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中国精品科技期刊2020

基于拉曼光谱技术的山茶油不饱和度快速评价方法

马静静, 田春, 陈江琳, 李家伟, 张运斌, 侯如燕, 金龙

马静静,田春,陈江琳,等. 基于拉曼光谱技术的山茶油不饱和度快速评价方法[J]. 食品工业科技,2024,45(11):205−212. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2023060306.
引用本文: 马静静,田春,陈江琳,等. 基于拉曼光谱技术的山茶油不饱和度快速评价方法[J]. 食品工业科技,2024,45(11):205−212. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2023060306.
MA Jingjing, TIAN Chun, CHEN Jianglin, et al. A Rapid Evaluation Method for Unsaturation of Camellia Oil Based on Raman Spectroscopy Technology[J]. Science and Technology of Food Industry, 2024, 45(11): 205−212. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2023060306.
Citation: MA Jingjing, TIAN Chun, CHEN Jianglin, et al. A Rapid Evaluation Method for Unsaturation of Camellia Oil Based on Raman Spectroscopy Technology[J]. Science and Technology of Food Industry, 2024, 45(11): 205−212. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2023060306.

基于拉曼光谱技术的山茶油不饱和度快速评价方法

基金项目: 安徽省高校优秀科研团队(2022AH010055);安徽省高等学校科学研究重大专项(2022AH040128)。
详细信息
    作者简介:

    马静静(1998−),女,硕士研究生,研究方向:食品品质分析与检测,E-mail:3116069930@qq.com

    通讯作者:

    侯如燕(1969−),女,博士,教授,研究方向:食品质量安全与天然产物研发,E-mail:hry@ahau.edu.cn

  • 中图分类号: TS255.1+9

A Rapid Evaluation Method for Unsaturation of Camellia Oil Based on Raman Spectroscopy Technology

  • 摘要: 为评价不同品种山茶油不饱和程度,有必要建立一种窄碘值范围(碘值差异小于10)的快速评价方法。本文以39组山茶油样品,10组市售油脂为研究对象,建立了一种基于线性回归、梯度下降法的高分辨拉曼光谱油脂碘值快速定量预测模型。采集不同饱和度的油脂样品在785 nm的拉曼谱图,采用平滑算法最小二乘平滑滤波(Savitzky-Golay)、多项式拟合和去卷积算法洛伦兹(Lorentzian)处理谱图信息。以筛选出的两个拉曼特征峰(1656 cm−1和1440 cm−1)的峰强比值(I1656/1440)作为不饱和度评价指标,结合传统滴定法测得的碘值数据进行相关性分析,所建定量模型测试集的决定系数(R2)>0.82,均方误差(MSE)<0.73,均方根误差(RMSE)<0.85,可准确、快速地评价山茶油等油脂的不饱和度。
    Abstract: To evaluate the degree of unsaturation of different varieties of Camellia oil, it was necessary to establish a rapid evaluation method with a narrow iodine value range (iodine value difference less than 10). In this study, a rapid quantitative prediction model for iodine value of oil in high-resolution Raman spectroscopy based on linear regression and gradient descent method was established. The Raman signals (785 nm) about 39 group of Camellia oil samples and 10 group of commercially oils were firstly collected. Then, the intensity ratio of peaks of 1656 cm−1 and 1440 cm−1 (I1656/1440) were selected through smoothing algorithm least squares smoothing filter (Savitzky-Golay), polynomial fitting and deconvolution algorithm Lorentzian. A credible model was obtained through correlation analysis with the iodine value of corresponding oil samples. The coefficient of determination (R2) of the test set of the constructed quantitative model was >0.82, the mean square error (MSE) was <0.73 and the root mean square error (RMSE) was <0.85. This quantitative model of edible oil iodine value can accurately and efficiently predict the unsaturation degree of Camellia oil, etc.
  • 油茶是山茶科山茶属的常绿灌木或小乔木[1],广泛分布于中国、日本、东南亚等国家和地区[2]。山茶油是从山茶籽中提取的一种优质油脂[3],由于脂肪酸组成与橄榄油相似,又被称为“东方橄榄油”[4]。山茶油与普通食用油如大豆油、菜籽油、玉米油和葵花籽油相比,油酸含量高(占脂肪酸组成的70%~86%),油酸已被证实可降低血液中的低密度脂蛋白胆固醇、总胆固醇和血糖指数,有益于人们的健康[57],不同品种的山茶籽中油酸含量存在差异。山茶油在《本草纲目》中首次被记载为药用油[8],目前被联合国粮农组织(FAO)推荐为健康食用油[9]

    根据双键个数的不同,脂肪酸被分为单不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸两种[10]。在食物脂肪中,单不饱和脂肪酸有油酸等,多不饱和脂肪酸有亚油酸、亚麻酸、花生四烯酸等[11]。由于不饱和脂肪酸具有维持细胞的正常生理功能,促进生长发育[1213],降低心脑血管疾病的发病率[14],调节免疫[15],抗炎[16]和抗癌[17]等作用,所以油脂的不饱和程度与油脂的营养健康特性及相关产品的氧化速度直接相关。在油脂行业中通常用100 g油脂中所能吸收的碘的克数来表示油脂的不饱和程度[18],传统的碘值测定方法是依据GBT5532-2008[19]滴定法,存在样品前处理步骤多、耗时长、试剂用量大等问题。

    为了克服碘值测定方法的局限性,研究者探索利用近红外光谱和拉曼光谱技术测定油脂的主要化学组成[2021]。然而,近红外光谱对样品的水分和测试环境的湿度敏感[22],影响方法的准确度和精密度。拉曼光谱对水分不敏感,且具有快速无损的分析特点[23],拉曼光谱技术在食用油定性鉴定和掺伪方法应用较多[2426]。Dyminska等[27]研究了宽碘值范围(84.6~212.1)内油脂的拉曼光谱与其碘值的线性相关性,然而,当模型应用于较窄的范围时,其准确性和可行性可能变得不稳定,有必要建立一种窄碘值范围(碘值差异小于10)的快速预测模型,以期实现相似油脂的不饱和程度的评估。本文以39种山茶油和10种市售油脂为研究对象,以期建立一种基于拉曼光谱技术快速定量油脂碘值的新方法,可快速有效地区分不同品种的山茶籽生产的山茶油的不饱和度。

    三个系列(丙辰、长林、黄山)的39个品种山茶籽(各400 g鲜果) 采自安徽省黄山市林科院油茶品种园,品种信息由黄山市林业科学研究所提供,丙辰系列有18个品种,分别为丙辰(1号、2号、7号、8号、10号、13号、14号、16号、19号、20号、21号、22号、23号、24号、28号、30号、31号、32号),长林系列有13个品种,分别为长林(4号、18号、20号、21号、23号、27号、40号、51号、53号、55号、56号、166号、180号),黄山系列有8个品种,分别为黄山(1号、2号、3号、4号、5号、6号、7号、8号);其余油脂 均购自大型商超;正己烷(色谱纯)、碘化钾(99%) 上海易恩化学试剂有限公司;十八碳烯酸甘油三酯、十八碳二烯酸甘油三酯、十八碳三烯酸甘油三酯 标准品,上海阿拉丁生化科技股份有限公司;可溶性淀粉、硫代硫酸钠 分析纯,国药集团化学试剂有限公司;环己烷、冰乙酸 色谱纯,上海麦克林生化科技股份有限公司;韦氏试剂 天津市科密欧化学试剂有限公司;无水乙醇 分析纯,无锡市展望化工试剂有限公司;所有试验用水均为超纯水。

    LabRAM HR Evolution高分辨拉曼光谱仪 法国HORIBA Jobin Yvon S.A.S 公司;3-18KS台式高速冷冻离心机 北京博劢行仪器有限公司;D02家用榨油机 东都宝电器科技有限公司;DHG-9202·3A电热恒温干燥箱 上海三发科技仪器有限公司;AB104-N电子天平 梅特勒-托利多中国有限公司;Q-254石英比色皿 宜兴晶科光学仪器有限公司;MS 3 digital圆周振荡器 艾卡(广州)仪器设备有限公司。

    将油茶果清理干净,风干后脱壳,采用榨油机设置50 ℃进行冷榨得到毛油,8000 r/min离心15 min得到纯净山茶油样品,每个山茶油样品设置4组平行。

    将十八碳烯酸甘油三酯和正己烷按照不同质量分数混合均匀,三油酸甘油酯的质量分数为100%、95%、90%、85%、80%、75%、70%、65%和60%,对应正己烷的质量分数分别为0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%。

    参照国标GB/T 5532-2008,取0.2 g样品油,将其溶解在20 mL的环己烷和冰醋酸混合物(混合比例为1:1 v/v)中,测定碘值(IV)。然后,加入25 mL韦氏试剂溶液,在黑暗中放置1 h,在该溶液中加入20 mL KI溶液和150 mL蒸馏水,用标定过的硫代硫酸钠标准溶液滴定至碘的黄色溶液接近消失,加几滴淀粉溶液继续滴定,一边滴定一边用力摇动锥形瓶,直到蓝色刚好消失。

    将油样倒入石英比色皿体积的2/3处,利用高分辨拉曼光谱仪785 nm激光器,采集39组山茶油、10组市售油脂、不同饱和程度标准品以及以不同比例混合的正己烷和十八碳烯酸甘油三酯的拉曼光谱图,采集时间:5 s,采集次数:2次,激光功率:100%,采集范围:700~3200 cm−1,每个油样采集10个点。

    为了减少噪音、样品荧光背景等外界因素的干扰,首先,用Savitzky-Golay算法对拉曼光谱进行平滑处理;然后,采用LabSpec6 softwareTM(Horiba Jobin Yvon)中多项式和线性拟合校正受样品荧光背景干扰的光谱基线;为了克服拉曼信息的重叠,采用洛伦兹去卷积算法提取与脂肪酸相关的独立峰的拉曼信息[28]

    拉曼信号通常容易受到不可预料的外部因素影响,例如入射激光的散射、自体荧光、样品的致密性和精细度等[29],因此,在进行定量分析前通常需要合适的内标物来归一化。本研究选取了3个与不饱和碳碳双键相关的拉曼特征峰(1265、1656、3007 cm−1)进行分析,为了筛选最佳内标峰,分别使用1303、1440和2854 cm−1作为归一化不饱和脂肪酸相关峰的候选峰[30]

    利用Matlab软件进行数据分析。采用线性回归(Linear Regression)、梯度下降法(Gradient Descent)构建山茶油不饱和度定量预测模型,随机分离70%的数据作为训练集,30%作为测试集,通过计算决定系数(R2[31]、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)[3233]对模型的性能进行了统计分析。在这项研究中,R2t、MSEt、RMSEt、MAEt、MAPEt被用作训练过程中的模型评估指标。试验过程中采用R2p、MSEp、RMSEp、MAEp和MAPEp作为模型评价指标。

    为了提取不饱和脂肪酸相关峰和内标峰候选物的拉曼信息,在去卷积之前需要平滑和基线校正。本研究采用Savitzky-Golay算法、多项式和线性拟合对拉曼光谱进行处理。如图1(a)中所示,在平滑和基线校正之后,拉曼光谱适合于提取与不饱和脂肪酸相关的拉曼信息。如图1(b)、(c)中所示进行洛伦兹去卷积,拟合曲线与去卷积前的光谱匹配良好,R2分别为0.99和0.97。通过平滑、基线校正和去卷积处理,分别计算了各种油脂拉曼光谱中各峰的拉曼强度。每个峰相对应的分子/基团及其振动模式如表1所示。

    图  1  拉曼光谱的预处理(a)和拉曼图谱的去卷积(b、c)
    Figure  1.  Preprocessing of Raman spectra (a) and deconvolution of Raman spectra (b, c)
    表  1  不饱和度定量预测模型中不饱和脂肪酸相关拉曼峰的归属
    Table  1.  Attribution of unsaturated fatty acid-related Raman peaks in the quantitative unsaturation prediction model
    波数(cm−1分子/基团振动模式
    970trans(RHC=CHR)C=C弯曲振动
    1080-(CH2n-C-C伸缩振动
    1265cis(RHC=CHR)=C-H的剪式振动
    1303-CH2C-H蜷曲振动
    1440-CH2C-H剪式振动
    1656cis(RHC=CHR)C=C伸缩振动
    1746RC=OORC=O伸缩振动
    2854-CH2C-H对称伸缩振动
    2887-CH3C-H对称伸缩振动
    2929-CH2C-H反对称伸缩振动
    3007cis(RHC=CHR)=C-H的对称伸缩振动
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    在食用油的拉曼谱图中,各谱峰代表其组分的官能团信息:970 cm–1是trans(RHC=CHR)的C=C弯曲振动峰;1080 cm–1谱峰是-(CH2n-基团的C-C伸缩振动峰;1656 cm–1和1265 cm–1谱峰是cis(RHC=CHR)的C=C伸缩振动峰和=C-H的剪式振动峰;1440 cm–1和1303 cm–1分别对应-CH2基团C-H剪式振动和蜷曲振动;1746 cm–1谱峰是RC=OOR基团的C=O伸缩振动峰;2929 cm–1和2854 cm–1谱峰是-CH2基团里C-H反对称伸缩振动峰和对称伸缩振动峰;2887 cm–1谱峰是-CH3基团的C-H对称伸缩振动峰;3007 cm–1谱峰是cis(RHC=CHR)基团里=C-H的对称伸缩振动峰[34],这些谱峰是食用油拉曼光谱的共同特征。

    为了减少样品粗糙度、自发荧光和其他干扰因素对拉曼信号质量的影响,在定量分析之前,通常需要预设内标峰以标准化拉曼光谱,图2(a)中显示了不同饱和程度标准品的拉曼光谱,从下到上依次为十八碳烯酸甘油三酯、十八碳二烯酸甘油三酯和十八碳三烯酸甘油三酯,可以看出与C-H键振动的相关峰,如1303、1440以及2854 cm−1处的拉曼振动峰,峰强基本无变化,这3处的拉曼振动峰均归属于-CH2上C-H的振动,相较于不饱和双键更加稳定。因此,可以选择这3个拉曼振动峰作为候选的内标峰来数字化与不饱和脂肪酸相关的拉曼信号。除此之外,1265、1656和3007 cm−1处的峰强呈现出递增的趋势,这3处的拉曼振动峰均与不饱和C=C的振动相关,因此可以作为表征油脂不饱和度的特征峰。

    图  2  标准品(a)、正己烷(b)和不同饱和程度油脂(c)的拉曼光谱
    Figure  2.  Raman spectral of standards (a), n-hexaneand (b) and oils with different saturation degrees (c)

    图2(b)中显示了正己烷和十八碳烯酸甘油三酯的拉曼光谱,可以观察到在1265、1656、3007 cm−1处正己烷未出峰,说明了正己烷的拉曼谱图中不存在C=C相关基团振动,而正己烷与十八碳烯酸甘油三酯均含有1303、1440、2854 cm−1等与C-H键振动的相关峰,因此可以将这3个峰定为归一化拉曼信息的内标峰,1265、1656、3007 cm−1处的峰定为与不饱和C=C相关的特征峰。

    为比较不饱和度定量预测模型在不同碘值范围油脂的适用性与准确性,采用相同方法采集了10组不同市售油脂的拉曼光谱,选取700~2000 cm−1范围内的光谱并显示在图2(c)中,可以发现不同油脂在1265与1656 cm−1处的峰强均存在差异,强度由低到高依次是:椰子油、猪油、橄榄油、茶油、菜籽油、玉米油、大豆油、葵花籽油、香榧籽油、鱼油。

    图3显示了不同质量分数的正己烷与十八碳烯酸甘油三酯混合溶液的拉曼特征峰比值的线性关系。将1303、1440、2854 cm−1的3个峰分别作为内标峰,对1265、1656、3007 cm−1处的3个与不饱和C=C相关的特征峰进行归一化处理,得到如图3所示的线性关系,从图3中可以发现,以1656 cm−1处特征峰分析的三组线性关系R2值最高,1265 cm−1处的次之,3007 cm−1处特征峰峰值的线性关系最差。这9组线性关系中,以1656 cm−1处峰值做分子,1440 cm−1处峰值做分母的比值线性关系最好,R2值为0.986,这充分说明以1656 cm−1处的峰值来数字化与不饱和脂肪酸相关的拉曼信号,以1440 cm−1处的峰值作为内标归一化拉曼光谱具有较好的预测油脂不饱和程度的作用。

    图  3  不同质量分数正己烷与十八碳烯酸甘油三酯混合溶液的拉曼特征峰比值的线性关系
    Figure  3.  Linear relationship between Raman characteristic peak ratios of mixed solutions of n-hexane and octadecenoic acid triglycerides with different mass fractions

    通过湿化学法测定的39个品种山茶油的碘值如图4(a)、(b)、(c)所示,其平均碘值范围为80.19~88.51,碘值介于83~86之间的样品占总数的69.2%,低于83的样品占总数的15.4%,高于86的样品占总数的15.4%。其中长林56号品种的碘值最高,为88.51,这表明其在39种山茶油中不饱和程度最高,丙辰7号品种在39种山茶油中不饱和程度最低,碘值为80.19。10种市售油脂的碘值如图4(d)所示,其平均碘值范围为9.64~174.17,碘值从低到高依次为椰子油、猪油、橄榄油、茶油、菜籽油、玉米油、大豆油、葵花籽油、香榧籽油、鱼油,这与图2(c)拉曼谱图中1265、1656 cm−1处峰强的趋势相同。其中,椰子油的不饱和程度最低,碘值为9.64,鱼油的碘值最高,为174.17,不饱和程度最高。

    图  4  不同品种山茶油的碘值
    注:a:丙辰;b:长林;c:黄山;d:不同市售油脂的碘值。
    Figure  4.  Iodine value of different varieties of Camellia oil

    碘值的回归模型在宽碘值范围内(9.64~174.17)与拉曼信息具有良好的相关性,如图5(a)所示,R2可达到0.984,略高于Dyminska等[27]在宽碘值范围基于2853 cm−1(I1655/2853)相对拉曼强度的碘值估算策略(R2=0.976)。为了验证窄碘值范围内(80.19~88.51)的碘值预测模型是否可以基于来自光谱的拉曼信息开发,对39组山茶油样品的拉曼信息与碘值信息进行分析,在图5(b)中可以观察到拉曼信息与碘值量化的相关性。在这些情况下,通过传统滴定法测定的碘值被设置为响应变量,并且I1656/1440被设置为预测变量,将拉曼峰强度的比值分别相对于测定的碘值作图。宽碘值范围和窄碘值范围的相关方程分别是:碘值=13.66+103.43I1656/1440;碘值=12.105+105.97I1656/1440(I1656/1440是1656 cm−1与1440 cm−1处的峰强比值)。

    图  5  拉曼信息与碘值的线性回归和预测碘值与真实碘值之间的相关性
    注:a:宽碘值范围内拉曼信息与碘值的线性回归;b:窄碘值范围内拉曼信息与碘值的线性回归;c:宽碘值范围内预测碘值与真实碘值之间的相关性;d:窄碘值范围内预测碘值与真实碘值之间的相关性。
    Figure  5.  Linear regression between Raman information and iodine value, and correlation between predicted iodine values and true iodine values

    将所有油样(39组山茶油样本和10组市售油脂共196个油样)按照7:3的比例划分成训练集和测试集,使用线性回归、梯度下降法构建宽碘值范围的不饱和度定量预测模型。此外,将156个山茶油样本分成两个子集:训练集(n=109)、测试集(n=47),使用同种算法构建窄碘值范围的不饱和度定量预测模型。图5(c)和图5(d)描述了预测碘值与真实碘值之间的相关性,宽碘值范围内预测碘值与真实碘值之间的决定系数为0.982,窄碘值范围内预测碘值与真实碘值之间的决定系数为0.824,这表明宽碘值范围内预测碘值与真实碘值的拟合效果更好,这与图5(a)和图5(b)所示的结果一致。

    将碘值预测模型中训练集与测试集的均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数(R2)进行统计并绘制成表[35],如表2所示,窄碘值范围的碘值预测模型MSE、RMSE、MAE、MAPE均小于宽碘值范围的碘值预测模型,这说明窄碘值范围的碘值预测模型中预测值与实际值之间的差异更小,预测模型的准确性更高。

    表  2  不同范围的碘值预测模型中训练集和测试集的统计结果
    Table  2.  Statistical results of training and test sets in iodine value prediction models of different ranges
    预测类型 MSEt RMSEt MAEt MAPEt R2t MSEp RMSEp MAEp MAPEp R2p
    宽范围 7.217 2.686 1.400 2.471 0.985 6.748 2.598 1.482 1.421 0.982
    窄范围 0.508 0.713 0.525 0.624 0.869 0.721 0.849 0.674 0.803 0.824
    注:MSE:均方误差;RMSE:均方根误差;MAE:平均绝对误差;MAPE:平均绝对百分比误差;R2:决定系数;t:训练集;p:测试集。
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    本文提出了一种基于1656 cm−1(I1656/1440)相对拉曼强度的碘值估算策略。为提取有用的拉曼信息,进行了包括平滑、基线校正和反卷积的拉曼光谱处理,结合线性回归、梯度下降法从高分辨拉曼光谱收集的拉曼信号建立了油脂碘值预测模型,该模型成功应用于宽碘值范围的多种油脂的碘值(9.64~174.17)预测,以及山茶油窄碘值范围内的碘值(80.19~88.51)预测,有利于油脂行业碘值的精确测定。此外,本文揭示了以1440 cm−1为中心的拉曼峰在窄碘值预测模型中作为标准内标峰的作用,获得了较高的R2p(0.824)、较低的MSEp(0.721)、RMSEp(0.849)、MAEp(0.674)和MAPEp(0.803),这些结果证明了拉曼模型在实际生产中用于油脂碘值的预测潜力,为油脂行业碘值的精确控制提供了参考方法,加快了测试速度并降低了化学品消耗。

  • 图  1   拉曼光谱的预处理(a)和拉曼图谱的去卷积(b、c)

    Figure  1.   Preprocessing of Raman spectra (a) and deconvolution of Raman spectra (b, c)

    图  2   标准品(a)、正己烷(b)和不同饱和程度油脂(c)的拉曼光谱

    Figure  2.   Raman spectral of standards (a), n-hexaneand (b) and oils with different saturation degrees (c)

    图  3   不同质量分数正己烷与十八碳烯酸甘油三酯混合溶液的拉曼特征峰比值的线性关系

    Figure  3.   Linear relationship between Raman characteristic peak ratios of mixed solutions of n-hexane and octadecenoic acid triglycerides with different mass fractions

    图  4   不同品种山茶油的碘值

    注:a:丙辰;b:长林;c:黄山;d:不同市售油脂的碘值。

    Figure  4.   Iodine value of different varieties of Camellia oil

    图  5   拉曼信息与碘值的线性回归和预测碘值与真实碘值之间的相关性

    注:a:宽碘值范围内拉曼信息与碘值的线性回归;b:窄碘值范围内拉曼信息与碘值的线性回归;c:宽碘值范围内预测碘值与真实碘值之间的相关性;d:窄碘值范围内预测碘值与真实碘值之间的相关性。

    Figure  5.   Linear regression between Raman information and iodine value, and correlation between predicted iodine values and true iodine values

    表  1   不饱和度定量预测模型中不饱和脂肪酸相关拉曼峰的归属

    Table  1   Attribution of unsaturated fatty acid-related Raman peaks in the quantitative unsaturation prediction model

    波数(cm−1分子/基团振动模式
    970trans(RHC=CHR)C=C弯曲振动
    1080-(CH2n-C-C伸缩振动
    1265cis(RHC=CHR)=C-H的剪式振动
    1303-CH2C-H蜷曲振动
    1440-CH2C-H剪式振动
    1656cis(RHC=CHR)C=C伸缩振动
    1746RC=OORC=O伸缩振动
    2854-CH2C-H对称伸缩振动
    2887-CH3C-H对称伸缩振动
    2929-CH2C-H反对称伸缩振动
    3007cis(RHC=CHR)=C-H的对称伸缩振动
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    表  2   不同范围的碘值预测模型中训练集和测试集的统计结果

    Table  2   Statistical results of training and test sets in iodine value prediction models of different ranges

    预测类型 MSEt RMSEt MAEt MAPEt R2t MSEp RMSEp MAEp MAPEp R2p
    宽范围 7.217 2.686 1.400 2.471 0.985 6.748 2.598 1.482 1.421 0.982
    窄范围 0.508 0.713 0.525 0.624 0.869 0.721 0.849 0.674 0.803 0.824
    注:MSE:均方误差;RMSE:均方根误差;MAE:平均绝对误差;MAPE:平均绝对百分比误差;R2:决定系数;t:训练集;p:测试集。
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  • [1]

    TU W C L. Plantation quality assessment of Camellia oleifera in mid-subtropical China[J]. Soil & Tillage Research,2019,186:249−258.

    [2]

    CHEN P, HU C, GU J, et al. Pyrolysis characteristics of tea oil Camellia (Camellia oleifera Abel.) shells and their chemically pre-treated residues:Kinetics, mechanisms, product evaluation and joint optimization[J]. Journal of Analytical & Applied Pyrolysis,2022(Jun.):164.

    [3]

    YANG C, LIU X, CHEN Z, et al. Comparison of oil content and fatty acid profile of ten new Camellia oleifera cultivars[J]. Journal of Lipids,2016,2016(2):1−6.

    [4]

    ZHENG H L. Chemical constituents of olive oil and from Camellia oleifera seed oil[J]. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association,2008,23:121−123.

    [5]

    YUAN J, WANG C, CHEN H, et al. Prediction of fatty acid composition in Camellia oleifera oil by near infrared transmittance spectroscopy (NITS)[J]. Food Chem,2013,138:1657−1662. doi: 10.1016/j.foodchem.2012.11.096

    [6]

    LI C, YAO Y, ZHAO G, et al. Comparison and analysis of fatty acids, sterols, and tocopherols in eight vegetable oils[J]. Journal of Agricultural & Food Chemistry,2011,59(23):12493−12498.

    [7]

    ZEB A. Triacylglycerols composition, oxidation and oxidation compounds in Camellia oil using liquid chromatography–mass spectrometry[J]. Chemistry & Physics of Lipids,2012,165(5):608−614.

    [8]

    HAN J, SUN R, ZENG X, et al. Rapid classification and quantification of Camellia (Camellia oleifera Abel.) oil blended with rapeseed oil using FTIR-ATR spectroscopy[J]. Molecules,2020,25(9):2036. doi: 10.3390/molecules25092036

    [9]

    YANG K M, HSU F L, CHEN C W, et al. Quality characterization and oxidative stability of Camellia seed oils produced with different roasting temperatures[J]. Journal of Oleo Science,2018,67(4):389−396. doi: 10.5650/jos.ess17190

    [10]

    WIKTOROWSKA-OWCZAREK A, MAŁGORZATA B, NOWAK J Z. PUFAs:Structures, metabolism and functions[J]. Advances in Clinical and Experimental Medicine,2015,24(6):931−941. doi: 10.17219/acem/31243

    [11] 廖书娟, 吉当玲, 童华荣. 茶油脂肪酸组成及其营养保健功能[J]. 粮食与油脂, 2005(6):3. [LIAO S J, JI D L, TONG H R, Fatty acid composition and nutritional and health functions of tea oil[J]. Grain and Oil, 2005(6):3.]

    LIAO S J, JI D L, TONG H R, Fatty acid composition and nutritional and health functions of tea oil[J]. Grain and Oil, 2005(6): 3.

    [12]

    UAUY R, MENA P, ROJAS C. Essential fatty acids in early life:Structural and functional role[J]. Proceedings of the Nutrition Society,2000,59(1):3−15. doi: 10.1017/S0029665100000021

    [13]

    YU J Z, WANG J, SHERIDANS S D, et al. N-3 polyunsaturated fatty acids promote astrocyte differentiation and neurotrophin production independent of cAMP in patient-derived neural stem cells[J]. Molecular Psychiatry,2021,26(9):4605−4615. doi: 10.1038/s41380-020-0786-5

    [14]

    SIMONETTO M, INFANTE M, SACCO R L, et al. A novel anti-inflammatory role of omega-3 PUFAs in prevention and treatment of atherosclerosis and vascular cognitive impairment and dementia[J]. Nutrients,2019,11(10):2279. doi: 10.3390/nu11102279

    [15]

    SHINTO L, MARRACCI G, BUMGARNER L, et al. The effects of omega-3 fatty acids on matrix metalloproteinase-9 production and cell migration in human immune cells:Implications for multiple sclerosis[J]. Autoimmune Diseases,2011,2011:134592.

    [16]

    CHANG Y T, CHANG M C, TUNG C C, et al. Distinctive roles of unsaturated and saturated fatty acids in hyperlipidemic pancreatitis[J]. World Journal of Gastroenterology, 2015, 9534–9543.

    [17]

    DIERGE E, FERON O. Dealing with saturated and unsaturated fatty acid metabolism for anticancer therapy[J]. Current Opinion in Clinical Nutrition and Metabolic Care,2019,22(6):427−433. doi: 10.1097/MCO.0000000000000601

    [18]

    LAM K C S. Thermal degradation in edible oils by surface enhanced Raman spectroscopy calibrated with iodine values[J]. Vibrational Spectroscopy:An International Journal Devoted to Applications of Infrared and Raman Spectroscopy,2020,106:103018.

    [19] 国家质量监督检验检疫总局. GB/T 5532-2008 动植物油脂. 碘值的测定[S]. 北京:中国标准出版社, 2008. [General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China. GB/T 5532-2008 Animal and vegetable fats and oils. Determination of iodine value[S]. Beijing:China Standards Press, 2008.]

    General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China. GB/T 5532-2008 Animal and vegetable fats and oils. Determination of iodine value[S]. Beijing: China Standards Press, 2008.

    [20]

    LI S, ZHU X, ZHANG J, et al. Authentication of pure Camellia oil by using near infrared spectroscopy and pattern recognition techniques[J]. Journal of Food Science,2012,77(4-6):C374−C380.

    [21]

    WANG C, SUN Y Y, ZHOU Y Y, et al. Dynamic monitoring oxidation process of nut oils through Raman technology combined with PLSR and RF-PLSR model[J]. LWT-Food Science & Technology,2021,146:111290.

    [22]

    WENZ J J. Examining water in model membranes by near infrared spectroscopy and multivariate analysis[J]. Biochimica et Biophysica acta. Biomembranes,2018,1860(3):673−682. doi: 10.1016/j.bbamem.2017.12.007

    [23]

    GAO W, ZHOU L, GUAN Y, et al. Monitoring the kappa number of bleached pulps based on FT-Raman spectroscopy[J]. Cellulose,2022(2):29.

    [24] 黎远鹏. 基于拉曼光谱法的食用油定性鉴别与掺伪含量检测研究[D]. 广州:暨南大学, 2016. [LI Yuanpeng. Qualitative identification and adulteration content detection of edible oil based on Raman spectroscopy[D]. Guangzhou:Jinan University, 2016.]

    LI Yuanpeng. Qualitative identification and adulteration content detection of edible oil based on Raman spectroscopy[D]. Guangzhou: Jinan University, 2016.

    [25]

    ZHAO H, ZHAN Y, XU Z, et al. The application of machine-learning and Raman spectroscopy for the rapid detection of edible oils type and adulteration[J]. Food Chemistry, 2022:131471.

    [26]

    JIN H, LI H, YIN Z, et al. Application of Raman spectroscopy in the rapid detection of waste cooking oil[J]. Food Chemistry,2021,362:130191. doi: 10.1016/j.foodchem.2021.130191

    [27]

    DYMINSKA L, CALIK M, ALBEGAR A M M, et al. Quantitative determination of the iodine values of unsaturated plant oils using infrared and Raman spectroscopy methods[J]. International Journal of Food Properties,2017,20(9):2003−2015. doi: 10.1080/10942912.2016.1230744

    [28]

    GAO W, ZHOU L, JIANG Q, et al. Reliable and realistic models for lignin content determination in poplar wood based on FT-Raman spectroscopy[J]. Industrial Crops and Products,2022,182:114884. doi: 10.1016/j.indcrop.2022.114884

    [29]

    BUTLER H J, ASHTON L, BIRD B, et al. Using Raman spectroscopy to characterize biological materials[J]. Nat Protoc,2016,11:664−687. doi: 10.1038/nprot.2016.036

    [30]

    GAO W, ZHOU L, LIU S, et al. Machine learning prediction of lignin content in poplar with Raman spectroscopy[J]. Bioresource Technology,2022,348:126812. doi: 10.1016/j.biortech.2022.126812

    [31]

    HAUKE J, KOSSOWSKI T. Comparison of values of Pearson's and Spearman's correlation coefficients on the same sets of data[J]. Quaestiones Geographicae,2011,30(2):87−93. doi: 10.2478/v10117-011-0021-1

    [32]

    WILLMOTT C J, MATSUURA K. Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance[J]. Clim Res,2005,30:79−82. doi: 10.3354/cr030079

    [33]

    CHAI T, DRAXLER R R. Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE) arguments against avoiding RMSE in the literature[J]. Geosci Model Dev,2014,7:1247−1250. doi: 10.5194/gmd-7-1247-2014

    [34] 杨坤, 褚昆昆, 朱祥, 等. 几种典型食用油脂拉曼光谱分析研究[J]. 粮食与油脂,2015,28(11):3. [YANG K, CHU K K, ZHU XIANG, et al. Raman spectroscopic analysis of several typical edible oils[J]. Grain and Oil,2015,28(11):3.]

    YANG K, CHU K K, ZHU XIANG, et al. Raman spectroscopic analysis of several typical edible oils[J]. Grain and Oil, 2015, 28(11): 3.

    [35]

    GAO W, SHU T, GUAN Y, et al. Novel strategy for establishment of an FT-Raman spectroscopy based quantitative model for poplar holocellulose content determination[J]. Carbohydrate Polymers:Scientific and Technological Aspects of Industrially Important Polysaccharides,2022(277):277.

  • 期刊类型引用(1)

    1. 李彩霞,孙霞,王雪莲,赵丽娟,皮立,魏立新. 不同提取方法对甘松精油品质和成分的影响. 中国野生植物资源. 2024(10): 49-58 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2023-07-03
  • 网络出版日期:  2024-03-29
  • 刊出日期:  2024-05-27

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