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摘要：以菠蘿原粉、芒果原粉和椰子原粉為原料，配制比例不同的菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉，測定其營養成分。采用偏最小二乘法建立近紅外和紅外光譜數據與菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中營養成分含量的模型。利用近紅外光譜數據建立的2種混合果粉中總糖、蛋白質、總酸、灰分含量的模型校正、交叉驗證、預測的相關系數都大于0.95；利用紅外光譜數據建立的2種混合果粉中總糖、蛋白質、總酸、灰分含量的模型校正、交叉驗證、預測的相關系數都大于0.80，且近紅外和紅外光譜所建模型的校正、交叉驗證、預測的均方根誤差都小于0.2。結果表明：近紅外光譜技術和紅外光譜技術用于菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中營養成分的快速檢測都是可行的，且利用近紅外光譜數據所建的模型更優，預測更準確。

關鍵詞：菠蘿椰子混合果粉；芒果椰子混合果粉；近紅外光譜；紅外光譜；營養成分

隨著社會經濟的快速發展，人們對營養品的消費量呈高速增長的態勢，而果粉相比較新鮮水果而言易于儲存和運輸，不易變質、方便攜帶，從而受到廣大群眾的喜愛。菠蘿、芒果和椰子均為海南的特產，其果粉的對外銷售量也在逐年增加。菠蘿中含有大量的碳水化和物和無機鹽等人體必需的營養物質。且菠蘿中含有獨特的“菠蘿蛋白酶”[1]，食用后在人體仍然可以保持一定的活性。芒果中富含“芒果苷”，具有抗癌、抗糖尿病等功效[2-3]。而椰子既是一種水果又是一種油料，其果肉中含有大量蛋白質、維生素和礦物質等[4-6]，且其可食用部分與不可食用部分均有很大的開發價值，是一種具有極高營養價值和經濟價值的熱帶作物。將水果加工成混合果粉食用不僅口感更好，且有利于營養的全面吸收。然而，運用傳統的化學方法檢測果粉營養成分，不僅耗時耗材，而且對環境不友好。目前，國內外研究人員運用光譜法檢測果蔬品質的研究已有報道[7-9]，但對于混合果粉營養成分的快速檢測方面的研究還較少。本次試驗采用菠蘿原粉、芒果原粉和椰子原粉為原料，將其按照一定梯度配比成菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉。采集近紅外光譜數據和紅外光譜數據，并用傳統化學方法測定計算出混合果粉中營養成分的含量[10-12]，結合化學計量學的方法建立相關模型[13]，旨在為快速無損檢測混合果粉中的營養成分提供理論依據。

1材料與方法

1.1材料與試劑

1.1.1試驗材料

菠蘿原粉、芒果原粉、椰子原粉：海南南派實業有限公司。

1.1.2試劑

濃硫酸、磷酸、鹽酸、氫氧化鈉、無水乙醇、95%乙醇、苯酚：國產分析純；考馬斯亮藍G-250(分析純)、葡萄糖標準品、牛血清蛋白標準品：美國Sigma公司。

1.2儀器與設備

SQ2119N多功能食品加工機：江蘇國際電子科技公司；DHG-9070電熱恒溫鼓風干燥箱：上海申賢恒溫設備廠；XO-5200DTS超聲波清洗儀：南京先歐儀器制造公司；TP-214電子天平：丹佛儀器公司；SX2-8-10馬弗爐：上海申賢恒溫設備廠；TU-1901雙束紫外可見分光光度計：北京普析通用儀器有限責任公司；HH-1數顯恒溫水浴鍋：江蘇智博瑞儀器制造有限公司；Sup-NIR-1520微型近紅外光譜儀：江蘇潤安光電科技有限公司；Nicolet6700智能傅里葉紅外光譜儀：美國ThermoScientific公司。

1.3方法

1.3.1混合果粉的配制

菠蘿椰子粉的配制：設計菠蘿原粉比例從2.5%～80%，梯度為2.5%與椰子原粉混合。按照比例將每個梯度的混合粉在多功能食品加工機中混合均勻，每個比例的樣品配制3份，每份樣品質量為30g，所獲樣品總數為96個，用于建立定量分析模型。芒果椰子粉的配制：參照菠蘿椰子粉配制的方法，得到96個芒果椰子粉樣品，用于建立定量分析模型。

1.3.2樣品中營養成分的測定

總糖含量的測定：采用苯酚-硫酸法，由于樣品和試驗環境等因素的影響對試驗方法進行了改進[14-16]。測定原理是利用硫酸將多糖水解為單糖后，由硫酸脫水后形成糠醛衍生物，之后與苯酚縮合形成棕黃色溶液做吸光度的測定。得到的數據與葡萄糖標準曲線進行對照計算出總糖含量。蛋白質含量的測定：利用Bradford法[17]，利用考馬斯亮藍G-250染料，在酸性溶液中與蛋白質結合，溶液的顏色也由棕黑色變為藍色，通過測定595nm處吸光度，根據標準曲線計算蛋白含量。總酸含量的測定：參照國標GB/T12456—2008采用酸堿滴定法，根據試驗環境的限制對測量方法稍做改變。稱取菠蘿粉和椰子粉各0.1g分別溶于50mL蒸餾水中，超聲提取60min后抽濾，所得濾液加25mL蒸餾水稀釋后加2滴酚酞指示劑，用0.010mol/mLNaOH溶液滴定至淺粉色，且半分鐘不褪色。記錄消耗的NaOH體積，根據消耗的NaOH體積計算酸的總量。灰分的測定：參照GB/T5009.4—2010采用高溫灼燒法，將2只坩堝在400℃下灼燒至恒重，在干燥皿中冷卻后準確稱量質量，放入3g樣品后，將坩堝在電熱板上小火加熱至樣品充分碳化至無煙，然后置于馬弗爐中，在550℃下高溫灼燒4h，待冷卻至200℃后取出，放入干燥皿中直至冷卻完全后準確稱量質量。灼燒前后的質量差值即為灰分的含量。

1.3.3光譜數據的采集

近紅外光譜數據的采集：分別將制備好的96個菠蘿椰子粉樣品和芒果椰子粉樣品依次進行近紅外光譜掃描，掃描采用SmartSpec-NIR近紅外光譜儀，波長掃描范圍為(900～1700)nm，分辨率范圍為10.53，掃描點數設置為228，之后對每個樣品進行紅外光譜掃描，保存光譜數據。紅外光譜數據的采集：分別將制備好的96個菠蘿椰子粉樣品和芒果椰子粉樣品與干燥的KBr充分研磨后壓片，紅外光譜儀掃描空白后，將壓好片的樣品放入設備中，采集光譜數據并保存，待后續數據處理。

1.3.4數據的處理

分別將菠蘿椰子粉樣品和芒果椰子粉樣品的化學測定值與光譜值對應，借助MATLAB中的SPXY算法將96組數據劃分為校正集(64組數據)和預測集(32組數據)。利用TheUnscrambler軟件建立定量模型并驗證所建模型[18-20]。

2結果與分析

2.1混合果粉中營養成分的測定結果與分析

分別是菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中總糖、蛋白質、總酸、灰分含量隨椰子原粉添加量的變化關系圖。由圖1可以看出，菠蘿椰子混合果粉中總糖和總酸的含量隨著椰子原粉配比的增加而減少，而蛋白質和灰分的含量隨之遞增。這是由于椰子原粉本身的總糖和總酸的含量比菠蘿原粉的少，所以在混合果粉中椰子原粉配比越多，混合果粉中總糖和總酸的含量就會越少，同理，蛋白質和灰分含量就會越多。芒果椰子粉混合果粉中總糖含量隨著椰子原粉配比的增加而減少，總酸、灰分和蛋白質的含量隨之增加。這是由于椰子原粉本身的總糖含量比芒果原粉的少，所以在混合果粉中椰子原粉配比越多，混合果粉中總糖含量就會越少，同理，總酸、灰分和蛋白質含量就會越多。且由圖1可以看出，蛋白質含量隨椰子原粉配比的增加變化很平緩，這也表明了芒果原粉和椰子原粉中的蛋白質含量相差并不大。

2.2混合果粉的光譜數據建模結果與分析

混合果粉的近紅外光譜數據建模與預測結果如表1所示。由表1可以看出，2種混合果粉的近紅外模型校正、交叉驗證、預測的相關系數R2C、R2CV、R2P均大于0.95，均方根誤差RMSEC、RMSECV、RMSEP均較小，結果表明，利用PLS建立的菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中總糖、蛋白質、總酸、灰分含量的模型優良，且測定值與模型預測值接近。因此，近紅外光譜技術可以用于菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中總糖、蛋白質、總酸、灰分含量的快速檢測。混合果粉的紅外光譜數據建模與預測結果如表2所示。由表2可以看出，2種混合果粉的紅外模型校正、交叉驗證、預測的相關系數R2C、R2CV、R2P均大于0.80，均方根誤差RMSEC、RMSECV、RMSEP均較小，結果表明，利用PLS建立的菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中總糖、蛋白質、總酸、灰分含量的模型較好，且測定值與模型預測值較為接近。因此，利用紅外光譜技術快速檢測菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中總糖、蛋白質、總酸、灰分含量是可行的。綜上分析，利用近紅外光譜技術和紅外光譜技術均可實現菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉中營養成分的快速檢測。結合表1和表2分析可知，利用近紅外光譜數據所建立的模型校正、交叉驗證、預測的相關系數R2C、R2CV、R2P更大，且均方根誤差小，因此，對于2種混合果粉的快速檢測近紅外光譜技術明顯優于紅外光譜技術。

3結論

本試驗分別用近紅外光譜技術和紅外光譜技術采集不同配比的菠蘿椰子混合果粉和芒果椰子混合果粉的光譜數據，結合化學測定的營養成分(總糖、蛋白質、總酸、灰分)的含量，利用PLS建模并進行預測，主要通過對模型校正、交叉驗證和預測的相關系數及均方根誤差的評價，判斷模型的優劣，研究探討了近紅外光譜技術和紅外光譜技術對于2種混合果粉中營養成分快速檢測的可行性。結果表明：用近紅外光譜技術和紅外光譜技術檢測這2種混合果粉中營養成分的方法是完全可行的。且近紅外光譜技術對于快速檢測這2種混合果粉中的營養成分含量存在明顯優勢，其模型的校正、交叉驗證和預測的相關系數更接近于1，說明利用近紅外光譜數據結合化學測定的營養成分建立的模型更優，且其預測值也更準確。試驗使用的便攜式近紅外光譜儀使試驗更加便捷，不僅節省了試驗成本，而且為果粉中營養成分的實時在線監測奠定了基礎。

作者：張曉青1；馬金爽1；閆瑞昕1；劉紅1,2 單位：1.海南師范大學化學與化工學院，2.海南南派實業有限公司