食品检验与数据分析_在线作业_1
交卷时间2019-04-06 21:21:56
一、单选题（每题5分，共19道小题，总分值95分）
1.
用凯氏定氮法测定粗蛋白含量，在消化步骤中必须加入消化助剂，消化助剂是由（）组成。
（5分）
A浓硫酸、硫酸钾
B浓硫酸和过氧化氢
C浓硫酸、硫酸钾、硫酸铜
D浓硫酸和过氧化氢及硫酸钾、硫酸铜
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2.
费林试剂是由（）组成。
（5分）
A硫酸铜溶液
B氢氧化钠和硫酸铜溶液
C酒石酸钾钠和氢氧化钠溶液
D酒石酸钾钠和氢氧化钠、硫酸铜溶液
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3.
食品的灰分除总灰分外，按其溶解性还可分为（）
（5分）
A水溶性灰分、水不溶性灰分、酸不溶性灰分
B水溶性灰分
C水溶性灰分、水不溶性灰分
D酸不溶性灰分
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4.
样品的制备指对样品的（）
（5分）
A粉碎、混匀、缩分
B处理、保存
C成分提取、测量
D称量、稀释、定容
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5.
2，6-二氯靛酚法可以测定还原性抗坏血酸，2，6-二氯靛酚溶液既是滴定剂又是指示剂。2，6-二氯靛酚在酸性介质中显示（）色。
（5分）
A兰
B浅蓝
C红
D无
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6.
维生素C的测定，一般包括（）的测定。（5分）
A二酮古乐糖酸和脱氢型Vc
B总Vc
C还原性Vc、脱氢型Vc、总Vc
D还原性Vc
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7.
分光光度计的主要部件（）。
（5分）
A光源、单色器、比色皿、检测器、显示仪
B氘灯、单色器、比色槽、检测器、显示仪
C光源、单色器、样品室、检测器、显示仪
D钨灯、单色器、样品室、检测器、显示仪
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8.
准确浓度的溶液一般有两种表示方法，一种是（），另一种是摩尔浓度。
（5分）
A质量百分比浓度
B容量百分比浓度
C ppm
D滴定度
E摩尔浓度
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9.
干法灰化和湿法消化是（）
（5分）
A破坏样品中的有机物的方法
B破坏样品中碳水化合物的方法
C破坏样品中脂肪的方法
D是样品的制备方法之一
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10.
同一种有色物质溶液的吸收曲线，如果浓度不一样（）。
（5分）
A浓度越小最大吸收波长越小
B最大吸收波长不同
C最大吸收波长一样
D浓度越大最大吸收波长越大
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11.
下列化学试剂（）是基准物。
（5分）
A高锰酸钾
B硫代硫酸钠
C氢氧化钠
D邻苯二钾酸氢钾
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12.
朗伯—比耳定律是（）。
（5分）
A定量依据
B分光光度法的定量依据
C透光率和吸光度的关系式
D数学关系式
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13.
符合朗伯-比耳定律的有色物质的浓度增加后，摩尔吸光系数（）。
（5分）
A 变小
B 变化
C不变
D微小变化
E 增加
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14.
食品检验方法中常规的武器是（）
（5分）
A仪器分析法
B滴定法和比色法
C微生物分析法
D感官分析法
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15.
滴定方法测定样品的总酸度，如果样液颜色较深，影响滴定终点观察，一般应采用（）方法。
（5分）
A脱色
B稀释
C电位滴定
D脱色、稀释或电位滴定
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16.
455修约为两位有效数据，应该是（）。
（5分）
A2.5
B2.40
C2.50
D2.4
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17.
配制1000mL0.1mol/LHCl溶液，用（）量取8.30mL，12mol/L浓HCl………………
（5分）
A移液管
B容量瓶
C量筒
D烧杯
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18.
凯氏定氮法测食品中粗蛋白含量，样品消化时加入（）。
（5分）
A提高沸点助剂
B催化剂
C强氧化剂
D消化助剂
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19.
纯鲜牛奶中脂肪含量的测定一般选用（）法。
（5分）
A碱性乙醚法
B氯仿-甲醇提取法
C酸水解法
D索氏提取法
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二、多选题（每题5分，共1道小题，总分值5分）
1.
滴定分析中，准确浓度溶液的配制方法有（）两种。（5分）
A称量和稀释
B标定的方法
C称量化学试剂直接配制
D准确称量和稀释定容
E准确称量基准物质直接配制
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大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
案例二 最近小编阅读的文献中很多都是与医学研究挂钩，比如肿瘤病人的数据分析、肿瘤亚型分类、肿瘤药物治疗与寿命关联研究等等。发现有趣的现象是，这些文章的分析思路用到很多专业的生物信息学的方法。小编本人是学生物信息学的，对医学专业不甚了解，但是看了这些医学研究文章，顿时豁然明了，原来还可以从生物信息学角度分析疾病。那么，作为专业医生，小编认为也没必要努力学习专业的生物信息学，能够看懂和阐述分析结果就可以。至于如何分析，可以自学使用免费生物学软件，没时间也可花钱请专业公司分析下。医生若能有效将医学和生物信息结合利用起来，那么发表一篇文章完全不是问题。必须提的是，云生信平台多个生物信息分析模块就可以帮你完成专业医学相关数据分析。虽然，打广告不可少，但这是货真价实的数据分析平台，现在还是可以免费使用。 现在向大家介绍一篇研究肾细胞癌亚型分类的文章，该文章2010年发表在Genes & cancer上，截止目前引用率达到106次，该文章是很有研究和学习价值的。 文献引用： Brannon A R, Reddy A, Seiler M, et al. Molecular stratification of clear cell renal cell carcinoma by consensus clustering reveals distinct subtypes and survival patterns[J]. Genes & cancer, 2010, 1(2): 152-163. 该文章使用的数据是基因癌症样本中表达值，但是癌症样本未区分开。研究目的是将癌症样本分为2个亚型，即ccA和ccB，以及比较ccA和ccB样本中基因的不同。文献提供的流程图如下。该流程分为两个模块：首先将癌症样本分类、然后比较不同类别的基因表达水平差异。这个流程思路很有参考价值，有样本数据的可以尝试下哦。此外，这个思路可以利用云生信模块做一下，现在来看看云生信是如何实现的，将其分为4步。
1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 C. 均数 D. P百分位数 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是
A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1： 80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布 C．有大样本数据 D．数据服从对称分布 E．数据变异不能太大 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量()呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用 A．全距 B．标准差 C．变异系数 D．方差 E．四分位数间距 答案：A E D B E 1. 样本均数的标准误越小说明 A. 观察个体的变异越小 B. 观察个体的变异越大 C. 抽样误差越大 D. 由样本均数估计总体均数的可 靠性越小 E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大
食品理化检验数据分析中的质量控制 摘要食品安全对人们的生命健康构成较大威胁，做好食品安全工作，有利于提高用餐的安全性。可以通过检测食品的方式，来确保食品安全。检测食品的关键就是提高理化检验分析质量，做好质量控制工作。本文主要分析食品理化检验质量控制的具体实施方法，为日后食品安全质量控制提供依据。 关键词质量控制；食品安全；检验 食品理化检验质量控制包含多个方面的内容，操作人员在检测过程中，要确保检测结果准确无误，对食品检测质量进行掌控。做好食品安全的检测工作，可大大提高用餐的安全性，减少食物食用的不安全因素。在食品安全检验过程中，质量控制是其中需要重点注意的问题，做好质量控制工作，可充分发挥食品样品检验的作用。 1 食品理化检测质量控制概述 食品理化检测的实施可提高检验结果的精准度，一般而言，食品检验质量要受到很多因素的影响，包括对环境的要求和对人员的要求，其中包括操作环境、操作方法、操作水平、设备仪器等，上述因素均属于客观因素。另外，在食品检验工作开展前，操作人员需确保所有设备的参数设置符合检测要求，能够确保检测过程的顺利进行。所有技术操作人员均需以食品安全检测要求为依据，校准与计量检定仪器，明确相关证书的具体要求，使仪器状态能够符合检测需求，遵循国家提出了检验项目指导准则，确定机器设备均属于正常状态后，才可对其进行检测。另外，食品安全的检测对操作人员的操作技术有着较高的要求，操作人员必须将检测方法彻底掌握，选取合理的检验方法，在检测之前，要对样品详细分析。 食品理化操作实施前，操作人员需检测仪器设备是否异常，在日常设备管理中，要维护设备，定期检修设备，定期对设备做期间核查，确保仪器设备的正常运行。当设备开机后，需给予预热。设备使用期间，要选取标准的容器、仪器进行取样，例如容器瓶、滴定管、移液管、刻度吸管、移液枪等，确保取样容器的干净与整洁，否则在检验时，可能会因器皿不干净，导致实验样品残留的情况发生，对检验结果的准确度造成影响。实验室内的所有对检验结果可能造成影响的耗材、用水等均需及时进行处理，只有经检验项目分析，确定该物质不会影响实验结果后，才可使用。部分有毒的试剂在使用前，检测人员需做好防范措施，尽量避免相互干扰、交叉感染的发生。 2 食品理化检验质量控制的具体应用方法 2.1 溶液的配置与保存 强化食品理化检验质量控制操作，需通过多个方面进行完善。①在检验前，
第一章、绪论 一、食品分析的任务和内容 任务：在确保原材料供应方面起着保障作用，在生产过程中起着“眼睛”作用，在最终产品检验方面起着监督和标示作用。食品分析贯穿于产品开发，研制，生产和销售的全过程。 内容：①食品安全性检测：食品添加剂，有害元素，农药、蓄药残留，环境污染物，包装材料、加工形成、固有的有害物质，微生物污染。 ②食品中营养组份的检测：主要配料，营养要素，热量，六大营养要素。 ③食品品质分析或感官检测 二、食品分析方法标准 1.国际标准：指国际标准化组织（ISO），国际电工委员会（IEC），国际电信联盟（ITO） 所指定的标准，及经ISO认可并收入《国际标准题内关键词索引》之中的标准。 2.CAC食品标准体系：由食品法典委员会（CAC）组织制定的食品标准，准则和建 议为国际食品法典或称CAC食品标准，分为商品标准，技术规范标准，限量标准，分析与取样方法标准，一般准则及指南五大类。 3.国际先进标准：指国际上有权威的区域标准，世界上主要经济发达国家的国家标 准和通行的团体标准，包括知名跨国企业标准在内的其他国际上公认先进的标准。 4.国际AOAC：是世界性的会员组织，不属于标准化组织，但它所记载的分析方法 在国际上有很大的参考价值，宗旨在于促进分析方法及相关实验品质保证的发展及规范化。 第二章、样品采集与处理
一、样品采集 1、样品采集：从大量的分析对象中抽取有代表性的一部分作为分析材料。 2、原则： ①样品必须有代表性 ②采样方法必须与分析目的保持一致 ③采样及样品制备过程中保持原有理化指标，避免预测组分发生化学变化和丢失 ④防止和避免预测组份的玷污 ⑤样品处理过程尽可能简单易行，样品处理装置尺寸与处理样品量相适应 3、分类： ①检样：由组批或货批中所抽取的样品 ②原始样品：将许多份检样综合在一起 ③平均样品：将原始样品按规定方法混合平均。分三份：一份用于全部项目检验，二份用于复检，三份作为保留样品。 4、方法：①随机抽样：按照随机原则，从大批物料中抽取部分样品。 ②代表性取样：用系统抽样法进行采样，根据样品随空间，时间变化规律，采集能代表其相应部分的组成和质量样品。 二、样品的处理 1、目的：使被测组分同其他组分分离，或者使干扰物质除去；由于浓度太低或含量太少，直接测定有困难，需要将被测组分进行浓缩 2、原则：消除干扰因素 完整保留被测组分 使被测组分浓缩 3、方法：
绪论 1、什么是食品分析？ 食品分析与检验是一门研究和评定食品品质及其变化和卫生状况的学科，是运用感官的、物理的、化学的和仪器分析的基本理论和技术，对食品的组成成分、感官特性、理化性质和卫生状况进行分析检测，研究检测原理、检测技术和检测方法的应用性科学。 2、食品分析与检验的任务是什么？ （1）根据指定的技术标准，运用现代科学技术和检测手段，对食品生产的原料、辅助材料、半成品、包装材料及成品进行分析与检验，从而对食品的品质、营养、安全与卫生进行评定，保证食品质量符合食品标准的 要求 （2）对食品生产工艺参数、工艺流程进行监控，确定工艺参数、工艺要求，掌握生产情况，以确保食品质量，从而指导与控制生产工艺过程 （3）为食品生产企业成本核算、制定生产计划提供基本数据 （4）开发新的食品资源，提高食品质量以及寻找食品的污染来源，使广大消费者获得美味可口、营养丰富和经济卫生的食品，为食品生产新工艺和新技术的研究及应用提供依据 （5）检验机构根据政府质量监督行政部门的要求，对生产企业的产品或上市的商品进行检验，为政府管理部门对食品品质进行宏观监控提供依据 （6）当发生产品质量纠纷时，第三方检验机构根据解决纠纷的有关机构的委托，对有争议产品做出仲裁检验，为有关机构解决产品质量纠纷提供技术依据 （7）在进出口贸易中，根据国际标准、国家标准和合同规定，对进出口食品进行检测，保证进出口食品的质量，维护国家出口信誉 （8）当发生食物中毒事件时，检验机构对残留食物做出仲裁检验，为时间的调查及解决提供技术依据 3、食品分析与检验包含了哪些内容？ 食品的感官检验 食品的理化检验：食品的一般成分分析食品添加剂检测食品中有毒有害物质的检测 功能性食品的检测转基因食品的检测食品包装材料和盛放容器分析 化学性食物中毒的快速鉴定腐败变质食品的检验掺假食品的检测 第二章食品分析与检验的一般程序 1、食品分析与检验的一般程序：样品的采取及制备→样品的预处理→分析检验结果的数据处理 2、采样的原则是什么？ （1）采样必须注意样品的生产日期、批号、代表性和均匀性；采样数量应能反映食品的卫生质量及检验项目对试样量的要求，一式三份供检验、复检与备查用，每一份不少于0.5kg （2）盛放样品的容器不得含有待测物质及干扰物质；一切采样工具必须清洁、干燥、无异味；在检验之前应防止一切有害物质或干扰物质带入样品 （3）要认真填写采样记录。写明采样单位、地址、日期、样品批号、采样条件、包装情况、采样数量、现场卫生状况、运输、储藏条件、外观、检验项目及采样人等 （4）采样后应在4h内迅速送检验室检验，尽量避免样品在见眼前发生变化，使其保持原来的理化状态。检验前不应发生污染或变质、成分逸散、水分增减及酶的影响 3、采样的步骤有哪些？ 需检验的批量食品（采样）→原始样品（混合、处理缩分）→平均样品→试样样品复 检样品保留样品 4、样品与处理的方法有哪些？ 有机物破坏法（干法灰化、湿法灰化）、蒸馏法常压蒸馏、减压蒸馏、水蒸气蒸馏）、溶剂提取法（溶液层析法、浸泡法）、盐析法化学分离法（硫化和皂化法、沉淀分离法、掩蔽法）、色层分离法（吸附色谱分离、分配色谱分离、离子交换色谱分离）浓缩法（常压浓缩法、减压浓缩法） 5、数据处理方法 例：0.0121+25.04+1.05782=? 结果位数按小数点后面位数最少的计算 0.0121*5.64*1.06=? 结果按有效数字最少的计算 第三章食品感官检验 1、食品感官评价包括哪些？ 味觉评价嗅觉评价视觉评价听觉评价触觉评价口感评价
食品质量安全抽检数据分析 摘要 “民以食为天”，食品安全关系千万家，本文根据文章内容以及文章提出的问题，通过运用数学的思想和方法建立相关的数学模型，并且运用各种数学软件进行求解，根据相应的数据对深圳的食品安全作出分析。 对于问题一：想要评价深圳这三年来各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势，我们在2010、2011、2012年的抽查数据中整理出相关的每年各季度的微生物、重金属、添加剂含量的不合格数据，异常点用同年的各季度的平均数代替，并且分析出相对各个季度的各项的不合格率，同时运用数学软件作出相应的趋势变化图，从图中得出分析出微生物、重金属和添加剂的变化趋势，总体看来，微生物和重金属的不合格率都有所下降，而添加剂的不合格率去总体有所上升。尤其是在2011年的食品不合格率在三种因素的影响下最为突出。 对于问题二：对于食品安全质量的影响因素有很多，除了要考虑食品中微生物、重金属和添加剂等掺入的因素外，还应该考虑食品的生产地、食品销售地点（及抽查地点）和季节等因素对食品质量的影响，运用matlab软件进行拟合呈现季节因素与食品质量之间的关系。从而我们可以看到食品的不合格率与季节有一定的关系，温度越高越容易影响不合格品率。 对于问题三：通过分析食品质量的影响因素，我们发现食品的质量与众多因素有关，但是不同因素对食品质量的影响程度各不相同，而针对对食品质量影响较小或者影响程度逐渐下降的因素，我们可以适当的减少对其相应产品的抽检频率，而对于对食品质量影响较大或影响程度正在上升的因素，要加强监督，增大抽查力度，这样才能更好的控制食品质量的安全，并且合理的分配抽查也不会增加监督成本，也使得抽查的范围分布更加合理，抽取的数据更具有科学性、合理性。 关键词：统计趋势插值
《食品理化检验》复习资料作者:李媛媛 选择５0＊１＇名解5*４' 简答1*２0' 问答1＊１0' 名词解释: 1、恒量:就是指在规定得条件下,连续两次干燥或灼烧后称定得质量差异不超过规定得范围。 2、空白试验:指除不加样品外,采用完全相同得分析步骤、试剂与用量(滴定法中标准滴定液得用量除外),进行平行操作所得得结果。用于扣除样品中试剂本底与计算检验方法得检出限。 3、准确称取:指用精密天平进行得称量操作,其精度为±0、0０01g。 4、农药残留:指农药使用后残存于生物体、食品(农副产品）与环境中得微量农药原体、有毒代谢物、降解物与杂质得总称,具有毒理学意义。残存得数量称为残留量。 5、兽药残留：就是指动物性产品中含有某种兽药得原形或其代谢物以及与兽药有关得杂质得残留。 ６、粗蛋白:蛋白质得测定通常采用半微量凯氏定氮法与自动定氮分析法，这两种方法测得得均为食品中得总氮量(蛋白氮+非蛋白氮）,故称为粗蛋白。 7、粗脂肪:样品用无水乙醚或石油醚等溶剂抽提后,蒸去溶剂所得得物质,在食品分析上称为脂肪或粗脂肪。 8采样:从一批食品中选出某一特定部分、一定数量得包装产品或单位产品，所取部分(样品)对被取样得整批食品最具代表性,供分析检验用。 第一章 1、食品理化检验常用方法可分四大类：感官检查、物理检测、化学分析法、仪器分析法。 2、感官检查就是指利用人体得感觉器官(眼、耳、鼻、口、手等)得感觉,即视觉、听觉、嗅觉、味觉与触觉等对食品得色、香、味、形与质等进行综合性评价得一种检验方法。 如果食品得感官检查不合格,或者已经发生明显得腐败变质,则不必再进行营养成分与有害 成分得检测,直接判断为不合格食品。?一般嗅觉得敏感度远高于味觉。?触觉检查:用手接触食品，检查食品得轻重、软硬、弹性、粘稠、滑腻等性质。 对于鱼、肉制品、海产品等应检查食品得组织状态、新鲜程度、保存效果等现象。 2、相对密度:测液体浓度与纯度
1、建立食品追溯系统需要物联网技术的运用和普及 , 以期实现对食品生产、加工、运输、包装、储存等方面质量问题的监管 , 理论上实现对食品从农田到餐桌的全面监控(陈园、熊犍, 2012。 1 2、用物联网技术 , 从食品生产过程的角度出发 , 构建出一个食品安全监理模型 , 针对食品在生产过程中所产生的对人体生命安全产生危害作用的有毒物质进行检测监督 , 并对引起食品产生不安全因素的风险可能性及其风险损害度进行综合评估 . 通过对此模型的建模分析 , 形成一个有效的食品安全监理机制 , 期望能将食品安全隐患降至最低以保障食品的安全供应 . (李梦寻、刘宏志, 2011 2 3、利用云计算技术 , 从建立食品安全监管体系的角度出发 , 构建了基于云计算的食品安全监理架构 . 通过对引起食品安全的风险因素及可能性的分析研究 , 建立了食品安全风险评估模型 . (邓小云、刘宏志 , 2012 3 4、随着食品安全监管进入大数据时代 , 基于海量的食品安全数据 , 监管方式正发生智能化变革。基于科学的食品安全问题定位 , 食品安全监管由分段监管、人工监管、以罚代管、事后监管、主渠道监管向全产业链监管、循 " 数 " 监管、全方位监管、事前事中监管和全面监管转变 , 而这种转变的推进急需智能化监管机制的支撑 , 包括智能化的责任交接机制和智能化监管机制 , 以及包括智能化问题发现和可视化链条合成。依托海量的食品安全数据,结合现代的数据挖掘技术, 智能化监管将实现食品安全责任的智能化交接 " 问题的智能化发现和链条的可视化合成 #(方湖柳、李圣军, 2014 4 5、目的利用包括大数据技术在内的新型 IT 技术构建食品安全与营养信息的汇集与分析平台 , 提高对数据的分析能力 , 挖掘深层次的数据信息 , 为政府监管部门、企业、消费者 , 提供全面、准确的食品安全与营养信息。方法分析了当前食品安全与营养领域的大数据特征 , 提出了以实验室管理系统数据为基础 , 以云计算和大数据技术为核心的食品安全云服务平台四层架构方案 , 探讨了该平台的关键技术及主要功能 , 以及基于该平台为政府、企业、消费者、社会媒体四大用户提供信息服务的信息服务模式。(刘彤、谭红、张经华, 2015 5
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
食品分析与检验技术模拟试卷一 一、单项选择题 1. 下列属于法定计量单位的是（D） A．里Ｂ．磅Ｃ．斤Ｄ．千米 2. 下列氨基酸中属于人体必需氨基酸的是（A ） A．赖氨酸Ｂ．甘氨酸Ｃ．丙氨酸Ｄ．丝氨酸 3.下列属于有机磷农药的是（A） A．敌百虫Ｂ．六六六Ｃ．DDT Ｄ．毒杀芬 4.斐林试剂与葡萄糖作用生成红色的（C ）沉淀 A．CuO Ｂ．Cu(OH)2 Ｃ．Cu2O Ｄ．Fe(OH)2 5.蔗糖在酸性条件下水解生成（C ）A．两分子葡萄糖Ｂ．两分子葡萄糖Ｃ．一分子葡萄糖和一分子果糖Ｄ．一分子葡萄糖和一分子半乳糖 6.下列物质中属于B族黄曲霉毒素的是（B ） A．黄曲霉毒素G1 Ｂ．黄曲霉毒素B1 Ｃ．黄曲霉毒素G2 Ｄ．2-乙基G2 7. 维生素D缺乏引起下列哪种疾病（A ） A．佝偻病Ｂ．不孕症Ｃ．坏血病Ｄ．神经炎 8.下列属于多糖的是（C） A．乳糖Ｂ．果糖Ｃ．淀粉Ｄ．麦芽糖 9.物质的量的法定计量单位是（A ） A．mol Ｂ．mol/L Ｃ．g/mol Ｄ．g 10.标定HCl溶液的浓度所用的基准试剂是（B） A．CaCO3 Ｂ．Na2CO3 Ｃ．NaOH Ｄ．KOH
11.下列维生素中属于脂溶性维生素的是（B） A．烟酸Ｂ．维生素A Ｃ．维生素B1 Ｄ．生物素 12.下列属于双糖的是（D） A．果糖Ｂ．淀粉Ｃ．葡萄糖Ｄ．蔗糖 13.下列属于人工甜味剂的是（A ） A．糖精钠Ｂ．甜叶菊糖苷Ｃ．甘草Ｄ．麦芽糖醇 14.气相色谱法的流动相是（A ） A．气体Ｂ．液体Ｃ．固体Ｄ．胶体 15.下列属于天然着色剂的是（B） A．姜黄素Ｂ．胭脂红Ｃ．靛蓝Ｄ．新红 二、填空题（每空1 分，共10分） 16.20℃时，1% 的纯蔗糖溶液的锤度为。 17.免疫分析法是利用抗原与的特异性结合进行分析的方法。 18.亚硝胺又称N-亚硝基化合物，具有较强的毒性和。 19.酱油中氨基酸是酱油的主要成分，氨基酸态氮的含量多少直接影响酱油的鲜味程度，是衡量酱油优劣的重要指标。我国规定酱油中氨基酸态氮的含量是。 20.碳水化合物的化学通式是。 21.食品检验的内容主要分为营养成分和。 22. 铅能与二硫腙作用生成配合物。 23.检验需要量应根据检验项目的多少和采用的方法来决定，一般每个食品样品采集1.5kg即可满足要求，并将样品分为、复验和备查三部分。 24.食品样品无机化处理主要分为湿法消化法和。
13、灰分测定的计算公式是（ ）。（1）样品中灰分重×100/样品重，（2）样品重×100/样品中灰分重（3）样品中灰分重/样品重×100 14、灰分按其溶解性可分为水溶性灰分、水不溶性灰分和（ ）。（1）酸不溶性灰分。（2）酸溶性灰分（3）碱不溶性灰分 15、正常面粉的灰分含量应为（ ）。（1）99%，（2）95%以上，（3） （1）和（2）都不对 16、优质的啤酒其灰分含量高于（ ）。（1）99%，（2）10%以上，（3） 这种说法不正确 17、灰分测定中使用的钳叫（ ）。（1）不锈钢钳。（2）铁钳。（3）坩埚钳 18、食品中的酸度，可分为（ ） (滴定酸度)、有效酸度 (pH) 和挥发酸。（1）总酸度，（2）有机酸，（ 3）无机酸 19、测定酸度的标准溶液是（ ）。（1）氢氧化钠。（2）盐酸。（3）硫酸 20、测定酸度的指示剂是（ ）。（1）铬黑T 。 （2）孔雀石绿。（3）酚酞 21、天然食品中所含的酸主要是（ ）。（1）盐酸。（2）硼酸。（3）有机酸 22、盐酸属（ ）。（1）氢氰酸。（2）无机酸。（3）有机酸 23、1%酚酞溶液是称取酚酞1g 溶解于100mL （ ）之中。（1）95%乙醇。（2）无二氧化碳的蒸馏水。（3）蒸馏水 24、氢氧化钠可使酚酞变（ ）。（1）无色（2）黄色（3）红色 25、面包食品中酸度突然增高，往往预示食品（ ）。（1）发生变质，（2）质量提高。（3）没有这种现象。 26、脂肪属（ ）。（1）无机物。（2）有机物。（3）矿物质 27、脂肪测定所用的抽提剂是（ ）。（1）氯仿。（2）蒸馏水（3）石油醚 28、（ ）是脂肪测定的主要设备。（1）水浴锅。（2）电炉。（3）茂福炉 29、脂肪测定时，样品包的高度应（ ）。（1）高出抽提管，以便于脂肪的抽提。（2）与抽提管高度相同，以便于脂肪的抽提。（3）以虹吸管高度的2/3为宜，以便于脂肪的抽提。 30、脂肪测定时，严禁（ ）。（1）使用滴定管。（2）明火活动。（3）和他人说话 31、用于粗脂肪测定的样品，其（ ）。（1）水分必须烘干，（2）色素必须除净。（3）脂
浅谈医学大数据 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90% 以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人才。本文无论是对创业团队还是投资机构都是非常有指导意义的。 大数据定义及其特征 大数据顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。从上世纪80 年代开始，每隔40 个月世界上储存的人均科技信息量就会翻倍(Hibert & Lopez, 2011)。2012 年，每天会有2.5EB 量的数据产生(Andrew & Erik, 2012)。现在，2014 年，每天会有2.3ZB 量的数据产生(IBM, 2015)。这是一个什么概念？现在一般我们电脑的硬盘大小都以GB，或者TB 为单位了。1GB 的容量可以储存约5.4 亿的汉字，或者170 张普通数码相机拍摄的高精度照片，或者 300-350 首长度为5-6 分钟的MP3 歌曲。那GB 和TB, EB，ZB 的关系又是怎样？ 1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一台1TB 硬盘容量的电脑，那1ZB 就是大致等于10 亿台电脑的容量, 远远超出了我们一般的想象。
早期，IBM 定义了大数据的特性有3 个：大量性（Volume）, 多样性（Variety）, 快速性（Velocity）(Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。后来又有学者把价值（Value）加到大数据的特性里。随着时间的推移和人们思考的进一步完善，又有三个大数据的特性被提出：易变性（Variability），准确性(Veracity) 和复杂性(Complexity)。 作者认为价值本质上是数据被分析后体现出来的有用信息知识的程度，和其他几个特性有根本区别。其他几个特性可以说是数据工作者具体实践中面临的挑战，而价值则是征服这些挑战后获得的回报。 大数据的6个特性描述如下： 大量性：一般在大数据里，单个文件大量性的级别至少为几十，几百GB 以上，一调查(Russom, 2013) 显示相当多的机构拥有的数据总量在10 到99TB 之间。用我们传统的数据库软件，1GB 已经可以储存千万条有着几百个变量的数据记录了。 多样性：泛指数据类型及其来源的多样化(Troester, 2012)，进一步可以把数据结构归纳为结构化(structured)，半结构化(semi-structured)，和非结构化(unstructured) (SAS, 2014) 。 快速性：反映在数据的快速产生及数据变更的频率上。比如一份哈佛商学院的研究报告称在2012 年时，谷歌每天就需要要处理20PB 的数据(Harvard Business Review, 2012)。 易变性：伴随数据快速性的特征，数据流还呈现一种波动的特征。不稳定的数据流会随着日，季节，特定事件的触发出现周期性峰值(Troester, 2012)。
有机酸，（ 3）无机酸 19、（ ）是测定酸度的标准溶液。（1）氢氧化钠。（2）盐酸。（3）硫酸 20、（ ）是测定酸度的指示剂。（1）铬黑T 。 （2）孔雀石绿。（3）酚酞 21、天然食品中所含的酸主要是（ ）。（1）盐酸。（2）硼酸。（3）有机酸 22、盐酸属（ ）。（1）氢氰酸。（2）无机酸。（3）有机酸 23、1%酚酞溶液是称取酚酞1g 溶解于100mL （ ）之中。（1）95%乙醇。（2）无二氧化 碳的蒸馏水。（3）蒸馏水 24、盐酸可使酚酞变（ ） 。（1）无色（2）黄色（3）红色 25、面包食品中酸度突然增高，往往预示食品（ ）。（1）发生变质，（2）质量提高。（3） 没有这种现象。 26、脂肪属（ ）。（1）无机物。（2）有机物。（3）矿物质 27、（ ）是脂肪测定所用的抽提剂。（1）氯仿。（2）蒸馏水（3）石油醚 28、脂肪测定的主要设备是（ ）。（1）水浴锅。（2）电炉。（3）茂福炉 29、样品包的高度应（ ）是脂肪测定的技术要求。（1）高出抽提管，以便于脂肪的抽 提。（2）与抽提管高度相同，以便于脂肪的抽提。（3）以虹吸管高度的2/3为宜，以便于脂肪的抽提。 30、严禁（ ）是脂肪测定时重要注意事项。（1）使用滴定管。（2）明火活动。（3）和他人说话 31、（ ）是粗脂肪测定的步骤。（1）烘干水分，（2）色素必须除净。（3）脂肪必须除净。 32、测定脂肪抽提是否完全，可用滤纸检查，将（ ），挥发后不留下油迹表明已抽提完全，若留下油迹说明抽提不完全。（1）10%氢氧化钠1毫升滴到滤纸上，再滴石油醚液。（2）1：3盐酸1毫升滴到滤纸上，再滴石油醚液。（3）抽提管下口滴下的石油醚滴在滤纸上。 33、脂肪测定过程中，所使用的抽提装置是（ ）。（1）电炉（2）凯氏定氮器（3）索氏抽提器。 34、（ ）是脂肪测定过程中所使用的加热装置。（1）电炉（2）水浴锅（3）茂福炉。 35、（ ）是脂肪测定过程中，水浴锅所使用的加热温度。（1）75—85℃（2）200—300℃（3）550—600℃。 36、( ) 是碳水化合物重要组成成分。(1) 氮、氢、氧。(2) 碳、氢、氮。(3) 碳、氢、氧。 37、（ ）是还原糖基团，（1）醛基（2）氨基（3）羧基 38、还原糖测定的重要试剂是（ ）。（1）盐酸。（2）淀粉（3）碱性酒石酸铜甲液 39、以次甲基蓝作为指示剂测定食品中还原糖的含量，到达反应终点时，溶液的颜色变化是（ ）即为滴定终点。（1）溶液由蓝色到蓝色消失时（2）溶液由红色到蓝色。（3）溶液由红色到黄色。 40、以（ ）作为指示剂测定食品中还原糖的含量，到达反应终点时，溶液的颜色变化是溶液由蓝色到蓝色消失时即为滴定终点。（1）甲基红。（2）次甲基蓝。（3）酚酞 41、具有还原的糖是（ ）。（1）纤维素（2）淀粉（3）葡萄糖 42、油脂酸价是指（ ）1 g 油脂中的游离脂肪酸所需氢氧化钾的毫克数。（1）中和。（2）
MiSeq System Highlights ? Exceptional Data Quality Highest-quality data demonstrated through peer-reviewed, scientific comparison ? Simple and Intuitive Instrument Workflow Highly automated system features a simple, easy-to-use instrument interface ? Fastest Turnaround Time Most rapid sequencing and variant detection for time-critical studies ? Extensive Suite of Applications Adjustable read length and flow cell options provide ultimate flexibility across a broad range of applications Introduction The MiSeq System offers the first end-to-end sequencing solution, integrating cluster generation, amplification, sequencing, and data analysis into a single instrument. Its small footprint—approximately 2 square feet—fits easily into virtually any laboratory environment (Figure 1). The MiSeq System leverages Illumina sequencing by synthesis technology (SBS), the most widely used, next-generation sequencing chemistry. With over 750 publications to date, the MiSeq System is the ideal platform for rapid and cost-effective genetic analysis. Exceptional Data Quality Illumina SBS chemistry is the most widely adopted next-generation sequencing technology. Exceptional data quality is achieved by SBS chemistry: a proprietary, reversible terminator-based method that detects single bases as they are incorporated into massively parallel DNA strands. Fluorescent terminator dyes are imaged as each dNTP is added and then cleaved to allow incorporation of the next base. With all 4 reversible, terminator-bound dNTPs present during each cycle, natural competition minimizes incorporation bias. Base calls are made directly from signal intensity measurements during each cycle, greatly reducing raw error rates compared to other technologies.1–5 The result is highly accurate base-by-base sequencing that virtually eliminates sequence context-specific errors, even within repetitive sequence regions or homopolymers. Illumina sequencing delivers the highest yield of error-free data for the most sensitive or complex sequencing samples (Figure 3).Simple and Intuitive Instrument Workflow The MiSeq System offers straightforward, easy-to-follow instrument control software. Perform simple instrument operations with an intuitive touch screen interface, use plug-and-play reagent cartridges with RFID tracking, consult on-screen video tutorials, and enjoy step-by-step guides throughout each sequencing workflow. All MiSeq Systems include onboard data analyis and access to BaseSpace?— the Illumina genomic analysis platform. BaseSpace provides real-time data uploading, simple data analysis tools, internet-based run monitoring, and a secure, scalable storage solution. A suite of data analysis tools, and a growing list of third-party BaseSpace Apps, empowers researchers to perform their own informatics. BaseSpace also enables fast and easy data sharing with colleagues or customers. To learn more, visit https://www.doczj.com/doc/e96023737.html,/basespace. Fast Turnaround Time For results in hours rather than days, the combination of rapid library preparation and the MiSeq System delivers a simple, accelerated turnaround time (Figure 2). Prepare your sequencing library in just 90 minutes with Nextera? library prep reagents, then move to automated clonal amplification, sequencing, and quality-scored base calling in as little as 4 hours on the MiSeq instrument. Sequence alignment can be completed directly on the onboard instrument computer with MiSeq Reporter software or through the BaseSpace platform within 3 hours. MiSeq? System Focused power. Speed and simplicity for targeted resequencing and small-genome sequencing. Figure 1: MiSeq System The compact MiSeq System is well suited for rapid, cost-effective next- generation sequencing.