| [1] |
HARBORNE J B. Introduction to ecological biochemistry[J]. Biochemistry & Molecular Biology Education, 2010,6(1):24-24.
|
| [2] |
DHIMAN A, AHMAD S, NANDA A R, et al. In vitro antimicrobial status of methanolic extract of Citrus sinensis Linn. fruit peel[J]. Chronicles of Young Scientists, 2012,3(3):204.
|
| [3] |
SATO M, FUJIWARA S, TSUCHIYA H, et al. Flavones with antibacterial activity against cariogenic bacteria[J]. Journal of Ethnopharmacology, 1996,54(2/3):171-176.
|
| [4] |
于贞, 赵光鳌, 李记明, 等. 用HPLC法测定干红葡萄酒中的酚类物质[J]. 酿酒, 2002,29(2):88-89.
|
| [5] |
成宇峰, 张振文, 岳泰新, 等. HPLC同时检测葡萄酒中10种单体酚的方法[J]. 食品科学, 2008,29(4):287-290.
|
| [6] |
陈建业, 温鹏飞, 战吉成, 等. 葡萄酒中11种酚酸的反相高效液相色谱测定方法研究[J]. 中国食品学报, 2006,6(6):133-138.
|
| [7] |
王美丽, 吴鲁阳, 张振文, 等. HPLC法测定不同葡萄品种成熟过程中单体酚的变化[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2007,35(4):134-138.
|
| [8] |
杨晓军, 王立刚. 基于地理国情指标体系的宁夏葡萄酒产业发展研究[J]. 价值工程, 2018,37(18):283-284.
|
| [9] |
张战胜, 马文礼, 屈晓蕾, 等. 黄河含沙水自流微灌技术对宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄产量及品质的影响[J]. 江苏农业科学, 2018,46(13):112-116.
|
| [10] |
葛谦, 杨春霞, 牛艳, 等. 贺兰山东麓酿酒葡萄成熟过程中花色苷组分含量及其主成分分析[J]. 北方园艺, 2017(8):14-19.
|
| [11] |
耿晨晨. 贺兰山东麓红葡萄酒中颜色变化规律研究[D]. 银川: 宁夏大学, 2017.
|
| [12] |
马宁心. 宁夏葡萄酒产业发展战略研究: 以贺兰山东麓产区为例[J]. 产业与科技论坛, 2017,16(1):21-25.
|
| [13] |
杨春霞, 刘元柏, 葛谦. 贺兰山东麓酿酒葡萄中有机酸含量分析[J]. 食品科技, 2016,41(11):244-247.
|
| [14] |
宋新欣. 宁夏贺兰山东麓葡萄产业品牌建设探讨[J]. 商业经济研究, 2016(16):216-217.
|
| [15] |
宋文凤, 崔晓迪, 成果, 等. 葡萄果实酚酸提取及检测方法的优化[J]. 分析实验室, 2013,32(7):63-68.
|
| [16] |
张星星, 郭安鹊, 韩富亮, 等. UPLC快速测定葡萄酒中酚类物质的方法[J]. 食品科学, 2016,37(10):128-133.
|
| [17] |
马帅, 王纪华, 高媛, 等. 超高效液相色谱-串联质谱法同时测定5个产地花椰菜和西兰花中的23种酚酸类化合物[J]. 食品科学, 2018,39(4):176-187.
|
| [18] |
郑洁, 赵其阳, 张耀海, 等. 超高效液相色谱法同时测定柑橘中主要酚酸和类黄酮物质[J]. 中国农业科学, 2014,47(23):4706-4717.
|
| [19] |
王强, 阮晓, 马艳, 等. 高效液相色谱紫外法测定葡萄中低分子量酚类物质[J]. 新疆农业大学学报, 1999,22(3):3-5.
|
| [20] |
NUR AZIRA T, CHE MAN Y B, RAJA MOHD HAFIDZ R N, et al. Use of principal component analysis for differentiation of gelatine sources based on polypeptide molecular weights[J]. Food Chemistry, 2014,151:286-292.
DOI
URL
PMID
|
| [21] |
GUILLÉN-CASLA V, ROSALES-CONRADO N, LEÓN-GONZÁLEZ M E, et al. Principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR) statistical tools to evaluate the effect of E-beam irradiation on ready-to-eat food[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2011,24(3):456-464.
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