专利名称: |
一种茶油中角鲨烯和甾醇指标的预测方法 |
摘要: |
本发明公开了一种茶油角鲨烯和甾醇指标的预测方法,采用核磁共振技术结合动力学分析得到了一种茶油中角鲨烯和甾醇含量的预测方法,采用本发明的测定方法:通过1H NMR谱图可以反映茶油、调和茶油、玉米油、橄榄油、菜籽油、大豆油和葵花籽油等植物油在,甘油二酯、甾醇和角鲨烯等化合物含量的差异;1H NMR结合PLS可用来快速预测茶油中角鲨烯和甾醇(菜籽甾醇、菜油甾醇、豆甾醇以及β‑谷甾醇)含量。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
江西;36 |
申请人: |
南昌大学 |
发明人: |
陈奕;石婷;朱梦婷;聂少平;谢明勇 |
专利状态: |
有效 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201810558512.8 |
公开号: |
CN109001306A |
分类号: |
G01N30/02(2006.01)I;G01N30/06(2006.01)I;G01N24/08(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N30;G01N24;G01N30/02;G01N30/06;G01N24/08 |
申请人地址: |
330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号 |
主权项: |
1.一种茶油中角鲨烯和甾醇指标的预测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)角鲨烯和甾醇含量的测定:A:标准曲线的制备:分别准确称取5.00mg角鲨烯、菜籽甾醇、菜油甾醇、豆甾醇和β‑谷甾醇标准品以及20.00mg内标‑5α‑胆甾烷,分别置于5mL棕色容量瓶中,加入正己烷溶解定容,配制成标准储备液,角鲨烯、菜籽甾醇、菜油甾醇、豆甾醇和β‑谷甾醇浓度为1.0mg/mL,内标浓度为2.0mg/mL,再逐级稀释配制成系列标准工作液,得到角鲨烯标准系列浓度为2.0、5.0、10.0、20.0、30.0、40.0、50.0μg/mL,菜籽甾醇、菜油甾醇和豆甾醇标准系列浓度为5.0、10.0、20.0、30.0、40.0、50.0μg/mL,β‑谷甾醇标准系列浓度为20.0、50.0、100.0、200.0、300.0、400.0μg/mL;B:样品前处理:称取约100mg油于10mL离心管中,加入4mL2mol/L氢氧化钾‑甲醇溶液,50μg 5α‑胆甾烷内标溶液,涡旋混匀,置于80℃水浴锅中加热40min使其皂化,皂化完成后静置冷却,用7mL正己烷分三次洗涤离心管,取上清液,再用6mL水分两次洗涤上清液,萃取液用氮气吹干,再用1mL正己烷复溶,涡旋,离心,取上清液经0.22μm微孔滤膜过滤后进GC‑MS分析;气相色谱条件:HB‑5MS毛细管色谱柱30m×0.25mm,0.25μm;进样口温度:280℃;进样量:1.0μL,分流比为20:1;载气:高纯氦气,流速为1.0mL/min;程序升温:初始温度120℃,保持1min,以20℃/min升温速率升至280℃,保持21min;C:质谱条件:EI离子源,电子能量70eV;离子源温度230℃;四极杆温度计150℃;传输线温度280℃;检测方式为SIM模式;溶剂延迟4min;D:定性和定量分析:植物甾醇的定性方法采用保留时间、标准品比对和质谱库检索(NIST 2008)方法;定量分析采用内标法,依据总离子流图中待测物与内标5α‑胆甾烷峰面积之比计算每种植物甾醇的绝对含量;(2)1H NMR测定:A:取200μL混合油样与800μL CDCl3混合,涡旋半分钟,室温下静至5min,取600μL转移至5mm核磁管中进行核磁实验,总计119个样品;B:测定条件控制在:温度298K;600MHz核磁共振仪的频率600.38MHz;谱宽13ppm;每个图谱扫描32次;空扫4次;脉冲序列zg30;以四甲基硅烷(TMS,δ=0)为内标;C:数据处理:将测得的样品自由衰减信号导入MestReNova软件中进行傅里叶变换,并进行相位校正和基线校正,对于10‑0.5ppm,去掉7.6‑6.9ppm的溶剂峰,的1HNMR图谱分两种方法积分:手动积分,将酰基链上α‑亚甲基氢(‑OCO‑CH2‑,信号9,2.40‑2.20ppm)的积分面积标准化为1000,其它信号峰面积以此为参考标准考标准,最终得到16个积分片段;以最小积分片段单位0.01ppm对图谱进行分段积分,图谱总峰面积进行归一化处理,得到879个变量,所有数据以ASCII格式输出数据,得到各化学位移段与之相对应的信号峰面积值,获得的数据矩阵导入SIMCA 13软件,建立PLS模型,将所采集的样本分为两大类,随机取2/3的样品划分为训练集,用于建立PLS模型;剩余1/3的样品作为预测集,用于检验PLS模型;采用NO、UV、Par和Ctr等方法对原始数据进行预处理,基于最低RMSECV值选取主因子数,建立PLS模型,通过R2、RMSEE以及RMSEP来评价模型的预测能力。 |
所属类别: |
发明专利 |