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奶制品中蛋白质测定不确定度分析依据JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》、CNAL/AG06《测量不确定度政策实施指南》和CNAL/AR11《测量不确定度政策》分析按照GB/T5009.5-2003的要求,测定牛奶中蛋白质含量。对食品中水分的测定的测量不确定度进行分析,找出影响不确定度的因素,对不确定度进行评估,如实反应测量的置信度和准确性。1. 测量方法 操作流程:用移液管取样品10.0ml经过消化处理后,用100ml容量瓶定容至刻度混匀,用10.0ml移液管取处理液蒸馏,用硼酸吸收,再以盐酸标准液滴定至终点。 2. 建立数学模型 式中:X———试样中蛋白质的含量,单位为(g/100ml) V 1 ———试样消耗盐酸标准滴定溶液体积,单位为(ml) V 2 ———试剂空白消耗盐酸标准滴定溶液体积,单位为(ml) C———盐酸标准滴定溶液浓度,单位为(mol/L) 0.0140———与1.00ml盐酸标准滴定溶液相当于氮的质量,单位为(g) M———试样的质量,单位为(g) F———氮换算为蛋白质的系数,乳制品为6.38。 3. 不确定度来源分析 1)蛋白质含量,重复性测量的标准不确定度,单次测量结果的重复性标准偏差Ur1 2)玻璃量具:10.0ml A级单标移液管及100ml容量瓶引起的标准不确定度Ur2 3)滴定终点消耗盐酸标准滴定溶液体积所引起的标准不确定度Ur3 4)空白试验消耗盐酸标准滴定溶液体积所引起的标准不确定度Ur4 5)标准滴定溶液浓度所引起的标准不确定度Ur5 4. 不确定度分量计算4.1 Ur1 的计算为获得重复性测量的不确定度,取一个样品进行独立重复测量10次。测量结果见表1。表1 重复性测量的不确定度测量结果 (%)︱ - ︱(%)( - )213.031×10-21×10-822.993×10-29×10-833.053×10-29×10-843.020053.042×10-24×10-863.031×10-21×10-873.011×10-21×10-882.966×10-236×10-893.097×10-249×10-8102.984×10-216×10-8 3.02% (A类不确定度)4.2 Ur2 的计算 a). 10.0ml移液管的最大允许误差为±0.02ml,按矩形分布。 , b). 100ml容量瓶定容引起的不确定度100ml容量瓶允差值为±0.1ml,按矩形分布。 , ∴ 4.3 Ur3 的计算 50ml滴定管的允差值为±0.05ml,按矩形分布。 , 4.4 Ur4 的计算 50ml滴定管的允差值为±0.05ml,按矩形分布。 , 4.5 Ur5 的计算 盐酸标准溶液的标定引起的不确定度分析。 4.5.1测定方法: 准确称量270~300℃干燥至恒重的基准碳酸钠(99.95%~100.05%)约0.2g左右,电子分析天平(精度为0.1mg),置于三角瓶中,加入50ml水使之溶解,加指示剂,用盐酸标准溶液滴定至终点同时作试剂空白实验。 4.5.2建立数学模型 式中:C—盐酸标准滴定溶液的浓度(mol/L) m—基准无水碳酸钠的质量(g) V1—盐酸标准滴定溶液用量(ml) V2—试剂空白实验中盐酸标准滴定溶液用量(ml) 0.05300—与1.00ml盐酸标准溶液[C(HCl)=1.000mol/L]相当的以克表示的无水碳酸钠的质量(g)。4.5.3 测量不确定度来源分析 从检测过程和数学模型分析,标定盐酸标准溶液的不确定度主要来源,由四个方面所引起:(1)测量的重复性(A类不确定度) (2)基准无水碳酸钠的纯度 (3)测量使用的电子分析天平及量具 (4)其他相关常数。4.5.4 测量不确定度分析4.5.4.1测量的重复性(A类不确定度)为获得标准溶液重复测量的不确定度分量,对同一标准溶液进行10次独立的标定。测定数据见表2。 表2 盐酸标准滴定溶液的标定结果 ︱ - ︱( - )210.05271×10-31×10-620.05271×10-31×10-630.05251×10-31×10-640.05233×10-39×10-650.05282×10-34×10-660.05215×10-325×10-670.05242×10-32×10-680.05260090.05315×10-325×10-6100.05293×10-39×10-6 0.0526 (A类不确定度)4.5.4.2 B类不确定度的评定 1). 基准碳酸钠的纯度 基准碳酸钠的纯度为1.0000±0.0005,视为矩形分布。 2).天平称量所引入的标准不确定度 干燥器与天平称量仓内均放置同质硅胶,视为相同湿度,称量时无吸潮。天平的准确度为σ=0.1mg,采用矩型分布计算标准不确定度。 , 3). 标定体积的不确定度 a)滴定管的校准:滴定使用50ml酸式滴定管(A级),允差值为±0.05ml,按矩形分布。 , b)环境温度:实验环境在空调条件下,室温近似20℃。温度在20℃左右,标准溶液的温度补正值非常小,对实验结果影响可忽略不计。c)滴定终点的判断:终点时的误差±0.05ml(1滴的体积),两点分布,现由终点分布判断引入的标准不确定度为0.05ml, 所以 4.5.4.3 其它常数 基准无水碳酸钠摩尔质量引起的标准不确定度很小,可以忽略。4.5.5 标定盐酸的合成标准不确定度 5. 合成不确定度 =5.69×10-2所以:U(C)= 5.69×10-2×3.02%=0.172%从上述的分析过程可知,测量结果的不确定度主要来源两个方面:全部随机效应导致的重复性不确定度和盐酸标准溶液的标定引起的不确定度。6.扩展不确定度的分析 取K=2,U=2×U(C)= 0.344%≈0.3%7.不确定度报告按照国家标准GB/T5009.5-2003规定的检测程序进行,最后测量出本次食品中蛋白质含量为:3.0(±0.3)%。[img]http://bbs.instrument.com.cn//images/affix.gif[/img][url=http://bbs.instrument.com.cn/download.asp?ID=194233]奶制品中蛋白质测定不确定度分析.doc[/url][color=#DC143C][size=4][font=黑体]应疯子哥的要求,把公式及图片贴上来,在7楼-10楼有版主ROGERSW的完整佳作。[/font][/size][/color]
22.1蛋白质测定的原理测定样品中粗蛋白质含量,首先应该按照标准方法的规定,称取一定量样品按照规定的消化方法进行消化,使样品中的有机态氮在浓硫酸加热作用下转化为无机态的铵盐消化溶液。通过将消化溶液置于蒸馏装置中加碱蒸馏后使氨全部逸出,逸出的游离氨被硼酸澄澈直接吸收后以盐酸标准滴定溶液滴定至终点并定量计算。根据滴定手段的不同又不可分成两种方式:带有自动滴定装置的蛋白质测定仪对接收溶液自动滴定;人工对接收溶液进行滴定。22.2蛋白质测定中的测量不确定度对粗蛋白质测定过程进行测量不确定度的评估,首先必须对盐酸标准滴定溶液标定过程进行评估,计算并得出标定过程中的相对标准不确定度。其次,根据滴定方式的不同对样品测定过程中的测量不确定度进行评估,最终将上述两个过程的不确定度分量进行合成。22.3盐酸标准滴定溶液标定过程中测量不确定度的评估a.计算公式和数学模型假如标定0.5mo1/L盐酸标准滴定澄澈,根据计算公式,盐酸标准滴定溶液浓度c(HCl)为:式中:0.0530系1.00mL盐酸标准滴定溶液(浓度1mo1/L)相当型为: b.数学模型中各分量相对标准不确定度的评估1Na2CO3的摩尔质量M(Na2CO3)的不确定度uIUPAC于1997年发布的元素相对原子质量见表22——1。表22——1元素相对原子质量扩展不确定度标准不确定度Na22.989 7700.000 0020.000 001C12.0110.0010.000 5O15.999 40.000 .3[font=Times New Ro
PS1利用基质辅助激光解吸电离-飞行时间(MALDI-TOF)技术来表征生物分子。样品溶于固定的底物中形成晶体,用激光脉冲使其离子化,离子被加速后通过飞行管时分离,所有离子均可被检测。系统包括三个组成部件:样品点样制备工作站(SymBiot 1)、生物质谱工作站(Voyager-DE PRO)和自动化分析软件(AutoMS-Fit)。SymBiot1 是一个自动样品处理系统,支持亚微升级微量点样,具有快速省时、重现性好的特点;Voyager-DE PRO是为蛋白质组研究专门设计的自动飞行时间质谱分析系统,配有AB公司之专利—延迟检测技术,具有高分辨率、质荷比宽等特点;AutoMS软件可以批处理方式或实时动态方式检索Protein Prospector蛋白数据库或您指定的蛋白数据库,查询参数可以任意设定,检索结果以Microsoft Access格式分类编号及储存。 PS 1技术平台建立伊始便受到了许多蛋白质课题研究组的关注。中国科学院上海生物化学研究所戚正武院士课题组从猪肝中提取某一活性蛋白组分,该组分理化性质不清楚,天然含量十分低,并无相关文献报道。用HPLC分离以后对活性组分的成分不能确定。上海基康生物技术有限公司运用PS 1系统对HPLC分离后的活性组分作了质谱分析,仅在一个工作日内就精确确定该组分由分子量极为相近的几种蛋白质构成,分子量精确度达到10 ppm。后经HPLC再次细分(洗脱梯度增加了2.5倍),证实了质谱的结论。此活性组分曾滤过1kD分子筛,基康的质谱数据纠正了研究人员过去对该活性组分分子量的误判,为研究人员明确实验方向、优化实验步骤提供了强有力的依据。 PS1除了可以进行生物大分子的精确分子量测定,还可用于蛋白的肽指纹图谱分析(peptide mass fingerprint,PMF),提供相关生物信息学服务,并且还可以利用源后衰变(Post Source Decay,PSD)技术来获得样品的MS/MS数据,以得到一级结构信息。PSD方法通常增加了激发激光的功率,使其超过产生一般肽指纹谱图所需功率的阈值,过剩的能量使前体离子在源内离子化之后发生裂解,产生一系列碎片离子,在反射器的作用下,最终可以得到一张连续的碎片离子图谱。经特定的软件分析后,即可在数据库中检索到肽段的氨基酸序列。利用PSD分析技术,还可以对磷酸化,糖基化等翻译后修饰进行定位分析,同样也可以鉴定产生翻译后修饰肽段的蛋白质。Neville et al.(1997)将这一方法成功的用于磷酸肽的序列分析。作为重要的蛋白质鉴定手段之一,PS1的精确度可以达到10 ppm,灵敏度为fmol,分子量检测范围可达到500 kDa,每天可自动分析40-100个样品,适用于大规模“蛋白质组学”研究。