王超群,張　暉,錢(qián)海峰,王　立,齊希光

(江南大學(xué)食品學(xué)院,江蘇無(wú)錫 214122)

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氣相色譜結(jié)合主成分分析和聚類(lèi)分析用于裸燕麥脂肪酸標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的建立

王超群,張暉*,錢(qián)海峰,王立,齊希光

(江南大學(xué)食品學(xué)院,江蘇無(wú)錫 214122)

采用氣相色譜(GC)技術(shù)結(jié)合主成分分析(PCA)對(duì)62個(gè)不同產(chǎn)地及不同品種的燕麥樣品脂肪酸進(jìn)行分析鑒定。以PCA得分散點(diǎn)圖區(qū)分出14個(gè)皮燕麥樣品。對(duì)其余48個(gè)裸燕麥樣品通過(guò)聚類(lèi)分析優(yōu)選46個(gè)樣品,采用共有模式法篩選出它們含有的11種共有特征峰,并構(gòu)建裸燕麥脂肪酸標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜。通過(guò)方法學(xué)考察,11種共有脂肪酸精密度、重復(fù)性和穩(wěn)定性的RSD分別小于3.069%、4.249%和4.900%,符合指紋圖譜的檢測(cè)要求。相似度分析得出46個(gè)樣品的相似度均大于0.99,表明所建立的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜具有高度的特征性、唯一性和準(zhǔn)確性。本研究彌補(bǔ)了裸燕麥指紋圖譜信息的空白,進(jìn)一步完善了谷物脂肪酸數(shù)據(jù)庫(kù),為谷物營(yíng)養(yǎng)性脂質(zhì)體鑒別技術(shù)體系構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)。

氣相色譜,主成分分析,聚類(lèi)分析,燕麥,脂肪酸,指紋圖譜

燕麥(AvenasativaL.)是世界第六大糧食作物,一般分為帶稃型和裸粒型兩種,即皮燕麥(A.sativaL.)和裸燕麥(A.nudaL.)[1]。在我國(guó)裸燕麥種植廣泛,品種繁多,一般作食用,皮燕麥則主要用作牲口飼料[2]。燕麥被譽(yù)為藥食同源的糧食作物,脂肪、蛋白質(zhì)、維生素和礦物質(zhì)含量居谷物之首,并且其中富含的膳食纖維和多種抗氧化活性類(lèi)物質(zhì)賦予了燕麥更多的醫(yī)療價(jià)值、保健作用和美容功效[3]。

市場(chǎng)上以裸燕麥為原料的產(chǎn)品層出不窮,包括燕麥面條、燕麥面包、燕麥飲料、燕麥膨化食品等[4]。在經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)使下,市場(chǎng)上的摻雜摻假及品質(zhì)劣變現(xiàn)象不僅會(huì)影響消費(fèi)者的身心健康和經(jīng)濟(jì)利益,也會(huì)對(duì)整個(gè)食品產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生很大的影響[5]。但是目前尚沒(méi)有對(duì)燕麥及燕麥產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),因此建立燕麥的品質(zhì)鑒定和質(zhì)量控制方法迫在眉睫。

指紋圖譜技術(shù)是國(guó)際上公認(rèn)的中藥質(zhì)量控制的最有效手段,現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于食品分析領(lǐng)域,并且所建立的食品中一些成分的指紋圖譜對(duì)食品摻假和質(zhì)量控制都具有重大的意義[6],但其在谷物特別是燕麥中的應(yīng)用尚未可見(jiàn)。目前僅有翟旭光等[7]研究了燕麥麥谷蛋白SDS-PAGE電泳圖譜作為燕麥指紋圖譜,但分析方法復(fù)雜且結(jié)果僅可用來(lái)輔助鑒定燕麥屬植物,應(yīng)用范圍較窄。研究報(bào)道駱姍等[8]建立了花生GC指紋圖譜并應(yīng)用于花生油的品質(zhì)評(píng)價(jià)中;Tian H等[9]采用GC-MS構(gòu)建小白杏仁脂肪酸指紋圖譜并成功應(yīng)用于小白杏仁油的鑒定與質(zhì)量控制中;吳衛(wèi)國(guó)等[10]也成功構(gòu)建了5類(lèi)食用植物油的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜以用于相應(yīng)產(chǎn)品的質(zhì)量控制和摻假檢測(cè)。借鑒中藥指紋圖譜的研究理念及上述研究成果,結(jié)合燕麥中脂肪酸含量豐富[11],且氣相色譜分析技術(shù)成熟簡(jiǎn)便的客觀基礎(chǔ),本文采用氣相色譜技術(shù)分析多個(gè)產(chǎn)地及品種燕麥中的脂肪酸,利用PCA分析判別皮燕麥和裸燕麥,通過(guò)聚類(lèi)分析、共有模式法結(jié)合相似度分析構(gòu)建裸燕麥脂肪酸標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜,并對(duì)現(xiàn)有的燕麥品種資源進(jìn)行脂肪酸的研究與分析,為進(jìn)一步了解燕麥品種品質(zhì)特性,篩選優(yōu)良品種以及后期燕麥產(chǎn)品摻雜鑒定、品質(zhì)監(jiān)測(cè)及生產(chǎn)研究提供技術(shù)參考。

表1　所有燕麥原料信息

注:*為皮燕麥品種,其余為裸燕麥品種。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

燕麥原料來(lái)自2014年全國(guó)燕麥10個(gè)產(chǎn)地共62份樣品,其中皮燕麥14種,裸燕麥48種，來(lái)源詳見(jiàn)表1，其中各地名分別代表河北張家口農(nóng)業(yè)科學(xué)院燕麥研究所、山西農(nóng)科院品質(zhì)所、甘肅省定西市旱農(nóng)中心、青海畜牧獸醫(yī)科學(xué)院草原研究所、新疆農(nóng)科院作物所、云南昭通農(nóng)科所、吉林白城農(nóng)科院、寧夏固原農(nóng)科所、內(nèi)蒙古農(nóng)科院園藝所、四川涼山州西昌農(nóng)業(yè)研究所;正己烷國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司,色譜純;無(wú)水乙醚、三氟化硼乙醚、氫氧化鈉、無(wú)水甲醇、氯化鈉、無(wú)水硫酸鈉國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司,均為分析純;Supelco37種脂肪酸甲酯混標(biāo)(10 mg/mL),十九烷酸標(biāo)準(zhǔn)品(純度≥99%)美國(guó)Sigma-Aldrich公司。

GC-2014氣相色譜儀日本島津公司;PEG-20M毛細(xì)管柱(30 m×0.32 mm,0.25 μm)北京泰克美科技有限公司;FW100旋風(fēng)式粉碎機(jī)天津泰斯特儀器有限公司;TM05C實(shí)驗(yàn)用碾米機(jī)日本佐竹機(jī)械有限公司;SOX406自動(dòng)索式抽提儀濟(jì)南海能儀器有限公司。

1.2實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1樣品前處理裸燕麥籽粒經(jīng)除雜后粉碎,過(guò)40目篩,標(biāo)號(hào),置于陰涼處密封保存;皮燕麥籽粒用脫殼機(jī)去殼后進(jìn)行與上述相同的方法處理。

1.2.2純油樣品的提取采用索式抽提法,參照GB/T5512--2008。

1.2.3脂肪酸甲酯化處理[12]準(zhǔn)確稱(chēng)取1.2.2中提取所得的油樣20 mg,置于10 mL試管中,加入2 mL濃度為0.5 mol/L的NaOH-CH3OH溶液,于65 ℃水浴中加熱皂化至油珠完全溶解(約30 min,其間取出振蕩2～3次),靜置冷卻,加入25%的BF3-CH3OH溶液2 mL,同樣在65 ℃水浴條件下酯化20 min,靜置冷卻,加入2.0 mL正己烷,充分振搖后加入2 mL飽和NaCl溶液,然后在3000 r/min的轉(zhuǎn)速下離心15 min,取上層有機(jī)相于干燥樣品瓶中,加入少量無(wú)水Na2SO4以除去微量的水,取上清液供氣相色譜分析使用。

1.2.4氣相色譜分析條件PEG-20M毛細(xì)管柱(30 m×0.32 mm,0.25 μm);載氣:高純N2,吹掃流量:3 mL/min;進(jìn)樣量:1 μL;分流比100∶1;進(jìn)樣口溫度250 ℃;升溫程序:初始溫度80 ℃,保持3 min,升溫速率15 ℃/min升溫至215 ℃,保持16 min,溶劑延遲時(shí)間1.5 min。

1.2.5脂肪酸測(cè)定采用Sigma 37種脂肪酸甲酯混標(biāo)對(duì)樣品中脂肪酸進(jìn)行定性分析;以十九烷酸為內(nèi)標(biāo)對(duì)樣品中脂肪酸進(jìn)行定量分析[13]。

1.2.6數(shù)據(jù)分析采用SPSS19.0軟件進(jìn)行聚類(lèi)分析和PCA分析。所有數(shù)據(jù)均進(jìn)行三次平行實(shí)驗(yàn)。

表2　各主成分的特征值及方差貢獻(xiàn)率

2結(jié)果與討論

2.1主成分分析區(qū)分皮燕麥和裸燕麥品種

經(jīng)氣相色譜分析得到62個(gè)燕麥樣品中所含脂肪酸共有26種,平均每種燕麥含有15種脂肪酸,其中棕櫚酸、硬脂酸、油酸、亞油酸、亞麻酸、二十碳烯酸為6種平均含量高于1.00%且含量之和占總FFA含量97.35%的主要脂肪酸,這與王燕等[14]和戚向陽(yáng)等[11]關(guān)于燕麥油脂中脂肪酸組成和含量的研究結(jié)果一致。

對(duì)62個(gè)樣品中這6種脂肪酸進(jìn)行PCA主成分分析。原始數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,由相關(guān)矩陣出發(fā),計(jì)算相關(guān)矩陣的特征值和特征向量,得到特征值和方差貢獻(xiàn)率(見(jiàn)表2)。表2中每個(gè)主成分的方差特征值對(duì)應(yīng)成分包含原有信息的多少。

通過(guò)具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)后得到主成分載荷矩陣,即以每個(gè)載荷量來(lái)表示主成分與對(duì)應(yīng)變量的相關(guān)關(guān)系,通過(guò)計(jì)算得到主成分表達(dá)式:

F1=0.061X1-0.218X2-0.843X3+0.944X4+0.803X5+0.107X6;

F2=-0.088X1-0.670X2-0.147X3+0.047X4+0.208X5+0.926X6;

F3=0.936X1+0.448X2-0.418X3-0.111X4-0.049X5+0.057X6。

從以上主成分表達(dá)式及表2可以看出,前3個(gè)主成分累計(jì)得分為82.659%(>80%),代表62種燕麥樣品中脂肪酸含量82.659%的信息。其中,第一主成分F1的貢獻(xiàn)率最高為38.482%,在變量油酸、亞油酸和亞麻酸具有較高的載荷系數(shù),說(shuō)明它們與F1有高的相關(guān);同理,第二主成分F2的貢獻(xiàn)率為23.033%,硬脂酸和二十碳烯酸與F2有高的相關(guān);第三主成分F3的貢獻(xiàn)率為21.143%,棕櫚酸、硬脂酸和油酸與F3有高的相關(guān)。F1、F2和F3代表了燕麥脂肪酸的足夠信息。

在SPSS19.0中根據(jù)62個(gè)燕麥樣品中6種脂肪酸含量、表2中前兩個(gè)主成分的特征值和6種脂肪酸的載荷值計(jì)算出62個(gè)燕麥樣品的第一、第二主成分值。以第一主成分值為橫坐標(biāo),第二主成分值為縱坐標(biāo)作散點(diǎn)圖[15]。散點(diǎn)圖中每個(gè)點(diǎn)分別代表一個(gè)樣品,點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離代表各個(gè)樣品之間的特征差異程度。由圖1可知,62個(gè)燕麥樣品根據(jù)距離遠(yuǎn)近及聚集程度基本可分為兩個(gè)部分,圖中區(qū)域內(nèi)集中的散點(diǎn)代表裸燕麥樣品,區(qū)域外散點(diǎn)(1、2、4、6、7、15、17、18、23、38、45、47、48、49、51)代表皮燕麥樣品。

圖1　62種裸燕麥樣品的主成分散點(diǎn)圖Fig.1　PCA biplot for sixty-two oat varieties

由表1可知,實(shí)際皮燕麥樣品編號(hào)為1、2、3、4、5、6、7、15、17、18、45、47、48、49,因此PCA散點(diǎn)圖中區(qū)分與實(shí)際基本相符,但皮燕麥樣品中3和5未被區(qū)分開(kāi)來(lái),從圖1中可以看出兩者均在靠近區(qū)域外側(cè)邊緣部分,可能3和5的脂肪酸信息與裸燕麥樣品較接近,因而未能分開(kāi);而區(qū)域外側(cè)散點(diǎn)中23、38和51本是裸燕麥樣品,同樣也處在靠近區(qū)域邊緣處,可能是這三個(gè)品種中的脂肪酸信息與其他裸燕麥稍有差異,因而未能聚集。由于種植燕麥的地區(qū)間氣候條件和農(nóng)業(yè)條件相差較大,加之基因及品種差異,各地種植的品種經(jīng)長(zhǎng)期栽培和適應(yīng),結(jié)果形成了各自的特征特性,在生態(tài)學(xué)和品質(zhì)特性方面亦存在較大不同[16]。林偉靜等[17]研究同樣發(fā)現(xiàn)產(chǎn)地不同對(duì)燕麥樣品中的脂肪酸含量也有相應(yīng)的影響。因此產(chǎn)生上述現(xiàn)象的原因可能是所采集到的這5個(gè)樣品的個(gè)體差異、基因及種植區(qū)域的影響。

2.248個(gè)裸燕麥品種脂肪酸聚類(lèi)分析

由2.1可知,62個(gè)燕麥樣品中裸燕麥因6種主要脂肪酸信息的高度相似性而在PCA散點(diǎn)圖中聚集。根據(jù)這一相似性初步判斷可以建立一種用以代表燕麥脂肪酸信息的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜。相對(duì)而言,裸燕麥在食品加工中的利用程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于皮燕麥,因此本研究?jī)H針對(duì)裸燕麥品種建立其標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜。

由于產(chǎn)地、品種及不同批次樣本的影響,不同樣品中脂肪酸組成及含量存在一定的差異,這將會(huì)影響最終標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的構(gòu)建效果。為了降低差異較大的樣本的干擾,得到更為標(biāo)準(zhǔn)化的指紋圖譜信息,對(duì)這48個(gè)裸燕麥樣品進(jìn)行了聚類(lèi)分析[9]。采用組間聯(lián)接法,以歐式距離(Euclidean distance)為度量標(biāo)準(zhǔn),對(duì)原始變量采用Z得分法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)處理,得到裸燕麥脂肪酸的聚類(lèi)譜系圖。譜系圖中同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較高的相似度,而不同組中的數(shù)據(jù)對(duì)象是不相同的。

圖2　48個(gè)裸燕麥樣品脂肪酸聚類(lèi)譜系圖Fig.2　Cluster pedigree diagram of fatty acid of 48 oat varieties注：縱坐標(biāo)Case+數(shù)字代表表1中的產(chǎn)品編碼。本圖使用平均聯(lián)接(組間)的樹(shù)狀圖重新調(diào)整距離聚類(lèi)合并。

由圖2可知,case38和case51即38和51號(hào)樣品與其他46個(gè)樣品之間存在較大的差異,當(dāng)取閾值為14.2時(shí),樣品閾值分割后可分為3類(lèi),即G1(38)、G2(51)、G3(其他)。這與2.1 PCA圖中二者得分散點(diǎn)與其他裸燕麥樣品距離較遠(yuǎn)的結(jié)果一致,但PCA圖中區(qū)分出的23號(hào)樣品在聚類(lèi)分析圖上與G3中其它樣品有差異但未完全分開(kāi),這是由于23號(hào)樣品的脂肪酸信息本就與裸燕麥信息相近,加之PCA和聚類(lèi)分析方式及度量標(biāo)準(zhǔn)的不同而產(chǎn)生的。對(duì)于差異較大的樣品38和51,若將它們引入指紋圖譜的構(gòu)建,可能會(huì)無(wú)形中將燕麥脂肪酸特征峰選取的盲目性隨機(jī)放大,同時(shí)降低各譜圖與共有模式的相似度,最終影響標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜信息的準(zhǔn)確性和可靠性[18]。因此選取G3中46個(gè)裸燕麥樣品進(jìn)一步實(shí)施指紋圖譜分析。

2.3裸燕麥脂肪酸標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的建立

色譜指紋是通過(guò)對(duì)所有分析樣本中大多數(shù)共有的化合物通過(guò)特定的信息化處理后建立的一種共有模式體系,該體系能夠反映樣品特有的品質(zhì),且對(duì)樣品信息反饋存在唯一性和針對(duì)性,可用于樣品真假的識(shí)別和產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)劣的判別[19]。對(duì)聚類(lèi)分析優(yōu)選的46個(gè)裸燕麥樣品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的構(gòu)建。典型的裸燕麥脂肪酸指紋圖譜見(jiàn)圖3,圖3中從上至下依次為:白燕2號(hào)(新疆)、白燕2號(hào)(吉林)、白燕2號(hào)(寧夏固原)、內(nèi)燕5號(hào)(內(nèi)蒙古)、青燕1號(hào)(青海)、定莜9號(hào)(山西)、9628-3(甘肅)、S20-171-9(河北)。

圖3　裸燕麥脂肪酸氣相色譜指紋圖譜Fig.3　GC fingerprint of fatty acids of naked oats

本文以37種脂肪酸甲酯混標(biāo)定性燕麥中的脂肪酸組成,并以十九烷酸為內(nèi)標(biāo)測(cè)定各脂肪酸含量。計(jì)算各峰所代表的脂肪酸的保留時(shí)間和相對(duì)含量(相對(duì)總脂肪酸含量的百分比)來(lái)對(duì)各脂肪酸進(jìn)行分析。結(jié)果得出46個(gè)裸燕麥樣品中所含脂肪酸共有26種,其中所有樣本中同時(shí)存在的共有特征峰為11種。將這些共有脂肪酸信息取平均值,作為裸燕麥脂肪酸的標(biāo)準(zhǔn)特征信息(見(jiàn)表3),并構(gòu)建其共有模式圖,見(jiàn)圖4。

圖4　裸燕麥脂肪酸共有模式圖Fig.4　The common pattern fingerprint of fatty acids of naked oats

2.4方法學(xué)考察

2.4.1精密度實(shí)驗(yàn)取同一燕麥樣品,按1.2.3方法處理后,在1.2.4中的色譜條件下連續(xù)進(jìn)樣6次。結(jié)果得出,特征峰的保留時(shí)間RSD均小于0.892%,峰面積RSD均小于3.069%。表明氣相色譜法分析精確度較高,符合指紋圖譜的檢測(cè)要求。

2.4.2重復(fù)性實(shí)驗(yàn)取同一燕麥樣品6份,按1.2.3方法處理制成6份供試樣品溶液后,在1.2.4中的色譜條件下進(jìn)樣分析。結(jié)果得出,特征峰的保留時(shí)間RSD均小于0.756%,峰面積RSD均小于4.249%。表明氣相色譜法分析具有較好的重復(fù)性,符合指紋圖譜的檢測(cè)要求。

表4　不同產(chǎn)地品種裸燕麥脂肪酸信息及相似度分析

續(xù)表

注:0號(hào)為標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜脂肪酸信息。

2.4.3穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)取同一燕麥樣品,按1.2.3方法處理后,密封于室溫條件下保存,分別在供試樣品制備完成后第0、4、8、12、16、20、24 h在1.2.4中的色譜條件進(jìn)樣分析。結(jié)果表明,特征峰的保留時(shí)間RSD均小于1.119%,峰面積RSD均小于4.900%。表明氣相色譜法分析穩(wěn)定性良好,符合指紋圖譜的檢測(cè)要求。

2.5裸燕麥樣品的相似度分析

指紋圖譜的相似度是指紋圖譜的整體相關(guān)性,計(jì)算樣品的相似度可以復(fù)核樣品及建立樣品的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)。常用的評(píng)價(jià)方法有歐氏距離、相關(guān)系數(shù)、向量夾角余弦等[20]。本實(shí)驗(yàn)以根據(jù)46個(gè)裸燕麥樣品通過(guò)共有模式法建立的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜信息為對(duì)照,采用夾角余弦法計(jì)算出各圖譜與標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的相似度。由表4可知,用以建立標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的46個(gè)燕麥樣品與標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的相似度為0.9958～0.9999,均大于0.9958,而23、38和51號(hào)樣品的相似度分別為0.9922、0.9952和0.9944,均小于0.9958,與其他樣本有明顯的差別,而且這與2.1PCA散點(diǎn)圖和2.2聚類(lèi)分析中的區(qū)分結(jié)果一致,說(shuō)明利用主成分分析和聚類(lèi)分析優(yōu)選的樣本構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜能夠有效地反映樣品的整體性,具有較高的準(zhǔn)確度。

3　結(jié)論

本文采用氣相色譜技術(shù)結(jié)合主成分分析和聚類(lèi)分析構(gòu)建裸燕麥脂肪酸標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜,篩選出裸燕麥中11種共有特征脂肪酸信息,方法學(xué)考察及相似度評(píng)價(jià)表明所建立的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜能從化學(xué)成分的整體特征面代表裸燕麥的脂肪酸信息,精密度、重復(fù)性、穩(wěn)定性良好,準(zhǔn)確度較高。本文首次將指紋圖譜理念應(yīng)用于谷物中,但僅是針對(duì)燕麥復(fù)雜營(yíng)養(yǎng)成分中的脂肪酸信息進(jìn)行分析,并且基于各不同產(chǎn)地及品種的燕麥樣品中脂肪酸信息的相似性而建立的脂肪酸標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜,因此所建立的指紋圖譜并不能用來(lái)鑒別燕麥產(chǎn)地及品種。但研究結(jié)果可為燕麥及燕麥產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)及質(zhì)量監(jiān)控提供有力的理論依據(jù),具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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Establishment of fatty acids standard fingerprints of naked oats by GC combined with cluster analysis and principal component analysis

WANG Chao-qun,ZHANG Hui*,QIAN Hai-feng,WANG Li,QI Xi-guang

(School of Food Science and Technology,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

Fatty acids profile of 62 oat samples from different locations and species were analyzed through gas chromatography(GC)combined with principal component analysis(PCA). 14 leather oat varieties were distinguished through PCA scores scatterplot. Then 46 naked oat varieties were selected from the remaining 48 naked oat varieties by cluster analysis and 11 characteristic peaks in these naked oats were identified by total pattern method. Then characteristic and accuracy fatty acids standard fingerprint of naked oats was constructed and the similarities of the 46 samples were more than 0.99. Results of methodological study showed that RSD of precision,reproducibility and stability of the 11 kinds of fatty acids were good,respectively less than 3.069%,4.249% and 4.900%. It was in line with fingerprint testing requirements. This study filled the vacancy of naked oat fingerprint information,replenished grain fatty acid database,and laid the foundation of building a grain nutritional liposome identification technology system.

gas chromatography;principal component analysis;cluster analysis;oat;fatty acids;fingerprint

2015-09-14

王超群(1990-),女,碩士研究生,主要從事糧食深加工方面的研究，E-mail:125643657@qq.com。

張暉(1966-),女,博士,教授,主要從事糧食深加工方面的研究,E-mail:zhanghui@jiangnan.edu.cn。

國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃(2012BAD37B08)。

TS207.3

A

1002-0306(2016)10-0082-07

10.13386/j.issn1002-0306.2016.10.007