孫超仁，王鳳玲，王玉瑋，王雪青，黃璜

(天津商業(yè)大學(xué) 生物技術(shù)與食品科學(xué)學(xué)院，天津市食品生物技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津，300134)

花生油含有豐富的不飽和脂肪酸和天然活性成分，如植物甾醇、生育酚等對身體有益的物質(zhì)，是大多數(shù)老百姓喜歡的食用植物油，國內(nèi)每年消費(fèi)量在300萬t左右[1]。但一些不法商販為謀取利潤，在花生油中摻入不同比例的大豆油、菜籽油和棉籽油等其他食用油[2]。根據(jù)GB/T 1534—2017《花生油》產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)，棕櫚酸C16∶0、硬脂酸C18∶0、油酸C18∶1、亞油酸C18∶2和花生酸C20∶0這5種脂肪酸是花生油中最主要的脂肪酸，且標(biāo)準(zhǔn)確定了其含量范圍[3-4]。TIAN等[5]研究發(fā)現(xiàn)花生油中菜籽油摻入比例的增加會(huì)使油酸C18∶1含量顯著增加，而棕櫚酸C16∶0、硬脂酸C18∶0和亞油酸C18∶2含量顯著降低。因此，可以通過研究花生油中5種脂肪酸的含量變化，來判斷花生油中是否摻雜其他低價(jià)食用油。研究花生油的摻偽對于保護(hù)消費(fèi)者的權(quán)益和維護(hù)市場秩序是非常重要的。

現(xiàn)在常用的檢測花生油摻偽的方法有感官評價(jià)法、常規(guī)理化方法、色譜法和光譜法等[6]。近紅外光譜法作為一種快速無損的檢測手段，在食品摻假[7]、成分含量測定[8]和內(nèi)部特征判別[9]等品質(zhì)分析方面得到廣泛應(yīng)用。近紅外光譜法是利用有機(jī)物中含氫基團(tuán)(如C—H、N—H、O—H和S—H等)的R—H鍵在近紅外光譜區(qū)域(780～2 500 nm)的倍頻及合頻吸收信息，實(shí)現(xiàn)對食品中油脂、蛋白質(zhì)和水分等成分的快速定性和定量分析[10-11]。SUNDARAM等[12]利用近紅外光譜法結(jié)合偏最小二乘法建立弗吉尼亞型帶殼花生種子中脂肪酸的定量預(yù)測模型，結(jié)果顯示模型的相對百分比偏差均大于3，說明這些模型可以很好地預(yù)測花生種子中脂肪酸的含量。目前利用近紅外光譜對摻偽花生油的脂肪酸的快速測定研究較少。因此，本研究以不同的大豆油、菜籽油及棉籽油占比的摻偽花生油為檢測對象，基于近紅外光譜圖特征吸收結(jié)合氣相色譜法測定的脂肪酸含量，實(shí)現(xiàn)對摻偽花生油的快速鑒別分析。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

花生油-1，山東魯花集團(tuán)有限公司；花生油-2，金龍魚集團(tuán)有限公司；花生油-3，中糧福臨門食品營銷有限公司；大豆油，益海嘉里金龍魚糧油食品股份有限公司；菜籽油，山東魯花集團(tuán)有限公司；棉籽油，山東億家福糧油有限公司；棕櫚酸甲酯 (CAS 112-39-0)、硬脂酸甲酯 (CAS 112-61-8)、油酸甲酯 (CAS 112-62-9)、亞油酸甲酯 (CAS 112-63-0)、花生酸甲酯 (CAS 1120-28-1)，美國NU-CHEK公司；14%三氟化硼(BF3)-甲醇溶液，上海安譜科學(xué)儀器有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

7890A氣相色譜儀，安捷倫科技(中國)有限公司；CP-Sil88色譜柱(100 m×0.25 mm×0.2 mm)，美國瓦里安技術(shù)中國有限公司；DA7200近紅外光譜儀，瑞典波通儀器公司；AUW120D分析天平，日本島津公司；SK8210HP超聲波清洗機(jī)，上海科導(dǎo)超聲儀器有限公司。

1.3 實(shí)驗(yàn)方法

1.3.1 樣品制備

將大豆油、菜籽油、棉籽油按不同的配比摻入25 ℃花生油-1中，得到不同比例的摻偽油樣。以大豆油為例，大豆油摻偽比的含量分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))，菜籽油和棉籽油的摻偽比例同大豆油，并將樣品編號(hào)分別以HdXX%、HcXX%、HmXX%命名(XX%為摻偽比)。每種配比30個(gè)平行樣本，共計(jì)210個(gè)樣本，全部作為校正集用于模型的建立。另調(diào)配50個(gè)未參與建模的樣品用于模型的驗(yàn)證。將摻偽花生油置于燒杯中，充分?jǐn)嚢?，使其混合均勻。所有油樣? ℃下保存，直至分析。

為確保不同品牌的花生油樣品也適用于該模型，以市場銷售量較大的金龍魚、福臨門為樣本花生油-2、花生油-3，按花生油-1制備摻入大豆油、菜籽油、棉籽油，用建立的鑒別模型進(jìn)行驗(yàn)證。同時(shí)，選用在花生油-1中摻入隨機(jī)比例2種油樣和摻入3種油樣作為樣品，混合均勻，用建立的鑒別模型進(jìn)行驗(yàn)證。

1.3.2 樣品甲酯化

采用BF3-甲醇法[13]甲酯化樣品。稱取50 mg油樣置于25 mL圓底燒瓶中，加入1.5 mL 0.5 mol/L NaOH-甲醇溶液，超聲10 min使其振蕩混合，再置于40 ℃水浴鍋中回流10 min。當(dāng)溶液呈透明狀時(shí)，向其中加入5 mL BF3-甲醇溶液，于水浴鍋中沸騰回流2 min，使其完全甲酯化。再加入飽和NaCl溶液至瓶頸處，最后加入4 mL正庚烷，振蕩。待分層后取上層清液進(jìn)行色譜分析。

1.3.3 色譜條件

N2；進(jìn)樣口溫度250 ℃；氫火焰離子化檢測器溫度300 ℃，分流比為30∶1；進(jìn)樣量1 μL。程序升溫條件為：初溫100 ℃，以5 ℃/min的速度升溫至180 ℃，保持30 min，然后以3 ℃/min的速度升至240 ℃，保持8 min。

1.3.4 光譜條件

紅外光譜儀預(yù)熱穩(wěn)定1 h后，油樣通過蠕動(dòng)泵注入到樣品池中，在950～1 800 nm的波長范圍內(nèi)進(jìn)行近紅外透反射光譜掃描。掃描前將油樣充分搖勻，避免掃描區(qū)域產(chǎn)生氣泡。儀器分辨率為4 cm-1，掃描次數(shù)為32次。以空氣作參比，每個(gè)油樣采集3次光譜數(shù)據(jù)，取其平均值作為最終數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.4 數(shù)據(jù)處理

近紅外光譜圖中提取特征吸收峰和相應(yīng)的波長，其對應(yīng)的吸光度作為特征峰參數(shù)，吸光度的比值分別作為橫、縱坐標(biāo)，結(jié)合近紅外特征峰的其他信息，利用Origin 9.0軟件作判別分析圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 五種特征脂肪酸及4種油樣樣品的氣相色譜圖

將5種特征脂肪酸混標(biāo)和4種植物油樣進(jìn)行甲酯化處理后，進(jìn)行氣相色譜分析，如圖1所示，4種油樣的脂肪酸在10～40 min之間全部出峰，標(biāo)準(zhǔn)品和樣品中主要脂肪酸之間亞油酸C18∶2、油酸C18∶1、硬脂酸C18∶0、棕櫚酸C16∶0和花生酸C20∶0可以很好地分離，且峰形良好。

圖1 五種脂肪酸混標(biāo)及4種油樣脂肪酸甲酯色圖譜Fig.1 Chromatogram five fatty acid mixtures and four oil-like fatty acid methyl ester

2.2 摻偽花生油特征脂肪酸含量的變化

對實(shí)驗(yàn)中4種植物油脂肪酸甲酯化后5種特征脂肪酸測定含量如表1所示，油樣樣品中的5種特征脂肪酸含量有所不同。

表1 四種油樣的特征脂肪酸含量 單位:%

通過將大豆油、菜籽油、棉籽油按不同的配比摻入花生油中，得到不同比例的模擬摻偽油樣，得到表2數(shù)據(jù)。

表2 不同比例的摻偽花生油中特征脂肪酸含量 單位:%

由表1、表2可知，當(dāng)大豆油、棉籽油和菜籽油摻入至花生油時(shí)，其特征脂肪酸的含量發(fā)生明顯變化。其中，亞油酸和棕櫚酸變化最為明顯，因此可作為鑒別摻偽的標(biāo)志物。以GB/T 1534—2017《花生油》規(guī)定的脂肪酸含量范圍為參考值，當(dāng)測得油樣中脂肪酸含量不在此范圍內(nèi)，可初步判定此油樣存在摻偽情況。

2.3 原始光譜的測定

由圖2可看出，所有摻偽油樣的近紅外光譜曲線變化趨勢基本一致，并且在1 205、1 395、1 415 nm有強(qiáng)烈的吸收峰，在1 170 nm處有較小的吸收峰。1 170 nm和1 205 nm處吸收峰為油脂中甲基、亞甲基的C—H鍵的二級(jí)倍頻伸縮振動(dòng)吸收信息[15-16]，1 395 nm和1 415 nm處吸收峰為亞甲基中的C—H鍵的合頻伸縮振動(dòng)吸收信息[17]。此外，已有研究證實(shí)食用油中普遍含有甲基、亞甲基2種基團(tuán)[18]，表明這些波長下的光譜信號(hào)可以用于分析摻偽花生油中特征脂肪酸含量的變化情況。

圖2 摻偽花生油紅外光譜圖Fig.2 Infrared spectra of adulterated peanut oil

2.4 摻偽花生油的定性判別分析

由圖2可知，1 170、1 205、1 395、1 415 nm處吸收峰的出現(xiàn)及吸收峰強(qiáng)度的差異可以反映花生油中脂肪酸含量的變化，因此將4個(gè)波長處的吸收峰確定為特征峰，相應(yīng)的吸光度作為特征峰參數(shù)[19]。以(A1 170 nm/A1 415 nm)的比值作為橫坐標(biāo)，(A1 205 nm/A1 395 nm)的比值作為縱坐標(biāo)，從而將復(fù)雜的光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成簡單直觀的分布圖進(jìn)行分析。由圖3可知，摻偽花生油的A1 170 nm/A1 415 nm值為0.60～0.66，A1 205 nm/A1 395 nm值為1.35～1.63?？梢院芎玫乇憩F(xiàn)出花生油在摻偽過程中吸光度比值的變化。而純花生油和摻偽花生油信息點(diǎn)之間的分布有明顯的區(qū)別，因此可以初步判別出摻偽花生油和純花生油。

圖3 摻偽花生油吸光度比值Fig.3 Absorbance ratio of adulterated peanut oil

2.5 摻偽花生油鑒別模型的建立

如表3所示，除油酸外，其他4種脂肪酸驗(yàn)證集樣品的真實(shí)值和近紅外的預(yù)測值存在較好的相關(guān)性，其中棕櫚酸模型的相關(guān)性最好(校正集和驗(yàn)證集的決定系數(shù)分別為0.997和0.995，均方根誤差分別為0.014和0.018)。表明該方法對定量分析棕櫚酸含量是可行且穩(wěn)定的。

表3 五種脂肪酸定標(biāo)模型一元線性方程Table 3 Univariate linear equations for five fatty acid calibration models

2.6 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷尿?yàn)證

為驗(yàn)證所建模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性、重復(fù)性和適用性，重新調(diào)配5個(gè)油樣，利用氣相色譜法和鑒別模型分別測出棕櫚酸含量，結(jié)果如表4。樣品總體的真實(shí)值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)0.999，RMSEP為0.052，表明所建立的測定棕櫚酸含量的近紅外模型預(yù)測效果較好。

表4 花生油樣品棕櫚酸(C16∶0)實(shí)測值與預(yù)測值比較Table 4 Measured and predicted value of palmitic acid (C16∶0) of peanut oil sample

2.7 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膽?yīng)用

隨機(jī)在花生油2、花生油3中選取調(diào)配10個(gè)油樣和8個(gè)在花生油1中摻入多種混合油進(jìn)行檢測用來驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性，利用氣相色譜法和鑒別模型分別測出棕櫚酸含量，結(jié)果如表5、表6所示，不同品牌花生油樣品總體的真實(shí)值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)0.997，RMSEP為0.015；在花生油摻入多種油樣樣品總體的真實(shí)值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)0.999，RMSEP為0.014,結(jié)論表明對不同品牌花生油摻偽、多種混合油摻偽具有同樣的適用性。

表5 兩種花生油樣品棕櫚酸(C16∶0)實(shí)測值與預(yù)測值比較Table 5 Measured and predicted values of palmitic acid (C16∶0) of two peanut oil samples

表6 花生油摻入多種油脂棕櫚酸(C16∶0)實(shí)測值與預(yù)測值比較Table 6 Measured and predicted value of palmitic acid (C16∶0) in peanut oil samples mixed with other oils

3 結(jié)論與討論

本文研究采用BF3-甲醇方法甲酯化油樣，結(jié)合氣相色譜法和近紅外光譜法對摻偽花生油中5種特征脂肪酸及含量，同時(shí)對摻偽花生油進(jìn)行定性定量分析。結(jié)果表明花生油中摻入不同配比的菜籽油、棉籽油、大豆油時(shí)，利用氣相色譜法研究花生油中5種特征脂肪酸含量呈現(xiàn)一定的變化規(guī)律?；ㄉ椭袚饺氩煌浔鹊牟俗延汀⒚拮延?、大豆油時(shí)，通過近紅外光譜的特征波長1 170、1 205、1 395及1 415 nm處的R—H基團(tuán)峰型、峰強(qiáng)變化的光譜圖，結(jié)合特征波長吸光度的比值，可區(qū)別花生油的摻偽。同時(shí)對不同品牌花生油摻偽、多種混合油摻偽具有同樣的適用性。

綜上所述，通過近紅外光譜能夠快速檢測到棕櫚酸、硬脂酸、油酸、亞油酸和花生酸這5種花生油中的主要脂肪酸及其含量變化，以此來快速判斷花生油的摻偽問題。