《食品科学》：河南科技学院张勉副教授等：近红外光谱技术在甘薯品质检测方面的应用研究进展

甘薯（Ipomoea batatas (L.) Lam.）是一种重要的块根类粮食作物，富含多种营养和生物活性成分，具有良好的保健功效。甘薯品质一般涉及诸如水分含量、淀粉含量、各种糖类物质、重金属是否超标及掺假等方面。目前用于甘薯品质的常规检测方法操作复杂、对样品有一定破坏作用，且对多组分检测仍存在局限性。近红外光谱（NIRS）技术作为一种快速、高效、便捷的无损检测手段，在甘薯品质分析方面具有很大的应用潜力。

河南科技学院食品学院的何鸿举、王婧茹和河南科技学院生命科技学院的张勉*等人 全面综述了NIRS技术在甘薯品质检测方面的应用研究进展，以期在现有研究基础上，为进一步完善NIRS技术在甘薯检测中的工业化应用提供方法借鉴。具体综述内容如图1所示。

01

NIRS技术用于检测甘薯理化组分

1.1 蛋白质

甘薯块根加工中，蛋白质含量与产品营养品质呈正相关。基于蛋白质中N—H基团在近红外波段的光谱吸收，NIRS技术可用于测定甘薯蛋白质含量。唐忠厚等通过获取预处理10 000～4 000 cm －1 范围内的光谱信息，采用PLS分别构建了甘薯叶和甘薯块根中粗蛋白的预测模型，结果显示5 450.1～4 599.6 cm －1 范围的光谱信息经线性补偿差减法预处理后构建的PLS模型预测甘薯叶中粗蛋白效果较好，而6 101.9～4 248.6 cm －1 范围的光谱信息经直线差减法预处理后构建的PLS模型预测甘薯块根中粗蛋白效果较好，尽管两个预测模型的R 2 均大于0.96，RMSE也很小（0.1%～0.5%之间），但该研究缺少对单独样品进行模型验证。与之不同，Magwaza等采集了更宽范围的可见NIRS信息（400～2 500 nm）预测甘薯块根蛋白质含量，在多种光谱预处理方法中，二阶导数预处理效果最佳；经波段筛选发现，1 600～2 200 nm区域最适合用于预测甘薯蛋白质含量。王洋洋采集了900～1 700 nm的生鲜甘薯光谱数据，并基于连续投影算法（SPA）筛选最优波长建立优化的PLS预测模型，对甘薯蛋白质的预测性能良好（r P ＝0.911，RMSEP＝1.029 mg/g）。近几年NIRS技术用于研究甘薯蛋白质含量的报道较少，在NIRS最佳光谱预处理方法和光谱区间方面依然需要进行深入研究，以强化NIRS技术快速检测甘薯蛋白含量的可行性和适用性。

1.2 淀粉

甘薯中淀粉的含量和性质是决定其产品品质的重要指标之一。Lu Guoquan等先后采集1 100～2 500 nm和900～1 700 nm两个波段的NIRS信息，构建甘薯中直链淀粉含量、直链淀粉百分比、总淀粉含量及热特性等指标的PLS预测建模，结果显示淀粉各指标的R 2 均较高，SEP值均相对较小。唐忠厚等分别对甘薯中抗性淀粉含量和块根淀粉含量进行NIRS分析，结果显示，基于一阶导数-矢量归一法预处理NIRS光谱构建的PLS模型预测块根淀粉含量性能优于预测抗性淀粉含量 。综上，NIRS技术在预测甘薯中的淀粉含量及其热特性方面潜力巨大，但对于抗性淀粉的预测研究较少。

1.3 糖类

甘薯块根中的糖类化合物占比相对较大，主要影响甘薯及其制品的食用品质；还原糖含量对甘薯的品质育种有重要意义；总糖含量是评价甘薯风味口感和内部品质的重要指标之一；可溶性糖含量与紫薯的甜度有关等。因此，快速检测甘薯糖类物质很有必要。 高丽等利用MSC法预处理12 000～4 000 cm －1 范围内的光谱信息后，筛选出最优波长构建的优化PLS模型预测甘薯还原糖含量的性能大幅度提高（R 2 提高12.6%，RMSEP降低36.6%）。卜晓朴等基于350～1 100 nm范围的波长构建紫薯中总糖的PLS预测模型，经过筛选波长优化模型后，预测效果明显提升（r P 提高11.7%，RMSEP降低69.8%）。在相同波段内采用同样的光谱预处理方法，。总体而言，NIRS技术快速检测甘薯中各种糖类物质的效果整体良好，采用不同的光谱预处理后模型性能有不同程度的提升。

1.4 水分

水分是甘薯最基本的品质指标。在近红外区域，水分中的O—H键在980 nm和1 450 nm波长处有明显的特征吸收峰，借此可进行NIRS信息分析。Sun Yue等采用多元散射校正预处理在371～1 023 nm范围的光谱信息，构建MLR模型预测生鲜紫薯的含水量，获得了较好的结果 。此外，卜晓朴等对市售紫薯粉中的水分含量进行PLS模型预测研究，模型效 果也表现良好。总之，NIRS技术在甘薯水分含量方面的应用研究较少，但已报道的研究结果证明NIRS检测甘薯水分含量具有可行性，且所建模型性能存在很大提升空间。

1.5 可溶性固形物

可溶性固形物可促 进甘 薯的风味口感，是评价紫薯内部品质的重要指标之一。除了预测总糖，卜晓朴等还挖掘350～1 100 nm范围的光谱信息构建生鲜紫薯中可溶性固形物的PLS预测模型，结果显示原始光谱经过S-G＋一阶求导预处理后，预测性能明显提升，竞争性自适应加权算法（CARS）筛选出的28 个最优波长也明显提高了预测效率。许建东对甘薯中可溶性固形物含量进行NIRS分析，结果显示，基于标准正态变换（SNV）法预处理的光谱数据，采用RC法筛选最优波长构建的ELM模型预测性能良好（r P ＝0.819 9，RMSEP＝1.194 1）。NIRS技术实现了对甘薯可溶性固形物的预测，可指导生鲜紫薯品质的快速无损分选。

NIRS用于检测甘薯理化组分的具体结果详见表1。

02

NIRS技术用于检测甘薯活性成分

活性成分是指食用后对人体及各种生物具有生理促进作用的物质，甘薯中常见的活性成分有黄酮类物质、类胡萝卜素及多酚类物质等。研究证明利用理化实验与NIRS技术相结合检测甘薯活性成分具有可行性。

2.1 黄酮类物质

甘薯中黄酮类物质具有抗氧化、抗突变、抗衰老、抗肿瘤及改善肝功能等多种生理功能，其中对于花青素的研究相对较多。花青素含量对甘薯产品品质的评价有指导性作用。衣申艳等运用NIRS技术，在1 100～2 498 nm范围内选用最佳光谱预处理方法、最佳谱区范围和主因子数，对甘薯块根中的黄酮含量进行建模预测，效果良好。卜晓朴等对市售紫薯粉的NIRS采取SNV预处理后构建花青素的PLS预测模型，模型性能较预处理前表现更好（r P ＝0.946 1，RMSEP＝0.191 8 mg/g）。这可能是因为样品原始光谱经过SNV预处理后，450 nm波长附近的紫色特征峰和可见光区529 nm波长附近的花青素特征峰更加显著。随后，基于相同的波段信息（350～1 100 nm），卜晓朴等又对生鲜紫薯中的花青素进行NIRS光谱预测研究，原始光谱经SG卷积平滑和一阶求导预处理后，利用CARS筛选出特征波长，构建PLS预测模型，结果和预测市售紫薯粉花青素相似，效果依然良好（r P ＝0.942 1，RMSEP＝0.225 9 mg/g）。原始光谱经SG卷积平滑预处理后在410 nm波长处出现花青素特征峰，经一阶求导预处理后在670 nm波长处出现了与色素有关的新特征吸收峰，这些预处理可能增强了模型的预测性能。

Tian Xiaoyu等对微波干燥及对流热风干燥两种不同干燥方式下的紫薯花青素含量进行建模预测，在400～1 000 nm范围内，采用CARS法筛选最优波长建立PLS模型，R2均在0.85以上，这和预测生鲜紫薯、市售紫薯粉中的花青素含量结相近，具体见表2。管相关研究较少，但均可证明NIRS技术可用于快速预测紫薯中的花青素含量，未来有很大的应用潜力。

2.2 类胡萝卜素

类胡萝卜素具有清除自由基、保护皮肤、预防癌症及视黄斑退化等多种生理功能，同时含有类胡萝卜素的甘薯因其低廉、易种植等特点而受到研究者的关注。关于NIRS技术预测甘薯中类胡萝卜素的研究成果甚少，但该技术对果蔬、作物中类胡萝卜素含量的测定具有可行性。

2.3 其他活性成分

除了以上两类活性成分，甘薯中含有的矿质元素、维生素类及多酚类物质均具有提高免疫力、抗衰老、预防冠心病等多种良好的生理保健功能。目前对于甘薯中活性成分的检测仍多采用传统的理化方法，而利用NIRS技术检测甘薯其他活性成分的研究极少。试图了解NIRS检测活性成分检测原理，可参考该技术在谷物检测中的应用研究，因为谷物活性成分中含氢基团的振动在NIRS区有显著的特征吸收。

03

NIRS技术用于检测甘薯制品掺假

面对市面上的高利润诱惑，一些不法商家为了降低成本，会对甘薯粉状制品掺假或者利用甘薯粉掺假，这不利于甘薯及其制品市场的稳定发展。常见的掺假检测方法有差示扫描量热法、分光光度计法及光谱法等。Ding Xiaoxiao等利用NIRS技术，结合化学计量学方法选择最优波长，对紫薯粉掺白薯粉样品建立识别模型。结果显示该技术对紫薯粉掺假样品的识别率可达100%，具体见表3。除了NIRS被用于甘薯制品掺假研究，中红外光谱技术也被用于甘薯粉掺假研究。Liu Jia等利用傅里叶变换中红外光谱（FTMIR）技术对掺入莲藕粉的甘薯淀粉样品建立PLS预测模型，结果显示，经过一阶导数预处理后建立的优化模型对掺入莲藕粉的甘薯粉样品能够实现定性、定量分析＝0.989 8，RMSECV＝3.56%）。总之，光谱技术用于甘薯粉掺假研究具有可行性，NIRS技术定性识别精度效果令人满意，但定量检测精度有待提高，MIR光谱应用潜力有待开发。

04

NIRS技术用于鉴别甘薯品种、产地和检测重金属、微生物污染

除了以上3 个方面，NIRS技术在甘薯品质的其他方面（如品种鉴定、重金属、微生物污染）也有应用研究。NIRS技术在这些方面的具体应用结果详见表4。

05

结 语

综述国内外的研究成果发现，NIRS技术在甘薯品质检测方面具有良好的应用潜力，尤其在甘薯理化组成方面应用研究较多，而活性成分及其他方面的研究相对较少，这可能与其含量低有很大关系。NIRS技术的优势明显，应用前景可观，开发基于NIRS的快检装备已是未来发展趋势。为进一步完善NIRS技术在甘薯品质检测方面的应用，以及提升所建模型的稳定性和适用性，建议从以下几个方面改进并开展更深入研究：1）甘薯品种繁多、组分差异较大，需针对不同检测需求或目标采集代表性样本以获得可靠光谱信息构建模型；检测过程人为误差尽量降至最低，避免模型预测结果误差较大；2）NIRS预处理方法的合理选择、最优波段/波长的科学筛选可明显简化模型运算，提高模型预测效率，针对甘薯不同品质指标选择匹配的处理方式尤为重要；3）PLS算法仍然是NIRS技术建模时应用最广泛、最有效的算法，MLR算法在合适条件下也有应用潜力，应基于PLS或MLR深入挖掘线性模型在甘薯生产应用上的可用性和适用性，为进一步开发专用的甘薯检测设备做充分铺垫。

作者简介

通信作者：

张 勉副教授

河南科技学院生命科学学院

2012年8月，北京中医药大学中药学专业博士毕业，到河南科技学院生命科技学院生物工程系工作，主要的研究方向有两个：一是天然活性物质的分离、鉴定与活性检测，参与国家自然科学基金项目和国家科技支撑计划课题子课题，分离纯化并鉴定了白鲜皮、金果榄、天葵子、细辛中的黄柏酮、古伦宾、紫草氰苷、细辛脂素等化学对照品，并建立了相应化学对照品的分离纯化的标准操作程序（SOP）；以wistar大鼠为研究对象，对天麻素的药代动力学进行了初步实验，研究了天麻素在大鼠体内的代谢情况；二是加入欧行奇教授的研究团队，从事小麦和甘薯的育种和高效栽培技术研究，以及基于近红外光谱快的甘薯品质检测研究。主持参与了河南省和新乡市的科研项目多项，发表论文多篇，积极参与科技助农支农活动，多次被评为河南省优秀科技特派员。

第一作者：

何鸿举副教授

河南科技学院成果转化与合作办公室 副主任（副处）

河南科技学院、硕士生导师，新加坡南洋理工大学访问学者，博士后，爱尔兰国立都柏林大学博士，硕士生导师，国家科技部入库专家，河南省高层次C类人才，河南省高层次人才国际化培养计划入选者，河南省青年人才托举工程入选者，教育部/河南省学位论文评审专家，河南省科协评审咨询专家，河南省高新技术企业评审专家，河南省预制菜产业链智库专家，河南省药食同源功能食品产业技术创新战略联盟副秘书长。

主要从事农产品/食品质量快速无损检测与分析研究，担任Journal of the Science of Food and Agriculture（IF=4.1）等8 本国际SCI期刊编委、学术编辑、客座编辑、专题顾问，兼任Food Chemistry等40余部SCI期刊、《食品科学》等17 部中文期刊审稿专家。先后主持国家及省部级科研项目10余项，累计发表学术论文 90余篇，其中以第一作者和通信作者在Trends in Food Science & Technology、Food Chemistry、International Journal of Biological Macromolecules、Food Control、 Food Cheimistry-X等高水平期刊上发表论文20余篇，培育国鉴甘薯新品种“百薯2号”（第二育种人），主编学术专著4 部，主编食品类教材 3 部，授权专利 12 项，获农业部全国农牧渔业丰收奖一等奖1 项、河南省科技进步一等奖1 项，多次荣获《食品科学》、《肉类研究》等核心期刊“突出贡献奖”、“优秀审稿专家”等荣誉。

本文《近红外光谱技术在甘薯品质检测方面的应用研究进展》来源于《食品科学》2023年44卷21期341-350页. 作者：何鸿举，王婧茹，刘红，陈岩，王玉玲，欧行奇，张勉，刘鸿杰，郭景丽. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20221030-307. 点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

实习编辑：李雄；责任编辑：张睿梅。点击下方 阅读原文 即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网

为进一步促进未来食品科学的发展，全面践行“大食物观”的指导思想，持续提升食品科技创新和战略安全。由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心及中国食品杂志社《食品科学》杂志、《Food Science and Human Wellness》杂志、《Journal of Future Foods》杂志主办，北京工商大学食品与健康学院、北京联合大学生物化学工程学院、河北农业大学食品科技学院、西华大学食品与生物工程学院、大连民族大学生命科学学院、齐齐哈尔大学食品与生物工程学院、河北科技大学食品与生物学院共同主办，北京盈盛恒泰科技有限责任公司、古井集团等企业赞助的“第一届大食物观·未来食品科技创新国际研讨会”即将于 2024年5月16-17日 在 中国 北京 召开。

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