一种评估马铃薯主食化产品是否掺假的方法与流程

本发明属于食品检测技术领域，尤其是涉及一种评估马铃薯主食化产品是否掺假的方法。

背景技术：

马铃薯营养丰富，含有人体必需的碳水化合物、蛋白质、维生素、膳食纤维等全部七大类营养物质，且富含膳食纤维、花青素、钾元素等物质。在欧洲马铃薯一直作为主粮消费，素有“第二面包”的美称；联合国粮农组织也早已将其列为“世界第四大粮食作物”。与传统三大主粮相比，马铃薯作为主粮有其独特的优势：具有低热量、低脂肪的特点，且食用后饱腹感强，因此具有减肥的功效；含有大量膳食纤维，能使机体加快代谢，防止便秘；花青素含量高，具有抗癌功能；富含钾元素，具有降血压作用等。因此，马铃薯代替传统主粮可促进均衡营养和健康消费。

2015年1月，随着我国“马铃薯主食化战略”的提出，马铃薯成为继大米、小麦、玉米之后的第四大主粮作物，实现其由副食消费向主食消费的转变，预计2020年50％以上的马铃薯将作为主粮消费。马铃薯主食化有利于国民饮食健康、国家粮食安全、农民增收、保护环境，并给食品加工产业带来新的机遇。目前中国马铃薯产量已居世界第一位，但是马铃薯人均食用量低于世界平均水平。而且目前马铃薯在我国主要作为鲜食蔬菜直接食用，加工转化率仅在15％左右，同时市场上缺乏马铃薯主食消费的社会环境和条件以及相应的市场秩序，各种鱼龙混杂的现象比比皆是。不同来源的薯类或谷物类全粉甚至淀粉价格差别较大，有的相差高达10倍以上。马铃薯全粉价格约为7000-15000元/吨，其中紫马铃薯全粉价格更高，约为普通马铃薯全粉的2-3倍。谷物类全粉中玉米粉和小麦粉价格为3000-8000元/吨；木薯粉价格则更低，为2000-5000元/吨。不同来源全粉在宏观上是可以肉眼加以分辨的，但是其形态改变后的产品如主食化产品等则是肉眼无法辨识的。目前国内马铃薯主食化刚起步，缺乏相应的鉴别技术标准，市场监管难以执行。这也就为一些不法商家提供投机获利的机会，使得马铃薯主食化市场混乱。为保护消费者利益和保证马铃薯主食化的健康发展，有必要开发一种适合于面条等制品的马铃薯产品掺杂鉴别技术。

淀粉作为人类主要能量来源，广泛存在于植物性食物的果实、根、茎、叶中。马铃薯与甘薯、木薯等同属于薯类，薯类作物中碳水化合物含量丰富，以淀粉为主。马铃薯主食产品多以全粉(淀粉约占70％)加工而成，所供能量也以淀粉为主。淀粉作为马铃薯中的宏量组分，已经成为掺杂鉴定研究的主要对象。国家食品质量安全监督检验中心开展的“我国食用淀粉种类鉴别技术研究”科研项目，根据c3植物淀粉和c4植物淀粉之间存在的稳定碳同位素比自然差异，建立了马铃薯淀粉中玉米淀粉含量的定量分析方法。然而这种根据植物光合作用合成途径不同对淀粉品种的区分过于粗糙，因为大多数植物均属于c3植物，只有一些热带植物是c4植物，而木薯淀粉同属于c3和c4植物，因此可分辨性不强。此外，也有用近红外和中红外光谱法结合化学计量学方法对淀粉品种进行相应鉴定，然而近红外光谱技术分析是从复杂、重叠、变动的背景中提取目标成分的弱信息。弱信息就表明鉴定方法的敏感性较差，如果掺杂比例低于10％，用该方法就很难区分。而且实验采集到的原始近红外光谱除了包含与样品相关的有用信息外，往往伴随随机噪音、背景干扰、杂散光等干扰信息，对未知样品预测的准确度将产生严重的影响。

saxs(small-anglex-rayscattering，简称：saxs，即小角x射线散射)是指靠近原光束附近很小角度内电子对x射线的相干散射现象，其物理实质在于散射体和周围介质的电子云密度的差异。只要存在密度差，就存在saxs。不同来源的淀粉内部电子云密度差异较大，saxs长程有序结构差异显著，因此借助saxs技术可对不同来源的淀粉进行结构解析，进而快速甄别淀粉来源对马铃薯添加比例进行预测。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种评估马铃薯主食化产品是否掺假的方法。

本发明结合saxs现代分析技术和数学物理方法，通过“提取”、“分离”、“测试”、“建模”、“解析”等步骤，提供一种评估马铃薯主食化产品是否掺假的方法，能充分解决马铃薯主食化进程中的市场和技术障碍。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种评估马铃薯主食化产品是否掺假的方法，包括以下步骤：

(1)马铃薯主食化产品中淀粉提取；

(2)制备淀粉saxs测试样品：将马铃薯主食化产品中提取的淀粉加入2倍体积水混匀，8000×g离心10分钟，沉淀物作为saxs测试样品；

(3)saxs实验开展：将saxs测试样品装载入saxs样品槽中，置于saxs装置中曝光，取得淀粉saxs二维数据；

(4)saxs数据预处理：将上述淀粉saxs二维数据转换得到散射强度和散射矢量之间的关系，散射强度和散射矢量之间呈曲线关系，扣除背景saxs数据(如介质、仪器、狭缝等，介质包括水、四氢呋喃、二甲基亚砜等)，得到净散射数据；

(5)淀粉片层结构数学建模：假设淀粉晶层和非晶层交替排列，晶层和非晶层距离符合高斯分布，构建淀粉片层结构模型；

(6)淀粉片层结构参数解析：采用最小二乘法原理应用构建的片层结构模型对淀粉的净散射数据进行解析，得到淀粉片层结构厚度分布因子β；

(7)主食化产品中淀粉掺杂鉴定：根据所获得的厚度分布因子β，预测马铃薯在主食化产品中的添加比例。

所述的主食化产品包括：面条、水饺、馒头、面包等。

所述的淀粉提取方法包括水提法、碱浸法、超声波法、酶法、高压均质法等。

步骤(3)中，saxs装置中x射线源可来自：同步光源、cu靶、钼靶或钴靶等。

步骤(3)中，进行saxs实验时，曝光时间从10秒到1000秒，优选为20秒。

步骤(4)中，所述的二维转换工具包括igor、fit2d、sasfit等。

步骤(5)中，所述的片层结构模型包括：半晶模型、一维相关函数模型、片层结构模型等，

片层结构指晶层和非晶层交替排列嵌在背景介质中；

所述的淀粉片层结构参数包括：片层重复距离d、片层厚度分布因子β、密度差δρ和δρu、体积结晶度片层重复数n等；

片层重复距离d为晶层距离dc和非晶层距离da之和，片层厚度分布因子β表征片层重复距离d的分布，密度差δρ指晶层密度ρc和非晶层密度ρa差，δρu指非晶层密度ρa和背景介质密度ρu的密度差，体积结晶度表征晶层距离dc占片层重复距离d的比例，n指片层重复数，表征晶层和非晶层交替排列的具体堆积数；

计算公式如下：

其中，fc和fa分别为晶层距离dc高斯分布函数fc(dc)以及非晶层距离da高斯分布fa(da)的傅里叶变换，fc(dc)和fa(da)公式如下：

式中，x为距离自变量。

步骤(6)中，采用最小二乘法原理应用构建的片层结构模型对淀粉的净散射数据进行解析，所采用的工具包括spss、excel、matlab、origin等。

步骤(7)中，马铃薯在主食化产品中的添加比例(a)与厚度分布因子β之间的关系为：

马铃薯主食化产品中淀粉掺杂品种一般包括玉米淀粉、小麦淀粉、木薯淀粉等。

淀粉片层结构参数中的β值是描述片层分布宽度的指标，β参数的差异化可以用来区分淀粉晶型(a-，b-,c-型)。b-型淀粉β参数值低(<＝0.2)，a型淀粉β参数值高(>＝0.25)，而c型淀粉介于两者之间。由于b-型淀粉中只有马铃薯淀粉价格最便宜，掺假的原料来源主要为a-型淀粉谷物类淀粉，因此根据此法可间接预测马铃薯主食化产品中马铃薯的添加比例。

本发明方法作为马铃薯主食化掺假鉴定方法，可为马铃薯主食化产品的区分和市场规范提供一定的理论依据和技术途径。

与现有技术相比，本发明方法具有工艺科学合理，操作简便易行、效率高、检测灵敏度高等特点，不仅可以更好的开发马铃薯的经济价值，对于西部贫困地区的脱贫致富，具有一定的社会意义；而且可为马铃薯主食化产品的区分和市场规范提供一定的理论依据和技术途径。

附图说明

图1为saxs数学建模鉴别马铃薯主食化产品技术线路图。

具体实施方式

图1为saxs数学建模鉴别马铃薯主食化产品技术线路图，图1最上面的图为淀粉片层结构描述示意图：即晶层和非晶层交替排列嵌在背景介质中；中间一张图为一种马铃薯主食化产品中提取得到的淀粉saxs数据及其片层结构拟合效果图；最下面一张图为根据淀粉saxs数据进行片层结构拟合得到的片层厚度分布因子β归类，根据β的大小区分淀粉来源。

一种评估马铃薯主食化产品是否掺假的方法，包括以下步骤：

(1)马铃薯主食化产品中淀粉提取；

(2)制备淀粉saxs测试样品：将马铃薯主食化产品中提取的淀粉加入2倍体积水混匀，8000×g离心10分钟，沉淀物作为saxs测试样品；

(3)saxs实验开展：将saxs测试样品装载入saxs样品槽中，置于saxs装置中曝光，取得淀粉saxs二维数据；

(4)saxs数据预处理：将上述淀粉saxs二维数据转换得到散射强度和散射矢量之间的关系，散射强度和散射矢量之间呈曲线关系，扣除背景saxs数据(如介质、仪器、狭缝等，介质包括水、四氢呋喃、二甲基亚砜等)，得到净散射数据；

(5)淀粉片层结构数学建模：假设淀粉晶层和非晶层交替排列，晶层和非晶层距离符合高斯分布，构建淀粉片层结构模型；

(6)淀粉片层结构参数解析：采用最小二乘法原理应用构建的片层结构模型对淀粉的净散射数据进行解析，得到淀粉片层结构厚度分布因子β；

(7)主食化产品中淀粉掺杂鉴定：根据所获得的厚度分布因子β，预测马铃薯在主食化产品中的添加比例。

所述的主食化产品包括：面条、水饺、馒头、面包等。

所述的淀粉提取方法包括水提法、碱浸法、超声波法、酶法、高压均质法等。

步骤(3)中，saxs装置中x射线源可来自：同步光源、cu靶、钼靶或钴靶等。

步骤(3)中，进行saxs实验时，曝光时间从10秒到1000秒，优选为20秒。

步骤(4)中，所述的二维转换工具包括igor、fit2d、sasfit等。

步骤(5)中，所述的片层结构模型包括：半晶模型、一维相关函数模型、片层结构模型等，

片层结构指晶层和非晶层交替排列嵌在背景介质中；

所述的淀粉片层结构参数包括：片层重复距离d、片层厚度分布因子β、密度差δρ和δρu、体积结晶度片层重复数n等；

片层重复距离d为晶层距离dc和非晶层距离da之和，片层厚度分布因子β表征片层重复距离d的分布，密度差δρ指晶层密度ρc和非晶层密度ρa差，δρu指非晶层密度ρa和背景介质密度ρu的密度差，体积结晶度表征晶层距离dc占片层重复距离d的比例，n指片层重复数，表征晶层和非晶层交替排列的具体堆积数；

计算公式如下：

其中，fc和fa分别为晶层距离dc高斯分布函数fc(dc)以及非晶层距离da高斯分布fa(da)的傅里叶变换，fc(dc)和fa(da)公式如下：

式中，x为距离自变量。

步骤(6)中，采用最小二乘法原理应用构建的片层结构模型对淀粉的净散射数据进行解析，所采用的工具包括spss、excel、matlab、origin等。

步骤(7)中，马铃薯在主食化产品中的添加比例(a)与厚度分布因子β之间的关系为：

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例1

取100g马铃薯挂面，加入500g水，食品料理机破碎，常温浸渍2h，纱布过滤得到湿淀粉。湿淀粉3000×g离心30分钟，将沉淀物置于特制的聚四氟乙烯样品槽中，同步辐射光源曝光20秒，根据步骤(2)-(6)，计算得到淀粉结构参数β为0.30，根据权利要求10中β值与马铃薯比例关系知马铃薯添加比例为32％。

实施例2

取100g马铃薯冷冻水饺，加入500g水，食品料理机破碎，碱水浸渍1小时，离心分离去除上部黄色物质得湿淀粉。将湿淀粉8000×g离心10分钟，并置于毛细管saxs样品槽中，进行x-射线散射实验根据步骤(5)-(6)，计算得到淀粉片层结构参数β为0.28，根据权利要求10中β值与马铃薯比例关系知马铃薯添加比例为48％。

上述实施例所提供的技术简便易行，鉴定结果准确率高，可作为马铃薯主食化产品掺假鉴定的有效手段。上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和使用发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。