基于近紅外光譜技術(shù)的紫薯貯藏期間花青素含量檢測

田瀟瑜 黃星奕 白竣文 呂日琴 孫兆燕

(江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院， 鎮(zhèn)江 212013)

0 引言

紫薯果肉內(nèi)部呈深紫色，富含蛋白質(zhì)、淀粉、維生素、膳食纖維以及花青素等多酚類物質(zhì)，屬于營養(yǎng)價值和功能價值兼?zhèn)涞募Z食作物[1-3]，是近年來發(fā)展起來的具有特定保健功能的新型食品資源[4]。多項研究表明，紫薯花青素具有抗氧化性[5]，對機體有降血脂[6]、保護肝臟功能[7]等生理活性，是一種重要的抗氧化劑[8-9]；相比于紅甘藍、葡萄皮、接骨木和紫玉米中的花青素有更好的自由基清除活性[10]。此外，紫薯花青素對飲料和糕點食品類的染色能力較強，還可作為食品天然著色劑，在多個國家被允許用于食品著色[11]。

紫薯在采后運輸和實際生產(chǎn)中，因其新鮮薯塊組織脆嫩、含水率高、呼吸旺盛等特點，其花青素對溫度、光照、酸堿性以及氧化還原劑等因素敏感[12]，不適宜的貯藏條件易導(dǎo)致多酚類有益成分變化，花色苷降解，引起食品色澤的變化[13]，造成營養(yǎng)品質(zhì)下降。對紫薯原料收儲運環(huán)節(jié)的花青素含量加以檢測，可以實現(xiàn)紫薯加工環(huán)節(jié)前的原料篩選，指導(dǎo)紫薯產(chǎn)品標準化和規(guī)?；?。

花青素檢測方法有很多，比如液相色譜法(HPLC)[14]、分光光度計法[15]、光譜技術(shù)[16]、機器視覺技術(shù)[17]等。相較于常規(guī)理化檢測方法，光譜技術(shù)具有檢測速度快、無損傷等特點，尤其是近紅外光譜能夠反映分子基團倍頻、合頻振動信息，實現(xiàn)特征組分的定量和定性分析。目前已有針對農(nóng)作物內(nèi)花青素的紅外光譜檢測研究，如近紅外光譜技術(shù)檢測藍莓總黃酮、花青素[18]，可見及近紅外光譜檢測牡丹葉片花青素含量[19]，還有應(yīng)用高光譜成像技術(shù)測定紫薯切片干燥過程中的花青素含量及分布[20]，但是目前對紫薯貯藏過程中花青素變化快速檢測研究較少。本文研究恒溫恒濕貯藏條件下，應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)檢測紫薯貯藏過程中花青素的變化情況，構(gòu)建快速檢測花青素含量的模型，對比得到穩(wěn)定可靠的預(yù)測模型，實現(xiàn)貯藏過程中紫薯品質(zhì)監(jiān)測。

1 材料與方法

1.1 原材料處理

實驗所用紫薯原料品種為徐紫薯1號，購于江蘇省鎮(zhèn)江市京口區(qū)歐尚超市，選取大小適中、表面無破損劃傷割傷、無蟲洞、形狀統(tǒng)一的新鮮紫薯，清洗干凈。將新鮮紫薯放恒溫恒濕箱中在溫度20℃、相對濕度45%條件下貯藏30 d。采取簡單隨機取樣法，在不同貯藏時間(第0、2、4、6、8、10、12、14、16、18、22、30天)進行取樣，每個貯藏時間取10個樣品，共計120個樣品，進行紫薯近紅外光譜采集及花青素含量理化測定。

1.2 花青素含量測定

采用改進的pH示差法[21]測定紫薯花青素含量。稱取約1.5 g樣品于研缽中，加入少許石英砂和少許1%HCl-乙醇溶液充分研磨，用提取溶劑分次沖洗研缽并轉(zhuǎn)移至離心管，并用提取溶液定容至30 mL，超聲30 min，取出冷卻至室溫(20℃)，再在離心機5 000 r/min的條件下離心10 min，取出。分別取上層清液1 mL于2支試管，分別加入pH值1.0、pH值4.5的緩沖液3 mL，充分搖勻后分別在530 nm及700 nm波長處測定吸光度。進行3次平行實驗?；ㄇ嗨乜偤恳詾V液中矢車菊素-3-葡萄糖甙含量計算，其計算公式為

(1)

式中O——總花青素質(zhì)量濃度，mg/mL

A——各pH值下不同波長所測吸光度

MW——矢車菊素-3-葡萄糖甙的分子量，取449.2

DF——稀釋倍數(shù)

E——矢車菊素-3-葡萄糖甙的分子吸光率常數(shù)，取26 900

L——比色皿光程，取1 cm

1.3 近紅外光譜采集與預(yù)處理

使用Antaris Ⅱ FT-NIR型近紅外光譜儀(美國賽默飛世爾公司)采集紫薯樣品的漫反射光譜。光譜采集條件：以儀器內(nèi)置背景為參比，波數(shù)范圍為4 000～10 000 cm-1，掃描次數(shù)為16次，分辨率為8 cm-1，每條光譜包含1 557個變量。每個樣品采集其赤道區(qū)4點的光譜曲線，求其平均光譜作為原始光譜。

經(jīng)掃描獲得的近紅外光譜數(shù)據(jù)由于受到高頻隨機噪聲、基線漂移、樣品背景的影響，會降低所建模型的可靠性和穩(wěn)定性。因此處理數(shù)據(jù)前，可對采集的光譜數(shù)據(jù)進行合理的預(yù)處理，減弱甚至消除噪聲對建模數(shù)據(jù)的影響。常用的預(yù)處理包括標準正態(tài)變量變換(SNV)、數(shù)據(jù)卷積平滑(S_G)、多元散射校正(MSC)以及一階求導(dǎo)等方法，以提高信噪比和靈敏度。同時，由于近紅外光譜變量個數(shù)較多，為提高運算速度，去除冗余信息，進一步降低輸入變量個數(shù)，可采用遺傳算法(GA)、聯(lián)合區(qū)間等方法。

1.4 數(shù)據(jù)處理方法

2 結(jié)果與分析

2.1 貯藏期間紫薯花青素含量變化分析

紫薯貯藏期間花青素含量統(tǒng)計結(jié)果如表1所示，整體來看，貯藏期間紫薯花青素含量下降趨勢顯著。貯藏開始時新鮮紫薯花青素含量(質(zhì)量比)均值達到83.497 8 mg/(100 g)，隨著貯藏時間的延長，花青素含量下降趨勢有所減緩，當貯藏至30 d時，花青素含量降至14.637 7 mg/(100 g)。這主要由于在貯藏過程中，花青素的穩(wěn)定性容易受到溫度、光照、氧氣等因素的影響，使其發(fā)生降解，其內(nèi)部酚類物質(zhì)也發(fā)生變化導(dǎo)致抗氧化活性相應(yīng)下降[22]。觀察樣品外表，發(fā)現(xiàn)其色澤和質(zhì)地均發(fā)生變化，這是由于紫薯內(nèi)部花色苷和多酚類化合物發(fā)生縮合反應(yīng)，而其反應(yīng)產(chǎn)物不穩(wěn)定會進一步降解成無色或棕色的化合物[4]，也是紫薯品質(zhì)下降的主要原因[13]。

表1 貯藏期間花青素含量統(tǒng)計分析Tab.1 Statistics analysis of anthocyanins contents

2.2 近紅外光譜分析

貯藏過程不同時間采集的紫薯樣本光譜如圖1(圖中R表示反射率)所示，由圖1a可知，隨著紫薯貯藏時間的增加，紫薯的光譜變化趨勢基本保持一致，但由于其內(nèi)部相應(yīng)基團含量的變化使吸收強度有所變化。從原始光譜圖中可以看到3個明顯的特征峰，分別位于5 000、6 900、8 400 cm-1附近。5 200 cm-1和8 400 cm-1附近主要是水分的吸收峰，貯藏期間紫薯樣品逐漸失水收縮，因此含水率降低導(dǎo)致了光譜吸收強度降低，當貯藏時間達到30 d時，此處的光譜吸收峰與新鮮狀態(tài)已有較明顯的差異。吸收峰6 900 cm-1附近可能是C—H、—CH2基團發(fā)生變化導(dǎo)致的[18]，同樣該波數(shù)附近也存在水的吸收峰。而4 300～5 000 cm-1波段是一個較為明顯的特征指紋區(qū)，C—H基團以及O—H基團的合頻振動處于此波段內(nèi)[23]，可能是由于貯藏過程中紫薯內(nèi)的化學(xué)成分在相關(guān)酶的作用下發(fā)生變化，使其含氫官能團變化[24]。另外薯類淀粉發(fā)生降解，從而導(dǎo)致糖類等化合物的變化[25]。紫薯原始光譜經(jīng)預(yù)處理后的光譜曲線如圖1b所示，經(jīng)過SNV校正后可有效消除光強衰弱引起的噪聲，使原始光譜數(shù)據(jù)標準正態(tài)化，同時也能夠較好地保留紫薯的全波段光譜信息[26]。

圖1 紫薯近紅外光譜Fig.1 Near infrared spectra of purple sweet potato at different storage times

2.3 紫薯花青素預(yù)測模型

2.3.1全波段預(yù)測模型

首先建立基于全波段的偏最小二乘回歸預(yù)測模型，并對原始光譜進行S_G平滑(設(shè)置窗口參數(shù)為11)、一階求導(dǎo)(D1)、標準正態(tài)變量變換(SNV)等預(yù)處理，構(gòu)建的模型預(yù)測結(jié)果如表2所示。

由表2可知，預(yù)測效果較好的是原始光譜經(jīng)S_G平滑、SNV預(yù)處理的PLS模型，其預(yù)測集決定系數(shù)和預(yù)測集均方根誤差分別為0.857 3、0.846 4和9.932 5、9.932 6 mg/(100g)，且剩余預(yù)測偏差大于2，模型精度較好[27]。而經(jīng)一階求導(dǎo)建立的預(yù)測模型，其均方根誤差較高，預(yù)測的偏差較大，對應(yīng)剩余預(yù)測偏差小于2.0，因此所構(gòu)建的預(yù)測模型穩(wěn)息有限，定性較差。且SNV-PLS模型所選用的潛變量(LV)數(shù)較少，故后續(xù)實驗數(shù)據(jù)均采用SNV校正處理。

表2 基于全波段的花青素預(yù)測模型結(jié)果分析Tab.2 Result of prediction model of anthocyanin content based on full range of wavelength

2.3.2基于特征波長的預(yù)測模型分析

表3 基于特征波段的花青素預(yù)測模型結(jié)果分析Tab.3 Result of prediction model of anthocyanin content based on selected wavelength

圖2 花青素GA-PLS模型實測值和預(yù)測值相關(guān)性Fig.2 Correlation between predicted values of GA-PLS model and actual values of anthocyanin contents

對比結(jié)果表明，siPLS和GA-PLS模型均能夠簡化模型，優(yōu)選的波長信息也均包含了特征基團對應(yīng)的吸收峰，不僅提高了模型預(yù)測精度，而且剩余預(yù)測偏差均達到3以上，模型具備較高的魯棒性。

2.4 模型驗證

圖3 花青素實測值與預(yù)測值相關(guān)性Fig.3 Correlation between predicted values and actual values of anthocyanin contents

由圖4可以看出，花青素殘差分布分散，其殘差和為-10.041 7 mg/(100g)，這主要是因為驗證模型采樣選取了整個貯藏過程不同時間的紫薯，其花青素含量本身具有較大差異，分布范圍較廣，離散性較大。經(jīng)計算，驗證集的剩余預(yù)測偏差為2.350 4，說明該預(yù)測模型穩(wěn)定性較好，可以實現(xiàn)對貯藏期間紫薯花青素含量的快速檢測。

3 結(jié)束語

圖4 驗證集樣本花青素預(yù)測殘差分布Fig.4 Distribution of residual error of validation samples anthocyanins contents