本发明涉及一种花生籽仁可溶性糖含量的快速无损检测方法，具体涉及一种采用近红外光谱测定花生籽仁中可溶性糖含量的方法。
背景技术：
：花生是重要的油料作物，除用于榨油外，还是食品工业的重要原料。随着人们生活水平的不断提高，花生育种目标也由早期的以高产为主转向以产量与品质并重，由此也对花生籽仁的品质给予了更多关注。花生籽仁甜味主要来源是花生籽仁中的可溶性糖，且甜味是可以遗传的性状。研究表明花生籽仁的甜度与口味品质间的相关系数达到0.88。由于花生籽仁品质改良中要对很多育种材料的品质进行检测，尤其在低世代阶段，在品质性状测定方法上除了要求能简便快捷处理大量样品外，所采用的品质检测技术最好是非破坏性的，而且成本低廉。但传统测试可溶性糖含量的方法通常采用苯酚硫酸法和蒽酮比色法，这些方法由于测试时间长、样本用量大、实验过程繁琐、具有一定毒性和污染等原因，很难进行大规模的分析。此外，传统分析方法需要破坏籽仁，在育种的早期世代因种子量少难以实施。因此，需要找到一种快速、准确、不破坏籽仁的检测花生可溶性糖含量的方法，为花生籽仁口味品质的评价提供依据。近红外光谱分析法是利用物质在近红外光谱区特定的吸收特性来测定样品中某一种或多种化学成分含量的检测方法，具有快速、准确、高效、低成本和可同时检测多种成分(最多可达六种组分)等优点，目前已广泛运用于水稻、小麦、油菜、大豆和棉花等多种农作物的品质分析中。然而，有关利用近红外光谱技术快速测定花生籽仁可溶性糖含量方面的报道还很少见到。技术实现要素：针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种准确、快速、无需预处理的花生籽仁可溶性糖含量的快速无损检测方法。为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种花生籽仁可溶性糖含量的快速无损检测方法，包括以下步骤：1)收集具有代表性的花生籽仁样品；2)对收集的样品进行光谱扫描；3)对光谱扫描后的样品进行精确的可溶性糖含量分析并将分析结果输入到光谱文件中；4)去除超常样品，确定定标样品集；5)用校正方法将光谱信息与组分的化学测定值相关联，建立定标模型；6)用一组没有参与定标的样品集对模型的预测性能进行验证。步骤2)的方法为：对收集的样品经过充分晾晒后，使其水分降至3-6％，采用Perten公司生产的DA7200近红外光谱分析仪，取饱满的花生籽仁样品均匀装入样品杯中，摇匀，使表面平整，在波长为950-1650nm的范围内扫描样品，采集近红外光谱信息，生成光谱文件。在进行可溶性糖含量分析前，对样品进行烘干、脱皮、脱脂，具体方法为：将样品在50℃烘箱烘48h，去种皮，用研磨机磨碎后，称取2g样品于50mL离心管中，加20mL正己烷脱脂，在摇床上提取2-4h，然后离心3min，倒掉上清，沉淀于通风橱风干，过80目筛备用。可溶性糖含量分析方法为：精确称取0.100g脱脂的样品，共3份，分别放入3支15mL离心管中，加入5mL80％乙醇，在80℃水浴中提取2次，每次30min，合并提取液，11000rpm离心5min，离心后取上清液于50mL试管中，放置于沸水中使提取液挥发至2-3mL，加蒸馏水定容至25mL，室温静置60min，制得样品液；吸取0.2mL样品液于试管中，加蒸馏水1.8mL，然后在试管内加入1mL质量分数9％苯酚溶液，摇匀，再从管液正面在5-20s内加入5mL浓硫酸，摇匀，总体积为8mL，在室温下放置30min，显色；然后以空白为参比，在485nm波长下比色测定，以可溶性糖含量为横坐标，光密度为纵坐标，绘制标准曲线，由标准曲线查出可溶性糖含量，并计算样品中可溶性糖含量，将可溶性糖含量结果输入到光谱文件中。样品中可溶性糖含量的计算公式为：可溶性糖含量(％)＝[从标准曲线查得可溶性糖的量(μg)×样品定容体积(mL)×稀释倍数]/[反应液体积(mL)×样品重量(g)×106]×100。步骤4)采用主成分分析PCA法，根据马氏距离或相关性去除超常样品。超常样品剔除限是3.0。步骤5)的具体方法为：将采集的光谱信息与常规化学测定的结果之间建立相关关系，用偏最小二乘法回归法建立可溶性糖含量的近红外分析模型，利用“SNV+De-trending/2，4，4，1/PLS”的组合建立回归方程，找出交叉检验决定系数1-VR值最大的和交叉检验标准误SECV值最小的，作为最佳定标模型。最佳定标模型为：本发明有益效果：1、目前花生品质研究主要集中于蛋白质、粗脂肪、脂肪酸组分等，而对花生口味影响较大的可溶性糖含量的关注不够，研究较少，同时对花生籽仁可溶性糖含量的检测方法研究少有报道，而现有对可溶性糖含量的检测手段多采用的是破坏性较大的化学方法。本发明发明人首次利用近红外光谱技术，建立一种可靠的花生籽仁可溶性糖含量的快速无损检测方法，为后续快速检测花生籽仁可溶性糖含量开辟了新的途径。2、本发明收集的样品为国内外优质的食用花生资源，采用苯酚-硫酸比色法测定，测定结果分布范围为6.344％～16.728％，平均值为10.177％，可溶性糖含量的变异系数较大，分布范围较宽，具有较好的代表性，可用于定标近红外光谱预测方程。3、本发明化学测定的前处理方法采用正己烷脱脂，相对于索氏抽提方法更加简便，易操作。4、本发明实现了花生籽仁可溶性糖的快速检测，克服了常规方法耗时长，破坏籽仁的缺点，本发明近红外检测从装样到出检测结果只需要5s，并且实现了对整粒花生进行无损检测，节省了大量的人力、物力和财力，并且减少了很多工序，提高了工作效率，降低了有害气体对环境的污染和对实验操作人员的伤害。5、本发明大大提高了花生品质育种工作中的育种材料的筛选效率，而且由于不破坏种子，可以对早期世代育种材料进行筛选，加快了育种进程。6、以本发明建立起的近红外定标模型快速测定未知花生籽仁样品中可溶性糖含量，检测结果可靠、检测精度高、重复性好。因此，可以将该技术进行推广。附图说明以下结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。图1为花生籽仁中可溶性糖含量的近红外原始光谱图。图2为验证集可溶性糖NIR预测值与真实值之间的相关图。具体实施方式以下结合实施例对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。实施例花生籽仁可溶性糖含量的快速无损检测方法，包括以下步骤：1)收集样品：收集具有代表性的花生籽仁样品72个，样品来源于国内外优质食用花生种质资源；2)红外分析：对收集的样品经过充分晾晒后，使其水分降至5％左右，采用Perten公司生产的DA7200近红外光谱分析仪，取饱满的花生籽仁样品均匀装入样品杯中，摇匀，使表面平整，在波长为950-1650nm的范围内扫描样品，采集近红外光谱信息。每份样品重复三次，对光谱进行平均，生成平均光谱文件(见图1)；由图1可见，收集的样品在波长950-1650nm的范围内均有明显的吸收峰，每个样品存在多处吸收峰，不同样品间在同一吸收峰的峰值差异明显。说明花生籽仁的近红外吸收光谱可以用作可溶性糖含量的定性定量分析。3)可溶性糖含量测定对光谱扫描后的样品进行烘干、脱皮、脱脂后，测定样品中可溶性糖含量，具体方法为：收集有代表性的花生籽仁样品，在50℃烘箱烘48h，去种皮，用研磨机磨碎后，称取2g样品于50mL离心管中，加20mL正己烷脱脂，在摇床上提取3.5h，然后离心3min，倒掉上清，沉淀于通风橱风干，过80目筛备用。精确称取0.100g脱脂的样品，共3份，分别放入3支15mL离心管中，加入5mL80％(v/v)乙醇，在80℃水浴中提取2次，每次30min，合并提取液，11000rpm离心5min，离心后取上清液于50mL试管中，放置于沸水中使提取液挥发至2-3mL，加蒸馏水定容至25mL，室温静置60min，制得样品液；吸取0.2mL样品液于试管中，加蒸馏水1.8mL，然后在试管内加入1mL质量分数9％苯酚溶液，摇匀，再从管液正面在5-20s内加入5mL浓硫酸，摇匀，总体积为8mL，在室温下放置30min，显色；然后以空白为参比，在485nm波长下比色测定，以可溶性糖含量为横坐标，光密度为纵坐标，绘制标准曲线，由标准曲线查出可溶性糖含量，并计算样品中可溶性糖含量，将可溶性糖含量结果输入到光谱文件中。可溶性糖含量(％)＝[从标准曲线查得可溶性糖的量(μg)×样品定容体积(mL)×稀释倍数]/[反应液体积(mL)×样品重量(g)×106]×1004)确定定标样品集采用主成分分析PCA法，根据马氏距离或相关性去除超常样品，通常超常样品剔除限为SEC的2-3倍。本发明中超常样品剔除限是3.0。定标样品集见表1。使用主成分分析技术(聚类分析技术)将光谱数据压缩并分解为主成分和得分矩阵数据。然后利用得分矩阵数据，比较各样品光谱间的差异及某样品与主组群品组间的差异，从而确定参与定标的最好样品。表1花生仁中可溶性糖含量化学测定变异范围性状平均值/％最小值/％最大值/％标准差标准误差变异系数/％可溶性糖含量10.1776.34416.7281.6810.19816.55)定标模型的建立将采集的光谱信息与常规化学测定的结果之间建立相关关系。在近红外分析中，由于各组分的光谱严重重叠，再加样品粒度不均匀产生的复杂背景光谱的影响，为了滤去原始数据中的噪音，提高信噪比，本发明采用偏最小二乘回归法(PLS)作为建立数学模型的化学计量学方法来建立可溶性糖含量的近红外分析模型，通过Variance及Correlation(R)作为优选波长的依据，利用“标准正态变量转换(SNV)+趋势变换法(De-trending)/2，4，4，1/PLS”的组合建立回归方程。找出最大的1-VR(交叉检验决定系数)值和最小的SECV(交叉检验标准误)值，作为最佳定标模型。所得模型结果如表2所示。校正结束后可以得到以下信息：校正决定系数(RSQ)、校正标准误(SEC)、交叉检验标准误(SECV)、交叉检验决定系数(1-VR)这些是衡量近红外模型的主要参数。根据RSQ、1-VR、SEC和SECV检验数据的精度和适合度。表2花生籽仁中可溶性糖含量的近红外定标参数6)定标模型的验证在定标方程建立后，用验证样品集对方程的预测性能进行验证。验证样品集样品应具有很好的代表性，其成分应覆盖一定的范围，其传统实验室参考数据必须准确可靠，以便给出合理的验证结果。定标验证得到预测结果与常规方法测定结果及其偏差(见表3)以及化学值与近红外值的方差分析结果(见表4)。结果表明近红外预测花生籽仁可溶性糖含量与传统方法结果无显著差异，所建模型用于花生籽仁可溶性糖含量检测是准确可靠的。检验集样品的可溶性糖含量的近红外预测值与化学分析值之间的决定系数为0.796。说明可溶性糖含量的化学测定值与近红外测定值之间也具有较好的线性相关。从模型的相关度值和标准偏差可以认定，近红外光谱分析法也可以快速地检测花生仁中的可溶性糖含量，可溶性糖含量的化学测定值与近红外测定值之间的散点图(见图2)也能直观地说明两者之间的线性关系。因此，用近红外模型可以对花生仁中的可溶性糖含量进行有效地估测。表3花生籽仁可溶性糖含量NIR预测值与传统方法实测值结果比较表4近红外预测值与化学测定值方差分析差异源可溶性糖自由度标准差F值P值组间0.57519610.5751960.2447480.621562组内333.72231422.350157总计334.2975143以上所述仅为本发明最佳的实施例，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1 2 3