李定金，段秋霞，段振華,*，劉 艷，孔祥輝

（1.賀州學(xué)院食品科學(xué)與工程技術(shù)研究院，廣西 賀州 542899；2.賀州學(xué)院文化與傳媒學(xué)院，廣西 賀州 542899）

低場(chǎng)核磁共振（Low-field nuclear magnetic resonance，LF-NMR）技術(shù)是一種基于原子核發(fā)生磁性共振的弛豫譜分析技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于食品安全檢測(cè)領(lǐng)域。LF-NMR 技術(shù)具有檢測(cè)分析速度快、效率高，樣品無(wú)損、處理簡(jiǎn)便，檢測(cè)設(shè)備簡(jiǎn)單，環(huán)境友好等優(yōu)點(diǎn)[1]。趙婷婷等[2]應(yīng)用主成分分析法（Principal components analysis，PCA）對(duì)多種不同品質(zhì)油脂樣品的低場(chǎng)核磁共振弛豫特性數(shù)據(jù)（T21、T22、T23、S21、S22、S23）進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：應(yīng)用PCA 可明顯區(qū)分正常大豆油和棉籽油，但棕櫚油和豬油樣品分布范圍有一定的重合；無(wú)論是輕度煎炸還是深度煎炸，不同種類(lèi)的煎炸油脂在PCA 得分圖中能夠明顯分區(qū)。說(shuō)明基于油脂的LF-NMR 弛豫特性，結(jié)合主成分分析可實(shí)現(xiàn)對(duì)食用油脂種類(lèi)、煎炸油程度及摻偽豬油的品質(zhì)區(qū)分。Zhu 等[3]采用LF-NMR 和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)摻入大豆油、菜籽油、棕櫚油的花生油進(jìn)行了摻偽鑒定，所建立的主成分分析和判別分析模型能夠準(zhǔn)確區(qū)分真花生油、假品和摻假樣品。Ok[4]采用低場(chǎng)核磁共振弛豫法和紫外可見(jiàn)光譜法檢測(cè)橄欖油的摻假。Andersen 等[5]采用低場(chǎng)核磁共振方法測(cè)量了在各種冷凍和冷藏條件下處理過(guò)的鱈魚(yú)肌肉、切碎的肌肉和離心碎肉的弛豫特性，研究發(fā)現(xiàn)，低場(chǎng)核磁共振方法可以很好地預(yù)測(cè)整個(gè)肌肉和絞肉的持水能力與初始含水量的關(guān)系。

主成分分析的目的是在不丟失原始變量信息的前提下選擇維數(shù)較少的新變量，以排除相互重疊的信息，并對(duì)降維后的特征向量進(jìn)行線性分析，最后在PCA 分析的散點(diǎn)圖上顯示樣品之間的整體品質(zhì)差異[2]。近年來(lái)，主成分分析等化學(xué)計(jì)量技術(shù)與儀器分析等測(cè)試技術(shù)相結(jié)合，已成功應(yīng)用在農(nóng)業(yè)[6-9]、食品加工[10-14]和食品安全檢測(cè)[15-17]等領(lǐng)域。Boffo 等[18]評(píng)價(jià)了核磁共振波譜技術(shù)結(jié)合PCA 對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中所使用的花蜜進(jìn)行鑒別的潛力，研究發(fā)現(xiàn)，化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在1H NMR 譜上的應(yīng)用可以鑒別出在圣保羅州生產(chǎn)的蜂蜜，識(shí)別出鑒別物質(zhì)的信號(hào)。將PCA 和層次聚類(lèi)算法（HCA）應(yīng)用于1H NMR 數(shù)據(jù)的分析，得到了自然聚類(lèi)的結(jié)果。焦揚(yáng)等[19]采用主成分分析和聚類(lèi)分析對(duì)甘肅地區(qū)產(chǎn)地木耳品質(zhì)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，主成分分析表明19 個(gè)反映不同地區(qū)產(chǎn)地木耳品質(zhì)的指標(biāo)可以用5 個(gè)主成分（累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到92.71%）表示；根據(jù)聚類(lèi)分析得到總糖、水溶性灰分、脂類(lèi)、鐵、鈣和磷6 個(gè)品質(zhì)指標(biāo)可以用來(lái)衡量木耳品質(zhì)的優(yōu)劣。杜萍等[20]研究發(fā)現(xiàn)，采用PCA 分析頂空氣相-色譜離子遷移譜圖譜，可準(zhǔn)確區(qū)分不同品種的生咖啡豆。Peng 等[21]采用氣相色譜和氣相色譜-質(zhì)譜分析對(duì)發(fā)酵豆醬的15 種關(guān)鍵揮發(fā)性化合物進(jìn)行了定量分析，研究發(fā)現(xiàn)，根據(jù)主成分分析中的樣本聚類(lèi)，發(fā)酵豆醬的儲(chǔ)藏期可分為3 個(gè)時(shí)期，這3 個(gè)時(shí)期代表了醬油的花香、烘烤和刺激性3 種香氣類(lèi)型。陳東杰等[22]采用氣相離子遷移譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量法分析檢測(cè)靜電場(chǎng)處理的大菱鲆品質(zhì)，研究發(fā)現(xiàn)：采用主成分分析、線性判別分析方法可較好地區(qū)分不同貯藏時(shí)間及不同處理方式的大菱鲆品質(zhì)；根據(jù)氣相離子遷移譜采集指紋圖譜，利用熱圖聚類(lèi)分析可區(qū)分不同貯藏時(shí)間及不同處理方式下大菱鲆揮發(fā)性物質(zhì)。

山茶油的價(jià)格一般是普通食用油的3 倍以上，部分不法廠商為獲取高利潤(rùn)，往往以次充好，在山茶油中摻入大豆油、玉米油或花生油等廉價(jià)植物油，甚至以大豆油、玉米油、花生油等植物油充當(dāng)山茶油。本文采用低場(chǎng)核磁共振技術(shù)結(jié)合主成分分析方法建立山茶油、花生油、大豆油和玉米油4 種植物油的低場(chǎng)核磁共振弛豫譜特征鑒定方法，以期為山茶油與其他不同種類(lèi)植物油的快速識(shí)別鑒定提供技術(shù)參考。

1 材料與方法

1.1 材料與設(shè)備

1.1.1 材料

玉米油、花生油、山茶油、大豆油均購(gòu)于當(dāng)?shù)爻校糠N植物油選用3 份作為樣本。

1.1.2 儀器與設(shè)備

NMI20X 型NMR 成像分析儀，上海紐邁電子科技有限公司。

1.2 方法

1.2.1 樣品制備

分別量取1.5 mL 玉米油、花生油、山茶油、大豆油置于專(zhuān)用核磁瓶中，一式3 份并做好標(biāo)記。

1.2.2 樣品檢測(cè)

使用LF-NMR 中的CPMG 脈沖序列測(cè)定樣品中的橫向弛豫時(shí)間T2，將樣品置于永磁場(chǎng)射頻線圈的中心位置進(jìn)行T2采集，序列參數(shù)設(shè)置為：質(zhì)子共振頻率20 Hz，等待時(shí)間（TW）1 500 ms，脈沖時(shí)間（P180）20 μs，采樣點(diǎn)數(shù)（TD）384 120，重復(fù)時(shí)間（TR）5 000 ms，累加次數(shù)（NS）4 次，回波數(shù)為12 000。

1.2.3 主成分分析

對(duì)山茶油、花生油、大豆油和玉米油4 種植物油樣品的峰起始時(shí)間、峰頂點(diǎn)時(shí)間、峰結(jié)束時(shí)間、峰面積、峰面積比例、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值進(jìn)行主成分分析并分類(lèi)。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理

采用Multi ExpInv Analysis 軟件對(duì)不同植物油樣品CPMG 回波峰點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演擬合，并使用SPSS 22.0軟件對(duì)反演后的T2峰起始時(shí)間、峰頂點(diǎn)時(shí)間、峰結(jié)束時(shí)間、峰面積、峰面積比例、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值進(jìn)行主成分分析，采用Origin 9.1 對(duì)結(jié)果進(jìn)行繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同種類(lèi)植物油的T2 反演圖譜

圖1 為4 種不同種類(lèi)植物油的橫向弛豫時(shí)間（T2）的反演圖譜，表1 為4 種不同種類(lèi)植物油的LF-NMR結(jié)果。由圖1 可知，山茶油和花生油有2 個(gè)峰，大豆油和玉米油則有3 個(gè)峰。通過(guò)峰個(gè)數(shù)可以將4 種植物油分為兩組，即山茶油和花生油為一組、大豆油和玉米油為一組，然而這并不能準(zhǔn)確區(qū)別4 種不同種類(lèi)的植物油，因此需要進(jìn)一步對(duì)4 種植物油的特征組分進(jìn)行分析。

圖1 不同種類(lèi)植物油的T2 反演圖譜Fig.1 T2 inversion spectra of different types of vegetable oils

表1 不同種類(lèi)植物油的LF-NMR 結(jié)果Table 1 LF-NMR results of different types of vegetable oils

在LF-NMR 中，弛豫時(shí)間與氫質(zhì)子的流動(dòng)性有關(guān)，弛豫時(shí)間長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的氫質(zhì)子的流動(dòng)性大，弛豫時(shí)間短對(duì)應(yīng)的氫質(zhì)子的流動(dòng)性小[23]。因此可以對(duì)4 種植物油經(jīng)LF-NMR 的CPMG 脈沖序列測(cè)得的橫向弛豫時(shí)間T2進(jìn)行分析，從而區(qū)別4 種植物油的特有性質(zhì)。

由圖1 和表1 可知，山茶油和花生油的第1 個(gè)峰T21的弛豫時(shí)間分別在6.871～10.247 ms、7.247～11.003 ms之間，第2 個(gè)峰T22的弛豫時(shí)間分別在28.074～321.980ms、29.617～403.871 ms 之間，第1 個(gè)峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P1分別為0.437 和0.396，第2 個(gè)峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P2分別為2.670 和2.412。通過(guò)顯著性分析可知，山茶油和花生油的第1 個(gè)峰結(jié)束時(shí)間T213、第2 個(gè)峰結(jié)束時(shí)間T223、第2 個(gè)峰面積S2皆呈差異顯著（P＜0.05）。山茶油的弛豫時(shí)間皆比花生油的弛豫時(shí)間短，說(shuō)明山茶油的氫質(zhì)子流動(dòng)性比花生油小。因此可以通過(guò)弛豫時(shí)間、峰面積、峰面積比例、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P2的大小區(qū)分山茶油和花生油。

同理，通過(guò)對(duì)比大豆油、玉米油的T2圖譜并結(jié)合LF-NMR 測(cè)定結(jié)果進(jìn)行顯著性分析也能準(zhǔn)確地區(qū)分這兩種植物油。

綜上所述，通過(guò)對(duì)比4 種不同類(lèi)型植物油的T2圖譜和LF-NMR 測(cè)定結(jié)果，可以準(zhǔn)確地區(qū)分4 種不同類(lèi)型的植物油。但該方法較為繁瑣且不夠直觀，因此需要結(jié)合化學(xué)計(jì)量法簡(jiǎn)化步驟，探討一種更有效的分析方法。

2.2 LF-NMR 結(jié)合PCA 對(duì)不同種類(lèi)植物油的區(qū)分與判別

PCA 是化學(xué)計(jì)量法中經(jīng)常用到的方法之一[24]。主成分分析是利用降維（線性變換）的思想，在損失很少信息的前提下將多個(gè)指標(biāo)通過(guò)線性組合轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)綜合指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，其目的是通過(guò)數(shù)據(jù)降維，以排除眾多信息共存中相互重疊的信息，簡(jiǎn)化后的指標(biāo)應(yīng)盡可能多地反映原來(lái)指標(biāo)的主要信息且不丟失信息[25]。

本試驗(yàn)對(duì)4 種植物油的18 個(gè)核磁共振檢測(cè)指標(biāo)：峰起始時(shí)間T211（X1）、峰頂點(diǎn)時(shí)間T212（X2）、峰結(jié)束時(shí)間T213（X3）、峰面積S1（X4）、峰面積比例A1（X5）、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P1（X6）、峰起始時(shí)間T221（X7）、峰頂點(diǎn)時(shí)間T222（X8）、峰結(jié)束時(shí)間T223（X9）、峰面積S2（X10）、峰面積比例A2（X11）、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P2（X12）、峰起始時(shí)間T231（X13）、峰頂點(diǎn)時(shí)間T232（X14）、峰結(jié)束時(shí)間T233（X15）、峰面積S3（X16）、峰面積比例A3（X17）、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P3（X18）進(jìn)行主成分分析，計(jì)算其特征值的方差貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率，并根據(jù)累積貢獻(xiàn)率≥85%的原則提取主成分個(gè)數(shù)。一般情況下，總貢獻(xiàn)率越高，越能反映原始數(shù)據(jù)，并且總貢獻(xiàn)率必須大于85%才能使用。

主成分分析碎石圖見(jiàn)圖2，主成分分析特征值及貢獻(xiàn)率見(jiàn)表2。

圖2 主成分分析碎石圖（陡坡圖）Fig.2 Principal component analysis scree plot

表2 主成分特征值及貢獻(xiàn)率Table 2 Eigenvalues and contribution rates of principal components

由圖2 和表3 可知，本研究共提取到3 個(gè)主成分，其對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率分別為：主成分1（PC1）79.195%，主成分2（PC2）13.764%，主成分3（PC3）7.014%，以上3 個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為100%，全面反映所測(cè)植物油核磁共振18 個(gè)變量的全部原始信息。載荷值是原始18 個(gè)變量，即LF-NMR 弛豫特征參數(shù)，在主成分分析中，一般認(rèn)為大于0.3 的載荷就是顯著的。由表3 可知，PC1 與峰起始時(shí)間T211、峰頂點(diǎn)時(shí)間T212、峰結(jié)束時(shí)間T213、峰起始時(shí)間T221、峰頂點(diǎn)時(shí)間T222、峰起始時(shí)間T231、峰頂點(diǎn)時(shí)間T232、峰結(jié)束時(shí)間T233、峰面積S3、峰面積比例A3、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P3呈顯著正相關(guān)；PC2 與峰起始時(shí)間T211、峰頂點(diǎn)時(shí)間T212、峰結(jié)束時(shí)間T213、峰頂點(diǎn)時(shí)間T222、峰結(jié)束時(shí)間T223呈顯著正相關(guān)；PC3 與峰頂點(diǎn)時(shí)間T212、峰面積S1、峰面積比例A1、峰頂點(diǎn)信號(hào)幅值P1、峰頂點(diǎn)時(shí)間T222呈顯著正相關(guān)。同時(shí)PC1、PC2 和PC3 的累計(jì)貢獻(xiàn)率為100%，能全部表達(dá)原始數(shù)據(jù)信息。因此可選擇PC1、PC2 和PC3 反映這4 種植物油主成分分析的結(jié)果，18 個(gè)原始數(shù)據(jù)的主成分系數(shù)如表4 所示，3 個(gè)主成分的模型如下：

表3 4 種植物油LF-NMR 弛豫特性在主成分中的載荷表Table 3 Principal component loading values of LF-NMR relaxation characteristics of four vegetable oils

表4 主成分系數(shù)矩陣Table 4 Principal component coefficient matrix

根據(jù)公式F=0.791 944F1+0.137 667F2+0.070 389F3計(jì)算主成分得分和排序，結(jié)果見(jiàn)表5。由表5 可知，這4 種植物油的綜合排分最高的是大豆油，之后依次是玉米油、花生油、山茶油。

表5 4 種植物油主成分得分、綜合得分及排名Table 5 Principal component scores,comprehensive scores,and rankings of four vegetable oils

選用PC1、PC2 和PC3 的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)得分值矢量做三維散點(diǎn)圖（圖3）可以直觀地顯示聚類(lèi)分析結(jié)果。由圖3 可見(jiàn)，4 種植物油樣品在三維圖上聚集不明顯，可直觀清晰地對(duì)4 種植物油進(jìn)行識(shí)別。

圖3 4 種不同類(lèi)型植物油樣品的三維主成分得分圖Fig.3 Three-dimensional PCA scores plot for four types of vegetable oil samples

綜合分析可知，采用低場(chǎng)核磁共振技術(shù)結(jié)合主成分分析法可快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)山茶油、花生油、大豆油和玉米4 種植物油的鑒別。

3 結(jié)論

采用低場(chǎng)核磁共振技術(shù)的CPMG 脈沖序列測(cè)定山茶油、花生油、大豆油和玉米油4 種植物油橫向弛豫時(shí)間T2，T2譜包含許多樣品內(nèi)部的信息試驗(yàn)結(jié)果，山茶油和花生油有2 個(gè)峰，大豆油和玉米油則有3 個(gè)峰。通過(guò)峰個(gè)數(shù)可以將4 種植物油分為兩組，即山茶油和花生油為一組，大豆油和玉米油為一組，然而僅通過(guò)分析T2譜的方法不能快速直觀地同時(shí)辨別4 種植物油，因此需要進(jìn)一步對(duì)4 種植物油的特征組分進(jìn)行分析。

采用PCA 方法分析處理低場(chǎng)核磁共振T2譜數(shù)據(jù)，可通過(guò)F=0.791 944F1+0.137 667F2+0.070 389F3計(jì)算得到主成分得分和排序，這4 種植物油的綜合排分最高的是大豆油，其次是玉米油、花生油、山茶油。同時(shí)選用PC1、PC2 和PC3 的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)得分值矢量做三維散點(diǎn)圖，可以看到4 種植物油樣品在三維圖上聚集不明顯，能直觀清晰地對(duì)4 種植物油進(jìn)行識(shí)別。由此可知，該方法能夠快速而準(zhǔn)確地對(duì)4 種植物油進(jìn)行識(shí)別，這為4 種植物油的鑒別及市場(chǎng)監(jiān)督體系的完善提供技術(shù)支持。