CN107024435A - 与色差关联的黄肉桃果肉β‑胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预测的方法 - Google Patents

与色差关联的黄肉桃果肉β‑胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预测的方法 Download PDF

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宋娟
沈志军
马瑞娟
俞明亮
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    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
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    • G—PHYSICS
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    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography

Abstract

本发明公开了一种与色差关联的黄肉桃果肉β‑胡萝卜素含量及类胡萝卜素总量预测的方法，其步骤包括：测量黄肉桃果肉的色差值，包括亮度值L*、红绿色差值a*和黄蓝色差值b*三个值；HPLC测定果肉中的类胡萝卜素含量，包括叶黄素、玉米黄素、β‑隐黄质、α‑胡萝卜素和β‑胡萝卜素五种类胡萝卜素的含量，五种含量之和为类胡萝卜素总量；将β‑胡萝卜素含量及类胡萝卜素总量与色差值进行分析和拟合，建立β‑胡萝卜素含量及类胡萝卜素总量预测方程。本发明的方法，经重复试验，通过方程所得预测值与实际测定值差异不显著，具有较高的准确性，测量、计算方法简单，可实现黄肉桃β‑胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量的快速预测。

Description

与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预 测的方法
技术领域
本发明涉及一种与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预测的方法。
背景技术
类胡萝卜素的组分和含量不仅决定果实的外观及食用品质，其对人体的保健作用也一直是人们关注的焦点。许多流行病学的研究均表明，蔬菜和水果中天然的类胡萝卜素具有强大的抗氧化能力，有助于防止心血管疾病、老年性白内障等退化性疾病；提高免疫力，延缓衰老；防癌抗癌等。类胡萝卜素是黄肉桃果实中主要的抗氧化物质，因此类胡萝卜素总量的高低是黄肉桃品质的一个重要指标；黄肉桃果肉中含有叶黄素、玉米黄素、β-隐黄质、α-胡萝卜素、β-胡萝卜素等类胡萝卜素，其中β-胡萝卜素含量最高，是转换成膳食维生素A的最重要前体物质。目前对黄肉桃种类胡萝卜素组分分析多采用HPLC方法，该方法使用的仪器昂贵，标准品等购置费高，样品处理和测定方法操作复杂，不利于快速判定其含量。
发明内容
本发明的目的在于提供一组与色差关联的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测的方法。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
一种与色差关联的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测的方法，其步骤包括：
(1)采收不同品种的黄肉桃成熟果实；
(2)对采摘下来的桃果实的果肉测量色差值，包括亮度值L*、红绿色差值a*和黄蓝色差值b*三个值；
(3)HPLC测定果肉中的类胡萝卜素含量，包括叶黄素、玉米黄素、β-隐黄质、α-胡萝卜素和β-胡萝卜素五种类胡萝卜素的含量，五种含量之和为类胡萝卜素总量；
(4)将类胡萝卜素总量与色差值进行分析和拟合，建立类胡萝卜素含量预测方程为：y＝-0.124L*-0.014a*+0.553b*-1.536；单位为mg·kg-1鲜果重。
优选的，所述黄肉桃果肉中不含红色素。
优选的，将类胡萝卜素总量与色差数据在SPSS软件中排列，利用多项式回归模块进行拟合，得到拟合的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测方程。
优选的，所述色差值使用Color Quest XE色差计测定。
本发明还提供了一种与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量预测的方法，其步骤包括：
(1)采收不同品种的黄肉桃成熟果实；
(2)对采摘下来的桃果实的果肉测量色差，包括亮度值L*、红绿色差值a*和黄蓝色差值b*三个值；
(3)HPLC测定果肉中的β-胡萝卜素含量；
(4)将β-胡萝卜素含量与色差值进行分析和拟合，建立β-胡萝卜素含量预测方程为：y＝-0.358L*-0.187a*+0.555b*+4.671；单位为mg·kg-1鲜果重。
优选的，所述黄肉桃果肉中不含红色素。
优选的，将β-胡萝卜素含量与色差数据在SPSS软件中排列，利用多项式回归模块进行拟合，得到拟合的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量预测方程。
优选的，所述色差值使用Color Quest XE色差计测定。
本发明与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预测的方法，经重复试验，通过方程所得预测值与实际测定值差异不显著，该预测方法具有较高的准确性，测量、计算方法简单，方程适用于所有果肉不含红色素的黄肉桃品种，可实现黄肉桃β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量的快速预测，预先对黄肉桃果肉的品质、风味和保健价值进行评价。
具体实施方式
实施例1
与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预测的方法，其步骤包括：
(1)以24种果肉不含红色素的黄肉桃品种为材料。果实成熟期，于晴朗天气上午10:00采收每品种树体中部外围成熟度一致的果实各8个，立即带回实验室。
(2)将每个果实用刀削掉0.5厚度，直径约2-3cm的薄片，使用美国Hunter Lab公司生产的Color Quest XE色差计测定余下果实截面中部的色差值，即亮度值(L*)、红绿色差值(a*)和黄蓝色差值(b*)；并将测定后的果实削皮速冻保存。
(3)将每个品种保存的果肉样品研磨，以丙酮为提取剂，果肉与提取剂的料液比为1:6(g·mL-1)，超声波避光辅助提取1h；HPLC测定采用YMC-C30色谱柱，进样量20μL，甲基叔丁基醚和甲醇(V/V＝30:70)为流动相等度洗脱，流速1.0mL·min-1，柱温25℃，检测波长450nm。按照标准品拟合的曲线计算各类胡萝卜素含量，单位为mg·kg-1鲜果重，5种类胡萝卜素的总和代表该品种的类胡萝卜素总量。
(4)以24种黄肉桃果肉的β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量与色差值进行方程拟合，拟合的方程系数见表1、表2，建立的β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预测方程如表3所示，其中y代表β-胡萝卜素含量或类胡萝卜素总量。可以看出，各方程的R2均较高，回归关系均达极显著水平。
(5)另外选择3个果肉不含红色素的黄肉桃品种，按步骤(1)-(3)进行色差和类胡萝卜素测定，并按照步骤(4)进行方程拟合，比较方程预测值与实际测定值差异不显著，见表4，回归方程拟合效果良好。
表1β-胡萝卜素含量与色差值的方程系数
表2类胡萝卜素总量与色差值的方程系数
表3基于色差的β-胡萝卜素含量和类胡萝卜素总量预测方程
表4β-胡萝卜素含量与类胡萝卜素总量的预测值和实际测定值的比较

Claims (8)

1.一种与色差关联的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测的方法，其步骤包括：
(1)采收不同品种的黄肉桃成熟果实；
(2)对采摘下来的桃果实的果肉测量色差值，包括亮度值L*、红绿色差值a*和黄蓝色差值b*三个值；
(3)HPLC测定果肉中的类胡萝卜素含量，包括叶黄素、玉米黄素、β-隐黄质、α-胡萝卜素和β-胡萝卜素五种类胡萝卜素的含量，五种含量之和为类胡萝卜素总量；
(4)将类胡萝卜素总量与色差值进行分析和拟合，建立类胡萝卜素总量预测方程为：y＝-0.124L*-0.014a*+0.553b*-1.536；单位为mg·kg-1鲜果。
2.根据权利要求1所述的与色差关联的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测的方法，其特征在于：所述黄肉桃果肉中不含红色素。
3.根据权利要求1所述的与色差关联的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测的方法，其特征在于：所述色差值使用Color Quest XE色差计测定。
4.根据权利要求1所述的与色差关联的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测的方法，其特征在于：将类胡萝卜素总量与色差数据在SPSS软件中排列，利用多项式回归模块进行拟合，得到拟合的黄肉桃果肉类胡萝卜素总量预测方程。
5.一种与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量预测的方法，其步骤包括：
(1)采收不同品种的黄肉桃成熟果实；
(2)对采摘下来的桃果实的果肉测量色差，包括亮度值L*、红绿色差值a*和黄蓝色差值b*三个值；
(3)HPLC测定果肉中的β-胡萝卜素含量；
(4)将β-胡萝卜素含量与色差值进行分析和拟合，建立β-胡萝卜素含量预测方程为：y＝-0.358L*-0.187a*+0.555b*+4.671；单位为mg·kg-1鲜果。
6.根据权利要求5所述的与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量预测的方法，其特征在于：所述黄肉桃果肉中不含红色素。
7.根据权利要求5所述的与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量预测的方法，其特征在于：所述色差值使用Color Quest XE色差计测定。
8.根据权利要求5所述的与色差关联的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量预测的方法，其特征在于：将β-胡萝卜素含量与色差数据在SPSS软件中排列，利用多项式回归模块进行拟合，得到拟合的黄肉桃果肉β-胡萝卜素含量预测方程。
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