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期刊信息/Journal information
中国油料作物学报
中国农业科学院油料作物研究所
中国油料作物学报

中国农业科学院油料作物研究所

王汉中

双月刊

1007-9084

ylxb@public.wh.hb.cn

027-86813823

430062

湖北武昌徐东二路2号油料所内

中国油料作物学报/Journal Chinese Journal of Oil Crop SciencesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊报道的主要内容是油菜、花生、大豆、芝麻、向日葵及特用油料作物遗传育种、栽培生理、作物营养、品种资源、植物保护、生化测试、加工利用等有关论文、研究报告、研究简报和综述评论等。
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    食用油中邻苯二甲酸二丁酯高灵敏检测技术建立与应用

    向成艳刘品品唐晓倩张奇...
    1140-1147页
    查看更多>>摘要：食用油在生产、加工、储存各环节中,易受邻苯二甲酸二丁酯(di-butyl phthalate,DBP)污染.本文以单克隆抗体为识别元件,建立并优化了食用油DBP的高灵敏酶联免疫吸附检测方法(Enzyme-linked immunosorbent as-say,ELISA).结果显示,在抗原包被浓度为1 µg/mL,4%脱脂乳粉作为封闭剂,磷酸缓冲液pH 7.4,离子浓度为20 mmol/L,甲醇浓度为 40%条件下,该ELISA方法的灵敏度(IC50)为 16.29 ng/mL,检测范围为 0.33～94.45 ng/mL(IC90～IC10),LOD(IC90)为0.33 ng/mL.通过食用油加标试验建立基质标准曲线,灵敏度(IC50)为92.57 ng/mL,检测范围为2.44～606.12 ng/mL(IC90～IC10),LOD(IC90)为2.44 ng/mL.在食用油样品中分别添加浓度为40 ng/mL、120 ng/mL、200 ng/mL的DBP标准品,回收率为71.34%～97.23%,变异系数为1.05%～6.38%,采用建立的DBP-ELISA检测方法分别对大豆油、玉米油等实际样品进行检测,结果与国标检测方法相关性达到99.17%,表明建立的ELISA方法可用于食用油实际样品中DBP含量的测定.

    食用油邻苯二甲酸二丁酯酶联免疫吸附灵敏度

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    抗逆大豆IND-??41?-5转化体特异性定性PCR检测方法的建立及其标准化

    肖芳李允静武玉花李俊...
    1148-1156页
    查看更多>>摘要：抗逆大豆IND-ØØ41Ø-5已经批准获得我国进口用作加工原料的安全证书,含有外源HaHB4基因和bar标记基因.本研究根据抗逆大豆IND-ØØ41Ø-5转化体5'端和3'端插入位点旁侧序列信息,设计19对引物,结合罗萨里奥农业生物技术学院公司的1对引物,针对20对引物组合利用定性PCR技术进行引物特异性筛选,结果显示5'端的14号引物特异性良好,优化后获得最佳反应体系和反应程序;经测试,该引物特异性好、稳定性高,检出限达0.1%,扩增片段大小248 bp.经8家有资质实验室对本方法的特异性、检出限、重复性和再现性进行验证,各项参数均达到国家标准要求.本研究成功建立了抗逆大豆IND-ØØ41Ø-5转化体定性PCR检测方法,为IND-ØØ41Ø-5转化体在国内的安全监管提供技术支撑.

    转基因抗逆大豆IND-ØØ41Ø-5转化体特异性定性PCR

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    南方4省油菜薹中农药残留污染状况调查

    郭琪岳晓凤戚欣汪雪芳...
    1157-1167页
    查看更多>>摘要：油菜薹是一种深受我国居民喜爱的蔬菜,但是其农药残留污染状况不明,本文旨在了解我国南方4省油菜薹中农药残留现状,为油菜薹产业的良性发展和维护消费者食品安全提供科学依据.2022年1-3月从湖北、江西、四川和云南4省采集86份油菜薹样品,对杀虫剂、杀菌剂、除草剂和植物生长调节剂4类38种农药的残留量进行检测.依据国家标准GB 2763-2021《食品安全国家标准食品中农药最大残留限量》和欧盟农药残留法规对检测结果进行判定.结果表明,50%的油菜薹样品被检出农药残留,检出农药有腐霉利、多菌灵、多效唑、精喹禾灵和草除灵.我国南方4省油菜薹样品中农药残留检出率较高,但残留量较低,油菜薹食品安全风险低.

    农药残留油菜薹气相色谱-质谱法液相色谱-质谱法

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    基于GC-MS检测油料中多环芳烃基质固相提取方法优化

    钟诚戚欣李松鹤印南日...
    1168-1177页
    查看更多>>摘要：油料作物由于含油量高、基质复杂,导致其弱极性多环芳烃类化合物提取率低,成为准确检测高油样品中多环芳烃的瓶颈.本文对比了16种多环芳烃的GC-MS/MS检测条件SIM(Single Ion Monitoring)模式和SRM(Se-lective Reaction Monitoring)模式质谱信号响应,SRM模式干扰峰更少,检出限更低;对比了QuEChERS和超声辅助提取方法对大豆、油菜籽、花生三种油料中16种多环芳烃的提取效果,超声辅助提取的基质效应很高,部分多环芳烃基质减弱80%以上,且油菜籽的提取稳定性差,部分相对标准偏差达到32%～45%.并比较了乙腈和丙酮作为QuCEhERS方法提取溶剂的提取效果.结果表明,QuCEhERS方法中乙腈作为提取溶剂,在极性最弱的多环芳烃回收率低,如苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽等,回收率甚至小于10%.而丙酮作为QuCEhERS方法提取溶剂,而在极性弱的多环芳烃中,回收率提高了3～5倍,适合提取高油样品中多环芳烃.三种油料基质匹配标准曲线的相关系数均在0.99以上.16种多环芳烃均能获得较好的回收率(58%～100%),相对标准偏差为0.4%～10.6%,方法稳定性好.

    油料多环芳烃QuCEhERSGC-MS

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    人工神经网络优化油莎豆油亚临界萃取工艺

    邓淑君郝琴万楚筠郭婷婷...
    1178-1186页
    查看更多>>摘要：为优化亚临界丁烷萃取脱皮油莎豆油工艺,采用单因素试验确定因素水平,中心复合表面设计(CCF)安排寻优试验,在此基础上分别构建了响应面(RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,运用粒子群算法(PSO)对BP-ANN模型进行优化,并对RSM和PSO-BP-ANN模型的寻优结果进行了比较.结果表明,RSM模型优化的萃取条件为:料液比(脱皮油莎豆∶丁烷)1∶10.36 g/mL、萃取时间45 min、萃取温度30℃、坯料厚度0.5 mm;PSO-BP-ANN模型优化的萃取条件为:料液比1∶10.67 g/mL、萃取时间40.10 min、萃取温度34℃、轧坯厚度0.5 mm.在最佳条件下,RSM模型预测提取率为 91.63%,验证值为 94.27%,相对误差 2.56%;PSO-BP-ANN模型预测值为95.58%,验证值为95.14%,相对误差0.46%.采用人工神经网络耦合粒子群算法(PSO-BP-ANN)优化油莎豆油亚临界萃取工艺,具有提取率高、相对误差小等优势.本研究可为亚临界萃取技术在油莎豆油高效制取中应用提供参考.

    反向传播人工神经网络粒子群优化算法亚临界丁烷萃取脱皮油莎豆工艺优化

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