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1 7 11 Vol. 7 No Journal of Food Safety and Quality Nov., 2016 刘 威 1, 刘伟丽 1,2, 魏晓晓 1, 李琴梅 1, 张梅 1,2* (1., ; 2., ) 摘要 :, ( ) ( ),,, 关键词 : ; ; Application of nuclear magnetic resonance spectroscopy in the detection of food adulteration LIU Wei 1, LIU Wei-Li 1,2, WEI Xiao-Xiao 1, LI Qin-Mei 1, ZHANG Mei 1,2* (1. Beijing Centre for Physical and Chemical Analysis, Beijing Key Laboratory of Organic Materials Testing Technology & Quality Evaluation, Beijing , China; 2. Beijing Academy of Science and Technology Key Laboratory of Analysis and Testing Technology, Beijing , China) ABSTRACT: With the advantages of rapid non-destructive detection, easy operation and excellent repeatability, nuclear magnetic resonance (NMR) technology is widely applied in the detection of food adulteration. NMR technology, such as low-field NMR, quantitative NMR, and miscellaneous nuclear NMR, can be applied to detect adulterated milk mixed with the additional materials (water, salt, urea, soybean milk, reconstituted milk, etc.), adulterated olive oil with low value oils (soybean oil, corn oil, etc.), adulterated valuable rice, honey and wine. Combined with statistical analysis methods, such as principal component analysis (PCA), partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), and soft independent modeling of class analogy (SIMCA), NMR technology can distinguish many adulterated foods. This review summarized the application of NMR technology in the detection of food adulteration, which can promote the further application of NMR technology in detection of food quality and safety, and provide new ideas and methods for the identification of adulteration in other fields. KEY WORDS: nuclear magnetic resonance; food; adulteration detection 基金项目 : (PXM2016_178305_000010) Fund: Supported by Specific Financial Funds of Beijing Academy of Science and Technology (PXM2016_178305_000010) * 通讯作者 :,, zhmei@scbg.ac.cn *Corresponding author: ZHANG Mei, Associate Researcher, Beijing Centre for Physical and Chemical Analysis, Beijing , China. zhmei@scbg.ac.cn

2 11, : 引言,,, [1-3] [4] [5] - - [6-8] [9-13],, ;, ;,,,, ;, 2 核磁共振技术的特点 (nuclear magnetic resonance, NMR),,,,,,, 2, NMR,,, NMR; NMR,, NMR, NMR,,,,, 1 H NMR,, [14] ( ) ( ) (T1) (T2) (D)3,, T1, ( ), T1, T1 T2, D, NMR, NMR, NMR, NMR,, 3 核磁共振技术在食品掺假鉴别中的应用, T2,,, T2,, T2 [15], [16-31], 3.1 乳制品,,,,,,,, ( ), [16]

3 (principal component analysis, PCA) ( ), Carr-Purcell-Meiboom- Gill(CPMG, ),,, [17],,,,,, (partial least squares discriminant analysis, PLS-DA) (linear discriminant analysis, LDA), 100%, 83.3% 100%, 73.3% 76.67%, PCA PLS-DA LDA, LDA Santos [18] ( 1 H TD-NMR),, T2, T2 (soft independent modeling of class analogy, SIMCA) k (k-nearest neighbor, knn), 2, , 1 H TD-NMR, ( ),,, 3.2 粮油,,,,,,,,, ( ) ( ),,,,,,,, [19] ( ), PCA PLSR Carr-Purcell-Meiboom- Gill (CPMG),,, ; PLSR CPMG, [20], 3 ( ),,, Vlahov [21], (distortionless enhancement by polarization transfer, DEPT),,, DEPT, Vigli [22], , DA, 128, 64, DA, 100%, 5% ( ),, Mannina [23], (artificial neural network, ANN),, 2%~20% 100%, 8%,

4 11, : 4361 Mannina [24], (International Standardization Organization, ISO), 600 MHz, 10%, (500 MHz 400 MHz) Šmejkalová [25],, 10%, 30%,,, Agiomyrgianaki [26],, (canonical discriminant analysis, CDA) (corpus-based translation studies, CBTs) 2 5% [27] NMR,, 10% [28], 1 H NMR,, 1 H NMR 20, 1 H NMR 83.5%, %,,,,,,,, 3.3 其它食品,,,, Musharraf [29], 5.39, 2, 0.1%~1%, Ribeiro [30], (0%~100%), ph, 2 T2, T2, Ferrari [31],,, 95% 4 展望,,, 参考文献 [1] Scotter CNG. Non-destructive spectroscopic techniques for the measurement of food quality [J]. Trends Food Sci Technol, 1997, 8(9): [2] Butz P, Hofmann C, Tauscher B. Recent developments in noninvasive technologies for fresh fruit and vegetable internal quality analysis [J]. J Food Sci, 2005, 70(9): [3] Zheng C, Sun DW, Zheng L. Recent developments and applications of image features for food quality evaluation and inspection-a review [J]. Trends Food Sci Technol, 2006, 17(12): [4],,. / [J]., 2009, 29(1): Sun T, Xu HR, Ying YB. Progress in application of near infrared spectroscopy to nondestructive on-line detection of products/food quality

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