近紅外光譜法同時(shí)測定涪陵榨菜中果膠和總糖的含量

劉 冰，楊 瓊，朱乾華，楊季冬,,*

(1.西南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，重慶 400715；2.長江師范學(xué)院化學(xué)化工學(xué)院，重慶 408100)

近紅外光譜法同時(shí)測定涪陵榨菜中果膠和總糖的含量

劉 冰1，楊 瓊2，朱乾華2，楊季冬1,2,*

(1.西南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，重慶 400715；2.長江師范學(xué)院化學(xué)化工學(xué)院，重慶 408100)

應(yīng)用傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)，以涪陵榨菜為材料建立與其品質(zhì)有關(guān)的果膠和總糖的定量分析模型。測定50份涪陵榨菜的近紅外光譜數(shù)據(jù)，得到原始光譜，通過光譜預(yù)處理方法消除噪聲，最后通過偏最小二乘法(PLS)建立回歸模型。最終得到涪陵榨菜中果膠和總糖含量的近紅外光譜分析模型，其決定系數(shù)(R2)分別為98.31、98.35，交叉驗(yàn)證均方差(RMSECV)分別為0.513、0.0531。用該模型對18份未知涪陵榨菜樣本進(jìn)行外部驗(yàn)證，其果膠和總糖的外部驗(yàn)證決定系數(shù)(R2)分別為96.69、95.63，預(yù)測集標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSEP)分別為0.572、0.0671。內(nèi)部交叉驗(yàn)證和外部驗(yàn)證均證明，近紅外定量分析有較高的準(zhǔn)確度，能滿足生產(chǎn)中對涪陵榨菜果膠和總糖同時(shí)測定的精度要求。

近紅外光譜；涪陵榨菜；果膠；總糖

近紅外光譜(near infrared spectroscopy，NIR)是近年來迅速發(fā)展起來的一種有效簡便的分析方法，其最大特點(diǎn)是快速、前處理簡單、可同時(shí)測定[9]。近紅外光譜指可見光譜區(qū)到中紅外光譜區(qū)之間的電磁波，通常將近紅外譜區(qū)的范圍定義為780～2526nm(12820～3959cm-1)，光譜信息來源于分子內(nèi)部振動(dòng)的倍頻與合頻，并且主要反映分子中C—H、N—H、O—H基團(tuán)的倍頻和合頻振動(dòng)吸收，其化學(xué)信息量相當(dāng)豐富[10]。因此，適合近紅外光譜測量的物質(zhì)種類范圍和場合十分廣泛，可用于非破壞性測定、在線分析等。目前已在食品檢測方面有廣泛的應(yīng)用[11-12]。

由于常規(guī)檢測涪陵榨菜中果膠和總糖的含量，需要分別測試，非常繁瑣，因此本實(shí)驗(yàn)擬用近紅外光譜技術(shù)能夠同時(shí)測定的優(yōu)點(diǎn)，通過近紅外光譜同時(shí)測定榨菜中的果膠和總糖的含量，目前尚未見報(bào)道，以期為在線研究果膠含量與脆性的關(guān)系以及總糖與榨菜風(fēng)味的形成關(guān)系提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與試劑

1.1 材料、試劑與儀器

榨菜為重慶各大超市市售7個(gè)典型品牌25個(gè)批次共計(jì)68個(gè)樣本，榨菜均出產(chǎn)于國家地理標(biāo)志產(chǎn)品涪陵榨菜所劃定的范圍，其中50個(gè)作為校正集，18個(gè)作為預(yù)測集。在樣品統(tǒng)一測定前24h從冰箱中取出，待樣品溫度平衡到室溫后掃描其近紅外光譜。

D-無水葡萄糖標(biāo)準(zhǔn)品(批號(hào)110833-200503) 中國藥品生物制品檢定所；濃硫酸、鹽酸、醋酸、結(jié)晶氯化鈣、苯酚、氫氧化鈉均為分析純。

Bruker VECTOR 22/N 傅里葉變換近紅外光譜儀(PbS檢測器、漫反射積分球附件、附帶OPUS 5.0光譜軟件)德國布魯克儀器公司；U-3010紫外-可見分光光度計(jì) 日本日立公司；EL104 分析天平 上海Mettler-Toledo公司；HH-2 數(shù)顯恒溫水浴鍋 江蘇榮華儀器公司；FZ-102型微型植物粉碎機(jī) 天津泰斯特儀器公司；101A型恒溫干燥箱 浙江滬南儀器公司。

1.2 方法

掃描光譜前，每個(gè)涪陵榨菜樣本稱取100g，然后經(jīng)粉碎機(jī)充分粉碎使其均質(zhì)化。

研究顯示：精神科護(hù)士一年內(nèi)遭受工作場所暴力發(fā)生率為57.0%～99.0%[2,12-13]。本次調(diào)查顯示：我院精神科護(hù)士1年內(nèi)遭受工作場所暴力發(fā)生率為75.3%。精神科護(hù)士遭受工作場所暴力高的原因?yàn)椋孩倬癫〔∪舜蠖啻嬖谒季S、行為異常，受幻覺、妄想影響，隨時(shí)可能出現(xiàn)沖動(dòng)傷人行為，而護(hù)士與病人接觸機(jī)會(huì)最多，遭受暴力危害最直接[14]；②在護(hù)士職業(yè)道德影響下，護(hù)士對病人暴力行為常采取忍讓態(tài)度，處于較為被動(dòng)地位，不能有效控制暴力；③精神科保護(hù)性約束或隔離措施的使用與暴力發(fā)生密切相關(guān)[15]，護(hù)士在執(zhí)行保護(hù)性約束和隔離措施時(shí)，經(jīng)常遭受病人暴力。

榨菜中果膠含量根據(jù)重量法測定，總糖的含量根據(jù)苯酚硫酸法比色法測定。其中要求在重復(fù)條件下獲得的2次獨(dú)立測定結(jié)果的絕對差值依次不得超過算術(shù)平均值的5%。以上測定均重復(fù)2次，測定過程中所得數(shù)據(jù)超過要求精度的均重新進(jìn)行測定，有效分析結(jié)果作為建模數(shù)據(jù)。采集光譜時(shí)，將處理后的榨菜樣本裝入近紅外光譜儀附帶的10cm石英樣品杯內(nèi)，利用近紅外光譜儀的旋轉(zhuǎn)器使樣品杯勻速轉(zhuǎn)動(dòng)，用積分球漫反射采樣系統(tǒng)采集其NIR光譜。以空氣為參比，掃描范圍12800～4000cm-1，掃描次數(shù)64次，分辨率4cm-1。每個(gè)樣品掃描兩次。

2 結(jié)果與分析

2.1 涪陵榨菜近紅外吸收光譜及常規(guī)分析數(shù)據(jù)

圖1為涪陵榨菜校正集樣本近紅外吸收光譜圖，可以看出，校正集樣本吸收光譜圖重疊嚴(yán)重，含量不同的樣本的近紅外光譜十分接近，無法直接判定果膠和總糖的含量與個(gè)別波長點(diǎn)的吸光度之間的相關(guān)性，不可能從某一個(gè)波長點(diǎn)來確定其含量，而必須在一定的區(qū)間內(nèi)建立數(shù)學(xué)模型來確定近紅外光譜和含量間的關(guān)系。圖1中12000～8000cm-1區(qū)間處于C—H等鍵的多級(jí)倍頻區(qū)，信號(hào)弱，噪音干擾大。而8000～4000cm-1區(qū)間，則是C—H鍵和O—H鍵的一級(jí)倍頻和組合頻區(qū)，信號(hào)強(qiáng)，能反映出樣品的性質(zhì)和組成間有關(guān)聯(lián)[13]。

圖1 50個(gè)校正集樣本的近紅外吸收光譜圖Fig.1 Near infrared spectra of 50 calibration samples

表1為涪陵榨菜校正集和預(yù)測集樣本中果膠和總糖的常規(guī)分析數(shù)據(jù)。所用的涪陵榨菜樣本果膠含量分布在20.54～35.35mg/g、總糖含量分布在2.141～4.021mg/g，樣本的各組分范圍基本上覆蓋了涪陵榨菜中可能出現(xiàn)的含量。校正集和預(yù)測集各組分均包含了較大的范圍，這對建立模型的穩(wěn)定性和代表性很有幫助。

表1 涪陵榨菜品質(zhì)常規(guī)分析數(shù)據(jù)Table 1 Routine quality analysis of Fuling mustard tube samples

2.2 數(shù)據(jù)處理原理

儀器采集的原始光譜中除包含與樣品組成有關(guān)的信息外，同時(shí)也包含來自各方面因素所產(chǎn)生的噪音信號(hào)。這些噪音信號(hào)會(huì)對譜圖信息產(chǎn)生干擾，從而影響校正模型的建立和對樣品組成或性質(zhì)的預(yù)測。因此，在進(jìn)行光譜譜圖數(shù)據(jù)和榨菜中的果膠和總糖含量的化學(xué)值關(guān)聯(lián)之前，需通過對校正集近紅外吸收光譜進(jìn)行光譜預(yù)處理，以消除噪聲和基線漂移的影響，然后將預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)經(jīng)偏最小二乘法建立模型，經(jīng)內(nèi)部交叉驗(yàn)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性，通過衡量模型的主要參數(shù)如相關(guān)系數(shù)(R2)、交叉驗(yàn)證均方差(RMSECV)和預(yù)測集標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSEP)以評價(jià)模型質(zhì)量，一個(gè)好的模型應(yīng)該具有較高的R2，較低的RMSECV和RMSEP值，并且RMSECV和RMSEP值盡量接近[14]。R2、RMSECV和RMSEP的計(jì)算方法為：

式中：n為樣本個(gè)數(shù)；YTi為實(shí)測值；YPi為樣本預(yù)測值；Ya為樣本實(shí)測平均值。

2.3 光譜預(yù)處理方法對校正模型的影響

通過比較消除常量偏移、矢量歸一化、多元散射校正以及一階和二階導(dǎo)數(shù)所建模型的決定系數(shù)(R2)以及RMSECV的值(表2)，可以看出這五種光譜預(yù)處理方法對涪陵榨菜中果膠和總糖的校正模型處理效果不同，其中采用消除常量偏移處理所得模型的R2最大，而RMSECV的值最小。因此，本實(shí)驗(yàn)優(yōu)先采用的是消除常量偏移。

2.4 以校正集樣本建立數(shù)學(xué)模型

以Bruker 傅里葉變換近紅外光譜儀附帶的OPUS 軟件對50個(gè)校正集樣本光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行偏最小二乘回歸，經(jīng)內(nèi)部交叉驗(yàn)證，建立數(shù)學(xué)模型。在采用PLS建模時(shí)，需要確定模型所需的主因子數(shù)。在校正集樣本一定的情況下，因子數(shù)太低，會(huì)導(dǎo)致建模信息不全，模型預(yù)測能力低，出現(xiàn)“欠擬合”現(xiàn)象；反之，因子數(shù)過多，會(huì)導(dǎo)致模型過于復(fù)雜，從而出現(xiàn)“過擬合”的現(xiàn)象，同樣導(dǎo)致預(yù)測能力降低[15]。因此，需要對使用的因子數(shù)進(jìn)行合理選擇。本研究通過交叉驗(yàn)證的方法，考察因子數(shù)對RMSECV的影響。圖2A、2B為果膠和總糖的RMSECV隨Rank的變化圖。得到的主因子數(shù)(圖中箭頭所示)應(yīng)使模型的RMSECV最小。進(jìn)而得到最優(yōu)回歸條件如表3所示。

表2 不同光譜預(yù)處理方法內(nèi)部驗(yàn)證的R2、RMSECVTable 2 R2 and RMSECV of internal validation by different spectrum pre-process methods

圖2 榨菜中果膠(A)和總糖(B)模型的因子數(shù)與RMSECV關(guān)系圖Fig.2 Correlation between RMSECV and Rank of pectin (A) and total sugar(B)

表3 以校正集樣本光譜數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型的最優(yōu)條件Table 3 Optimal parameters of the mathematical model established by calibration samples

通過OPUS軟件對光譜進(jìn)行各種不同的預(yù)處理，比較選擇最優(yōu)的光譜預(yù)處理方法，使得模型的決定系數(shù)盡可能大，交叉驗(yàn)證均方差盡可能小。本實(shí)驗(yàn)選擇消除常量偏移法，所得模型的決定系數(shù)分別為98.31、98.35，內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方分別為0.513、0.0531。

2.5 以預(yù)測集樣本對模型進(jìn)行外部驗(yàn)證

外部驗(yàn)證一般采用未參與建立模型，但性質(zhì)與參與建模的校正集樣本性質(zhì)相識(shí)的樣本，通過比較這些未參與建模的預(yù)測集樣本的預(yù)測值與化學(xué)值的差異來判別模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。本實(shí)驗(yàn)以校正集建立的數(shù)學(xué)模型對18個(gè)預(yù)測集樣本的果膠和總糖的含量進(jìn)行預(yù)測。將果膠和總糖的預(yù)測值與按標(biāo)準(zhǔn)方法測定的分析值進(jìn)行比較，并繪出對應(yīng)關(guān)系圖(圖3)。果膠與總糖的近紅外預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)方法測定值的決定系數(shù)分別為96.69%、95.63%，RMSEP分別為0.572、0.0671。其決定系數(shù)基本都在95%以上，預(yù)測結(jié)果很好，可以滿足對榨菜品質(zhì)檢測的精度要求。

圖3 驗(yàn)證集樣本果膠(A)和總糖(B)含量的真實(shí)值與預(yù)測值的相關(guān)性Fig.3 Correlation between predicted values of optimized model and true values of pectin(A) and total sugar(B)

2.6 預(yù)測結(jié)果分析

通過偏最小二乘-內(nèi)部交叉驗(yàn)證法所得到的模型對預(yù)測集的18個(gè)涪陵榨菜樣本的果膠和總糖的含量進(jìn)行預(yù)測。通過對近紅外模型的預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)方法測得的化學(xué)值進(jìn)行t檢驗(yàn)，以判定近紅外分析方法和標(biāo)準(zhǔn)方法是否有顯著性差異：給定顯著水平α=0.05，查表的結(jié)果t(0.05，18)為2.110，涪陵榨菜中果膠和總糖的t檢驗(yàn)結(jié)果分別為0.0341、0.151均小于2.110，表明近紅外光譜法與標(biāo)準(zhǔn)方法不存在顯著差異，說明兩種分析方法是一致的，進(jìn)一步說明所建立的模型具有較好的預(yù)測的能力，可以達(dá)到常規(guī)分析的精度要求[16]。

3 結(jié) 論

常規(guī)檢測涪陵榨菜中的果膠和總糖含量，不僅需要消耗大量的化學(xué)試劑，而且費(fèi)時(shí)，不能現(xiàn)場快速得到檢測結(jié)果。本實(shí)驗(yàn)利用傅里葉變換近紅外光譜結(jié)合偏最小二乘法，建立了一種快速、同時(shí)測定的方法。通過對校正集樣本的回歸和預(yù)測集樣本的驗(yàn)證，表明近紅外光譜同時(shí)測定涪陵榨菜中果膠和總糖含量的方法是可行的，結(jié)果是準(zhǔn)確的。而且，本方法具有快速、準(zhǔn)確、分析對象多樣且無須預(yù)處理的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，加上光纖取樣分析系統(tǒng)，建立數(shù)學(xué)模型，可以用作為涪陵榨菜生產(chǎn)過程即時(shí)分析和在線控制的手段。

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Determination of Pectin and Total Sugar in Fuling Mustard Tuber Samples by Near Infrared Spectroscopy

LIU Bing1，YANG Qiong2，ZHU Qian-hua2，YANG Ji-dong1,2,*
(1. School of Chemistry and Chemical Engineering, Southwest University, Chongqing 400715, China；
2. School of Chemistry and Chemical Engineering, Yangtze Normal University, Chongqing 408100, China)

The determination of pectin and total sugar in Fuling mustard tuber samples by Fourier transform near-infrared spectroscopy (FT-NIRS) was studied. The original spectra of 50 Fuling mustard tuber samples were obtained by using FT-NIRS machine. Through math analysis, spectrum noise was decreased. Finally, the regression method was used by partial least square.Regression models between product quality and pectin or total sugar were established. The determination coefficients (R2) of the established model were 98.31 and 98.35. Its root mean square errors of cross-validation (RMSECV) were 0.513 and 0.0531,respectively. While the R2and root mean square errors of prediction set (RMSEP) were 96.69, 95.63, 0.572 and 0.0671 in test set validation, respectively. Internal and external cross-validation tests exhibited that near-infrared quantitative analysis had high accuracy and could meet the requirement for predicting pectin and total sugar contents in Fuling mustard tuber products.

near infrared spectroscopy；fuling mustard tuber；pectin；total sugar

O657.39

A

1002-6630(2011)10-0186-04

2010-08-05

重慶市科委科技攻關(guān)項(xiàng)目(CSTC 2008EA5008)

劉冰(1986—)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)榻t外光譜應(yīng)用。E-mail：liubing701@126.com

*通信作者：楊季冬(1956—)，男，教授，博士，研究方向?yàn)榉肿庸庾V分析。E-mail：flyjd6400@sina.com