基于拉曼光譜-聚類分析快速鑒別摻偽油茶籽油

鄧平建 梁 裕 楊冬燕 李 浩 楊永存 耿藝介

(深圳市疾病預防控制中心，深圳 518055)

基于拉曼光譜-聚類分析快速鑒別摻偽油茶籽油

鄧平建 梁 裕 楊冬燕 李 浩 楊永存 耿藝介

(深圳市疾病預防控制中心，深圳 518055)

在532 nm激光光源的擴展拉曼光譜及一階導數光譜中，油茶籽油與低價植物油及精煉地溝油光譜形態的差異顯著，譜峰得到有效分離?；谌ǘ喂庾V信息和形態建立的多步聚類分析模型既可準確鑒定油茶籽油，還可準確鑒定各種類型的摻偽油茶籽油。對26份不同油茶籽油、105份不同低價植物油、75份5%及以上的摻雜油茶籽油和38份不同精煉地溝油的判別正確率均為100%，對5%及以上的180份摻假油茶籽油和72份摻雜植物油的判別正確率達92%以上。樣品測量時無需制備樣品及消耗化學試劑，測量和分析1份樣品僅耗時5 min左右，可實現對摻偽油茶籽油的快速、無損和準確鑒別。

拉曼光譜 聚類分析 快速 鑒別 摻偽油茶籽油

油茶籽油(又名茶籽油)是我國重要的木本油脂。從20世紀90年代起，國內研究人員[1-3]開始對油茶籽油的功能及成分展開系統的研究。大量的研究結果表明，油茶籽油的營養成分及保健功能可與世界上公認為最好的橄欖油相媲美，使傳統的油茶籽油躋身于我國和世界糧農組織首推的健康食用植物油的行列，油茶籽油在國內外市場上的價格已經接近甚至超過了橄欖油[4-5]。但是，受利益驅使的油茶籽油摻偽現象屢禁不止，給油茶籽油產業的健康發展帶來了不良影響。

油茶籽油摻偽包括利用低價食用植物油或非食用油脂偽造油茶籽油，或者在油茶籽油中摻入低價食用植物油，甚至摻入廢棄食用油脂(地溝油)等。近年來出現的鑒別摻偽油茶籽油的方法主要集中在電子鼻法[6]、紅外光譜法[7-8]、介電譜法[9]、電導率法[10]等。由于摻偽植物油的品種及來源在不斷增加，尤其是地溝油等非食用油脂的加入，使摻偽鑒別技術需要考慮和處理的因素及體系變得更加多元和復雜。因此，采用色譜、質譜、波譜等儀器分析手段全面采集樣品的多元信息，利用聚類分析、主成分分析、BP人工神經網絡等化學計量學方法建立相應的數據庫和鑒別模型，成為摻偽植物油鑒別技術研究的主攻方向，出現了一批2種手段緊密結合的摻偽植物油鑒別方法[11-13]。其中，拉曼光譜技術以無需制備樣品、無需消耗化學試劑及無損、快速等優勢，逐步成為研究人員建立摻偽植物油快速鑒別方法的優選技術[14-16]。本研究以不同產地、不同品牌的多批次油茶籽油、大豆油、玉米油、菜籽油、精煉棉籽油、精煉棕櫚油等成品植物油及精煉地溝油為樣品，基于拉曼光譜和聚類分析探討建立摻偽油茶籽油的快速鑒別方法。

1 材料和方法

1.1 樣品

不同產地、不同品牌、不同批次的油茶籽油26份、大豆成品油16份、玉米成品油16份、菜籽成品油27份、精煉棕櫚油26份、精煉棉籽油10份：南海油脂工業(赤灣)有限公司或市售。

在6份油茶籽油中分別摻入低價植物油(大豆油、玉米油、菜籽油、葵花籽油、精煉棕櫚油、精煉棉籽油各6份)，配成含低價植物油5%、10%、20%、30%、50%(V/V)的摻假油茶籽油樣品各36份。

以不同來源和批次的餐廚廢棄油脂為原料，按蒸餾脫臭、堿煉脫酸和吸附脫色的步驟和方法制備精煉地溝油樣品38批[17]。

在5份油茶籽油中分別摻入精煉地溝油(5份)，配成含地溝油5%、10%、20%(V/V)的摻雜油茶籽油樣品各25份。

在低價植物油(大豆油、玉米油、菜籽油、葵花籽油、精煉棕櫚油、精煉棉籽油各2份)中分別摻入精煉地溝油(2份)，配成含地溝油5%、10%、20%(V/V)的摻雜植物油樣品各24份。

1.2 儀器與參數

顯微拉曼光譜儀 DXR Raman Microscope(美國Thermo Fisher Scientific 公司)。各項參數列于表1。

表1 顯微拉曼光譜的測量參數

1.3 光譜采集及處理

取油脂樣品50 μL于墊有錫箔的載玻片中央，將載玻片置于儀器的顯微鏡載物平臺上，移動載物平臺將入射光聚焦于樣品微滴中心，關閉顯微鏡載物臺上蓋。分別在780 nm激光光源和532 nm激光光源下，按對應的分光光柵、掃描范圍及參數采集樣品的拉曼光譜(見圖1)。測量1份樣品耗時3 min左右。

圖1 油茶籽油、低價食用植物油和精煉地溝油的拉曼光譜

對532 nm激光光源擴展光譜求一階導數(Norris derivative,Segment length=51,Gap between segments=5)，獲得各樣品的導數擴展光譜(圖2)。

圖2 油茶籽油、低價植物油和精煉地溝油的一階導數擴展拉曼光譜(532 nm 激光光源)

2 結果與討論

2.1 油茶籽油與低價植物油及精煉地溝油拉曼光譜形態分析

基于全光譜建立的聚類分析模型對樣品類別的鑒別能力取決于各類樣品的光譜信息量及光譜形態差異。各類樣品的光譜信息越豐富，各類樣品間的光譜形態差異越顯著，則聚類分析模型的鑒別能力越強。在780 nm激光光源下，油茶籽油與低價植物油及精煉地溝油拉曼光譜的整體輪廓基本相似，拉曼峰的數目及位置亦基本相同(圖1a)。在532 nm激光光源下，精煉地溝油與油茶籽油及其他植物油光譜的整體輪廓完全不同(圖1b)。在精煉地溝油的光譜中只見一個平滑包狀譜帶，已不見油脂各類成分所對應的拉曼譜帶。但油茶籽油與低價植物油光譜形態的差異并不顯著。在532 nm激光光源的擴展光譜中，油茶籽油與低價植物油及精煉地溝油光譜的信息極為豐富，樣品間光譜形態的差異也極為顯著。但是樣品間譜峰的重疊現象十分明顯(圖1c)，可能對摻偽樣品的鑒別帶來困難。在對應的導數擴展光譜中，樣品間原本重疊的譜峰得到了有效的分離(圖2)。

拉曼光譜形態的比較結果表明，在用于建模的各類植物油及地溝油樣品中，同類的各樣品均具有相似光譜形態，并且同類樣品間光譜形態的相似度遠高于各類樣品間光譜形態的相似度。提示雖然建模樣品的產地、品牌、批次各不相同，但就拉曼光譜形態而言，同類樣品仍具有較好的聚集性，而異類樣品也具有較好的分離度。

2.2 鑒別摻偽油茶籽油的聚類分析模型

按多步聚類分析的方式，采用TQ Analyst 8.0分析軟件(美國Thermo Fisher Scientific 公司)分別建立4個獨立而又相互銜接的模塊。各模塊的建模參數及功能列于表2，各模塊聚類分析的效果見圖3。

表2 假油茶籽油鑒別聚類分析模型的參數

圖3 聚類分析圖

從4個模塊對相應類別樣品的聚類分析效果(圖3)可見，異類樣品間的馬氏距離均大于同類樣品間的馬氏距離，保證了同類樣品的聚集和異類樣品的分離，符合TQ Analyst 8.0分析軟件基于馬氏距離判別不同類別樣品的要求。

2.3 摻偽油茶籽油鑒別方法的驗證結果

按圖4所示的聚類分析程序對驗證樣品進行鑒別，結果列于表3。

圖4 聚類分析程序

樣品信息樣品總數判為油茶籽油數判為棕 櫚油數 判為摻假油茶籽油數判為地溝油類數正確率/%油茶籽成品油2626000100大豆成品油1600160100玉米成品油1600160100菜籽成品油2700270100葵花籽油1000100100精煉棕櫚油2602600100精煉棉籽油10001001005%摻假油茶籽油36303309210%摻假油茶籽油360036010020%摻假油茶籽油360036010030%摻假油茶籽油360036010050%摻假油茶籽油3600360100精煉地溝油38000381005%摻雜油茶籽油250002510010%摻雜油茶籽油250002510020%摻雜油茶籽油25000251005%摻雜植物油24002229210%摻雜植物油240002410020%摻雜植物油2400024100

注：摻假油茶籽油為油茶籽油+低價植物油；地溝油類為精煉地溝油、油茶籽油+精煉地溝油或低價植物油+精煉地溝油。

由表3結果可見，采用聚類分析模型既可準確鑒定油茶籽油(正確率100%)，還可準確鑒定各種類型的摻偽油茶籽油，包括低價植物油(正確率100%)、精煉地溝油(正確率100%)、5%及以上的摻假油茶籽油(正確率92%以上)、5%及以上的摻雜油茶籽油(正確率100%)、5%及以上的摻雜植物油(正確率92%以上)。

3 結論

基于油茶籽油與低價植物油及精煉地溝油拉曼光譜整體形態的差異，可建立鑒別摻偽油茶籽油的聚類分析方法。在532 nm激光光源的擴展光譜中，油茶籽油與低價植物油及精煉地溝油光譜的信息極為豐富，樣品間光譜形態的差異也極為顯著。但樣品間譜峰的重疊現象十分明顯。在對應的導數擴展光譜中，樣品間原本重疊的譜峰得到了有效的分離。

通過構建油茶籽油與非油茶籽油、油茶籽油與棕櫚油、油茶籽油與摻偽油茶籽油、地溝油與摻假油茶籽油等4個獨立而又相互銜接的聚類分析模塊，采用多步聚類分析的方式，可準確鑒別油茶籽油、精煉地溝油、低價植物油、5%及以上的摻假油茶籽油和摻雜油茶籽油。

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Rapid Detection of Adulterated Oil-Tea Camellia Seed Oil by Raman Spectrum-Cluster Analysis

Deng Pingjian Liang Yu Yang Dongyan Li Hao Yang Yongcun Geng Yijie

(Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518055)

Under the excitation of 532 nm laser, the extended and first-derivative Raman spectrum showed the largest spectral information and significantly different patterns among oil-tea camellia seed oil, low-price vegetable oil and bio-waste oil. The cluster analysis model established on full-range spectrum would identify oil-tea camellia

seed oil as well as kinds of adulterated oil-tea camellia seed oil. The discriminant rate was 100% for 26 oil-tea camellia seed oils, 105 low-price vegetable oils and 38 refined bio-waste oils. The discriminant rates were more than 92%, for 180 oil-tea camellia seed oils mixed with at least 5% low-price vegetable oil, and 72 vegetable oils mixed with at least 5% bio-waste oil. The measurement process required no sample preparation or chemical reagent consumption, and the time cost was 5 min for each sample, therefore the detection for adulterated oil-tea camellia seed oil was rapid, non-destructive and accurate.

raman spectrum， cluster analysis， rapid， detection， adulterated oil-tea camellia seed oil

O657.3;TS227

A

1003-0174(2016)04-0072-05

深圳市戰略性新興產業發展專項(JSGG20120615085 737935)

2014-07-08

鄧平建，男，1956年出生，主任技師，碩士，食品安全風險因素的檢測