基于近红外光谱技术的紫薯贮藏期间花青素含量检测

田潇瑜 黄星奕 白竣文 吕日琴 孙兆燕

(江苏大学食品与生物工程学院， 镇江 212013)

0 引言

紫薯果肉内部呈深紫色，富含蛋白质、淀粉、维生素、膳食纤维以及花青素等多酚类物质，属于营养价值和功能价值兼备的粮食作物[1-3]，是近年来发展起来的具有特定保健功能的新型食品资源[4]。多项研究表明，紫薯花青素具有抗氧化性[5]，对机体有降血脂[6]、保护肝脏功能[7]等生理活性，是一种重要的抗氧化剂[8-9]；相比于红甘蓝、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，紫薯花青素对饮料和糕点食品类的染色能力较强，还可作为食品天然着色剂，在多个国家被允许用于食品着色[11]。

紫薯在采后运输和实际生产中，因其新鲜薯块组织脆嫩、含水率高、呼吸旺盛等特点，其花青素对温度、光照、酸碱性以及氧化还原剂等因素敏感[12]，不适宜的贮藏条件易导致多酚类有益成分变化，花色苷降解，引起食品色泽的变化[13]，造成营养品质下降。对紫薯原料收储运环节的花青素含量加以检测，可以实现紫薯加工环节前的原料筛选，指导紫薯产品标准化和规模化。

花青素检测方法有很多，比如液相色谱法(HPLC)[14]、分光光度计法[15]、光谱技术[16]、机器视觉技术[17]等。相较于常规理化检测方法，光谱技术具有检测速度快、无损伤等特点，尤其是近红外光谱能够反映分子基团倍频、合频振动信息，实现特征组分的定量和定性分析。目前已有针对农作物内花青素的红外光谱检测研究，如近红外光谱技术检测蓝莓总黄酮、花青素[18]，可见及近红外光谱检测牡丹叶片花青素含量[19]，还有应用高光谱成像技术测定紫薯切片干燥过程中的花青素含量及分布[20]，但是目前对紫薯贮藏过程中花青素变化快速检测研究较少。本文研究恒温恒湿贮藏条件下，应用近红外光谱技术检测紫薯贮藏过程中花青素的变化情况，构建快速检测花青素含量的模型，对比得到稳定可靠的预测模型，实现贮藏过程中紫薯品质监测。

1 材料与方法

1.1 原材料处理

实验所用紫薯原料品种为徐紫薯1号，购于江苏省镇江市京口区欧尚超市，选取大小适中、表面无破损划伤割伤、无虫洞、形状统一的新鲜紫薯，清洗干净。将新鲜紫薯放恒温恒湿箱中在温度20℃、相对湿度45%条件下贮藏30 d。采取简单随机取样法，在不同贮藏时间(第0、2、4、6、8、10、12、14、16、18、22、30天)进行取样，每个贮藏时间取10个样品，共计120个样品，进行紫薯近红外光谱采集及花青素含量理化测定。

1.2 花青素含量测定

采用改进的pH示差法[21]测定紫薯花青素含量。称取约1.5 g样品于研钵中，加入少许石英砂和少许1%HCl-乙醇溶液充分研磨，用提取溶剂分次冲洗研钵并转移至离心管，并用提取溶液定容至30 mL，超声30 min，取出冷却至室温(20℃)，再在离心机5 000 r/min的条件下离心10 min，取出。分别取上层清液1 mL于2支试管，分别加入pH值1.0、pH值4.5的缓冲液3 mL，充分摇匀后分别在530 nm及700 nm波长处测定吸光度。进行3次平行实验。花青素总含量以滤液中矢车菊素-3-葡萄糖甙含量计算，其计算公式为

(1)

式中O——总花青素质量浓度，mg/mL

A——各pH值下不同波长所测吸光度

MW——矢车菊素-3-葡萄糖甙的分子量，取449.2

DF——稀释倍数

E——矢车菊素-3-葡萄糖甙的分子吸光率常数，取26 900

L——比色皿光程，取1 cm

1.3 近红外光谱采集与预处理

使用Antaris Ⅱ FT-NIR型近红外光谱仪(美国赛默飞世尔公司)采集紫薯样品的漫反射光谱。光谱采集条件：以仪器内置背景为参比，波数范围为4 000～10 000 cm-1，扫描次数为16次，分辨率为8 cm-1，每条光谱包含1 557个变量。每个样品采集其赤道区4点的光谱曲线，求其平均光谱作为原始光谱。

经扫描获得的近红外光谱数据由于受到高频随机噪声、基线漂移、样品背景的影响，会降低所建模型的可靠性和稳定性。因此处理数据前，可对采集的光谱数据进行合理的预处理，减弱甚至消除噪声对建模数据的影响。常用的预处理包括标准正态变量变换(SNV)、数据卷积平滑(S_G)、多元散射校正(MSC)以及一阶求导等方法，以提高信噪比和灵敏度。同时，由于近红外光谱变量个数较多，为提高运算速度，去除冗余信息，进一步降低输入变量个数，可采用遗传算法(GA)、联合区间等方法。

1.4 数据处理方法

2 结果与分析

2.1 贮藏期间紫薯花青素含量变化分析

紫薯贮藏期间花青素含量统计结果如表1所示，整体来看，贮藏期间紫薯花青素含量下降趋势显著。贮藏开始时新鲜紫薯花青素含量(质量比)均值达到83.497 8 mg/(100 g)，随着贮藏时间的延长，花青素含量下降趋势有所减缓，当贮藏至30 d时，花青素含量降至14.637 7 mg/(100 g)。这主要由于在贮藏过程中，花青素的稳定性容易受到温度、光照、氧气等因素的影响，使其发生降解，其内部酚类物质也发生变化导致抗氧化活性相应下降[22]。观察样品外表，发现其色泽和质地均发生变化，这是由于紫薯内部花色苷和多酚类化合物发生缩合反应，而其反应产物不稳定会进一步降解成无色或棕色的化合物[4]，也是紫薯品质下降的主要原因[13]。

表1 贮藏期间花青素含量统计分析Tab.1 Statistics analysis of anthocyanins contents

2.2 近红外光谱分析

贮藏过程不同时间采集的紫薯样本光谱如图1(图中R表示反射率)所示，由图1a可知，随着紫薯贮藏时间的增加，紫薯的光谱变化趋势基本保持一致，但由于其内部相应基团含量的变化使吸收强度有所变化。从原始光谱图中可以看到3个明显的特征峰，分别位于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，贮藏期间紫薯样品逐渐失水收缩，因此含水率降低导致了光谱吸收强度降低，当贮藏时间达到30 d时，此处的光谱吸收峰与新鲜状态已有较明显的差异。吸收峰6 900 cm-1附近可能是C—H、—CH2基团发生变化导致的[18]，同样该波数附近也存在水的吸收峰。而4 300～5 000 cm-1波段是一个较为明显的特征指纹区，C—H基团以及O—H基团的合频振动处于此波段内[23]，可能是由于贮藏过程中紫薯内的化学成分在相关酶的作用下发生变化，使其含氢官能团变化[24]。另外薯类淀粉发生降解，从而导致糖类等化合物的变化[25]。紫薯原始光谱经预处理后的光谱曲线如图1b所示，经过SNV校正后可有效消除光强衰弱引起的噪声，使原始光谱数据标准正态化，同时也能够较好地保留紫薯的全波段光谱信息[26]。

图1 紫薯近红外光谱Fig.1 Near infrared spectra of purple sweet potato at different storage times

2.3 紫薯花青素预测模型

2.3.1全波段预测模型

首先建立基于全波段的偏最小二乘回归预测模型，并对原始光谱进行S_G平滑(设置窗口参数为11)、一阶求导(D1)、标准正态变量变换(SNV)等预处理，构建的模型预测结果如表2所示。

由表2可知，预测效果较好的是原始光谱经S_G平滑、SNV预处理的PLS模型，其预测集决定系数和预测集均方根误差分别为0.857 3、0.846 4和9.932 5、9.932 6 mg/(100g)，且剩余预测偏差大于2，模型精度较好[27]。而经一阶求导建立的预测模型，其均方根误差较高，预测的偏差较大，对应剩余预测偏差小于2.0，因此所构建的预测模型稳息有限，定性较差。且SNV-PLS模型所选用的潜变量(LV)数较少，故后续实验数据均采用SNV校正处理。

表2 基于全波段的花青素预测模型结果分析Tab.2 Result of prediction model of anthocyanin content based on full range of wavelength

2.3.2基于特征波长的预测模型分析

表3 基于特征波段的花青素预测模型结果分析Tab.3 Result of prediction model of anthocyanin content based on selected wavelength

图2 花青素GA-PLS模型实测值和预测值相关性Fig.2 Correlation between predicted values of GA-PLS model and actual values of anthocyanin contents

对比结果表明，siPLS和GA-PLS模型均能够简化模型，优选的波长信息也均包含了特征基团对应的吸收峰，不仅提高了模型预测精度，而且剩余预测偏差均达到3以上，模型具备较高的鲁棒性。

2.4 模型验证

图3 花青素实测值与预测值相关性Fig.3 Correlation between predicted values and actual values of anthocyanin contents

由图4可以看出，花青素残差分布分散，其残差和为-10.041 7 mg/(100g)，这主要是因为验证模型采样选取了整个贮藏过程不同时间的紫薯，其花青素含量本身具有较大差异，分布范围较广，离散性较大。经计算，验证集的剩余预测偏差为2.350 4，说明该预测模型稳定性较好，可以实现对贮藏期间紫薯花青素含量的快速检测。

3 结束语

图4 验证集样本花青素预测残差分布Fig.4 Distribution of residual error of validation samples anthocyanins contents