体地,涉及一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法。
背景技术
地理标志农产品,作为特定产品的质量和品质证明,使其具有了其他同类产品所不具有的独特优势。伴随着新一轮的消费升级,前缀有地名的地标产品已经建立起较高的知名度和美誉度,同时也带来了非常可观的收益,推动着区域经济的发展。然而,近年来随着地标产品身价的提高,地标产品屡被侵犯,出现的货不对板、鱼目混珠等诸多行为不仅直接侵害消费者的权益,而且也影响了市场对地标产品的认知与评价。地标水产品受侵犯情形尤为严重,对地标水产品的产地保护与溯源鉴别目前仍是一个亟待解决的大问题。
鳜鱼作为名贵淡水水产品,其市场价格较高,而经过地理标志认证的鳜鱼相较于普通的鳜鱼在价格上更是高出不少。目前,经认证的地理标志鳜鱼为数不多,仅有黑龙江连环湖鳜鱼、湖北鄂城鳜鱼和安徽秋浦花鳜等几种。尽管这几种鳜鱼已经获得了地理标志认证,但对于它们的产地保护溯源仍旧是处于技术空白阶段,还未有针对地理标志鳜鱼等淡水鱼类的产地溯源鉴别研究见报道,从而市场和消费者也无法对这些地理标志鳜鱼产品形成一个有效的判断。因此,建立相关的产地溯源鉴别方法体系,对于地理标志鳜鱼等淡水鱼类的产地保护、市场秩序的规范以及消费者正当权益维护等方面具有重要的意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有地理标志鳜鱼产地溯源上的技术空白,提供一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法,通过对不同产地鳜鱼肌肉中的矿质元素含量测定并进行分析,选取部分矿质元素作为有效变量,构建不同产地鳜鱼的Fisher函数判别模型,利用电感耦合等离子体发射光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪测定待测鳜鱼的矿质元素含量,代入上述鳜鱼Fisher函数判别模型,从而实现鳜鱼产地的追溯鉴别。
本发明的目的是提供一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法。
本发明另一目的是提供所述方法在鉴别不同产地的地理标志鳜鱼中的应用。
本发明上述目的通过以下技术方案实现:
本发明首先提供了一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法,包括以下步骤:
S1.制备鳜鱼肌肉待测溶液,测定待测溶液中的矿质元素含量,所述矿质元素为Ca、Mg、Ti、V、Fe、Se和Rb;
S2.将步骤S1得到的测定结果代入鳜鱼Fisher函数判别模型中,通过比较鳜鱼Fisher函数判别模型的大小来确定待测鳜鱼的产地;
黑龙江连环湖鳜鱼判别模型G1为:
G1=-0.042CCa+0.098CMg+20.066CTi+467.82CV+1.138CFe+50.117CSe+2.365CRb-93.713;
安徽秋浦花鳜判别模型G2为:
G2=-0.028CCa+0.331CMg-13.367CTi-408.442CV-1.934CFe-56.498CSe-3.287CRb-166.083;
湖北鄂城鳜鱼判别模型G3为:
G3=-0.084CCa+0.154CMg+4.082CTi-467.627CV+1.959CFe+89.697CSe+7.384CRb-196.319;
其中,CCa、CMg、CTi、CV、CFe、CSe、CRb分别代表元素Ca、Mg、Ti、V、Fe、Se、Rb的干重浓度值;
步骤S3所述确定待测鳜鱼的产地的方法为:比较G1、G2、G3的大小,当G1最大时,则待测鳜鱼的产地为黑龙江连环湖;当G2最大时,则待测鳜鱼的产地为安徽秋浦;当G3最大时,则待测鳜鱼的产地为湖北鄂城。
所述干重浓度值为经烘干后的鳜鱼肌肉中的各元素浓度的含量。
优选地,所述鳜鱼的产地为黑龙江连环湖、安徽秋浦或湖北鄂城中的任一。
优选地,所述鳜鱼为成熟期鳜鱼。
具体地,成熟期鳜鱼为同一时间段内不同地理标志鳜鱼所认定产地内的成熟期鳜鱼。
为了方便获取实验材料且提高测定结果的准确率,优选地,所述鳜鱼肌肉为鳜鱼背部肌肉。
更优选地,所述鳜鱼肌肉为鳜鱼背脊两侧处肌肉。
优选地,步骤S2所述待测溶液中的矿质元素含量的测定方法为:利用电感耦合等离子体发射光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪测定鳜鱼肌肉待测溶液中的矿质元素含量。
优选地,步骤S1所述制备鳜鱼肌肉待测溶液的方法为:
(1)对待测鳜鱼肌肉进行干燥,研磨,得到鳜鱼肌肉粉末样品;
(2)将步骤(1)得到的鳜鱼肌肉粉末样品用浓硝酸和过氧化氢溶液消解,得到消解液;
(3)对步骤(2)得到的消解液进行赶酸,定容,即可得到所述得到鳜鱼肌肉待测溶液。
优选地,步骤(2)所述浓硝酸和过氧化氢的体积比为5~7:1。
更优选地,步骤(2)所述浓硝酸和过氧化氢的体积比为6:1。
优选地,步骤(2)所述浓硝酸的浓度为65%~75%。
更优选地,步骤(2)所述浓硝酸的浓度为70%。
优选地,步骤(2)所述过氧化氢的浓度为25%~35%。
更优选地,步骤(2)所述过氧化氢的浓度为30%。
优选地,步骤(3)所述赶酸的温度为120℃~130℃。
更优选地,步骤(3)所述赶酸的温度为125℃。
优选地,步骤(3)所述赶酸的时间为2~3h。
更优选地,步骤(3)所述赶酸的时间为2.5h。
另外,所述方法在鉴别不同产地的地理标志鳜鱼中的应用,也应在本发明的保护范围之内。
本发明具有以下有益效果:
本发明提供了一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法,首次分别建立了不同产地鳜鱼Fisher函数判别模型,利用该判别模型对鳜鱼原始的单个产地回代检验的整体判别正确率为100.0%,采用交叉验证法判别的整体正确率也为100.0%,两种检验方式均达到了完全正确的判别效果,判别准确度高,稳定性好,可重复性高、系统误差小。
利用该判别模型,不仅可以有效地区分黑龙江连环湖、安徽秋浦或湖北鄂城三个产地的鳜鱼,还可以快速验证待测鳜鱼是否来自以上三个产地,实现了不同产地的地理标志鳜鱼的快速溯源鉴别,具有较好的实际指导意义和广泛的推广应用价值。
附图说明
图1是不同产地的地理标志鳜鱼背部肌肉样品的矿质元素的前3个主成分的载荷图。
图2是不同产地的地理标志鳜鱼背部肌肉样品的前3个主成分得分图。
图3是不同产地鳜鱼样本的Fisher函数判别模型得分图。
具体实施方式
以下结合具体实施例来进一步说明本发明,但实施例并不对本发明做任何形式的限定。除非特别说明,本发明采用的试剂、方法和设备为本技术领域常规试剂、方法和设备。
除非特别说明,以下实施例所用试剂和材料均为市购。
实施例1地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法的建立
1、采集不同产地养殖的地理标志鳜鱼样本
在同一个时间段分别从连环湖鳜鱼、鄂城鳜鱼和秋浦花鳜的地标产品认证原产地黑龙江省大庆市、湖北省鄂州市和安徽省池州市随机捕捞采集成熟期鳜鱼样本,每个产地分别采集15尾样本,共计采集45尾样本。
2、对鳜鱼样本进行前处理,得到鳜鱼肌肉待测溶液
将鳜鱼用超纯水洗净表面并去鳞后,进行解剖,统一取鳜鱼左侧背部肌肉作多矿质元素分析。鳜鱼左侧背部肌肉于68℃烘箱中干燥48h至恒重,将干燥后的样品使用磨粉器研磨均匀,得鳜鱼左侧背部肌肉粉末样品。称取0.5g(精确到0.0001g)鳜鱼左侧背部肌肉粉末样品,倒入聚四氟乙烯消解管中,向消解管中以体积比5:1加入70%浓硝酸(电子级)和30%过氧化氢溶液(优级纯)共6mL后,使用微波消解仪进行消解,鳜鱼左侧背部肌肉粉末样品的消解程序如表1所示。消解液于125℃赶酸仪中赶酸2h,待赶酸至溶液剩余1mL时取出,室温冷却,冷却后的溶液经过滤转移至容量瓶中,使用超纯水定容至25mL成待测溶液。同时做试剂空白。
表1鳜鱼左侧背部肌肉粉末样品的消解程序
3、鳜鱼左侧背部肌肉的矿质元素含量测定,并测定各矿质元素的回收率,验证测定的准确度
测定梯度浓度分别为0.1μg/mL、0.5μg/mL、1.0μg/mL、2.0μg/mL、5.0μg/mL、10.0μg/mL(对应宏量元素)和1.0ng/mL、2.5ng/mL、5.0ng/mL、10.0ng/mL、50.0ng/mL、100.0ng/mL、200.0ng/mL(对应微量元素)的各矿质元素标准分析溶液,并获得相应矿质元素标准曲线;然后,采用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES,Optima 2000 DV)检测鳜鱼左侧背部肌肉样品中5种宏量矿质元素K、Ca、Na、Mg和Al的含量;采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS,Agilent Technologies 7700 Series)检测鳜鱼左侧背部肌肉样品中16种微量矿质元素Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Rb、Sr、Sn、Ba和Pb的含量,选取Sc、Ge、In、Bi作为内标元素,采用内标法保证仪器的稳定性;检测时均采用外标法对各矿质元素进行定量分析,每个样品重复检测3次,之后用标准加标法向已测溶液样品中添加浓度为10.0μg/mL(对应宏量元素)和10.0ng/mL(对应微量元素)的多元素混标溶液,并再次测定矿质元素含量,得到各矿质元素的回收率,以验证检测方法的准确性和精密度。
不同产地的地理标志鳜鱼左侧背部肌肉中矿质元素含量的测定结果如表2所示。
表2不同产地的地理标志鳜鱼左侧背部肌肉的矿质元素含量
注:元素浓度含量单位均为μg/kg,表格中的数值均有平均值±标准偏差表示,不同小写字母表示显著性差异(p<0.05),N表示未检出。
4、对鳜鱼左侧背部肌肉的矿质元素含量测定的结果进行分析,选取部分矿质元素作为有效变量,构建不同产地鳜鱼的Fisher函数判别模型
对表2中不同产地的地理标志鳜鱼左侧背部肌肉的矿质元素含量进行ANOVA方差分析,结果显示,元素K、Ca、Na、Mg、Al、Ti、V、Cr、Ni、Cu、As、Se、Rb、Sr、Sn和Ba的含量在不同产地的地理标志鳜鱼间具有显著性差异(p<0.05),元素Mn、Fe、Co、Zn和Pb的含量在不同产地的地理标志鳜鱼间不具有显著性差异。
不同产地的地理标志鳜鱼样本中的矿质元素组成均有其各自特点,其中,来自于黑龙江省大庆市的地理标志鳜鱼-“连环湖鳜鱼”左侧背部肌肉中Ti、V、Cr、Fe、Cu、Sr和Pb元素的平均含量最高,K、Na、Mg、Al和Rb元素的平均含量最低;来自于安徽省池州市的地理标志鳜鱼-“秋浦花鳜”左侧背部肌肉中K、Ca、Na、Mg、Al、Ni和Zn元素的平均含量最高,Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Cu、As、Se、Sr、Sn和Ba元素的平均含量最低;来自于湖北省鄂州市的地理标志鳜鱼-“鄂城鳜鱼”左侧背部肌肉中Mn、Co、As、Se、Rb、Sn和Ba元素的平均含量最高,Ca、Zn和Pb元素的平均含量最低。通过ANOVA方差分析可以得知,21种矿质元素中,K、Na、Mg、Ti、V、Se和Sn元素的含量与不同地理标志鳜鱼的产地具有显著的相关性。
然后,对不同产地的地理标志鳜鱼左侧背部肌肉的矿质元素含量进行主成分分析和逐步判别分析,具体方法如下:
使用SPSS 22.0软件对所测得的21种矿质元素的含量数据进行主成分分析,经主成分分析提取出前3个主成分,不同产地的地理标志鳜鱼背部肌肉样品的矿质元素的前3个主成分的载荷图如图1所示,可以看出,第一主成分主要综合了K、Ca、Na、Mg、Al、Ti、V、Cr、Fe、Ni、Cu、As、Se、Ba和Pb等元素的信息,第二主成分主要综合了Rb、Sn和Sr元素的信息,第三主成分主要综合了Mn、Co和Zn等元素的信息。不同产地的地理标志鳜鱼背部肌肉样品的前3个主成分得分图如图2所示,三个不同产地的地理标志鳜鱼分布在图中不同区域,得到了较好的区分,由此说明基于21种矿质元素的含量信息建立的Fisher函数判别模型,能对地理标志鳜鱼的产地有效的进行区分。
为进一步对不同产地的地理标志鳜鱼样本进行溯源判定鉴别,采用SPSS22.0软件继续对21种矿质元素含量信息进行逐步判别分析,通过分析挑选出有效的矿质元素建立Fisher函数判别模型。不同产地鳜鱼样本的Fisher函数判别模型得分图如图3所示,结果表明:21种矿质元素中的7种元素Ca、Mg、Ti、V、Fe、Se和Rb被引入到所建立的Fisher函数判别模型中,得到不同产地的地理标志鳜鱼的Fisher函数判别模型分别如下:
黑龙江连环湖鳜鱼判别模型G1为:
G1=-0.042CCa+0.098CMg+20.066CTi+467.82CV+1.138CFe+50.117CSe+2.365CRb-93.713;
安徽秋浦花鳜判别模型G2为:
G2=-0.028CCa+0.331CMg-13.367CTi-408.442CV-1.934CFe-56.498CSe-3.287CRb-166.083;
湖北鄂城鳜鱼判别模型G3为:
G3=-0.084CCa+0.154CMg+4.082CTi-467.627CV+1.959CFe+89.697CSe+7.384CRb-196.319;
其中,CCa、CMg、CTi、CV、CFe、CSe、CRb分别代表元素Ca、Mg、Ti、V、Fe、Se、Rb的干重浓度值;
矿质元素包括Ca、Mg 2种宏量矿质元素和Ti、V、Fe、Se、Rb 5种微量矿质元素;
确定待测鳜鱼的产地的方法为:比较G1、G2、G3的大小,当G1最大时,则待测鳜鱼的产地为黑龙江连环湖;当G2最大时,则待测鳜鱼的产地为安徽秋浦;当G3最大时,则待测鳜鱼的产地为湖北鄂城。
5、使用Fisher函数判别模型对不同产地的鳜鱼进行鉴别,获得鉴别结果
基于Fisher函数判别模型的有效性检验结果如表3所示,可以看出,原始的单个产地回代检验的整体判别正确率为100.0%,采用交叉验证法进行判别的整体正确率也为100.0%,两种检验方式均达到了100%完全正确的判别效果。此外,在图3所示的Fisher函数判别模型得分图中,不同产地的地理标志鳜鱼样本分别分布在不同区域,并得到了良好的区分,由此可以说明:本发明所建立的地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别模型,实现了对不同产地的地理标志鳜鱼的快速溯源鉴别,具有一定应用价值。
表3基于Fisher函数判别模型的有效性检验结果
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.制备鳜鱼肌肉待测溶液,测定待测溶液中的矿质元素含量,所述矿质元素为Ca、Mg、Ti、V、Fe、Se和Rb;
S2.将步骤S1得到的测定结果代入鳜鱼Fisher函数判别模型中,通过比较鳜鱼Fisher函数判别模型的大小来确定待测鳜鱼的产地;
所述鳜鱼Fisher函数判别模型分别如下:
黑龙江连环湖鳜鱼判别模型G1为:
G1=-0.042CCa+0.098CMg+20.066CTi+467.82CV+1.138CFe+50.117CSe+2.365CRb-93.713;
安徽秋浦花鳜判别模型G2为:
G2=-0.028CCa+0.331CMg-13.367CTi-408.442CV-1.934CFe-56.498CSe-3.287CRb-166.083;
湖北鄂城鳜鱼判别模型G3为:
G3=-0.084CCa+0.154CMg+4.082CTi-467.627CV+1.959CFe+89.697CSe+7.384CRb-196.319;
其中,CCa、CMg、CTi、CV、CFe、CSe、CRb分别代表元素Ca、Mg、Ti、V、Fe、Se、Rb的干重浓度值;
步骤S3所述确定待测鳜鱼的产地的方法为:比较G1、G2、G3的大小,当G1最大时,则待测鳜鱼的产地为黑龙江连环湖;当G2最大时,则待测鳜鱼的产地为安徽秋浦;当G3最大时,则待测鳜鱼的产地为湖北鄂城。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述鳜鱼为成熟期鳜鱼。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述鳜鱼肌肉为鳜鱼背部肌肉。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2所述待测溶液中的矿质元素含量的测定方法为:利用电感耦合等离子体发射光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪测定鳜鱼肌肉待测溶液中的矿质元素含量。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1所述制备鳜鱼肌肉待测溶液的方法为:
(1)对待测鳜鱼肌肉进行干燥,研磨,得到鳜鱼肌肉粉末样品;
(2)将步骤(1)得到的鳜鱼肌肉粉末样品用浓硝酸和过氧化氢溶液消解,得到消解液;
(3)对步骤(2)得到的消解液进行赶酸,定容,即可得到所述得到鳜鱼肌肉待测溶液。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤(2)所述浓硝酸和过氧化氢的体积比为5~7:1。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤(2)所述浓硝酸的浓度为65%~75%。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤(2)所述过氧化氢的浓度为25%~35%。
9.权利要求1~8任一所述方法在鉴别不同产地的地理标志鳜鱼中的应用。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910750106.6A CN110596078A (zh) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910750106.6A CN110596078A (zh) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110596078A true CN110596078A (zh) | 2019-12-20 |
Family
ID=68854506
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910750106.6A Pending CN110596078A (zh) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110596078A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112557494A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-26 | 广州海关技术中心 | 一种基于多元素和化学计量学的银鳕鱼物种鉴别方法 |
CN113484305A (zh) * | 2021-07-03 | 2021-10-08 | 中国海洋大学 | 一种基于多元素分析的海水和淡水养殖鲑科鱼类溯源方法 |
CN115436517A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-06 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种基于gc-ms的云产野坝子的产地溯源的线性判别方法 |
CN116976915A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-10-31 | 南京审计大学 | 地理信息支持的种植类地理标志产品溯源方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101275956A (zh) * | 2008-04-29 | 2008-10-01 | 中国水产科学研究院淡水渔业研究中心 | 一种利用银鱼体内多种微量元素判别不同产地的方法 |
US20090042304A1 (en) * | 2006-04-21 | 2009-02-12 | Anderson Kim A | Method for analyzing foods |
CN105259160A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-01-20 | 中国农业科学院茶叶研究所 | 一种基于离子组学的西湖龙井茶产地识别方法 |
CN105684971A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-06-22 | 中国科学院水生生物研究所 | 一种区分人工繁育与自然繁育青海湖裸鲤的方法及应用 |
CN107356688A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-11-17 | 上海海洋大学 | 一种利用肌肉必需脂肪酸组成区分多个地理群体茎柔鱼的方法 |
CN108085397A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-29 | 暨南大学 | 基于荧光定量pcr检测翘嘴鳜的引物和探针及其试剂盒与方法 |
US20180303129A1 (en) * | 2014-10-24 | 2018-10-25 | Trustees Of Dartmouth College | Aquaculture feed formulation and aquaculture product produced with same |
CN109765196A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-05-17 | 江苏大学 | 一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法 |
CN109916990A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-21 | 宁夏大学 | 一种基于矿物元素指纹鉴别滩羊肉产地的方法 |
-
2019
- 2019-08-14 CN CN201910750106.6A patent/CN110596078A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090042304A1 (en) * | 2006-04-21 | 2009-02-12 | Anderson Kim A | Method for analyzing foods |
CN101275956A (zh) * | 2008-04-29 | 2008-10-01 | 中国水产科学研究院淡水渔业研究中心 | 一种利用银鱼体内多种微量元素判别不同产地的方法 |
US20180303129A1 (en) * | 2014-10-24 | 2018-10-25 | Trustees Of Dartmouth College | Aquaculture feed formulation and aquaculture product produced with same |
CN105259160A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-01-20 | 中国农业科学院茶叶研究所 | 一种基于离子组学的西湖龙井茶产地识别方法 |
CN105684971A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-06-22 | 中国科学院水生生物研究所 | 一种区分人工繁育与自然繁育青海湖裸鲤的方法及应用 |
CN107356688A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-11-17 | 上海海洋大学 | 一种利用肌肉必需脂肪酸组成区分多个地理群体茎柔鱼的方法 |
CN108085397A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-29 | 暨南大学 | 基于荧光定量pcr检测翘嘴鳜的引物和探针及其试剂盒与方法 |
CN109765196A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-05-17 | 江苏大学 | 一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法 |
CN109916990A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-21 | 宁夏大学 | 一种基于矿物元素指纹鉴别滩羊肉产地的方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
赵鉴 等: "不同/相同水系中华绒螯蟹元素"指纹"的产地差异性", 《核农学报》 * |
郭利攀 等: "东海经济鱼类的多元素分析及产地判别", 《中国食品学报》 * |
陈胜军: "不同产地鲍鱼特征元素分析与主成分评价模型的建立", 《渔业科学进展》 * |
顾得月 等: "大黄鱼HPLC指纹图谱的建立及其在产地溯源和物种鉴别中的应用", 《水产学报》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112557494A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-26 | 广州海关技术中心 | 一种基于多元素和化学计量学的银鳕鱼物种鉴别方法 |
CN113484305A (zh) * | 2021-07-03 | 2021-10-08 | 中国海洋大学 | 一种基于多元素分析的海水和淡水养殖鲑科鱼类溯源方法 |
CN115436517A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-06 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种基于gc-ms的云产野坝子的产地溯源的线性判别方法 |
CN115436517B (zh) * | 2022-09-05 | 2023-09-19 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种基于gc-ms的云产野坝子的产地溯源的线性判别方法 |
CN116976915A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-10-31 | 南京审计大学 | 地理信息支持的种植类地理标志产品溯源方法 |
CN116976915B (zh) * | 2023-05-24 | 2024-04-05 | 南京审计大学 | 地理信息支持的种植类地理标志产品溯源方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110596078A (zh) | 一种地理标志鳜鱼的产地溯源鉴别方法 | |
CN110596080A (zh) | 一种基于矿质元素的金鲳鱼产地鉴别方法 | |
CN105005786A (zh) | 一种基于BoF和多特征融合的纹理图像分类方法 | |
CN106442441B (zh) | 基于荧光光谱积分比值判定有色可溶性有机物来源的方法 | |
CN101299237B (zh) | 一种基于信息量维数序列的高光谱数据监督分类方法 | |
CN109784383B (zh) | 一种基于图域特征和ds证据理论融合的钢轨裂纹识别方法 | |
CN102998350B (zh) | 利用电化学指纹图谱鉴别食用油和地沟油的方法 | |
CN104914105A (zh) | 一种基于图像识别技术的茶叶等级鉴定方法 | |
CN101275956B (zh) | 一种利用银鱼体内多种微量元素判别不同产地的方法 | |
CN104914156A (zh) | 一种基于矿物质分析技术的大米产地鉴定方法与应用 | |
CN110530705A (zh) | 一种基于矿物元素指纹的猪肉产地溯源方法 | |
CN110596081A (zh) | 一种基于指纹图谱的银鲳鱼产地鉴别溯源方法 | |
CN101144825A (zh) | 一种测量烟草中蛋白质的方法 | |
CN105638529A (zh) | 一种基于形态参数鉴别黑鲷真鲷及其杂交子代的方法 | |
CN111738494A (zh) | 基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法 | |
CN111610248A (zh) | 一种鉴别鱼类产地的方法 | |
CN110596079A (zh) | 一种有效判别不同产地鲟鱼的方法 | |
CN101923069A (zh) | 一种判别不同产地中华绒螯蟹的方法 | |
CN113030049A (zh) | 一种鱼毒性赤潮藻在线检测识别方法及系统 | |
CN110569581A (zh) | 一种基于多元素结合随机森林算法对枸杞产地进行判别的方法 | |
Janowski et al. | Unique host effect of Tilia japonica on ectomycorrhizal fungal communities independent of the tree’s dominance: a rare example of a generalist host? | |
CN112986045B (zh) | 一种沼泽湿地边界的判定方法 | |
Bender et al. | Carbon cycle studies based on the distribution of O2 in air | |
Liang et al. | Analysis of silicon in soil, plant and fertilizer | |
CN106770298A (zh) | 一种基于火花密度测量钢铁中碳含量的装置和方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191220 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |