基于有效波長選擇的近紅外光譜枸杞總糖含量快速檢測

許生陸，高 媛，胡國梁，于修燭,*，張 睿（.西北農林科技大學食品科學與工程學院，陜西 楊凌　7200；2.溫州市市場監督管理局，浙江 溫州　325000）

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基于有效波長選擇的近紅外光譜枸杞總糖含量快速檢測

許生陸1,2，高 媛1，胡國梁1,2，于修燭1,*，張 睿1
（1.西北農林科技大學食品科學與工程學院，陜西 楊凌712100；2.溫州市市場監督管理局，浙江 溫州325000）

摘 要：為建立枸杞總糖含量快速準確的檢測方法，采用近紅外光譜為檢測手段，以114 個不同產區枸杞樣品為研究對象。采用積分球漫反射模式采集樣品近紅外光譜，利用化學計量學方法確定光譜信息與總糖含量之間的關系，通過載重圖法及相關系數法進行有效光譜選擇，比較確定枸杞總糖光譜建模有效波段，建立枸杞總糖近紅外光譜定量檢測模型，并利用國標方法進行驗證分析。結果發現：對全樣品光譜進行Norris Gap Derivative求導預處理后，采用相關系數法選擇8 700～4 000 cm－1波段進行建模。當主成分數為8時，建模效果較好，模型的校正集決定系數與驗證集決定系數均高于0.91。結果表明，基于近紅外光譜技術的枸杞總糖含量快速檢測是可行的。

關鍵詞：枸杞；近紅外光譜；有效波長；總糖；定量分析

引文格式：

許生陸, 高媛, 胡國梁, 等. 基于有效波長選擇的近紅外光譜枸杞總糖含量快速檢測[J]. 食品科學, 2016, 37(12): 105-109. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201612018. http://www.spkx.net.cn

XU Shenglu, GAO Yuan, HU Guoliang, et al. Rapid determination of total sugar content of Goji berries (Lycium barbarum) by near infrared spectroscopy with effective wavenumber selection[J]. Food Science, 2016, 37(12): 105-109. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201612018. http://www.spkx.net.cn

枸杞是我國傳統藥食同源的物品，其性味甘平[1]，歸肝[2-3]、腎經[4-5]，具有滋肝補腎[6]、益精明目的功效[7-8]。現代醫學證明，枸杞具有抗氧化、抗衰老、增強免疫功能以及抗腫瘤等多種生物活性[9-10]。枸杞主要含多糖、總糖、類胡蘿卜素、VC、莨菪亭、多種氨基酸及微量元素等[11-13]。枸杞總糖是枸杞中游離單糖、雙糖及低聚糖的總稱，是枸杞甜味的主要來源；對于枸杞的食用品質及貯藏性能有較大影響，也是枸杞質量和分級的重要指標之一[14]。

傳統枸杞多糖檢測方法是采用菲林試劑來測定，即在沸騰條件下，用樣液滴定一定量的菲林試劑，當藍色褪去為滴定終點。該法準確度較高、重復性好，但操作復雜、程序繁瑣、需要大量化學試劑，危害環境[15]。近紅外光譜技術具有環保、準確、便捷和綠色等優點，被廣泛應用于食品和農產品快速檢測分析[16]。文獻[17-19]報道利用近紅外光譜技術對枸杞的產地進行判別，均取得較好的效果。湯麗華等[20]選擇不同產區樣品40 個利用近紅外光譜技術對枸杞13 個化學成分進行檢測分析，由于建模樣品和驗證樣品數量有限，模型缺乏一定代表性。近紅外光譜檢測分析的關鍵在于大量有代表性建模樣品的獲得，確保所建模型的通用性和穩健性[21]；近紅外光譜信息是由組頻和倍頻吸收組成，其交疊十分嚴重，難以確定相應測定成分的特征吸收譜帶，需要借助化學計量學對光譜進行預處理是近紅外光譜分析的研究重點。有效光譜選擇是去除光譜多余信息和提高模型精度有效方法之一[22]。本研究以114 個不同產區的枸杞樣品為研究對象，采集樣品近紅外光譜并對利用不同波長算法對模型的波長進行優化選擇，建立總糖模型，并利用國標法驗證模型的準確性，以期為近紅外光譜技術在枸杞總糖含量快速檢測提供參考。

1　材料與方法

1.1材料

表1　樣品信息Table 1 Information about sample sets used in this study

采集114個枸杞樣品，其中61 個樣品（編號為1～61號）來自寧夏中寧產區；17 個樣品（編號為62～78號）來自寧夏非中寧產區；36 個樣品（編號為79～114號）分別來自內蒙古、甘肅、青海、河北、新疆等產區。將114 個枸杞樣品按照產區分組，然后在保證各個產區的校正集總糖含量范圍大于驗證集的前提下[23]，從每組中隨機選擇校正集、驗證集及盲樣集，樣品信息見表1。

1.2儀器與設備

MPA-TM傅里葉變換近紅外光譜儀德國布魯克光學儀器公司。

1.3方法

1.3.1總糖含量的測定

參照GB/T 18672—2002《枸杞子》中附錄B枸杞總糖含量的測定。將恒質量的枸杞粉碎，裝袋。配制堿性酒石酸銅甲液和乙液，并進行標定。制備枸杞樣品提取液，進行預測定。進行樣液測定，以溶液藍色褪去為標定終點。記錄樣液消耗體積，計算樣品總糖含量。平行測定3 次。

1.3.2光譜采集

近紅外光譜儀預熱30 min、打開OPUS軟件、檢查信號、保存峰位、掃描背景光譜，每隔1重新掃描背景光譜。

樣品光譜掃描：將枸杞顆粒基本裝滿旋轉樣品杯（直徑為50 mm，高為50 mm），偏心距為10 mm。采用旋轉式積分球漫反射掃描樣品光譜。隨機取樣品進行光譜掃描以避免因為連續掃描同一產區樣品而造成誤差。

光譜采集范圍：12 000～4 000 cm－1；掃描次數：64 次；分辨率：8 cm－1。每個樣品平行采集10 次，以平均光譜作為樣品光譜。

1.3.3光譜預處理

光譜預處理，主要有Savitzky-Golay Derivatives（S-G D）、Savitzky-Golay Smothing（S-G S）、多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、矢量歸一化（standard normal variate，SNV）是針對特定的樣品體系，通過對光譜的適當處理或變換，減少以至于消除各種非目標因素對光譜的影響，盡可能地去除無關信息變量，提高分辨率和靈敏度，從而提高校正模型的預測能力和穩健性。求導有助于校正基線漂移影響，去除非化學因素的影響，同時還可能消除重疊波段。S-G D預處理設定3 個參數，分別是導數、多項式次數和平滑點數。導數階數不能大于多項式次數，多項式次數則不能大于左右平滑點數之和，左右平滑點數之和不能大于總的變量數。一階導數可消除基線漂移，原始光譜中的波峰在一階導數中會變為零；二階導數可消除基線漂移和光譜傾斜，增強光譜特征。多項式的次數是與光譜擬合的方程最高次。平滑點數越大，光譜越平滑，但也可能造成部分有效信息損失。S-G S預處理有2 個參數，分別是多項式次數和平滑點數。將光譜數據平滑后，建立一個與其擬合的多項式方程。Norris Gap Derivative（N-G D）只有兩個參數，分別是求導階數和間隔寬度。求導階數同S-GD，間隔寬度實質兩個值之間的間隔大小。S-G D將光譜數據平滑后，進行多項式擬合，最后再進行求導；S-G S將光譜數據平滑后，多項式擬合則可；N-G D則隔間隙進行取點，形成新的光譜數據，然后擬合求導。

1.3.4有效波長選擇

采用較優預處理后的全光譜數據進行初次建模，得到載重圖。載重圖以波數為橫坐標，載重值為縱坐標。載重值越大，則表明此波數段對建模影響越大。將預處理后的全光譜數據及對應的理化值導入Excel中，調用函數“Correl”，得到相關系數圖。相關系數圖以波數為橫坐標，相關系數為縱坐標。值越大則表明此波數段與所對應的化學值相關性越大[24-25]。通過載重圖和相關系數圖選擇特征光譜，并與全波長條件下的建模效果進行比較分析，確定較優建模光譜區間[26-28]。

1.3.5模型建立與驗證

1.3.6盲樣驗證

利用定量模型對盲樣進行預測，對預測值和實測值進行配對t檢驗，分確定所建方法的可行性。

1.4數據處理

將掃描光譜用OPUS軟件導出相應光譜數據，所得數據用Unscrambler和Excel軟件進行相應處理和分析。

2　結果與分析

2.1總糖含量測定

表2　校正集、驗證集及盲樣集總糖含量Table 2 Total sugar contents in calibration, validation and blind sample sets

對114 個枸杞樣品的總糖含量進行檢測分析。由表2可知，樣品來自我國不同枸杞產區，樣品信息較為豐富，測定結果中各個指標的變化范圍較大，基本涵蓋我國各主要產區的枸杞總糖的含量范圍，具有很好的代表性；驗證集和盲樣集的變化范圍均在校正集的變化范圍之內。

2.2光譜分析

圖1　樣品近紅外光譜Fig. 1　NIR spectra of samples

將枸杞顆粒樣品置于旋轉樣品杯中，采用積分球漫反射模式采集近紅外光譜。114 個樣品的光譜如圖1所示。不同枸杞近紅外光譜較為相似，難以將某個具體的峰位、峰強或者峰形與某個特定的目標成分建立聯系。樣品光譜需要通過化學計量學的方法進一步提取有效光譜信息。101號樣品和107號樣品的光譜與其他樣品存在較大差異，可能是因為采集過程中操作不當造成的，故在后面的分析中做去除處理。

2.3光譜預處理

表3　光譜預處理的選擇Table 3　Selection of optimal preprocessing method

由表3可知，對光譜分別進行SNV、S-G D和S-G S預處理后，模型的建模效果與原光譜建模效果相比，無明顯差異。當對原始光譜進行N-G D預處理后，選擇主成分數是8時，Rc2和Rv2分別提高至0.999和0.889，模型效果良好。

2.4有效波長確定

在Unscrambler的主成分Overview中，選擇載重圖，可以看到不同主成分條件下，每個光譜點對應的載重值。載重圖特別適用于光譜數據，因為它能很好地預測對模型有用的光譜波段。圖2a中展示了前3 個主成分條件下光譜的載重圖（為了便于觀察，第2主成分及第3主成分條件下的載重圖，依次增加了0.025）。將預處理后的光譜數據及對應的總糖數據導入Excel中，利用函數“Correl”可得到相關系數圖，如圖2b所示。

圖2　載重法（a）和相關系數法（b）選擇有效波長Fig. 2　EWs selection by X-loading weights (a) and correlation coefficients (b)

由圖2a可以看出，在7 540～6 970 cm－1和5 590～4 000 cm－1波數范圍內載重值的變化較大且值較高。故選此波段作為特征波段。由圖2b可以看出，12 000～8 800 cm－1波數范圍內，相關系數較小，而8 700～4 000 cm－1相對較大，故選此波段建立模型。比較這種方法條件下選擇的特征波段與全光譜條件下的PLS模型，如表4所示。

表4　不同波長建模效果Table 4　Model performance with EWs

全光譜條件下，模型的預測決定系數最低。全光譜不僅包含與樣品信息的有效信息，也包含一些由于儀器、外在環境、樣品物理條件不同帶來的干擾信息。利用全光譜建模，數據量大，建模時間較長，且建模效果不理想。對建模波段進行選擇，可簡化模型，提高模型有效性。對比載重法和相關系數法條件下所選特征波段的建模效果，可以看出，相關系數條件下的特征波段的建模效果均高于載重條件下的特征波段，由此，選定8 700～4 000 cm－1波數范圍為枸杞總糖含量測定波段。

2.5模型建立與驗證

圖3　模型建立校正集（a）與驗證集（b）Fig. 3　Model performance in calibration (a) and validation sets (b)

2.6盲樣驗證

所建模型用于盲樣（樣品未參與建模）的總糖含量預測。采用配對t檢驗來確定近紅外光譜法替代傳統化學法的可行性，其結果見表5。在設置置信水平是95%的情況下，P雙尾=0.63＞0.05，說明近紅外方法與傳統方法測定結果沒有顯著性差異，近紅外光譜法可用于枸杞總糖含量的快速檢測。

表5　盲樣測定結果分析Table 5　Predicted results for blind samples

3　結 論

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Rapid Determination of Total Sugar Content of Goji Berries (Lycium barbarum) by Near Infrared Spectroscopy with Effective Wavenumber Selection

XU Shenglu1,2, GAO Yuan1, HU Guoliang1,2, YU Xiuzhu1,*, ZHANG Rui1
(1. College of Food Science and Engineering, Northwest A&F University, Yangling712100, China; 2. Market Supervision Administration of Wenzhou, Wenzhou325000, China)

Abstract:This study developed a rapid and accurate method for the determination of total sugar in Goji berries (Lycium barbarum) by using Fourier transform near infrared (NIR) spectroscopy. A total of 114 samples collected from various producing areas were detected by NIR spectroscopy for the acquisition of spectra in the integrating sphere diffuse reflectance mode. The relationship between spectral information and total sugar content was established using a chemometric method. The effective wavenumbers by X-loading weights and correlation coefficients were selected. A quantitative model for predicting the total sugar content of Goji berries was developed and verified. The results showed that the model was built with spectral pretreatment using Norris Gap Derivative, and effective wavenumbers (EWs) of 8 700–4 000 cm-1chosen by correlation coefficients. The coefficients of determination for calibration (Rc2) and for validation (Rv2) of the model were both higher than 0.91 when the number of principal components (PCs) was 8. The above results demonstrate that rapid determination of the total sugar content of Goji berries by NIR is workable.

Key words:Goji berries (Lycium barbarum); near infrared (NIR) spectroscopy; effective wavenumbers; total sugar; quantitative analysis

收稿日期：2015-10-11

基金項目：中央高校基本科研業務費專項（QN2013057）

作者簡介：許生陸（1980—），男，碩士研究生，主要從事食品安全檢測及市場監管研究。E-mail：xushenglu@qq.com

*通信作者：于修燭（1974—），男，副教授，博士，主要從事功能性食品及其安全檢測研究。E-mail：xiuzhuyu1004@hotmail.com

DOI:10.7506/spkx1002-6630-201612018

中圖分類號：TS207.3

文獻標志碼：A

文章編號：1002-6630（2016）12-0105-05