【摘 要】
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本研究利用电子鼻技术，建立了花生受不同霉菌感染后的霉变程度及毒素含量的同步快速检测方法。花生经辐照灭菌后接种5种常见霉菌（3种产毒菌株、2种非产毒菌株），于培养箱（26°C和80% RH）中培养6天。每天取出不同霉菌污染的样品采集电子鼻信号，同时测定其菌落总数和黄曲霉毒素B1(Aflatoxin B1，AFB1)含量，建立不同霉菌感染下霉变程度及毒素含量定性判别模型。主成分分析结果显示不同霉菌污染
【机 构】
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南京财经大学食品科学与工程学院江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心
【基金项目】
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国家战略性国际合作专项（2020YFE0200200）； 国家自然科学基金（31772061）； 江苏省农业科技自主创新资金项目（CX（19）2005）； 江苏省现代农机装备与技术示范推广项目（NJ2020-20）；
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本研究利用电子鼻技术，建立了花生受不同霉菌感染后的霉变程度及毒素含量的同步快速检测方法。花生经辐照灭菌后接种5种常见霉菌（3种产毒菌株、2种非产毒菌株），于培养箱（26°C和80% RH）中培养6天。每天取出不同霉菌污染的样品采集电子鼻信号，同时测定其菌落总数和黄曲霉毒素B1(Aflatoxin B1，AFB1)含量，建立不同霉菌感染下霉变程度及毒素含量定性判别模型。主成分分析结果显示不同霉菌污染下有一定的聚类趋势，且污染样品位于可接受样品的上方；利用线性判别分析和偏最小二乘判别分析整体准确率达到80%以上，其中根据产毒菌株和非产毒菌株分类正确率高于95.7%，根据AFB1含量分类正确率90%以上，根据菌落总数分类正确率较低。所有模型中假阴性均低于17%。因此，电子鼻技术对不同霉菌感染下的霉变程度及毒素含量的测定具有可行性。未来研究应继续扩大样品数量，补充受其他更多霉菌侵染及不同品种的花生样品，同时考虑实际情况，以提高模型的准确性和稳定性。
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