基于近红外光谱分析技术测定烟叶中麦角甾醇含量的方法

文档序号:9303390阅读:498来源:国知局
基于近红外光谱分析技术测定烟叶中麦角甾醇含量的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及烟叶检测技术领域,具体为测定烟叶中麦角留醇含量的方法。
【背景技术】
[0002] 麦角留醇存在于各种真菌中,是真菌中主要的留醇类化合物,同时也是真菌细 胞膜的重要组成部分,可作为霉变检测的化学标志物。菲莫(PhillipsMorris)公司的 Bindler、国标方法GB/T25221-2010《粮油检验粮食中麦角留醇的测定正相高效液相色谱 法》等均以麦角留醇作为霉菌污染的化学标志物。因此,测定烟叶中麦角留醇的含量对于判 定烟叶霉变污染状况具有一定的指导作用。
[0003] 目前,关于麦角留醇的常用分析方法主要有薄层色谱法、高效液相色谱、气相色 谱-质谱联用、液相色谱-质谱联用等。这些分析方法需要进行提取分离、衍生化等复杂的 样品前处理,耗时较长,很难满足现场快速的进行烟叶中麦角留醇测定以判定烟叶霉变污 染状况的要求。因此,开发一种新的快速的测定烟叶中麦角留醇的含量的方法,为霉变污染 程度的判定提供数据支持是非常有必要的。
[0004] 近红外光谱含有丰富的理化信息,并可表征样品整体品质特征,将其与化学计量 学相结合建立校正模型可快速预测样品中多个组分的含量。目前,近红外光谱法作为一种 环境友好的绿色快检技术,在石化、农业、烟草、食品和医药领域已经获得了广泛的应用。但 用于烟叶中麦角留醇含量测定的方法未见报道。

【发明内容】

[0005] 本发明的目的是提供一种检测速度快、操作简单方便、预测结果准确的能够对烟 叶中麦角留醇的含量进行快速测定的方法。
[0006] 本发明的目的通过如下技术方案实现。
[0007] 基于近红外光谱分析技术的烟叶中麦角留醇的含量的快速检测方法,方法步骤如 下:
[0008] (1)收集烟叶样品:选取具有代表性的不同产地、不同品种、不同等级的初烤烟 叶,在高湿度环境下存贮加速霉菌生长,制备不同霉变程度的烟叶样品;
[0009] (2)采集近红外光谱:将霉变的烟叶样品粉碎过筛后,采用近红外光谱漫反射方 式对过筛的各烟叶样品逐个进行近红外光谱扫描,作为各烟叶样品的基础光谱;
[0010] (3)选择校正样品集和验证样品集:将上述步骤(2)获得的基础光谱采用标准GB/ T29858-2013的方法选出校正样品集和验证样品集;
[0011] (4)测定麦角留醇含量参考值:应用气相色谱质谱法测定步骤(1)所得各烟叶样 品中麦角甾醇的含量;
[0012] (5)预处理光谱:将上述步骤(3)选出的校正样品集和验证样品集的光谱进行预 处理,消除噪声和基线漂移的影响;
[0013] (6)建立PLS校正模型:将上述步骤(5)预处理后的校正样品集光谱和步骤⑷所 得校正样品的麦角留醇参考值进行校正模型的建立,应用偏最小二乘法把光谱数据与其对 应麦角留醇含量参考值进行拟合,同时结合交互验证方法剔除光谱或参考值数据异常的样 品,优化模型,确定适宜的主成分数,得到PLS校正模型;
[0014] (7)模型验证:应用上述步骤(5)预处理后的验证样品集对步骤(6)建立的烟叶 中麦角留醇的PLS校正模型进行外部预测,验证校正模型的有效性;
[0015] (8)测定待测烟叶样品麦角留醇含量:将待测烟叶样品进行近红外光谱的采集, 将原始光谱输入建立的烟叶中麦角留醇的PLS校正模型,即可测定得到待测烟叶样品中的 麦角留醇含量。
[0016] 本发明步骤(1)所述在高湿度环境下存贮烟叶,是指将烟叶在相对湿度80%条件 下存储15天。
[0017] 本发明步骤(2)所述采集近红外光谱,采集仪器的主要工作参数为:光谱扫描范 围10000~4000cm-l,分辨率8cm-l,扫描次数64次。步骤(2)所述基础光谱的采集条件 为:将收集的烟叶样品,每个样品取两个平行样,将每个平行样混匀的固体粉末放入样品杯 中,轻压平整,厚度多l〇mm,放在光谱仪旋转台上,采用近红外漫反射的方式进行扫描并采 集光谱,每个平行样扫两次光谱,每个样品对应4个平行光谱,再将4个平行光谱求平均,得 到一个原始光谱;依次对每个样品采用相同的方法进行扫描并采集光谱,得到每个样品对 应的基础光谱。
[0018] 本发明步骤(4)所述麦角留醇含量参考值的测定方法为:将烟叶样品用NaOH溶 液水解,水解液经正己烷涡旋提取后,经BSTFA衍生,气相色谱质谱法分析,用麦角留醇标 准品峰面积进行定量,得出烟叶样品中麦角留醇含量参考值;所述NaOH溶液的配比为5g Na0H、5mL水、95mL甲醇。
[0019] 本发明步骤(5)所述预处理光谱的方法为:对基础光谱进行多元散射校正和二阶 求导以及平滑预处理。
[0020] 本发明步骤(6)所述剔除异常样品是指采用学生化残差剔除异常值,具体方法采 用DB/T53 497-2013中13. 4异常样品的统计与识别。
[0021] 本发明步骤(7)所述模型验证,是采用配对t检验方法,将验证集样品输入PLS校 正模型所得的麦角留醇含量预测值与步骤(4)通过气相色谱质谱法测定的麦角留醇含量 参考值以及自由度dvl的临界值、。^。进行比较,取显著性水平a=0.05,当|t| <tu, dv1},概率P> 〇. 05时,表明预测值与实测值在a= 0. 05显著水平下无显著性差异,可确 定模型验证成功,模型有效,可将该模型用于烟叶中的麦角留醇含量的测定。
[0022] 本发明方法所建立的模型能够快速、准确的对烟叶中麦角甾醇含量进行预测。与 现有技术相比,样本无需复杂的前处理、检测速度快、操作简单方便、预测结果准确。
【附图说明】
[0023] 图1是本发明的实施例的基于近红外漫反射光谱技术测定烟叶中麦角留醇含量 的方法的流程图。
【具体实施方式】
[0024] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例 中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。
[0025] 本发明书所述基于近红外光谱分析技术测定烟叶中麦角留醇含量的方法,具体步 骤如下:
[0026] (1)制备不同霉变程度的烟叶样品:将具有代表性的来源于五个产地、三个品种、 三个等级的初烤烟叶样品30个(每份样品质量大约5kg),在相对湿度80%的环境条件下 存贮以加速霉菌生长;以每个样品分别存贮〇、1、3、5、7、9、11、13、15天为时间段,在每个时 间段取样一次,每份样品取约200g,取出后密封于聚乙烯保鲜袋并于-20°C冷冻保存。共计 获得不同霉变程度的烟叶样品270个;
[0027] (2)应用近红外光谱仪对270个不同霉变程度的烟叶样品进行扫描,光谱扫描范 围10000~4000cm\分辨率8cm\扫描次数64次。每个样品取两个平行样,将每个平行样 混匀的固体粉末放入样品杯中,轻压平整,厚度多l〇mm,放在光谱仪旋转台上,采用近红外 漫反射的方式进行扫描并采集光谱,每个平行样扫两次光谱,每个样品对应4个平行光谱, 再将4个平行光谱(用近红外光谱仪的自带软件)进行求平均,得到一个原始光谱,依次对 每个样品采用相同的方法进行扫描并采集光谱,得到270个烟叶样品对应的基础光谱;
[0028] (3)在步骤(2)所得270个基础光谱中采用标准GB/T29858-2013的方法选出校 正样品集(包括240个烟叶样品)和验证样品集(包括30个烟叶样品)。校正样品集是建 立校正模型的一组代表性样品,其主要化学成分含量或参考值为已知。验证样品集是验证 校正模型的一组代表性样品,不包括在校正样品集中,其主要化学成分含量或参考值为已 知,且成分含量或参考值分布范围接近校正样品集;
[0029] (4)应用气相色谱质谱法进行步骤(1)得到的270个烟叶样品中麦角留醇含量参 考值的测定,测定方法是,将烟叶样品用NaOH溶液(5gNa0H+5mL水+95mL甲醇)水解,水 解液经正己烷涡旋提取后,经BSTFA衍生,气相色谱质谱法分析。用麦角留醇标准品峰面积 进行定量,得出每个烟叶样品中麦角留醇含量参考值,烟叶样品中麦角留醇的含量范围在 0.658 ~298. 5mg/kg;
[0030] (5)对步骤(3)得到的校正样品集的240个烟叶样品和校正样品集的30个 烟叶样品的基础光谱都预处理。处理
当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1