一种鉴定葡萄酒的葡萄品种和年份的方法与流程

本发明涉及葡萄品种和年份的检测方法，具体是一种利用核磁共振鉴定葡萄酒的葡萄品种和年份的方法。

背景技术：

葡萄酒是破碎或未破碎的新鲜葡萄果实或葡萄汁经完全或者部分酒精发酵后，获得酒精度数不低于8.5%的饮料。葡萄酒己普遍认为具有一定的抗氧化作用，作为一种健康时尚饮品，葡萄酒具有镇静、助消化、利尿、抑菌和抗血小板凝聚、抗氧化性、抗肿瘤、舒化血管等功能，在全世界有着非常大的消费量。目前我国葡萄酒的生产量和消费量均逐年递增，葡萄酒越来越受到人们的喜爱。

葡萄酒的品种很多，因葡萄的栽培、葡萄酒生产工艺条件的不同，产品风格各不相同。葡萄品种是决定葡萄酒味道的主要因素，知道这瓶酒所使用的葡萄品种就可以大致判断出这瓶酒的味道，包括香气、口感、大致的酒体和结构。

另外，好的葡萄酒是喝年份的，葡萄酒的年份对于葡萄酒的品质起到非常重要的决定作用，是葡萄酒品质的一个关键因素，俗话说“七分葡萄，三分酿造”。对于不同的葡萄酒产区，每一个年份的年情都是不一样的，所以具体哪个年份好，哪个年份比较差要看是对于哪个产区来说。

核磁共振（Nuclear magneticresonance, NMR）是一种基于具有自旋性质的原子核在核外磁场作用下，吸收射频辐射而产生能级跃迁的谱学技术，具有高重现性、无损伤性和无偏向性的优点，常用1H-NMR图谱和l3C-NMR图谱对化合物进行检测分析。目前NMR图谱与模式识别相结合已经广泛应用于葡萄酒及一些液态食品的成分分析与比较、真伪判定等分析中。而且，核磁共振法是对葡萄酒的葡萄品种及年份进行鉴别的一个很好的方法。Jang-Eun Lee等通过1H NMR对韩国当地2006年与2007年的meoru葡萄酒进行了年份上的比较，通过主成分分析，结果发现相比2007年的葡萄酒，2006年的葡萄酒中具有更高水平的脯氨酸、乳酸及酚类物质。而这些物质的产生，与该年份下当地的降雨量和日晒时间对葡萄生长都有着密切关系。结合气象学，这为葡萄酒的年份鉴别提供了思路。Hong-Seok Son等人通过核磁共振技术对韩国4个品种的葡萄及其酿造的葡萄酒进行了主成分分析。研究结果发现，葡萄酒中的许多代谢产物取决于葡萄品种。因此1H NMR能通过葡萄品种对葡萄酒进行一定的特征分析，这为区别不同葡萄品种的葡萄酒提供了一定的理论基础。

技术实现要素：

本发明旨在提供一种有别于现有技术的鉴定葡萄酒的葡萄品种和年份的方法，以提升鉴定的精确度，使核磁共振检测方法得到更好的推广、应用。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

一种鉴定葡萄酒的葡萄品种和年份的方法，包括以下步骤：

（1）选取鉴定对象：葡萄酒；

（2）制备样品：每个样品平行备样至少3份样品；

（3）处理样品：分别取同等份量的步骤（2）平行备样的样品置于离心管中，室温下离心处理，分别取同等份量的上清液冷冻后，进行干燥处理，制得粉末；加入氘代试剂混合均匀，分别将溶解液转移至离心管中，13000 r/min离心20 min，分别取同等份量的上清液作为待测样品装入核磁管中；

（4）测量数据：将步骤（3）中制得的待测样品用核磁共振仪进行NMR实验，并开启数据分析软件；

（5）数据分析：对步骤（4）测得的实验数据进行过滤处理，以找出并消除在建模时不太可能使用到的变量；对过滤后的特征量进行归一化处理，以增强数据的可比性；利用主成分分析和偏最小二乘法进行模式识别分析，以确定样品间主要代谢产物相对含量的差异；

（6）确定葡萄品种和年份：根据步骤（5）测得的数据确定各样品的葡萄品种和年份。

进一步的，所述鉴定对象包括同一产地的两类葡萄酒，其中一类鉴定对象为同一年份、不同品种的葡萄酒；另一类鉴定对象相同品种、不同年份的葡萄酒。

进一步的，所述氘代试剂是四氯甲烷或重水D₂0。

进一步的，所述用于测量数据步骤的核磁共振仪为Bruker公司的AVANVEⅡ600核磁共振仪。

进一步的，所述用于测量数据步骤的核磁共振条件为：室温24 ℃，谱宽15000 Hz，进样次数为32，驻留时间参数33.33 μs，弛豫延迟时间2.00 s，原子核Larmor频率600.13 MHz。

进一步的所述用于测量数据步骤的数据分析软件为MetaboAnalysis 2.0。

本发明的有益效果在于：本发明使用核磁共振辨别葡萄酒的葡萄品种及葡萄采摘年份，即使样本数量较少，也能通过特征量的筛选，建立对应数据库，从试验结果辨别葡萄品种和年份。

本发明的测试方法简单，实验装置常见，更能实现大众化普及，不受检测者个人条件的限制；而且，本发明检测数据与客观事实之间的吻合度高，重现性好。

附图说明

图1是本发明实施例1的数据归一化处理前后对比图，表示本实施例1通过NMR提取到的特征标记物；

图2是本发明实施例1主成分分析的3D主成分分析空间图，表示本实施例1所选取样本在三维空间中的分布情况；

图3是本发明实施例1主成分分析的贡献率累计趋势图，对特征成分进行组分分析，前5个组分的表达率合计已达94.8%，故对已能表达本次实验中的样本特性；

图4是本发明实施例1主成分分析的各组分间对比图，对本实施例1选取的组分进行逐一的二维空间分析，发现在组分1与组分2（PC1vsPC2）及组分1与组分3（PC1vsPC3）中，a、b两类样本能类聚，并相互区别；

图5是本发明实施例1主成分分析的主成分1与主成分2间得分对比图，表示通过组分1与组分2的对比分析，a、b样本已能得到较好的区分；

图6是本发明实施例1主成分分析的主成分1与主成分2间主成分双标图，表示在通过组分1与组分2区分a、b样本是，组分1与组分2中特征物的差异情况，远离聚合中心点（原点）的特征物在区别a、b样本时起到较大的作用；

图7是本发明实施例1主成分分析的主成分1与主成分2中特征量空间分布图，表示特征物在组分1与组分2中的空间分布情况；

图8是本发明实施例1偏最小二乘法辨析的主成分1、主成分2与主成分3间三维得分对比图，经过之前的主成分分析后，对所选组分进行偏最小二乘法辨析，并建立回归模型。选取权重最大的3个主成分，即成分1、主成分2与主成分3建立三维空间图。在图中我们能观察到a、b样本各自聚合，并相互区分；

图9是本发明实施例1偏最小二乘法辨析的主成分1与主成分2间得分对比图，以主成分1与主成分2建立二维空间图，图中a、b类样本已能得到完全区别；

图10是本发明实施例1偏最小二乘法辨析的主成分1与主成分2中特征量空间分布图，表示主成分1与主成分2中特征量空间分布；

图11是本发明实施例1偏最小二乘法辨析的各组分间对比图，对选取的5个主成分行进逐一类比，其中主成分1与其余4个主成分类比中，a、b样本均体现相互完全分离，并各自类聚；

图12是本发明实施例1偏最小二乘法辨析的重要特征量图，选取了本实验中贡献最大的15个特征量；

图13是本发明实施例2的数据归一化处理前后对比图；

图14是本发明实施例2主成分分析的主成分分析图；

图15是本发明实施例2主成分分析的贡献率累计趋势图；

图16是本发明实施例2主成分分析的各组分间对比图1；

图17是本发明实施例2主成分分析的各组分间对比图2；

在组分1与组分2对比中，

图18是本发明实施例2主成分分析的主成分1与主成分2中特征量空间分布图；

图19是本发明实施例2主成分分析的主成分1与主成分2间主成分双标图；

图20是本发明实施例2偏最小二乘法辨析的主成分1、主成分2与主成分3间三维得分对比图；

图21是本发明实施例2偏最小二乘法辨析的主成分1与主成分2间得分对比图；

图22是本发明实施例2偏最小二乘法辨析的主成分1与主成分2中特征量空间分布图；

图23是本发明实施例2偏最小二乘法辨析的各组分间对比图；

图24是本发明实施例2偏最小二乘法辨析的重要特征量图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，所述实施例的示例旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市购获得的常规产品。

实施例1：

本实施例1提供一种鉴定葡萄酒的葡萄品种的方法，包括以下步骤：

（1）选取鉴定对象：年份为2012年，波尔多法定产区的赤霞珠葡萄酒、梅洛葡萄酒；

（2）制备样品：选取3个赤霞珠葡萄酒样本作为A组样品，选取6个梅洛葡萄酒样本作为B组样品；

（3）处理样品：

分别取10 ml步骤（2）平行备样的样品置于离心管中，室温下离心处理，取上清液冷冻后，进行干燥处理，制得粉末；

加入重水D₂0混合均匀，将溶解液转移至1.5 ml的离心管中，13000 r/min离心20 min，分别取上清液500 pl作为待测样品装入5 mm核磁管中；

（4）测量数据：将步骤（3）中制得的待测样品用核磁共振仪进行NMR实验，并开启数据分析软件；

核磁共振仪为Bruker公司的AVANVEⅡ600核磁共振仪，核磁共振条件为：室温24 ℃，谱宽15000 Hz，进样次数为32，驻留时间参数33.33 μs，弛豫延迟时间2.00 s，原子核Larmor频率600.13 MHz；

数据分析软件为MetaboAnalysis 2.0；

（5）数据分析，并鉴定葡萄品种：

对步骤（4）测得的实验数据进行过滤处理，以找出并消除在建模时不太可能使用到的变量，得到126个特征量；

对过滤后的126个特征量进行归一化处理，以增强数据的可比性；参照图1，为前50个特征量归一化前后对比图，表明在本实施例1中通过NMR提取到的特征标记物。

参照图2，对样品进行主成分分析，共得到5个主成分，表示所选取样本在三维空间中的分布情况。

参照图3，对特征成分进行组分分析，主成分1、主成分2、主成分3、主成分4、主成分5的贡献率分别为35.5%、26.2%、16.9%、10.9%和5.3%，累计贡献率为94.8%，已经能较好的代表整个样本信息。

参照图4，可以看到各组分间的对比，对选取的组分进行逐一的二维空间分析，发现在组分1与组分2（PC1 vs PC2）及组分1与组分3（PC1 vs PC3）中，A、B两类样本能类聚，并相互区别。

参照图5，表示通过组分1与组分2的对比分析，可以看到A和B这两组样品在主成分1和主成分2上已经得到了较好的区分。

参照图6、图7，表示特征物在组分1与组分2中的空间分布情况，表示通过组分1与组分2区分A、B样本，组分1与组分2中特征物的差异情况，远离聚合中心点（原点）的特征物在区别A、B样本时起到较大的作用。从主成分1和主成分2间的载荷图可以显示使这A、B两组样本得以区分的特征量。特征量间的距离表示其相互间的相关程度，距离越近，相关性越好。而特征量离原点的距离代表其在主成分1和主成分2对比中的特异贡献量，距离原点越远，其对区别这两个主成分的贡献也越大。

参照图8，经过之前的主成分分析后，对所选组分进行偏最小二乘法辨析，并建立回归模型。选取权重最大的3个主成分，即主成分1、主成分2与主成分3建立三维空间图。在图中我们能观察到A、B样本各自聚合，并相互区分。

参照图9，对样品进行偏最小二乘法辨析，可以发现，A、B两组样本已经能完全区分开。

参照图10，表示主成分1与主成分2中特征量空间分布，可以看到成分1和成分2上起到区别功能的特征量。

参照图11，可以看到其他成分的对比，对选取的5个主成分行进逐一类比，其中主成分1与其余4个主成分类比中，a、b样本均体现相互完全分离，并各自类聚。

参照图12，选取了本实验中贡献最大的15个特征量，可以发现起到区别这两组样本的重要特征量（前15个）分别是V300、V221、V222、V220、V223、V218、V295、V219、V303、V296、V302、V297、V301、V298、V299。

因此，结合主成分分析和偏最小二乘法进行模式识别分析，确定样品间主要代谢产物相对含量的差异后，就可以对A组样品和B组合样品进行区分，其中，A组是赤霞珠葡萄酒，B组是梅洛葡萄酒，进而实现鉴定葡萄酒的葡萄品种的效果。

实施例2：

本实施例2提供一种鉴定葡萄酒的葡萄年份的方法，包括以下步骤：

（1）选取鉴定对象：波尔多法定产区的梅洛葡萄酒，年份分别为2011年、2012年；

（2）制备样品：选取8个2011年的梅洛葡萄酒样本作为A组样品，选取7个2012年的梅洛葡萄酒样本作为B组样品；

（3）处理样品：

分别取10 ml步骤（2）平行备样的样品置于离心管中，室温下离心处理，取上清液冷冻后，进行干燥处理，制得粉末；

加入四氯甲烷混合均匀，将溶解液转移至1.5 ml的离心管中，13000 r/min离心20 min，分别取上清液500 pl作为待测样品装入5 mm核磁管中；

（4）测量数据：将步骤（3）中制得的待测样品用核磁共振仪进行NMR实验，并开启数据分析软件；

核磁共振仪为Bruker公司的AVANVEⅡ600核磁共振仪，核磁共振条件为：室温24 ℃，谱宽15000 Hz，进样次数为32，驻留时间参数33.33 μs，弛豫延迟时间2.00 s，原子核Larmor频率600.13 MHz；

数据分析软件为MetaboAnalysis 2.0；

（5）数据分析，并鉴定葡萄品种：

对步骤（4）测得的实验数据进行过滤处理，以找出并消除在建模时不太可能使用到的变量，得到126个特征量；

对过滤后的126个特征量进行归一化处理，以增强数据的可比性；参照图13，为前50个特征量归一化前后对比图。

参照图14，对样品进行主成分分析，共得到5个主成分。

参照图15，主成分1、主成分2、主成分3、主成分4、主成分5的贡献率分别为73.5%、7.8%、5.3%、3.6%和2.3%，累计贡献率为92.4%，已经能较好的代表整个样本信息。

参照图16，可以看到各组分间的对比。

参照图17，可以看到A和B这两组样品在主成分1和主成分2上尚未能得到区分。

参照图18、图19，从主成分1和主成分2间的载荷图显示A、B两组样本的特征量。

参照图20、图21，对样品进行偏最小二乘法辨析，可以发现，虽然A、B两组样本还不能完全区分开，但是已经有区别聚类的趋势。

参照图22，可以看到成分1和成分2上起到区别功能的特征量；参照图23，可以看到其他成分的对比；参照图24，可以发现起到区别这两组样本的重要特征量（前15个）分别是V300、V221、V222、V220、V223、V218、V295、V219、V303、V296、V302、V297、V301、V298、V299。

因此，结合主成分分析和偏最小二乘法进行模式识别分析，确定样品间主要代谢产物相对含量的差异后，就可以对A组样品和B组合样品进行区分，其中，A组是2011年的梅洛葡萄酒，B组是2012年的梅洛葡萄酒，进而实现鉴定葡萄酒的葡萄年份的效果。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。