基于高光譜聯合流化床富集的紅葡萄酒白藜蘆醇檢測

劉貴珊 房盟盟 馮愈欽 郭紅艷 何建國

(寧夏大學農學院，銀川750021)

基于高光譜聯合流化床富集的紅葡萄酒白藜蘆醇檢測

劉貴珊 房盟盟 馮愈欽 郭紅艷 何建國

(寧夏大學農學院，銀川750021)

利用高光譜成像技術聯合流化床富集技術對紅葡萄酒中微量成分白藜蘆醇的含量進行快速檢測。通過高效液相色譜法檢測紅葡萄酒中白藜蘆醇的含量，設計流化床富集裝置，研究HPD826、DA-201、AB-8、H103、HPD600共5種樹脂對紅葡萄酒中白藜蘆醇的富集效果，篩選出H103樹脂富集效果最優(yōu)。將H103大孔吸附樹脂用于富集紅葡萄酒中的白藜蘆醇。獲取吸附白藜蘆醇后樹脂的高光譜反射圖像(900～1 700 nm)，對比5種光譜預處理方法(MSC、SNV、SG-S、RN、QN)對白藜蘆醇含量的建模效果，優(yōu)選出RN預處理方法;建立PLSR、SVMR(LK-SVMR、PKSVMR、RBF-SVMR和S-SVMR)、PCR的6種回歸模型，優(yōu)選出LK-SVMR校正模型和PLSR校正模型，將其用于預測集樣本進一步評價模型的精度和穩(wěn)定性，最終確定PLSR模型為最佳模型。研究表明，基于RN-PLSR的紅葡萄酒中白藜蘆醇的定量預測模型相關系數RP=0.852 8，預測集均方根誤差為0.036 0，RC=0.878 3，校正集均方根誤差為0.033 0，預測效果最佳，為高光譜技術在微量、痕量成分檢測方面的應用提供了參考。

紅葡萄酒;白藜蘆醇;流化床富集;快速檢測;高光譜

引言

白藜蘆醇 (3，4，5-三羥-1，2-二苯乙烯，C14H12O3)是一種多酚物質，自然界中的白藜蘆醇含量較低，主要來源于桑葚、花生、葡萄、紅酒等，其在生物和臨床研究領域表現出抗癌、抗氧化、抗菌、提高免疫力等保健功效［1－2］。紅葡萄酒中白藜蘆醇的研究受到國內外學者的高度關注，因此，紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的快速無損檢測是目前研究的重點［3－4］。

白藜蘆醇的常規(guī)檢測方法有:分光光度法、氣質聯用法、液相色譜-質譜聯用技術，但均存在步驟繁瑣、耗時長、成本高等缺點，而高光譜成像技術是集合了光譜和圖像信息的多信息融合技術［5－6］。高光譜成像技術不僅可以獲取被測物的空間圖像信息，還能獲取每個像素的光譜信息，既能對研究對象的外部特征進行可視化分析，又能對內部有效成分進行定量預測［7－8］。國外高光譜技術的研究起步較早，ARMANDO等［9］利用高光譜檢測了葡萄皮中花色苷的濃度，表明花色苷濃度的高低可以反映葡萄的成熟度;JULIO等［10］采用高光譜技術檢測葡萄成熟過程中葡萄皮中的酚類化合物含量、糖濃度、pH值和滴定酸。結果表明，隨著葡萄成熟度逐漸增大，滴定酸濃度呈現下降趨勢，酚類化合物含量、糖濃度呈逐漸上升趨勢。FU等［11］利用高光譜圖像技術檢測奶粉里的三聚氰胺(1.0%)，采用多種圖像處理方法獲取有效光譜信息。結果表明，高光譜技術可鑒別奶粉里摻假的三聚氰胺。吳龍國等［12］利用近紅外高光譜成像技術對靈武長棗含水率的無損檢測研究表明，NIR高光譜成像技術提取特征波長進行長棗水分檢測是可行的，同時也為長棗品質在線檢測提供了理論依據。

本文采用循環(huán)流化床技術聯合大孔吸附樹脂對紅葡萄酒中的白藜蘆醇進行富集，結合光譜分析和化學統計學方法，建立高光譜技術定量檢測紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的預測模型，為高光譜的微量分析和痕量分析提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

紅葡萄酒(2013年和2014年西夏王蛇龍珠、梅鹿轍、赤霞珠)，白藜蘆醇標品(中國食品藥品檢定研究所)、甲醇(色譜級，天津科密歐化學試劑有限公司)、乙腈(色譜級，美國CHROMADEX公司)、磷酸、氨水、去離子水、超純水。

HPD826、DA-201、AB-8、H103、HPD600共5種大孔吸附樹脂(粒度范圍20～60目，天津科密歐化學試劑有限公司)。

1.2 儀器

富集裝置主要包括5部分:富集容器、蠕動泵、儲液罐、T型管以及廢液罐(圖 1)。BT-50EA/ 153YX型蠕動泵，重慶杰恒蠕動泵有限公司;循環(huán)水式多用真空泵，鄭州長城科工貿有限公司;電子天平，梅特勒-托利多儀器有限公司;AGILENT1100型高效液相色譜儀，美國安捷倫科技公司。

圖1 富集裝置Fig．1 Enrichment apparatus

N17E-NIR型近紅外高光譜成像系統(北京卓立漢光儀器有限公司)如圖 2所示，主要包括: Imspector N17E型近紅外成像光譜儀，芬蘭奧盧光譜成像有限公司;4個35W的HSIA-LS-TDIF型鹵鎢燈線光源，北京卓立漢光儀器有限公司;Zelos-285 GV型CCD相機，德國Kappa opto-electronics GmbH公司;PSA200-11-X型高精度推掃式輸送裝置，北京卓立漢光儀器有限公司;采集暗箱和高性能計算機(CPU為Inter(R)Core i7-2600，主頻為3.40 GHz，內存為4.00GB)等。

圖2 900～1 700 nm高光譜成像系統Fig．2 900～1 700 nm hyperspectral system

1.3 吸附樹脂預處理

對HPD826、DA-201、AB-8、H103、HPD600共5種大孔吸附樹脂進行預處理。試驗先用自制的超純水溶脹大孔吸附樹脂，去除漂浮物;然后用質量分數5%的鹽酸溶液浸泡樹脂，并用玻璃棒攪拌，使其與鹽酸充分接觸，4 h后水洗溶液至pH試紙檢測為接近中性;接著用質量分數2%的氫氧化鈉溶液浸泡，4 h后水洗至接近中性;最后用95%的乙醇浸泡24 h，水洗至無醇味且無白色沉淀。各選取5.0 g分別裝入5個富集容器(150mL三角瓶)底部，在料液罐中裝入400mL紅葡萄酒(2014年西夏王蛇龍珠)，連接好富集裝置，啟動振蕩器，調節(jié)其振蕩頻率為140次/min，然后開啟蠕動泵，調節(jié)轉速為50 r/min，流量為60mL/min，開始富集酒樣中的白藜蘆醇。富集20min，將吸附樹脂取出加熱干燥，樹脂均勻地鋪在培養(yǎng)皿上，將136個西夏王蛇龍珠樣本于室溫(20℃)下放置，編號并進行高光譜圖像采集。采用相同方法處理富集其他年份和品種紅葡萄酒中的白藜蘆醇。

1.4 光譜相機校正與采集參數的確定

吸附樹脂表面的差異及光源分布不均的影響導致高光譜采集到的光譜圖像信息中存在較大噪聲。為了減弱或消除CCD相機暗電流和光源不均勻亮度產生的影響，保持設備相同參數的設定，在采集樣本圖像時需進行黑白校正，掃描反射率為99%的標準白色校正，得到全白標定圖像;然后蓋上鏡頭蓋，采集全黑參考圖像。計算公式為［13－15］

式中 R——校正后的光譜圖像反射強度

IR——樣本原始的漫反射強度

ID——蓋上鏡頭蓋的漫反射強度

IW——白板的漫反射強度

為避免環(huán)境光線和噪聲的干擾，樣品的圖像采集過程在暗箱中進行。預先根據光源的照度設定好CCD相機的曝光時間，以保證圖像清晰。經反復調整，確定高光譜成像系統的最佳參數值為曝光時間10ms，圖像采集速度13mm/s，物距2 cm。

1.5 紅葡萄酒的高光譜圖像采集

試驗過程中，每組取一份吸附樹脂樣本標號，擺放在載物臺上，關閉暗箱門，連接位移平臺控制電機，開始掃描。采集圖像時，調整好輸送裝置的速度以避免圖像空間分辨率失真，線陣探測器作垂直于光學焦平面的橫向移動，獲取所掃描空間中每個像素在整個光譜區(qū)域的圖像信息;同時，樣本在輸送裝置的作用下作垂直于攝像機的縱向移動，連續(xù)移動獲得一系列圖像及光譜信息，最終完成整個樣本圖像的采集。為減少背景圖像中多余信息的影響，圖像處理前，采用軟件 ENVI V.4.6(美國 Research System公司)對校正后的圖像數據進行裁剪，從采集到的大孔吸附樹脂中以平鋪樹脂的實際尺寸為參照，選取平鋪表面10像素×10像素區(qū)域為感興趣區(qū)域(Region of interesting，ROI)，平均光譜信息作為原始光譜。高光譜成像技術路線如圖3所示。

圖3 高光譜成像技術路線圖Fig．3 Technology route diagram of hyperspectral imaging

1.6 光譜數據處理

使用Unscrambler X10.2軟件對原始光譜進行多元散射校正、標準正態(tài)變量變換和Savitzky-Golay平滑等預處理［16－17］，分別對原始光譜和預處理后的光譜曲線建立紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的回歸預測模型。

2 結果與討論

2.1 吸附樹脂的優(yōu)選

靜態(tài)吸附是指一定量的溶液和一定量的吸附樹脂通過長時間的直接接觸，達到吸附平衡。用真空泵抽提預處理過的樹脂4 min，分別稱取HPD826、DA-201、AB-8、H103、HPD600干樹脂各0.012 g，各加入60 mL酒樣，密封在150 mL三角瓶中，室溫下在振蕩器上振蕩24 h，達到充分吸附。然后過濾樹脂，高效液相色譜(HPLC)法檢測上清液中白藜蘆醇的濃度，計算不同大孔吸附樹脂的吸附量和吸附率。過濾后的樹脂用清水洗滌，加入50 mL體積分數80%的乙醇溶液，室溫下振蕩解析24 h，高效液相色譜法檢測洗脫液中白藜蘆醇的濃度，并計算解析率。根據吸附量和解析率優(yōu)選分離富集白藜蘆醇的大孔吸附樹脂。吸附量、吸附率和解析率計算公

式為

式中 Q——吸附平衡時的吸附量，mg/g

ε1——吸附率，% ε2——解析率，%

C1——吸附前原液的質量濃度，mg/L

C2——吸附平衡時原液的質量濃度，mg/L

V1——吸附原液的體積，mL

W——干樹脂的質量，g

C3——洗脫液的質量濃度，mg/L

V2——洗脫液的體積，mL

5種大孔吸附樹脂的表面性質對樹脂的吸附性能有影響，如表1所示。白藜蘆醇的吸附結果表明:白藜蘆醇是多酚類物質，每個分子含3個酚羥基，顯示弱極性，有利于弱極性或極性樹脂的吸附，研究得到AB-8、DA-201、HPD600樹脂的吸附量較大;白藜蘆醇的分子質量是228.25，分子體積小，受粒徑影響較小，所以沒有對樹脂的粒徑進行篩分研究;比表面積大的樹脂活性點越多，其平衡吸附量也越大，H103樹脂的比表面積高達900～1 100m2/g，因而，即使為非極性樹脂，仍然表現出良好的吸附性能。表1表明，H103大孔吸附樹脂的吸附量最大，吸附率最高為94.00%。優(yōu)異的樹脂不但應當有良好的吸附性能，還應當有較好的解析性能，以便于樹脂的回收利用和有效成分的回收。綜合考慮后，選用H103樹脂為最佳樹脂。

表1 不同樹脂對白藜蘆醇的吸附洗脫性能Tab．1 Adsorp tion elution performance of different resins for resveratrol

2.2 葡萄酒中白藜蘆醇含量的檢測

葡萄酒中白藜蘆醇的含量受到釀酒葡萄的品種、釀酒工藝條件、酒莊所處的環(huán)境氣候等因素的影響。研究選取不同品種不同年份的紅葡萄酒，經0.45μm過濾器過濾除去雜質，確定高效液相色譜法分析葡萄酒中白藜蘆醇的色譜條件:進樣量10μL，流速為1.0 mL/min，柱溫30℃，檢測波長306 nm。梯度洗脫:去離子水A(pH值2.4)與純乙腈B，A與B體積比65∶35，0～10min，保持35%B; 10～20 min內，35% ～100%B;20～30 min，保持100%B;30～35min內，35%～100%B;35～40min，保持35%B。在上述色譜條件下依次重復檢測2次，如表2所示結果:西夏王葡萄酒中白藜蘆醇的含量隨葡萄品種和年份的不同而變化，同一品種葡萄，年份不同，其含量也不同;紅葡萄酒(蛇龍珠、梅鹿輒、赤霞珠)中蛇龍珠的白藜蘆醇含量最高，2014年份質量濃度為6mg/L，2013年份質量濃度為5.52mg/L。

表2 葡萄酒中白藜蘆醇的質量濃度Tab．2 Content of resveratrol in w ine mg/L

圖4 吸附前后酒樣的高效液相色譜圖Fig．4 HPLC chromatograms of wine samples before and after adsorption

采用高效液相色譜法(HPLC)檢測紅葡萄酒(2014年蛇龍珠)樣中白藜蘆醇的含量變化，鑒定大孔吸附樹脂對白藜蘆醇的吸附作用。將洗脫液(與吸附樹脂發(fā)生交換后所得到的溶液)用乙酸乙酯萃取15min，靜置分層后取上清液，在旋轉蒸發(fā)儀中旋轉蒸發(fā)至干，甲醇溶解殘渣，HPLC檢測表明葡萄酒中確實為白藜蘆醇。H103對紅葡萄酒中白藜蘆醇的吸附如圖4所示。由標樣的高效液相色譜圖可知:保留時間為7.47 min左右時有白藜蘆醇的特征色譜峰出現，峰形、分離效果均較好，標樣中22 min處為甲醇的吸收峰。從吸附前后的色譜圖比對標樣色譜可以看出，在7.47 min時，被吸附樹脂吸附后的紅葡萄酒樣中白藜蘆醇峰值明顯降低，可以確定吸附樹脂對白藜蘆醇有很好的吸附效果。

經過反復試驗，最終確定采用梯度洗脫的程序，色譜條件為:A為去離子水(pH值調至2.4)，B為純乙腈，起始時A與B體積比65∶35，0～10min，保持35%B;10～20 min內，35% ～100%B;20～30min，保持100%B;30～35min內，35%～100%B; 35～40min，保持35%B;進樣量為10μL，流速為1.0mL/min，柱溫選為30℃，檢測波長306 nm。

試驗測得2014年蛇龍珠136個樣本的白藜蘆醇含量，將90個樣本選入校正集用于模型建立，46個樣本選入預測集用于模型預測，結果如表3所示。

表3 2014年蛇龍珠紅葡萄酒中白藜蘆醇含量檢測結果Tab．3 Resveratral contents of red w ine (Gernischet，2014)

2.3 光譜預處理

為消除高光譜儀在采集光譜曲線時噪聲與無關信息的干擾，提取有效信號，增強分析信息，使樣本的光譜曲線更具代表性，在不損失樣本原有品質重要信息的前提下，去除大孔吸附樹脂表面不均勻性、儀器噪聲和暗電流等因素引起的散射及光譜或圖像信息中的非品質信息影響，需對原始光譜進行預處理［18］。原始光譜和5種不同預處理方法的處理結果如圖5所示。

獲取吸附白藜蘆醇后樹脂的高光譜反射圖像(900～1 700 nm)，由圖5a可知，樣本的原始光譜在978 nm處存在明顯的光譜吸收峰，此峰對應O—H基團的二級倍頻，這是白藜蘆醇中含有酚類結構的緣故。圖5b的標準正態(tài)變量變換(SNV)預處理光譜圖與圖5e的多元散射矯正(MSC)預處理光譜圖比較相似，這2種預處理方法均有消除由于樣品顆粒大小不同及顆粒分布不均勻而產生的散射對光譜的影響作用，故兩圖相對于圖5a而言，光譜曲線更加緊湊。圖5c為卷積平滑(SG-S)預處理光譜圖，校正基線，使平滑處趨于平直，且波峰處更加突出。圖5d為極差歸一化(RN)預處理光譜圖，去除了部分噪聲且保持了光譜波峰波谷的位置不發(fā)生偏移。圖5f為分位數標準化(QN)預處理光譜圖，該預處理方法噪聲信息較多，且波峰波谷難以辨出。

2.4 不同預處理方法的PLSR建模效果優(yōu)選

采用了5種預處理方法，消除原始光譜中的噪聲，減小樣本固體顆粒大小不同、表面散射和光程變化帶來的誤差，獲得更高信噪比的光譜，有助于后續(xù)建立的預測模型的穩(wěn)健性和預測結果的有效性［19］。建模應盡量減少計算量，因此需從5種預處理中選出最優(yōu)預處理方法。研究利用 PLSR(Partial least squares regression)分別對原始光譜數據和5種預處理數據建立預測模型，相關系數RC、RP越高，校正集均方根誤差、預測集均方根誤差越低［20－21］，說明該模型對白藜蘆醇的含量預測越準確，精度高且穩(wěn)健性好。

從表4可知，雖然均采用PLSR法建立紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的預測模型，但不同光譜數據的處理方法不同，在預測能力上也存在較大差異，采用SNV和RN預處理后數據建立的模型均取得較好的回歸效果，優(yōu)選出RN-PLSR模型，其RC=0.8430，校正集均方根誤差為0.037 4、RP=0.837 9，預測集均方根誤差為0.030 8，預測精度高且穩(wěn)健性好，而SG-S、MSC、QN結合PLSR建立的預測模型SG-S-PLSR、MSC-PLSR、QN-PLSR，校正集的相關系數RC較好，但預測集的相關系數僅0.642 0～0.755 7，預測效果較差。RN預處理對模型的預測效果有較好的提升作用。

2.5 優(yōu)選建模方法

采用主成分分析(PCR)、偏最小二乘回歸系數(PLSR)、支持向量機(SVMR)方法分別對RN預處理后的光譜進行紅葡萄酒中白藜蘆醇含量不同建模算法的分析比較，以確定最優(yōu)模型，結果如表5所示:當因子數為10時，PCR法和PLSR法取得較好建模效果;當SVMR的核函數為線性核函數(LK)時，SVM法取得較好建模效果:構造出性能良好的SVM，核函數的選擇是關鍵，這主要包括核函數類型的選擇和后續(xù)相關參數的選擇。分析可知，SVMR的4種模型中，當核函數選為LK時，對白藜蘆醇含量的預測能力較好，其RC=0.811 7、校正集均方根誤差為0.043 3，其余3種核函數建模效果差;PCR、PLSR、SVMR 3種建模方法相比較，PLSR對白藜蘆醇含量的回歸建模效果最好，線性核函數-支持向量機(LK-SVMR)次之，剔除4個異常樣本后，當因子數為10時，PLSR校正模型的RC=0.878 3，校正集均方根誤差為0.033 0，相關性較好，因此確定PLSR為最佳建模方法。

圖5 原始光譜和預處理光譜Fig．5 Original spectrums and preprocessed spectrums

表4 不同預處理方法的PLSR建模效果Tab．4 Modeling effects of PLSR based on different preprocessing methods

表5 建模效果比較Tab．5 Com parison ofmodeling effects

PLSR法和LK-SVMR法對葡萄酒中白藜蘆醇含量校正建模的相關性如圖6所示。結果表明，PLSR模型預測精度優(yōu)于LK-SVMR模型，主要原因在于紅葡萄酒中白藜蘆醇的高光譜圖像與其白藜蘆醇含量之間存在線性關系。相比于 LK-SVMR非線性模型，PLSR是一種建立在統計學習理論基礎上的線性建模工具，可更為準確地表達這種線性關系。

圖6 PLSR和LK-SVMR的校正模型Fig．6 Calibrationmodels based on PLSR and LK-SVMR

2.6 最優(yōu)模型的評價

將光譜反射率分別作為PLSR模型和LK-SVMR模型的輸入，建立白藜蘆醇含量的RN-PLSR模型和RN-LK-SVMR模型(圖7)。通過預測集對模型預測效果的驗證，發(fā)現RP分別為0.852 8和0.812 0，預測集白藜蘆醇含量的參考值與模型預測值有很好的相關性。RN-PLSR模型和RN-LK-SVMR模型對白藜蘆醇含量預測值和參考值的關系如圖7所示。分析可知，PLSR法和LK-SVMR法建立的校正模型均對預測集樣本的白藜蘆醇含量取得了較好的預測效果，且前者優(yōu)于后者。PLSR模型的RP=0.852 8，表明模型精度很好，對白藜蘆醇含量的預測值接近真實值;預測集均方根誤差為0.036 0，與表5中校正集均方根誤差0.033 0較為接近，說明該PLSR定量分析模型的穩(wěn)健性良好。LK-SVMR校正模型預測集的RP為0.812 0、校正集均方根誤差為0.041 2。綜合分析，基于PLSR的葡萄酒中白藜蘆醇含量的定量分析模型性能良好，其為最佳模型。

圖7 RN-PLSR和RN-LK-SVMR的校正模型Fig．7 Calibrationmodels based on RN-PLSR and RN-LK-SVMR

3 結束語

針對高光譜成像技術檢測限高且紅葡萄酒中白藜蘆醇含量低的問題，采用了流化床富集技術，建立了微量白藜蘆醇富集和不經洗脫直接采集光譜的快速檢測方法，結合高效液相色譜法和高光譜成像技術的無損、快速、便捷的優(yōu)勢為微量成分的無損檢測提供了一條新途徑。通過采用H103大孔吸附樹脂作為富集載體，基于流化床的富集思路，設計了用于紅葡萄酒中白藜蘆醇進行富集的裝置，采用高效液相色譜法檢測紅葡萄酒中白藜蘆醇的含量。應用高光譜成像技術結合化學計量學方法比較分析PLSR法、SVMR法(LK-SVMR、PK-SVMR、RBF-SVMR和S-SVMR)和PCR法建立的6種校正模型，得出的最佳預測模型是RN-PLSR(因子數10)，其RP=0.852 8，預測集均方根誤差為0.036 0，RC=0.878 3，校正集均方根誤差為0.033 0。研究表明，采用高光譜技術聯合大孔吸附樹脂和流化床富集技術檢測紅葡萄酒中白藜蘆醇的含量是可行的，建立其快速無損檢測方法可為高光譜技術分析微量、痕量成分提供參考。

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Detection of Resveratrol in Red Wine Based on Fluidized Bed Preconcentration-hyperspectral Imaging

LIU Guishan FANG Mengmeng FENG Yuqin GUO Hongyan HE Jianguo
(School of Agriculture，Ningxia University，Yinchuan 750021，China)

A rapid detection method for reveratrol content in red wine was built by hyperspectral imaging technology combined with fluidized bed preconcentration technology．The reveratrol content in red wine was determined by high performance liquid chromatography．An enrichment apparatus of fluidized bed was built to explore the enrichment effects，which fivemacroreticular resins，such as HPD826，DA-201，AB-8，H103 and HPD600，enriched reveratrol in red wine．The result showed that H103 resin had the best enrichment effect．H103 resin was used to enrich resveratrol from wine，the 900～1 700 nm spectral images of resins which absorbed reveratrol were collected．Compared with five spectra preprocessing methods(MSC，SNV，SG-S，RN and QN)，RN was selected as the bestmethod formodeling effects of resveratrol content．Then，six regressionmodels based on PLSR，SVMR(LK-SVMR，PK-SVMR，RBFSVMR and S-SVMR)and PCR were established．Correction models based on LK-SVMR and PLSR were selected to evaluate their accuracy and stability in prediction sets．Finally，the PLSR model was chosen as the bestmodel．The research showed that the quantitative prediction model of resveratrol in red wine based on PLSR obtained the best prediction effect，its RPwas 0.852 8，RMSEP was 0.036 0，RCwas 0.878 3，and RMSECwas0.033 0．The results provided references for the detection of trace components by hyperspectral technology．

red wine;resveratrol;fluidized bed enrichment;rapid detection;hyperspectral imaging

O657.3;TS207.3

A

1000-1298(2017)07-0301-08

2016-10-27

2016-12-23

國家自然科學基金項目(31401480)

劉貴珊(1979—)，男，副教授，主要從事功能性食品營養(yǎng)與評價研究，E-mail:liugs@nxu．edu．cn

10．6041/j．issn．1000-1298．2017．07．038