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1.一种茶油脂肪酸指标的预测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)脂肪酸含量的测定:脂肪酸甲酯化:准确称取10mg样品于离心管中,分别加入10μL C21:0内标液,2mL正庚烷和0.1mL 2mol/L氢氧化钾‑甲醇溶液,震摇30s,离心,取1mL上清液置于气相瓶待测;色谱条件:采用CP‑Sil 88型毛细管色谱柱:100m×0.25mm×0.39mm,0.20μm,Varian Inc,USA,FID检测器,进样量为1μL,高纯氢气为载气,进样口温度250℃,检测器温度250℃,恒流模式,分流比为10:1,氢气流量为30mL/min,空气流量为300mL/min,尾吹气流量为20mL/min,载气线速为26cm/s;升温程序为:初温60℃,保持5min,以11.5℃/min升至170℃,保持25min;再以5℃/min的速率升至200℃,保持5min;最后以2℃/min升温至215℃,保持20min;(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66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,1H NMR谱图手动积分,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,最终得到16个积分片段,获得的数据矩阵导入SIMCA13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。 |