青花菜中硫代葡萄糖苷RAA和GBC的近紅外光譜快速測定

劉倩男，黃偉，丁云花，王亞欽，胡麗萍，趙學志，何洪巨，劉光敏

青花菜中硫代葡萄糖苷RAA和GBC的近紅外光譜快速測定

劉倩男1,2，黃偉2，丁云花1，王亞欽1，胡麗萍1，趙學志1，何洪巨1，劉光敏1

（1北京市農林科學院蔬菜研究中心，北京 100097；2河北北方學院農林科技學院，河北張家口 075000）

【】青花菜是硫代葡萄糖苷含量非常高的十字花科蔬菜，大量醫學和營養學研究表明，青花菜具有防癌抗癌的顯著功效，其防癌抗癌特性主要與硫代葡萄糖苷的多種降解產物有關，尤其是4-甲基硫氧丁基硫苷（RAA）和3-甲基吲哚基硫苷（GBC）的降解產物。本研究擬建立青花菜抗癌硫代葡萄糖苷的近紅外光譜快速測定方法。采用高效液相色譜法（HPLC）測定青花菜中硫代葡萄糖苷RAA和GBC的含量，將近紅外光譜儀掃描樣品所獲得的光譜文件與化學分析結果在偏最小二乘回歸法（partial least squares，PLS）分析的基礎上，采用不同的散射處理方式（SNV、Detrend、SNV+Detrend）和導數處理方式（FD、SD）對光譜數據進行預處理，從而得到定標方程，再進一步對模型進行驗證。4-甲基硫氧丁基硫苷（RAA）和3-甲基吲哚基硫苷（GBC）是青花菜中存在的主要硫苷，占總含量的60%以上。90份青花菜的硫苷組分含量結果表明RAA平均含量最高，含量變化范圍最大，平均含量為6.20 μmol?g-1，變化范圍為0.66—14.54 μmol?g-1；GBC平均含量為4.43 μmol?g-1，變化范圍為0.25—10.79 μmol?g-1。經過篩選，采用SNV+SD處理后RAA預測模型的校正集和預測集相關系數分別為0.867和0.912；采用SNV+SD處理后的GBC預測模型的校正集和預測集相關系數分別為0.918和0.960。建立了RAA和GBC的近紅外光譜快速檢測模型，為青花菜營養品質的快速檢測、優異抗癌青花菜種質資源的快速篩選與利用奠定了基礎。

青花菜；硫代葡萄糖苷；4-甲基硫氧丁基硫苷；3-甲基吲哚基硫苷；近紅外光譜；快速測定

0 引言

【研究意義】青花菜（var）又名綠菜花、西蘭花，為十字花科蕓薹屬一、二年生草本植物，以主莖及側枝頂端形成的綠色花球為產品，營養豐富，色、香、味俱佳，是國內外市場十分暢銷的一種蔬菜。青花菜含有較高的維生素C、硒等營養成分和豐富的植物活性物質（Bioactive substances）。植物活性物質是天然存在且含量較少的一類具有抗氧化、抗病、抗突變、調節機體免疫系統或其他生理活性的化學物質，如硫代葡萄糖苷、黃酮類、類胡蘿卜素、萜烯類化合物等。十字花科植物的主要活性成分為硫代葡萄糖苷（Glucosinolates，GS，簡稱硫苷），硫苷是一類含硫化合物，是十字花科植物中特有的次生代謝產物[1-3]。硫苷的核心結構是-D-葡萄糖連接一個磺酸鹽醛肟基團和一個來源于氨基酸的側鏈，根據側鏈R基團的不同把硫苷分為吲哚類、脂肪類和芳香類硫苷[4]。青花菜是硫代葡萄糖苷含量非常高的十字花科蔬菜，所含硫苷的種類至少有8種，其中4-甲基硫氧丁基硫苷（RAA）和3-甲基吲哚基硫苷（GBC）是主要的硫苷，占總含量的60%以上。大量醫學和營養學研究表明，青花菜具有防癌抗癌的顯著功效[5-8]，而其具有的防癌抗癌特性正是與硫代葡萄糖苷的多種降解產物有關，尤其是具有很強抗癌功效的RAA降解產物萊菔硫烷和GBC的降解產物吲哚-3-甲醇[9-11]。不同青花菜品種中RAA以及GBC含量存在較大差異。因此在青花菜的營養品質育種方面，對青花菜中活性成分硫苷的準確快速測定以及培育高含量RAA和GBC青花菜品種尤為重要。【前人研究進展】近紅外光譜（Near infrared reflectance spectroscopy，簡稱NIRs）分析技術可通過測定樣品的近紅外吸收光譜，達到同時分析樣品中多種成分的效果。雖然我國對近紅外光譜技術的研究及應用起步較晚，但因其快速、無損傷、分析費用低等優點，NIRs技術在農業、石油化工、制藥與臨床醫學和食品工業等領域均已得到廣泛應用[12-15]。JHA等[16]應用便攜式近紅外設備采集西紅柿汁的光譜，對其酸度和糖度值進行建模和預測，結果表明，隨著波長的增加，其校正標準偏差和預測標準偏差減小；PEDRO等[17]建立了西紅柿的總固形物、可溶性固形物、番茄紅素和其他種類胡蘿卜素含量的近紅外光譜模型，模型的相關系數較好；覃方麗等[18]通過對不同品種和顏色的鮮辣椒凸表面點的近紅外光譜進行分析，建立了較為可靠的可溶性糖和Vc含量的預測模型；王多加等[19]利用傅里葉變換近紅外光譜儀建立了小白菜和菜心全植株、完整葉片和剁碎葉片中硝酸鹽的無損快速測定準確模型，模型預測值與實際值的相關系數較高；金同銘等[20]運用近紅外光譜分析儀篩選出蘋果中蔗糖、葡萄糖、果糖和蘋果酸的特征波長，建立了這4種組分的定標方程，其對樣品的預測值和高效液相色譜法測定值的相關系數均達到0.99以上，從而證實了近紅外光譜分析可滿足實際應用中蘋果糖、酸含量的測定精度。近紅外光譜技術在硫苷的快速檢測方面也有一些文獻報道，如芥菜種子[21]、芥藍[22]。王耐紅等[23]運用近紅外光譜技術對甘藍型油菜硫苷組分的含量進行了檢測；賀啟川等[24]應用近紅外光譜建立了一種快速測定油菜硫苷的模型；郭澤慧[25]完成了蘿卜硫苷組分近紅外定標模型的構建。【本研究切入點】硫苷的測定方法包括HPLC測定完形硫苷和脫硫硫苷，以及HPLC/MS分析完形硫苷，但是存在分析周期長或耗費高等問題。現在近紅外光譜分析技術以其簡便、快速、無損、多組分檢測的優勢，在農業和食品工業方面的應用越來越廣泛，在果蔬營養和安全品質檢測上有極大的應用潛力。青花菜作為一種大宗食用的高營養價值蔬菜，在膳食結構中有重要地位，對其營養品質和抗癌組分的快速檢測研究很有必要。目前還沒有利用近紅外光譜技術測定青花菜中抗癌硫苷組分的研究報道。【擬解決的關鍵問題】本研究采用高效液相色譜法（HPLC）測定青花菜中硫苷的組成和含量，在近紅外光譜儀掃描樣品所獲得的光譜文件與HPLC測定結果的基礎上，選擇不同散射處理和導數處理方法進行預處理，選用最佳組合預處理方法創建近紅外光譜模型，并經外部檢驗確認。該方法為青花菜營養品質指標的快速無損檢測提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗的青花菜種質資源由北京市農林科學院蔬菜研究中心提供。樣品于2018年3月11日播種，4月16日定植于蔬菜中心四季青農場。6月10日當青花菜花球長到收獲標準時分期收獲。共選取90個不同青花菜的花球，取代表性的小花球5—10個，切割混勻，使用冷凍干燥機進行凍干處理2 d，再將凍干后的樣品粉碎并過篩（60目），制得均勻的干粉樣品，低溫（-20℃）保存，用于定標模型的建立。

用于模型驗證的30份樣品來源于北京市農林科學院蔬菜研究中心通州基地，于2018年10月20日收獲，處理方法同上。

1.2 儀器試劑

試驗所用主要儀器：SZJY-117電子分析天平，賽多利斯科學儀器（北京）有限公司；Pilot10-15M真空冷凍干燥機，北京博醫康實驗儀器有限公司；FW100高速萬能粉碎機，天津市泰斯特儀器有限公司；XDS近紅外光譜儀，FOSS公司；LC-20AD高效液相色譜儀，SHIMADZU公司；KQ-600DE數控超聲波清洗器，昆山市超聲儀器有限公司。

試劑主要有：甲醇（Fisher Chemical公司），DEAE膠（GE Healthcare公司），NaAc溶液（國藥集團化學試劑有限公司），硫酸酯酶（Sigma公司）。

1.3 試驗方法

1.3.1 硫苷的提取與分析 稱取凍干樣品0.2 g，放入15 mL塑料管中。加入內標苯甲基硫苷（TRO）0.25 mL，加入100%預熱的甲醇5 mL，80℃下水浴20 min，每隔4—5 min渦旋振蕩1次，3 000 r/min離心10 min，取上清液倒入15 mL塑料管中。沉淀物繼續用70%甲醇提取2次，同上述處理方法，合并上清液，即為樣品液。取一次性注射器，加入玻璃棉，塞緊，放在試管上。加入DEAE膠溶液2 mL，用2 mL雙蒸水洗滌，加入樣品液2 mL。待樣品液不再滴下，加入 0.02 mol?L-1NaAc溶液。待不再有液體滴下，將注射器轉移到另一試管上，加入75 μL硫酸酯酶溶液，封口過夜。將過夜的注射器用雙蒸水洗滌3次，每次0.5 mL。用注射頭擠壓注射器，使液體盡可能轉移到試管中。將試管中液體通過0.45 μm濾膜轉移到小玻璃瓶中，冷凍保存，待用。取1 mL上清液進行液相色譜檢測，記錄峰面積。利用內標和響應因子計算硫苷含量[26]，硫苷含量計算公式如下：

硫苷含量=脫硫硫苷峰面積×內標量×脫硫硫苷相對響應因子內標峰面積×試樣質量

1.3.2 近紅外光譜儀分析 近紅外儀器開機預熱30 min，進行光譜和噪聲診斷，當診斷結果通過后方可開始掃描。將樣品干粉均勻平鋪在樣品杯中，用蓋子壓實，保證樣品覆蓋均勻，然后對樣品進行靜態掃描，每個樣品掃描3次。將HPLC方法得到硫苷含量輸入儀器配套的化學計量學軟件，進行光譜分析處理。在偏最小二乘回歸法分析的基礎上，采用不同散射處理方式（SNV、Detrend、SNV+Detrend）和導數處理方式（FD、SD）對光譜數據進行分析預處理，得到校正模型，然后通過驗證集對模型進行外部驗證。應用近紅外光譜儀配套的WinISI III定標軟件對光譜數據進行處理。

2 結果

2.1 青花菜品種資源硫苷組成和含量

用高效液相色譜法測定青花菜硫代葡萄糖苷圖譜如圖1所示，青花菜硫代葡萄糖苷組分在30 min內全部出峰，分離較為完全，共檢測到8種硫苷，包括脂肪類、芳香類和吲哚類硫苷，按照出峰順序分別為2-羥基-3-丁烯基硫苷（PRO）、4-甲基硫氧丁基硫苷（RAA）、3-丁烯基硫苷（NAP）、4-羥基吲哚基-3甲基硫苷（4OH）、4-甲硫基丁烯基硫苷（ERU）、3-甲基吲哚基硫苷（GBC）、4-甲基吲哚基-3甲基硫苷（4ME)、1-甲基吲哚基-3甲基硫苷（NEO）。其中4-甲基硫氧丁基硫苷（RAA）和3-甲基吲哚基硫苷（GBC）是青花菜中存在的主要硫苷，約達到總含量的60%。

1：2-羥基-3-丁烯基硫苷 PRO；2：4-甲基硫氧丁基硫苷RAA；3：3-丁烯基硫苷NAP；4：4-羥基吲哚基-3甲基硫苷4OH；5：苯甲基硫苷 TRO；6：4-甲硫基丁烯基硫苷 ERU；7：3-甲基吲哚基硫苷GBC；8：4-甲基吲哚基-3甲基硫苷4ME；9：1-甲基吲哚基-3甲基硫苷NEO

試驗所用材料為本中心青花菜育種課題組的青花菜種質資源和品種，樣品覆蓋各種不同基因型，包括日本、歐洲、美國等不同來源的材料和品種，生育期有早熟、中熟、晚熟不同類型，株型有直立和半直立、有主球和分枝型，花球有緊實型和松散型，花蕾有細粒、中粒和粗粒，具有廣泛代表性。這些樣品的硫苷組分含量結果見表1，RAA和GBC是最主要的兩種硫苷，其中RAA平均含量為6.20 μmol?g-1，變化范圍為0.66—14.54 μmol?g-1，GBC平均含量為4.43 μmol?g-1，變化范圍為0.25—10.79 μmol?g-1。通過這個結果可以看出，選取的樣品中RAA和GBC成分含量分布范圍較廣，能很好地代表不同含量RAA和GBC的青花菜樣品，適于做建立近紅外模型的樣品集。

表1 青花菜樣品中硫代葡萄糖苷組分含量

2.2 青花菜近紅外光譜分析

使用近紅外光譜儀對90個青花菜樣品進行掃描，每個樣品掃描3次，所得到的近紅外原始光譜除樣品自身信息外，還包含了其他大量無關信息和噪聲，采用不同散射處理方式和導數處理方式對原始光譜進行預處理，減弱甚至消除各種非目標因素對光譜的影響，凈化譜圖信息，為校正模型的建立奠定基礎。導數處理可有效地提高光譜的分辨率、減小基線漂移、消除光譜的譜峰重疊[27-28]，在實際分析中一般采用一階導數（FD）和二階導數（SD）來進行光譜預處理。標準正態變量變換（SNV）主要是用來消除固體顆粒大小、表面散射以及光程變化對NIR漫反射光譜的影響，去散射處理（Detrend）是一種用來消除漫反射光譜的基線漂移光譜處理方法，通常與SNV聯合使用（SNV+Detrend）[29]。

圖2為青花菜樣品經近紅外光譜分析儀得到的近紅外原始光譜圖，其中橫坐標代表光譜波長（nm），縱坐標為青花菜樣本的吸光度，對其分析可知青花菜樣品在400—1 092 nm的波長范圍內有明顯的吸收峰和基本相同的變化趨勢，說明青花菜樣品的吸光度與其化學成分含量之間存在相關性，有利于近紅外模型的建立。圖3為原始光譜經過SNV+Detrend+FD處理后的光譜曲線圖，與原始光譜相比，處理過的光譜曲線起伏更加顯著，峰變得更多更尖銳，一些原本平滑的部分也出現了吸收峰。圖4為原始光譜經過SNV+Detrend+SD處理后的光譜曲線圖，明顯出現擬合的現象。

2.3 青花菜硫代葡萄糖苷組分的分析

在利用偏最小二乘回歸法（partial least squares，PLS）分析的基礎上，采用8種數據處理方法進行處理，比較結果所得參數，確定最合適的處理方法，RSQ是定標相關系數，1-VR是內部交叉驗證相關系數，都是越接近于1越好。由表2和表3可知，RAA內部交叉檢驗效果較好，經過SNV+SD處理后的RSQ和1-VR值分別為0.867和0.846，GBC經過SNV+SD處理后的相關系數RSQ和1-VR值分別達到0.912和0.892。結果表明，該方法用于預測青花菜中RAA和GBC的含量切實可行。

2.4 青花菜硫代葡萄糖苷組分的近紅外光譜模型的建立

2.4.1 青花菜硫代葡萄糖苷組分中RAA的近紅外光譜模型建立 通過表2中不同的建模效果對比，采用SNV+SD處理后的模型效果較好，SNV+Detrend+SD效果次之，相關系數為0.859，內部交叉驗證相關系數為0.844；Detrend+FD的相關系數為0.794，內部交叉驗證相關系數為0.788，效果最差。因此將SNV+SD處理作為預處理方法，對青花菜硫代葡萄糖苷中RAA組分進行建模。建模后的效果如圖5所示，該效果圖能夠直觀地體現出模型的預測效果，樣品無規律地分布在直線兩側的區域，整體呈均勻離散的趨勢，沒有出現大的偏差，說明模型較準確，可以用于青花菜中RAA含量的預測。

圖2 青花菜近紅外原始光譜

圖3 SNV+Detrend+FD處理后光譜圖

2.4.2 青花菜硫代葡萄糖苷組分中GBC的近紅外光譜模型建立 由表3可以看出，采用SNV+FD處理后的模型效果最好。SNV+Detrend+SD效果次之，相關系數為0.899，內部交叉驗證相關系數為0.887，Detrend+SD的相關系數為0.841，內部交叉驗證相關系數為0.862，效果最差。因此采用SNV+FD對數據進行處理，然后對青花菜硫代葡萄糖苷中GBC組分進行建模，建模后的效果如圖6所示，模型較準確，該模型可以用于青花菜硫代葡萄糖苷中GBC組分的快速預測實踐中，實現高效篩選。

圖4 SNV+Detrend+SD處理后的光譜

表2 不同處理方法對青花菜中RAA組分定標方程的對比

表3 不同處理方法對青花菜中GBC組分定標方程的對比

圖5 RAA模型效果圖

Lab是化學方法檢測數據，NIR是近紅外快速預測數據 Lab is the test data of chemical method, NIR is the fast prediction data of near infrared

2.5 模型驗證與分析

基于已建立的模型，隨機選擇20個與建模樣品無關的樣品進行驗證，使用HPLC測得的樣品含量等理化指標，然后使用已建立的模型對這些樣品中RAA和GBC含量進行預測，結果如表4所示。通過驗證集進行外部檢驗可以看出，預測青花菜蔬菜粉樣品中RAA含量的外部檢驗相關系數為0.918，預測GBC含量的外部檢驗相關系數為0.960，RAA的檢驗偏差較低（0.143）；GBC的檢驗偏差僅有0.064，模型效果較好，因此可以使用此模型來快速預測青花菜蔬菜粉原料中RAA和GBC的含量。

3 討論

青花菜作為一種營養價值高的蔬菜，在東西方膳食結構中占有重要的地位。青花菜含有的蘿卜硫素前體物質RAA的抗癌作用已經有大量研究文獻[1-2,5-7]。哈佛大學醫學院研究人員最新發現青花菜中含有的活性物質GBC的降解產物吲哚-3-甲醇（I3C）可以有效抑制E3泛素連接酶（WWP1）的功能來促進腫瘤細胞中PTEN的活化，從而發揮抑制腫瘤發生和發展的作用[30]。因此，篩選和培育抗癌硫苷含量高的品種已經成為青花菜品質育種的重要目標。

硫苷的分析方法包括HPLC技術測定完形和脫硫硫苷，以及HPLC/MS技術測定完形硫苷，可以準確定性和定量，但是存在花費較高（HPLC-MS）、分析時間長（HPLC）等缺點，限制了大量育種材料的及時篩選和評價。近紅外光譜法是根據樣品內有機官能團（OH、CH、NH、SH）的自身振動吸收近紅外光譜區相應波長的能量，從而產生能量的躍遷在光譜中表現出來[13]。隨著計算機技術的發展和廣泛應用、化學計量學研究的深入以及近紅外光譜儀器制造技術的完善，NIRs分析技術在多個領域特別是農業領域得到廣泛的應用和發展。

近紅外光譜分析技術不同于其他常規分析技術，采用間接校正方法，通過建立校正模型來預測未知樣品成分，分析結果受代表性樣品的選擇、近紅外光譜準確性等眾多因素的影響[31]。任何能夠對樣本的光譜數據及測量數據產生影響的因素，都有可能影響到所建模型的質量。近紅外光譜分析技術的關鍵是建立一個預測準確、抗干擾能力強的校正分析模型，從而實現對未知樣本的定性或定量分析[32]。

標準分析方法提供的化學測定值作為基礎數據參與近紅外模型的創建，其準確性對于建立一個優質可靠的模型至關重要[33]。本研究首先對90份青花菜品種資源樣品進行了HPLC硫苷種類與含量的測定，結果發現硫苷的含量在品種間的差異很大，RAA含量為0.66—14.54 μmol?g-1，GBC含量為0.25—10.79 μmol?g-1。不僅為品質育種提供了篩選材料，同時為近紅外模型建立提供了有效數據和保證。

在光譜信息處理過程中，采用不同散射處理方式和導數處理方式對光譜數據進行預處理，消除非目標因素對光譜的影響，提高光譜呈現的準確性，并在此基礎上優化光譜范圍，選擇對樣品信息反映突出的光譜區域，篩選出最有效的光譜區域，為建立近紅外光譜模型奠定基礎。本研究使用青花菜的硫苷種類中，RAA和GBC是抗癌效果最好的活性物質，預測模型RAA的相關系數為0.918，GBC的相關系數為0.960，分析時間短，可在半分鐘內完成。研究結果表明NIRs能夠很好地應用于大量青花菜育種材料資源的快速篩選。另外，幾種硫苷的含量相關系數小于0.6，是否和含量較低或與模型的選擇和優化等方面有關，需要進一步研究。

4 結論

對于青花菜硫代葡萄糖苷中4-甲基硫氧丁基硫苷（RAA）和3-甲基吲哚基硫苷（GBC）指標采用SNV+SD處理后的模型效果較好。利用近紅外光譜檢測系統可以實現青花菜干粉樣品中硫代葡萄糖苷含量的快速無損預測，具有數據準確、方法快捷、預處理簡單等優點，為青花菜品質指標的快速檢測提供了切實可行的技術參考，還可用于青花菜的育種實踐當中，實現高營養品質青花菜育種材料快速高效的篩選。

[1] MURILLO G, MEHTAR G. Cruciferous vegetables and cancer prevention., 2001, 41: 17-28.

[2] HERR I, BUCHLER M W. Dietary constituents of broccoli and other cruciferous vegetables: Implications for prevention and therapy of cancer., 2010, 36: 377-383.

[3] 何洪巨, 陳杭, W. H. Schnitzler. 蕓薹屬蔬菜中硫代葡萄糖苷鑒定與含量分析. 中國農業科學, 2002, 35(2) : 192-197.

HE H J, CHEN H, SCHNITZLER W H. Glucosinolate composition and contents in brassica vegetables., 2002, 35(2): 192-197. (in Chinese)

[4] CLARKE D B. Glucosinolates, structures and analysis in food., 2010, 2: 310-325．

[5] MITHEN R F, DEKKER M, VERKERK R. Review the nutritional significance, biosynthesis and bioavailability of glucosinolates inhuman foods., 2000, 80: 967-984．

[6] MORENO D A, CARVAJAL M, LOPEZ-BERENGUER C, GARCIA-VIGUERA C. Chemical and biological characterisation of nutraceutical compounds of broccoli., 2006, 41: 1508-1522.

[7] TALALAY P, FAHEY J W. Phytochemicals from cruciferous plants protect against cancer by modulating carcinogen metabolism., 2001, 131: 3027-3033.

[8] 馬越, 丁云花, 劉光敏, 胡麗萍, 趙學志, 何洪巨. 青花菜花球及葉片中硫代葡萄糖組分及含量分析. 江蘇農業科學, 2016, 44(7): 300-303.

MA Y, DING Y H, LIU G M, HU L P, ZHAO X Z, HE H J. Analysis of glucosinolate composition and content in broccoli bulbs and leaves., 2016, 44(7): 300-303. (in Chinese)

[9] AGGARWAL B B, ICHIKAWA H. Molecular targets and anticancer potential of indole-3-carbinol and its derivatives., 2005, 4: 1201-1215.

[10] WENG J R, TSAI C H, KULP S K, CHEN C S. Indole-3-carbinol as a chemopreventive and anti-cancer agent., 2008, 262: 153-163.

[11] RAMIREZ M C, SINGLETARY K. Regulation of estrogen receptorexpression in human breast cancer cells by sulforaphane., 2009, 20: 195-201.

[12] 楊燕宇, 陳社員. 油菜品質近紅外反射光譜分析建模及應用研究進展. 作物研究, 2007, 21(2): 152-156.

YANG Y Y, CHEN S Y. Progress on modeling of rapeseed quality analysis by near-infrared reflectance spectra analysis and its application., 2007, 21(2): 152-156. (in Chinese )

[13] 李慶春, 王文真, 張玉良. 近紅外漫反射光譜分析法（NIRS）在作物品質育種中的應用. 作物學報, 1992, 18(3) : 235-240.

LI Q C, WANG W Z, ZHANG Y L. Application of NIR diffuse reflectence spectroscopy analysis in crop quality breeding., 1992, 18(3): 235-240. (in Chinese )

[14] 鮑峰偉, 劉景艷. 近紅外光譜分析技術在石油化工中的應用. 貴州化工, 2006, 36(6): 34-36, 37.

BAO F W, LIU J Y. Application of near infrared spectroscopy in petrochemical industry., 2006, 36(6): 34-36, 37. (in Chinese)

[15] 董文賓, 王順民. 近紅外光譜技術在食品分析中的應用. 食品研究與開發, 2004, 25(1): 113-114.

DONG W B, WANG S M. Application of near-infrared spectroscopy in food analysis., 2004, 25(1): 113-114. (in Chinese)

[16] JHA S N, MATSUOKA T. Non-destructive determination of acid-brix ratio of tomato juice using near infrared spectroscopy., 2004, 39(4): 425-430.

[17] PEDRO A M K, FERREIRA M M C. Nondestructive determination of solids and carotenoids in tomato products by near-infrared spectroscopy and multivariate calibration., 2005, 77: 2505-2511.

[18] 覃方麗, 閔順耕, 石正強, 馬海燕, 車江旅. 鮮辣椒中糖份和維生素C含量的近紅外光譜非破壞性測定. 分析試驗室, 2003, 22(4): 59-61.

QIN F L, MIN S G, SHI Z Q, MA H Y, CHE J L. Nondestructive determination of sugar and vitamin C in raw pepper by near-infrared spectroscopy., 2003, 22(4): 59-61. (in Chinese)

[19] 王多加, 鐘嬌娥, 胡祥娜, 張兵, 周向陽, 金同銘, 吳啟堂. 用傅里葉變換近紅外光譜和偏最小二乘法測定蔬菜中硝酸鹽含量. 分析化學, 2003, 31(7): 892.

WANG D J, ZHONG J E, HU X N, ZHANG B, ZHOU X Y, JIN T M, WU Q T. Determination of nitrate content in vegetables by Fourier transform near-infrared spectroscopy and partial least square method., 2003, 31(7): 892. (in Chinese)

[20] 金同銘, 崔洪昌. 蘋果中蔗糖、葡萄糖、果糖、蘋果酸的非破壞檢測. 華北農學報, 1997, 12(1): 91-96.

JIN T M, CUI H C. Non-destructive determination of sucrose, glucose, fructose and malic acid in apple., 1997, 12(1): 91-96. (in Chinese)

[21] FONT R, DEL RIO M, FERNANDEZ-MARTINEZ J M, DE HARO-BAILON A. Use of near-infrared spectroscopy for screening the individual and total glucosinolate contents in Indian mustard seed (L. Czern. & Coss.)., 2004, 52(11): 3563-3569.

[22] CHEN J, LI L N, WANG S S, TAO X Y, WANG Y, SUN A D, HE H J. Assessment of glucosinolates in Chinese kale by Near-infrared spectroscopy., 2014, 17: 1668-1679.

[23] 王耐紅, 張敏, 王瑞, 李施蒙, 劉川. 甘藍型油菜硫苷組分近紅外檢測模型的建立. 西南大學學報(自然科學版) , 2015, 37(3): 35-41.

WANG N H, ZHANG M, WANG R, LI S M, LIU C. The construction of near infrared inspection model for glucosinolate constituent content inL., 2015, 37(3): 35-41. (in Chinese)

[24] 賀啟川, 蒙大慶, 李芝凡, 胥嵐, 湯天澤, 范啟新, 陳軍. 近紅外光譜儀快速檢測油菜硫苷、芥酸及油份含量數學模型的建立. 激光生物學報, 2009, 18(6): 815-818.

HE Q C, MENG D Q, LI Z F, XU L, TANG T Z, FAN Q X, CHEN J. Establishment of mathematical models for glucosinolates, erucic acid and oil content in rapeseeds by near-infrared reflectance spectroscopy., 2009, 18(6): 815-818. (in Chinese)

[25] 郭澤慧. 蘿卜硫苷組分近紅外定標模型的構建[D]. 杭州: 浙江農林大學, 2017.

GUO Z H. NIR spectroscopy model construction for glucosinolate content in radish [D]. Hangzhou: Zhejiang A & F University, 2017. (in Chinese)

[26] HE H, PING L, BONNEMA G, DEKKER M, VERKERK R. Genetic variation in glucosinolate content withinvegetables., 2012, 944: 129-140.

[27] 褚小立, 袁洪福, 陸婉珍. 近紅外分析中光譜預處理及波長選擇方法進展與應用. 化學進展, 2004, 4: 528-542.

CHU X L, YUAN H F, LU W Z. Progress and application of spectral data pretreatment and wavelength selection methods in NIR analytical technique., 2004, 4: 528-542. (in Chinese)

[28] 陸婉珍, 袁洪福, 褚小立. 近紅外光譜儀器. 第1版. 北京: 化學工業出版社, 2010: 29.

LU W Z, YUAN H F, CHU X L.. Beijing: Chemical Industry Press, 2010: 29. (in Chinese)

[29] 張斌. 稻米氨基酸含量的近紅外定標模型的創建及應用[D]. 杭州: 浙江大學, 2010.

ZHANG B. NIR spetroscopy model construction and application for amino acid composition in rice grain [D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2010. (in Chinese)

[30] LEE Y, CHEN M, LEE J D, ZHANG J, LIN S, FU T, CHEN H, ISHIKAWA T, CHIANG S, KATON J, ZHANG Y, SHULGA Y V, BESTER A C, FUNG J, MONTELEONE E, WAN L, SHEN C, HSU C, PAPA A, CLOHESSY J G, TERUYA-FELDSTEIN J, JAIN S, WU H, MATESIC L, CHEN R, WEI W, PANDOLFI P P. Reactivation of PTEN tumor suppressor for cancer treatment through inhibition of a MYC-WWP1 inhibitory pathway., 2019, 364(6441): eaau0159.

[31] WILLIAMS P, NORRIS K.. Washington, D.C.: American Association of Cereal Chemists, Inc, 1987: 35-37.

[32] 褚小立, 袁洪福, 陸婉珍. 基礎數據準確性對近紅外光譜分析結果的影響. 光譜學與光譜分析, 2005, 25(6): 886-889.

ZHU X L, YUAN H F, LU W Z. Effects of the accuracy of reference data on NIR prediction results., 2005, 25(6): 886-889. (in Chinese)

[33] 張寧, 張德權, 李淑榮, 周洪杰, 李慶鵬, 方夢琳. 近紅外光譜定性分析技術在食品安全中的應用研究進展. 食品與檢測, 2008, 33(8): 218-221.

ZHANG N, ZHANG D Q, LI S R, ZHOU H J, LI Q P, FANG M L. Development of the application of qualitative analysis by near infrared spectroscopy in food safety., 2008, 33(8): 218-221. (in Chinese)

Rapid Determination of RAA and GBC in Broccoli by Near Infrared Spectroscopy

LIU QianNan1, 2, HUANG Wei2, DING YunHua1, WANG YaQin1, HU LiPing1, ZHAO XueZhi1,HE HongJu1, LIU GuangMin1

(1Beijing Vegetable Research Center, Beijing Academy of Agricultural and Forestry Sciences, Beijing 100097;2College of Agricultural and Forestry Science and Technology, Hebei North University, Zhangjiakou 075000, Hebei)

【】Broccoli is a cruciferous vegetable with high glucosinolates content. A large number of medical and nutritional studies have shown that regular consumption of broccoli can effectively reduce the incidence of a variety of cancers. It has been confirmed that the anticancer characteristics of broccoli are mainly related to the degradation products of glucosinolates, especially the degradation products of 4-methylthiobutyl-thioglucoside (RAA) and 3-methylindolythioglucoside (GBC). The aim of this study was to establish a rapid method for the determination of anticancer glucosinolates in broccoli by near infrared spectroscopy.【】In this study, the content of RAA and GBC in broccoli was determined by high performance liquid chromatography (HPLC). Based on the partial least squares (PLS), the spectral files obtained by NIRS scanning and chemical analysis results were progressed by different scattering methods (SNV, detrend, and SNV + detrend) and different derivative treatment (FD and SD). After the spectral data were preprocessed, the calibration equation was obtained and the model was verified.【】RAA and GBC were the main glucosinolates in broccoli, accounting for more than 60% of the total content. The results of 90 broccoli samples showed that the average content of RAA was the highest, the range of change was the largest, the average content was 6.20 μmol?g-1, and the range of change was 0.66-14.54 μmol?g-1; the average content of GBC was 4.43 μmol?g-1, and the range of change was 0.25-10.79 μmol?g-1. After screening, the correlation coefficients of calibration set and prediction set of RAA prediction model with SNV + SD treatment were 0.867 and 0.912, respectively; the correlation coefficients of calibration set and prediction set of GBC prediction model using SNV + SD treatment were 0.918 and 0.960, respectively. 【】In this study, the rapid detection model of RAA and GBC was established, which laid a foundation for the rapid detection of the nutritional quality of broccoli and the rapid detection and utilization of superior broccoli germplasm resources.

broccoli; glucosinolates; 4-methylsulfonylbutyl-glucosinolate; 3-indolylmethyl-glucosinolate; near infrared spectroscopy; rapid determination

10.3864/j.issn.0578-1752.2020.21.017

2020-03-09；

2020-04-20

國家重點研發計劃（2017YFE0114500-4）、北京市農林科學院青年科研基金（QNJJ201734）、北京市農林科學院科技創新能力建設專項基金（KJCX20180206）

劉倩男，E-mail：1367194814@qq.com。通信作者劉光敏，Tel：010-51503060；E-mail：liuguangmin@nercv.org

（責任編輯 趙伶俐）