简介:目的建立大米中铅、镉、汞的测定方法。方法采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)。结果在0-20ng/ml范围内铅的浓度与响应值呈良好的线性关系(r=O.9983,n=5);平均回收率为109.3%,RSD=5.6%,(n=6)。在0-10.g/ml范围内镉的浓度与响应值呈良好的线性关系(J==0.999998.n=5);平均回收率为99.2%.RSD=6.5%,(n=6)。在0-5ng/ml范围内汞的浓度与响应值呈良好的线性关系(r=0.99998。n=6):平均回收率为91.2%,RSD=7.3%,(n=6)。结论本法简便、灵敏、准确。
简介:采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定谷物中的重金属元素砷(As)、镉(Cd),分析测定过程,确定不确定度来源,建立不确定度评定数学模型。对单个不确定度分量进行合成和扩展,建立ICP-MS测定谷物中As、Cd的不确定度评定方法。结果表明:As含量=(0.33±0.026)mg/kg,K=2;Cd含量=(0.16±0.016)mg/kg,K=2。本方法测定不确定度的主要来源为4个方面,按引入的不确定度分量贡献大小排序依次为溶液测定、测量重复性、样品定容、称样量。
简介:
简介:采用生物传感器-人工神经网络建立基于游离氨基酸含量对胶原蛋白胰酶酶解进程的预测模型,以实现对酶解进程的在线监控,获得最大量的目标活性肽。以大马哈鱼皮为原料制备胶原蛋白,对其酶解,建立不同条件下的酶解动力学曲线。结果显示:酶解液中游离氨基酸含量随酶解时间的延长而增加,与胶原蛋白的水解度呈良好的线性关系。以酶浓度、底物浓度、游离谷氨酸含量、赖氨酸含量、谷氨酸和赖氨酸含量为输入参数,水解度DH为输出参数,建立基于谷氨酸含量、赖氨酸含量以及谷氨酸赖氨酸含量的蛋白酶传感器-人工神经网络预测模型。对3个模型的水解度样本值与拟合值进行比较分析,R2分别为0.98,0.9805和0.981,对样本值拟合度很高。利用模型进行独立试验验证,理论值与实验值相符合,水解度实验的相对误差范围分别为0.404%~6.45%,0.76%~2.27%和1.67%~2.72%。3个模型在一定程度上实现了仿真监控,可用来在线预测水解反应的动态进程。