4.3　近红外光谱法在粮油特异营养品质检测中的应用

生育酚、叶绿素、多酚、硫苷等是粮油产品中的特质营养成分，在植物及人体中发挥着重要作用，是优质粮油产品评价的重要品质指标。Zeng等［60］采用2D-COS和NIR测定燕麦中多酚的含量。选取具有代表性的116个样品采集NIR并建立模型，并用2D-COS对模型进行优化。结果得到最优校准模型对应的波段为1350～1848nm，最优谱预处理组合为二阶导数和二次平滑。在校准集中，R为0.9614，RMSECV为0.04573。刘敏轩等［61］利用傅里叶变换近红外透射光谱结合PLS建立了高粱籽粒总酚、总黄酮、缩合单宁、阿魏酸、原儿茶醛和花青素的近红外模型，模型预测效果良好，可用于高粱籽粒中多种酚类化合物的同时快速测定。沈芸［62］通过NIR技术预测稻米的总酚化合物含量及抗氧化活性。

Sen等［63］提出一种快速检测油菜种子硫代葡萄糖苷的NIR法，测得硫代葡萄糖苷的R为0.986。李培武等［64］研制的NYDL-2000油菜芥酸硫苷定量速测仪适用于现场使用，芥酸硫苷的测量范围为0.5%～8.0%、0.0～60.0μmol/g，速测结果误差分别为±0.5%和±4.0μmol/g，符合国家标准和国际标准。孙秀丽［65］建立了甘蓝型油菜籽中总硫苷含量和硫苷分量的近红外模型。总硫苷低含量-高含量样品、低含量样品和低含量-中含量样品分析模型内部交叉检验的R2为0.99、0.92、0.92，均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE）为4.66μmol/g、1.78μmol/g、2.84μmol/g。硫苷分量的近红外模型中3-丁烯基硫苷、2-羟基-3-丁烯基硫苷、4-羟基-3-吲哚甲基硫苷的R2为0.92、0.95、0.87，RMSE为1.11μmol/g、0.51μmol/g、0.47μmol/g。刘婷等［66］构建了多粒自然风干花生种子样品生育酚总量模型的R2为88.34，RMSECV为0.423，α-生育酚含量的近红外定量分析模型R2为90.05，RMSECV为0.203，单粒自然风干花生种子样品α-生育酚含量的近红外定量分析模型R2为82.87，RMSECV为0.28。Szlyk等［67］以食用油中α-生育酚为研究对象，利用近红外光谱仪测定α-生育酚含量，建立了化学计量学预测模型，近红外方法与HPLC法检测得到的结果其相对标准偏差分别为0.68%～2.80%和0.79%～3.06%，回收率为97.2%～102.4%和96.8%～103.2%。Kahriman等［68］发现NIR法是检测原油中类胡萝卜素和生育酚含量的快速方法。

中国农业科学院油料所［59］对基于NIR的油菜籽中生育酚快速无损检测技术展开了研究。采集了全国各地具有代表性的243份油菜籽的NIR，并采用HPLC法对其维生素E总量进行定量分析。对采集到的NIR进行二阶导数求导和标准正态变换的数据预处理。通过竞争性自适应重加权采样算法选出209个特征波长，结合PLS建立油菜籽中生育酚总量的预测模型。并用外部独立验证集对模型进行评价，预测模型交互检验决定系数Q2等于0.8599，独立验证集平均预测误差为1.67mg/100g。将此结果用国家标准GB/T 26635—2011中对检测结果的重复性和再现性要求进行评价，结果表明建立的基于NIR的油菜籽中生育酚总量预测模型已达到了国家标准中HPLC法对结果再现性的要求。从全国不同产区选取代表性油菜样品332份，利用Folin-Ciocaileu比色法对菜籽总酚含量进行了测定，其含量符合正态分布。同时使用NIR分析仪采集上述菜籽样品的光谱信息，对原始光谱进行标准正态化和一阶导数预处理，采用竞争性自适应重加权采样方法选择46个特征变量，利用PLS建立油菜籽中总酚的预测模型，采用蒙特卡洛交互检验进行模型评价，该预测模型的RMSECV为124.54mg/kg，主成分数为46，交互检验决定系数Q2最大为0.9728，且预测相对误差小于5%，表明该NIR快速检测模型效果好，可用于菜籽总酚的绿色、快速、无损检测［69］。