基于指纹图谱的大米智能鉴别研究

孙学景,卜文华

(山东省东营市垦利区市场监督管理局,山东 东营 257500)

食品安全问题一直以来都是世界瞩目的问题,关系到人体健康和生命安全,是社会稳定和经济发展的重要基础。然而,在经济利益的驱动下,食品安全问题频发。一些非法经营者为获取更大的利润、节约成本,往往采用类似食品冒充。面对层出不穷的食品事件和愈演愈烈的食品安全,提高食品安全的智能识别十分必要。因此,郑越男等[1]针对全球性食品掺杂行为,以肉制品、牛奶、食用植物油、蜂蜜4类食品掺杂问题为研究对象,提出利用液相色谱-质谱联用技术进行掺杂鉴别的方法,通过液相萃取与固相萃取,实现了食品掺杂识别,为食品真实性技术鉴别的应用提供了参考;王冰峰等[2]针对食品掺杂难以用常规靶向分析手段实现鉴别的问题,提出一种基于液相色谱串联高分辨质谱的组学分析技术的食品鉴别方法,实现了对冒充、稀释、非法添加和非法标注成分4类行为的鉴别;张仲雄等[3]针对食品掺杂的技术化、隐形化、多样化等特征,利用太赫兹波普技术具有微波和红外双重特性,实现了对转基因食品、食品原产地、乳制品、蜂蜜及其他食品掺杂的检测与鉴别,认为该方法可提高食品鉴别的精度和分析速度,具有一定的参考和指导价值;王靖会等[4]为有效鉴别国家地理标志大米中是否被掺入了普通大米,通过构建SVM、Adaboost以及Adaboost-SVM三种机器学习鉴别模型,并以大米中矿物元素含量和近红外光谱中级融合数据为基础,实现对大米鉴别,为维护大米市场健康有序发展提供了技术支持。然而针对大米的鉴别,存在精度较低的问题[5]。为解决该问题,本研究尝试以五优稻4号大米为研究对象,提出一种基于顶空固相微萃取气质联用仪的大米掺杂智能鉴别方法,并对方法的可行性进行验证。

1 材料与方法

1.1 试验样品及预处理

本试验选用的样品为2021年水稻收获期通过五点田间采样采集的哈尔滨、五常、佳木斯、大庆、绥化五个地区生产的长粒型大米各8 kg。具体样品信息如表1所示。

表1 试验样品信息

考虑到本次试验样品未经过干燥,且存在杂物,可能影响试验结果。因此,试验前样品进行实验室晾晒、除杂,使样品水分含量低于10%[6];其次,分别用砻谷机和碾米机将样品制成糙米和3级精米;最后,将制成的糙米和精米用自封袋密封,保存在恒温4℃的冰箱中,直至试验完成。

1.2 试验仪器设备

FC-2K砻谷机,日本大竹制造所;VP-32碾米机,日本山本公司;ML503电子天平,梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司;FW-100粉碎机,天津市泰斯特仪器有限公司;XMTD-203恒温水浴锅,金坛市科析仪器有限公司;SPME手动进样手柄,美国Supelco公司;TRACE1300ISQLT气相色谱质谱联用仪,美国Thermo公司;高纯度氦气,大庆市明博气体股份有限公司;ES-1000大米外观品质分析仪,静冈制机株式会社;Infratec 1241 Grain Analyzer近红外谷物分析仪,瑞典FOSS公司;50 mL顶空瓶,上海安谱实验股份有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1大米品质指标测定

对于大米外观属性测定。选取每个品种糙米和精米各3份样品,每份样品0.5 kg,并计算糙米率和精米率。利用大米外观品质分析仪ES-1000分析不同品种的大米外观属性,计算每个品种大米的长度、面积、色相、彩度、白度、幅度、长宽比、总粒白度、垩白粒率、垩白度外观属性指标。

对于大米理化信息指标测定。选取每个品种糙米和精米样品各3份,每份样品0.5 kg,利用近红外谷物分析仪分别测定糙米与精米的蛋白质、粗脂肪、直链淀粉含量[7]。

1.3.2掺假大米样品制备

以五常市生产的五优稻4号精米为基础,分别掺入其他4种精米。同时将五优稻4号设为试验组,剩余品种设为对照组。

以5%的比例和梯度向WYD4中加入其他品种的样品,掺杂比例最高为50%,由此得到共11种掺杂比例。为避免随机误差,每类样品包含3份平行样本,则试验组共33份样品,对照组每类样品各3份,每份样本质量为0.1 kg[8]。

1.3.3大米挥发性组分提取与鉴定

将对照组样品分别放入粉碎机中碾磨30 s后静止30 min,称取20 g样品倒入由聚乙烯隔膜制成瓶盖的空瓶中,放入恒温水浴锅。达到平衡时间后,采用进样器穿透薄膜,萃取样品挥发性组分。萃取条件如下:

气相色谱条件:色谱柱为HP-5MS,纯度>99.99%,载气为高纯度氦气,其流量为1.00 mL/min,进样口温度230℃,通过不分流方式进样,柱初温度40℃,持续时间3 min,速度为以8℃/min上升到170℃,持续5 min后,以10℃/min上升到260℃,持续2 min[9]。

质谱条件:色谱与质谱传输温度为260℃,离子源及其温度为EI和230℃,电子能量为70 eV,采用全扫描模式对40～50 m/z的质量范围进行扫描[10]。

1.4 数据统计与分析

针对气相色谱仪获取的数据,采用NIST和Weily标准谱库进行分析;针对各挥发性组分数据,采用Microsoft Excel和Origin软件进行分析[11]。

2 结果与分析

2.1 不同大米挥发性组分分析

2.1.1指纹分析

将采集的5种大米挥发性组分与数据库进行匹配,筛选出正反匹配值大于800的组分,并选择挥发性组分相对含量大于0.05%物质进行分析,最终累计检测到挥发性组分共135种[12]。其中,试验组五优稻4号的挥发性组分最多,为106种;龙稻18号挥发性组分最少,为85种;5种大米共同挥发性组分为49种。根据挥发性组分类别,对5种不同品种的大米进行分类,结果见图1。由图1可知,不同品种大米的挥发性组分中,醛类物质和烷烃类物质含量较高。其中,五优稻4号的醛类物质和烷烃类物质分别占总挥发性组分的48.32%和25.07%。

图1 不同品种大米挥发性组分百分比堆积图

2.1.2主成分分析

利用主成分分析提取5种大米共同含有的挥发性组分特征,并根据主成分因子内的贡献程度,筛选出关键特征挥发性组分,得到不同掺杂大米的主成分[13]。其中实验组五优稻4号的前三个主成分的贡献率分别为27.89%、20.88%和18.73%,累计贡献率为67.50%;对照组样品的前三个主成分贡献率也均超过60%。由此说明,5种大米共有的挥发性组分前3项主成分因子可实现对不同掺杂品种大米进行初步判别。根据前3项主成分因子的正负贡献值,共筛选出18种特征挥发性组分判别掺杂大米样品,包含十二烷、十三烷、十四烷、十五烷、十六烷、姥鲛烷等。

2.2 五优稻4号标准挥发性组分指纹图谱构建与验证

2.2.1指纹图谱构建

为探究试验组五优稻4号和掺入的其他品种大米在挥发性组分上的差异,构建五优稻4号标准挥发性组分指纹图谱[1],具体如图2所示。

图2 五优稻4号挥发性有机化合物总离子峰图

2.2.2指纹图谱验证

(1)重复性检验

为检验所构建的五优稻4号标准挥发性指纹图谱,重复性检验结果如表2所示。由表2可知,所构建的五优稻4号标准挥发性组分指纹图谱的峰面积、总相对峰度、特征峰值的相对标准偏差分别为0.22%、0.44%和0.39%,均小于0.5%,说明所构建的指纹图谱具有良好的正确性和稳定性。

表2 重复性检验结果

(2)相似度评价

为评估所构建的指纹图谱精度,基于上述已筛选的特征挥发性组分,以五优稻4号(WYD4-1)标准挥发性组分指纹图谱为基础,采用气相色谱进行特征标记与矫正,对5份五优稻4号品种大米进行匹配并计算相似度值,分别记为(WYD4-2～6),结果如表3所示。由表3可知,五优稻4号大米的指纹图谱相似度均超过0.99,说明所构建的五优稻4号标准挥发性组分指纹图谱具有较高的精度,可准确鉴别五优稻4号大米。

表3 相似度计算结果

基于上述结果以及五优稻4号标准指纹图谱,计算不同掺杂大米与五优稻4号的相似度,结果如表4所示。由表4可知,五优稻4号与绥粳18号大米的相似度最高,与龙稻18号大米的相似度最低,说明五优稻4号与绥粳18号在特征挥发性组分相对含量上相似,与龙稻18号具有一定的差异性。

表4 不同掺杂大米与五优稻4号标准指纹图谱相似度

2.3 掺杂大米判别模型构建

将不同掺杂比例品种的大米,按照上述方法计算相似度,并将测定结果数据集按照2∶1比例划分为训练集和验证集,得到不同掺杂比例和品种的相似度散点图。同时,结合线性拟合方程构建鉴别模型,结果如图3所示。由图3可知,相似度与掺杂比例反向相关,掺杂比例越小,相似度越高,二者存在线性递减关系。

图3 不同掺杂样品鉴别模型

表5为数据归一化后线性拟合方程。表5中,x、y分别表示掺杂比例和相似度值。利用线性拟合方程,可计算不同掺杂比例与不同掺杂品种与五优稻4号标准指纹图谱的标准相似度值。

表5 不同掺杂大米的线性拟合判别方程

然后采用验证集验证鉴别模型,并计算其与标准相似度之间的相对误差,得到评价模型的判别结果,如表6所示。由表6可知,龙稻18号与五优稻4号掺杂比例在5%～45%时,相对误差较小,最佳判别准确率在掺杂15%;三江6号与五优稻4号掺杂比例在5%～25%之间相对误差较小,具有良好的判别效果;齐粳11号与五优稻4号掺杂比例在0～30%和40%～50%之间的相对误差较小,具有良好的判别效果;绥粳18号与五优稻4号掺杂比例在5%～20%之间相对误差较小,具有良好的判别效果。

表6 评价模型判别结果

3 结论

综上所述,所提的基于顶空固相微萃取气质联用仪的不同比例不同品种掺杂大米智能鉴别方法,通过提取特征挥发性组分并可一定程度上实现对掺入不同比例不同品种的五优稻4号大米的准确判别,对掺杂比例为5%～45%的龙稻18号,掺杂比例为5%～25%的三江6号,掺杂比例为0～30%和40%～50%的齐粳11号,以及掺杂比例为5%～20%的绥粳18号具有良好的判别效果。