基于紫外一可见一近红外光谱技术的蔬菜细胞atp含量无损检测研究

基于紫外一可见一近红外光谱技术的蔬菜细胞atp含量无损检测研究

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时间:2018-09-21

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1、基于紫外-可见-近红外光谱技术的蔬菜细胞ATP含量无损检测研究摘要:农产品细胞内的ATP含量水平直接反映细胞的活性,在产后贮藏过程中可作为农产品新鲜度和品质的一种评价指标。采用紫外-可见-近红外分光光度计UV-3600获取菠菜叶片样本的光谱数据,并采用常规物理化学方法和萤火虫荧光素酶生物发光技术制备和测定细胞原生质体悬浮液及其细胞原生质体的ATP含量。利用person相关分析确定关键特征波长,并建立基于298nm紫外光和730n,近红外光两个特征波长菠菜叶片光谱反射率的细胞原生质体ATP含量的预测模型。结果分析表明,298m紫外光和730nrn近红外光两个特征波长具有预测细胞原生质体ATP

2、含量的潜力(R2=0.8029和0.901)。提出的基于光谱技术的蔬菜细胞ATP含量检测方法为准确、快速、无损的蔬菜新鲜度评价提供一种新的技术途径。关键词蔬菜;ATP;光谱技术;预测模型;新鲜度评价1实验部分1.1材料研究选用从市场购得的叶类蔬菜菠菜(Spinaciaoleracea)为试验材料。样品置于丙烯酸室内,在恒温培养箱内保存。恒温箱设定温度为25℃,贮藏时间为5d。实验期间,恒温箱每天(24h)定时通风一次。每24h定时取样一次,选取完整叶片3~4片。1.2仪器与光谱数据采集采用赛默飞世尔(thermofisher)紫外分光光度计Evolution300获取菠菜叶片样本的光谱数据

3、,其波长范围为240~2400nm。选取叶片上4个点,分别测定各点的光谱数据。用Evolution300附带的软件系统分析获得测定叶片的光谱反射率,并计算其平均值。1.3叶片原生质体的制备取经光谱数据测定后的相同菠菜叶片,无菌水洗涤4~5次,用镊子剥去叶片的表皮,将去除表皮的叶片切成0.5~1cm大小的薄片后,置于酶溶液(0.5mol/L甘露醇,1%纤维素酶R-10(YakultHonshaCo.),0.2%离析酶的R-10(YakultHonshaCo.)中浸泡,并放置于25℃的恒温培养箱内酶解3h。用孔径为70um的尼龙网过滤除去未完全消化的残渣。在900r·min叫条件下离心2min

4、,弃上清。加入3~4mL0.5mol/L甘露醇洗液,相同条件下离心2min,弃上清,留1mL洗液。重复以上离心清洗3次,获得含有活力强且状态好的原生质体悬浮液。1.4细胞原生质体ATP含量的生物发光测定采用萤火虫荧光素酶生物发光技术测定上一步骤制备的细胞原生质体的ATP含量。准确获得原生质体的平均ATP含量,首先取原生质体悬浮液2uL,用LeicaDFC320显微数码摄像机对悬浮液中原生质体数量进行计数。然后根据悬浮液中细胞原生质体的数量,选择一定的稀释比例制备测试样品。用萤火虫荧光素酶的检测试剂盒(ToyoB-NetCo.,Ltd.,Japan)和光度计测量仪(Luminescencer

5、—PSN腽2200/-R,AttoCorporation,Japan)测定相对发光量(RLU)并计算总ATP含量。根据悬浮液中细胞原生质体的计数结果,获得悬浮液中单个细胞原生质体的平均ATP含量。1.5数据分析、预测模型的建立与评价用Excel2003软件对获得的光谱数据和细胞原生质ATP含量进行统计分析,采用Person相关系数评价相关程度,确定预测原生质体ATP含量的最优特征波长。在此基础上,将实验数据平均分割成建模数据集和验证数据集两个部分。前者用于建立基于最优特征波长光谱数据的细胞原生质ATP含量预测模型,后者用于对所建模型的预测效果进行验证和评价。2结果与分析2.1贮藏期间叶片光

6、谱数据的变化菠菜叶片光谱数据在贮藏期间的变化动态如图1所示。由图可见,不同贮藏时问获得的光谱数据呈现一致的光谱变化特征:紫外光范围光谱反射率较低,可见光范围绿色光波长反射率较高,近红外700~1300nm波长范围达到最大的反射率,之后迅速下降至1440nrn的低谷,1650和2220nlTl附近又出现2个峰值。不同贮藏时间的叶片光谱反射率呈现较大差异,表明菠菜叶片光谱反射率与贮藏时间存在一定的相关性。2.2贮藏期间叶片细胞原生质ATP含量的变化菠菜叶片细胞原生质ATP含量在贮藏期间的变化动态如图2所示。由图可见,在温控贮藏之前,细胞原生质体ATP含量处于较低水平。经贮藏24h后,ATP水平

7、有所增加,之后随着贮藏时间的延长(48~96h)ATP水平迅速降低。贮藏初期ATP含量的增加,可能与呼吸作用增强及其伴随而来的氧化磷酸化作用有关。因为收获后植株丧失了来自土壤的养分供应,细胞激活了以上生理机制,以维持ATP的合成,增加细胞活力。在此之后,由于缺乏持续的养分供应,ATP含量总体呈下降趋势。ATP含量与储存时间的变化动态可以表示为一个二次多项式函数模型,如图2所示。该校准模型的决定系数(R2)为0.845,表

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