[发明专利]一种沉香四醇含量的预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种沉香四醇含量的预测方法，具体涉及利用近红外光谱技术和化学计量学建立沉香四醇含量模型，进而预测沉香四醇含量的方法。

背景技术

国产沉香(以下简称为沉香)是瑞香科白木香属白木香植物(Aquilaria sinensis(Lour.)Gilg)在受到外界真菌侵害后产生的含有树脂的木材，常被称为“木中钻石”。对沉香真假的鉴别与价值鉴定是指导沉香种植的重要依据，也是沉香资源合理利用的必要保证，决定着沉香林业资源的发展前景，故对沉香的鉴定及价值评价是十分必要的。

然而，目前沉香的鉴定检测手段存在以下问题：1)、检测技术复杂，需要预处理，检测周期长的问题；2)、部分检测技术只能定性判定沉香的属、种，难以判别沉香活性成分的含量(定量)，即难以进一步判断其价值的高低；3)、现有的定量检测技术对样品损失、损耗较大。正因如此，提出一种可对沉香品质(有效用用成分定量分析)进行快速鉴别的方法是十分重要的。

发明内容

为了克服上述技术问题，本发明提供一种沉香四醇含量的预测方法，通过采集沉香的近红外光谱信息，结合化学计量学建立了沉香四醇含量的数学预测模型，从而实现对沉香品质的快速鉴别。

为达到上述目的，本发明具体采用如下技术方案。

一种沉香四醇含量的预测方法，包括以下步骤：

(1)将待测沉香样品处理成木粉，干燥至绝干状态；

(2)采集绝干的沉香木粉的近红外光谱信息，并进行预处理；

(3)将预处理后的近红外光谱信息代入沉香四醇含量的数学定量模型，得到沉香中沉香四醇含量的预测值。

其中，步骤(1)中，木粉可制成为60-70目，便于检测。

步骤(1)中，所述干燥的温度以使木粉绝干为宜，如103±5℃。干燥的设备可选取电鼓风式烘干箱。

步骤(1)中，所述沉香优选产自广西。

步骤(2)中，所述近红外光谱信息的采集使用德国布鲁克带有RT-PbS检测器，内置镀金漫反射积分球的MPA型傅立叶变换近红外光谱仪。

步骤(2)中，所述近红外光谱信息的预处理方法包括：一阶导(first derivative)、二阶导(second derivative)、多元散射校正(multiple scatter correction)、矢量归一化(standard normal vector,SNV)及卷积平滑处理(Savitzky-Golay smoothing)等中的一种或几种。

优选地，所述近红外光谱信息的预处理方法为：利用OPUS软件对沉香木粉的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理；

选取谱区范围，最优波段为6102-4598cm^-1(1639-2175nm)，9-17点平滑处理，3-10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法；进一步优选地，为17点平滑处理，10个主成分数。在此条件下，可减弱仪器或者样品带来的基线漂移或者噪声过大的影响，避免因选取多余的波段导致的预测误差，提高预测准确度。

步骤(3)中，所述数学定量模型的建立方法如下：

S1、将待测沉香样品处理成木粉，干燥至绝干状态一分为二，待用；

S2、利用GCMS或HPLC测定样品的沉香四醇含量，得到样品的定量分析数据；

S3、采集样品的近红外光谱信息并进行预处理；利用化学计量学将多组分化合物的组分信息与预处理后的近红外光谱谱图反映的化合物组分信息结合，并抽出为特征性光谱信息；

S4、将样品的特征性光谱信息与定量分析数据进行联立，得到沉香四醇含量预测模型。

其中，所述步骤S1中，沉香样品数目不小于40个，优选个数为50～100个。

所述步骤S2中，采用热浸法抽提沉香木粉，所得沉香抽提物经微孔滤膜滤过，利用HPLC测定沉香抽提物中沉香四醇的含量；