燕麥β-葡聚糖含量及其檢測方法研究進展

張美俊 ，楊武德 ，王 超 ，路 花 ，楊 富 ，嚴威凱

（1.山西農業大學農學院，山西太谷030801；2.山西省農業科學院高寒區作物研究所，山西大同037008；3.加拿大農業部渥太華研發中心，安大略渥太華K1A0C6）

燕麥（Avena）是禾本科（Gramineae）燕麥屬（Avena L.）一年生草本植物。栽培燕麥主要是皮燕麥（Avena sativa L.）和裸燕麥（Avena nuda L.）。皮燕麥籽粒帶稃，裸燕麥籽粒不帶稃。皮燕麥和裸燕麥在我國均有種植，主要是裸燕麥，占燕麥總產量的90%以上[1]，內蒙古陰山地區是裸燕麥的發源地。世界其他國家種植的燕麥主要是皮燕麥[2]。燕麥喜冷涼溫潤氣候，北半球溫帶地區是燕麥集中產區。我國燕麥主要集中在華北、西北、西南高海拔、冷涼和干旱地帶，每年種植面積約100萬hm2，其中，燕麥在華北（內蒙古、河北省、山西省）種植面積占全國總面積的70%左右。

燕麥含有豐富的營養成分，蛋白質含量11.16%～22.10%，其中，賴氨酸含量0.47%～0.96%，是小麥粉的2倍以上，被認為是更為優質的谷物蛋白；脂肪酸含量4.00%～11.00%，約80%為不飽和脂肪酸，亞油酸占脂肪酸含量的32.99%～48.69%[3-5]。目前燕麥備受關注，是由于燕麥富含多種功能成分，其中，β-葡聚糖被認為是燕麥最具開發潛力的功能成分之一。有研究表明，β-葡聚糖能降低人體血清膽固醇，預防心血管疾病[6-7]；調節血糖水平，可預防糖尿病[8-10]；調節機體免疫[11-12]等功能。燕麥已經被美國食品藥品管理局（The Food and Drug Administration，FDA）以及歐洲食品安全局（European Food Safety Authority，EFSA）認證為保健食品，建議每日至少攝取0.75 gβ-葡聚糖，而攝入3 g β-葡聚糖可達到保健功能[13-16]。

由于燕麥β-葡聚糖具有獨特的生理功效，圍繞它開展研究能促進燕麥資源的開發。國家燕麥產業技術體系首席專家任長忠就指出，把燕麥功能成分提取出來，加工成特殊功能食品，突出燕麥高附加值，從而逆向推動燕麥產業發展和升級。筆者主要對國內外燕麥資源β-葡聚糖含量及檢測方法進行了綜述，以期為燕麥β-葡聚糖的開發研究及加快選育優質品種提供借鑒。

1 燕麥β-葡聚糖結構

1942年，學者從燕麥籽粒中分離到一種黏膠狀非淀粉多糖，采用酶水解法對其結構進行鑒定，認為是一種聚葡萄糖[17]。此后試驗證實了這一推斷，將其命名為β-葡聚糖（β-glucan），是由D-葡萄糖以連續的 β-（1→4）糖苷鍵和單個的 β-（1→3）糖苷鍵連接而成的線性、黏性多糖[18-21]。β-葡聚糖被發現分布于禾谷類作物籽粒糊粉層、亞糊粉層以及胚乳細胞壁中[20，22-23]。禾谷類作物中，β-葡聚糖含量較高的是燕麥和大麥[17-18，23]。不同禾谷類作物籽粒β-葡聚糖化學結構類似，僅是分子中β-（1→4）糖苷鍵與β-（1→3）糖苷鍵所占比例存在區別。β-葡聚糖有可溶性和不溶性2種，不溶性β-葡聚糖中（1→4）糖苷鍵與（1→3）糖苷鍵含量比較高，可達4.2∶1，而燕麥中這一比值為（2.1～2.8）∶1[24]，大麥達（2.8～3.3）∶1，小麥達（3.0～3.8）∶1。研究也表明，燕麥中可溶性β-葡聚糖占總β-葡聚糖的50.7%～90.0%[20，25]，燕麥具有降血脂、降膽固醇等生理功效的主要功能成分是可溶性β-葡聚糖[20，26-28]。

2 燕麥資源β-葡聚糖含量差異

為利用和挖掘高β-葡聚糖含量的燕麥基因和種質資源，國內外學者對燕麥資源β-葡聚糖含量進行了相關研究。

國外學者AJITHKUNAR等[29]調查了來自瑞典和美國的134個燕麥資源β-葡聚糖，含量在0.76%～3.68%，研究發現，β-葡聚糖含量主要與燕麥基因型有關，其中，美國燕麥資源β-葡聚糖含量較高（平均2.24%）。GAJDOSOVA等[30]研究了33個燕麥資源（4個裸燕麥和29個皮燕麥）的β-葡聚糖含量，裸燕麥β-葡聚糖含量在3.91%～7.47%，皮燕麥β-葡聚糖含量在1.97%～4.09%。REDAELLI等[20]調查了658個歐洲燕麥資源，發現β-葡聚糖含量介于2.05%～5.29%，表明基因型和環境均會顯著影響β-葡聚糖含量。SIKORA等[31]對1 700個燕麥資源進行分析，結果表明，β-葡聚糖含量在6.7%以上的有10個，3.6%以下有10個，最低值和最高值分別是1.8%和7.5%。

國內學者鄧萬和等[32]檢測了211個燕麥資源的β-葡聚糖含量，結果發現，不同資源、地區、不同年份均會影響燕麥β-葡聚糖含量，其中資源間差異最顯著。資源間β-葡聚糖含量變幅在3.14%～7.43%，最大差異達4.29百分點；相同資源種植于不同生態區域最大差異達2.46百分點，不同年份間差異最大達0.84百分點。鄭殿升等[33]研究了我國13個省（區）1 010份及國外引進的4份裸燕麥品種（系）β-葡聚糖含量，結果顯示，我國裸燕麥資源間β-葡聚糖含量差異較大，變幅在2.00%～7.50%，其中，3.00%～4.99%的占86.4%，5.00%～5.99%的占5.72%，＜3.00%的占6.61%，≥6.00%的占1.18%，含量較高的來自山西、河北、內蒙古，含量較低的則來自云南、貴州、四川等地。張海芳等[34]對內蒙古武川和卓資山種植的16個燕麥品種籽粒進行了β-葡聚糖含量的檢測，結果表明，品種對燕麥β-葡聚糖含量有顯著影響，變幅在4.75%～7.12%。2013年，13個燕麥區292份燕麥資源β-葡聚糖平均含量為3.62%，不同種植生態區燕麥β-葡聚糖含量差異顯著，β-葡聚糖平均含量最高的是種植于華北區的燕麥，最低的是種植于西南區的燕麥[35]。周凡等[36]對來自意大利的31份和陜西的25份野生及栽培燕麥進行測定，結果表明，不同群體、基因型燕麥β-葡聚糖含量介于1.76%～8.72%，存在顯著差異。

3 燕麥β-葡聚糖的檢測方法

β-葡聚糖含量的準確測定是開發燕麥β-葡聚糖的主要難點之一，目前國內外檢測β-葡聚糖含量較為準確的方法主要有以下幾種。

3.1 剛果紅法

β-葡聚糖能與染料剛果紅特異性結合，產生的有色物質有顯著吸收特點，根據這一特性，通過分光光度計測定待測燕麥樣吸光值，根據標準曲線計算出β-葡聚糖含量。該法簡便、快速、成本低，是檢測燕麥β-葡聚糖含量常用的方法。但該法檢測的只是可溶性β-葡聚糖，可用酸水解的方法估算不溶性β- 葡聚糖。張海芳等[34]、齊冰潔等[37]、林偉靜等[38]、張如等[39]采用此方法檢測了燕麥β-葡聚糖含量。

3.2 酶法以及酶試劑盒法

MCCLEARY 等[40]提出 AOAC995.16 法[41]，原理是利用特異性β-葡聚糖內切酶對β-葡聚糖進行水解，生成聚合度低的寡糖，再將寡糖用β-葡聚糖苷酶水解為葡萄糖，用葡萄糖氧化酶-過氧化物酶方法在分光光度計上測定生成的葡萄糖[40-41]。對照葡萄糖標準曲線，求得燕麥樣中β-葡聚糖含量。此方法反應專一，結果準確、可靠，但對β-葡聚糖內切酶純度要求高，純度低且有其他酶干擾，則測定結果不準確[42]，該方法是目前國內外定量分析燕麥β-葡聚糖廣泛采用的方法。鄭殿生等[33]、歐陽韶暉等[35]、KUREK等[43]采用此方法檢測了燕麥β-葡聚糖含量。

此酶法目前被美國谷物化學家協會（American Association of Cereal Chemists，AACC）認可，作為標準方法推薦。愛爾蘭Mgeazmye公司將該方法的主要試劑配制成試劑盒（即酶試劑盒）進行商品化生產與銷售，但其價格昂貴。REDAELLI等[20]、GAJDOSOVA等[30]、張江寧等[44]采用此酶試劑盒法檢測了燕麥β-葡聚糖含量。

3.3 熒光法

β-葡聚糖能與熒光物質特異性結合，與纖維素、戊聚糖等其他多糖親和力較弱，結合之后，增強熒光物質自身熒光強度[45]，其熒光強度增量在一定范圍內與β-葡聚糖含量存在線性關系，因此，可以借助熒光光度計制作熒光強度與β-葡聚糖標樣的標準曲線。對照標準曲線，求得燕麥樣中β-葡聚糖含量。該法操作簡單、高效、準確，但儀器投入比較高，且熒光劑calcofluor與β-葡聚糖的結合能力受calcofluor發光的影響，因此，該法難以在較廣范圍內使用。林偉靜等[38]，WOOD等[46]采用此方法檢測了燕麥β-葡聚糖含量。

3.4 高效液相色譜法

此方法的原理是用（1→3）（1→4）-β-D- 葡萄糖水解酶對葡聚糖進行專一性水解，生成寡糖，寡糖再在C18柱中分離，用反向高效液相層析定量檢測[42]。利用高效液相色譜法測定β-葡聚糖含量的結果準確，但該法所用設備較為昂貴。游景水[47]采用高效液相色譜法測定了燕麥保健食品中β-葡聚糖的含量。

3.5 近紅外光譜法

以上傳統檢測β-葡聚糖含量的方法測量精度高，但檢測速度慢、成本高，需要對樣品進行物理和化學過程預處理，無法做到對大批量燕麥樣品β-葡聚糖含量的快速檢測和評價[48]。

近紅外光譜（Near infrared spectroscopy，NIRS）技術以其快速、避免化學過程對樣品造成的損害、多組分同時測量，甚至可對樣品進行無損檢測的優勢[49]，在農作物品質檢測方面得到應用[50-52]。近紅外光譜測定原理是基于含有C-H，N-H，O-H，S-H化學鍵的化合物樣品，對近紅外光（光譜波長780～2 526 nm）的選擇性振動吸收，其中，透射譜區近紅外光在樣品中穿透能力可達30 mm，適合樣品整粒或原狀分析。近紅外光譜分析將光譜測量技術、化學計量技術、數據處理技術與基礎測試技術相結合，通過建立數學模型對未知樣品進行定性或定量分析的一種間接分析法。近紅外光譜分析中最為關鍵的步驟是首先用化學測試方法對大量有代表性樣品測得標準值，同時采集光譜數據，把光譜數據與化學測試數據建立對應模型并進行校正、驗證。

BAGCHI等[53]采用近紅外光譜分析了173份未破壞的水稻籽粒蛋白質含量和直鏈淀粉含量，建立了水稻蛋白質含量和直鏈淀粉含量的檢測模型，具有較高的準確性。HELL等[54]利用近紅外和中紅外光譜分析了小麥麩水分、蛋白質、可溶性和不可溶性膳食纖維和脂肪等指標，結果顯示，基于近紅外光譜技術建立的各指標檢測模型對各指標的預測精度要優于中紅外光譜。GOODARZI等[55]將近紅外光譜技術與高效液相色譜法技術相結合，建立的大豆總異黃酮含量檢測模型精度較高。基于近紅外光譜分析技術的研究，國內外已研發出快速測定糧食作物籽粒蛋白質、脂肪、淀粉等指標的多功能谷物近紅外分析儀，成為農作物品質分析和育種的一種重要手段[56-58]。

國內外關于利用近紅外光譜檢測禾谷類作物β-葡聚糖含量的研究較少，周青梅等[59]利用近紅外光譜檢測大麥中的β-葡聚糖含量，結果顯示，估測精度R2達0.827，表明建立的近紅外模型能檢測麥芽β-葡聚糖含量。REDAELLI等[20]用化學測試方法調查歐洲燕麥資源β-葡聚糖含量的同時，也采用近紅外光譜構建了β-葡聚糖含量的預測模型。RINGSTED等[60]研究明確了光譜區域2 275～2 375 nm與大麥β-葡聚糖具有重要的關系，并采用偏最小二乘法構建了大麥β-葡聚糖光譜檢測模型，驗證精度可以達到0.90，表明結合近紅外光譜技術和化學計量學技術可以實現單粒大麥β-葡聚糖的準確檢測。早期學者也探討了近紅外光譜分析大麥[61]、單粒大麥、麥芽[62]和裸燕麥[2]β-葡聚糖含量的可行性。

加拿大農業部渥太華研發中心，在燕麥育種過程中，結合酶試劑盒法，采用近紅外光譜檢測燕麥β-葡聚糖含量，構建了β-葡聚糖近紅外光譜分析檢測模型，在結合多年試驗數據基礎上，不斷對光譜模型進行改進和優化，實現了對β-葡聚糖含量的快速、準確檢測[63-64]。

4 結語

燕麥種質資源具有豐富的遺傳多樣性[37]，不同燕麥資源間β-葡聚糖含量差異顯著，且燕麥資源在不同生態區種植β-葡聚糖含量也存在差異。截至目前，有3 202份燕麥資源入中國國家種質資源庫，還有1 100余份資源未進行評價編入目錄。因此，從不同燕麥資源及地區間篩選可直接利用的高β-葡聚糖含量的燕麥資源或篩選可作為改良燕麥品種的重要親本材料，對開發燕麥資源功能活性物質β-葡聚糖具有重要意義。

燕麥β-葡聚糖含量檢測方法中，近紅外光譜法具有分析速度快，操作簡單，對樣品僅進行物理破損或不需破損的優點。近紅外光譜法在使用前需創建所需的數學檢測模型，每一個數學模型的建立都是由大量化學標準值做支撐，這將決定近紅外光譜測試的精度和使用效果。而模型的建立將極大地提高檢測效率，這對育種單位尤其重要，通過對低世代種子和有限種質資源非破壞性測試，實現高β-葡聚糖含量的雜交早代材料快速選擇，將有力地推進燕麥品質育種進度[2，53]。