一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法技术

一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法，它属于工业大麻植株大麻素含量分析技术领域。它要解决高效液相色谱测定方法进行大麻素含量测定存在检测步骤复杂和环境污染严重的问题。方法：一、获取工业大麻花叶粉末的近红外光谱数据及工业大麻花叶的实测大麻素含量数据；二、回归建模，得到工业大麻花叶中大麻素含量近红外预测模型；二、测量待检测工业大麻花叶粉末的近红外光谱曲线并代入模型中，得到待检测工业大麻花叶中的大麻素含量。本发明专利技术快速，准确，成本低，避免了乙腈污染；可同时鉴定总THC和总CBD的含量，结果准确可靠。实际检测过程中，操作人员简单培训即可操作，不需专业技术人员，适合推广应用。应用。应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法


[0001]本专利技术属于工业大麻植株大麻素含量分析
，具体涉及一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法。

技术介绍

[0002][0003]目前，从工业大麻中已鉴定出约500种化合物，其中最受关注的是具有萜烯酚化合物的大麻素，已知有100余种。在植物组织中，大麻素以酸性(羧化)形式生物合成。对大麻素研究较深入的为大麻二酚(CBD)，CBD具有较高的医药价值，在治疗癌症、癫痫、抑郁症、厌食症、帕金森等疑难病症上具有显著疗效。为量化新鲜植物材料中曾经存在的总THC含量和总CBD含量，其中总THC含量为四氢大麻粉碎(THCA)和THC二者的总含量，总CBD含量为大麻二酚酸(CBDA)和CBD的总含量。为培育低THC，或是THC含量为零的、高CBD的工业大麻品种，需要检测工业大麻生长的过程中总THC和CBD的含量。而传统大麻素含量的检测方法是基于高效液相色谱技术得到，而这种方法费时、费力、费钱，且操作步骤多，需要专业人员操作，不容易掌握操作方法，且误差控制比较困难，在工业大麻传统育种、引种过程中无法进行大规模、快速的检测和筛选。
[0004]近红外光谱分析技术利用950～1650nm的光波吸收含氢基团振动的倍频和合频，不同的基团和同一基团对近红外光的吸收波长有明显差别，因此近红外光谱可作为获取含氢基团的大分子物质信息的一种有效的载体。通过分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。近红外光谱具有测量速度快，灵敏度高，样品处理简单，可以同时测定多种组分等优点。
[0005]传统的大麻素含量测定采用高效液相色谱测定方法，该测定方法仪器设备昂贵、工作繁琐、样品处理复杂、需专业人士操作，且在测定过程中利用的乙腈溶液会对环境造成污染。因此，有必要研发一种更为简便、环保、快速的大麻素测定方法。目前，还有采用各种光谱检测仪器对大麻素含量进行测定，例如采用拉曼光谱仪检测，存在设备昂贵，技术要求高等问题，限制了其应用范围。近红外光谱仪具有技术要求低，简单培训即可操作，不需专业技术人员，检测成本不高等优点，但由于吸收较弱，检测灵敏度较低，限制了其应用，因此亟待开发一种灵敏度高且结果准确可靠的近红外光谱检测方法用于大麻素含量的测定，以进一步拓宽大麻素含量测定的方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的是为了解决采用高效液相色谱测定方法进行工业大麻花叶的大麻素含量测定存在检测步骤复杂和环境污染严重的问题，而提供一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法。
[0007]一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法，它按
以下步骤实现：
[0008]一、获取工业大麻花叶粉末的排除噪音干扰的近红外光谱数据，以及工业大麻花叶的大麻素含量数据；
[0009]二、利用上述两种数据进行回归建模，得到工业大麻花叶中大麻素含量近红外预测模型；
[0010]二、测量待检测工业大麻花叶粉末的近红外光谱曲线，然后代入上述工业大麻花叶中大麻素含量近红外预测模型中，得到待检测工业大麻花叶中的大麻素含量，完成所述检测方法。
[0011]进一步的，步骤一中所述工业大麻花叶粉末的排除噪音干扰的近红外光谱数据的获取：测量定标样品工业大麻花叶粉末的近红外光谱曲线，经预处理后剔除异常样品数据，获得工业大麻花叶粉末的排除噪音干扰的近红外光谱数据。
[0012]进一步的，所述定标样品的数量为100个；通过测量每个定标样品的近红外光谱曲线，得到多条近红外光谱曲线。
[0013]进一步的，所述近红外光谱曲线的采集条件为：使用近红外光谱分析仪，扫描范围950～1650nm，每个定标样品采集3次，3次重复，数据光谱收集速率100次/秒。
[0014]进一步的，所述近红外光谱分析仪为珀金埃尔默公司的波通DA7200型近红外光谱分析测定仪。
[0015]进一步的，所述预处理的方法为数学方法的单一或联合处理；所述数学方法为平滑处理、标准正态变量变换、去趋势校正和求导。
[0016]进一步的，步骤一中所述工业大麻花叶的大麻素含量数据的获取：利用高效液相色谱法实测定标样品工业大麻花叶的大麻素含量数据。
[0017]进一步的，所述定标样品的数量为100个。
[0018]进一步的，步骤二中所述回归建模的方法如下：
[0019]a、工业大麻花叶粉末的排除噪音干扰的近红外光谱数据与工业大麻花叶的大麻素含量数据，采用偏最小二乘法，建立多个大麻素含量近红外校正模型，并根据交叉验证标准偏差和交叉验证相关系数；
[0020]b、从上述多个大麻素含量近红外校正模型中选择交叉验证标准偏差最小、交叉验证相关系数最大的模型，即为工业大麻花叶中大麻素含量近红外预测模型。
[0021]本专利技术的有益效果：
[0022]1、本专利技术中基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法，检测方法快速，准确，简便，成本较低，鉴定工业大麻花叶中的总THC和总CBD的含量，结果准确可靠，而且还有效防止了高效液相色谱测定法产生中使用的乙腈对环境造成的污染。
[0023]2、本专利技术所述检测方法，建立模型后，后续实际检测过程中，操作人员经简单培训即可操作，不需专业技术人员，速度快，检测成本不高，适合推广应用。
[0024]本专利技术适用于工业大麻花叶中大麻素含量的快速检测。
附图说明
[0025]图1为实施例中100份工业大麻花叶粉末的近红外光谱扫描图；
[0026]图2为实施例中工业大麻花叶样品THC含量正态分布图；
[0027]图3为实施例中工业大麻花叶样品THCA含量正态分布图；
[0028]图4为实施例中工业大麻花叶样品CBD含量正态分布图；
[0029]图5为实施例中工业大麻花叶样品CBDA含量正态分布图；
[0030]图6为实施例中待检测样品CBDA含量的预测值与实测值的相关性的图，其中
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表示预测值，
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表示实验值，—表示预测值，
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表示实验值；
[0031]图7为实施例中待检测样品CBD含量的预测值与实测值的相关性的图，其中
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表示预测值，
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表示实验值，—表示预测值，
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表示实验值；
[0032]图8为实施例中待检测样品THCA含量的预测值与实测值的相关性的图，其中
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表示预测值，
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表示实验值，—表示预测值，
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表示实验值；
[0033]图9为实施例中待检测样品THC含量的预测值与实测值的相关性的图，其中
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表示预测值，
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表示实验值，—表示预测值，
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表示实验值。
具体实施方式
[0034]本专利技术技术方案不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法，其特征在于它按以下步骤实现：一、获取工业大麻花叶粉末的排除噪音干扰的近红外光谱数据，以及工业大麻花叶的大麻素含量数据；二、利用上述两种数据进行回归建模，得到工业大麻花叶中大麻素含量近红外预测模型；二、测量待检测工业大麻花叶粉末的近红外光谱曲线，然后代入上述工业大麻花叶中大麻素含量近红外预测模型中，得到待检测工业大麻花叶中的大麻素含量，完成所述检测方法。2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法，其特征在于步骤一中所述工业大麻花叶粉末的排除噪音干扰的近红外光谱数据的获取：测量定标样品工业大麻花叶粉末的近红外光谱曲线，经预处理后剔除异常样品数据，获得工业大麻花叶粉末的排除噪音干扰的近红外光谱数据。3.根据权利要求2所述的一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法，其特征在于所述定标样品的数量为100个；通过测量每个定标样品的近红外光谱曲线，得到多条近红外光谱曲线。4.根据权利要求2所述的一种基于近红外光谱分析技术快速检测工业大麻花叶中大麻素含量的方法，其特征在于所述近红外光谱曲线的采集条件为：使用近红外光谱分析仪，扫描范围950～1650nm，每个定标样品采集3次，3次重复，数据光谱收集速率100次/秒。5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐立郦，吴广文，袁红梅，程莉莉，刘丹丹，孙晶，胡莹莹，樊超，
申请(专利权)人：黑龙江省农业科学院经济作物研究所，
类型：发明
国别省市：