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基于高通量测序的食用香辛料宏条形码表征识别研究
结题报告
批准号:
31701701
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
24.0 万元
负责人:
邢冉冉
学科分类:
C2008.食品质量与安全检测
结题年份:
2020
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
韩建勋、杨艳歌、胡冉冉
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中文摘要
受经济利益的驱动,市场上食用香辛料以次充好、以假乱真的现象屡见不鲜,严重影响了经济市场运行以及食品质量和安全监管。然而,由于现有的食用香辛料表征识别技术严重滞后,迫切需要研究一种高通量、高准确性、高质量的食用香辛料表征识别系统来满足目前的市场需求。. 本项目以基于高通量测序的宏条形码技术(metabarcoding)为工具,开展食用香辛料的表征识别研究。研究内容包括:(1)研究适用于食用香辛料表征识别的宏条形码技术操作流程并建立最优操作方案;(2)研究并开发配套的全自动生物信息学分析流程;(3)整合优化宏条形码技术体系,并在此基础上,进行实际样品的分析。本项目旨在建立一套易操作、低成本、高灵敏度、高通量的食用香辛料表征识别体系,以期为食用香辛料的真伪鉴别、种类鉴定、品质评价、溯源检测等提供理论依据和技术支撑,并为以后类似的工作树立可参考的规范准则。
英文摘要
Recently, economically motivated adulteration of edible spices are common occurrences, seriously affecting the economic market operation as well as food quality and safety supervision. However, due to the limitation of current identification and characterization technologies of edible spices, the development of a high-throughput, high-accuracy and high-quality system for identification and characterization of edible spices is highly desirable to the requirements of current market..Present study conducted to use high-throughput sequencing-based metabarcoding as a tool to carry out of identification and characterization of edible spices. The main research contents includes: (1) To investigate the operation process of identification and characterization of edible spices based on metabarcoding and provide the optimal operation plan; (2) To investigate and establish a fully automated bioinformatics analysis process; (3) To integrate and optimize the operation system, and operate real samples analysis. The ultimate goal of this project is to establish an easy operating, low cost and high sensitivity system for identification and characterization of edible spices. The result of this study may offer a theoretical basis and technical support for authenticity identification, species identification, quality evaluation and traceability detection of edible spices, as well as provide a reference for future similar works.
受经济利益的驱动,市场上食用香辛料以次充好、以假乱真的现象屡见不鲜,严重影响了经济市场运行以及食品质量和安全监管。然而,由于现有的食用香辛料表征识别技术严重滞后,迫切需要研究一种高通量、高准确性、高质量的食用香辛料表征识别系统来满足目前的市场需求。.本项目以基于高通量测序的宏条形码技术为工具,以我国最常使用的调味品五香粉作为研究对象,开展食用香辛料的表征识别研究。研究内容及结果如下:.(1)基因组DNA提取方法研究.针对五香粉原材料,比较了改良CTAB法、SDS-CTAB法和4种商业试剂盒的DNA提取效果,最终确定将TIANGEN植物基因组DNA提取试剂盒作为食用香辛料基因组DNA提取的优选方法。.(2)DNA条形码序列的筛选与鉴定研究.基于Sanger测序,比较了ITS2、rbcL、trnL(UAA)、trnL(P6 Loop)、psbA-trnH 等5个DNA条形码片段对19种五香粉原材料和3种常见掺假物的物种鉴别能力。结果表明,ITS2+psbA-trnH条形码组合可提高物种鉴别能力,成功鉴别出本研究中的所有五香粉原材料和掺假物。.(3)基于高通量测序的宏条形码技术进行五香粉中物种成分鉴别研究.按照一定比例配制12组真实五香粉和掺假五香粉,利用ITS2和psbA-trnH基因的短片段作为分子标记,建立了基于DNA宏条形码技术的五香粉中物种成分鉴别体系。可准确鉴别出已知五香粉混合物中的所有植物物种,可鉴定出1%的掺假物。.(4)市售五香粉样品的鉴别应用研究.应用本研究建立的方法对8份市售五香粉的物种成分进行分析,发现8份样品中均检测到外来植物源性成分。.本研究建立的DNA宏条形码技术可用于五香粉物种成分的鉴别,为食用香辛料产业的市场监管提供技术支撑。
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DOI:--
发表时间:2020
期刊:食品科学
影响因子:--
作者:周梦月;邢冉冉;王楠;葛毅强;陈颖
通讯作者:陈颖
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