化学计量学算法在食用植物油质量研究中的应用

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不同类别的植物油因其化学成分的不同而具有不同的品质。在中国,原装进口的特级初榨橄榄油(EVOO)的价格比一般食用植物油的价格高出几倍甚至数十倍,使得平常百姓难以承担起如此昂贵的生活成本,因此寻找出与EVOO品质相当的植物油从而为人们提供更多的选择具有一定的实际意义。另外,为满足对植物油现场实时快速检测的需要,本文建立了基于拉曼光谱的食用植物油检测方法。本论文中,将植物油中的脂肪酸甲酯化后,采用GC/MS对脂肪酸甲酯(FAME)进行检测;分别采用NIST库结合等效链长值(ECL)和内标法对其进行定性和定量分析;接着采用主成分分析(PCA)和无监督的随机森林算法(RE)对定量数据进行聚类分析。结果表明RF比PCA具有更好的聚类效果,六类植物油各自聚为一类。同时,由聚类结果可知,茶油与EVOO的距离最为接近,因此从脂肪酸组分来看,茶油与EVOO最相似。除此之外,RF算法还提供了变量重要性评价,即可将每个变量对聚类模型的贡献程度进行排序,结果表明软脂酸、亚油酸、亚麻酸、硬脂酸、油酸对聚类模型的贡献最大,也就是说这五个成分是区分植物油的最重要的指标。本论文中,针对色谱方法定量测定脂肪酸成分所具有的价格昂贵、耗时和前处理复杂的缺点,采用拉曼光谱建立了对植物油中的单不饱和脂肪酸(MUFA)和多不饱和脂肪酸(PUFA)这两个指标的快速测定方法。将获得的光谱数据进行平滑、背景扣除和特征峰强度归一化处理后,采用偏最小二乘回归(PLS)与上述两个指标的相对含量建立校正模型。预测结果表明:植物油中的MUFA和PUFA与拉曼光谱具有很强的线性相关性。MUFA和PUFA的预测集相关系数(Q2)分别为0.9522和0.9944;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.2195和0.0673,均达到了定量测量的标准。因此,拉曼光谱法快速测定植物油中MUFA和PUFA这两个重要指标的方法是可行的。
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