Armenian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Agricultural and Food Chemistry 2020-Jun

Detection of Peanut Adulteration in Food Samples by Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
Caroline Schmitt
Tim Bastek
Alina Stelzer
Tobias Schneider
Markus Fischer
Thomas Hackl

Հիմնաբառեր

Վերացական

The addition of cheap and also readily available raw materials, such as peanut powder, to visually and chemically similar matrices is a common problem in the food industry. When peanuts are used as an adulterant, there is an additional risk of potential health hazard to consumers as a result of allergy-induced anaphylaxis. In this study, different series of peanut admixtures to visually similar food products, such as powdered hazelnuts, almonds, and walnuts, were prepared and analyzed by 1H nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. For identification, an isolated signal at 3.05 ppm in the 1H NMR spectrum of polar peanut extract was used as an indicator of peanut adulteration. The chemical marker was identified as (2S,4R)-N-methyl-4-hydroxy-l-proline by resynthesis of the compound and used as an internal standard. The signal-to-noise ratio and the integral of the signal of the marker can both be used to detect peanut impurities. Overall, an approximate limit of detection of 4% admixtures of peanut in various food products was determined using a 400 MHz spectrometer. With regard to food fraud, we present a viable screening method for detection of economic-relevant peanut adulteration.

Keywords: NMR spectroscopy; adulteration; metabolomics; peanut.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge