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      基于脂肪酸組成甄別油茶籽油摻偽的研究

      2015-12-18 05:25:29張東生金青哲王興國(guó)薛雅琳
      中國(guó)糧油學(xué)報(bào) 2015年1期
      關(guān)鍵詞:油茶籽玉米油植物油

      張東生 金青哲 王興國(guó) 薛雅琳 鐘 誠(chéng) 張 東

      (江南大學(xué)食品學(xué)院1,無(wú)錫 214122)

      (國(guó)家糧食局科學(xué)研究院2,北京 100037)

      基于脂肪酸組成甄別油茶籽油摻偽的研究

      張東生1,2金青哲1王興國(guó)1薛雅琳2鐘 誠(chéng)1張 東2

      (江南大學(xué)食品學(xué)院1,無(wú)錫 214122)

      (國(guó)家糧食局科學(xué)研究院2,北京 100037)

      以植物油的特征信息——脂肪酸組成為依據(jù),結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué),運(yùn)用主成分法、偏最小二乘判別因子分析法來(lái)研究甄別油茶籽油的可行性,并運(yùn)用偏最小二乘回歸分析法來(lái)定量預(yù)測(cè)分析不同摻偽比例的油茶籽油。結(jié)果顯示:主成分法(Principal Component Analysis,PCA)、偏最小二乘判別因子分析法(Partial Least-squares Analysis-Discriminat Factor Analysis,PLS-DFA)都能將油茶籽油樣品與其他幾種植物油樣品區(qū)分開來(lái),并且PLS-DFA要比PCA區(qū)分效果稍好;摻偽比例和脂肪酸組成具有較好的線性關(guān)系,偏最小二乘回歸分析法(Partial Least-squares Analysis,PLS)能夠定量預(yù)測(cè)分析摻偽比例為5%~60%的摻偽樣品,且相關(guān)系數(shù)都能達(dá)到0.98以上,說(shuō)明脂肪酸組成結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法能夠很好的甄別油茶籽油摻偽,為快速甄別油茶籽油摻偽提供技術(shù)支撐。

      油茶籽油 脂肪酸 主成分分析法 偏最小二乘判別分析法 摻偽

      油茶是我國(guó)特有的、重要的油料作物,由其籽粒制成的油茶籽油是我國(guó)大力提倡并推廣的健康食用植物油,同時(shí)也是國(guó)際糧農(nóng)組織(WHO)首推的衛(wèi)生保健食用植物油。油茶籽油含有豐富的功能性營(yíng)養(yǎng)成分,如不飽和脂肪酸占到80%左右(主要是油酸、亞油酸、亞麻酸)、植物甾醇、VE、角鯊烯等,其脂肪酸組成與世界公認(rèn)的具有“液體黃金”美譽(yù)的橄欖油極其相似,所以油茶籽油也具有“東方橄欖油”的美稱[1]。長(zhǎng)期食用不僅能夠預(yù)防心血管疾病、調(diào)節(jié)免疫功能、預(yù)防肥胖及護(hù)肝作用,而且還能美容養(yǎng)顏[2]。

      鑒于油茶籽油具有較高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值以及消費(fèi)者對(duì)健康食用油的過(guò)多關(guān)注,一些不法商販?zhǔn)芾孀畲蠡尿?qū)使,勢(shì)必會(huì)在油茶籽油中摻入廉價(jià)的食用植物油來(lái)蒙蔽欺騙消費(fèi)者。目前,甄別油茶籽油摻偽的方法主要集中在顯色法[3]、色譜法[4-9]、近紅外光譜法[10-12]、電子鼻技術(shù)[13]等,但是每種方法都有優(yōu)缺點(diǎn),并不能完全行之有效。本研究以植物油的特征信息——脂肪酸組成為依據(jù),結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué),運(yùn)用主成分法(Principal Component Analysis,PCA)、偏最小二乘判別因子分析法(Partial Least-squares Analysis-Discriminat Factor Analysis,PLS-DFA)來(lái)研究甄別油茶籽油的可行性,并運(yùn)用偏最小二乘回歸分析法(Partial Least-squares Analysis,PLS)來(lái)定量預(yù)測(cè)分析不同摻偽比例的油茶籽油,為快速甄別油茶籽油摻偽提供技術(shù)支持。

      1 材料與方法

      1.1 材料與試劑

      油茶籽油及油茶籽粒(福建、安徽、浙江、江西騰沖、上饒、廣西、云南、湖南、貴州、重慶)共87個(gè)、橄欖油(包括橄欖果渣油、精煉橄欖油)共19個(gè)、菜籽油共5個(gè)、花生油共9個(gè)、大豆油共11個(gè)、棉籽油共17個(gè)、葵花籽油共7個(gè)、玉米油共7個(gè),均來(lái)自國(guó)家糧食局科學(xué)研究院糧油質(zhì)量檢驗(yàn)與測(cè)試中心。

      氫氧化鉀、甲醇、硫酸氫鈉、石油醚(沸程30~60℃)均為分析純:北京化工廠;異辛烷為色譜純:北京邁瑞達(dá)科技有限公司;脂肪酸甲酯系列標(biāo)準(zhǔn)品:美國(guó)Sigma公司。

      1.2 試驗(yàn)儀器

      AB304-S型電子天平:梅特勒-托利多(瑞士)公司;氣相色譜儀(7890N):美國(guó) Agilent公司;R-210/R-215型旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀:瑞士BUCHI公司。

      1.3 試驗(yàn)方法

      1.3.1 樣品預(yù)處理

      油茶籽粒浸提油:將粉碎的油茶籽粒與石油醚(沸程30~60℃)按質(zhì)量比1∶5放入三角瓶中,超聲提取30 min,然后將上層溶劑離心,將離心后的溶劑轉(zhuǎn)移到燒瓶中,用旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀旋蒸溶劑,最后微量殘留的石油醚用氮吹儀吹干,得到溶劑浸提油茶籽油,備用。

      1.3.2 脂肪酸組成的測(cè)定

      稱取約60mg的待測(cè)樣品于10 mL離心管中,加入4 mL異辛烷振搖30 s左右使之溶解均勻,加入2 moL/L的氫氧化鉀甲醇溶液200 uL,劇烈搖動(dòng)30 s左右,使之混勻反應(yīng)完全,靜置至澄清,加入約1 g硫酸氫鈉,猛烈振搖30 s左右,靜置10 min,取上層有機(jī)相轉(zhuǎn)移到扦樣瓶中,待上機(jī)。

      1.3.3 氣相色譜條件

      VF-23MS石英毛細(xì)管色譜柱(30.0 m×0.32 mm×0.25μm);檢測(cè)器:FID檢測(cè)器。程序升溫:初始溫度110℃,保持3 min,以4℃/min的速率升溫到220℃,保持15 min。檢測(cè)器溫度260℃,進(jìn)樣口溫度260℃。載氣為高純度氮?dú)猓兌?9.999%):2.0 mL/min;H2流速:40 mL/min;空氣流速:450 mL/min;尾吹氣(高純氮):30.0 mL/min。進(jìn)樣量:1.0μL;分流比:100.0∶1。定性定量方法:以脂肪酸甲酯標(biāo)準(zhǔn)品保留時(shí)間定性,峰面積歸一化法定量。

      1.3.4 數(shù)據(jù)處理

      采用SIMCA-P 12.0(Umetrics,Umea,Sweden)軟件進(jìn)行主成分、偏最小二乘判別因子分析以及偏最小二乘回歸定量預(yù)測(cè)分析。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 基于脂肪酸組成甄別油茶籽油摻偽的可行性研究

      2.1.1 主成分分析

      圖1為幾種常見的食用植物油的主成分區(qū)分圖。從圖1中可以看出不同的食用植物油種在圖中被分成不同的聚類,基本都在95%的置信區(qū)間內(nèi),只有花生油樣品在置信區(qū)間外,有差不多一半的棉籽油樣品聚在置信區(qū)間外,這也說(shuō)明了花生油、棉籽油的特征成分——脂肪酸與其他食用植物油相比具有比較大的差異;就單一樣品的離散度而言,菜籽油離散度較大,說(shuō)明其組內(nèi)樣品差異性較大,不過(guò)這可能與所選樣品量過(guò)少有關(guān);花生油的離散度次之,組內(nèi)樣品差異性適中,其他植物油組內(nèi)差異性相對(duì)較小,樣品離散程度較小,分布相對(duì)集中;圖中大豆油、玉米油、葵花籽油樣品分布相對(duì)集中,并且大豆油和葵花籽油樣品有一部分重疊,說(shuō)明這兩種植物油品種有一定的相似度,但在一定程度上三者還是有一定的區(qū)別,可以達(dá)到區(qū)分的效果;從PCA圖中還可以看出與油茶籽油的脂肪酸組成較為相近的橄欖油(橄欖果渣油、精煉橄欖油)也能與油茶籽油較明顯的區(qū)分開來(lái),說(shuō)明了兩者的脂肪酸組成雖然種類相似,但是各自的含量還是具有一定的差異性。從總體上看,油茶籽油樣品相對(duì)集中,離散度較小,說(shuō)明其組內(nèi)樣品差異性較小,并且油茶籽油樣品與其他幾種植物油區(qū)別都比較明顯,這就為甄別油茶籽油摻偽提供了可行性。

      圖1 幾種植物油的主成分區(qū)分圖

      2.1.2 偏最小二乘判別因子分析

      PLS-DA就是有監(jiān)督的分析,首先將待分析樣品按照類別進(jìn)行分組,忽略組內(nèi)的隨機(jī)差異,主要突出組間系統(tǒng)差異;也即是將變量壓縮,利用投影的方法,把樣本投射到不同的空間,使得投影后的數(shù)據(jù)可以在兩組間有最大的差別,以達(dá)到彼此間區(qū)分的效果。

      圖2為幾種不同植物油樣品的偏最小二乘判別因子分析區(qū)分圖。對(duì)比圖1,幾種植物油能較好的被聚類,并且除了差異性較大的花生油樣品外,其他樣品基本都在95%的置信區(qū)間內(nèi);雖然大豆油、葵花籽油、玉米油樣品差異性小,但是離散程度、聚類效果明顯較好,尤其是前兩者聚集部分較少,區(qū)分效果明顯好于PCA圖;從總體上來(lái)說(shuō),一方面油茶籽油樣品能與其他植物油較好的區(qū)分,另一方面也說(shuō)明判別分析要比主成分區(qū)分效果好。

      表1列出了幾種植物油的脂肪酸組成。從表1中可以看出,油茶籽油和橄欖油油酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)占80%左右,不飽和脂肪酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)占80%~90%,與其他幾種植物油差別明顯,這也驗(yàn)證了圖1、圖2中油茶籽油樣品能夠與其他植物油樣品較好的區(qū)分。

      表1 幾種植物油的脂肪酸組成/%

      圖2 幾種植物油的偏最小二乘判別區(qū)分圖

      2.2 偏最小二乘回歸法定量預(yù)測(cè)分析油茶籽油摻偽

      2.2.1 摻偽樣品的制備

      根據(jù)圖1、圖2的分析結(jié)果,分別從各類植物油樣品中選取有代表性的油茶籽油樣品3個(gè)作為純樣品油,橄欖果渣油2個(gè)、大豆油2個(gè)、玉米油2個(gè)、葵花籽油2個(gè)、棕櫚油2個(gè)分別作為摻偽樣品油。以橄欖果渣油為例,選取7個(gè)摻偽比例(5%、10%、20%、30%、40%、50%、60%)將橄欖果渣油摻入到純樣品油中,則每一類摻偽系列共有3×2×7=42個(gè)樣品,再加上20個(gè)純樣品油,共有62個(gè)樣品,選取其中40個(gè)建立模型,另外22個(gè)作為預(yù)測(cè)(保證每個(gè)摻偽比例有2個(gè)摻偽樣品作為預(yù)測(cè));其他摻偽油樣大豆油、玉米油、葵花籽油、棕櫚油的處理方法與其類似。

      2.2.2 偏最小二乘回歸法定量預(yù)測(cè)分析油茶籽油摻偽

      采用PLS回歸分析方法對(duì)脂肪酸組成含量與摻偽比例進(jìn)行定量分析,以脂肪酸組成含量為自變量,摻偽比例為因變量建立PLS擬合模型。按照2.2.1的方法選取40個(gè)樣品用于建立模型,預(yù)測(cè)組22個(gè)樣品進(jìn)行模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證。圖3~圖7分別為不同摻偽油種各個(gè)摻偽比例樣品區(qū)分圖,幾種摻偽油中摻偽比例預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相關(guān)性如表2。

      從圖3~圖7可以看出,不同摻偽油種的各個(gè)摻偽比例樣品基本都能很好的被聚類,且10%以上的摻偽比例樣品都能和純油茶籽油樣品較明顯的被區(qū)分開來(lái),只有5%的玉米油摻偽比例樣品出現(xiàn)了誤判。從總體來(lái)看,建立的PLS擬合模型良好。

      圖3 橄欖果渣油摻偽比例樣品區(qū)分圖

      圖4 大豆油摻偽比例區(qū)分圖

      圖5 玉米油摻偽比例樣品區(qū)分圖

      圖6 葵花籽油摻偽比例樣品區(qū)分圖

      圖7 棕櫚油摻偽比例樣品區(qū)分圖

      從表2中可以看出建立的各個(gè)預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的曲線方程的擬合相關(guān)系數(shù)都在0.98以上,擬合效果和預(yù)測(cè)效果都是比較理想,預(yù)測(cè)值與真實(shí)值基本一致,只有摻偽玉米油預(yù)測(cè)驗(yàn)證模型稍差。從整體來(lái)看,摻偽比例和脂肪酸組成含量具有良好的線性關(guān)系,也驗(yàn)證了基于脂肪酸組成能夠甄別油茶籽油摻偽的可行性,并且偏最小二乘回歸法基本可以定量預(yù)測(cè)分析油茶籽油5%~60%的摻偽量。

      表2 幾種摻偽油種摻偽比例預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相關(guān)性

      3 結(jié)論

      本試驗(yàn)以植物油的特征信息——脂肪酸組成為依據(jù),結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué),分別運(yùn)用主成分法、偏最小二乘判別因子分析法驗(yàn)證了甄別油茶籽油摻偽的可行性,兩種方法都能很好的將油茶籽油樣品與其他幾種植物油區(qū)分,從整體來(lái)看,后者要比前者的區(qū)分效果稍好;運(yùn)用偏最小二乘回歸分析法能夠很好地建立摻偽模型,并能有效地定量預(yù)測(cè)分析摻偽比例為5%~60%的摻偽油茶籽油樣品。方法簡(jiǎn)便、可靠,為快速分析油茶籽油摻偽提供有力的技術(shù)支持。

      [1]張東生,金青哲,王興國(guó),等.油茶籽及油營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)研究現(xiàn)狀[J].糧油食品科技,2013,21(4):53-56

      [2]鄧小蓮,謝光盛,黃樹根.保健茶油的研制及其調(diào)節(jié)血脂的作用[J].中國(guó)油脂,2002,27(5):96-98

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      [13]Hai Z,Wang J.Detection of adulteration in camellia seed oil and sesame oil using an electronic nose[J].European Journal of Lipid Science and Technology,2006,108(2):116-124.

      The Adulterating Research of Identifying Camellia Oil Based on Fatty Acids

      Zhang Dongsheng1,2Jin Qingzhe1Wang Xingguo1Xue Yalin2Zhong Cheng1Zhang Dong2
      (School of Food Science and Technology,Jiangnan University1,Wuxi 214122)
      (Academy of State Administration of Grain2,Beijing 100037)

      Using fatty acid composition as one of characteristic information in vegetable oil,combined with chemometrics,the feasibility of identifying camellia oil has been researched by Principal Component Analysis(PCA)and Partial Least Squares analysis-Discriminat Factor Analysis(PLS-DFA).The results are as follows:camellia oil could be clearly distinguishable from the other vegetable oil by PCA and PLS-DFA;especially PLS-DFA is better than PCA.There was high correlation between fatty acid and adulteration ratio of camellia.PLS could efficiently identity the experimental samples of camellia oil adulterated with 5%~60%of other vegetable oil(correlation coefficientwas all above 0.98).The results showed that stechiometrymethod could be applied in adulteration recognition of camellia oil on the basis of fatty acids to provide technical support for camellia oil rapid identification.

      camellia seed oil,fatty acids,Principal Component Analysis(PCA),Partial Least Squares analysis-Discriminat Factor Analysis(PLS-DFA),adulteration

      O657.7+1

      A

      1003-0174(2015)01-0124-05

      公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(2012104010-3)

      2013-10-15

      張東生,男,1986年出生,碩士,糧油食品檢驗(yàn)

      金青哲,男,1962年出生,教授,油脂與植物蛋白工程

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