基于近紅外光譜技術的紫薯貯藏期間花青素含量檢測

田瀟瑜 黃星奕 白竣文 呂日琴 孫兆燕

(江蘇大學食品與生物工程學院， 鎮江 212013)

0 引言

紫薯果肉內部呈深紫色，富含蛋白質、淀粉、維生素、膳食纖維以及花青素等多酚類物質，屬于營養價值和功能價值兼備的糧食作物[1-3]，是近年來發展起來的具有特定保健功能的新型食品資源[4]。多項研究表明，紫薯花青素具有抗氧化性[5]，對機體有降血脂[6]、保護肝臟功能[7]等生理活性，是一種重要的抗氧化劑[8-9]；相比于紅甘藍、葡萄皮、接骨木和紫玉米中的花青素有更好的自由基清除活性[10]。此外，紫薯花青素對飲料和糕點食品類的染色能力較強，還可作為食品天然著色劑，在多個國家被允許用于食品著色[11]。

紫薯在采后運輸和實際生產中，因其新鮮薯塊組織脆嫩、含水率高、呼吸旺盛等特點，其花青素對溫度、光照、酸堿性以及氧化還原劑等因素敏感[12]，不適宜的貯藏條件易導致多酚類有益成分變化，花色苷降解，引起食品色澤的變化[13]，造成營養品質下降。對紫薯原料收儲運環節的花青素含量加以檢測，可以實現紫薯加工環節前的原料篩選，指導紫薯產品標準化和規?；?。

花青素檢測方法有很多，比如液相色譜法(HPLC)[14]、分光光度計法[15]、光譜技術[16]、機器視覺技術[17]等。相較于常規理化檢測方法，光譜技術具有檢測速度快、無損傷等特點，尤其是近紅外光譜能夠反映分子基團倍頻、合頻振動信息，實現特征組分的定量和定性分析。目前已有針對農作物內花青素的紅外光譜檢測研究，如近紅外光譜技術檢測藍莓總黃酮、花青素[18]，可見及近紅外光譜檢測牡丹葉片花青素含量[19]，還有應用高光譜成像技術測定紫薯切片干燥過程中的花青素含量及分布[20]，但是目前對紫薯貯藏過程中花青素變化快速檢測研究較少。本文研究恒溫恒濕貯藏條件下，應用近紅外光譜技術檢測紫薯貯藏過程中花青素的變化情況，構建快速檢測花青素含量的模型，對比得到穩定可靠的預測模型，實現貯藏過程中紫薯品質監測。

1 材料與方法

1.1 原材料處理

實驗所用紫薯原料品種為徐紫薯1號，購于江蘇省鎮江市京口區歐尚超市，選取大小適中、表面無破損劃傷割傷、無蟲洞、形狀統一的新鮮紫薯，清洗干凈。將新鮮紫薯放恒溫恒濕箱中在溫度20℃、相對濕度45%條件下貯藏30 d。采取簡單隨機取樣法，在不同貯藏時間(第0、2、4、6、8、10、12、14、16、18、22、30天)進行取樣，每個貯藏時間取10個樣品，共計120個樣品，進行紫薯近紅外光譜采集及花青素含量理化測定。

1.2 花青素含量測定

采用改進的pH示差法[21]測定紫薯花青素含量。稱取約1.5 g樣品于研缽中，加入少許石英砂和少許1%HCl-乙醇溶液充分研磨，用提取溶劑分次沖洗研缽并轉移至離心管，并用提取溶液定容至30 mL，超聲30 min，取出冷卻至室溫(20℃)，再在離心機5 000 r/min的條件下離心10 min，取出。分別取上層清液1 mL于2支試管，分別加入pH值1.0、pH值4.5的緩沖液3 mL，充分搖勻后分別在530 nm及700 nm波長處測定吸光度。進行3次平行實驗?；ㄇ嗨乜偤恳詾V液中矢車菊素-3-葡萄糖甙含量計算，其計算公式為

(1)

式中O——總花青素質量濃度，mg/mL

A——各pH值下不同波長所測吸光度

MW——矢車菊素-3-葡萄糖甙的分子量，取449.2

DF——稀釋倍數

E——矢車菊素-3-葡萄糖甙的分子吸光率常數，取26 900

L——比色皿光程，取1 cm

1.3 近紅外光譜采集與預處理

使用Antaris Ⅱ FT-NIR型近紅外光譜儀(美國賽默飛世爾公司)采集紫薯樣品的漫反射光譜。光譜采集條件：以儀器內置背景為參比，波數范圍為4 000～10 000 cm-1，掃描次數為16次，分辨率為8 cm-1，每條光譜包含1 557個變量。每個樣品采集其赤道區4點的光譜曲線，求其平均光譜作為原始光譜。

經掃描獲得的近紅外光譜數據由于受到高頻隨機噪聲、基線漂移、樣品背景的影響，會降低所建模型的可靠性和穩定性。因此處理數據前，可對采集的光譜數據進行合理的預處理，減弱甚至消除噪聲對建模數據的影響。常用的預處理包括標準正態變量變換(SNV)、數據卷積平滑(S_G)、多元散射校正(MSC)以及一階求導等方法，以提高信噪比和靈敏度。同時，由于近紅外光譜變量個數較多，為提高運算速度，去除冗余信息，進一步降低輸入變量個數，可采用遺傳算法(GA)、聯合區間等方法。

1.4 數據處理方法

2 結果與分析

2.1 貯藏期間紫薯花青素含量變化分析

紫薯貯藏期間花青素含量統計結果如表1所示，整體來看，貯藏期間紫薯花青素含量下降趨勢顯著。貯藏開始時新鮮紫薯花青素含量(質量比)均值達到83.497 8 mg/(100 g)，隨著貯藏時間的延長，花青素含量下降趨勢有所減緩，當貯藏至30 d時，花青素含量降至14.637 7 mg/(100 g)。這主要由于在貯藏過程中，花青素的穩定性容易受到溫度、光照、氧氣等因素的影響，使其發生降解，其內部酚類物質也發生變化導致抗氧化活性相應下降[22]。觀察樣品外表，發現其色澤和質地均發生變化，這是由于紫薯內部花色苷和多酚類化合物發生縮合反應，而其反應產物不穩定會進一步降解成無色或棕色的化合物[4]，也是紫薯品質下降的主要原因[13]。

表1 貯藏期間花青素含量統計分析Tab.1 Statistics analysis of anthocyanins contents

2.2 近紅外光譜分析

貯藏過程不同時間采集的紫薯樣本光譜如圖1(圖中R表示反射率)所示，由圖1a可知，隨著紫薯貯藏時間的增加，紫薯的光譜變化趨勢基本保持一致，但由于其內部相應基團含量的變化使吸收強度有所變化。從原始光譜圖中可以看到3個明顯的特征峰，分別位于5 000、6 900、8 400 cm-1附近。5 200 cm-1和8 400 cm-1附近主要是水分的吸收峰，貯藏期間紫薯樣品逐漸失水收縮，因此含水率降低導致了光譜吸收強度降低，當貯藏時間達到30 d時，此處的光譜吸收峰與新鮮狀態已有較明顯的差異。吸收峰6 900 cm-1附近可能是C—H、—CH2基團發生變化導致的[18]，同樣該波數附近也存在水的吸收峰。而4 300～5 000 cm-1波段是一個較為明顯的特征指紋區，C—H基團以及O—H基團的合頻振動處于此波段內[23]，可能是由于貯藏過程中紫薯內的化學成分在相關酶的作用下發生變化，使其含氫官能團變化[24]。另外薯類淀粉發生降解，從而導致糖類等化合物的變化[25]。紫薯原始光譜經預處理后的光譜曲線如圖1b所示，經過SNV校正后可有效消除光強衰弱引起的噪聲，使原始光譜數據標準正態化，同時也能夠較好地保留紫薯的全波段光譜信息[26]。

圖1 紫薯近紅外光譜Fig.1 Near infrared spectra of purple sweet potato at different storage times

2.3 紫薯花青素預測模型

2.3.1全波段預測模型

首先建立基于全波段的偏最小二乘回歸預測模型，并對原始光譜進行S_G平滑(設置窗口參數為11)、一階求導(D1)、標準正態變量變換(SNV)等預處理，構建的模型預測結果如表2所示。

由表2可知，預測效果較好的是原始光譜經S_G平滑、SNV預處理的PLS模型，其預測集決定系數和預測集均方根誤差分別為0.857 3、0.846 4和9.932 5、9.932 6 mg/(100g)，且剩余預測偏差大于2，模型精度較好[27]。而經一階求導建立的預測模型，其均方根誤差較高，預測的偏差較大，對應剩余預測偏差小于2.0，因此所構建的預測模型穩息有限，定性較差。且SNV-PLS模型所選用的潛變量(LV)數較少，故后續實驗數據均采用SNV校正處理。

表2 基于全波段的花青素預測模型結果分析Tab.2 Result of prediction model of anthocyanin content based on full range of wavelength

2.3.2基于特征波長的預測模型分析

表3 基于特征波段的花青素預測模型結果分析Tab.3 Result of prediction model of anthocyanin content based on selected wavelength

圖2 花青素GA-PLS模型實測值和預測值相關性Fig.2 Correlation between predicted values of GA-PLS model and actual values of anthocyanin contents

對比結果表明，siPLS和GA-PLS模型均能夠簡化模型，優選的波長信息也均包含了特征基團對應的吸收峰，不僅提高了模型預測精度，而且剩余預測偏差均達到3以上，模型具備較高的魯棒性。

2.4 模型驗證

圖3 花青素實測值與預測值相關性Fig.3 Correlation between predicted values and actual values of anthocyanin contents

由圖4可以看出，花青素殘差分布分散，其殘差和為-10.041 7 mg/(100g)，這主要是因為驗證模型采樣選取了整個貯藏過程不同時間的紫薯，其花青素含量本身具有較大差異，分布范圍較廣，離散性較大。經計算，驗證集的剩余預測偏差為2.350 4，說明該預測模型穩定性較好，可以實現對貯藏期間紫薯花青素含量的快速檢測。

3 結束語

圖4 驗證集樣本花青素預測殘差分布Fig.4 Distribution of residual error of validation samples anthocyanins contents