1.欢乐游这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【69174242】

2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【69174242】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

大米的主要成分包括淀粉、脂质、蛋白质等，其在储藏过程中，由于自身呼吸作用及微生物代谢，内部将发生诸多生理生化反应，包括脂质分解、蛋白质氧化、脂质-淀粉复合物形成等，影响大米整体风味。大米脂肪酸值、水分含量以及白度值（WI）是衡量大米品质的关键指标，此外，脂肪酸、醇类、醛类等物质能够与淀粉形成复合物，综合影响大米整体风味。

风味是大米的关键品质之一，大米整体风味由多种VOCs共同组成，主要包括醛类、酮类、醇类、酯类、酚类、吡嗪类和嘧啶类等。现有食品风味分析设备包括：气相色谱-质谱（GC-MS）联用、电子鼻（E-nose）、气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）等。傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术能够快速识别分子官能团，表征大米主要成分中官能团的变化。

广西科技大学生物与化学工程学院的李海瑜、韦紫玉、陈通*等以大米为研究对象，采用HS-SPME-GC-MS技术分析大米霉变过程VOCs的变化，并结合FTIR探讨大米淀粉结构的变化，从而揭示大米内部组分的变化规律。通过对比常规理化指标和无损检测方法的聚类效果，利用多源信息融合技术构建OPLS-DA模型，并与单一技术的模型判别效果进行比较，以期实现大米霉变过程阶段品质的快速、准确、高效判别。

如图1A所示，0～8 d内大米水分含量发生波动变化，在10 d附近水分达到平衡，20 d后水分含量显著上升（P＜0.05）。这是因为外界环境的相对湿度较高，吸附作用大于解吸作用，大米吸收环境水分导致含水量增加，而含水量减少的原因可能是高湿环境会促进大米内部生命活动导致，同时，高温也会加速水分的蒸发。大米与外界环境经过一段时间交换水分后，10～20 d内的水分含量无显著差异，说明该阶段大米的水分含量处于动态平衡。后期随着样品制备时间的延长，大米的水分含量反而显著增加（P＜0.05），可能是霉菌产生的代谢水滞留在大米中所导致。

如图1B所示，随着储藏时间延长，脂肪酸值整体呈先增加后减少的变化趋势。产生该现象的原因可能为大米在高温高湿环境下随着存放时间的延长，脂质发生氧化和水解反应产生游离脂肪酸，同时较高温度能够促进微生物分泌更多的脂肪酶，导致脂肪酸值增加速度加快，而脂肪酸值越大表明大米劣变程度越高；此外，随着时间进一步延长，脂肪酸值反而下降，可能是因为后期微生物能够利用脂肪酸进行自身代谢。

如图1C所示，大米WI呈逐渐减小趋势，这是因为脂肪酸氧化生成的羰基化合物能够进一步诱导蛋白质氧化，导致大米表面发黄、色泽暗淡。此外，高温高湿的环境条件适宜霉菌生长，霉菌代谢产生的色素也会加剧大米变色，外观品质下降。由图2可知，随着存放时间的延长，大米的色泽愈发暗淡，整体黄变程度加剧，在14 d时大米表面开始出现霉点（图2红色区域），这可能是因为高温高湿条件加速了蛋白质氧化及霉菌生长，使大米外观品质在较短时间内发生明显变化。

理化指标能够准确反映大米品质的变化，以大米样品的水分含量、脂肪酸值、WI作三维散点图，以便观察不同时间大米样品在空间中的分布，结果如图3A所示。大米样品空间分布可大致划分大米品质变化阶段，样品划分区域分别为0～4、6～16、18～20 d和22 d。为进一步探究大米霉变过程品质是否存在阶段变化，基于大米霉变过程的理化指标，通过层次聚类方法构建聚类树状图，结果见图3B。当欧氏距离为0.6时（图3B红色虚线），不同时间大米样品品质被分为3 个阶段，其阶段品质在6 d时发生显著变化，结合上述理化指标结果可知，6～20 d内大米生化反应剧烈导致品质显著降低，在22 d时进入霉变阶段。当减小欧氏距离以便进一步细分阶段变化时，早期不同样品（如0～4 d）之间的储藏时间则存在不连续性，不能实现早期阶段品质的划分。由此可知，高温高湿环境下大米在短期存放内其品质存在一定的差异性且具有阶段性，这为后期快速无损判别其阶段品质提供了应用基础。

高温高湿条件下，霉菌可利用大米的营养物质进行生长繁殖，进而导致大米发生霉变。在35 ℃、80%相对湿度的环境条件下，大米样品的霉菌总数变化如图4所示，菌落数整体呈增长趋势，0 d大米的霉菌总数接近于0 CFU/g，在12 d时大米霉菌菌落数变化显著，说明此时霉菌生长繁殖活跃，到了第22天时，霉菌菌落数再次激增，达到了1 400 CFU/g，这种激增是判断大米发生霉变的重要信号，表明大米正在由陈化向霉变转化，这与2.1节理化指标聚类结果相印证。霉菌总数变化可直观划分为5 个区域，分别为0、2～6、8～10、12～20 d和22 d，相较于理化指标划分结果，依据霉菌总数变化可进一步合理细分大米霉变的过程阶段，但两者之间仅在22 d的划分结果一致，这也间接表明大米霉变过程的复杂性。

由1、2节可知，大米理化与生化指标的变化具有阶段性，不同阶段品质间差异较大，为探寻大米霉变过程的阶段品质变化，选取Ward聚类方法对大米霉变过程识别出的VOCs进行分析并绘制聚类热图，结果如图5所示。横坐标为大米识别出的VOCs，纵坐标为大米样品存放时间，红色越深代表物质含量越高，蓝色越深代表物质含量越低。大米样品共鉴定出25 种风味物质，主要包括醇类、烃类、酸类、酯类、醛类、酮类等。其中，醇类、醛类和酮类对大米的整体风味起主要贡献，醇类能产生较为柔和的气味，醛类物质气味阈值较低，赋予大米浓郁的香气。上述VOCs组成与Velasco等的研究结果一致，即大米的大部分VOCs是不饱和脂肪酸的分解产物。此外，癸醛、正辛醛、正己醛、香叶基丙酮、1-辛烯-3-醇、2,3,5,6-四甲基苯酚、吲哚、萘、八硫杂环辛烷的含量在存放0～2 d大米中较为突出，后期随着时间延长，香叶基丙酮、1-辛烯-3-醇、吲哚和八硫杂环辛烷含量降低，存放20～22 d后大米VOCs中壬醛、反式-2-壬醛、正己醛、壬酸、正三十一烷含量较高，即霉变期间醛类、酮类、烃类和杂环类物质含量都较为突出，酮类、醇类和杂环类物质随存放时间延长而含量降低，烷烃类物质种类及含量反而有所增多。已有研究表明，壬醛和己醛含量增加与大米黄变有关，可指示大米品质下降，且己醛含量通常在储藏期间增加，可作为大米氧化酸败的指示物。吲哚含量和八硫杂环辛烷含量均随时间延长逐渐减小，吲哚可能来源于氨基酸合成代谢途径，八硫杂环辛烷可能与蛋白质氧化反应有关，其余VOCs没有明显变化规律。VOCs中酸类物质仅含有壬酸，其是脂质的氧化产物，可进一步分解为酮类、醇类物质，使大米产生酮、醇类物质，导致异味产生并降低大米的食用价值。因此，壬醛、反式-2-壬醛、正己醛和烷烃类物质可能是导致大米产生霉味的主要气体成分。另一方面，聚类结果显示，基于大米的风味差异同样可将其阶段品质分为4 类，其中，A区域为0 d，B区域为2 d，C区域包含了4～6、14～18 d和22 d，D区域则包括8～12 d和20 d，不同聚类区域对应的样品制备时间分布连续性较差，但整体区域划分与霉菌总数变化基本一致。由此可知，基于霉变过程的VOCs变化结合聚类方法实现大米阶段品质的区分具有一定的可行性。

淀粉是大米的主要成分，分析大米淀粉在不同时间下结构的变化有助于判别其阶段品质。由图6可知，不同时间大米淀粉的FTIR整体相似，在3 407、2 933、1 644、1 415、1 371、1 155、1 081、1 022、933、857、764、712、578、528 cm-1处有典型的吸收峰，14 个共有峰的峰形和峰位相似，但其透光率存在差异。大米储藏过程中，脂质氧化生成的游离脂肪酸能与直链淀粉通过疏水相互作用、氢键（O—H）和范德华力形成淀粉-脂质复合物，加速淀粉无定形区的崩溃，从而改变淀粉晶体结构。其中，3 407 cm-1处的峰主要为O—H键的伸缩振动峰，该特征峰强度能够反映O—H键的数量，样品的O—H键特征峰强度变化如表1所示，0～22 d内O—H键的峰强度呈波动变化，其中，0～10 d大米淀粉的吸收峰强度较大，12～22 d大米淀粉O—H键的峰强度显著减小。这可能是由于淀粉-脂肪酸复合物通过O—H键形成复合物，导致O—H键的结合增多；随着时间延长，O—H键的峰强度降低，可能是因为淀粉-脂肪酸复合物在高于30 ℃的条件下不稳定，导致吸附在淀粉表面、包埋在螺旋之间甚至包埋在螺旋内部的脂肪酸缓慢溢出，同时，12～22 d内霉菌的快速增长可能也加速了复合物的分解，从而导致O—H键的结合减少；2 933 cm-1处的吸收峰由葡萄糖环中C—H键伸缩振动引起；1 644 cm-1处的吸收峰为淀粉中吸附水中无定形区域吸收峰；1 415 cm-1处的吸收峰为CH2弯曲振动峰；1 371 cm-1处的吸收峰为C—H键弯曲振动峰；1 155 cm-1处的吸收峰为C—O键、C—C键的伸缩振动峰；1 081 cm-1处的吸收峰为C—H键弯曲振动峰；1 022 cm-1处吸收峰为C—O键、C—OH键弯曲振动峰；933 cm-1附近的吸收峰是α-1,4糖苷键的特征吸收峰；857 cm-1处的吸收峰为CH2摇摆吸收峰；764 cm-1处的吸收峰是C—C伸缩振动峰；578 cm-1处的吸收峰是淀粉的骨架振动峰。综上可知，大米淀粉FTIR谱图主要特征峰的吸收强度在12 d前后存在明显变化，随着时间延长，淀粉-脂质复合物分解，使O—H键数量减少。因此，结合2.1节可知，在高温高湿环境下，大米会吸收外界水分，使其内部水分含量增加，加速脂质分解成脂肪酸。在此过程中，淀粉-脂质复合物的降解在一定程度上也加速了脂质氧化，产生壬醛、反式-2-壬醛和正己醛等脂质氧化产物，这些氧化产物是大米氧化酸败的指示物，也是大米不良气味的来源。

霉变过程阶段品质判别分析

FTIR可以获得化合物分子的官能团信息，而气相色谱的高分辨率以及质谱的高灵敏度可得到化合物的定性、定量信息。因此，相较于单一信息，多种数据的融合能够更加高效、全面、准确地表征样品。采用归一化、Savitzky-Golay平滑法以及二阶导数方法对FTIR谱图进行预处理，随后设置特征峰自动识别灵敏度为60，以识别出的特征峰值作为筛选变量（图7），最终共识别出48 个特征峰。随后，使用PCA分别对FTIR特征变量和GC-MS识别出的VOCs数据进行降维，提取特征变量过程如图8所示。当PC个数达到6之后，两类数据的累计方差贡献率均已达到70%，分别提取累计方差贡献率达到70%、80%、90%后对应的PC个数进行特征变量融合，以后期模型的性能结果进一步反馈优化PC个数。

5.2 多源信息融合判别分析

为实现大米霉变过程阶段品质的划分，将PCA降维后的得分数据采用特征级融合形成新的数据矩阵，并将其作为输入量进行OPLS-DA。由于样品数量较少，因此未将数据划分为训练集和测试集，仅将所有样品作为训练集建立模型，以期初步探索大米霉变过程阶段品质的快速、无损判别，结果如表2和图9所示。FTIR特征变量构建的模型拟合优度R2、预测优度Q2及聚类数均比GC-MS高，即FTIR谱图含有更多表征样品的差异性信息。相较于单一数据建立的模型效果，两类数据特征变量融合的判别模型性能得到明显提升，R2≥0.90，聚类个数≥6，表明模型分辨样品的能力更佳。此外，4号和5号模型的性能接近，而4号模型能以更少的特征变量实现不同阶段品质的区分，并且模型分类效果优于理化指标。图9A为FTIR前9 个PC与GC-MS前8 个PC融合后的OPLS-DA模型得分散点图，不同时间的大米具有明显的阶段性，大米霉变过程可划分为7 个区域，区域数量超过了理化指标所得的3 个聚类区域与生化指标观测所得的5 个区域，且分类区域范围均为理化指标区域范围的子集，同时也是对霉菌总数划分区域的细化，表明霉变过程大米的阶段品质之间存在差异。在高温高湿环境中，大米存放2 d后的品质已与0 d差异明显，这与2.2节的霉菌总数结果一致；2～8 d以及10～20 d内的大米品质变化相近，22 d大米与0 d大米品质差异最大。图9B为融合两类数据共23 个PC的得分散点图，大米霉变过程同样被划分为7 个区域，但上述2 个模型的分类差异在于2～18 d的样品划分，图9A中2～18 d大米被划分为5 个阶段：2、4、6、8、10～18 d，图9B中则划分为4 个阶段，且不同时间的样品呈现较为无序的分布状态。因此，4号模型的分类效果最佳，即提取FTIR特征变量前9 个PC和GC-MS特征数据前8 个PC融合的新数据矩阵，能够更全面表征样品品质，同时缩短了模型拟合时间，提高了鉴别能力。为验证模型是否过拟合，设置排列次数为200，结果如图9C所示，置换保留度为1时，模型的R2为0.95，Q2为0.86，两个指标均大于0.8，表明模型未过度拟合，表现良好。

本研究分析了大米在高温高湿条件下的品质变化，通过理化指标与生化指标发现大米霉变过程品质存在一定的差异性及阶段性，储存后期两者均能够指示大米霉变。大米中淀粉-脂质复合物的分解可改变淀粉微观结构，同时加速脂质氧化。醛类物质和杂环类物质是新鲜大米风味的主要贡献物质，同时，醛类也是霉变大米的重要风味物质，因此，基于大米风味信息实现大米霉变过程的阶段品质划分具有可行性。采用特征变量融合的方法将FTIR的分子振动信息和GC-MS的VOCs信息进行融合并构建OPLS-DA模型，该模型能够准确区分大米霉变过程中阶段品质的变化，且其区分效果优于理化指标与生化指标的划分结果，两种不同来源的信息实现了互补，提高了模型判别效果。综上可知，基于大米光谱与风味信息的融合能够实现霉变过程阶段品质的快速、准确判别，可为大米储藏品质监控提供一种新的分析方法，有助于保障我国粮食质量与安全。

本文《基于多源信息融合的大米霉变阶段品质的快速判别》来源于《食品科学》2025年46卷9期314-321页. 作者：李海瑜，韦紫玉，陈 通，黄光伟，胡永志，孟赫诚. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20241111-071. 点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

实习编辑：陈丽先；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网

为进一步促进动物源食品科学理论的完善与创新，加速科研成果向实际生产力的转化，助力产业实现高质量、可持续发展，由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心、中国食品杂志社将与江西农业大学、江西科技师范大学、 南昌师范学院、 家禽遗传改良江西省重点实验室 共同举办的“ 2025年动物源食品科学与人类健康国际研讨会 ”，将于 2025年10月25-26日 在 中国 江西 南昌 召开。

北京食品科学研究院、中国食品杂志社和全国糖酒会组委会将于2025年10月16-18日在江苏省南京市南京国际博览中心举办第113 届全国糖酒会食品科技成果交流会。食品科技成果交流会期间举办食品科技成果展，本届科技成果展以我国当前食品产业科技需求为导向，重点邀请“十四五”以来获得国家和省部级重要科研项目支持产出的食品科技新成果、新技术、新产品参展，并针对企业技术需要开展精准对接服务。

联系人：杨红；电话：010-83152138；手机：13522179918（微信同号）

特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.