CN119470745A 使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素a毒素的提取方法 （南京微测生物科技有限公司）

使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取方法，并根据数据将样品划分为不同的基质复杂程度萃取参数或更换萃取柱；本发明提供了一种高2采集目标咖啡样品的基础理化特征数据，根据基础理化特征数据，将目标咖啡样品划构建毒素萃取动态预测模型，采集待测咖啡样品的第2.根据权利要求1所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒3.根据权利要求1所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉所述制备针对不同基质复杂程度等级的目标咖啡样品的MIP综合考察聚合前体用量对MIP萃取柱性能的影响，得到不同基质复杂程度等级下目标根据最佳MIP萃取柱制备参数组合，制备一系列针对不同基质复杂程度等级的目标咖4.根据权利要求3所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的将聚合前体用量作为MIP萃取柱制备参数，在MIP萃取柱制备参数的取值范围内选取N使用所述N个MIP萃取柱分别萃取不同基质复杂程度等级的目标咖啡样品求解MIP响应面模型得到每个基质复杂程度等级下的第二萃取率、选择性和抗干扰能35.根据权利要求3所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉将不同基质复杂程度等级的目标咖啡样品采用相应的MIP萃取柱进行萃取，并在不同在目标咖啡样品萃取过程中，连续采集萃取液的多维光谱时对第一多维光谱时序进行时序特征提取，得到第一光谱时序特征6.根据权利要求5所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A连续采集待测咖啡样品萃取过程中萃取液的多维光谱时序数将第二光谱时序特征输入毒素萃取动态预测模型，得到待测咖啡样品的萃取率预测7.根据权利要求6所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉获取待测咖啡样品的基础理化特征数据，根据待测咖啡样品的若待测咖啡样品为已知等级样品，则根据待测咖啡样品的基质复杂若待测咖啡样品为未知等级样品，则采用基质复杂程度等级L8.根据权利要求7所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素计算待测样品特征向量与L个聚类中心向量的相似度，得到相似度集合{S1,S2,...,若待测咖啡样品为已知等级样品，则将与待测样品特征向量相量对应的基质复杂程度等级作为待测咖啡样品9.根据权利要求6所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A4根据待测咖啡样品萃取过程中萃取液的电导率时序数据，建立MIP萃取柱的动态电导10.使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取系统，其用于实现权利要求1_9中任一项所述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取方法，其特征在于，所述系统包等级体系构建模块：用于采集目标咖啡样品的基础理化5[0003]公开号CN106370747A的中国专利公开了一种辣椒提取物中赭曲霉毒素A的检测[0004]授权公告号为CN112461973B的中国专利提供了一种基于六氟丁醇作萃取剂的检测红葡萄酒中赭曲霉毒素A的新方法，采用六氟丁醇作为萃取剂，通过振荡和离心提取样[0006]为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒6[0016]对L个聚类按照特征均值由低到高排序，生成基质复杂程度等级序列{1,2,,选择乙二醇二甲基丙烯酸酯；[0020]综合考察聚合前体用量对MIP萃取柱性能的影响，得到不同基质复杂程度等级下[0021]根据最佳MIP萃取柱制备参数组合，制备一系列针对不同基质复杂程度等级的目[0022]进一步地，所述得到不同基质复杂程度等级下目标咖啡样品的最佳MIP萃取柱制[0024]使用所述N个MIP萃取柱分别萃取不同基质复杂程度等级的目标咖啡样品，测定N[0026]求解MIP响应面模型得到每个基质复杂程度等级下的第二萃取率、选择性和抗干7[0028]将不同基质复杂程度等级的目标咖啡样品采用相应的MIP萃取柱进行萃取，并在判定待测咖啡样品为已知等级样品还是未知等级样品；若待测咖啡样品为已知等级样品，[0043]计算待测样品特征向量与L个聚类中心向量的相似度，得到相似度集合{S1,心向量对应的基质复杂程度等级作为待测咖啡样品8[0051]根据待测咖啡样品萃取过程中萃取液的电导率时序数据，建立MIP萃取柱的动态[0054]使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取系统，其用于实现上述的使用乙腈计算机程序被执行时实现上述的使用乙腈萃取咖啡中赭曲[0062]本发明通过根据咖啡样品的基础理化特征数据将其划分为不同的基质复杂程度9[0065]本发明通过对不同基质复杂程度等级下的MIP萃取柱进行优化，综合考察聚合前体用量对萃取柱性能的影响。通过响应面法建立MIP萃取柱制备参数与性能指标之间的非略不仅提升了MIP萃取柱的萃取效率，还增强了其对赭曲霉毒素A的选择性与抗干扰能力，确保了萃取过程中的目标物质提取效果不受[0066]本发明的使用多维光谱时序数据和动态预测模型的控制策略使得整个赭曲霉毒化萃取条件和MIP萃取柱的性能，本发明能够在减少溶剂使用和提高萃取效率的同时降低[0070]图2为本发明的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取方法中将目标咖啡[0071]图3为本发明的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取方法中得到不同基质复杂程度等级下目标咖啡样品的最佳MIP萃取柱制备参数组[0072]图4为本发明的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取方法中构建毒素萃[0073]图5为本发明的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取方法中得到待测咖[0074]图6为本发明的使用乙腈萃取咖啡中赭曲霉毒素A毒素的提取方法中对待测咖啡样品根据其特征划分为L个基质复杂程度等级。聚类分析可以帮助发现样品之间的内在相[0106]通过步骤S1120将目标咖啡样品根据其基础理化特征数据进行聚类分析，构建了制备针对不同基质复杂程度等级的目标咖啡样品的MIP萃取柱；所述聚合前体包括功能单[0116]所述在MIP萃取柱制备参数的取值范围内选取N个实验点，制备N个MIP萃取柱包X1min和XImax定义了功能单体用量在实验设计中的取值实验点进行优化；x2min表示交联剂用量的最小值，X2max表示交联剂用量的最大值，X2min和x2max定义了交联剂用量在实验设计中的取值范围；x3min表示洗脱剂用量的最小值，xsmax表示洗脱剂用量的最大值，X3min和xsmax定义了洗脱剂用量在实验可以通过调节的值来平衡均匀性和实验点的间距。[0145]步骤S1222，使用所述N个MIP萃取柱分别萃取不同基质复杂程度等级的目标咖啡这三个关键制备参数对MIP萃取柱性能的影响。目的是根据不同基质复杂程度等级的目标萃取柱。这些实验点可以覆盖整个参数空间，确保可以评估不同参数组合对MIP性能的影[0153]抗干扰能力：抗干扰能力反映MIP在复杂基质中的稳定性和对非目标物质的抵抗取柱制备参数与性能指标之间的非线性回归模型。响应面法是一种多因素优化技术，通过剂和洗脱剂的用量组合。这些最优参数能够确保MIP萃取柱在不同基质复杂度下都具有最[0159]步骤S1220通过均匀设计优化实验点的选择，可以在较少的实验次数下获得足够分析和均匀设计的分级定制方案能够为不同复杂程度的咖啡样品量身定制MIP萃取柱，减能会被这些干扰物质影响，导致对赭曲霉毒素A的萃取效果不佳。通过采用响应面法优化品）对MIP萃取柱的选择性要求较低，而对于复杂的咖啡基质（如含有多种干扰成分的样[0163]步骤S2000，构建毒素萃取动态预测模型，采集待测咖啡样品的第二多维光谱时咖啡样品在萃取过程中的毒素萃取率。该模型将能够帮助更精确地掌握萃取过程的进度，[0172]在步骤S2110中将对不同基质复杂度的目标咖啡样品采用相应的MIP萃取柱进行MIP萃取柱成功提取的目标分子数量与初始样品中目标分子数量的比值，通常以百分比表[0179]在步骤S2120中对目标咖啡样品的萃取过程进行多维光谱时序数据采集，标记为[0184]通过实时采集这些多维光谱时序数据，可以全面表征萃取过程中的化学成分变[0185]在步骤S2130中对第一多维光谱时序数据进行时序特征提取。这一步骤的目的是[0190]这些提取的特征可以全面描述光谱数据随时间变化的趋势，并与萃取率进行关模型。[0197]步骤S2100通过建立毒素萃取动态预测模型，能够实时监控萃取过程中的毒素萃i'个聚类中心向量的第个特征分量。[0220]引入了距离度量参数pj*，它能够调节不同特征分量之间的相互作用和非线性关具体做法是将数据集划分为训练集和验证集，在训练集上根据不同的pj*取值计算聚类中高的聚类中心向量对应的基质复杂程度等级作为待测咖测样品属于已知等级样品还是未知等级样品。这一过程的目的是通过分析样品的特征数[0234]步骤S2211通过待测咖啡样品的基础理化特征数据构建待测样品特征向量。待测样品在后续处理中的准确性。通过计算待测样品特征向量与多个聚类中心向量的相似度，分考虑，从而实现高效且精确的萃取。选择合适的萃取柱能够提高MIP对目标毒素的亲和[0265]步骤S2240对第二多维光谱时序数据进行时序特征提取。时序特征提取的目的是[0281]根据待测咖啡样品萃取过程中萃取液的电导率时序数据，建立MIP萃取柱的动态取过程是否达到了去除目标毒素的预期效果。如果萃取液中的赭曲霉毒素A浓度未能达到[0303]如果MIP萃取柱的吸附能力尚未饱和，则可以通过提高萃取率阈值和增大洗脱剂[0307]通过对MIP萃取柱吸附能力的监控，可以防止因萃取柱性能下降而导致的萃取效[0328]步骤S1222，使用所述N个MIP萃取柱分别萃取不同基质复杂程度等级的目标咖啡高的聚类中心向量对应的基质复杂程度等级作为待测咖[0354]根据待测咖啡样品萃取过程中萃取液的电导率时序数据，建立MIP萃取柱的动态