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看完蛋黄酱中的脂质含量,你还吃的下吗?

发布时间:2018-09-17 15:25:10


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使用脂质含量不同的 8 种蛋黄酱作为测定样品。表 1 为蛋黄酱包装上标记的脂质。按照脂质从多到少的顺序,对样品标上字母 A~H。

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将固定用夹具安装在积分球上,使所有样品能够设置在相同位置进行测定。将样品放入玻璃制螺口瓶中,并设置在积分球上(图 1),交换同一样品的螺口瓶,分别测定 2 次。因此,总数据数为 16(8 × 2 = 16)。

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此次测定中使用了一次性螺口瓶,并使用了美国 Labsphere公司制的氟类树脂白板 Spectralon®作为反射测定的基准板。


表 2 和图 2 分别为测定条件和测定结果。图 2 的纵轴以吸光相关的 log 10 (R 0 /R)的值来显示。此处,R 0 是基准板的反射强度,R 是样品的反射强度。图 2 的“Abs.”表示 log 10 (R 0 /R)。由图 2可知,2 次重复测定的结果几乎重叠,说明交换螺口瓶产生的影响较小。图 3 中放大显示了图 2 的 1000 nm~1500 nm 的范围。用圆圈标出了脂质的吸光位置(1210 nm 附近)。由此可知,样品中脂质含量越多,吸收峰就越大。

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使用多变量分析的多元回归法和 PLS 法对脂质进行定量。以表 1 的 A、C、E、G、H 作为标准样品,绘制了各方法的校准曲线。


使用蛋黄酱包装上标记的脂质作为标准样品的真值。


为确认校准曲线的精度,使用表 1 中 B、D、F 样品作为验证样品。表 3 为使用各方法的校准曲线对验证样品的脂质获取的测定结果。


比较后可知,两种方法的定量精度并无明显差异,说明定量结果良好。表 3 的RMSEP 是图 4 中定义的值,表示预测值与实际值平均差的指标。


PLS 法使用 CAMO 公司制多变量分析软件 The Unscrambler® 1 )进行了计算。多元回归法使用 Microsoft 公司制表格计算软件Excel®  2 ) 的“回归分析”功能进行了计算。


注释:多元回归法的计算中使用了 1150 nm、1210 nm、1240 nm、1280 nm这 4 种波长数据。PLS 法的计算中对 1150 nm~1280 nm 间的所有数据进行了中心平均化处理。

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此次测定的蛋黄酱容器材质全部相同,皆为 PE(聚乙烯)和EVOH(乙烯-乙烯醇共聚物树脂)。因此,我们尝试了直接对塑料瓶装蛋黄酱进行测定。


蛋黄酱容器的厚度根据样品不同会有所差异。蛋黄酱的数据也会受到容器厚度的透过影响。这与在多变量分析中再添加一个目标成分(脂质)以外的成分是同等的。多变量分析可校正其他成分的变动部分。因此,校正该厚度的变动部分后则可以对脂质定量。


图 5 为将样品设置在积分球上的照片;图 6 为 A~H 所有样品的测定结果。测定条件与表 2 相同。将样品重新设置在积分球上,分别测定 2 次。


图 7 为图 6 的放大图,用圆圈标出脂质的吸收位置(1210 nm 附近)。由此可知,样品中脂质含量越多,吸收峰就越大。各样品的脂质请参照表 1。

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与使用螺口瓶的测定方法相同,对脂质进行了定量。表 4 为验证样品校准曲线的测定结果。由此可知,多元回归法和 PLS 法的测定结果均良好。


注释: 多元回归法的计算方法中使用了 1180 nm、1210 nm、1240 nm、1300 nm 这 4 种波长数据。PLS 法的计算中对 1100 nm~1300 nm 间的所有数据进行了中心平均化处理。

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1)The Unscrambler 是 CAMO 公司的商标或者注册商标。

2)Excel 是 Microsoft 公司的商标或者注册商标。

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本次分析使用了以下两种方法:


· 使用螺口瓶进行测定

· 直接对塑料瓶装蛋黄酱进行测定。


采用多变量分析的多元回归法和 PLS 法,对蛋黄酱的脂质进行了定量,并比较了其定量精度。由结果可知,多元回归法和 PLS法这两种测定方法都获取了良好的定量结果。


以往测定高粘性的乳脂状样品时,会通过涂敷在玻璃板的方发进行透过测定,但如果涂敷不均匀,将很难获得高精度的测定结果。使用本方法,能够通过简单的操作获取高精度的数据。


综上所述,本次分析的结果表明,本方法可有效地对蛋黄酱等乳脂状样品中脂质进行定量分析。


如有任何疑问可联系我们!


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