一种快速测定蓝莓中花青素含量的方法

文档序号:5828143阅读:2566来源:国知局
专利名称:一种快速测定蓝莓中花青素含量的方法
技术领域
本发明涉及一种利用近红外光谱技术(NIRS)快速检测蓝莓中花青素含量的方

背景技术
蓝莓中所含的花青素对眼睛有良好的保健作用,能够减轻眼的疲劳及提高夜间视力。人眼能够看到物体是由于视网膜上视红素的存在,视红素在光的刺激下分解视蛋白和视黄醛发色物质,产生神经传送物质向大脑传送。视红素反复分解、合成,连续地向大脑传送。蓝莓花青素的重要功能是活化和促进视红素的再合成作用,从而改善人眼视觉的敏锐程度,加快对黑暗环境的适应。利用蓝莓的这一特性,国际上开发出了增视名目保健食品,解除用眼过度而产生的疲劳,改善人眼机能,预防白内障。此外有观点认为花青素是迄今为止所发现的最有效的天然水溶性自由基清除剂,其体内活性更是其他抗氧化剂无法比拟的,具有很好的抗氧化、清除自由基的作用。近红外(near infrared,简称NIR)光谱技术是近年发展起来的一种快速检测技术。近红外光谱区位于780nm 2526nm之间,划分为近红外短波(780 IlOOnm)和长波(1100 2526nm)两个区域,是有机化合物中的C_H、0_H、N_H、S-H和C = 0等基团的倍频和组合频振动所产生的吸收光谱。不同的有机化合物、不同的化学基团,具有不同的特征吸收波长,近红外光谱中包含有机化合物组成和结构的大量信息,因此,样品的近红外光谱就与样品组成成分的性质间存在内在联系。现代近红外光谱分析技术把光谱测量技术,化学计量学和计算机技术融为一体,分析过程快速、高效、无污染、无需前处理、可实现样品的无损分析和多组分分析,易于实现生产质量监控过程中的即时、在线等快速分析,因而成为近年来发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一。检测蓝莓中花青素含量的现有技术主要包括化学测定法和高压液相色谱法。前者分析精度低,无法测定花青素单一组分的含量;后者分析精度较高,但是分析过程复杂,速度较慢,且在对样品进行前处理时,可能会造成化学污染,无法满足生产过程中在线成分含量监控的要求。

发明内容
本发明要解决的技术问题是克服传统分析技术的缺陷,采用近红外光谱法(NIRS),提供一种快速测定蓝莓中花青素含量的方法。该方法适用于同型号的近红外光谱仪和不同品种的蓝莓花青素含量的测定,具有快速、无损的特点。本发明的技术方案包括如下步骤近红外定量模型的建立,它包括化学值的测定,光谱的采集及模型的建立。样品随机分为校正集和验证集两部分,校正集样品用来建立模型,预测集样品用来检验模型的准确性和可靠性。所有样品采用甲醇/水(80 20,v/v),pH 3.5,水浴601制备蓝莓花青素粗提物,以矢车菊-3-0-葡萄糖苷制作标准曲线,测定蓝莓花青素含量。
室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000cm-1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率8cm—1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄,采用Result光谱采集软件。
通过TQ Analyst 8. 0数据处理软件将定标集和验证集的化学值与光谱值进行处理,通过主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)来建立数学模型,结果以相关系数、校正标准差和预测标准差来评价模型的准确性和可靠性。本发明采用优选的光谱处理方法和数学处理方法,主成分数为5,得到模型的准确性和可靠性极高(相关系数达到92.7%),可以快速、无损的测定花青素含量。本方法适应于同型号的近红外光谱仪,具有准确率高,分析速度快,并且样品无须破坏的特点。
具体实施例方式实施例I选取北高丛极晚熟品种埃利奥特(Elliott)测定其花青素含量。先室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000CI!!—1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率8CHT1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄。将采集的光谱图输入到已建好的模型中,直接读出花青素的含量。得到埃利奥特花青素含量范围为2. 33 3. 72mg/g鲜重,均值为3. 13mg/g鲜重。实施例2选取选取北高丛晚熟品种达柔(Darrow)测定其花青素含量。先室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000CI!!—1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率8CHT1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄。将采集的光谱图输入到已建好的模型中,直接读出花青素的含量。得到达柔花青素含量范围为I. 53 2. 25mg/g鲜重,均值为1.81mg/g鲜重。实施例3选取半高丛晚熟品种北蓝(Northblue)测定其花青素含量。先室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000CI!!—1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率8CHT1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄。将采集的光谱图输入到已建好的模型中,直接读出花青素的含量。得到北蓝花青素含量范围为I. 52 2. 89mg/g鲜重,均值为2. 05mg/g鲜重。实施例4选取北高丛中熟品种蓝丰(Bluecix)P)测定其花青素含量。先室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000CI!!—1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率8CHT1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄。将采集的光谱图输入到已建好的模型中,直接读出花青素的含量。得到蓝丰花青素含量范围为I. 2 2. 22mg/g鲜重,均值为I. 48mg/g鲜重。实施例5选取北高丛早熟品种爱国者(Patriot)测定其花青素含量。先室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000CI!!—1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率8CHT1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄。将采集的光谱图输入到已建好的模型 中,直接读出花青素的含量。得到爱国者花青素含量范围为3. 99 4. 69mg/g鲜重,均值为4. 45mg/g鲜重。实施例6选取北高丛早熟品种杜克(Duke)测定其花青素含量。先室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000cm—1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率ScnT1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄。将采集的光谱图输入到已建好的模型中,直接读出花青素的含量。得到杜克花青素含量范围为2. 44 3. 37mg/g 鲜重,均值 2. 75mg/g 鲜重。
权利要求
1.一种利用近红外光谱技术快速测定蓝莓花青素含量的方法,其步骤如下 (1)花青素的提取采用甲醇/7jC,体积比为80 20的提取液,PH 3.5,水浴60°C下粗提取蓝莓花青素,SOOOrpm离心取上清液,旋转蒸发去除有机溶剂,得到蓝莓花青素的粗提物。以矢车菊-3-0-葡萄糖苷制作标准曲线,用分光光度法测定蓝莓花青素的含量。
(2)光谱的扫描室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000cm-1 lOOOOcnT1,扫描次数32,分辨率8cm—1,InGaAs检测器收集信号。每组样品扫描3次,取平均值作为分析光谱。采样时,应将样品均匀而紧密的排列在样品槽中,防止光束外泄,采用Result光谱采集软件。
(3)模型的建立通过TQAnalyst 8. 0数据处理软件将定标集和验证集的化学值与光谱值进行处理,通过主成分分析法和偏最小二乘法建立数学模型,结果以相关系数、校正标准差和预测标准差来评价模型的准确性和可靠性。
2.如权利要求I所述方法,在所述步骤(I)花青素提取中,其特征在于提取时间为30分钟,离心时间十分钟,旋转蒸发温度65°C。
3.如权利要求I所述方法,在所述步骤(I)花青素提取中,其特征在于分光光度法采用波长为720nm。
4.如权利要求I所述方法,在所述步骤(3)模型建立中,其特征在于主成分分析和偏最小二乘法进行数学处理,主成分为5时,建立模型,相关系数达到92. 7%。
全文摘要
本发明涉及的是一种用近红外光谱技术(NIRS)快速测定蓝莓中花青素含量的方法。它包括模型的建立,采用主成分分析和偏最小二乘法;光谱的扫描室温下采用Antarise傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱图,采样模式为积分球漫反射,光谱范围4000cm-1~10000cm-1,扫描次数32,分辨率8cm-1,InGaAs检测器收集信号。样品为蓝莓浆果,将收集的谱图输入已建好的模型中,快速读出花青素的含量。本方法适用于同型号的近红外光谱仪和不同品种的蓝莓花青素的测定。准确率达92.7%,具有快速、无损的特点。
文档编号G01N21/35GK102645416SQ201210083018
公开日2012年8月22日 申请日期2012年3月27日 优先权日2012年3月27日
发明者孙爱东, 张师, 李路宁, 王姗姗, 王寅, 陈健, 陶晓赟 申请人:北京林业大学
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