[发明专利]一种牡丹种子脂肪酸含量的无损检测方法有效
| 申请号: | 201510218190.9 | 申请日: | 2015-04-30 |
| 公开(公告)号: | CN104865222B | 公开(公告)日: | 2018-03-23 |
| 发明(设计)人: | 成仿云;崔虎亮;钟原 | 申请(专利权)人: | 北京林业大学 |
| 主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359;G01N21/3563 |
| 代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人: | 王文君,王文红 |
| 地址: | 100083 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 牡丹 种子 脂肪酸 含量 无损 检测 方法 | ||
技术领域
本发明属于测试领域,具体涉及一种利用近红外光谱测定脂肪酸含量的方法。
背景技术
牡丹(Paeonia suffruticosa Andr.)是中国特产的名贵花卉,具有悠久的栽培历史和深厚的文化底蕴,并越来越受到世界各国人民的喜爱。近几年来,牡丹种子油用价值得到广泛认可,其种子含油量较高,尤其是α-亚麻酸含量较高,使牡丹籽油具备较高的营养价值,同时牡丹种子产量也较高,作为新型油料作物,具有广阔的市场开发潜力。长期以来,植物种子含油量及油脂检测手段主要依靠索氏提取、气相色谱等方法,采用这些传统方法需要将牡丹种子去皮粉碎然后提取,不仅费时费力,需要使用化学药剂,而且还需要破坏种子样品,这对油用牡丹的育种和种子品质检测带来极大障碍,制约着牡丹油用品种选育及规模化商业生产。
20世纪80年代之后,近红外光谱检测技术(NIRS)迅速发展起来,是利用有机物质在近红外光谱区的光学特征,快速估计样品中一种或多种化学成分的含量(Rafael Font et al.(2006)The use of near-infrared spectroscopy(NIRS)in the study of seed quality components in plant breeding programs.Industrial Crops And Products 24(2006)307-313.),它的优点是检测快速、成本低廉、操作简便。目前,已应用于多种农作物种子检测,如油菜、花生、大豆等。
NIRS检测效果因样品材料而异,油菜、大豆、玉米等种子尺寸较小且较为规则,而其他如棉籽、油茶籽等尺寸较大的种子则多用粉末或去皮种仁进行测定,并不能实现种子的无损检测。而牡丹种子尚无NIRS检测技术相关报道。
发明内容
针对本领域存在的问题,本发明的目的在于提供一种牡丹种子脂肪酸含量的无损检测方法。
实现本发明上述目的的具体技术方案为:
一种牡丹种子脂肪酸含量的无损检测方法,其特征在于快速测定、不损伤样品、不使用化学试剂,包括步骤:
步骤一,采收成熟牡丹种子60℃烘干作为样品。
步骤二,每份样品称取20g放入ANTARIS傅里叶近红外扫描仪(Thermo Nicolet Co.,USA)的自动旋转杯中,在4000~10000cm-1范围扫描64次。每份样品重复装填3次,取平均光谱值。
通常近红外测试仪器扫描32次,因为牡丹的种子较大,扫描64次更适宜。
步骤三,用气相色谱法测定每份样品的脂肪酸含量,即化学值,最后将光谱值与化学值建立数学模型,建立数学模型通常用TQAnalyst V7.2软件。
步骤四,将未知样品放入傅里叶近红外扫描仪的自动旋转杯中,在4000~10000cm-1范围扫描64次,每份样品重复装填3次,取平均光谱值,代入所建模型预测出相关脂肪酸含量。
其中,所述步骤一中,牡丹的材料选自栽培牡丹(P.suffruticosa)、凤丹牡丹(Paeonia ostii)、紫斑牡丹(P.rockii)、卵叶牡丹(P.qiui)、以及芍药(P.lactiflora)。基于品种之间、品种内个体之间的差异,可尽可能地广泛选择建模样本,使其能够包括主要栽培牡丹的种质类型,从而覆盖分析样品的脂肪酸分布范围,获得可靠的数学模型。
其中,所述步骤二测得近红外光谱值后,进行光谱基线校正和用马氏距离剔除异常点。
其中,所述步骤三气相色谱法包括步骤:
1)提取种子油脂:将牡丹种子去皮粉碎,放入索氏提取器中,以石油醚:乙酸乙酯体积比7:1回流提取6h,得淡黄色油状液体,烘干0.5h或敞口放置2h备用。
2)进行甲酯化:取牡丹籽油1ml,加入0.5mol/L氢氧化钾-甲醇溶液5ml,充分振荡后静置10min,加过量无水硫酸钠除水,离心2min,取上清液1ml进行气相检测。
3)气相色谱条件:色谱柱进样口温度250℃;检测口温度:280℃;初温80℃以5℃/min升温到230℃,保持15min;氢气:40ml/min;空气:300ml/min;进样量:1μl;分流比,30:1。
其中,所述步骤三中建立数学模型的脂肪酸包括软脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸。
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