食品安全檢測與真實性溯源方法及應用

目錄
第1章 食品安全與真實性概述 1
1.1 食品安全與真實性定義及重要性 1
1.1.1 食品安全與真實性定義 1
1.1.2 食品安全與真實性重要性 2
1.2 食品安全問題概述 4
1.2.1 食品安全影響因素 4
1.2.2 食品安全常規(guī)檢測方法 5
1.3 食品真實性問題概述 6
1.3.1 食品真實性分類 6
1.3.2 食品真實性常規(guī)檢測方法 8
1.4 食品安全與真實性溯源方法困境及解決方案 9
1.4.1 食品安全與真實性溯源方法困境 9
1.4.2 食品安全與真實性溯源方法解決方案 10
參考文獻 11
第2章 食品安全檢測與真實性溯源方法 13
2.1 食品風險因子和真實性標志物高通量篩查方法 13
2.1.1 食品風險因子高通量篩查方法 13
2.1.2 食品真實性標志物高通量篩查方法 16
2.2 食品中風險因子結構特征和真實性差異信息的精準識別方法 20
2.2.1 食品風險因子結構特征和真實性差異信息概述及精準識別策略 20
2.2.2 食品風險因子結構特征精準識別方法 28
2.2.3 差異信息精準識別方法 31
2.2.4 發(fā)展趨勢與未來展望 37
2.3 食品風險因子和真實性檢測信號的可視化放大技術 38
2.3.1 食品風險因子和真實性可視化檢測技術 38
2.3.2 比色可視化檢測傳感材料及信號可視化放大技術 39
2.3.3 熒光可視化檢測傳感材料及信號可視化放大技術 46
2.3.4 食品風險因子和真實性檢測信號的可視化放大技術
發(fā)展趨勢 54
參考文獻 54
第3章 食品安全檢測與真實性溯源數據處理方法 60
3.1 食品安全檢測與真實性溯源數據處理策略 60
3.2 食品安全檢測與真實性溯源中常用數據處理方法 61
3.2.1 化學計量學方法 61
3.2.2 傳統機器學習算法 63
3.2.3 深度學習算法 66
3.3 食品安全檢測與真實性溯源數據處理的挑戰(zhàn) 71
參考文獻 72
第4章 食品安全檢測案例分析 75
4.1 食品中農藥殘留檢測 75
4.1.1 納米效應多元光譜檢測農藥殘留 75
4.1.2 可視化傳感檢測農藥殘留 82
4.2 食品中重金屬檢測 93
4.2.1 納米效應多元光譜檢測汞離子 93
4.2.2 可視化傳感多重檢測重金屬 103
4.3 食品中其他風險因子檢測 120
4.3.1 食品中四環(huán)素抗生素檢測 120
4.3.2 食品中氨基甲酸乙酯檢測 127
4.3.3 食品中亞硝酸鹽檢測 135
4.3.4 食品中甲醛檢測 142
參考文獻 149
第5章 食品真實性溯源案例分析 156
5.1 AntDAS色質譜智能分析軟件用于真實性標志物篩查 156
5.1.1 AntDAS色質譜智能分析軟件概述 156
5.1.2 AntDAS色質譜解析策略 157
5.1.3 AntDAS用于茶葉真實性標志物篩查 164
5.1.4 AntDAS用于白酒真實性標志物篩查 171
5.2 茶葉真實性溯源 180
5.2.1 色質譜鑒定茶葉真實性 180
5.2.2 納米效應多元光譜鑒別綠茶真實性 188
5.2.3 可視化傳感方法鑒別茶葉真實性 195
5.3 白酒和葡萄酒真實性溯源 209
5.3.1 色質譜鑒別葡萄酒真實性 209
5.3.2 三維熒光光譜鑒別白酒真實性 216
5.3.3 可視化傳感方法鑒別白酒真實性 224
5.4 藥食同源食品真實性溯源 233
5.4.1 色質譜鑒別杭白菊真實性 233
5.4.2 納米融合光譜鑒別陳皮真實性 241
5.4.3 可視化傳感方法鑒別杭白菊產地 249
參考文獻 255
第6章 未來趨勢與挑戰(zhàn) 264
6.1 新型食品安全檢測與真實性溯源技術發(fā)展 264
6.1.1 新型傳感技術用于食品安全檢測與真實性溯源 264
6.1.2 新型檢測溯源技術的挑戰(zhàn)與機遇 265
6.2 新發(fā)風險因子挖掘和檢測 266
6.2.1 新發(fā)風險因子來源與特征 266
6.2.2 新發(fā)風險因子高通量篩查技術 267
6.3 人工智能用于食品安全檢測與真實性溯源 268
6.3.1 人工智能用于食品安全檢測 268
6.3.2 人工智能用于食品真實性溯源 269
6.3.3 食品安全檢測與真實性溯源未來發(fā)展方向 270
6.4 全球食品真實性檢測標準和溯源體系建設 270
6.4.1 全球食品真實性檢測標準現狀 271
6.4.2 全球食品真實性檢測標準建設路徑 272
6.4.3 全球食品溯源體系建設 273
參考文獻 273