近红外光谱法在燕麦和苦荞膳食纤维含量分析中的应用

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1、首都师范大学学报(自然科学版)第32卷第5期JournalofCapitalNormalUniversityNo．52011年l0月(NaturalScienceEdition)Oct．，2011近红外光谱法在燕麦和苦荞膳食纤维含量分析中的应用马续莹张卓勇(首都师范大学化学系，北京100048)摘要应用近红外光谱漫反射技术，采用偏最小二乘法和留一全交叉验证方法对燕麦和苦荞样品中膳食纤维的含量进行预测．对光谱波长和信号预处理方法进行了优化．剔除异常值后得到实验值和本方法预测值的相关系数达到0．9272．结果表明，采用近红外光谱漫反射方法能够对燕麦、苦荞其它食品中膳食纤

2、维含量进行快速定量或半定量分析．关键词：近红外光谱法，膳食纤维，偏最小二乘法，留一法．中图分类号：0657．33谱分析技术以其高效、快速、无污染¨、不破坏样0引言品⋯等特点在膳食纤维分析中得到应用．本文应用近膳食纤维被营养学界称为“第七营养素”．医学红外光谱反射技术，研究不同产地燕麦和苦荞中膳食研究证明，膳食纤维对人体有着重要的生理功能，纤维含量的快速检测方法，满足了现代生活的需要．因此补充适量的膳食纤维可有效地预防由于营养结1材料与方法构不平衡而引起的肥胖症、高血脂、冠心病、糖尿病和结肠癌等危害我国人民健康的主要疾病．而且随1．1样品来源和处理着社会的进步和发展，

3、人们对食品的消费观念也发生用于实验的15种不同产地的燕麦和14种苦荞了变化，对食品的要求不仅仅停留在感官和口感上，样品均来自中国农业科学院饲料所．燕麦和苦荞用匀而是越来越讲究其功能性，因此，人们对膳食纤维的浆机粉碎，过60目筛，去掉种子皮．样品处理方法和关注程度日益增加J，深入研究食物中膳食纤维的含所有样品实验值数据均来源于文献¨．量显得尤为重要．1．2实验仪器与光谱采集燕麦和苦荞中都含有丰富的食用纤维和钙、磷、美国ThermoNicolet公司生产的Nicolet6700FT．铁、锌、铜、镁、硒等人体所必需的矿物质以及各种维IR型扩展傅里叶变换近红外光谱分析仪；T

4、QAnalyst生素]，其具有很高的营养和医疗价值¨。‘“]，作为软件(近红外光谱仪配置)；BRUKER公司石英样品保健食品已经逐渐被人们重视．目前具有代表性的几杯．种测定膳食纤维的方法有洗涤法、酶～重量法和酶一室温下以内置背景作参比，用积分球漫反射法化学法，但是这些方法操作过程复杂，耗时长，分采集样品的近红外光谱，扫描范围10000～4000析成本较高¨．随着膳食纤维研究的发展，近红外光cm～，分辨率8am一，扫描次数64．为保证光谱具有代表性，每个样品适当摇晃均匀后平行扫描5收稿日期：201I-03-i0次，用OmnicV7．3软件求取平均光谱．资助项目：北京市

5、属高等学校人才强教计划资助项目(PHR20100718)2结果与讨论通讯联系人，E-mail：gusto2008@rip．sina．tom2．1处理数据的方法30第5期马续莹等：近红外光谱法在燕麦和苦荞膳食纤维含量分析中的应用由于样本较少且燕麦和苦荞组成相近J，它0．60们的近红外光谱图也很相似，如图1所示，因此我们O．55把二者的谱图一起来考虑，并采用偏最小二乘法建O50趟O45立模型．本文采用留一法交叉验证法对模型进行检蓄o验．即首先从总样本(总样本为N)中留出一个样本O35作为检验样本，用其余N一1个样本作为训练集，模O3O型建立后对预留的1个样本作预测，然后

6、把这个样O．25本放回，再取第二个样本作为检验样本，以其余的N1000090008000700060005000波数(cm一)一1个样本作为训练集．依此方法一直完成对所有样本的预测．这样，每个样本作为预测样本1次，作图2燕麦样品(15份)和苦荞样品(14份)的近红外光谱图为训练集样本N一1次．本文以留一交叉验证方法考察预测值与实验值的相关系数和相对误差来评价F：螋：二Res2∑1Res2(_『)实验的可行性．其中实验值绝对误差Res(i)=y，一Yi；rr代表实验值；Yi代表近红外光谱预测值．本实验的F概率阈值设为0．99，若判断结果大于该阈值则可定为实验值异常，应

7、给予剔除．经过计算，有9个样品的F概率阈值超过设定的界限．图3和图4是剔除异常值前后得到的样品的近红外光谱预测值和实验值的相关关系图，可以看出剔除异常样品后其相关系数从0．8216提高到0．9272．图1典型燕麦样品和苦荞样品的近红外光谱图2．2最佳波段的选择观察l5份燕麦和14份苦荞采集的近红外光谱图，如图2所示，可以看出在9000em以上基本没有吸收，所以不给予考虑．由于水在近红外光谱的6993cm处的峰与结合水的吸收相关，7092cm处的峰与自由水的吸收相关；而且，水分在5181cm和6897em处也有较强的吸收峰，这是近红外分析的主要干扰因素¨．因此，为