一种基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法
【专利摘要】本发明一种基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法，具体步骤：选取若干花生样品，通过CPMG序列对花生样品分别进行核磁共振横向弛豫扫描，以一维反拉普拉斯算法进行处理，得到样品单位质量的信号量；采用主成分分析法对各花生样品的CPMG序列峰点数据进行处理，得到各花生样品的主成分散点图；取未知品种花生采用相同的CPMG序列对未知品种花生样本进行核磁共振横向弛豫扫描，取测得的CPMG序列峰点数据进行主成分分析，对照步骤S2制得的各花生样品的主成分散点图，确定未知品种花生样本的品种。本发明方法具有分析速度快，分析效率高，对环境无污染，对实验操作者的健康无任何影响等突出优点，可以为分析鉴别花生品种提供可靠的依据。
【专利说明】
一种基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法
技术领域
[0001]本发明属于花生品种快速无损分析领域，具体涉及一种低场核磁共振鉴别花生品种的方法。【背景技术】
[0002]花生营养价值高，有长寿果、千岁子、万寿果等美称，是我国乃至世界的重要的经济作物和油料作物。近年来，花生的营养价值被科研人员通过实验逐步确认，例如国宾夕法尼亚大学的克里斯艾森特教授通过实验发现，花生油膳食几乎与橄榄油膳食一样，在防治心血管疾病方面有很好的作用。花生的脂肪中80%为不饱和脂肪酸，花生中还含有很多可以抗癌、抗衰老的物质(崔风高.花生通讯，2003,6:11-12)。然而，不同品种的花生，在营养价值和口感风味上都有很大的差异，传统方法在鉴定花生品质方面需要复杂的样品前处理 (索氏抽提法)过程、费时费力，无法实现对不同品种的花生进行无损快速检测。
[0003]核磁共振技术是一项重要的分析检测技术，现在已经被广泛应用在各个领域。
[0004]具有固定磁矩的原子核，例如111、13(:、31?、19?、151129乂6等，在恒定的磁场与交变磁场的作用下，以电磁波的形式吸收或释放能量，发生原子核跃迀，同时产生核磁共振信号，即原子核与射频区电磁波发生能量交换的现象。核磁共振工艺和质量的控制工具被广泛应用在食品，药物和化学品制造等众多行业。目前应用较多的是以氢质子(1H)为研究对象的核磁共振技术。氢质子的周围存在很小的磁场。因此每个质子都同时处于其他质子的微小磁场中，会受到其他质子磁场的影响。而这种影响通常是由质子之间的距离所决定的， 质子间的距离越大，相互影响越小。当质子间的距离比较小的时候，样品的核磁共振横向弛豫时间(T2)较小，相反，当质子间的距离较大的时候，样品的T2较大。因此，T2是由样品本身的固有分子结构与排布所决定的，能够一定程度上反映样品的微观分子结构。固体分子的排布相对紧密，T2较小;而液体分子的排布相对稀疏，T2较大。
[0005]地理标志性食品的保护在我国已经日益受到重视，从外观上很难区分的不同品种的花生，本发明充分认识到花生品种鉴别的重要性与必要性。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于提供一种鉴定花生品种的方法，该方法可用于鉴别不同品种的花生，而且检测速度快、操作简单。
[0007]为了达到上述目的，本发明提供了一种基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法，具体步骤如下:
[0008]S1、选取若干花生样品，通过CPMG序列对所述花生样品分别进行核磁共振横向弛豫扫描、质量归一化后，以一维反拉普拉斯算法对横向弛豫时间谱进行处理，得到所述花生样品单位质量的信号量;根据所述花生样品测得的信号量，绘制所述花生样品的信号量-横向弛豫时间(T2)曲线；
[0009]上述步骤中，花生样品不需要做任何处理，花生粒即可。
[0010]所述测定花生样品的核磁共振的参数为:
[0011]FID 序列参数:Pl = 4.00ys，TD=1024，NS = 6?8，RFD = 0.002?0.008ms，TW = 8000.000?18000.000ms，RG1 = 10.0db，DRG1 = 3?5;
[0012]〇卩]\?；序列参数:冊(:11=10000?18000,011=0.02?0.1001118，1^0 = 0.002? 0.06ms，TW=8000.000?18000.000ms，DRGl = 3?5，NS = 6?8;
[0013]S2、采用主成分分析法对步骤S1获得的各花生样品的CPMG序列峰点数据进行处理，利用CPMG序列峰点数据作为因子，进行主成分分析，提取主成分?(:1#2#3，利用这三个主成分做出三维散点图，即为各花生样品的主成分散点图；
[0014]S3、取若干未知品种花生制成样本，采用与步骤S1相同的CPMG序列对所述未知品种花生样本进行核磁共振横向弛豫扫描，取测得的CPMG序列峰点数据进行主成分分析，对照步骤S2制得的各花生样品的主成分散点图，确定所述未知品种花生样本的品种。
[0015]其中，PC为principal component的缩写。
[0016]优选方式下，步骤S1中每个花生样品重复进行3次核磁共振横向弛豫扫描，所述得到的花生样品单位质量的信号量为三次检测结果的平均值。
[0017]优选方式下，步骤S2与步骤S3之间还包括步骤S2':采用化学方法测定步骤S1所述花生样品的含油率或含水率;将所述含油率或含水率与步骤S1测得的所述花生样品的信号量-横向弛豫时间曲线进行拟合，进而得到所述花生样品品种预测值与真实值的相关性。
[0018]本发明中采用Origin 8.5中作相关性分析，选中所述花生样品品种预测值与真实值的两列变量数据，依次选择statistics — descriptive statistics—correlat1n coefficient—pearson’s correlat1n方法进行分析，即得两组数值的相关性系数。
[0019]不同花生品种在含油率、含水率等指标方面呈现出不同的状态，建立含油率或含水率与横向驰豫时间的相关性，若相关系数大于80%，说明可以通过低场核磁技术测定的横向驰豫时间T2来预测花生品种。
[0020]最优方式下，所述含油率的测定方法为索氏提取法，具体操作为:
[0021]将所述花生样品恒温干燥3小时后，称取约15克，倒入研钵中碾碎至油状物浸出， 全部装入滤纸筒中；加入石油醚，料液比为lg: l〇ml;转移至索氏提取器中，置于60°C恒温水浴箱中提取，直至抽提管中的石油醚经玻璃片检测无油迹时停止抽提，回收提取液;抽提完毕将滤纸筒自然晾晒24小时后，105°C烘干4小时，取出冷却至室温，称重;将所述提取液经旋转蒸发至无溶液蒸出后，称量油脂质量，并计算出花生样品的含油率。[〇〇22]最优方式下，所述含水率的测定方法为利用电热鼓风干燥箱，105°C烘至恒重，测定水分损失量即为所述花生样品的实际含水量。[〇〇23]本发明的优点:[〇〇24]1、本发明方法鉴定花生的品种时检测速度快、操作简单，不需要物理粉粹、化学萃取、特征组分分离等前处理步骤，可以直接使用花生粒鉴定;采用低场核磁技术进行区分， 不仅方便快捷，操作简单，而且为保护地标性食品提供了有力的手段，不仅能提高检测速度，而且可以实现无损检测，大大提升检测效率。
[0025]2、本发明方法在鉴定的过程中，不需要使用任何辅助试剂，分析成本低。
[0026]3、本发明方法具有分析速度快，分析效率高，对环境无污染，对实验操作者的健康无任何影响等突出优点，可以为分析鉴别花生品种提供可靠的依据。【附图说明】
[0027]图1为不同品种的花生的照片图；
[0028]图2为不同品种的山东临沂花生(山东黑花生，山东瘪花生，山东四粒红，山东小白沙，山东大花生)的T2弛豫时间图；
[0029]图3为不同产地的四粒红皮花生的T2弛豫时间图；
[0030]图4为不同品种的山东临沂花生(山东黑花生，山东瘪花生，山东四粒红，山东小白沙，山东大花生)的主成分分析图；[0031 ]图5为不同产地四粒红皮花生的主成分分析图。【具体实施方式】[〇〇32]下面结合附图，用本发明的实施例来进一步说明本发明的实质，但不是对本发明的限制。
[0033]实施例1:利用核磁共振方法鉴定同一产地的不同品种花生
[0034]步骤1:取当年收获的五个不同品种的山东临沂的花生样品，山东临沂黑花生(山东黑花生)、山东临沂瘪花生(山东瘪花生)、山东临沂四粒红花生(山东四粒红)、山东临沂小白沙花生(山东小白沙)、山东临沂大花生米(山东大花生)作为标准品，每种500g。
[0035]本实施例所选花生符合花生群体的常态分布规律，山东黑花生为黑色；山东四粒红为鲜红色，有光泽；山东瘪花生为浅红色，山东大花生比瘪花生淡，粒大饱满；山东小白沙为稍微透着粉的白色，如图1所示，为了方便实验观察，此图中的花生颗粒保留了外皮。 [〇〇36] 步骤2:在25°C下开启匪12型核磁共振仪(上海纽迈科技公司)，稳定仪器约30min， 每次取7g于测试专用硬质玻璃管内，保证其高度大于20mm，FID序列参数:90°脉冲时间Pl = 4.0Oys，采样点数TD = 1024，采样频率SW= 200.0KHz，射频信号频率主值SF = 11MHz，射频信号偏移量01 = 788292.7Hz，累加次数NS = 8。开始采样时间的控制参数RFD = 0.002ms，重复采样的等待时间TW = 8000.00ms，模拟增益RG1 = 10.0db，数字增益DRG1 = 3，其中SF和01共同表示中心频率，01每次检测均自动调节，找到最适的TW = 8000.00ms值，然后利用0&灯-Purce 11-Me iboom-Gi 11 (CPMG)序列，测量花生样品的横向弛豫时间T2: CPMG序列参数:SF = 11]\0^，01 = 788292.7取，卩1 = 4.00把，180°脉冲时间卩2 = 8.00如，信号采样点数丁0 = 415992，回波个数NECH= 10000，时延DL1 = 0 ? 10ms，SW= 200KHz，RFD = 0 ? 002ms，TW = 8000.001118，1?1 = 10.0(113,01?1 = 3，重复采样次数吧=8。[〇〇37]步骤3:采用一维反拉普拉斯算法作为横向弛豫时间T2反演算法(迭代次数: 1000000)，每份样品重复采样3次，求其平均值作为每个样品的信号量，然后将信号量作质量归一化得到每个样品所测得归一化信号。再把每份样品归一化信号幅度作为纵坐标，取 T2值作为横坐标，绘制谱图得出各品种的横向弛豫特性图谱(图2)。
[0038]由图2可见不同品种的花生的T2趋势相同，但是在每个峰处不同品种的花生的峰面积以及出峰时间都不完全相同。山东大花生、山东黑花生、山东四粒红花生、山东瘪花生、 山东小白沙，在T21〈lms处都有油脂峰，但是峰面积和出峰位置都不相同。此处可以作为不同品种花生的特征之一，对花生进行区分与快速鉴定。
[0039]步骤4:利用CPMG序列峰点数据作为因子，进行主成分分析:将花生样品的横向弛豫数中121、122、123、六21、六22^23作为因子进行主成分分析，其中，121、122、123分别代表三个横向弛豫出峰时间，A21、A22、A23分别是三个出峰的面积。根据分析结果，选取三种主成分，按顺序依次命名为PCI，PC2，PC3，利用这三个主成分做出三维散点图(图3)。
[0040]上述的CPMG峰点数据是在CPMG序列下采集到pea格式的数据，即施加90°射频脉冲后，在其后又施加了多个180°射频脉冲，得到的信号是多条指数曲线叠加而成的衰减曲线。 [〇〇41]主成分散点图是鉴别结果的直观表示，不同样品是否能够区分的本质在于样品组成成分的差别，不同成分质子的驰豫特性存在差异，而这些差异是通过驰豫曲线及主成分散点图可直观体现出来。
[0042]从图3中可以看出，可以利用磁共振弛豫数据结合主成分分析法可以很好地区分不同品种的花生。
[0043]实施例2:核磁共振方法用于区分吉林白沙四粒红花生和山东临沂四粒红花生
[0044]本实施例选取了吉林白沙四粒红花生和山东临沂四粒红花生作为检测对象，两种四粒红均为鲜红色，有光泽，且吉林四粒红比山东的颜色更深，如图1所示。
[0045]步骤1:采用如实施例1相同的方法与参数，对吉林白沙四粒红皮花生和山东临沂四粒红花生进行测量，得出其T2弛豫谱图(图4)，对该图进行分析可以看出同一品种不同产地的花生在其峰高与峰面积上存在差异。
[0046]步骤2:为了更明显的看出差异，采用实施例1中的方法，结合主成分分析方法绘制三维散点图(图5)，可以更容易看出不同产地的花生可以利用核磁信号很好的区分，直观地说明磁共振方法可以有效地鉴别不同产地的花生。
[0047]花生等食品中含有脂肪及水分，不同产地的花生或同一产地不同种类的花生的含油率、含水率必然存在差异，通过核磁共振分析软件采集各种样品的弛豫信号，用数学方法对弛豫信号进行反演分析，可获得其他手段难以得到的待测样品的反演曲线，反映出不同样品的弛豫图谱。再结合化学计量学方法一主成分分析，实现不同花生的鉴别。[〇〇48]以上所述，仅为本发明较佳的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此， 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法，其特征在于，具体步骤如下:51、选取若干花生样品，通过CPMG序列对所述花生样品分别进行核磁共振横向弛豫扫 描、质量归一化后，以一维反拉普拉斯算法对横向弛豫时间谱进行处理，得到所述花生样品 单位质量的信号量;根据所述花生样品测得的信号量，绘制所述花生样品的信号量-横向弛 豫时间曲线；所述测定花生样品的核磁共振的参数为:FID 序列参数:Pl = 4.00ys，TD=1024，NS = 6?8，RFD = 0.002?0.008ms，TW=8000.000 ?18000.000ms，RGl = 10.0db，DRGl = 3?5;CPMG序列参数:NECH= 10000?18000，DL1 = 0 ? 02?0 ? 100ms，RFD = 0 ? 002?0 ? 06ms，TW = 8000.000?18000.000ms，DRGl = 3?5，NS = 6?8;52、采用主成分分析法对步骤SI获得的各花生样品的CPMG序列峰点数据进行处理，利 用CPMG序列峰点数据作为因子，进行主成分分析，提取主成分?(:1，？02，？03，利用这三个主 成分做出三维散点图，即为各花生样品的主成分散点图；53、取若干未知品种花生制成样本，采用与步骤S1相同的CPMG序列对所述未知品种花 生样本进行核磁共振横向弛豫扫描，取测得的CPMG序列峰点数据进行主成分分析，对照步 骤S2制得的各花生样品的主成分散点图，确定所述未知品种花生样本的品种。2.根据权利要求1所述基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法，其特征在于，步骤 S1中每个花生样品重复进行3次核磁共振横向弛豫扫描，所述得到的花生样品单位质量的 信号量为三次检测结果的平均值。3.根据权利要求1所述基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法，其特征在于，步骤 S2与步骤S3之间还包括步骤S2':采用化学方法测定步骤S1所述花生样品的含油率或含水 率;将所述含油率或含水率与步骤S1测得的所述花生样品的信号量-横向弛豫时间曲线进 行拟合，进而得到所述花生样品品种预测值与真实值的相关性。4.根据权利要求3所述基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法，其特征在于，所述 含油率的测定方法为索氏提取法，具体操作为:将所述花生样品恒温干燥3小时后，称取约15克，倒入研钵中碾碎至油状物浸出，全部 装入滤纸筒中；加入石油醚，料液比为lg: l〇ml;转移至索氏提取器中，置于60°C恒温水浴箱 中提取，直至抽提管中的石油醚经玻璃片检测无油迹时停止抽提，回收提取液;抽提完毕将 滤纸筒自然晾晒24小时后，105°C烘干4小时，取出冷却至室温，称重;将所述提取液经旋转 蒸发至无溶液蒸出后，称量油脂质量，并计算出花生样品的含油率。5.根据权利要求3所述基于核磁共振技术的花生品种无损检测方法，其特征在于，所述 含水率的测定方法为利用电热鼓风干燥箱，l〇5°C烘至恒重，测定水分损失量即为所述花生 样品的实际含水量。
【文档编号】G01N24/08GK106018452SQ201610286076
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年4月29日
【发明人】谭明乾, 臧秀, 冯骥, 陈腾
【申请人】大连工业大学