[发明专利]一种快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法

权利要求书

1.一种快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)采用傅里叶变换衰减漫反射中红外光谱仪采集蕨菜粉末样品的漫反射中红外光谱原始谱图，所述中红外光谱的测定范围为4000-400cm^-1；

(2)光谱数据预处理：采用多元散射校正法对原始光谱数据进行预处理；

(3)光谱特征变量筛选：筛选3000-2800cm^-1、1700-1500cm^-1、1200-900cm^-1三个波段为建立PLS模型的有效波长；

(4)蕨菜总黄酮含量预测：将步骤(3)中的光谱特征变量与蕨菜样品的总黄酮含量结合，通过偏最小二乘方法建立光谱特征变量与蕨菜样品的总黄酮含量的定量模型，根据定量模型对蕨菜总黄酮含量进行预测。

2.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述蕨菜粉末样品的制备方法包括以下步骤：对新鲜蕨菜样品进行挑拣、清洗除杂，切段60℃烘干，收集60-100目之间的粉末。

3.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述蕨菜粉末样品置于密封干燥条件下保存。

4.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述傅里叶变换衰减漫反射中红外光谱仪配备AIR附件。

5.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述傅里叶变换衰减漫反射中红外光谱仪的扫描次数为32次，分辨率为4.0cm^-1，同一样品反复采集6次，获得中红外原始光谱图。

6.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述步骤(2)中对中红外光谱原始谱图进行基线校正和平均谱图计算，获得其平均谱消除因人工取样误差导致的谱图，最后运用8种光谱预处理方法：多元散射校正法、标准正态变化法、一阶导数法、二阶导数法、多元散射校正加一阶导数法、标准正态变化加一阶导数法、多元散射校正加二阶导数法、标准正态变化加二阶导数法结合偏最小二乘算法(PLS)进行预处理方法的筛选获得预处理后蕨菜样品的中红外光谱图，使用多元散射校正法的光谱预处理方法获得较高的R²值0.9154，最小的RMSEC值0.305。

7.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述步骤(3)中比较全部波数、TQ Analyst-9中红外定量分析软件包推荐波数、黄酮类化合物特征单一波数和黄酮类化合物特征组合波数四种波长选择方法，得到建立PLS模型的有效波长，使用3000-2800cm^-1、1700-1500cm^-1、1200-900cm^-1三个波段，获得较高的R²值0.9240，最小的RMSEC值0.29％。

8.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述步骤(4)中采用亚硝酸钠-硝酸铝法测定蕨菜样品总黄酮含量。

9.根据权利要求8所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：准确称取蕨菜干粉2.0g，按料液比＝1：15，加入30mL的80％乙醇溶液，80℃条件下，冷凝回流提取2h，过滤收集滤液，药渣再重复提取2次，合并提取液置于容量瓶中，备用，采用亚硝酸钠-硝酸铝法，测定蕨菜总黄酮含量，以芦丁为标准品于510nm波长下测定吸光度，得出芦丁的标准曲线方程为Y＝0.0685X-0.0003，R²＝0.9981，其中X为芦丁浓度mg/mL，Y为吸光度A。

10.根据权利要求1所述的快速预测蕨菜中总黄酮含量的方法，其特征在于：所述步骤(4)中根据所述蕨菜样品的光谱图特征变量，采用定量模型预测所述蕨菜样品总黄酮含量；通过偏最小二乘方法建立80份校正集蕨菜样品的光谱图特征变量与总黄酮含量之间的定量模型，并利用该定量模型对40份预测集蕨菜样品的总黄酮含量进行验证，校正集的相关系数为0.8747，均方根误差0.379％，预测集的相关系数为0.7851，均方根误差为0.456％，另外使用20份蕨菜样品进行完全外部检验，误差在-1.16％～0.61％。