汪鑫，田花麗，馬卓，李玉鵬，郭雙雙，黃冉濤，趙民新

（1.南陽(yáng)農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院，河南 南陽(yáng) 473000；2.南陽(yáng)市科學(xué)院，河南 南陽(yáng) 473000）

食用油品質(zhì)量關(guān)系到千家萬(wàn)戶的飲食健康，需要我們從源頭上關(guān)注，油料作物的品質(zhì)決定食用油的質(zhì)量。油料作物品質(zhì)鑒定包括種子質(zhì)量、出油率、脂肪酸指標(biāo)類型等。采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行鑒定費(fèi)工費(fèi)時(shí)，且成本高、時(shí)效性差，不利于生產(chǎn)效率的提高。自20世紀(jì)70年代以來(lái)，近紅外光譜技術(shù)以其測(cè)試方便、高效、性價(jià)比高等優(yōu)勢(shì)，迅速成為農(nóng)業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域質(zhì)量檢測(cè)的重要手段。近紅外光譜分析技術(shù)適應(yīng)了社會(huì)和生產(chǎn)快速發(fā)展的需求，應(yīng)用前景好[1-5]。在油菜、花生等油料作物的主要品質(zhì)指標(biāo)分析方面已取得了階段性進(jìn)展，并初步用于育種及食用油品質(zhì)分析領(lǐng)域[6-8]。

1 近紅外光譜技術(shù)原理及特點(diǎn)

近紅外光譜技術(shù)是利用化合物中特定官能團(tuán)引起振動(dòng)造成近紅外吸收峰不同，不同化合物呈現(xiàn)不同的峰值。生物體內(nèi)所有有機(jī)物都含有含氫官能團(tuán)（主要是O-H、C-H、N-H、S-H等），近紅外光對(duì)這些化學(xué)鍵的振動(dòng)頻率有特定的吸收峰，如淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪酸、糖類和水分等[9]；生物體內(nèi)的無(wú)機(jī)物可以借助與它共存物質(zhì)的振動(dòng)頻率，引起特定近紅外光譜峰值變化，利用這些特定峰值可以對(duì)各種物質(zhì)進(jìn)行定性、定量鑒定。近紅外作為短光譜，絕大多數(shù)化合物的信息均可以在其吸收峰范圍內(nèi)顯現(xiàn)出來(lái)。利用近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIRS）技術(shù)測(cè)定某特定成分或者多種組合成分結(jié)合化學(xué)計(jì)量法建立測(cè)定模型，可以穩(wěn)定、高效地對(duì)該成分進(jìn)行定性、定理分析[10]。

近紅外光譜法作為幾十年來(lái)快速興起的一種檢測(cè)手段，在檢測(cè)領(lǐng)域早已占有一席之地[11]。但是，該檢測(cè)技術(shù)也不是盡善盡美。其優(yōu)點(diǎn)如下：1）檢測(cè)方便、高效、性價(jià)比高、多指標(biāo)可同時(shí)檢測(cè)。2）可以實(shí)現(xiàn)在線不破損檢測(cè)，在模型構(gòu)建完成后能夠做到不使用任何試劑，科學(xué)環(huán)保。其缺點(diǎn)有：1）對(duì)檢測(cè)物質(zhì)的內(nèi)部成分要求高，要求成分均勻，對(duì)受檢對(duì)象的溫度有要求，否則容易造成數(shù)據(jù)偏差大，檢測(cè)結(jié)果也受受檢部位的影響。2）需依靠其他學(xué)科建立模型，方可進(jìn)行下一步的分析鑒定。3）掃描出的某些光譜帶特征性不強(qiáng)，峰值不強(qiáng)，重疊譜帶多造成測(cè)定結(jié)果不太靈敏，易受樣品成分復(fù)雜程度的影響[12]。

2 近紅外光譜技術(shù)在油料作物種子品質(zhì)鑒定方面的應(yīng)用

種質(zhì)好壞影響植物的生長(zhǎng)發(fā)育情況。種子存放的外界環(huán)境變化直接影響其發(fā)芽情況。油料作物的種子作為該作物的果實(shí)，其質(zhì)量直接決定后期加工情況，及其副產(chǎn)品用途。種子質(zhì)量鑒定分級(jí)是一項(xiàng)工作量大、費(fèi)工費(fèi)時(shí)的工作，且檢測(cè)結(jié)果易受主觀能動(dòng)性的影響。

劉勛[13]以442份油菜種子為材料，利用近紅外光譜法取得油菜種子顏色圖像的掃描信息，并將該信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化，建立了油菜籽顏色中主要顏色值的近紅外光譜模型。該方法將近紅外光譜和計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，將油菜籽粒色利用R值進(jìn)行分級(jí)，與目測(cè)法得到的結(jié)果極為一致。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的模型準(zhǔn)確性強(qiáng)、重復(fù)性高，可以作為分析油菜籽粒色的基礎(chǔ)，克服了主觀判斷性缺陷，為油菜籽粒色劃分提供了數(shù)據(jù)支撐，也為今后油菜的育種工作提供便利，也為其他作物種色分級(jí)鑒定提供了參考。羅龍強(qiáng)等[14]利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)水稻種子進(jìn)行處理，結(jié)合多種計(jì)量方法發(fā)現(xiàn)水稻種子的出芽率也有顯著變化。趙怡錕等[15]選取10個(gè)玉米品種利用近紅外光譜法研究保存時(shí)間長(zhǎng)短對(duì)玉米籽粒的影響，發(fā)現(xiàn)單一時(shí)間模型無(wú)法滿足任何存儲(chǔ)時(shí)間段玉米種子的鑒定。只有將更多月份的數(shù)據(jù)整合進(jìn)單月模型里獲得包容性模型，方可提高玉米種質(zhì)的鑒別率。郭麗娟[16]利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)向日葵種子進(jìn)行分級(jí)，分級(jí)試驗(yàn)結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的化學(xué)分析法，從而為市場(chǎng)上不同客戶群體提供了一種高效、便捷的分選方法，有利于提高其經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

因此，將計(jì)算機(jī)技術(shù)和近紅外光譜法相結(jié)合對(duì)作物種子質(zhì)量進(jìn)行判斷、分級(jí)，不僅克服了傳統(tǒng)方法主觀性強(qiáng)、數(shù)據(jù)支撐少的缺點(diǎn)，還能提供高效、可追溯的數(shù)據(jù)結(jié)果，經(jīng)濟(jì)成本低。

3 利用近紅外光譜技術(shù)追溯油料作物產(chǎn)地的應(yīng)用

油料作物產(chǎn)地不同，其油分組成也不盡相同。在不破壞油料作物種子性狀的情況下摸清其產(chǎn)地具有重要的研究意義。在相關(guān)研究基礎(chǔ)上得知通過(guò)近紅外光譜法測(cè)定特定化學(xué)成分，如礦物因子、多酚、糖類、氨基酸等，確定某作物產(chǎn)地[17]。

利用近紅外光譜技術(shù)測(cè)定農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地已被應(yīng)用于茶葉、橄欖油、肉類、酒類等作物上。李楠等[18]以11個(gè)省份小米為材料，采用便攜式近紅外光譜儀建立了小米產(chǎn)地的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、費(fèi)舍爾線性判別模型。兩種模型可以檢測(cè)出8個(gè)省份的小米產(chǎn)地，且多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以有效地檢測(cè)出小米的產(chǎn)地溯源。張勇等[17]介紹了主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源研究中近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用，分析了食用油產(chǎn)地溯源的概況，為該領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用研究提供參考。胡圣英等[19]詳述了大米產(chǎn)地溯源方法，具體介紹6種分析技術(shù)方法，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)地溯源的研究還不多，比較淺顯，精準(zhǔn)度不高；追溯大米產(chǎn)地的鑒定方法的普適性不強(qiáng)。

采用NIRS追溯產(chǎn)地已經(jīng)得到大家的認(rèn)可，普適性強(qiáng)、前景好、易操作。目前大多數(shù)采用的近紅外光譜儀器體積大、性價(jià)比不高。因而，便攜式、物美價(jià)廉且辨別度精準(zhǔn)的近紅外檢測(cè)儀器將是未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展的主導(dǎo)方向。便攜式近紅外檢測(cè)儀器將給人們的生活帶來(lái)巨大便利，可以幫助人們更好的辨別真?zhèn)巍?/p>

4 近紅外光譜分析技術(shù)在油料脂肪酸含量檢測(cè)中的應(yīng)用

不同油料作物其主要成分存在差異。油菜籽中主要脂肪酸有棕櫚酸、硬脂酸、油酸、亞油酸、亞麻酸、芥酸等[20]。花生種子以油酸、亞油酸、棕櫚酸為主，占據(jù)脂肪酸總量4/5以上，這3種脂肪酸含量是花生質(zhì)量的重要影響因素[9]。由兩種普適性油料作物的脂肪酸成分可以看出，棕櫚酸、油酸、亞油酸及亞麻酸、硬脂酸、芥酸這6種脂肪酸可以作為NIRS技術(shù)檢測(cè)的主要指標(biāo)。

4.1 近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)油酸情況

油酸屬于單不飽和脂肪酸，它能選擇性地降低人體血液中有害的低密度膽固醇，而保持有益的高密度膽固醇，增加血管彈性，防止血栓的形成，有效避免心血管疾病的發(fā)生。增加油酸含量、減少亞油酸和亞麻酸含量，可使菜籽油的存儲(chǔ)時(shí)間延長(zhǎng)。李建國(guó)等[8]在單粒花生主要脂肪酸含量測(cè)定中，創(chuàng)建了其油酸、亞油酸和棕櫚酸含量的模型。因此，在油菜育種工作中，培育油酸值高、低亞麻酸值低的品種是育種工作者的目標(biāo)。張鶴[7]以336份花生種質(zhì)為材料進(jìn)行試驗(yàn)，以其中218份優(yōu)質(zhì)花生種子為對(duì)象，建立了花生油酸含量的近紅外光譜模型，經(jīng)樣本試驗(yàn)驗(yàn)證可知該模型可以用于花生油酸含量的檢測(cè)。

4.2 近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)亞油酸和亞麻酸情況

人體生命活動(dòng)不可或缺的脂肪酸有亞油酸和亞麻酸。亞麻酸可以改善身體內(nèi)部膽固醇，但易被氧化而導(dǎo)致其不耐儲(chǔ)存。減少亞麻酸成分，可以改善油的口感，提高其穩(wěn)定性[21]。葉佳麗等[22]用200個(gè)亞麻籽為材料，使用偏最小二乘法修正和光譜預(yù)處理建立了蛋白質(zhì)、亞麻酸和木酚素含量的近紅外模型。結(jié)果表明：蛋白質(zhì)、亞麻酸和木酚素模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值呈顯著的正相關(guān)，其相關(guān)系數(shù)分別為0.920 7、0.886 5和0.965 9。在構(gòu)建模型的基礎(chǔ)上，又選863份亞麻種質(zhì)重復(fù)上述試驗(yàn)，得到結(jié)果一致。由此可知，一旦模型建成重復(fù)性是可信的。

4.3 近紅外光譜檢測(cè)芥酸情況

菜籽油的主要不飽和脂肪酸成分是芥酸，其碳鏈長(zhǎng)，不易被吸收,易對(duì)心臟和肝臟造成損傷。因此，高品質(zhì)菜籽油應(yīng)該是低（無(wú)）芥酸成分。丁小霞等[23]用NIRS技術(shù)建立了油菜籽中芥酸、硫甙的模型，用該方法的測(cè)試結(jié)果和國(guó)標(biāo)法測(cè)定結(jié)果一致，表明NIRS技術(shù)能夠在油菜育種工作中滿足初代材料快速篩選的要求。劉培[10]以322份典型油菜品種為材料，建立了油菜籽蛋白、脂肪酸、硫甙、含水量等7種參數(shù)模型，并進(jìn)行了驗(yàn)證，研發(fā)出便攜式近紅外光譜菜籽分析儀，其結(jié)論是這7種參數(shù)的測(cè)定結(jié)果與國(guó)標(biāo)檢測(cè)結(jié)果基本一致，建立的模型可以滿足油菜生產(chǎn)及后期加工過(guò)程的要求。目前雙低油菜育種工作依賴近紅外光譜分析技術(shù)進(jìn)行多指標(biāo)、無(wú)損、快速檢測(cè)，可以顯著提高效率。

5 油料作物中其他成分快速檢測(cè)

油菜中硫甙成分的降低對(duì)未來(lái)育種工作具有重要意義，一種快速篩選硫苷的技術(shù)對(duì)油菜育種工作起到了推動(dòng)作用[23]。過(guò)氧化值的高低決定食用油的保存時(shí)間，因此一種快速、無(wú)損、精確的分析方法在實(shí)踐中具有重要作用[24]。油分中過(guò)氧化值、硫甙等物質(zhì)的存在影響到油品質(zhì)量高低。一些快速無(wú)損的檢測(cè)方法可以使人們有針對(duì)性的采取措施，以開(kāi)展后期的育種或食用油質(zhì)量控制工作[25]。

張萍[26]以花生油、菜籽油、山茶油、玉米油等為材料，利用近紅外光譜法測(cè)定其過(guò)氧化值建立了過(guò)氧化值模型，研究得出該模型準(zhǔn)確度高，表明該方法可以有效地測(cè)定食用油中過(guò)氧化值含量。有研究者建立了山茶籽油過(guò)氧化值定量模型，其預(yù)測(cè)結(jié)果小于化學(xué)分析值所允許的誤差范圍[5]。李雪[12]用油菜為材料測(cè)定葉綠素成分，先運(yùn)用一階導(dǎo)數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)法處理，再利用重加權(quán)算法選擇波長(zhǎng)，最終創(chuàng)建了葉綠素含量模型，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)油菜籽中葉綠素含量。王耐紅[24]以266份油菜種子為材料，采用NIRS快速檢測(cè)菜籽中硫甙，部分硫甙成分檢測(cè)模型可以用于實(shí)踐，而其它成分的數(shù)學(xué)模型還有待于進(jìn)一步探索驗(yàn)證。吳憲[27]建立了油脂中碘值檢測(cè)的近紅外光譜模型，表明定標(biāo)樣品集范圍越寬，模型適用范圍越廣，分析精度可能會(huì)變差；反之亦然。

這些研究表明近紅外光譜技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)油份中部分成分的快速檢測(cè)，為人們的研究和生產(chǎn)實(shí)踐帶來(lái)巨大的便利。

6 近紅外光譜分析技術(shù)在蛋白質(zhì)含量檢測(cè)中的應(yīng)用

蛋白質(zhì)含量直接決定作物油料附加產(chǎn)品質(zhì)量的高低，尤其是一些必需氨基酸，比如花生蛋白、菜籽蛋白等。植物蛋白飼料包含各種油料殘?jiān)缍蛊?、花生粕等。獲取優(yōu)質(zhì)蛋白原料是保證蛋白飼料品質(zhì)的基礎(chǔ)[28]。隨著NIRS的發(fā)展，在飼料蛋白質(zhì)檢測(cè)方面許多學(xué)者已進(jìn)行了大量的研究。因此，利用近紅外光譜技術(shù)實(shí)時(shí)檢測(cè)蛋白含量具有重要的實(shí)踐意義。

宋麗華[29]用凱氏定氮法和NIRS先后對(duì)75份花生的蛋白質(zhì)含量進(jìn)行了測(cè)定，測(cè)試結(jié)果表明兩種方法的測(cè)定結(jié)果基本一致；隨后又將以75個(gè)品種建立的模型應(yīng)用到近百個(gè)新育品種和兩個(gè)雜交后代中測(cè)量種仁中蛋白質(zhì)含量，結(jié)果表明，其蛋白質(zhì)含量變化合理，相對(duì)誤差均小于2.49%?？梢赃_(dá)到快速篩選高蛋白品種的需要。李壯壯等[30]利用NIRS對(duì)葵花籽的油分進(jìn)行分析，用454份樣本數(shù)據(jù)建立了蛋白質(zhì)、水、脂肪的近紅外光譜數(shù)據(jù)模型，研究發(fā)現(xiàn)不同物質(zhì)使用不同的處理模型。田錦蘭[31]以250份甘藍(lán)型油菜為試材，建立了近紅外光譜模型；經(jīng)驗(yàn)證得知蛋白質(zhì)含量的數(shù)學(xué)模型分析精準(zhǔn)度高，可預(yù)測(cè)能力強(qiáng)。陳國(guó)林[28]在油菜的研究中發(fā)現(xiàn)不同花期、不同雜交系后代中，菜籽油中各個(gè)氨基酸組分都能成功構(gòu)建近紅外光譜模型，為油菜育種工作及其發(fā)育遺傳研究工作奠定了基礎(chǔ)。

7 存在問(wèn)題及展望

目前市場(chǎng)上的近紅外光譜儀器大都是體積較大的臺(tái)式機(jī)，價(jià)格昂貴又不方便移動(dòng)；迫切需要一些小型化、成本不高的儀器。便攜式檢測(cè)儀器可以滿足農(nóng)作物育種和糧油收購(gòu)、果品質(zhì)量把控過(guò)程中的現(xiàn)場(chǎng)分析需求。近紅外光譜分析儀大多數(shù)是通用型的，缺乏專業(yè)的油料作物品質(zhì)預(yù)測(cè)模型，因此迫切需要有針對(duì)性的建模研究以滿足市場(chǎng)發(fā)展的需要。油料作物育種過(guò)程中，在原始材料篩選時(shí)，需要對(duì)單粒種子進(jìn)行檢測(cè)，而目前針對(duì)群體種子進(jìn)行測(cè)量的儀器不能滿足該需求，迫切需要在單粒種子檢測(cè)方面加大研究力度。

在互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)下，近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)起到越來(lái)越顯著的作用。探索出一種同時(shí)可以多級(jí)訪問(wèn)，實(shí)時(shí)共享的近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)是未來(lái)發(fā)展的方向。此系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸和穩(wěn)定性的要求高。在儀器硬件方面，需要由網(wǎng)絡(luò)接口或藍(lán)牙連接裝置，方便從網(wǎng)絡(luò)上下載近紅外光譜分析模型。將近紅外光譜技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，能夠充分發(fā)揮NIRS技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。

在信息化、大數(shù)據(jù)育種發(fā)展趨勢(shì)下，近紅外光譜儀需要開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)育種管理系統(tǒng)，建立育種材料的編碼系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)輸入、獲取等快速查詢路徑，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、資源共享。

在建立各成分分析模型時(shí)，盡可能地消除樣本集對(duì)近紅外光譜的影響，減少干擾因素，使模型更穩(wěn)定，數(shù)據(jù)更精確。建立油料作物各成分指標(biāo)的近紅外光譜分析模型，對(duì)油料作物育種工作的初選帶來(lái)巨大便利，有效地加快了品種改良；油脂成分的分析有利于食用油品質(zhì)的改善，延長(zhǎng)保存時(shí)間，創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)利益；無(wú)損的快速檢測(cè)可以為油料作物發(fā)育遺傳研究提供有利的平臺(tái)，有利于分子遺傳研究工作的開(kāi)展。