雷春妮， 王 波， 解迎雙， 孫苗苗， 齊安安

(蘭州海關(guān)1，蘭州 730010) (山東大學(xué)2，青島 266237)

食用植物油是人們膳食結(jié)構(gòu)中不可或缺的重要組成部分。脂肪酸是植物油中最重要的質(zhì)量指標(biāo)之一[1]，不同植物油的脂肪酸種類和含量存在差異，其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和市場(chǎng)價(jià)格也有很大差別。不法廠商為了謀求高額利潤(rùn)，侵害消費(fèi)者權(quán)益和健康，以廉價(jià)的植物油充當(dāng)優(yōu)質(zhì)植物油，影響食用植物油的質(zhì)量和安全。化學(xué)計(jì)量學(xué)是多元數(shù)據(jù)處理、提取復(fù)雜體系中隱藏信息不可或缺的工具，因此被越來(lái)越多地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘和分類，如陳通等[2]基于GC-MS三維譜中對(duì)應(yīng)揮發(fā)性有機(jī)物質(zhì)的特征峰強(qiáng)度進(jìn)行主成分信息降維，采用k最近鄰算法建立植物油種類的判別模型，訓(xùn)練集的識(shí)別率達(dá)到100%；蔣萬(wàn)楓等[3]以7種植物油的易揮發(fā)成分為指標(biāo)，通過主成份分析、偏最小二乘判別分析，建立了分類預(yù)測(cè)模型，分類模型訓(xùn)練和模型驗(yàn)證準(zhǔn)確率均為100%；張方圓等[1]對(duì)6種植物油脂肪酸數(shù)據(jù)處理，采用遺傳-偏最小二乘法、主成分分析法、線性判別分析和最小二乘-支持向量機(jī)進(jìn)行建模分析，結(jié)果表明，主成分分析法能夠較好地區(qū)分六類植物油，而在植物油種類判別分析中，線性判別分析的預(yù)報(bào)結(jié)果最佳。目前，尚未見到以12種食用植物油脂肪酸為指標(biāo)進(jìn)行主成分分析、系統(tǒng)聚類、K-平均值聚類和判別分析的研究。

采用氣相色譜法對(duì)12種植物油(棉籽油、大豆油、芝麻油、亞麻籽油、核桃油、葵花籽油、橄欖油、一般菜籽油、低芥酸菜籽油、花生油、花椒油、玉米胚芽油)的脂肪酸組成進(jìn)行分析，利用峰面積歸一化法進(jìn)行定量，采用主成分分析通過對(duì)原始變量不同權(quán)重的提取組建新的變量從而以全新的角度觀察樣品，利用主成分分析數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行系統(tǒng)聚類、K-平均值聚類和判別分析，建立判別函數(shù)，有效鑒別食用油的種類，旨在為食用油的摻雜摻假問題提供參考。

1 材料與方法

1.1 儀器、試劑與材料

Clarus 600氣相色譜儀，配備氫火焰離子化檢測(cè)器；37種脂肪酸甲酯混合標(biāo)準(zhǔn)品；氫氧化鉀、甲醇均為分析純；12種食用植物油均市售，于0～4 ℃的條件下保存?zhèn)溆谩?/p>

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 實(shí)驗(yàn)前處理

按照GB 5009.168—2016[4]處理：稱取60.0 mg試樣至具塞試管中，加入4 mL異辛烷溶解試樣，必要時(shí)可以微熱使試樣溶解后加200 μL 2%氫氧化鉀甲醇溶液,蓋上玻璃塞猛烈振搖30s后靜置至澄清。加入約1g硫酸氫鈉，猛烈振搖，中和氫氧化鉀。待鹽沉淀后，將上層溶液移至進(jìn)樣小瓶中，待測(cè)。

1.2.2 氣相色譜條件

色譜柱：HP-88毛細(xì)管柱(100 m×0.250 mm×0.20 μm)；程序升溫：120 ℃保持1 min，以10 ℃/min升至175 ℃，保持10 min，以5 ℃/min升至210℃，保持5 min，再以5 ℃/min升至230 ℃，保持25 min；進(jìn)樣口溫度：250 ℃；載氣：高純氮?dú)?純度≥99.999%)，分流比為100∶1，流速為1.0 mL/min；FID檢測(cè)器溫度：300 ℃；進(jìn)樣量：1.0 μL。

1.2.3 數(shù)據(jù)處理

將樣品氣相色譜圖的保留時(shí)間與37種脂肪酸甲酯標(biāo)準(zhǔn)品色譜圖進(jìn)行對(duì)比，確認(rèn)樣品為脂肪酸甲酯。定量分析植物油樣品中各脂肪酸甲酯的含量，采用面積歸一化法，依據(jù)峰面積計(jì)算各種脂肪酸甲酯的相對(duì)含量。再利用 SPSS 22.0 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析、系統(tǒng)聚類、 K-平均值聚類及判別分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 定性與定量分析

對(duì)12種植物油(共計(jì)196個(gè)樣品)進(jìn)行氣相色譜分析，每一個(gè)樣品平行測(cè)定3次，以保留時(shí)間定性，用面積歸一化法定量，最終數(shù)據(jù)取實(shí)測(cè)每種食用植物油樣品(花生油18個(gè)、玉米胚芽油9個(gè)、鮮花椒油9個(gè)、葵花籽油18個(gè)、大豆油19個(gè)、芝麻油18個(gè)、低芥酸菜籽油18個(gè)、核桃油16個(gè)、亞麻籽油18個(gè)、橄欖油18個(gè)、棉籽油17個(gè)、一般菜籽油18個(gè))的平均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差，見表1。

表1 12種植物油脂肪酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)/%

從表1可以得出，12種植物油的主要脂肪酸成分相同，即油酸(15.635%～66.569%)和亞油酸(10.521%～58.227%)。由表1可以看出，不同種類的植物油各脂肪酸的種類和含量均不相同。油酸在12種植物油中的質(zhì)量分?jǐn)?shù)在15.635%～66.569%范圍內(nèi)，在橄欖油中的質(zhì)量分?jǐn)?shù)最高(66.569%)，而在棉籽油中最低(15.635%)，其具有降低低密度蛋白膽固醇水平的功效[5]。亞油酸在12種植物油中的質(zhì)量分?jǐn)?shù)在10.521%～58.227%之間，在葵花籽油中的質(zhì)量分?jǐn)?shù)最高(58.227%)，而在橄欖油中含量最低(10.521%)，亞油酸具有預(yù)防心血管疾病的功效。除油酸和亞油酸外，核桃油和亞麻籽油脂肪酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)較高的還有有亞麻酸(分別為10.661%、52.537%)、棕櫚酸(分別為6.709%、5.332%)，其亞麻籽油中的亞麻酸在12種植物油中含量最高(52.537%)，在葵花籽油中含量最低(0.038%)；鮮花椒油脂肪酸含量較高的還有γ-亞麻酸(11.750%)、亞麻酸(4.587%)、花生酸(4.385%)，且γ-亞麻酸是花椒油獨(dú)有的，其具有降血脂、降血糖、抗心血管疾病、抗癌、美白和抗皮膚老化等作用[6]。低芥酸菜籽油和一般菜籽油脂肪酸含量較高的還有亞麻酸(分別為7.498%、9.010%)、棕櫚酸(分別為3.163%、4.403%)，動(dòng)物實(shí)驗(yàn)證明大量攝入含芥酸高的菜籽油，可致心肌纖維化引起心肌病變[7]，而GB/T 1536—2004標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定低芥酸菜籽油中芥酸含量不大于3%，芥酸含量較一般菜籽油大大降低[8]；大豆油脂肪酸含量較高的還有棕櫚酸(10.214%)、亞麻酸(5.989%)、硬脂酸(4.039%)；棉籽油、芝麻油、葵花籽油、橄欖油、花生油、玉米胚芽油脂肪酸含量較高的還有棕櫚酸、硬脂酸。

植物油中的脂肪酸主要分為飽和脂肪酸(SFA)、單不飽和脂肪酸(MUFA)和多不飽和脂肪酸(PUFA)。美國(guó)國(guó)家膽固醇教育小組(NCEP)推薦，膳食中SFA、MUFA、PUFA供能比為1∶(1.5～2)∶ 1[9]；美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)(AHA)推薦SFA、MUFA、PUFA供能比為1∶1.5∶1[10]；中國(guó)營(yíng)養(yǎng)學(xué)會(huì)建議SFA、MUFA、PUFA供能比小于1∶1∶1[11]。由表1可以看出，12種植物油中沒有任何一種植物油脂肪酸成分能達(dá)到推薦比例。此外棉籽油(16.285%)中單不飽和脂肪酸含量最低，橄欖油(67.628%)含量最高；橄欖油(11.284%)中多不飽和脂肪酸含量最低，核桃油(67.167%)含量最高，其中人體不能合成亞油酸和亞麻酸，必須從膳食中補(bǔ)充。不飽和度(U/S)是植物油中總不飽和脂肪酸含量與總飽和脂肪酸含量的比值，是衡量植物油脂品質(zhì)的重要標(biāo)準(zhǔn)之一[5]。由表1 可以看出，植物油中不飽和度最小為棉籽油3.235，最大為低芥酸菜籽油14.672。

2.2 主成分分析

KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是用于比較變量間簡(jiǎn)單關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)，KMO值越接近1，意味著變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，原有變量越適合做因子分析[12]。利用SPSS20.0軟件對(duì)12種植物油脂肪酸成分的相對(duì)含量進(jìn)行主成分分析，KMO值為0. 668(見表2)，可得出本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)適合做因子分析。從表3獲得第1成分的貢獻(xiàn)率為28.866%，第2成分的貢獻(xiàn)率為19.238%，第3成分的貢獻(xiàn)率為17.235%，第4成分的貢獻(xiàn)率為13.840%，第5成分的貢獻(xiàn)率為7.530%，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為86.708%，可見5個(gè)主成分能代表該數(shù)據(jù)的絕大部分信息，根據(jù)主成分貢獻(xiàn)大小將其表示為PC1、PC2、PC3、PC4、PC5，圖1為三維載荷圖。

表2 KMO和巴特利特球形度檢驗(yàn)

表3 5個(gè)主成分的特征值及其貢獻(xiàn)率(總方差解釋)

注：a1～a21代表脂肪酸組成。圖1 三維載荷圖

某一主成分與變量的聯(lián)系系數(shù)絕對(duì)值越大，則表示該主成分與變量關(guān)系越接近[13]。由表4可知，第1主成分與二十碳二烯酸(0.919)、二十四碳一烯酸(0.833)、芥酸(0.819)、二十二碳二烯酸(0.814)高度正相關(guān)；第2主成分與棕櫚酸(0.744)、十七碳一烯酸(0.621)呈正相關(guān)，與亞麻酸(-0.604)呈負(fù)相關(guān)；第3主成分與γ-亞麻酸(0.737)、十五碳酸(0.732)、二十碳三烯酸(0.732)正相關(guān)；第4主成分與棕櫚油酸(-0.711)呈負(fù)相關(guān)；第5主成分與油酸(-0.656)呈負(fù)相關(guān)。由表3可知累積貢獻(xiàn)率60%以上的貢獻(xiàn)率來(lái)自第1、第2和第3主成分。因此可認(rèn)為二十碳二烯酸、二十四碳一烯酸、芥酸、二十二碳二烯酸、棕櫚酸、十七碳一烯酸、亞麻酸、γ-亞麻酸、十五碳酸、二十碳三烯酸是12種植物油脂肪酸主成分中相關(guān)性較強(qiáng)的組分。

表4 主成分載荷矩陣

2.4 聚類分析

為進(jìn)一步探究12種植物油的脂肪酸成分是否有更多的內(nèi)在聯(lián)系與規(guī)律，采用SPSS22.0軟件對(duì)12種植物油的脂肪酸含量進(jìn)行聚類分析。聚類分析是一種重要的數(shù)據(jù)挖掘算法，它是將具有相同或相似性質(zhì)的對(duì)象放于同一集合中，把不同性質(zhì)的對(duì)象放于不同集合中，達(dá)到物以類聚的效果[14]。由脂肪酸指標(biāo)所獲得的主成分?jǐn)?shù)據(jù)PC1、PC2、PC3、PC4、PC5作為變量值，進(jìn)行系統(tǒng)聚類和K-平均值聚類。

2.4.1 系統(tǒng)聚類

以主成分分析獲得的5個(gè)主成分為變量值，以組之間的連接法為聚類方法，以平方Euclidean距離為度量準(zhǔn)則，用 SPSS 22. 0軟件對(duì)196個(gè)植物油樣品進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，聚類分析結(jié)果見圖3。

從圖2可知，所有植物油樣品采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類累計(jì)9次分類，第1次分類：一類只由花生油樣品組成，另一類由玉米胚芽油、鮮花椒油、葵花籽油、大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油、核桃油、亞麻籽油、橄欖油、棉籽油、一般菜籽油11種樣品組成，分類結(jié)果可知花生油與其他11種食用油在脂肪酸組成上差別較大，第1次分類就可區(qū)分。第2次分類：一類只由一般菜籽油樣品組成，另一類由玉米胚芽油、鮮花椒油、葵花籽油、大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油、核桃油、亞麻籽油、橄欖油、棉籽油10種樣品組成，分類結(jié)果可知一般菜籽油與其他10種植物油在脂肪酸組成上差別較大。油用植物菜籽的高芥酸會(huì)降低菜籽油的品質(zhì)[15]，長(zhǎng)期食用富含芥酸的菜籽油，會(huì)因芥酸過多積蓄而容易引起血管壁增厚和心肌脂肪沉積，不利于人體健康。第3次分類：一類只由棉籽油樣品組成，另一類由玉米胚芽油、鮮花椒油、葵花籽油、大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油、核桃油、亞麻籽油、橄欖油9種樣品組成，此次分類將棉籽油與其他9種食用油分開。第4次分類：一類只由橄欖油樣品組成，另一類由玉米胚芽油、鮮花椒油、葵花籽油、大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油、核桃油、亞麻籽油8種樣品組成，此次分類將橄欖油與其他8種食用油分開。第5次分類：一類由亞麻籽油和核桃油樣品組成，另一類由玉米胚芽油、鮮花椒油、葵花籽油、大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油6種樣品組成。將亞麻籽油和核桃油進(jìn)行第六次分類可分類區(qū)分，分類結(jié)果說明亞麻籽油和核桃油的脂肪酸組成具有較大相似處，也有不同之處。將其他6種植物油進(jìn)行第6次分類：一類由玉米胚芽油和鮮花椒油樣品組成，另一類葵花籽油、大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油4種樣品組成；玉米胚芽油和鮮花椒油經(jīng)第7次聚類可分類；葵花籽油、大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油經(jīng)第七次分類，可將葵花籽油與大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油分類。大豆油、芝麻油、低芥酸菜籽油進(jìn)行第8次分類，大豆油與芝麻油、低芥酸菜籽油區(qū)分。芝麻油和低芥酸菜籽油經(jīng)第9次分類可區(qū)分。

2.4.2 K-平均值聚類

以主成分分析獲得的5個(gè)主成分為變量值，用SPSS 22.0進(jìn)行K-平均值聚類分析，最大迭代次數(shù)為10，使用運(yùn)行平均值，最終在SPSS 22.0中聚類成功，獲得最終聚類中心(表5)。從最終聚類中心之間的距離可看出2個(gè)聚類中心無(wú)重合點(diǎn)。

表5 最終聚類中心

系統(tǒng)聚類、 K-平均值聚類結(jié)果與主成分分析結(jié)果一致，表明12種植物油脂肪酸成分具有明顯差異，其結(jié)果對(duì)12種植物油真?zhèn)舞b別具有一定的指導(dǎo)性作用。

2.5 判別分析

應(yīng)用SPSS 22.0軟件通過主成分分析得到的5個(gè)主成分作為判別分析的自變量，K-平均值聚類中得到的聚類號(hào)作為判別分析的分組變量，進(jìn)行判別模型的擬合，數(shù)據(jù)輸出得到規(guī)范判別函數(shù)特征值，結(jié)果如表6所示，其中累計(jì)方差貢獻(xiàn)率100% ，表明5個(gè)主成分所得到的模型數(shù)據(jù)能夠?qū)?2種植物油進(jìn)行判別。

表6 特征值

依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范判別式函數(shù)系數(shù)，得到3個(gè)典則判別式函數(shù)，其標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范判別式函數(shù)系數(shù)見表7，第一個(gè)判別函數(shù)解釋了91.4%的方差，第二判別函數(shù)解釋了8.0%的方差，第三判別函數(shù)解釋了0.7%的方差，三個(gè)判別函數(shù)解釋了全部方差，其判別函數(shù)見函數(shù)1、函數(shù)2、函數(shù)3。

表7 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范判別式函數(shù)系數(shù)

Y1=-0.517×PC1+0.520×PC2+0.830×PC3+0.596×PC4+0.577×PC5(函數(shù)1)

Y2=-0.069×PC1+0.560×PC2-0.526×PC3+0.534×PC4-0.213×PC5(函數(shù)2)

Y3=0.214×PC1-0.385×PC2+0.289×PC3+0.541×PC4-0.555×PC5(函數(shù)3)

表8是Fisher判別函數(shù)有效性檢驗(yàn)結(jié)果。該檢驗(yàn)的原假設(shè)是不同組的平均Fisher判別函數(shù)值不存在顯著差異。

表8 Fisher判別函數(shù)有效性檢驗(yàn)結(jié)果

從表8可知顯著性<0.05，說明在0.05的顯著性水平下有理由拒絕原假設(shè)。1到 3 表示沒有函數(shù)被移去，拒絕原假設(shè)，表明兩個(gè)判別函數(shù)能將各組樣品分開；2到 3 表示沒有函數(shù)被移去，拒絕原假設(shè)，表明兩個(gè)判別函數(shù)能將各組樣品分開；3表示排除了第1個(gè)判別函數(shù)和第2個(gè)判別函數(shù)后的顯著性檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)，第3個(gè)判別函數(shù)也能將各組樣品分開。利用得到的3個(gè)典則判別函數(shù)對(duì)12種植物油樣品進(jìn)行驗(yàn)證判別，交叉驗(yàn)證結(jié)果可將12種食用動(dòng)物油區(qū)分開，且對(duì)應(yīng)的驗(yàn)證準(zhǔn)確度為100%。故可用典則判別函數(shù)1、函數(shù)2、函數(shù)3對(duì)12種植物油的未知油脂樣品進(jìn)行分析判別。

3 結(jié)論

采用氣相色譜法測(cè)定了12種食用植物油(棉籽油、大豆油、芝麻油、亞麻籽油、核桃油、葵花籽油、橄欖油、一般菜籽油、低芥酸菜籽油、花生油、花椒油、玉米胚芽油)的脂肪酸成分和含量，應(yīng)用 SPSS 22. 0 數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，系統(tǒng)聚類、 K-平均值聚類結(jié)果與主成分分析結(jié)果一致，12種植物油肪酸成分具有明顯差異，最終通過判別分析建立了3個(gè)典則判別函數(shù)，不同植物油的分類和判別的效果良好。據(jù)植物油脂肪酸的指標(biāo)對(duì)不同種類的植物油進(jìn)行分類和判別是可行的，為食用植物油類型判別提供參考。