同步荧光光谱法快速鉴别食用油

毛立新，郭建荣，吴 旭，郭洁丽

（山西大学生命科学学院，山西 太原 030006）

随着人们对食品营养与保健功能认知的逐渐提高，保健食品市场需求逐年提高[1]，保健食品的生产销售越来越多，其中以不饱和脂肪酸为功能因子的保健油更是品种繁多。例如，国外进口橄榄油、国内沙棘油、沙棘籽油、核桃油、亚麻籽油等高端食用油市场前景广阔[2-4]。然而由于这类油品价格昂贵，各种掺杂低价食用油的假冒产品不断出现，这类产品不仅损害了国内食用油行业的声誉，更极大的威胁着人民健康和生命安全[5-9]。

如何区分和鉴别食用油越来越受到人们的关注。为了从根本上杜绝假冒伪劣高端食用油，除了需要在道德上加强诚信教育，从法律、法规上规范食用油生产销售，做到有法可依之外，同样需要探索方便快捷的食用油检测方法，确立先进可靠的检测方法，为食用油监管提供科学有效、方便快捷的检测方法。目前已报道的鉴别食用油的方法主要有气相色谱法、气-质联用方法、核磁共振法等[10]，这些方法虽然已经比较成熟，但需要昂贵的仪器、检测时间较长且需要具有专业检测知识和经验的操作人员。

光谱分析法具有快速无损、费用低等特点，目前已广泛应用于材料学、化学、生物学、矿物宝石、公安法学等研究领域。近年来，光谱技术在油脂和食品快速检测及鉴别方面的应用研究发展迅速[11-17]。如荧光光谱用于葡萄酒质量控制[18]、蜂蜜成分分析[19]、果汁成分检测[20]、乳制品鉴别[21]、啤酒鉴别[22]和其他食品检测[23-24]。但该方法较色谱法选择性差，在定性和定量检测方面需要借助多元回归、模式识别等统计学方法或人工神经网络方法才能实现。由于不同食用油含有不同组分，其含量和相互比例关系不同，构成了各种食用油的不同光谱学特征，因此可以利用该特征进行鉴别。

荧光光谱法用于复杂样品检测时具有非常大的潜力，其选择性更强、灵敏度更高、试剂消耗更少，样品处理更简单[25]。但是传统荧光光谱法依赖于固定激发或发射光波长，因此对于复杂成分的物质检测能力较差，而同步荧光则可以弥补传统荧光光谱法的不足[25]。

主成分分析方法是一种聚类分析或点群分类方法，主要目的是通过将大量的变量降低到一定数量的主成分，这些主成分可以表达绝大多数变量，从而降低原始变量的维数，直观的进行变量表达、回归以及判别多维数据[26]。

本研究对市售6 种食用油进行同步荧光扫描并通过绘图软件合成同步荧光光谱图和三维图，通过图谱分析和主成分析，建立了一种简便快速的鉴别食用油的方法。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

沙棘果油、沙棘籽油由山西省林业科学研究院提供；核桃油、亚麻仁油、芝麻油和菜籽油购于太原美特好超市；样品避光贮藏于0～4 ℃待测，测定时将样品从冰箱取出室温放置4 h后可测定。

1.2 仪器与设备

RF-530荧光检测计 日本岛津公司。经过改装，将激发单色仪和发射单色仪连接2台步进电机，步进电机采用数控软件自动控制步进电机运转速度、停留位置，实现自动扫描（20次扫描误差0.1%）；N3000色谱工作站浙江大学智能信息研究所。

1.3 方法

1.3.1 同步荧光光谱采集

将食用油与正己烷按1∶1混合；光源为75 W氙灯；仪器灵敏度设为High；采用激发光单色仪和发射光单色仪以720 nm/min进行同步扫描；激发单色仪波长范围250～720 nm；发射波长与激发波长相差间隔从10～130 nm，扫描13 次，得到13 个同步荧光光谱数据。

1.3.2 统计分析

使用Origin 7.0以激发波长和波长间隔为横、纵坐标轴，结合相对荧光强度绘制同步荧光等高线指纹光谱图；使用Unscrambler 9.8 软件进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 二维同步荧光光谱

由图1可知，沙棘果油在315～450 nm波长范围内有1 个强荧光吸收峰，550～670 nm波长范围内有弱荧光吸收峰，且随着波长差的增加其荧光强度逐渐增加。

沙棘籽油在520～650 nm波长范围内之间有1 个强荧光吸收峰；在650～700 nm波长范围内有1个弱荧光吸收峰，一般认为是叶绿素荧光吸收峰，且总荧光强度比沙棘果油的低40倍左右，这与Poulli等[18]的研究结果一致。

图1 不同激发波长与发射波长间隔同步荧光光谱Fig.1 Synchronous fluorescence spectra at different wavelengh interva ls

核桃油在315～490 nm波长范围内有1个强荧光吸收峰，在560～670 nm波长范围内有1个弱荧光吸收峰峰；随着波长间隔的增加，荧光强度逐渐增加；在650～700 nm范围内荧光峰消失，这可能由于核桃油经过精炼，叶绿素被吸附或破坏的缘故。

亚麻仁油在300～500 nm波长范围内有1个荧光吸收峰，随着波长间隔增加，荧光强度逐渐减弱，无叶绿素荧光吸收峰。

芝麻油在300～550 nm波长范围内有1个强荧光吸收峰，而且随着波长间隔增大，荧光强度逐渐减弱，在560～670 nm波长范围内有1个弱荧光吸收峰。

菜籽油有2个荧光吸收峰，分别为300～490（强荧光吸收峰）、560～670 nm（弱荧光吸收峰）。荧光强度在20～100 nm波长间隔之间随波长差的增加而增大，随后又降低。

2.2 三维同步荧光光谱

图2 5 种食用油的同步荧光等高线光谱图和三维光谱图（激发波长范围250～7200 nnmm）Fig.2 Contour and 3D plots for the synchronous fluorescence spe ctra of five kinds of vegetable oils ( λex = 250–720 nm)

由图2可知，沙棘果油在300～600 nm波长范围内有荧光吸收，有2 个明显的荧光吸收峰和1个弱的荧光吸收峰，320～350 nm波长范围内有1个最大荧光吸收峰，波长间隔在50～87 nm。

沙棘籽油在550～670 nm波长范围内只有1个荧光吸收峰，最大激发波长在580～590 nm。

核桃油在345～360 nm波长范围内有1个强荧光吸收峰，在410～500 nm波长范围内有2 个严重重叠峰。

菜籽油荧光范围为300～580 nm，与核桃油相似，但在300～350 nm波长范围内的荧光峰与350～360 nm之间的最大荧光峰重叠。

由于不同食用油荧光物质组成成分和含量不同，其同步荧光光谱具有明显的差异，所以同步荧光光谱比传统固定波长荧光光谱富含更多的信息量，可以作为食用油的指纹图谱。

2.3 主成分分析

由图1可知，6 种食用油的同步荧光光谱在波长差为90 nm时的荧光强度都比较大，所以选择激发光谱250～720 nm、波长间隔90 nm的同步荧光光谱数据，进行主成分分析。结果显示前2 个主成分可以解释97.5%光谱数据变量，可以将供试食用油很好的分开（图3、表1）。

表1 6 种食用油主成分分析结果Table1 Principle component analysis of different vegetable oils

图3 6种食用油同步荧光光谱数据主成分得分图Fig.3 PC1-PC2 score plot from PCA analysis

3 结 论

同步荧光光谱可以简便快捷的鉴别食用油一些特征性的荧光光谱，如叶绿素荧光光谱，可以直观地判别食用油的种类。实验结果证明，可以通过1次同步荧光光谱扫描鉴别不同食用油样品。本研究方法不需要样品的复杂处理就可以进行食用油的分析鉴别，在食用油掺假和油品种类分析检测方面具有一定的实用价值。

[1] 陶国琴, 李晨.α-亚麻酸的保健功效及应用[J].食品科学, 2000,21(12): 140-143.

[2] 刘凤云.沙棘油的药理研究[J].生物学通报, 2005, 40(2): 13-15.

[3] 林非凡, 谭竹钧.亚麻籽油中α-亚麻酸降血脂功能研究[J].中国油脂, 2012, 37(9): 44-47.

[4] 聂斌英.沙棘油的综合利用研究及发展前景[J].食品研究与开发,2008, 29(5): 190-192.

[5] 李书国, 李雪梅, 陈辉.我国食用油质量安全现状、存在问题及对策研究[J].粮食与油脂, 2005, 19(12): 3-6.

[6] 张蜀艳.劣质食用油鉴别体系及研究综述[J].食品与发酵科技,2012, 48(4): 12-14.

[7] 孙通, 许文丽, 刘木华, 等.地沟油鉴别的研究现状与展望[J].食品工业科技, 2012, 33(24): 418-422.

[8] 孙艳辉, 安海洋, 贾小丽, 等.利用同步荧光光谱快速鉴别潲水油[J].光谱学与光谱分析, 2012, 32(10): 2726-2729.

[9] 赵守敬, 陈斌, 陆道礼.基于荧光光谱法的植物油加热氧化规律[J].中国粮油学报, 2012, 27(3): 104-109.

[10] 王龙星, 金静, 王淑秋.非正常食用油鉴别新方法(一): 三种辣椒碱残留量的液相色谱-质谱分析[J].色谱, 2012, 30(11): 1094-1099.

[11] 朱丽丽, 张前前, 安伟, 等.高浓度同步荧光法鉴别溢油[J].光谱学与光谱分析, 2011, 31(3): 737-741.

[12] 方惠敏.植物油的荧光光谱法研究[J].生物学杂志, 2009, 26(6): 83-91.

[13] 刘小静, 吴晓燕, 齐彩亚, 等.三维荧光光谱分析技术的应用研究进展[J].河北工业科技, 2012, 29(6): 422-431.

[14] 孙艳辉, 吴霖生, 翁长晟, 等.应用同步荧光光谱和支持向量机快速鉴别油茶籽油真伪[J].食品工业科技, 2012, 33(4): 52-55.

[15] 王艳, 范璐, 霍权恭.用三维荧光光谱法测定8 种植物油脂的荧光信息[J].河南工业大学学报: 自然科学版, 2010, 31(6): 36-39.

[16] 尹晓楠, 张海江.基于三维荧光光谱和主成分分析的溢油风化研究[J].湖南大学学报: 自然科学版, 2012, 39(8): 57-60.

[17] AIRADO-RODRIGUEZ D, DURAN-MERAS I, GALEANO-DAAZ T,et al.Frontface fluorescence spectroscopy: a new tool for cont rol in the wine industry[J].Journal of Food Composition and Analysis, 2011,24(2): 257-264.

[18] POULLI K I, CHANTZOS N V, MOUSDIS G A, et al.Synchronous fluorescence spectroscopy: tool for monitoring thermally stress ed edible oils[J].Journal of Agricultural and Food Chemistry, 200 9,57(18): 8194-8201.

[19] SERGIEL I, POHL P, BIESAGA M, et al.Suitability of threedimensional synchronous fluorescence spectroscopy for fingerpri nt analysis of honey samples with reference to their phenolic prof iles[J].Food Chemistry, 2014, 145: 319-326.

[20] TOWMEY M, DOWNEY G, McNULTY B, et al.The potential of NIR spectroscopy for the detection of adulteration of orange ju ice[J].Journal of the Science of Food and Agriculture, 1995, 67(1): 77 -84.

[21] WOO Y A, TERAZAWA Y, CHEN J Y, et al.Development of a new measurement unit (MilkSpec-1) for rapid determination of fa t,lactose, and protein in raw milk using near-infrared transmitta nce spectroscopy[J].Applied Spectroscopy, 2002, 56(5): 599-604.

[22] INSINSKA-RAK M, SIKORSKA E, CZERWINSKA I, et al.Fluorescence spectroscopy for analysis of beer[J].Polish Journ al of Food and Nutrition Sciences, 2007, 57(4): 239-243.

[23] SAHAR A, BOUBELLOUTA T, DUFOUR E.Synchronous frontface fluorescence spectroscopy as a promising tool for the rapi d determination of spoilage bacteria on chicken breast fillet[J].Food Research International, 2011, 44(1): 471-480.

[24] POWE A M, FLETCHER K A, St.LUCE N N, et al.Molecular fluorescence, phosphorescence, and chemiluminescence spectromet ry[J].Analytical Chemistry, 2004, 76(16): 4614-4634.

[25] KAROUI R, BLECKER C.Fluorescence spectroscopy measurement for quality assessment of food systems: a review[J].Food and Bioprocess Technology, 2011, 4(2): 364-386.

[26] TZOUROS N E, ARVANITOYANNIS I S.Agricultural produces:synopsis of employed quality control methods for the authentica tion of foods and application of chemometrics for the classification of foods according to their variety or geographical origin[J].Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 2001, 41(4): 287-319.