云南野生与栽培茯苓中矿质元素含量研究
文献类型: 中文期刊
第一作者: 邢博
作者: 邢博;张霁;李杰庆;王元忠;刘鸿高
作者机构:
关键词: 茯苓;电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS);矿质元素;主成分分析;相关性分析
期刊名称: 食品工业科技
ISSN: 1002-0306
年卷期: 2016 年 37 卷 24 期
页码: 360-365+379
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 建立微波消解-电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定云南15个产地野生与栽培茯苓菌核中Fe、Mn、Cu、Zn、Co、Li、V、Ba、Cr、As、Cd、Pb等12种矿质元素,探讨茯苓中矿质元素的含量分布特征。采用SPSS 21.0进行主成分分析和相关性分析。结果显示,线性回归方程相关系数r均大于0.9990,检出限范围在0.009~1.035μg/L之间,参考物菠菜(GBW10015)和灌木枝叶(GBW07603)测定值在国家参考标准值范围内,表明该方法准确、可靠。所测样品中含有丰富的矿质元素,栽培种Fe、Mn、Co、V、Cr等元素含量高于野生;野生和栽培菌核中Fe元素含量范围分别为31.8~108.3、49.7~805.6 mg/kg,Mn元素含量分别为5.59~35.6、12.9~67.7 mg/kg;Cu、Zn和Ba元素平均含量在1~10 mg/kg之间;Co、Li、V、As、Cd、Pb、Cr等均小于1 mg/kg,其中As(<0.16 mg/kg)、Cd(<0.03 mg/kg)、Pb(<0.35 mg/kg)等有毒重金属均低于食品安全国家标准、世界卫生组织(WHO)和《中国药典》(2015版)最高限量。第一主成分解释原始数据变量的49.060%,Mn、Fe、V、Li、As、Cr等元素载荷值较大,茯苓中特征元素为Mn、Fe、V、Li、As、Cr。相关性分析显示14对矿质元素呈现显著相关(p<0.05)或极显著相关(p<0.01)。元素在茯苓生长过程中存在内在的相关关系,不同产地样品中元素含量差异显著,可能与降水、温度、生长的土壤环境和生长方式有关。
分类号: R284.1
- 相关文献
[1]ICP-MS法测定云南野生茯苓中矿质元素含量. 孙景,张霁,赵艳丽,王元忠. 2016
[2]基于主成分分析的云南大米矿质元素品质评价. 李倩,杨旭昆,杜丽娟,陈兴连,刘兴勇,严红梅. 2023
[3]秋子梨果实矿质元素含量差异分析. 刘春光,齐丹,任爱华,杨悦,胡颖慧,刘畅,董航,汤佳翰,顾广军,曹玉芬. 2024
[4]镉胁迫对红花玉蕊矿质元素含量的影响及相关性分析. 梁泽锐,梁芳,刘冰,檀小辉,黄兰清,招敏萍,李佳,屈子钰. 2020
[5]贵州红玉杧坐果后果实和叶片矿质元素的动态变化及相关性. 康专苗,黄海,李向勇,何凤平,刘清国,张燕,朱文华,王代谷,黄建峰,党志国,龚德勇. 2021
[6]澳洲坚果主要生物活性成分与营养成分及矿质元素间的相关性分析. 张涛,许鹏,韦媛荣,宋海云,贺鹏,韦哲君,孙嘉笛,王文林. 2023
[7]土壤pH值与雪茄烟叶矿质元素和化学成分的关系. 樊俊,谭军,何明昌,徐祥玉,陈红华,乔保明,谭绍安. 2023
[8]金煌芒芒果果实矿质元素与品质的相关性及通径分析. 黄海,段军娜,刘荣,党志国,朱敏,刘清国,彭杨,朱文华,龚德勇. 2022
[9]黔产红托竹荪基地土壤-红托竹荪体系矿质元素含量及相关性分析. 王德美,刘桂华,范成五,柴冠群,罗沐欣键,秦松. 2022
[10]南极磷虾中氟与矿质元素的分布特征及其相关性分析. 沈晓盛,李彦霖,张海燕,黄宣运,冯春雷. 2013
[11]'玛瑙红'樱桃胚败育果实与正常果实内源激素和矿质元素变化比较. 江旭升,宋莎,解璞,张绿萍,金吉林. 2024
[12]云南省马铃薯食味性状分析. 王颖,卢丽丽,黄文静,祖春会,李燕山,邓梅,苏应熙,杨琼芬. 2024
[13]西藏当雄县冷暖两季放牧土-草-牦牛中矿质元素变化的相关性分析. 白玛嘎翁,魏巍,周娟娟,多吉顿珠,鲍宇红,土登群配. 2025
[14]荔枝种子发育过程及其矿质元素含量变化分析. 李芳,王家保,刘耀婷,李焕苓,王果,王树军,曹学仁. 2025
[15]地标产品浦江'巨峰'葡萄品质与元素组学特征分析. 张圆圆,梅涵一,孔海民,许望望,刘经桂,张乔淞,费徐峰,张永志. 2025
[16]新疆骏枣矿质元素含量与其品质相关性初探. 吴东峰,何伟忠,王成. 2018
[17]不同形态梅花鹿鹿茸的化学成分对比研究. 刘松鑫,宫瑞泽,王泽帅,张磊,刘畅,孙印石. 2020
[18]61份茶树种质资源矿质元素多样性分析. 郑淑琳,石玉涛,叶乃兴,张群峰,王飞权,李远华,张渤,吴邦强. 2022
[19]不同蜜源蜂蜜中微量元素的测定及主成分分析. 张飞龙. 2021
[20]不同产区和等级昭通天麻的矿质元素含量特征分析. 张公信,王家金,余显伦,田孟华,刘旭燕,田治蛟,郭友刚,刘大会. 2016
作者其他论文 更多>>
-
基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种
作者:苏俊宇;刘鸿高;王元忠
关键词:傅里叶变换近红外光谱;化学计量学;机器学习;天麻;栽培品种
-
基于近红外光谱技术结合深度学习快速鉴别滇黄精干燥方法和产地
作者:胡晓燕;苏俊宇;沈涛;杨绍兵;王元忠
关键词:滇黄精;二维相关光谱;残差神经网络;干燥方法;产地
-
基于FT-NIR和ATR-FTIR光谱的铁皮石斛地理溯源
作者:苏俊宇;杨绍兵;王元忠
关键词:铁皮石斛;化学计量学;机器学习;二维相关光谱;地理来源
-
基于FT-NIR和ATR-FTIR技术结合化学计量学方法快速、准确鉴别不同地理来源的草果
作者:苏俊宇;杨绍兵;王元忠
关键词:草果;化学计量学;机器学习;二维相关光谱;地理来源
-
我国天麻研究态势问题分析及未来发展对策研究——基于20年专利数据为例
作者:邓光美;李杰庆;刘鸿高;王元忠
关键词:天麻;专利计量学;专利分析;专利地图;Patentics数据库
-
基于文献计量学的天麻研究现状和发展态势分析
作者:郑传毛;李杰庆;刘鸿高;王元忠
关键词:天麻;天麻素;文献计量学;Bibliometrix;CiteSpace;VOSviewer
-
基于傅里叶变换中红外光谱的不同维度光谱图像结合残差神经网络鉴别黄精属物种
作者:胡晓燕;王元忠
关键词:黄精属物种;傅里叶变换中红外光谱;不同维度光谱图像;机器学习算法;残差神经网络
