杜梨果实

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  • GY-2果实硬度计
    用途： 水果硬度计（又称果实硬度计或果品硬度计），该产品共分GY-1，GY-2，GY-3三种型号，用来测量苹果、梨、西瓜、香蕉等多种水果的硬度，用以判定水果的成熟程度，对培育良种，采摘时间，加工时间，收获储存，出口运输等采摘的合理掌握。它适用于果树科研部门，果树农场，果品公司，大专院校等单位使用。该仪器体积小，重量轻，数值显示直观，携带方便，适用于各种果品场所对果品的检验。还可以装配于专用的机台使用，提高测试时的精度，适用于专业检测部门。 设计原理： 果实硬度是指水果单位面积（S）承受测力弹簧的压力（N），它们的比值定义为果实硬度（P）。 P =N/S P&mdash 被测水果硬度值105帕或（公斤每平方里米） N&mdash 测力弹簧压在果实面上的力 N牛顿或(公斤) S&mdash 果实的受力面积 平方米或(平方厘米) 使用方法： ●测量前：转动表盘，使驱动指针与表盘的第一条刻度线对齐（GY-1型的为刻度线2，GY-2和GY-3型的为刻度线0.5）；将待测水果削去1平方厘米左右的皮。 ●测量：用手握硬度计，使硬度计垂直于被测水果表面，压头均匀压入水果内，此时驱动指针开始驱动指示指针旋转，当压头压到刻度线（10毫米）处停止，指示指针指示的读数即为水果的硬度，取三次平均值。测量后：旋转回零旋钮，使指针复位到初始刻度线。 技术参数： ●型号:GY-1 、GY-2、GY-3 ●刻度示值：2-15kg/cm 2(× 10 5帕)、0.5-4kg/cm 2(× 10 5帕) 、0.5-12kg/cm 2(× 10 5帕)、1-24kg/cm 2(× 10 5帕) ●测头尺寸：&Phi 3.5mm 、&Phi 3.5mm、&Phi 8mm、&Phi 11mm ●外型尺寸：0.1、0.02、0.1、0.2 ●压头压入深度：10mm ●外型尺寸：140*60*30mm ●净重:0.5kgs
    供应商： 北京宏昌信科技有限公司
    品牌： 德图
    价格： ¥1
  • DF果实变化传感器
    优点：此仪器可定位精确观测植物果实的变化, 数据可以直读, 也可用数采自动记录；专用配套小数采自带的电源可连续测量2年；优点：精度高, 廉价, 安装方便, 性能稳定, 测量时传感器不需要电源，几乎无需维护措施，特殊尺寸可以定制。 技术参数： 参数DF型测量范围测量果实直径变化，适于直径在3～11cm 的果实，大于11 cm需特制；不伤害果实。扩张范围11 mm，测量对象变化超过11mm后需要重新调节标准配置传感器，固定框架，2 m电缆。安装工具万用表，两个小扳手，电缆固定带。尺寸及重量18×15×1.5 cm，65 g读取数据需要读数表或数据采集器测量精度＜5mm (植物半径日变化0～300mm)温度系数＜0.1 mm/℃ (温度变化1℃, 变化小于0.1mm)适用环境温度-30～40°C, 湿度0～100%输出方式模拟输出 0～50 kΩ，不耗电。外壳材料表面强化铝，不锈钢电缆长度2 m，电缆可以延长到20m 产地：德国
    供应商： 北京渠道科学仪器有限公司
    品牌： Biral
    价格： 面议
  • 消毒独立包装细胞刮，柄长25厘米
    巴罗克Biologix细胞刮产品特点● 医疗级聚乙烯材质，高韧性，减少细胞损伤● 柄长提供18cm 和25cm 选择，刮头灵活转动，便于刮取大范围细胞● 伽马射线消毒，无致热原● 独立纸塑包装，使用安全方便 订购信息产品型号柄长消毒包装方式包装规格70-118018cm是独立包装100个/箱70-125025cm是独立包装200个/箱更多产品信息，敬请关注上海希言科学仪器有限公司。
    供应商： 上海希言科学仪器有限公司
    品牌： 巴罗克
    价格： 面议
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杜梨果实相关的仪器

  • 果实硬度计 400-860-5168转1490
    仪器用途GY-4果实硬度计也叫果实硬度检测仪，能对苹果，梨、西瓜、香蕉等多种水果进行硬度测定，用以对培育良种、采摘时间、加工时间进行合理的掌握，广泛应用于果树科研部门，果树农场，果品公司，大专院校等单位。功能特点1、果实硬度计具有数据储存功能，可储存896个测试值。2、保持峰值显示直至手动清零。3、数据输出功能，可将数据通过数据线输入电脑做各种分析。4、数显水果硬度计具有自动峰值功能，保持显示峰值2秒后自动解除。5、绿色环保，10分钟无操作自动关机。6、充电电池，具有低电压显示功能。7、6位大屏幕显示。果实硬度计技术参数分辨率：0.01kg/cm2单位：kg/cm2（×105帕）输出接口：RS232 九孔插座电源：充电电池 充电器（充电电压100∨～240∨）传感器结构：S型高精度传感器(内置式)工作温度：5℃～35℃相对湿度：15％～80％RH工作环境：周围无震源及腐蚀性介质净重：450g外形尺寸：230×66×36mm量程 0.2～15 Kg/cm2 (×105 帕)0.4～30 Kg/cm2 (×105 帕)分度值 0.01 Kg/cm2 0.01 Kg/cm2压头直径 1# Φ11.1mm2# Φ7.9mm精度±1%显示方式数显式重量约0.6kg压头压入深度10mm
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    厂商： 浙江托普云农科技股份有限公司
    品牌： 托普云农/Top Cloud-agri
    型号： GY-4
    价格： 2600元
  • 数显式果实硬度计 400-860-5168转4379
    YT-GY-4数显式果实硬度计　　仪器介绍：　　GY-4果实硬度计配备多种探头，新型力度 感应装置，用以测量苹果、梨、草莓、葡萄等果实的硬度。它适用于果树科研部门，果品公司，果树农场，大专院校等单位，对培育良种，收获储存，出口运输和加 工等果实硬度的检测，从而判断果实的成熟程度。该仪器体积小，重量轻，读数直观，携带方便，特别适用于现场检测。也可装配于配套专用测试机台上使用，提高 测试时的精度。　　YT-GY-4数显式果实硬度计功能特点：　　数据储存功能，可储存888个测试数据 　　峰值保持功能，保持峰值显示直至手动清零 　　数据输出功能，可将数据通过数据线输入电脑做各种分析 　　峰值自动解除功能，保持显示峰值1至9秒后自动解除 　　绿色环保，环保省电及保护本机设计，关机时间(10~90分钟)自由设定。　　技术参数：　　量程：1kg~50kg可选　　测量单位：牛顿/千克/磅，通过按钮可转换三种单位的数值　　误差：±0.5%　　输出接口：Rs 232 九孔插座 标配，或选配USB连接　　电源：充电电池 充电器(充电电压100∨～240∨)　　传感器结构：S型高精度传感器(内置式)　　工作温度：5℃～35℃　　运输温度：-10℃～60℃　　相对湿度：15%～80%RH　　工作环境：周围无震源及腐蚀性介质　　净重：1.5kg　　外形尺寸：230×66×36mm　　为了达到更稳定的实验结果可选配试样架。
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    厂商： 山东云唐智能科技有限公司
    品牌： 云唐/Yuntang
    型号： YT-GY-4
    价格： 4500元
  • 数显式果实硬度计 400-680-0997
    数显式果实硬度计介绍：GY-4数显果实硬度计配备多种探头，新型力度感应装置，用以测量苹果、梨、草莓、葡萄等果实的硬度。它适用于果树科研部门，果品公司，果树农场，大专院校等单位，对培育良种，收获储存，出口运输和加 工等果实硬度的检测，从而判断果实的成熟程度。该仪器体积小，重量轻，读数直观，携带方便，特别适用于现场检测。也可装配于配套专用测试机台上使用，提高测试时的精度。数显式果实硬度计功能特点：数据储存功能，可储存888个测试数据；峰值保持功能，保持峰值显示直至手动清零；数据输出功能，可将数据通过数据线输入电脑做各种分析；峰值自动解除功能，保持显示峰值1至9秒后自动解除；绿色环保，环保省电及保护本机设计，关机时间（10~90分钟）自由设定。水果硬度计技术参数：量程：1kg~50kg可选测量单位：牛顿/千克/磅，通过按钮可转换三种单位的数值误差：±0.5%输出接口：Rs 232 九孔插座 标配，或选配USB连接电源：充电电池 充电器（充电电压100∨～240∨）传感器结构：S型高精度传感器(内置式)工作温度：5℃～35℃运输温度：-10℃～60℃相对湿度：15％～80％RH工作环境：周围无震源及腐蚀性介质净重：1.5kg外形尺寸：230×66×36mm为了达到更稳定的实验结果可选配试样架。
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    厂商： 山东来因光电科技有限公司
    品牌： 来因科技/COMECAUSE
    型号： GY-4
    价格： 4350元
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  • 新拓仪器：超声一微波协同萃取法提取杜梨果实多糖
    摘要：目的 提取杜梨果实多糖，并测定其含量。方法 采用超声-微波协同萃取法和常规水浴提取杜梨果实多糖，并用蒽酮-硫酸比色法测定多糖含量。结果超声波-微波协同萃取法比较常规水浴法提取杜梨果实多糖效果更好，两种方法提取多糖的含量分别是13.91%和12.74%；葡萄糖浓度在25.51~100.6μg/ml范围内呈良好的线性关系，平均回收率为100.5%，RSD1.59%（n=5）。结论 超声-微波协同苹取法可作为杜梨果实多糖提取的首选方法，蒽酮-硫酸比色法测定多糖含量的方法准确，重复性好。
  • 新拓仪器：杜梨果实多糖提取方法及含量测定的研究
    摘　要: 分别采用超声波2微波协同萃取、微波、水浴及超声波4 种方法提取杜梨果实多糖,用蒽酮2硫酸比色法测定多糖的含量。结果表明,4 种提取方法存明显的差异,以超声波2微波协同萃取效果最佳,其后依次是微波、水浴及超声波。4 种方法提取下多糖的含量分别为13. 91 %、13. 56 %、12. 74 %和11. 06% ,葡萄糖浓度在25. 15～100. 6μg mL - 1范围内呈现良好的线性关系,平均回收率为100. 5 % ,RSD 为1. 59 %(n = 5) 。超声2微波协同萃取提取杜梨果实多糖的方法优于微波、水浴及超声波法提取,蒽酮2硫酸比色法测定多糖含量的方法准确,重复性好。
  • 脆肉梨果实成熟过程中质地性状的变化
    质地性状是梨果实品质的一个重要指标，也是判断果实成熟度的重要性状， 本研究采用食品物性分析仪对采前不同成熟度的梨果实进行质地性状测定和分析，明确在成熟过程中果实各部位质地性状的变化规律，旨在揭示不同品种间、同一果实不同部位间质地性状的差异，为梨适宜采收成熟度的确定提供理论依据。
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  • 探秘：近红外光谱技术如何判别果实成熟度？

    近红外技术的诞生在水果产业技术方面产生两大效益。一是技术的升级换代。例如，以往是破坏性检测水果糖度，而现在实现了无损检测。二是填补空白。例如，以前没有任何一项技术可以无损检测树上果实的糖度，现在却已实现。近红外技术判别果实成熟度是以往判别方法和技术的升级，此类研究本应与以往技术进行关联论述，但很少有人论及近红外的检测指标与以往方法和技术之间的关系，本文试图回答这个问题。这篇文章有两个关键词：果实成熟度和近红外技术。第一个关键词果实成熟度。不知从何时开始，果实的成熟期被划分为 3类：可采成熟期、食用成熟期和生理成熟期。特别是生理成熟期被认为是水果内部种子已充分成熟，此时的果肉已经开始腐烂变质，不宜食用[sup][1,2][/sup]。本人的认知与之相反，应该先是生理成熟期而非最后。例如，洋梨系列，先是生理成熟并采摘，放置十天半月后方能食用。鉴于目前有关果实成熟度的描述和解释以及定义尚未统一的现状，本人认为从发育-成熟-后熟-催熟方面的描述更加科学，故介绍如下。所谓成熟(maturation)，是指果实发育成原本的大小，成分充实，处于收获状态，即食或通过催熟等方式后食用。成熟的果实仍然挂在树上，会进一步后熟(ripening)，加速着色和果肉软化，变成全熟(fullripe)状态。另外，收获成熟的果实后，果实会继续进一步成熟，也就是催熟(postharvest ripening)，再变成适熟(eating ripe)，迎来食用时期[sup][3][/sup]，如图1所示。[align=center][img=,400,291]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/4994682d-4330-4561-9c06-9f5779eee88d.jpg[/img][/align][align=center]图1 果实发育不同阶段示意图[/align]之所以讨论这个问题是因为成熟度决定着采收期，也就是生理成熟程度。果实种类不同采收期和采收方式也不同。例如，无花果只能成熟一个采收一个，而苹果可以成熟一个采收一个，也可以一次性采收。前者是边判断树上单个苹果成熟度边收获的方法，主要用于高品质或附加值高的早熟、中熟品种的收获。而后者则是在一个时期内集中收获，如“富士”等晚熟品种就用这个方法[sup][4][/sup]。过去，果实一个个采收，或集中收获后进行成熟度分级只能凭借目视判别，常用果实色卡与果实表皮颜色和底色等表观现象进行对比。当然，还有经验法。果实成熟度的本质是果实内部成分不断发生着生化和质构的变化，评价指标因果实而异，如（表1）。[align=center][img=,400,369]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/080939d8-a2f0-4a5a-8d62-07e6818ea03e.jpg[/img][/align]众所周知，近红外技术依据上述表1部分指标可以实现挂在树上的每个果实成熟度的判别，也可在线逐一检测每个果实的成熟度。由此涉及到第二个关键词，近红外技术。有关近红外技术判别果实成熟度的论文很多，绝大多数都是把评价指标与[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]直接关联进行建模分析，并未与现有评价体系进行呼应。近红外技术在判别果实成熟度方面是替代以往经验法或色卡比对法，是技术升级换代，并非填补空白。经过本人的努力，只检索到山根崇嘉[sup][5][/sup]和阪本大輔[sup][6][/sup]的论文中，总结归纳了果皮叶绿素与淀粉指数(starch index)、果皮底色（ground color）之间存在着相关关系，证明可以通过近红外技术检测果皮叶绿素含量判别果实成熟度的内涵。特此简述如下。山根等人利用近红外专用检测仪（おいし果，千代田電子工業（株））检测水果内部品质，针对丰水、幸水和秋月梨三种日系梨采集果实650～740 nm 的漫反射光谱，PLS建模得到果皮叶绿素预测值与实测值高度相关的结论，如图2所示。[align=center][img=,400,429]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/712d4d21-fbc2-4ba8-89aa-f2ed9887dcf4.jpg[/img][/align][align=center]图2 果皮叶绿素含量实测值与计算值的关系(2016年产)（左图） [/align][align=center]图3 用2017年“幸水”模型，验证2016年各品种叶绿素含量（右图）[/align]同时，作者还进行了叶绿素含量实测值和果皮底色之间的相关分析，如图4所示，并得出4个关系式。混合(粗实线) y = 0.0383 (x - 11.8825)[sup]2[/sup]+ 0.4274 (r[sup]2[/sup] = 0.944)幸水(实线) y = 0.0364 (x - 12.2582)[sup]2[/sup]+ 0.2770 (r[sup]2[/sup] = 0.937)丰水(短虚线) y = 0.0369 (x - 11.8198)[sup]2[/sup]+ 0.5599 (r[sup]2[/sup] = 0.953)秋月(长虚线) y = 0.0345 (x - 13.1957)[sup]2[/sup] - 0.0587 (r[sup]2[/sup] = 0.949)[align=center][img=,400,346]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/3436d70c-fd33-4687-b617-22a3ab7b718d.jpg[/img][/align][align=center]图4 叶绿素含量实测值与果皮底色关系[/align]由此可知，通过近红外技术检测日系梨果皮叶绿素含量就能替代现有果实色卡比对方法，实现无损判别梨果实的成熟度。除了上述两个关键词之外，特别值得一提的是果皮叶绿素的实测方法。叶绿素提取的方法很多，主要包括二甲基亚矾(DMSO)法、丙酮乙醇水混合液法、丙酮乙醇混合液法、创性传感检测法和无损预测法等，这些方法各有优势，且主要集中在叶片上。对梨果皮中的叶绿素的提取与含量测定已有相关报道，但研究结果中果皮的色素含量有较大差异，且不稳定[sup][7][/sup]。尤其是日系梨果皮表面被软木层（cork layer）所覆盖，必须去除软木层露出果皮方能取样测量果皮叶绿素。山根等人根据Porra(1989)的方法测定叶绿素含量[8]。首先对拟采样部位的软木层用透明胶带稍用力按压后再撕下来，以此反复至完全去除，就不会损伤露出表面。采样部位的果皮(已除去软木层)用陶瓷刀(CP-99，京瓷(株))将果皮剥至一定厚度(1.7 ~ 1.8 mm)，制成直径12mm的圆片果皮备用。然后在圆片果皮中央切出一处刀口，浸泡在1mL的N,N二甲基甲酰胺中，放置在约4°C的阴暗处24小时，提取。从提取液中取出果皮后，用5000 g进行3分钟的离心分离(CF15RX，(株)日立制作所)，用分光光度计(Bio spect -1600，(株)岛津制作所)测量澄清液646. 8nm，663.8 nm，以及没有叶绿素吸光的750.0 nm的吸光度作为悬浊度基线，来求得含量。叶绿素含量计算公式：叶绿素(a+b)含量(μgmL[sup]-1[/sup]) = 17.67 (A[sub]646.8[/sub] - A750.0) + 7.12 (A[sub]663.8[/sub] - A[sub]750.0[/sub])A：表示各波长的吸光度。除去软木层后，为了防止果皮褐变，需要进行一系列尽可能快的操作，同时，为了防止叶绿素的光分解，将提取液放入遮光箱，一直保管到测量结束。要想获得准确的近红外模型预测值，不但要注重光谱采集、预处理以及建模方法，还应同等重视实测值的正确获取，因为近红外的预测值精度永远不会超过实测值的精度。阪本等人针对6种苹果也进行了与山根等人研究思路非常类似的实验。不同的是评价指标，苹果除了果皮底色以外，还增加了淀粉指数。这里只以大家熟悉的富士苹果为例进行介绍和说明。由图5可知，富士苹果叶绿素的实测值与预测值相关系数高达r[sup]2[/sup]=0.967。叶绿素实测值与果皮底色和淀粉指数均呈曲线相关（图7，8）。同样，该实验说明通过近红外技术检测苹果果皮叶绿素含量可以替代现有经验法、果实色卡比对法、淀粉指数法，实现树上和在线无损检测判别果实的成熟度。[align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/ba36bcf2-0fe8-4f77-9218-21de823621fe.jpg[/img][/align][align=center]图5 富士苹果果皮叶绿素实测值与预测值之间的关系（2018年）[/align][align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/df29a190-95ed-4a72-a5dd-1af2e12503f9.jpg[/img][/align][align=center]图6 用2018年“北郎”模型预测2019年富士苹果的实测值与预测值的关系[/align][align=center][img=,400,393]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/bfc8a38c-31c4-43b8-9db1-9d7b47bda7cd.jpg[/img][/align][align=center]图7 富士苹果叶绿素实测值与果皮底色之间的关系[/align][align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/f89b531b-ff93-46e7-8785-640277e69640.jpg[/img][/align][align=center]图8 富士苹果实测叶绿素值与淀粉指数的关系[/align]综上所述，近红外技术检测所用的指标也许直接或间接与果实成熟度相关，该指标若能与以往方法或技术涉及的指标具有相关性，则可证明近红外技术可用于果实成熟度的判别。本文内容纯属个人思考和观点，受水平和能力所限，尚存诸多未尽事宜，仅供参考。参考文献：［1］孙梦梦，鞠皓，姜洪喆，等。水果成熟度无损检测技术研究进展［J］.食品与发酵工业，2023,49(17):354-362［2］黎丽莎等：近红外无损检测技术在水果成熟度判别中的应用研究，华东交通大学学报，Vol.38 No.6Dec.,2021［3］[url=https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=2631078&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https://search.rakuten.co.jp/search/mall/%E6%9E%9C%E6%A8%B9%E5%9C%92%E8%8A%B8%E5%AD%A6%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E/?f=1&grp=product]果樹園芸学の基礎／伴野潔／山田寿／平智[/url]［4］石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf［5］山根崇嘉等，ニホンナシにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．18 (3)：253–258．2019［6］阪本大輔等，リンゴにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．20 (1)：73–78．2021［7］吴悦菊等，梨果皮色素含量的测定方法研究，中国农学通报 2023,39(28):119-125［8］Porra, R. J., W. A. Thompson and P. E. Kriedemann. 1989. Determination of accurate extinction coefficients and simul taneous equations for assaying chlorophylls a and b extracted with for different solvents: verification of concentration of chlorophyll standards by atomic absorption spectroscopy.Biochim. Biophys. Acta 975: 384–394.[align=right][font=none][color=#333333]（文章来源：中国农业大学 韩东海教授）[/color][/font][/align][来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

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    近红外技术的诞生在水果产业技术方面产生两大效益。一是技术的升级换代。例如，以往是破坏性检测水果糖度，而现在实现了无损检测。二是填补空白。例如，以前没有任何一项技术可以无损检测树上果实的糖度，现在却已实现。近红外技术判别果实成熟度是以往判别方法和技术的升级，此类研究本应与以往技术进行关联论述，但很少有人论及近红外的检测指标与以往方法和技术之间的关系，本文试图回答这个问题。这篇文章有两个关键词：果实成熟度和近红外技术。第一个关键词果实成熟度。不知从何时开始，果实的成熟期被划分为 3类：可采成熟期、食用成熟期和生理成熟期。特别是生理成熟期被认为是水果内部种子已充分成熟，此时的果肉已经开始腐烂变质，不宜食用[1,2]。本人的认知与之相反，应该先是生理成熟期而非最后。例如，洋梨系列，先是生理成熟并采摘，放置十天半月后方能食用。鉴于目前有关果实成熟度的描述和解释以及定义尚未统一的现状，本人认为从发育-成熟-后熟-催熟方面的描述更加科学，故介绍如下。所谓成熟(maturation)，是指果实发育成原本的大小，成分充实，处于收获状态，即食或通过催熟等方式后食用。成熟的果实仍然挂在树上，会进一步后熟(ripening)，加速着色和果肉软化，变成全熟(fullripe)状态。另外，收获成熟的果实后，果实会继续进一步成熟，也就是催熟(postharvest ripening)，再变成适熟(eating ripe)，迎来食用时期[3]，如图1所示。图1 果实发育不同阶段示意图之所以讨论这个问题是因为成熟度决定着采收期，也就是生理成熟程度。果实种类不同采收期和采收方式也不同。例如，无花果只能成熟一个采收一个，而苹果可以成熟一个采收一个，也可以一次性采收。前者是边判断树上单个苹果成熟度边收获的方法，主要用于高品质或附加值高的早熟、中熟品种的收获。而后者则是在一个时期内集中收获，如“富士”等晚熟品种就用这个方法[4]。过去，果实一个个采收，或集中收获后进行成熟度分级只能凭借目视判别，常用果实色卡与果实表皮颜色和底色等表观现象进行对比。当然，还有经验法。果实成熟度的本质是果实内部成分不断发生着生化和质构的变化，评价指标因果实而异，如（表1）。众所周知，近红外技术依据上述表1部分指标可以实现挂在树上的每个果实成熟度的判别，也可在线逐一检测每个果实的成熟度。由此涉及到第二个关键词，近红外技术。有关近红外技术判别果实成熟度的论文很多，绝大多数都是把评价指标与近红外光谱直接关联进行建模分析，并未与现有评价体系进行呼应。近红外技术在判别果实成熟度方面是替代以往经验法或色卡比对法，是技术升级换代，并非填补空白。经过本人的努力，只检索到山根崇嘉[5]和阪本大輔[6]的论文中，总结归纳了果皮叶绿素与淀粉指数(starch index)、果皮底色（ground color）之间存在着相关关系，证明可以通过近红外技术检测果皮叶绿素含量判别果实成熟度的内涵。特此简述如下。山根等人利用近红外专用检测仪（おいし果，千代田電子工業（株））检测水果内部品质，针对丰水、幸水和秋月梨三种日系梨采集果实650～740 nm 的漫反射光谱，PLS建模得到果皮叶绿素预测值与实测值高度相关的结论，如图2所示。图2 果皮叶绿素含量实测值与计算值的关系(2016年产)（左图） 图3 用2017年“幸水”模型，验证2016年各品种叶绿素含量（右图）同时，作者还进行了叶绿素含量实测值和果皮底色之间的相关分析，如图4所示，并得出4个关系式。混合(粗实线) y = 0.0383 (x - 11.8825)2+ 0.4274 (r2 = 0.944)幸水(实线) y = 0.0364 (x - 12.2582)2+ 0.2770 (r2 = 0.937)丰水(短虚线) y = 0.0369 (x - 11.8198)2+ 0.5599 (r2 = 0.953)秋月(长虚线) y = 0.0345 (x - 13.1957)2 - 0.0587 (r2 = 0.949)图4 叶绿素含量实测值与果皮底色关系由此可知，通过近红外技术检测日系梨果皮叶绿素含量就能替代现有果实色卡比对方法，实现无损判别梨果实的成熟度。除了上述两个关键词之外，特别值得一提的是果皮叶绿素的实测方法。叶绿素提取的方法很多，主要包括二甲基亚矾(DMSO)法、丙酮乙醇水混合液法、丙酮乙醇混合液法、创性传感检测法和无损预测法等，这些方法各有优势，且主要集中在叶片上。对梨果皮中的叶绿素的提取与含量测定已有相关报道，但研究结果中果皮的色素含量有较大差异，且不稳定[7]。尤其是日系梨果皮表面被软木层（cork layer）所覆盖，必须去除软木层露出果皮方能取样测量果皮叶绿素。山根等人根据Porra(1989)的方法测定叶绿素含量[8]。首先对拟采样部位的软木层用透明胶带稍用力按压后再撕下来，以此反复至完全去除，就不会损伤露出表面。采样部位的果皮(已除去软木层)用陶瓷刀(CP-99，京瓷(株))将果皮剥至一定厚度(1.7 ~ 1.8 mm)，制成直径12mm的圆片果皮备用。然后在圆片果皮中央切出一处刀口，浸泡在1mL的N,N二甲基甲酰胺中，放置在约4°C的阴暗处24小时，提取。从提取液中取出果皮后，用5000 g进行3分钟的离心分离(CF15RX，(株)日立制作所)，用分光光度计(Bio spect -1600，(株)岛津制作所)测量澄清液646. 8nm，663.8 nm，以及没有叶绿素吸光的750.0 nm的吸光度作为悬浊度基线，来求得含量。叶绿素含量计算公式：叶绿素(a+b)含量(μgmL-1) = 17.67 (A646.8 - A750.0) + 7.12 (A663.8 - A750.0)A：表示各波长的吸光度。除去软木层后，为了防止果皮褐变，需要进行一系列尽可能快的操作，同时，为了防止叶绿素的光分解，将提取液放入遮光箱，一直保管到测量结束。要想获得准确的近红外模型预测值，不但要注重光谱采集、预处理以及建模方法，还应同等重视实测值的正确获取，因为近红外的预测值精度永远不会超过实测值的精度。阪本等人针对6种苹果也进行了与山根等人研究思路非常类似的实验。不同的是评价指标，苹果除了果皮底色以外，还增加了淀粉指数。这里只以大家熟悉的富士苹果为例进行介绍和说明。由图5可知，富士苹果叶绿素的实测值与预测值相关系数高达r2=0.967。叶绿素实测值与果皮底色和淀粉指数均呈曲线相关（图7，8）。同样，该实验说明通过近红外技术检测苹果果皮叶绿素含量可以替代现有经验法、果实色卡比对法、淀粉指数法，实现树上和在线无损检测判别果实的成熟度。图5 富士苹果果皮叶绿素实测值与预测值之间的关系（2018年）图6 用2018年“北郎”模型预测2019年富士苹果的实测值与预测值的关系图7 富士苹果叶绿素实测值与果皮底色之间的关系图8 富士苹果实测叶绿素值与淀粉指数的关系综上所述，近红外技术检测所用的指标也许直接或间接与果实成熟度相关，该指标若能与以往方法或技术涉及的指标具有相关性，则可证明近红外技术可用于果实成熟度的判别。本文内容纯属个人思考和观点，受水平和能力所限，尚存诸多未尽事宜，仅供参考。参考文献：［1］孙梦梦，鞠皓，姜洪喆，等。水果成熟度无损检测技术研究进展［J］.食品与发酵工业，2023,49(17):354-362［2］黎丽莎等：近红外无损检测技术在水果成熟度判别中的应用研究，华东交通大学学报，Vol.38 No.6Dec.,2021［3］果樹園芸学の基礎／伴野潔／山田寿／平智 ［4］石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf［5］山根崇嘉等，ニホンナシにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．18 (3)：253–258．2019［6］阪本大輔等，リンゴにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．20 (1)：73–78．2021［7］吴悦菊等，梨果皮色素含量的测定方法研究，中国农学通报 2023,39(28):119-125［8］Porra, R. J., W. A. Thompson and P. E. Kriedemann. 1989. Determination of accurate extinction coefficients and simul taneous equations for assaying chlorophylls a and b extracted with for different solvents: verification of concentration of chlorophyll standards by atomic absorption spectroscopy.Biochim. Biophys. Acta 975: 384–394.（文章来源：中国农业大学 韩东海教授）
    时间： 2024-02-21
    作者： isa
  • 日本取消对中国产山椒的果实中黄曲霉毒素的强化监控检查
    2013年6月14日，日本厚生劳动省医药食品局食品安全部监视安全课发布食安输发0614第17号：取消对中国产山椒的果实中黄曲霉毒素的强化监控检查。 　　根据2013年度进口食品等的监控检查计划，按2013年3月29日发布的食安输发0329第3号(最终修正：2013年6月13日发布的食安输发0613第5号)，对食品实施监控检查。此次，根据过去一年的检查结果，取消对中国产山椒的果实中黄曲霉毒素的强化监控检查。同时，取消对危地马拉产芝麻籽中吡虫啉、泰国产未成熟豌豆中四氟醚唑和假蒟中吡氟氯禾灵的强化监控检查。
    时间： 2013-07-25
    作者： 杨改霞
  • 慧荣和携毒理实验仪器参加2023年中国毒理学会第十次全国毒理学大会
    新年伊始，万象更新，由中国毒理学会主办、南方医科大学和珠海南医大生物医药公共服务平台有限公司承办的中国毒理学会第十次全国毒理学大会于2023年4月8日-11日在广东省珠海国际会展中心顺利召开。本次大会是中国毒理学会举办的规模最大的线下全国大会，也是团结抗疫3年来全国毒理学科技工作者的一次现场面对面交流盛会。大会紧紧围绕毒理科学前沿热点和国家大健康战略的重大需求，邀请了多位毒理学界两院院士、杰出学者出席并作主题报告，众多一线青年科技踊跃报名参会分享最新研究进展。大会设置主旨报告主会场和7个专题分会场，20余个毒理学热点专题在大会期间作充分研讨。北京慧荣和科技有限公司作为本次大会的金牌赞助厂商、呼吸毒理学专业委员会挂靠单位参加本次大会。我司展示了数十款毒理实验仪器，其中有大动物口鼻吸入暴露系统、小动物口鼻吸入暴露系统、气液式细胞暴露系统、全自动AMES仪、微核染色体畸变图像自动分析系统、新一代药用圆盘撞击器与呼吸模拟器、全自动QuECHERS实验仪、各类气溶胶发生器等。大会期间，科技委员会主席马璟老师等人到我司展位参观了我司展示的多款仪器，并对我司多年来在毒理实验仪器领域取得的突破表达了高度认可。此次参展的仪器同时也吸引了众多老师前来参观了解。作为中国毒理学会理事单位和中国毒理学会呼吸毒理专业委员会挂靠单位，我们北京慧荣和科技有限公司一直以来致力于推动气溶胶与健康领域内的学术交流，以研发、生产世界一流毒理实验仪器为目标。最后祝本次大会圆满召开，欢迎对我司实验仪器感兴趣的各位老师来电咨询！
    时间： 2023-04-17
    作者： 慧荣和
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