[发明专利]罗布麻叶总黄酮近红外超快速检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及保健食品检测的技术领域，尤其涉及一种罗布麻叶总黄酮近红外超快速检 测方法。

背景技术

罗布麻叶为夹竹桃科植物罗布麻的干燥叶，在新疆、敦煌、辽宁、安徽等地均有生长， 是被广泛应用的中国传统中药之一。总黄酮是评价罗布麻叶品质的重要指标之一，因为黄 酮类化合物是一类天然抗氧化剂，可以提高人体抗氧化能力，具有降低血脂、利尿、抗衰 老等多种作用，罗布麻叶含有芦丁、金丝桃苷、三叶豆苷、山奈酚、黄芪豆苷等多种黄酮 成分，新疆小花罗布麻中芦丁含量较高。测定罗布麻叶总黄酮含量，可以罗布麻叶资源的 开发利用提供参考。

目前对罗布麻叶总黄酮的检测，主要参照《保健食品检测技术方法》所述简单的物理 化学分析法检测，如高效液相色谱法(HPLC)、紫外分光光度法、以芦丁为对照品三氯化 铝显色法等。上述方法都需要对罗布麻叶进行前置处理，即用有机溶剂如甲醇进行溶解和 提取，前置处理时间最少也需要8小时，而且操作中的化学品对操作人员的身体有害、污 染环境。不仅都属于有损检测，而且过程繁琐，费时费力、运行和维护的成本较高，不利 于罗布麻叶总黄酮含量的快速检测。因此，有必要研究简单、快速、无损的鲜枣品质的鉴 别方法，是本领域技术人员呃待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提供一种罗布麻叶总黄酮近红外超快速检 测方法，无需对样品进行预处理，方便快捷，对人体和环境没有任何副作用，检测结果相 对偏差小，如果检测样品的化学测定值精度高，本发明的预测值则可以接近真实值。

本发明中的罗布麻叶总黄酮近红外超快速检测方法，包括如下步骤：化学值的测定、 原始光谱获取、光谱数据预处理、PLS定量校正模型的建立、罗布麻叶总黄酮含量的模型 预测。

上述化学值的测定具体操作为：所述化学值的测定具体操作为：称取50～100份罗布 麻叶粉碎过40～60目筛网，每一份精密称取0.5～1.5g，加乙醇定容至20～30ml摇匀后， 超声提取15～25min，放置，吸取上清液0.5～1.5mL，于蒸发皿中，加0.5～1.5g聚酰胺 粉吸附，于水浴上挥去乙醇，然后转入层析柱，先用15～25mL苯洗，苯液弃去，然后用 甲醇洗脱黄酮，定容至20～30mL，此液于波长320～400nm测定吸收值；同时以芦丁为标 准品，测定标准曲线，求回归方程，计算试样中总黄酮含量；

上述原始光谱获取的具体操作为：再称取50～100份罗布麻叶样品分别经粉碎，分别 编号，采用近红外光谱仪的旋转漫反射采样系统，每次取4～6g样品粉末，以仪器内置背 景为参比，用均匀旋转模式，采集样品近红外光谱，每个样品扫描至少两次，扫描参数设 置:光谱集范围1000nm～2400nm，扫描次数30～60次,分辨率4～10cm，每3～5cm采集 一个数据点，共采集1400～1600个数据，扫描温度在20℃～25℃，50～80批样品的近红 外光谱叠加即可；

所述光谱数据预处理时采用近红外光谱仪进行，依次通过红外光谱数据平滑处理、红 外光谱导数处理、多元散射校正(MSC)处理、数据均值中心化处理。用以消除光谱中各种 噪声与背景等不确定因素干扰，以增强信息的有效性。

PLS定量校正模型的建立步骤是本发明专利的关键，决定检测数据的准确度。基于偏 最小二乘法(PLS)回归法建立定量模型时，用校正集标准差(SEC)、验证集标准差(SEP)、 以及校正集预测值与真实值相关系数(RC)等模型评价参数确定定量模型的波段，优选最 佳的建模波段为1405～1795nm，1857～2020nm。

所述罗布麻叶总黄酮含量的模型预测步骤的具体操作为：将总黄酮含量未知的待测罗 布麻叶粉放置于近红外光谱仪旋转采样池，扫描近红外光谱，然后调用已建好的罗布麻叶 总黄酮PLS定量模型，利用该模型在30秒内即对未知罗布麻叶总黄酮指标作出预测。

在罗布麻叶总黄酮含量的模型预测步骤之前可以插入近红外定量模型的外部验证或/ 和定量校正模型的预测稳定性步骤。