【技术实现步骤摘要】
一种基于天然色素花青素的糖类区分方法
本专利技术属于检测
,具体涉及一种基于天然提取物花青素的糖类区分方法。
技术介绍
糖类作为一种主要的生物材料,是最大的一类化合物,分子量从单糖到多糖不等,在各种生物现象中起着基础性的作用。近年来,全球软饮料消费量大幅增长。软饮料中的高糖含量与某些心血管疾病、肥胖、龋齿和糖尿病有关。从食品安全和人们日益追求的健康保健等方面考虑,测定软饮料中糖类添加的种类和含量作为鉴定软饮料质量优良的重要指标是十分有效的。此外,在食品工程其他领域,如食品发酵等,其质量控制也与糖类分析息息相关。因此,人们对于糖类分析检测研究的兴趣日益增长。由于大多数的糖只有“羟基”这一种官能团,且糖类分子中存在许多异构化合物,分支结构,并缺乏发色团的结构。我们只能从分析某一羟基的空间构象和不同的羟基数量这两方面入手,糖类物质的分析分类鉴别是一个项具有挑战性的工作。迄今为止,大多数糖类传感器都是基于酶反应的。通常需要用到特异性的酶与糖的相互作用形成传统的底物-酶的“锁钥模型”,选择性好,但酶的使用存在着诸如低耐久性和再现 ...
【技术保护点】
1.一种基于天然提取物花青素的糖类区分方法,其特征在于天然分子构建阵列传感器,可对于糖类进行区分,具体步骤如下:/n(1)、阵列传感器的制备:以五种不同花青素提取源提取得到的花青素通过不同比例混合作为比色阵列传感器的各传感单元,制得具有多传感单元的比色传感器阵列;/n(2)、不同糖类的区分检测:分别在11种糖溶液中加入配制好的3-硝基苯硼酸溶液,响应时间为1-5分钟,分别加入步骤(1)所述的具有多传感单元的比色传感器阵列中,将上述反应液置于1毫升离心管中,同一组内实验的离心管置于照相箱的同一平面上;将智能手机置于暗箱前,采集阵列图像;获得反应前图像信息作为初始图像信息;用P ...
【技术特征摘要】
1.一种基于天然提取物花青素的糖类区分方法,其特征在于天然分子构建阵列传感器,可对于糖类进行区分,具体步骤如下:
(1)、阵列传感器的制备:以五种不同花青素提取源提取得到的花青素通过不同比例混合作为比色阵列传感器的各传感单元,制得具有多传感单元的比色传感器阵列;
(2)、不同糖类的区分检测:分别在11种糖溶液中加入配制好的3-硝基苯硼酸溶液,响应时间为1-5分钟,分别加入步骤(1)所述的具有多传感单元的比色传感器阵列中,将上述反应液置于1毫升离心管中,同一组内实验的离心管置于照相箱的同一平面上;将智能手机置于暗箱前,采集阵列图像;获得反应前图像信息作为初始图像信息;用PhotoshopCC读取图像中红、绿、蓝(RGB)值的变化情况作为表征反应前后化学性质变化的特征信号,得到的数据导入SPSS软件进行线性判别分析,分析得到的前两个线性判别函数的特征向量分别作为第一因子和第二因子,以第一个因子为横坐标,第二因子为纵坐标,得到11种糖的得分图,通过得分图可将不同种类的11中糖溶液区分开;
实际样品中糖类物质的区分检测:选择含糖量和添加糖种类不同的市售饮品,分别加入pH为7.4的3-硝基苯硼酸/磷酸盐缓冲液,反应时间为1-5分钟,而后加入步骤(1)所述的具有多传感单元的比色传感器阵列中,充分混合;将上述反应液置于1毫升离心管中,同一组内实验的离心管置于照相箱的同一平面上;将智能手机置于暗箱前,采集阵列图像;获得反应前图像信息作为初始图像信息;用PhotoshopCC读取图像中红、绿、蓝(RGB)值的变化情况作为表征反应前后化学性质变化的特征信号;得到的数据导入SPSS软件进行线性判别分析,分析得到的前两个线性判别函数的特征向量分别作为第一因子和第二因子,以第一个因子为横坐标,第二因子为纵坐标,得到六种市售含糖饮品的得分图,通过得分图可将不同种类的市售饮品区分开。
2.如权利要求1所述的一种基于天然提取物花青素的糖类区分方法,其特征在于,步骤(1)中所述的花青素提取液,提取源为黑枸杞果干、康乃馨干花茶、勿忘草干花茶、桑葚果干或月季花干花茶;具体地提取方法为将上述原料分别粉碎,所得到的干粉状原料放置在棕色瓶中避光保存,选择质...
【专利技术属性】
技术研发人员:张凌,闫姝君,黄卉,李永新,李娇,
申请(专利权)人:吉林大学,
类型:发明
国别省市:吉林;22
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