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文摘 | 核磁共振技術用于茶油品質快速檢測方法的建立及其應用

媒體:中國油茶  作者:中國油茶
專業號:森林食品資訊 2019/8/2 8:50:14

摘要:本論文以我國特屬茶油為研究對象,系統地評價了茶油品質。采用核磁共振(NMR)技術與主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)以及偏最小二乘(PLS)等功能強大的化學計量學方法相結合,以氧化穩定性、氧化程度、儲存歷史、營養品質、摻偽程度等為評價指標,最終建立了一個基于NMR技術的茶油品質快速分析模型及技術體系。主體研究內容及結果如下:

(1)對江西產地茶油的理化品質進行了分析,包括酸值、紫外吸光度、誘導時間、14種脂肪酸、α-生育酚、多酚、角鯊烯和4種甾醇。所有茶油酸值與脂肪酸組成均在國標范圍內,其中主要脂肪酸有油酸(C18:1)、亞油酸(C18:2)以及棕櫚酸(C16:0),含量分別為79.59%、7.99%和8.54%。除了甘油三酯,茶油中還存在一些微量化合物,如角鯊烯、甾醇、α-生育酚和多酚。角鯊烯和甾醇作為茶油中非皂化物含量最大的一部分,可作為區分不同植物油的特征指標。其中角鯊烯在橄欖油中含量最高(4536.31 mg/kg),β-谷甾醇在玉米油中含量最高(5181.92 mg/kg),菜籽甾醇和菜油甾醇在菜籽油中含量中最高,分別為4696.86mg/kg和704.57mg/kg,而豆甾醇在大豆油中含量最高(405.98 mg/kg)。作為一種天然的抗氧化劑,α-生育酚對提高茶油的氧化穩定性有著重要的作用。此外,基于溫度與油脂貨架壽命系數的關系,利用誘導時間外推出實驗中茶油以及調和茶油的預期貨架壽命分別為2個月以及4個月,與實際貯藏時間相符。由于本實驗所選油樣大多為精煉油,多酚含量低于LST6119-2007中的檢測限。

(2)建立了1H NMR以及α-生育酚結合PLS對茶油氧化穩定性的預測模型。采用未經預處理(NO)、自標度化(UV)、pareto標度化(Par)以及中值標度化(Ctr)等四種不同的方法對原始數據進行預處理,建立PLS模型,基于最小交叉驗證均方根誤差(RMSECV)值選取最佳主因子數。其中UV作為前處理方法時,R2最高,且訓練集均方根誤差(RMSEE)和預測集均方根誤差(RMSEP)值最小,模型最好。此外,根據PLS模型中VIP(variable importance in the projection)值得分圖篩選出了6個VIP(29)1的變量,且基于篩選出的4個輸入變量建立的PLS模型預測能力較佳。

(3)基于1H NMR對茶油氧化程度進行了檢測。結果表明氧化產物信號(10-8 ppm)、不飽和脂肪酸(USFA)信號(5.42-5.29 ppm)和單不飽和脂肪酸(MUSA)信號(2.79-2.70 ppm)可作為茶油氧化的特征信號。隨著儲存時間的延長,植物油中氧化產物信號逐漸增強,而不飽和脂肪酸信號強度逐漸降低。且在氧化過程中不同脂肪酸變化具有很大差異,氧化順序為多不飽和脂肪酸(PUFA)(29)單不飽和脂肪酸(MUSA)(29)飽和脂肪酸(SFA)。

(4)建立了NMR結合動力學方程對茶油貨架期的預測模型。通過31P NMR和1H NMR均能檢測到不同植物油中的1,2-甘油二酯(1,2-DGs)和1,3-甘油二酯(1,3-DGs)。結合動力學分析可知,隨著儲存時間的延長,毛茶油和特級初榨橄欖油的D值(1,2-DGs/總DGs)呈規律性減小。31P NMR結合動力學方程能準確預測茶油貨架期,其動力學方程的相關系數(R2)達到0.97782。同樣,1H NMR結合動力學方程也能達到類似的預測效果,其R2為0.96223。

(5)建立了1H NMR結合PLS對茶油營養品質指標的預測模型?;谧钚MSECV值選取最佳主因子數,分析了四種不同的預處理方法(NO、UV、Par和Ctr)對PLS模型的影響?;赗2、RMSEE、RMSEP值等指標可以看出:C18:2、TFA、MUFA和PUFA的最佳預處理方法為NO,此時RMSEP值最低;UV作為預處理方法可以使C16:0和SFA預測模型較好;C18:0和C18:3含量預測模型中,通過Par預處理方法,可以使RMSEE和RMSEP值最小;C18:1和USFA在Ctr標度化方法下模型較好,此時R2較高,RMSEE和RMSEP值最小。在甾醇含量預測模型中,菜籽甾醇、菜油甾醇模型、豆甾醇和β-谷甾醇的最佳預處理方法分別為Par、NO、UV和Par。此外,基于VIP值進一步分析了輸入變量個數對模型的影響。篩選部分變量雖能簡化PLS模型,但R2值降低,RMSEE和RMSEP值增大,模型效果變差,說明基于1H NMR譜圖挑選出的15個變量對PLS模型都有著重要的影響。但是在預測α-生育酚含量時,R2最高只有0.5945,PLS模型還有待改善。

(6)建立了1H NMR結合化學計量學方法對茶油摻假的預測模型。通過1H NMR指紋圖譜可以看出茶油、玉米油、葵花籽油以及菜籽油的在主要成分甘油三酯以及微量成分甘油二酯、角鯊烯和甾醇信號強度上的差異。當將15個挑選出來的1H NMR信號作為輸入變量時,純茶油和摻偽茶油在PCA得分圖上有較好的區分,但由于摻偽油的差異較小,PCA對摻偽茶油的識別較差。然而這些差異可以通過OPLS-DA反映出來,且該模型對摻偽油的判別準確率達到90%以上。除此之外,進一步應用PLS預測摻偽量。通過VIP得分圖篩選出少于6個潛在的重要變量,將其作為輸入變量得到的PLS模型R2(29)0.99,RMSEE和RMSEP接近于0,顯示出更高的準確性。并且經過10個樣品的外部檢驗進一步證實了該方法的快速和準確性。

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