[发明专利]高分辨质谱技术结合模式识别的橄榄油等级快速鉴定方法

说明书

本发明公开了一种橄榄油等级鉴定随机森林模型的建立方法，包括如下步骤：步骤一、设置训练集橄榄油样品和QC样品；步骤二、采集橄榄油样品和QC样品的一级质谱信息，经化合物提取获得化合物信息表，基于QC样品对数据进行标准化处理，获得橄榄油样品的质谱数据矩阵；步骤三、采用Welch T检验和差异倍数筛选显著差异化合物作为特征变量，并利用R语言random Forest包建立基于特征变量的橄榄油等级鉴定随机森林模型。本发明还公开了一种基于高分辨质谱技术结合模式识别分析的橄榄油等级快速鉴定方法，能够基于橄榄油等级鉴定随机森林模型进行橄榄油等级鉴定，具有准确性高、操作简便、快速区分不同工艺等级的橄榄油的特点。

技术领域

本发明属于橄榄油等级鉴定技术领域，涉及一种高分辨质谱技术结合模式识别分析鉴定橄榄油等级的方法。更具体的说，是关于一种基于LC-ESI-Q-TOF技术结合随机森林模型的橄榄油等级快速鉴定方法。

背景技术

橄榄油是以油橄榄树(Olea europeaea L)的果实为原料制取的油脂，主要产自地中海，在中国的消费历史非常短，国内的橄榄油市场并不规范，橄榄油质量参差不齐。根据加工工艺不同，进口橄榄油的等级可划分为初榨橄榄油、精炼橄榄油和精炼油橄榄果渣油三大类。其中初榨橄榄油，特别是特级初榨橄榄油是橄榄油的顶级产品，往往是掺假行为重灾区。目前橄榄油的掺伪模式主要分为两种：一种是在高价橄榄油中掺入其他低价植物油(如，榛子油、葵花籽油、花生油、菜籽油、大豆油等)，可通过测定橄榄油特有的且其他种类的植物油没有的某些指标，或是测定一些橄榄油与其他植物油含量差距较大的指标进行掺伪判定，例如角鲨烯、甾醇烯、生育酚、脂肪酸组成等；而另一种则是将低级别的橄榄油，如精炼橄榄油和精炼油橄榄果渣油添加到特级初榨橄榄油中，由于各等级橄榄油的主要成分类似，这种掺假行为往往难以通过单一的指标测定被发现。当前对橄榄油等级真实性鉴定的检测方法主要包括滴定法、气相色谱法、液相色谱法。这些方法相对比较成熟，稳定性好，灵敏度高，但检测的指标单一，往往需要多个特征指标综合判断，且不同橄榄油各组分的组成和含量受橄榄树品种、地理环境、储存条件、加工方式等多种因素的影响很大，已有特征指标也很难对橄榄油进行准确的质量分级。

安捷伦MassHunter Profinder软件是一款质谱和色谱特征提取软件，采用MFE特征提取算法，也支持用户使用手动积分工具进行提取结果验证，能够从大量复杂的数据集中提取满足一定条件的化合物，生成包括分子量、保留时间、m/z和丰度的化合物完整列表，获得可靠的化合物信息。

随机森林是利用大量决策树对样本进行训练并预测的一种分类器，构建N棵具有分类功能的决策树(构造森林)，以分类投票次数结果作为判别结果输出，算法随机选择特征子集，不仅能够处理高纬度数据，还能够在噪音较大或训练集有限的情况下避免过拟合。

发明内容

本发明的第一个目的在于提供一种橄榄油等级鉴定随机森林模型的建立方法。本发明的第二个目的在于提供一种橄榄油等级鉴定随机森林模型，该模型基于品种丰富、来源可靠、确定等级属性的训练集样品建立，能够广泛适用于各产地、各品牌、各工艺的橄榄油等级鉴定。本发明的第三个目的在于提供一种基于高分辨质谱技术结合模式识别分析的橄榄油等级快速鉴定方法，可用于未知橄榄油样品的等级鉴定，具有鉴别正确率高、操作简单、鉴别快速等特点，以解决橄榄油因产地、批次等非工艺因素造成的个体差异较大而难以分级的问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

作为本发明的第一个方面，一种橄榄油等级鉴定随机森林模型的建立方法，包括如下步骤：

步骤一、设置训练集样本和质量控制(QC)样品

以若干已知等级属性的橄榄油样品作为训练集样本，以训练集样本等比例混合配制成QC样品；QC样品的设置，可以保证后续每批待测样品都有相同的QC样品用于数据校正，从而消除实际应用中不同批次间样品的误差；