一种基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法技术

本发明专利技术涉及一种基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法，包括以下步骤：配置含有不同浓度DHA的样品；利用近红外光谱仪分别测定样品的吸光度和透射比，得到红外光谱数据；对红外光谱数据进行选择，得到合适谱段；对选定的谱段进行平滑、基线校正，得到DHA红外光谱信息；利用气相色谱测定DHA含量的化学值；建立DHA红外光谱数据信息与其化学值的相关模型；将模型进行集成化设计，得到便于直接测定DHA样品含量的仪器设备；采用仪器设备对含有DHA的样品进行含量检测。上述技术方案中提供的基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法，能有效解决现有DHA测定方法繁琐复杂、时间长且会对生物类样品造成不可逆损伤的问题。间长且会对生物类样品造成不可逆损伤的问题。间长且会对生物类样品造成不可逆损伤的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法


[0001]本专利技术涉及DHA含量测定
，具体涉及一种基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法。

技术介绍

[0002]DHA，二十二碳六烯酸，俗称脑黄金。是一种对人体非常重要的多不饱和脂肪酸，属于Omega
‑
3不饱和脂肪酸家族中的重要成员。DHA是神经系统细胞生长及维持的一种主要元素，是大脑和视网膜的重要构成脂肪酸，在人体大脑皮层中含量高达20％，在眼睛视网膜中所占比例最大，约占50％；对婴儿智力和视力发育至关重要。
[0003]目前，公知的DHA测定方法是不同的产品(本身为油脂类产品除外)经氯仿
‑
甲醇法提取油脂，油脂(包括油脂类产品)经皂化、甲酯化后，利用气相色谱毛细管柱进行分离，用氢火焰离子化检测器检测，使用内标法定量。但是这种测定方法不仅程序繁琐、过程复杂，还会消耗大量的材料成本和时间，最重要的是还会对生物类样品造成不可逆的损伤。因此，亟需设计一种新的技术方案，以综合解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法，能有效解决现有DHA测定方法繁琐复杂、时间长且会对生物类样品造成不可逆损伤的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用了以下技术方案：
[0006]一种基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法，包括以下步骤：
[0007]步骤S1.配置不同浓度的DHA样品；
[0008]步骤S2.利用近红外光谱仪分别测定样品的吸光度和透射比，得到红外光谱数据；
[0009]步骤S3.对处理后的红外光谱数据进行趋势化处理，得到处理后的DHA红外光谱信息；
[0010]步骤S4.对处理的DHA红外光谱采用连续投影算法(SPA)得到特征波长900
‑
1700nm；
[0011]步骤S5.利用气相色谱测定DHA含量的化学值；
[0012]步骤S6.建立DHA红外光谱数据信息与其化学值的相关模型，并进行验证；
[0013]步骤S7.采用S6中得到的模型对含有DHA的样品进行含量检测。
[0014]其中，步骤S3是采用平滑、基线校正和去趋势化法对各组样品的光谱进行选择处理的。
[0015]其中，步骤S6中是采用Matlab中数据处理模块中的支持向量机(SVM)和高斯过程回归算法进行不断学习计算，得到效果最优的模型。
[0016]上述技术方案中提供的基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法，依托近红外光谱仪测定，省去了传统方法中提取、皂化、甲酯化等一系列操作步骤，在节省了大量人力物力的同时，还能保留样品的完整性。本专利技术的测定方法可以对不同物理状态样品
的DHA含量进行快速、无损、准确地测定，快速准确地测定样品中的DHA含量，且不会破坏样品的完整性和活性。
附图说明
[0017]图1为实施例1微藻液体样品两次原位测定的近红外谱图；
[0018]图2为实施例2中含DHA干粉样品两次原位测定的近红外谱图。
具体实施方式
[0019]为了使本专利技术的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本专利技术进行具体说明。应当理解，以下文字仅仅用以描述本专利技术的一种或几种具体的实施方式，并不对本专利技术具体请求的保护范围进行严格限定。
[0020]取定量的DHA于4ml离心管中，用正己烷进行梯度稀释，得到两组不同浓度的DHA样品液，在近红外光谱仪中，设置步长为0.5nm，波长选择900
‑
2500nm，进行测定，选取吸光度和透射比导出数据保存，为后续的测定DHA含量采集基础数据。
[0021]实施例1
[0022]取2mL大溪地金藻悬浮液样品(生物量浓度2.0g/L)，利用近红外光谱仪测定900
‑
2500nm波长吸光度；对波长谱段进行平滑、基线校正；采用去趋势化进行光谱处理，采用连续投影算法(SPA)对各组样品的光谱特征波长进行选择，即计算一个波长在其余波长上的投影，比较各波长相应的投影值，选择最大投影值对应的波长作为待选波长，多次循环比较后，选择出最优变量组。利用微藻悬浮液样品的DHA含量模型首先确定数据点为一个高斯过程的采样点.y(x)～N(μ(x)，k(x，x
′
))然后确定均值函数，设为0。其次确定协方差函数为高斯核函数，并进行修正。接下来根据后验概率确定预测点的表达式随后最大似然估计求解超参数随后最大似然估计求解超参数最后代入数据得出DHA含量，具体结果如下表所示。
[0023]实施例2
[0024]取50mg含DHA奶粉样品，利用近红外光谱仪测定900
‑
2500nm波长吸光度，选定的谱段进行平滑、基线校正，采用去趋势化法进行光谱处理，采用连续投影算法(SPA)对各组样品的光谱进行选择处理，得到DHA红外光谱信息利用模型得出DHA含量，具体结果如下表所示。
[0025]对比例1
[0026]取100mL大溪地金藻悬浮液样品，经过高速离心(5000RPM)5分钟，分离出固相产物，进行冷冻干燥，冻干后取藻粉20mg左右，藻粉称完后加转甲基化试剂2mL，混匀器上混匀10s。80℃水浴锅消解2.5小时，冷却后加0.1mol/L NaCl 1mL，混匀器混匀10s，加正己烷(含内标，内标浓度配制为0.4mg/mL)2mL，混匀器上混匀约2min，静置5
‑
10分钟，离心取上清液约1
‑
1.5mL于气相小瓶中。
[0027]随后进行气相色谱测定，条件设置如下：色谱仪配备FID检测器，和DB
‑
FFAP毛细管
柱(30m
×
0.25mm
×
0.25μm)；1μL进样量；1∶10分流比；450mL/min空气流速，45mL/min载气N2，40mL/min H2；250℃进样温度；300℃检测温度。炉温开始140℃保持2min，然后以10℃/min升至240℃，在240℃保持2min。用停留时间与标准DHA物质进行比对确定脂肪酸种类；DHA的浓度用标准曲线来确定，标准曲线是标准DHA的峰面积与浓度的对应关系，用内标物质(C8:0)校正得到。DHA的干重用DHA的浓度与提油溶液体积(2mL)相乘得到，结果如下表所示。
[0028]对比例2
[0029]取20mg左右含DHA奶粉，称完后加转甲基化试剂2mL，混匀器上混匀10s。80℃水浴锅消解2.5小时，冷却后加0.1mol/L NaCl 1mL，混匀器混匀10s，加正己烷(含内标，内标浓度配制为0.4mg/mL)2mL，混匀器上混匀约2min，静置5
‑
10分钟，离心取上清液约1
‑
1.5mL于气相小瓶中。
[0030]随后进行气相色谱测定，条件设置如下：色谱仪配备FID检测器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱技术的DHA含量原位无损测定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.配置含有不同浓度DHA的样品；步骤S2.利用近红外光谱仪分别测定样品的吸光度和透射比，得到红外光谱数据；步骤S3.对红外光谱数据进行去趋势化处理，得到DHA有效光谱数据；步骤S4.对处理后的DHA红外光谱采用连续投影算法得到特征谱段；步骤S5.利用气相色谱测定DHA含量的化学值；步骤S6.建立DHA红外光谱数据信息与其化学值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡昊，谢发之，余丽，吴邦磊，李百乐，黄梦雯，张楠，曾庆威，
申请(专利权)人：安徽建筑大学，
类型：发明
国别省市：