基于拉曼光谱-聚类分析快速鉴别掺伪油茶籽油
2016-12-26邓平建杨冬燕杨永存耿艺介
邓平建 梁 裕 杨冬燕 李 浩 杨永存 耿艺介
(深圳市疾病预防控制中心，深圳 518055)
基于拉曼光谱-聚类分析快速鉴别掺伪油茶籽油
邓平建 梁 裕 杨冬燕 李 浩 杨永存 耿艺介
(深圳市疾病预防控制中心，深圳 518055)
在532 nm激光光源的扩展拉曼光谱及一阶导数光谱中，油茶籽油与低价植物油及精炼地沟油光谱形态的差异显著，谱峰得到有效分离。基于全波段光谱信息和形态建立的多步聚类分析模型既可准确鉴定油茶籽油，还可准确鉴定各种类型的掺伪油茶籽油。对26份不同油茶籽油、105份不同低价植物油、75份5%及以上的掺杂油茶籽油和38份不同精炼地沟油的判别正确率均为100%，对5%及以上的180份掺假油茶籽油和72份掺杂植物油的判别正确率达92%以上。样品测量时无需制备样品及消耗化学试剂，测量和分析1份样品仅耗时5 min左右，可实现对掺伪油茶籽油的快速、无损和准确鉴别。
拉曼光谱 聚类分析 快速 鉴别 掺伪油茶籽油
油茶籽油(又名茶籽油)是我国重要的木本油脂。从20世纪90年代起，国内研究人员[1-3]开始对油茶籽油的功能及成分展开系统的研究。大量的研究结果表明，油茶籽油的营养成分及保健功能可与世界上公认为最好的橄榄油相媲美，使传统的油茶籽油跻身于我国和世界粮农组织首推的健康食用植物油的行列，油茶籽油在国内外市场上的价格已经接近甚至超过了橄榄油[4-5]。但是，受利益驱使的油茶籽油掺伪现象屡禁不止，给油茶籽油产业的健康发展带来了不良影响。
油茶籽油掺伪包括利用低价食用植物油或非食用油脂伪造油茶籽油，或者在油茶籽油中掺入低价食用植物油，甚至掺入废弃食用油脂(地沟油)等。近年来出现的鉴别掺伪油茶籽油的方法主要集中在电子鼻法[6]、红外光谱法[7-8]、介电谱法[9]、电导率法[10]等。由于掺伪植物油的品种及来源在不断增加，尤其是地沟油等非食用油脂的加入，使掺伪鉴别技术需要考虑和处理的因素及体系变得更加多元和复杂。因此，采用色谱、质谱、波谱等仪器分析手段全面采集样品的多元信息，利用聚类分析、主成分分析、BP人工神经网络等化学计量学方法建立相应的数据库和鉴别模型，成为掺伪植物油鉴别技术研究的主攻方向，出现了一批2种手段紧密结合的掺伪植物油鉴别方法[11-13]。其中，拉曼光谱技术以无需制备样品、无需消耗化学试剂及无损、快速等优势，逐步成为研究人员建立掺伪植物油快速鉴别方法的优选技术[14-16]。本研究以不同产地、不同品牌的多批次油茶籽油、大豆油、玉米油、菜籽油、精炼棉籽油、精炼棕榈油等成品植物油及精炼地沟油为样品，基于拉曼光谱和聚类分析探讨建立掺伪油茶籽油的快速鉴别方法。
1 材料和方法
1.1 样品
不同产地、不同品牌、不同批次的油茶籽油26份、大豆成品油16份、玉米成品油16份、菜籽成品油27份、精炼棕榈油26份、精炼棉籽油10份：南海油脂工业(赤湾)有限公司或市售。
在6份油茶籽油中分别掺入低价植物油(大豆油、玉米油、菜籽油、葵花籽油、精炼棕榈油、精炼棉籽油各6份)，配成含低价植物油5%、10%、20%、30%、50%(V/V)的掺假油茶籽油样品各36份。
以不同来源和批次的餐厨废弃油脂为原料，按蒸馏脱臭、碱炼脱酸和吸附脱色的步骤和方法制备精炼地沟油样品38批[17]。
在5份油茶籽油中分别掺入精炼地沟油(5份)，配成含地沟油5%、10%、20%(V/V)的掺杂油茶籽油样品各25份。
在低价植物油(大豆油、玉米油、菜籽油、葵花籽油、精炼棕榈油、精炼棉籽油各2份)中分别掺入精炼地沟油(2份)，配成含地沟油5%、10%、20%(V/V)的掺杂植物油样品各24份。
1.2 仪器与参数
显微拉曼光谱仪 DXR Raman Microscope(美国Thermo Fisher Scientific 公司)。各项参数列于表1。
表1 显微拉曼光谱的测量参数
1.3 光谱采集及处理
取油脂样品50 μL于垫有锡箔的载玻片中央，将载玻片置于仪器的显微镜载物平台上，移动载物平台将入射光聚焦于样品微滴中心，关闭显微镜载物台上盖。分别在780 nm激光光源和532 nm激光光源下，按对应的分光光栅、扫描范围及参数采集样品的拉曼光谱(见图1)。测量1份样品耗时3 min左右。
图1 油茶籽油、低价食用植物油和精炼地沟油的拉曼光谱
对532 nm激光光源扩展光谱求一阶导数(Norris derivative,Segment length=51,Gap between segments=5)，获得各样品的导数扩展光谱(图2)。
图2 油茶籽油、低价植物油和精炼地沟油的一阶导数扩展拉曼光谱(532 nm 激光光源)
2 结果与讨论
2.1 油茶籽油与低价植物油及精炼地沟油拉曼光谱形态分析
基于全光谱建立的聚类分析模型对样品类别的鉴别能力取决于各类样品的光谱信息量及光谱形态差异。各类样品的光谱信息越丰富，各类样品间的光谱形态差异越显著，则聚类分析模型的鉴别能力越强。在780 nm激光光源下，油茶籽油与低价植物油及精炼地沟油拉曼光谱的整体轮廓基本相似，拉曼峰的数目及位置亦基本相同(图1a)。在532 nm激光光源下，精炼地沟油与油茶籽油及其他植物油光谱的整体轮廓完全不同(图1b)。在精炼地沟油的光谱中只见一个平滑包状谱带，已不见油脂各类成分所对应的拉曼谱带。但油茶籽油与低价植物油光谱形态的差异并不显著。在532 nm激光光源的扩展光谱中，油茶籽油与低价植物油及精炼地沟油光谱的信息极为丰富，样品间光谱形态的差异也极为显著。但是样品间谱峰的重叠现象十分明显(图1c)，可能对掺伪样品的鉴别带来困难。在对应的导数扩展光谱中，样品间原本重叠的谱峰得到了有效的分离(图2)。
拉曼光谱形态的比较结果表明，在用于建模的各类植物油及地沟油样品中，同类的各样品均具有相似光谱形态，并且同类样品间光谱形态的相似度远高于各类样品间光谱形态的相似度。提示虽然建模样品的产地、品牌、批次各不相同，但就拉曼光谱形态而言，同类样品仍具有较好的聚集性，而异类样品也具有较好的分离度。
2.2 鉴别掺伪油茶籽油的聚类分析模型
按多步聚类分析的方式，采用TQ Analyst 8.0分析软件(美国Thermo Fisher Scientific 公司)分别建立4个独立而又相互衔接的模块。各模块的建模参数及功能列于表2，各模块聚类分析的效果见图3。
表2 假油茶籽油鉴别聚类分析模型的参数
图3 聚类分析图
从4个模块对相应类别样品的聚类分析效果(图3)可见，异类样品间的马氏距离均大于同类样品间的马氏距离，保证了同类样品的聚集和异类样品的分离，符合TQ Analyst 8.0分析软件基于马氏距离判别不同类别样品的要求。
2.3 掺伪油茶籽油鉴别方法的验证结果
按图4所示的聚类分析程序对验证样品进行鉴别，结果列于表3。
图4 聚类分析程序
样品信息样品总数判为油茶籽油数判为棕 榈油数 判为掺假油茶籽油数判为地沟油类数正确率/%油茶籽成品油2626000100大豆成品油1600160100玉米成品油1600160100菜籽成品油2700270100葵花籽油1000100100精炼棕榈油2602600100精炼棉籽油10001001005%掺假油茶籽油36303309210%掺假油茶籽油360036010020%掺假油茶籽油360036010030%掺假油茶籽油360036010050%掺假油茶籽油3600360100精炼地沟油38000381005%掺杂油茶籽油250002510010%掺杂油茶籽油250002510020%掺杂油茶籽油25000251005%掺杂植物油24002229210%掺杂植物油240002410020%掺杂植物油2400024100
注：掺假油茶籽油为油茶籽油+低价植物油；地沟油类为精炼地沟油、油茶籽油+精炼地沟油或低价植物油+精炼地沟油。
由表3结果可见，采用聚类分析模型既可准确鉴定油茶籽油(正确率100%)，还可准确鉴定各种类型的掺伪油茶籽油，包括低价植物油(正确率100%)、精炼地沟油(正确率100%)、5%及以上的掺假油茶籽油(正确率92%以上)、5%及以上的掺杂油茶籽油(正确率100%)、5%及以上的掺杂植物油(正确率92%以上)。
3 结论
基于油茶籽油与低价植物油及精炼地沟油拉曼光谱整体形态的差异，可建立鉴别掺伪油茶籽油的聚类分析方法。在532 nm激光光源的扩展光谱中，油茶籽油与低价植物油及精炼地沟油光谱的信息极为丰富，样品间光谱形态的差异也极为显著。但样品间谱峰的重叠现象十分明显。在对应的导数扩展光谱中，样品间原本重叠的谱峰得到了有效的分离。
通过构建油茶籽油与非油茶籽油、油茶籽油与棕榈油、油茶籽油与掺伪油茶籽油、地沟油与掺假油茶籽油等4个独立而又相互衔接的聚类分析模块，采用多步聚类分析的方式，可准确鉴别油茶籽油、精炼地沟油、低价植物油、5%及以上的掺假油茶籽油和掺杂油茶籽油。
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Rapid Detection of Adulterated Oil-Tea Camellia Seed Oil by Raman Spectrum-Cluster Analysis
Deng Pingjian Liang Yu Yang Dongyan Li Hao Yang Yongcun Geng Yijie
(Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518055)
Under the excitation of 532 nm laser, the extended and first-derivative Raman spectrum showed the largest spectral information and significantly different patterns among oil-tea camellia seed oil, low-price vegetable oil and bio-waste oil. The cluster analysis model established on full-range spectrum would identify oil-tea camellia
seed oil as well as kinds of adulterated oil-tea camellia seed oil. The discriminant rate was 100% for 26 oil-tea camellia seed oils, 105 low-price vegetable oils and 38 refined bio-waste oils. The discriminant rates were more than 92%, for 180 oil-tea camellia seed oils mixed with at least 5% low-price vegetable oil, and 72 vegetable oils mixed with at least 5% bio-waste oil. The measurement process required no sample preparation or chemical reagent consumption, and the time cost was 5 min for each sample, therefore the detection for adulterated oil-tea camellia seed oil was rapid, non-destructive and accurate.
raman spectrum， cluster analysis， rapid， detection， adulterated oil-tea camellia seed oil
O657.3;TS227
A
1003-0174(2016)04-0072-05
深圳市战略性新兴产业发展专项(JSGG20120615085 737935)
2014-07-08
