[发明专利]一种基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法

说明书

本发明提供了一种基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，属于营养物质检测技术领域。本发明提供的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法克服了现有技术中甘薯茎尖总酚测定方法复杂费时的问题，检测快速简便且结果准确，有利于快速分析甘薯茎尖营养成分，为甘薯种质资源评估提供了重要手段，具有良好的应用前景。本发明得到的模型对验证集数据的测定值与预测值的相关系数为0.9728，标准偏差为0.0702，说明本发明的模型准确性较高。

技术领域

本发明涉及营养物质检测技术领域，尤其涉及一种基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法。

背景技术

研究表明，果蔬的生理功能与其含有丰富的酚类物质息息相关。酚类化合物具有广泛的化学和生物学特性，并且具有较高的羟基活性，清除自由基的能力达85％以上。

因此，总酚含量对于果蔬类产品来说，是一个较为重要的营养指标。

目前测定总酚含量的方法主要是Folin-Ciocalteu比色法等化学方法，不仅步骤繁琐、费时，还会造成较高成本，并不便利。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，解决现有技术中甘薯茎尖总酚测定方法复杂费时的问题。

为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：

本发明提供了一种基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，包括以下步骤：

测定甘薯茎尖样品的近红外光谱曲线；

采用化学法测定甘薯茎尖样品的总酚含量；

对得到的近红外光谱曲线进行预处理；

将预处理后的近红外光谱曲线分为校正集数据和验证集数据；

利用甘薯茎尖样品的总酚含量和所述校正集数据构建回归模型，得到近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型；

利用所述验证集数据评价近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型的准确性；

采集待测甘薯茎尖样品的近红外光谱曲线，带入近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型，得到待测甘薯茎尖样品的总酚含量结果。

优选的，所述化学法为Folin-Ciocalteu比色法。

优选的，所述甘薯茎尖样品的数量为110个以上；

通过测量每一个甘薯样品的近红外光谱曲线，得到多条近红外光谱曲线。

优选的，所述近红外光谱曲线的采集条件为：波长范围4000～10000cm^-1，分辨率为8cm^-1，波数精度为±0.02cm^-1，单个样品光谱采集次数为64次，得到单个样品的平均光谱。

优选的，所述预处理包括去趋势化处理和1,4,4,1导数处理。

优选的，所述构建回归模型包括以下步骤：

采用MPLS改进偏最小二乘法建立多个近红外甘薯茎尖总酚含量校正模型，并采用相关系数和校正集标准偏差进行评价，获得最优的近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型。

优选的，所述获得最优的近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型包括以下步骤：从所述多个近红外甘薯茎尖总酚含量校正模型中选择校正集标准偏差最小、相关系数最大的模型，即为最优的近红外甘薯茎尖总酚含量预测模型。

本发明的技术效果和优点：

本发明提供的基于近红外光谱法测定甘薯茎尖总酚的方法，检测快速简便且结果准确，有利于快速分析甘薯茎尖营养成分，为甘薯种质资源评估提供了重要手段，具有良好的应用前景。

具体实施方式