本文介绍了一种利用近红外光谱法对单个蓝莓中总糖、总有机酸和总花青素含量进行无损预测的模型构建与验证方案。
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本文内容
摘要
摘要
农产品成分含量的无损预测有助于保证产品质量，便于产品的运输和销售。本文采用近红外光谱法对单个蓝莓中的总糖、总有机酸和总花青素含量进行无损预测。该技术有望从所有采收的蓝莓中筛选出仅口感优良的果实。通过漫反射模式测量蓝莓在非萼片位置的近红外吸收光谱。利用高效液相色谱法测定蓝莓的成分含量，用于建立根据观测光谱预测成分含量的模型。模型构建采用偏最小二乘回归法。需合理选择光谱的预处理方法以及用于分析的光谱波长范围。所建模型必须经过验证，以确认其能够以实际应用可接受的精度预测成分含量。本文提供了一套通过近红外光谱法无损预测蓝莓成分含量的模型构建与验证方案。
引言
近红外（NIR）光谱技术作为一种无损检测方法，被广泛应用于分析各类水果和蔬菜的成分。1,2 利用近红外光谱进行无损检测，可确保仅运输品质优良、口感上乘的果蔬产品。目前，该技术已用于橙子、苹果、甜瓜、樱桃、猕猴桃、芒果、木瓜、桃子等水果，以测定其对应于总糖含量的糖度（Brix）、酸度、总固形物含量（TSC）等指标。近期，我们报道了近红外光谱技术在蓝莓品质评价中的应用。3 我们不仅测定了蓝莓的总糖含量和对应酸度的总有机酸含量，还测定了总花青素含量。花青素是一种具有生物活性的成分，被认为对人体健康有益。若消费者能够购买到糖度、酸度和花青素含量均有保障的美味蓝莓，将极为便利。
在水果和蔬菜的近红外吸收光谱中，仅能观察到宽泛的吸收带，这些吸收带主要由纤维和水分引起。尽管同时可观察到许多由未破坏目标样品中各种成分产生的弱吸收带，但在大多数情况下，无法将这些吸收带归因于目标样品中特定组分的特定振动模式。因此，利用朗伯-比尔定律测定特定组分含量的传统方法对近红外光谱并不适用。取而代之的是，通过化学计量学方法分析观测光谱与对应组分含量之间的相关性，建立用于从观测光谱预测目标组分含量的校准模型4,5。本文介绍了一种利用近红外光谱构建和验证蓝莓总糖含量、对应酸度的总有机酸含量以及总花青素含量预测模型的实验方案。
图1展示了构建可靠且稳健校准模型....
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方案
1. 样品采集
- 确定校准模型目标中将包含的品种。
- 采集目标品种的足量且多种类型的蓝莓样品。
- 建议采集约100颗蓝莓用于构建校准模型，至少10颗用于验证所构建的模型。为了构建稳健的模型，应采集多种类型的样品，i.e. 具有不同颜色、大小以及不同成熟度的样品。
- 称量每颗蓝莓。注意：所测得的重量将用于后续计算每颗蓝莓中各成分的含量百分比。
2. 光谱测量
- 在测量前充分预热分光光度计（超过1小时），以获得可靠的光谱数据。
- 设置分光光度计，确保整个测量过程中条件保持恒定。以下为典型测量条件的示例：
- 将测量范围设置为 12,500–3,600 cm-1。
- 将光谱分辨率为设置为 16 cm-1。
- 设置累加次数为 32 次。
- 选择漫反射作为测量模式。
- 将标准反射器置于分光光度计用于漫反射测量的窗口上。使用"背景单通道"命令测量背景光谱，该光谱将自动用于后续样品蓝莓光谱计算相对反射光谱。
- 将蓝莓样品置于分光光度计用于漫反射测量的窗口中心位置。使用"样品单通道"命令，最好在果实多....
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结果
图2 展示了一组蓝莓的近红外吸收光谱示例，其中同时显示了70个蓝莓的光谱。由于在近红外光谱中未观察到可明确归属于糖类、有机酸或花青素的吸收峰，传统的朗伯-比尔定律不适用于定量分析其成分含量。因此，必须建立模型以预测成分含量。
图3 显示蓝莓中糖类定量分析的典型色谱图。自上而下的三个图分别为蔗糖、葡萄糖和果糖标准溶液的色谱图。最下方图显示了样品溶液的色谱图。 即 蓝莓提取物。样品溶液中糖的种类和浓度可通过观察到的色谱峰的保留时间及峰面积强度确定。总糖含量为蔗糖、葡萄糖和果糖含量的总和。
图4展示了蓝莓中有机酸分析的色谱图示例。通过参考标准溶液的色谱图（此处未显示），可确定样品溶液中有机酸的种类和浓度。根据图注中对观察.......
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讨论
以下是对本实验方案的一些补充说明。首先，在步骤1.1中提到需要确定目标中包含的品种。尽管可以构建涵盖多个品种蓝莓或不指定品种的模型，但这些模型的预测准确度有时远低于针对单一品种或有限品种所构建模型的准确度。还应注意，为了获得较高的预测性能，应针对不同产地的蓝莓分别建立校准模型，因为不同产地收获的蓝莓具有不同的特性，这些特性会影响预测性能。1
其次，在步骤 2.3 中提到，应选择漫反射模式进行光谱测量。分光光度计也具备透射模式以供测量使用。尽管透射模式下测得的光谱也可用于构建校准模型，但在大多数情况下，使用漫反射模式测得的光谱可构建更为准确且稳健的模型。总有机酸含量无法利用透射模式测得的光谱进行预测。3
第三，对于蓝莓光谱的测量，不建议在萼片处进行，因为萼片区域的表面状态和内部成分与其他位置不同。尽管如此，仍有可能利用在萼片和其他位置采集的大量光谱数据建立校准模型。然而，在大多数情况下，这些模型的准确性低于仅使用非萼片位置光谱数据构建的模型。
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披露
我们没有需要披露的内容。
致谢
本工作部分得到了日本农林水产省项目“通过部署高度先进技术振兴灾区农业和渔业计划”的支持。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 傅里叶变换近红外分光光度计 | Bruker Optics GmbH | MPA | |
| 高效液相色谱仪 | 岛津公司 | 228-45041-91, 228-45000-31, 228-45018-31 | 用于糖类分析 |
| 223-04500-31, 228-45010-31, 228-45095-31 | 示差折光检测器 | ||
| 高效液相色谱仪 | 岛津公司 | 228-45041-91, 228-45003-31, 228-45000-31 | 用于有机酸分析 |
| 228-45018-31, 228-45010-31, 223-04500-31 | 紫外-可见光检测器 | ||
| 高效液相色谱仪 | 岛津公司 | 228-45041-91, 228-45018-31, 228-45000-31 | 用于花青素分析 |
| 228-45012-31, 228-45119-31, 228-45005-31 | 光电二极管阵列检测器 | ||
| 228-45009-31 | |||
| pH计 | 梅特勒-托利多 | 30019028 | S220，自动温度补偿 |
| 超纯水处理设备 | ORGANO公司 | ORG-ULXXXM1; PRA-0015-0V0 | PURELAB ultra；PURELITE |
| 医用冷冻柜 | SANYO | 2-6780-01 | MDF-U338 |
| 超低温冰箱 | 松下医疗健康有限公司 | KM-DU73Y1 | -80 °C |
| 真空冷冻干燥机 | 岩城玻璃有限公司 | 119770 | DRC-3L；FRD-82M |
| 均质器 | Microtec有限公司 | Physcotron | |
| 超速离心机 | 日立工机有限公司 | S204567 | CF15RXII |
| 微型离心机 | LMS公司 | KN3136572 | MCF-2360 |
| 离心机 | 光泉公司 | 2-5534-01 | H-103N |
| 滤纸 | Advantec | 1521070 | 5B，相当于Whatman 40 |
| Sep-Pak C18柱 | 沃特世公司米尔福德 | WAT020515 | |
| Sep-Pak CM柱 | 沃特世公司米尔福德 | WAT020550 | |
| Sep-Pak QMA柱 | 沃特世公司米尔福德 | WAT020545 | |
| 离心过滤装置 | 默克密理博公司 | R2SA18503 | PVDF，0.45 μm |
| 微量离心管 | As One公司 | 1-1600-02 | 聚丙烯，2 ml |
| 注射器滤器 | GE医疗有限公司 | 6788-1304 | 聚丙烯，0.45 μm |
| 蔗糖 | 和光纯药工业有限公司 | 194-00011 | 试剂级 |
| 葡萄糖 | 和光纯药工业有限公司 | 049-31165 | 试剂级 |
| 果糖 | 和光纯药工业有限公司 | 123-02762 | 试剂级 |
| 柠檬酸 | 和光纯药工业有限公司 | 036-05522 | 试剂级 |
| 苹果酸 | 和光纯药工业有限公司 | 355-17971 | 试剂级 |
| 琥珀酸 | 和光纯药工业有限公司 | 190-04332 | 试剂级 |
| 奎宁酸 | Alfa Aesar，A Johnson Matthey公司 | 10176328 | 试剂级 |
| 磷酸 | 和光纯药工业有限公司 | 162-20492 | 高效液相色谱级 |
| 三氟乙酸 | 和光纯药工业有限公司 | 208-02746 | 试剂级 |
| 甲醇 | 和光纯药工业有限公司 | 131-01826 | 试剂级 |
| 乙腈 | 和光纯药工业有限公司 | 015-08633 | 高效液相色谱级 |
| 矢车菊素-3-O-葡萄糖苷氯化物 | 和光纯药工业有限公司 | 306-37661 | 高效液相色谱级 |
| 分析软件 | Bruker Optics GmbH | OPUS ver. 6.5 | |
| 预处理软件 | 微软 | Excel（基于Visual Basic for Applications） | |
| 模型构建软件 | Freemat 4.0 | http://freemat.sourceforge.net/ |
参考文献
- Ozaki, Y., McClure, W. F., Christy, A. A. Near-infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. , John Wiley & Sons, Inc. Hoboken. (2007).
- Sun, D. W. Infrared Spectroscopy for Food Quality Analysis and Control. , Academic Press. New York. (2009).
- Bai, W., Yoshimura, N., Takayanagi, M.
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重印与许可
