CN102313708A

CN102313708A - 辣椒素的定量检测方法

Info

Publication number: CN102313708A
Application number: CN2010102213019A
Authority: CN
Inventors: 何洪巨; 韩晓岚; 赵学志; 马智宏; 宋曙辉
Original assignee: Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences
Current assignee: Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences
Priority date: 2010-06-29
Filing date: 2010-06-29
Publication date: 2012-01-11

Abstract

本发明提供了一种辣椒素的定量检测方法，其包括利用近红外光谱仪采集样品中辣椒素的光学数据，与通过化学分析方法测得的样品中辣椒素含量数据之间进行关联，采用偏最小二乘法建立校正模型，将待测样品辣椒素的光学数据代入该模型，得到待测样品的辣椒素含量。本发明所建的辣椒素定量分析模型精度好，可以准确和可靠地预测实际样品的辣椒素含量，采用本发明近红外光谱方法测定的辣椒素含量与化学分析方法测定的结果之间没有显著性差异，可实现对辣椒素含量的非破坏性检测。

Description

辣椒素的定量检测方法

技术领域

本发明涉及分析化学领域，具体地说，涉及利用近红外光谱分析技术检测样品中辣椒素含量的方法。

背景技术

近红外光谱是20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围是700～2500nm，一般有机物在该区的近红外光谱吸收主要是含氢基团(O-H，C-H，N-H，S-H，P-H)等的倍频和合频吸收。由于几乎所有的有机物的一些主要结构和组成都可以在他们的近红外光谱中找到信号，而且谱图稳定，获取光谱容易，因此近红外光谱(NIRS)在分析化学领域被誉为分析的巨人。

辣椒素含量对辣椒整体辣味品质和口感影响较大，是评价辣椒品质好坏的重要指标之一。用传统的化学分析方法，如高效液相色谱法和紫外分光光度法来测定辣椒素含量，属破坏性分析，而且所用实验药品价格昂贵，实验操作复杂，耗时费力等。近红外光谱分析技术具有分析速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等优点，在果蔬类产品的品质分析上得到了日益广泛的应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用近红外光谱分析技术检测样品中辣椒素含量的方法。

为了实现本发明目的，本发明的一种辣椒素的定量检测方法，其包括利用近红外光谱仪采集样品中辣椒素的光学数据，与通过化学分析方法测得的样品中辣椒素含量数据之间进行关联，采用偏最小二乘法建立校正模型，将待测样品辣椒素的光学数据代入该模型，得到待测样品的辣椒素含量。

前述的检测方法，其中所述化学分析方法为高效液相色谱法或紫外分光光度法等。

本发明利用近红外光谱分析技术检测样品中辣椒素含量的方法，其优点在于：(1)无预处理、无破坏性、无污染：近红外光线具有很强的穿透能力，可以穿透玻璃和塑料包装对样品直接进行检测，样品无需预处理，也不需要任何化学试剂，可实现对辣椒素含量的非破坏性检测，与常规分析方法相比，既不会对环境造成污染，又可以节省大量的人力和物力；(2)测定速度快：近红外仪器的测定时间短，几分钟甚至几秒钟即可以完成测定；(3)本发明所建的辣椒素定量分析模型精度好，可以准确和可靠地预测实际样品的辣椒素含量，采用本发明近红外光谱方法测定的辣椒素含量与化学分析方法测定的结果之间没有显著性差异。

附图说明

图1为本发明利用近红外仪采集的辣椒样品原始光谱；

图2为本发明样品的近红外二阶导数光谱图；

图3为本发明PLS校正模型的预测值与实测值相关图。

具体实施方式

以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

实施例

1材料与方法

1.1材料

来自中国农业科学院的121个成熟辣椒样品。其中，93个样品为校正集，28个样品为验证集。辣椒素含量在0.406mg/g～6.71mg/g。

1.2仪器与设备

NIRLab N-200型近红外品质分析仪，瑞士Buchi公司(NIRCalV4.21软件、12cm样品杯)。

1.3方法

1.3.1样品前处理

将干辣椒样品连籽带皮一起粉碎，过40目筛，将辣椒粉末铺满样品杯，厚度不低于1cm。

1.3.2近红外光谱采集

在室温下，测定辣椒粉末样品的近红外漫反射光谱。测定时，分辨率为1cm^-1，扫描次数为3，图谱范围1100～2500nm。仪器预热20～30min后，将辣椒粉末样品置于样品杯口上部。

1.3.3HPLC分析方法

采用高效液相色谱法测定上述辣椒样品的辣椒素含量。

1.4近红外校正模型的建立与评价

模型建立过程就是将通过预处理后的近红外光谱特征与辣椒素含量数据进行关联，建立相关关系。采用偏最小二乘(PLS)法建立校正模型。按照内部交互验证确定其最佳主成分个数(N)。

用该模型来预测检验集样品，以此来检验模型的准确性和可靠性。用相关系数(R)、校正集标准偏差(SEC)和验证集标准偏差(SEP)来评价校正模型的优劣。相关系数R越大、校正集标准偏差SEC越小，所提取的光谱信息与分析组分的相关性越好，得到的模型越优。

2结果与分析

2.1原始光谱对PLS模型的影响

选取每个辣椒样品的光谱作为原始光谱。121个样品的原始光谱如图1所示。

从图1可以看出，原始漫反射光谱变动不大，光谱重叠不严重，大多数辣椒样品的漫反射光谱没有较明显的差异，如果直接用于定量分析，不会掩盖由样品成分引起的光谱差异。原始光谱可以有效地消除测量条件造成的误差，提高定量分析模型的精确度，也能较全面地反映辣椒样品本身的实际情况。

在4000～10000cm^-1光谱范围内，分别以93个校正样品的原始光谱建立辣椒素PLS校正模型。校正模型内部交叉验证结果如表1所示。

表1 原始光谱对PLS校正模型的影响

注：R：相关系数；N：最佳主成分个数；SEC：校正集标准偏差；SLOPE：斜率；BIAS：偏差。

从表1可知，在主成分个数为15时，原始光谱所建立辣椒素的偏最小二乘法校正模型，其预测值与实测值的相关系数为0.9791，标准偏差为0.3602，表明所提取的光谱信息与分析组分的相关性较好，得到的模型较好。

2.2二阶导数(second derivative，SD)处理方法对辣椒素校正模型的影响

选择二阶导数处理方法对辣椒素光谱数据进行预处理，所得光谱如图2所示。在4000～10000cm^-1光谱范围内，分析预处理方法对所建最小二乘法模型的影响，结果如表2所示。

表2 预处理对PLS校正模型的影响

注：R：相关系数；N：最佳主成分个数；SEP：验证集标准偏差；SLOPE：斜率；BIAS：偏差。

从表2可知，在主成分个数为15时，原始光谱所建立辣椒素的偏最小二乘法校正模型，其预测值与实测值的相关系数是0.9244，SEP为0.512，且SEP/SEC为1.42，小于1.6，表明模型没有过拟合，选择光谱预处理方法对优化模型是必要的，只有选择适当的光谱预处理方法才可以达到优化模型的目的。

2.3校正模型的建立

用93个样品作为校正集，通过前面的分析，选二阶导数预处理后的光谱在4000～10000cm^-1光谱范围內用PLS法建立辣椒素含量的校正模型，用28个样品作为验证集，将光谱导入所建的模型中，结果如图3所示。

2.4校正模型的检验

对28个样品采用近红外模型进行测定，预测其含量，并以HPLC测定值做为实测值验证模型的稳定性。结果如表3所示。

表3 辣椒样品定量分析模型的预测结果

成对t检验的方法检验两种分析方法之间有无显著差异。对于给定显著性水平0.01，t_0.005(19)＝2.861，计算所得的t值为0.1986，小于t_0.005(19)，因此可以认为采用近红外分析方法预测的辣椒素含量与HPLC分析方法测得的辣椒素含量之间，结果无显著差异。

验证集样品预测值和实测值的相关系数为0.9244，SEP/SEC为1.42，证明所建近红外PLS校正模型具有较好的稳定性，能满足辣椒素含量的检测要求。

3结论

3.1用辣椒素多位置点光谱的原始光谱建立辣椒素含量的PLS定量分析模型。

3.2采用二阶导数预处理方法，在4000～10000cm^-1光谱范围內，所建的辣椒素定量分析模型精度好，其预测值和实测值的相关系数为0.9244，SEP/SEC为1.42，模型较优。近红外光谱分析技术可实现对辣椒素含量的非破坏性检测。

3.3对验证集的成对t检验结果表明，近红外光谱方法测定的辣椒素含量与化学分析方法测定的结果之间没有显著性差异。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

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Claims

1.一种辣椒素的定量检测方法，其特征在于，其包括利用近红外光谱仪采集样品中辣椒素的光学数据，与通过化学分析方法测得的样品中辣椒素含量数据之间进行关联，采用偏最小二乘法建立校正模型，将待测样品辣椒素的光学数据代入该模型，得到待测样品的辣椒素含量。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，其中所述化学分析方法为高效液相色谱法或紫外分光光度法。