专利名称：番茄果实中番茄红素含量的无损伤检测方法
技术领域：
本发明涉及一种利用番茄果实表面的紫外-可见(370-700nm)反射光谱与果实中番茄红素含量的相关性对番茄果实中番茄红素含量进行无损伤检测的方法。这种方法构成了研发快速专用检测设备的理论基础。
背景技术：
番茄红素(Lycopene)是一种类胡萝卜素，广泛存在于番茄果实、西瓜、番石榴、葡萄柚和秋橄榄等蔬菜水果中，是人们饮食中主要的类胡萝卜素之一。番茄红素具有优越的防治疾病功能。其中抗氧化功能最为突出。因此，它被认为是一种很有发展前途的功能因子，可以被用于功能性食品、食品添加剂和药品中。全反式番茄红素分子结构如下 随着番茄红素生物学功能的开发与应用，番茄红素的检测技术也逐渐成为研究热点之一。无论是从资源量还是从含量的角度来考虑，番茄无疑是天然番茄红素的重要资源。因此，番茄及其制品中番茄红素含量的检测方法及技术具有重要的意义。目前，光谱和色谱技术均已被应用在番茄及其制品中番茄红素含量的检测中。在各类检测技术中，快速、现场和无损伤检测是番茄制品的生产和品质检验实践中高度期望的技术。
在番茄果实的成熟过程中，果实表面的颜色经历了由绿变红的过程，主要包括青果、白果、橙果、红果和紫果五个阶段。基于这一观察，本项发明从探讨番茄果实表面反射光谱与果实中番茄红素含量的关系入手，利用收集的番茄果实表面反射光谱信息，建立检测番茄果实中番茄红素含量的方法，为研发番茄果实中番茄红素含量的快速、无损伤检测技术奠定理论基础。
发明内容
本发明的目的是提供一种番茄果实中番茄红素含量的无损伤检测方法，该检测方法速度快，可靠、可行。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案这种番茄果实中番茄红素含量的无损伤检测方法，是利用370-700nm紫外-可见光谱照射果实，并采集番茄果实表面的反射光谱。采集到的紫外-可见的反射光谱，应用化学计量学方法(PLS)建立反射光谱与番茄红素含量的数学模型，来检测未知样品中番茄红素含量的定量值。
本发明所涉及的检测方法原理为收集番茄果实表面的紫外-可见(370-700nm)的反射光谱，同时测定番茄果实中番茄红素的含量，应用计量化学的计算方法，建立番茄果实表面的紫外-可见(370-700nm)反射光谱与番茄果实中番茄红素含量的定量关系。最终，实现利用番茄果实表面的紫外-可见反射光果实中番茄红素含量的相关性对番茄果实中番茄红素含量进行无损伤检测。
本发明的优点可利用番茄果实表面的紫外-可见反射光谱对果实中番茄红素含量进行无损伤检测，检测速度快(与光源的能量相关)，方法可靠、可行，该方法为研发专用现场检测仪器提供了技术基础。
图1番茄果实在成熟过程中的颜色变化图2果实成熟过程中表面反射光谱的变化图3番茄果实萃取物的HPLC色谱4果实成熟过程中果实中番茄红素含量的变化图5紫色果实表面的反射光谱图6光谱测定值与化学测定值的相关性1中，从右到左表示青果、白果、橙果、红果、紫果。
图2中，1为青果、2为白果、3为橙果、4为红果、5为紫果，图中所示每个成熟阶段果实的光谱为处于该成熟阶段的18-20个果实光谱的平均值。
图3中，组分鉴定I＝番茄红素。
图4中，所示每个成熟阶段中果实番茄红素含量值为处于该成熟阶段的18-20个果实中番茄红素含量的平均值。
本发明方法的建立一、选择材料收集青果、白果、橙果、红果、紫果5组果实(见图1)，每组20个果实。要求果实的色泽均匀。用清水洗净果实，风干。
二、果实表面反射光谱的收集从果实表层顶部切厚约5毫米、直径约1厘米的带皮切片，表皮部分朝上，放入薄层扫描仪，收集反射光谱。光束大小为0.4×0.4毫米。波长范围为370-700nm(见图2)。
三、果实的捣碎将果实的其余部分放入捣碎机中捣碎。捣碎时加入1克碳酸钠以中和细胞破碎时释放出的有机酸。收集果实匀浆。
四、果实含水量测定称取1克果实匀浆，置于表面皿中放入(60℃)烘箱中烘干至恒重，测量残渣重量，减重法计算果实含水量。
五、番茄红素的萃取称取1克果实匀浆，加少量石英砂和丙酮(4倍，V/W)研磨，研磨后静置，用滴管小心移出上清液，多次重复直至上清液和残渣均为无色。合并收集上清液，用丙酮定容至25毫升。实验过程尽量避光。
六、番茄红素含量测定应用高效液相色谱将萃取液中的番茄红素与其它类胡萝卜素分离后，根据番茄红素组分的峰面积计算样品中番茄红素的含量。色谱条件色谱柱DiamonsilTM(5um，4.6mm×25cm)；流动相A乙腈-水(9∶1，V/V)；流动相B乙酸乙酯；线性梯度洗脱B在15分钟内由0％增加至100％；流速1.0毫升/分；检测波长475nm；波长收集范围260nm-700nm；进样量20微升。根据各组分的色谱行为和光谱特征对其进行定性鉴定。根据朗伯-比尔定律，按下列公式计算番茄红素含量。图3为番茄果实提取物的高效液相色谱图。图4为果实成熟过程中果实中番茄红素含量的变化。
x＝(A×y)/(A1％1cm×100000)其中x＝样品中所含的番茄红素量(克)y＝样品溶液的体积(毫升)A＝样品的番茄红素峰面积(毫伏·秒)A1％1cm＝吸光系数，为在1厘米光程长的比色杯中1％(W/V)浓度溶质的理论吸收值。在此采用值为ε＝3400[1]。
七、番茄果实表面紫外-可见反射光谱与果实中番茄红素含量的相关性利用370nm-700nm的紫外-可见光作为入射光，可获得番茄果实表面紫外-可见反射光谱。仪器的分辨率为1nm-5nm，反射光谱的数据点数p在66-330之间，在此范围内番茄红素具有特征吸收，且信息量丰富、图谱稳定性能高、取得图谱比较容易，且不需对样品做任何化学处理。
在本发明中，采用了常规的定量化学计量学分析方法建立番茄红素含量与果实表面反射光谱的相关性。计算方法位偏最小二乘回归法(Partial Least SquaresRegression，以下简称PLS法)。
PLS法首先将n(n≥30个)个(具有代表性的)样品的番茄红素含量矩阵Y＝(yij)n×1和仪器测定n(n≥30个)个样品p(66≤p≤330)个波长点处吸光度矩阵X＝(xij)n×p分解成特征向量形式Y＝UQ+F，X＝TP+E。
其中U和T分别为n行d列(d为抽象组分数，由建模样品n确定，1≤d≤4)的浓度特征因子矩阵和吸光度特征因子矩阵，Q为d×1阶浓度载荷阵，P为d×p阶吸光度载荷阵，F和E分别为n×1，n×p阶浓度残差阵和吸光度残差阵。
PLS法是根据特征向量的相关性分解Y和X，建立回归模型U＝TB+Ed。其中Ed为随机误差阵，B为d维对角回归系数阵。
对待测样品，如果吸光度向量为x，则浓度为y＝x(UX)′BQ本发明中所建立的番茄红素应用模型的相关性R≥0.95，其预测未知样品的相关性R≥0.90(见表1西红素中番茄红素含量数学模型应用报告，测试十个未知样品，其光谱测定值与化学测定值的相关性见图6)。
表1
由此可以确定本发明所运用的化学计量学方法对番茄红素与其反射光谱进行相关是可行并且是可靠的。
具体实施例方式
实施例应用番茄果实表面反射光谱测定果实中的番茄红素含量1、选择材料收集红色番茄果实。要求果实的色泽均匀。用清水洗净果实，风干。
2、果实表面反射光谱的收集从果实表层顶部切厚约5毫米、直径约1厘米的带皮切片，表皮部分朝上，放入薄层扫描仪，收集反射光谱。光束大小为0.4×0.4毫米。波长范围为370-700nm(见图5)。
3、果实的捣碎将果实的其余部分放入捣碎机中捣碎。捣碎时加入1克碳酸钠以中和细胞破碎时释放出的有机酸。收集果实匀浆。
4、果实含水量测定称取1克果实匀浆，置于表面皿中放入(60℃)烘箱中烘干至恒重，测量残渣重量，减重法计算果实含水量。
5、番茄红素的萃取称取1克果实匀浆，加少量石英砂和丙酮(4倍，V/W)研磨，研磨后静置，用滴管小心移出上清液，多次重复直至上清液和残渣均为无色。合并收集上清液，用丙酮定容至25毫升。实验过程尽量避光。
6、果实中番茄红素含量的测定根据公式PLS法计算果实中番茄红素含量。结果为0.5647毫克/克干重。
权利要求
1.一种番茄果实中番茄红素含量的无损伤检测方法，其特征在于它利用370-700nm紫外-可见光谱照射果实，并采集番茄果实表面的反射光谱。
2.根据权利要求1所述的一种番茄果实中番茄红素含量的无损伤检测方法，其特征在于将采集到的紫外-可见的反射光谱，应用化学计量学方法(PLS)建立反射光谱与番茄红素含量的数学模型，来检测未知样品中番茄红素含量的定量值。
全文摘要
本发明提供一种番茄果实中番茄红素含量的无损伤检测方法，它利用370－700nm紫外－可见光谱照射果实，并采集番茄果实表面的反射光谱，将采集到的紫外－可见的反射光谱，应用化学计量学方法(PLS)建立反射光谱与番茄红素含量的数学模型，来检测未知样品中番茄红素含量的定量值。本发明的优点可利用番茄果实表面的紫外－可见反射光谱对果实中番茄红素含量进行无损伤检测，检测速度快(与光源的能量相关)，方法可靠、可行，该方法为研发专用现场检测仪器提供了技术基础。
文档编号G01N21/25GK1987422SQ20051013476
公开日2007年6月27日 申请日期2005年12月21日 优先权日2005年12月21日
发明者惠伯棣, 严衍禄, 罗长兵 申请人:北京联合大学应用文理学院