食品安全检测新方法

本书介绍了食品安全检测领域最近几年国内外出现的一些新的技术和手段，在检测模式方面，智能手机的使用以及在检测数据方面的应用中大数据概念的运用也有提及。本书由来自厦门大学、集美大学、武夷学院、厦门华夏学院等院校的多位长期从事食品安全检测的专家和研究人员共同撰写。

第1章 水产品中生物胺及其检测方法
1.1 生物胺
1.1.1 生物胺的种类和结构
1.1.2 生物胺的生理作用
1.1.3 生物胺的毒性
1.1.4 生物胺的产生和降解
1.1.5 水产品中生物胺的限量标准
1.2 生物胺检测样品的前处理方法
1.2.1 液液萃取及液液微萃取
1.2.2 固相萃取及固相微萃取
1.2.3 基质辅助固相分散萃取
l.3 生物胺的检测方法
1.3.1 光谱法
1 3.2 色谱法
1.3.3 毛细管电泳法
1.3.4 生物传感器法
1.3.5 酶联免疫吸附法
1.4 水产品中生物胺的研究进展
1.4.1 水产品新鲜度与生物胺含量
1.4.2 水产品加工、贮藏过程中生物胺的产生
1.5 水产品生物胺产胺菌的分离与鉴定
第2章 固相微萃取技术在食品安全检测中的应用
2.1 固相萃取技术
2.2 固相微萃取技术
2.2.1 固相微萃取的基本原理
2.2.2 固相微萃取装置和萃取方式
2.2.3 固相微萃取技术的影响因紊
2.3 固相微萃取技术在食品安全检测中的应用
2.3.1 在农药残留检测方面的应用
2.3.2 在食品中其他有机污染物检测方面的应用
2.3.3 在食品包装材料检测方面的应用
2.3.4 其他应用
第3章 新型荧光传感材料在食品安全检测中的应用
3.1 荧光材料概述
3.1.1 荧光分析法概述
3.1.2 新型荧光纳米传感材料量子点
3.2 新型荧光纳米传感材料――石墨烯量子点
3.2.1 石墨烯量子点概述
3.2.2 石墨烯量子点性质
3.23 石墨烯量子点的制备方法
3.3 新型荧光纳米传感材料g-C3N4
3.3.1 概述
3.3.2 g-C3N4纳米传感材料的性质
3.3.3 g-C3N4纳米材料的制备方法
3.4 荧光纳米传感在食品安全检测中的应用
3.4.1 食品中微生物污染的检测
3.4.2 食品掺杂和化学性污染的检测
3.43 荧光量子点应用于食品成分的分析检测
3.4.4 展望
第4章 表面增强拉曼光谱技术在食品安全检测中的应用
4.1 拉曼光谱
4.2 表面增强拉曼光谱
4.2.1 SERS简介
4.2.2 SERs的机理
4.3 SERS活性基底
4.3.1 一维SERS纳米材料
4.3.2 二维SERS纳米材料
4.3.3 三维SERs纳米材料
4.4 SERS定量分析基础
4.4.1 内标校正
4.4.2 数据分析校正
4.5 SERS技术在食品安全检测中的应用
4.5.1 添加剂检测及非法添加物检测
4.5.2 病源菌检测
4.5.3 农药残留检测
4.5.4 其他方面
4.6 SERS的应用
第5章 电致化学发光技术在食品安全检测中的应用研究
5.1 电致化学发光简介
5.1.1 电致化学发光的发展概况
5.1.2 电致化学发光的基本原理
5.1.3 电致化学发光的实验装置
5.1.4 电致化学发光的特点
5.2 电致化学发光技术在食品安全检测中的应用
5.2.1 电致化学发光法检测农兽药残留
5.2.2 电致化学发光法检测违禁添加物
5.3 总结
第6章 氧气对食品品质的影响及传感检测
6.1 氧气对食品品质的影响
6.1.1 氧气对食品营养成分(营养价值)的影响
6.1.2 氧气对食品品貌风味(感官品质)的影响
6.2 氧气对食品品质影响的机理
6.2.1 脂类氧化的机理
6.2.2 蛋白质氧化的机理
6.3 氧气的检测方法
6.3.1 电化学氧气传感器
6.3.2 光学氧气传感器
6.4 氧气的可视化传感
6.4.1 比色式氧传感器
6.4.2 比率式荧光氧传感
6.4.3 商品化的氧气可视化传感器
6.5 氧气的智能包装材料
6.5.1 气体指示剂
6.5.2 气调包装MAP
第7章 智能手机在食品安全检测中的应用
7.1 基于智能手机的设备
7.1.1 智能手机作为检测器
7.1.2 智能手机作为程序控制和成像设备
7.13 商品化的智能手机设备
7.2 基于智能手机的食品安全检测方法
7.2.1 实验室智能手机生物传感器
7.2.2 基于光谱学的小型智能手机传感设备
7.3 智能手机食品检测设备新兴市场
7.4 总结与展望
第8章 大数据在食品安全快速检测中的研究与应用
8.1 大数据简介
8.2 大数据在食品安全检测中的应用
8.2.1 食品安全中的数据采集
8.2.2 数据存储和管理
8.2.3 数据分析与挖掘
8.2.4 数据展现与应用
8.3 食品安全方面的大数据举例
8.3.1 在我国的应用
8.3.2 农业链和食品供应链
8.3.3 暴发和来源鉴定
8.3.4 用其他的数据源识别疫情
8.4 大数据在食品安全方面的应用未来
8.5 结论