【摘 要】
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目的 应用反向传播(back propagation,BP)神经网络结合遗传算法(genetic algorithm,GA)优化固相微萃取(solid phase microextraction,SPME)条件,建立更优的测定香蕉果肉挥发性组分的气相色谱质谱联用法(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)和组分定性方法.方法 通过正交实验优化SPME提取参数:超声时间、样品量和萃取温度,在正交实验基础上,运用BP神经网络结合GA寻找SPME最佳的萃取参数,应用
【机 构】
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阳江职业技术学院食品与环境工程系,阳江529566;阳江市功能性食品研发与质量评价重点实验室,阳江529566
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目的 应用反向传播(back propagation,BP)神经网络结合遗传算法(genetic algorithm,GA)优化固相微萃取(solid phase microextraction,SPME)条件,建立更优的测定香蕉果肉挥发性组分的气相色谱质谱联用法(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)和组分定性方法.方法 通过正交实验优化SPME提取参数:超声时间、样品量和萃取温度,在正交实验基础上,运用BP神经网络结合GA寻找SPME最佳的萃取参数,应用GC-MS对香蕉果肉挥发性组分进行定性和定量分析.结果 根据GA-BP神经网络寻优得到萃取参数:超声时间25.0 min、样品量2.9g、萃取温度49.0 ℃.在此最佳萃取参数条件下测定香蕉果肉的挥发性化合物,共鉴定出香蕉果肉63个挥发性组分,主要以酯类为主(占相对总含量的75.75％),相对含量最大的组分是乙酸异戊酯(1281.26 μg/kg).结论 本研究通过GA-BP神经网络优化SPME条件,再通过解卷积软件处理原始质谱图,提高了香蕉挥发性组分鉴定的可靠性和鉴定组分数量,为测定果蔬等农产品的挥发性组分与评价其品质提供参考.
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