Rapid and Simultaneous Measurement of Fat and Moisture Contents in Pork by Low-Field Nuclear Magnetic Resonance

水分 重复性 化学 水溶液 萃取(化学) 再现性 含水量 色谱法 分析化学(期刊) T2弛豫 材料科学 磁共振成像 有机化学 医学 岩土工程 工程类 放射科
作者
Shuyue Tang,Yuhui Zhang,Wusun Li,Xiaoyan Tang,Xin‐Yuan Huang
出处
期刊:Foods [MDPI AG]
卷期号:12 (1): 147-147 被引量:6
标识
DOI:10.3390/foods12010147
摘要

In order to improve the efficiency of Soxhlet extraction and oven drying, low-field nuclear magnetic resonance (LF-NMR) technology was used to detect fat and moisture contents in pork. The transverse relaxation time (T2) distribution curves were constructed by Carr−Purcell−Meiboom−Gill (CPMG) experiments. In addition, the optimal conditions of adding MnCl2 aqueous solution was explored to separate water and fat signal peaks. Finally, the reliability of this method for the determination of fat and moisture contents in pork was verified. The present study showed that adding 1.5 mL of 20% MnCl2 aqueous solution solution at 50 °C can isolate and obtain a stable peak of fat. The lard and 0.85% MnCl2 aqueous solution were used as the standards for fat and moisture measurements, respectively, and calibration curves with R2 = 0.9999 were obtained. In addition, the repeatability and reproducibility of this method were 1.71~3.10%. There was a significant correlation (p < 0.05) between the LF-NMR method and the conventional methods (Soxhlet extraction and oven drying), and the R2 was 0.9987 and 0.9207 for fat and moisture, respectively. All the results proved that LF-NMR could determine fat and moisture contents in pork rapidly and simultaneously.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
ATAYA发布了新的文献求助10
3秒前
星瑆心发布了新的文献求助10
3秒前
Lazarus_x完成签到,获得积分10
4秒前
whm发布了新的文献求助10
5秒前
豆dou发布了新的文献求助10
7秒前
旭日东升完成签到 ,获得积分10
8秒前
yyyyou完成签到,获得积分10
9秒前
科研通AI5应助xlj采纳,获得10
11秒前
Jenny应助WZ0904采纳,获得10
11秒前
弘一完成签到,获得积分10
11秒前
郑zhenglanyou完成签到 ,获得积分10
12秒前
14秒前
忧子忘完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
foreverchoi完成签到,获得积分10
15秒前
HH完成签到,获得积分20
15秒前
16秒前
whm完成签到,获得积分10
16秒前
18秒前
邬傥完成签到,获得积分10
19秒前
tomato应助执着采纳,获得20
20秒前
大方嵩发布了新的文献求助10
20秒前
梓ccc完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
求助发布了新的文献求助10
21秒前
风雨1210发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
22秒前
小梁要加油完成签到,获得积分20
22秒前
Alpha发布了新的文献求助10
23秒前
刘鹏宇发布了新的文献求助10
24秒前
zhangscience完成签到,获得积分10
24秒前
可爱的函函应助若狂采纳,获得10
25秒前
小蘑菇应助阿美采纳,获得30
25秒前
科研通AI2S应助机智小虾米采纳,获得10
26秒前
充电宝应助Xx.采纳,获得10
27秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527961
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108159
关于积分的说明 9287825
捐赠科研通 2805882
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540070
邀请新用户注册赠送积分活动 716926
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709808