李定金，段秋霞，段振華,*，劉 艷，孔祥輝

（1.賀州學(xué)院食品科學(xué)與工程技術(shù)研究院，廣西 賀州 542899；2.賀州學(xué)院文化與傳媒學(xué)院，廣西 賀州 542899）

低場核磁共振（Low-field nuclear magnetic resonance，LF-NMR）技術(shù)是一種基于原子核發(fā)生磁性共振的弛豫譜分析技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于食品安全檢測領(lǐng)域。LF-NMR 技術(shù)具有檢測分析速度快、效率高，樣品無損、處理簡便，檢測設(shè)備簡單，環(huán)境友好等優(yōu)點[1]。趙婷婷等[2]應(yīng)用主成分分析法（Principal components analysis，PCA）對多種不同品質(zhì)油脂樣品的低場核磁共振弛豫特性數(shù)據(jù)（T21、T22、T23、S21、S22、S23）進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：應(yīng)用PCA 可明顯區(qū)分正常大豆油和棉籽油，但棕櫚油和豬油樣品分布范圍有一定的重合；無論是輕度煎炸還是深度煎炸，不同種類的煎炸油脂在PCA 得分圖中能夠明顯分區(qū)。說明基于油脂的LF-NMR 弛豫特性，結(jié)合主成分分析可實現(xiàn)對食用油脂種類、煎炸油程度及摻偽豬油的品質(zhì)區(qū)分。Zhu 等[3]采用LF-NMR 和化學(xué)計量學(xué)方法對摻入大豆油、菜籽油、棕櫚油的花生油進(jìn)行了摻偽鑒定，所建立的主成分分析和判別分析模型能夠準(zhǔn)確區(qū)分真花生油、假品和摻假樣品。Ok[4]采用低場核磁共振弛豫法和紫外可見光譜法檢測橄欖油的摻假。Andersen 等[5]采用低場核磁共振方法測量了在各種冷凍和冷藏條件下處理過的鱈魚肌肉、切碎的肌肉和離心碎肉的弛豫特性，研究發(fā)現(xiàn)，低場核磁共振方法可以很好地預(yù)測整個肌肉和絞肉的持水能力與初始含水量的關(guān)系。

主成分分析的目的是在不丟失原始變量信息的前提下選擇維數(shù)較少的新變量，以排除相互重疊的信息，并對降維后的特征向量進(jìn)行線性分析，最后在PCA 分析的散點圖上顯示樣品之間的整體品質(zhì)差異[2]。近年來，主成分分析等化學(xué)計量技術(shù)與儀器分析等測試技術(shù)相結(jié)合，已成功應(yīng)用在農(nóng)業(yè)[6-9]、食品加工[10-14]和食品安全檢測[15-17]等領(lǐng)域。Boffo 等[18]評價了核磁共振波譜技術(shù)結(jié)合PCA 對生產(chǎn)過程中所使用的花蜜進(jìn)行鑒別的潛力，研究發(fā)現(xiàn)，化學(xué)計量學(xué)方法在1H NMR 譜上的應(yīng)用可以鑒別出在圣保羅州生產(chǎn)的蜂蜜，識別出鑒別物質(zhì)的信號。將PCA 和層次聚類算法（HCA）應(yīng)用于1H NMR 數(shù)據(jù)的分析，得到了自然聚類的結(jié)果。焦揚(yáng)等[19]采用主成分分析和聚類分析對甘肅地區(qū)產(chǎn)地木耳品質(zhì)進(jìn)行了綜合評價，主成分分析表明19 個反映不同地區(qū)產(chǎn)地木耳品質(zhì)的指標(biāo)可以用5 個主成分（累計貢獻(xiàn)率達(dá)到92.71%）表示；根據(jù)聚類分析得到總糖、水溶性灰分、脂類、鐵、鈣和磷6 個品質(zhì)指標(biāo)可以用來衡量木耳品質(zhì)的優(yōu)劣。杜萍等[20]研究發(fā)現(xiàn)，采用PCA 分析頂空氣相-色譜離子遷移譜圖譜，可準(zhǔn)確區(qū)分不同品種的生咖啡豆。Peng 等[21]采用氣相色譜和氣相色譜-質(zhì)譜分析對發(fā)酵豆醬的15 種關(guān)鍵揮發(fā)性化合物進(jìn)行了定量分析，研究發(fā)現(xiàn)，根據(jù)主成分分析中的樣本聚類，發(fā)酵豆醬的儲藏期可分為3 個時期，這3 個時期代表了醬油的花香、烘烤和刺激性3 種香氣類型。陳東杰等[22]采用氣相離子遷移譜結(jié)合化學(xué)計量法分析檢測靜電場處理的大菱鲆品質(zhì)，研究發(fā)現(xiàn)：采用主成分分析、線性判別分析方法可較好地區(qū)分不同貯藏時間及不同處理方式的大菱鲆品質(zhì)；根據(jù)氣相離子遷移譜采集指紋圖譜，利用熱圖聚類分析可區(qū)分不同貯藏時間及不同處理方式下大菱鲆揮發(fā)性物質(zhì)。

山茶油的價格一般是普通食用油的3 倍以上，部分不法廠商為獲取高利潤，往往以次充好，在山茶油中摻入大豆油、玉米油或花生油等廉價植物油，甚至以大豆油、玉米油、花生油等植物油充當(dāng)山茶油。本文采用低場核磁共振技術(shù)結(jié)合主成分分析方法建立山茶油、花生油、大豆油和玉米油4 種植物油的低場核磁共振弛豫譜特征鑒定方法，以期為山茶油與其他不同種類植物油的快速識別鑒定提供技術(shù)參考。

1 材料與方法

1.1 材料與設(shè)備

1.1.1 材料

玉米油、花生油、山茶油、大豆油均購于當(dāng)?shù)爻?，每種植物油選用3 份作為樣本。

1.1.2 儀器與設(shè)備

NMI20X 型NMR 成像分析儀，上海紐邁電子科技有限公司。

1.2 方法

1.2.1 樣品制備

分別量取1.5 mL 玉米油、花生油、山茶油、大豆油置于專用核磁瓶中，一式3 份并做好標(biāo)記。

1.2.2 樣品檢測

使用LF-NMR 中的CPMG 脈沖序列測定樣品中的橫向弛豫時間T2，將樣品置于永磁場射頻線圈的中心位置進(jìn)行T2采集，序列參數(shù)設(shè)置為：質(zhì)子共振頻率20 Hz，等待時間（TW）1 500 ms，脈沖時間（P180）20 μs，采樣點數(shù)（TD）384 120，重復(fù)時間（TR）5 000 ms，累加次數(shù)（NS）4 次，回波數(shù)為12 000。

1.2.3 主成分分析

對山茶油、花生油、大豆油和玉米油4 種植物油樣品的峰起始時間、峰頂點時間、峰結(jié)束時間、峰面積、峰面積比例、峰頂點信號幅值進(jìn)行主成分分析并分類。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理

采用Multi ExpInv Analysis 軟件對不同植物油樣品CPMG 回波峰點數(shù)據(jù)進(jìn)行反演擬合，并使用SPSS 22.0軟件對反演后的T2峰起始時間、峰頂點時間、峰結(jié)束時間、峰面積、峰面積比例、峰頂點信號幅值進(jìn)行主成分分析，采用Origin 9.1 對結(jié)果進(jìn)行繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同種類植物油的T2 反演圖譜

圖1 為4 種不同種類植物油的橫向弛豫時間（T2）的反演圖譜，表1 為4 種不同種類植物油的LF-NMR結(jié)果。由圖1 可知，山茶油和花生油有2 個峰，大豆油和玉米油則有3 個峰。通過峰個數(shù)可以將4 種植物油分為兩組，即山茶油和花生油為一組、大豆油和玉米油為一組，然而這并不能準(zhǔn)確區(qū)別4 種不同種類的植物油，因此需要進(jìn)一步對4 種植物油的特征組分進(jìn)行分析。

圖1 不同種類植物油的T2 反演圖譜Fig.1 T2 inversion spectra of different types of vegetable oils

表1 不同種類植物油的LF-NMR 結(jié)果Table 1 LF-NMR results of different types of vegetable oils

在LF-NMR 中，弛豫時間與氫質(zhì)子的流動性有關(guān)，弛豫時間長對應(yīng)的氫質(zhì)子的流動性大，弛豫時間短對應(yīng)的氫質(zhì)子的流動性小[23]。因此可以對4 種植物油經(jīng)LF-NMR 的CPMG 脈沖序列測得的橫向弛豫時間T2進(jìn)行分析，從而區(qū)別4 種植物油的特有性質(zhì)。

由圖1 和表1 可知，山茶油和花生油的第1 個峰T21的弛豫時間分別在6.871～10.247 ms、7.247～11.003 ms之間，第2 個峰T22的弛豫時間分別在28.074～321.980ms、29.617～403.871 ms 之間，第1 個峰頂點信號幅值P1分別為0.437 和0.396，第2 個峰頂點信號幅值P2分別為2.670 和2.412。通過顯著性分析可知，山茶油和花生油的第1 個峰結(jié)束時間T213、第2 個峰結(jié)束時間T223、第2 個峰面積S2皆呈差異顯著（P＜0.05）。山茶油的弛豫時間皆比花生油的弛豫時間短，說明山茶油的氫質(zhì)子流動性比花生油小。因此可以通過弛豫時間、峰面積、峰面積比例、峰頂點信號幅值P2的大小區(qū)分山茶油和花生油。

同理，通過對比大豆油、玉米油的T2圖譜并結(jié)合LF-NMR 測定結(jié)果進(jìn)行顯著性分析也能準(zhǔn)確地區(qū)分這兩種植物油。

綜上所述，通過對比4 種不同類型植物油的T2圖譜和LF-NMR 測定結(jié)果，可以準(zhǔn)確地區(qū)分4 種不同類型的植物油。但該方法較為繁瑣且不夠直觀，因此需要結(jié)合化學(xué)計量法簡化步驟，探討一種更有效的分析方法。

2.2 LF-NMR 結(jié)合PCA 對不同種類植物油的區(qū)分與判別

PCA 是化學(xué)計量法中經(jīng)常用到的方法之一[24]。主成分分析是利用降維（線性變換）的思想，在損失很少信息的前提下將多個指標(biāo)通過線性組合轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個不相關(guān)綜合指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計分析方法，其目的是通過數(shù)據(jù)降維，以排除眾多信息共存中相互重疊的信息，簡化后的指標(biāo)應(yīng)盡可能多地反映原來指標(biāo)的主要信息且不丟失信息[25]。

本試驗對4 種植物油的18 個核磁共振檢測指標(biāo)：峰起始時間T211（X1）、峰頂點時間T212（X2）、峰結(jié)束時間T213（X3）、峰面積S1（X4）、峰面積比例A1（X5）、峰頂點信號幅值P1（X6）、峰起始時間T221（X7）、峰頂點時間T222（X8）、峰結(jié)束時間T223（X9）、峰面積S2（X10）、峰面積比例A2（X11）、峰頂點信號幅值P2（X12）、峰起始時間T231（X13）、峰頂點時間T232（X14）、峰結(jié)束時間T233（X15）、峰面積S3（X16）、峰面積比例A3（X17）、峰頂點信號幅值P3（X18）進(jìn)行主成分分析，計算其特征值的方差貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率，并根據(jù)累積貢獻(xiàn)率≥85%的原則提取主成分個數(shù)。一般情況下，總貢獻(xiàn)率越高，越能反映原始數(shù)據(jù)，并且總貢獻(xiàn)率必須大于85%才能使用。

主成分分析碎石圖見圖2，主成分分析特征值及貢獻(xiàn)率見表2。

圖2 主成分分析碎石圖（陡坡圖）Fig.2 Principal component analysis scree plot

表2 主成分特征值及貢獻(xiàn)率Table 2 Eigenvalues and contribution rates of principal components

由圖2 和表3 可知，本研究共提取到3 個主成分，其對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率分別為：主成分1（PC1）79.195%，主成分2（PC2）13.764%，主成分3（PC3）7.014%，以上3 個主成分的累積貢獻(xiàn)率為100%，全面反映所測植物油核磁共振18 個變量的全部原始信息。載荷值是原始18 個變量，即LF-NMR 弛豫特征參數(shù)，在主成分分析中，一般認(rèn)為大于0.3 的載荷就是顯著的。由表3 可知，PC1 與峰起始時間T211、峰頂點時間T212、峰結(jié)束時間T213、峰起始時間T221、峰頂點時間T222、峰起始時間T231、峰頂點時間T232、峰結(jié)束時間T233、峰面積S3、峰面積比例A3、峰頂點信號幅值P3呈顯著正相關(guān)；PC2 與峰起始時間T211、峰頂點時間T212、峰結(jié)束時間T213、峰頂點時間T222、峰結(jié)束時間T223呈顯著正相關(guān)；PC3 與峰頂點時間T212、峰面積S1、峰面積比例A1、峰頂點信號幅值P1、峰頂點時間T222呈顯著正相關(guān)。同時PC1、PC2 和PC3 的累計貢獻(xiàn)率為100%，能全部表達(dá)原始數(shù)據(jù)信息。因此可選擇PC1、PC2 和PC3 反映這4 種植物油主成分分析的結(jié)果，18 個原始數(shù)據(jù)的主成分系數(shù)如表4 所示，3 個主成分的模型如下：

表3 4 種植物油LF-NMR 弛豫特性在主成分中的載荷表Table 3 Principal component loading values of LF-NMR relaxation characteristics of four vegetable oils

表4 主成分系數(shù)矩陣Table 4 Principal component coefficient matrix

根據(jù)公式F=0.791 944F1+0.137 667F2+0.070 389F3計算主成分得分和排序，結(jié)果見表5。由表5 可知，這4 種植物油的綜合排分最高的是大豆油，之后依次是玉米油、花生油、山茶油。

表5 4 種植物油主成分得分、綜合得分及排名Table 5 Principal component scores,comprehensive scores,and rankings of four vegetable oils

選用PC1、PC2 和PC3 的綜合評價指標(biāo)得分值矢量做三維散點圖（圖3）可以直觀地顯示聚類分析結(jié)果。由圖3 可見，4 種植物油樣品在三維圖上聚集不明顯，可直觀清晰地對4 種植物油進(jìn)行識別。

圖3 4 種不同類型植物油樣品的三維主成分得分圖Fig.3 Three-dimensional PCA scores plot for four types of vegetable oil samples

綜合分析可知，采用低場核磁共振技術(shù)結(jié)合主成分分析法可快速準(zhǔn)確地實現(xiàn)對山茶油、花生油、大豆油和玉米4 種植物油的鑒別。

3 結(jié)論

采用低場核磁共振技術(shù)的CPMG 脈沖序列測定山茶油、花生油、大豆油和玉米油4 種植物油橫向弛豫時間T2，T2譜包含許多樣品內(nèi)部的信息試驗結(jié)果，山茶油和花生油有2 個峰，大豆油和玉米油則有3 個峰。通過峰個數(shù)可以將4 種植物油分為兩組，即山茶油和花生油為一組，大豆油和玉米油為一組，然而僅通過分析T2譜的方法不能快速直觀地同時辨別4 種植物油，因此需要進(jìn)一步對4 種植物油的特征組分進(jìn)行分析。

采用PCA 方法分析處理低場核磁共振T2譜數(shù)據(jù)，可通過F=0.791 944F1+0.137 667F2+0.070 389F3計算得到主成分得分和排序，這4 種植物油的綜合排分最高的是大豆油，其次是玉米油、花生油、山茶油。同時選用PC1、PC2 和PC3 的綜合評價指標(biāo)得分值矢量做三維散點圖，可以看到4 種植物油樣品在三維圖上聚集不明顯，能直觀清晰地對4 種植物油進(jìn)行識別。由此可知，該方法能夠快速而準(zhǔn)確地對4 種植物油進(jìn)行識別，這為4 種植物油的鑒別及市場監(jiān)督體系的完善提供技術(shù)支持。