CN113588814A - 一种植物油的品质分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种植物油的品质分析方法，本发明的植物油的品质分析方法可以通过动态寻找植物油中的关键特征(且非单一特征)对植物油的品质进行分析，更加准确，且具有普适性，进一步地，本发明的植物油的品质分析方法可以用于鉴别植物油真伪。

Description

一种植物油的品质分析方法
技术领域
本发明涉及一种植物油的品质分析方法，尤其涉及一种植物油真伪鉴别方法。
背景技术
油茶(Camellia oleifera)为常绿小乔木或灌木，是世界四大木本油料作物之一，为我国所特有。油茶籽油俗称茶油，又名山茶油，是从山茶科山茶属植物的油茶成熟种子中提取的纯天然高级食用植物油。山茶油营养成分丰富多样，脂肪酸组成与橄榄油相似，含有丰富的维生素E、植物甾醇和角鲨烯等天然活性化合物，具有多种保健功能，能够预防心血管疾病。同时山茶油中不含难以消化吸收的芥酸组分以及致癌性很强的黄曲霉毒素。其中以传统的压榨法提取的山茶油，色清味香，保持着油品的纯天然品质，是一种绿色、保健和高营养的食用油，价格要比其他食用植物油高，这也导致山茶油掺假问题一直较为严重。山茶油掺假主要是在高价山茶油中掺入其他的低价植物油，如玉米油和大豆油。为了保证消费者健康和山茶油在我国油脂市场的良好发展，对山茶油掺伪鉴别势在必行。
目前，山茶油的鉴别主要是通过检测山茶油的质量指标和特征指标进行判断。主要的技术有：
(1)采用常规理化检测技术，只能进行粗略的定性分析，无法对单一物质进行定量分析，在鉴别是否掺入其他油品时有一定的局限性。
(2)脂肪酸是植物油的特征指标之一，在山茶油中掺入其他油品后会改变山茶油本身脂肪酸的组成和含量。通过气相色谱分析山茶油中脂肪酸的组成和含量，可区分和鉴别是否掺入其他植物油。但是对于脂肪酸组成和含量与山茶油比较接近的植物油，很难通过脂肪酸这一特征指标进行掺伪鉴别。
(3)风味物质作为植物油的又一特征指标，也可用于山茶油的掺伪鉴别。通过比较分析不同油品挥发性成分的种类和相对含量，从而区分山茶油和其他植物油。但是，风味物质基于不同的品种和不同的制油工艺，种类和含量差异较大，成分较为复杂，难以准确定量，应用于山茶油的掺伪鉴别有一定的局限性。
(4)除脂肪酸和风味物质外，山茶油中还含有一些特征性物质，如角鲨烯、β-谷甾醇等甾醇类物质。但这些物质在不同工艺制备的山茶油中的含量存在差异，且与部分低价油中的含量相当，因此使得掺伪鉴别受限。
(5)采用近红外光谱法和拉曼光谱进行掺伪鉴别具有简便、快速，易于操纵，成本低的优点，也是掺伪技术重要的研究方向之一。采用这些光谱法并结合化学计量学，如主成分分析、聚类分析、判别分析法、偏最小二乘法和人工神经网络等，可对谱图进行分析从而进行掺伪判断。但是，目前这类方法多半不能鉴别关键营养成分的差异。
从以上的研究现状进行分析，不难看出目前发展的掺伪技术都是从单一特征的入手进行数据采集分析与判定，技术本身具有一定的局限性，有时会出现判别误差较大，或是误判，而且掺入量很少时，难以鉴别。寻找掺假鉴别的关键特征是掺假鉴别的技术的关键点之一。然而，不同油品与山茶油的关键特征差别均不相同，这就导致掺假甄别十分困难。
因此，建立一种更准确、普适性更强植物油的品质分析方法，建立植物油营养与风味物质数据库，动态地管理市场植物油品质是未来的食品安全管理的一个重要方向之一。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有的植物油品质分析方法单一且不准确，进一步地，现有的植物油目前发展的鉴别掺伪技术都是从单一特征入手进行数据采集分析与判定，技术本身具有一定的局限性，从而导致判定不准确的问题。本发明提供了一种植物油的品质分析方法。本发明的植物油的品质分析方法可以通过动态寻找植物油中的关键特征(且非单一特征)对植物油的品质进行分析，更加准确，且具有普适性。进一步地，本发明的分析方法可以用于鉴别植物油真伪。
本发明通过下述技术方案解决上述技术问题：
本发明提供了一种植物油的品质分析方法，其包括：
步骤(1)：采用气相色谱质谱(GC-MS)分析技术分析检测n个植物油样品中的脂肪酸和甾醇类物质的组分和含量，建立数据库；分析检测到的脂肪酸和甾醇类物质的组分总数为k；其中n≥9；
步骤(2)：采用邻域成分分析法，从步骤(1)中的k个组分中，确定p个特征组分；其包括以下步骤：
①采用matlabR2020系统，计算所述k个组分的权重系数，由高到低进行排序；
②取排序在前m的组分，同时进行KMO检验和Bartlett's球形检验，仅取满足KMO＞0.5，P值＜0.05的组分作为特征组分，其个数记为p；其中m取值为：当k<n时，1<m<k；当k≥n时，1<m<n；
步骤(3)：基于步骤(2)中所述p个特征组分，采用SPSS软件对n个植物油样品的特征组分的含量进行主成分分析，提取公因子，计算特征值和主成分累积方差，建立特征组分的主成分得分分析方程；根据主成分累积方差不低于80％且特征值大于1的原则，选取q个主成分，并计算其得分；
Figure BDA0003153989600000031
其中，i＝1，2，…p，j＝1，2，…q，i为第i个特征物质，j为第j个主成分，式中：bij为因子载荷系数，Zj为主成分的特征值，Xi为特征组分的含量，Fj为第j主成分的得分；
步骤(4)：将待检测样品在步骤(1)的条件下分析检测步骤(2)中所选取的p个特征组分及其含量，并代入步骤(3)中的主成分得分分析方程，计算主成分得分Fj。
所述植物油的品质分析方法中，较佳地，所述n个植物油样品选自多个不同的产地。
所述植物油的品质分析方法中，较佳地，所述n个植物油样品选自多个不同的厂家。
所述植物油的品质分析方法中，所述植物油样品为本领域常规，较佳地，所述植物油样品选自山茶油、大豆油、玉米油、芝麻油和蓖麻油中的一种或多种；优选选自山茶油、大豆油和玉米油中的一种或多种。
所述植物油的品质分析方法中，较佳地，所述n≥9。
所述植物油的品质分析方法中，较佳地，所述步骤(2)还包括通过聚类分析方法对所述特征组分进行有效性验证；所述聚类分析的具体操作包括：根据GC-MS的分析结果，对所述步骤(2)选取的特征组分的数据进行分析，采用系统聚类分析，运用SPSS软件组间联接和平方欧氏距离进行聚类，获得聚类图，确认所述特征组分实现种类区分的有效性。
所述植物油的品质分析方法中，较佳地，所述步骤(2)中所述权重系数的计算过程包括：
步骤(1)：输入植物油样本-组分矩阵，每次随机选取一个植物油样本xi且记录在单独的数列中，通过计算其余各样本与xi的距离dw，得出利用整体数据对xi样本成功分类的概率pi；其中距离是与特征权重系数Wr相关的函数；
步骤(2)：利用交叉验证法验证构建的随机分类器，在所述随机分类器中，多次随机选取一个植物油样本i进行分类训练，计算该样本正确分类的概率pi，通过调整变量的特征权重Wr对步骤(1)所述数据库进行学习，最终使得pi的平均值最大化，即上述整个分类的平均正确率F(w)为最大；
步骤(3)：对结果可视化，即可得到在植物油样本的最优分类情况下各组分的权重Wr；
为获得正确分类而进行的数据集训练所采用的距离函数dw、概率函数P以及正确率函数F(w)见下述函数表达式：
利用交叉验证法验证构建的随机分类器，点xj被选择为xi参考点的概率如下所示
Figure BDA0003153989600000051
其中dw为相应的距离函数，即
Figure BDA0003153989600000052
随机分类器实现样本正确分类的概率pi为
Figure BDA0003153989600000053
对于整个分类的平均正确率F(w)为
Figure BDA0003153989600000054
F(w)的最大化是领域成分分析的目标，即通过调整特征权重Wr，实现分类正确率的最大化，最终得到最佳分类模型下的各个特征权重。
所述植物油的品质分析方法中，较佳地，在进行所述主成分分析前还包括：采用SPSS软件对所述n个植物油样品的特征组分进行Bartlett's球形检验适用性检验，考察原始数据矩阵中各变量的是否具有相关性。当原始数据矩阵中各变量具有相关性且在一定程度上相互独立时适合用于主成分分析研究，反之当不具有相关性时不适合用于主成分分析。
所述植物油的品质分析方法中，检测所述脂肪酸的GC-MS测试条件为本领域常规；较佳地，所述GC-MS测试条件为：GC色谱柱TG-FAME(100m×0.25mm×0.25μm)，进样口温度为270℃，载气流速1.0mL/min，分流比1:100，程序升温：100℃保持13min，以10℃/min升温速率升温至180℃，保持6min，以1℃/min升温速率升温至200℃，保持20min，再以4℃/min升温速率升温至230℃，保持10.5min。
所述植物油的品质分析方法中，检测所述甾醇类物质的GC-MS测试条件为本领域常规，所述GC-MS测试条件为：进样量1μL，溶剂延迟10分钟，分流比1:20，载气流速0.8mL/min；进样口320℃，辅助温度320℃；程序升温：180℃保持1min，8℃/min升温至250℃，保持10分钟；再以2℃/min升温至280℃，保持15分钟；四极杆温度150℃，离子源230℃，扫描质量数35-600。
所述植物油的品质分析方法中，当检测所述脂肪酸时，所述植物油样品的前处理的操作为本领域常规，较佳地，包括：称取植物油样品0.1000g于40mL透明玻璃样品瓶中，加入2％氢氧化钠-甲醇溶液(2％指质量分数)8mL，80℃水浴上回流，直至油滴消失；随后，向瓶中加入7mL14％三氟化硼-甲醇溶液(14％指质量分数)，在80℃水浴中继续回流2min；停止加热后，从水浴上取下烧瓶，迅速冷却至室温；之后，加入5mL正庚烷，振摇2分钟，再加入饱和氯化钠水溶液，静置分层；取上层正庚烷提取液，至15mL试管中，加入3g～5g无水硫酸钠，振摇1分钟，静置5分钟备用；除不加入植物油样品外，其余按照上述的方法步骤制备空白样品，随同植物油样品一起测试；所述植物油样品中脂肪酸含量以峰面积计。
所述植物油的品质分析方法中，当检测所述甾醇类物质时，所述植物油样品的前处理的操作为本领域常规，较佳地，包括：向烧瓶加入3mL植物油样品，然后加入40mL1mol/L氢氧化钠-乙醇溶液，在80℃条件下回流皂化45分钟，停止皂化后加入1mL角鲨烷标液，再加20mL去离子水旋转摇匀；待皂化液冷却后用15mL正己烷萃取三次；再用10％乙醇溶液15mL洗涤萃取液三次；随后在65℃下旋蒸浓缩至0.5mL，再60℃真空干燥至溶剂完全挥发，得白色或淡黄色固体；在进行GC-MS分析之前，加入100μL硅烷化试剂95℃烘箱衍生20分钟，冷却至室温后加入900μL正己烷，离心后吸取上清液可进样分析；所述植物油样品中甾醇类物质的含量以峰面积计。
本发明提供了一种植物油真伪鉴别方法，其包含上述的品质分析方法，以及步骤(5)：通过t-test验证待检测样品与目标植物油样品的主成分得分Fj均值的p值，根据p值判断真伪。
所述植物油真伪鉴别方法中，较佳地，Fj＝F1。
所述植物油真伪鉴别方法中，较佳地，所述脂肪酸包含C14:0、C16:0、C16:1、C18:0、C18:1、C18:2、C18:3、C20:0、C20:1、C22:0和C22:1中的一种或多种。
所述植物油真伪鉴别方法中，较佳地，所述甾醇类物质包含角鲨烯、菜油甾、豆甾醇、β-谷甾醇、羽扇豆醇、环阿屯醇中的一种或多种。
所述植物油真伪鉴别方法中，较佳地，所述待检测样品为掺伪山茶油，所述目标植物油为山茶油，所述n个植物油样品中包含山茶油、大豆油和玉米油。
所述植物油真伪鉴别方法中，较佳地，所述q为6。
所述植物油真伪鉴别方法中，较佳地，所述n个植物油样品选自下表中的一种或多种：
Figure BDA0003153989600000071
所述植物油真伪鉴别方法中，较佳地，所述特征组分为C16:0、C18:0、C18:1、C18:2、角鲨烯和豆甾醇。
本发明提供了一种植物油品质分级方法，其包括上述的品质分析方法，以及步骤(5’)：基于主成分得分Fj建立品质分级标准；将待检测样品的主成分得分Fj与所述品质分级标准对照，进行分级。
本发明中，甾醇类物质包括甾醇及甾醇类似物，例如角鲨烯。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明使用的试剂、原料和设备皆市售可得。
本发明的积极进步效果在于：本发明的可以通过动态寻找植物油中的关键特征对植物油的品质进行分析，更加准确，且具有普适性；进一步地，本发明的分析方法可以用于鉴别植物油真伪。
具体地，本发明采用邻域成分分析法对低价油(大豆、玉米油)和高价值油(山茶油)三种植物油的特征物质含量数据，包括脂肪酸、甾醇类物质等的含量数据进行特征组分筛选；随后，采用SPSS软件对上述数据进行聚类分析，考察特征物质含量数据用于区分上述三种植物油的表现结果。采用SPSS软件对数据进行主成分分析，对确认的关键特征变量，构建数学模型提取有效因子用于防伪分析。本发明克服了单参数用于防伪鉴定的局限性，采用一种基于植物油特征物质的数据(多参数)作为主要参数用于防伪鉴定；建立一种植物油关键特征物质的分析及数据处理的方法，可以用于植物油防伪分析。
进一步地，本发明对构建植物油品质的指纹大数据库用于植物油品质管理，该技术及数据分析方法还可拓展其他应用。例如防伪分析、拓展构建品质分级方程用于植物油品质分级等等。这些技术及数据分析方法对发展植物油的大数据分析具有重要的意义。
附图说明
图1是实施例1步骤(1)的GC-MS测定植物油样品中脂肪酸的色谱图；其中脂肪酸的保留时间C14:0为29.51min、C16:0为33.97min、C16:1为35.19min、C17:0为36.66min、C18:0为39.74min、C18:1为41.21min、C18:2为43.46min、C18:3为46.46min、C20:0为46.97min、C20:1为48.66min、C22:0为56.47min、C22:1为59min。
图2是实施例1步骤(1)的GC-MS测定植物油样品中的甾醇物质的色谱图；其中特征物质的保留时间角鲨烯为18.70min、菜油甾醇为32.21min、豆甾醇为33.16min、β-谷甾醇为35.05min、羽扇豆醇为36.31min、环阿屯醇为36.78min。
图3是实施例1步骤(2)的邻域成分分析法分析特征组分的权重系数结果图。
图4是实施例1步骤(2)的植物油样品聚类分析树状关系结果图。
具体实施方式
以下通过具体实施例来进一步说明本发明，但本发明并不受其限制。其中未注明具体条件的实验方法，通常按照常规条件，或按照制造厂商所建议的条件。
本发明实施例中用到的植物油样品的产地和品牌见下表1：
表1植物油样品的品牌和产地
Figure BDA0003153989600000091
Figure BDA0003153989600000101
实施例1：山茶油的真伪鉴别
步骤(1)：采用气相色谱质谱(GC-MS)分析技术分析检测9个植物油样品(见表1)中的脂肪酸和甾醇类物质的组分和含量，建立数据库；具体分析步骤如下：
1.GC-MS技术分析植物油样品中脂肪酸的含量测试
用GC-MS色谱法测定植物油样品中脂肪酸含量(峰面积计)；该方法为国标的改良方法。具体操作为：
①样品前处理：称取植物油样品0.1000g于40mL透明玻璃样品瓶中；加入2％氢氧化钠-甲醇溶液8mL，80℃水浴上回流，直至油滴消失；随后，向瓶中加入7mL14％三氟化硼-甲醇溶液，在80℃水浴中继续回流2min；停止加热后，从水浴上取下烧瓶，迅速冷却至室温；之后，加入5mL正庚烷，振摇2分钟，再加入饱和氯化钠水溶液，静置分层；取上层正庚烷提取液，至15mL试管中，加入3g～5g无水硫酸钠，振摇1分钟，静置5分钟备用；除不加入植物油样品外，其余按照上述的方法步骤制备空白样品，随同植物油样品一起测试；
②GC-MS条件：GC色谱柱TG-FAME(100m×0.25mm×0.25μm)，进样口温度为270℃，载气流速1.0mL/min，分流比1:100，程序升温：100℃保持13min，以10℃/min升温速率升温至180℃，保持6min，以1℃/min升温速率升温至200℃，保持20min，再以4℃/min升温速率升温至230℃，保持10.5min。
测试结果如图1及下表2：
表2：GC-MS技术分析植物油样品中脂肪酸的含量(mg/kg)
Figure BDA0003153989600000102
Figure BDA0003153989600000111
2.GC-MS技术分析植物油样品中甾醇类物质的含量测试
用GC-MS色谱法测定植物油样品中甾醇类物质含量(峰面积计)；该方法为国标的改良方法。具体操作步骤为：
①样品前处理：向烧瓶加入3mL植物油样品，然后加入40mL1mol/L氢氧化钠-乙醇溶液，在80℃条件下回流皂化45分钟，停止皂化后加入1mL角鲨烷标液，再加20mL去离子水旋转摇匀；待皂化液冷却后用15mL正己烷萃取三次；再用10％乙醇溶液15mL洗涤萃取液三次；随后在65℃下旋蒸浓缩至0.5mL，再60℃真空干燥至溶剂完全挥发，得白色或淡黄色固体；在进行GC-MS分析之前，加入100μL硅烷化试剂95℃烘箱衍生20分钟，冷却至室温后加入900μL正己烷，离心后吸取上清液可进样分析。
②GC-MS条件：进样量1μL，溶剂延迟10分钟，分流比1:20，载气流速0.8mL/min；进样口320℃，辅助温度320℃；程序升温：180℃保持1min，8℃/min升温至250℃，保持10分钟，再以2℃/min升温至280℃，保持15分钟；四极杆温度150℃，离子源230℃，扫描质量数35-600。
测试结果如图2及下表3：
表3：GC-MS技术分析植物油样品中甾醇类物质的含量(mg/L)
Figure BDA0003153989600000112
因此，利用GC-MS对9个植物油样品中分析检测到11种脂肪酸、6种甾醇类物质，共计检测到的脂肪酸和甾醇类物质的组分总数k为17。
步骤(2)：采用邻域成分分析法，从步骤(1)中的17个组分中，确定6个特征组分；具体如下:
1.邻域成分分析法分析特征物质的权重
①采用matlabR2020系统，计算各个组分的权重系数，由高到低进行排序，权重系数的排序即为组分的重要性程度的排序；
②取排序在前m的组分，条件满足1<m＜n(n＝9)；并同时进行KMO检验和Bartlett's球形检验，取满足KMO＞0.5，P值＜0.05的p个特征组分；如图3所示，本研究中选取p＝6个特征组分，分别为C18：2、豆甾醇、C18：1、C16：0、C18：0、角鲨烯这几种权重较高的特征组分用于后续的分析(KMO＝0.524)。
2.聚类分析确认利用特征组分区分三种油的有效性
根据GC-MS的分析结果，对选取的上述植物油样品的特征组分的数据进行数据标准化；随后，采用系统聚类分析，运用SPSS软件组间联接和平方欧氏距离进行聚类，获得聚类图；如图4所示，说明上述特征组分可以有效区分豆油、玉米油和山茶油。
步骤(3)：对9个植物油样品的6个特征组分(即C18：2、豆甾醇、C18：1、C16：0、C18：0、角鲨烯)的含量进行主成分分析，建立特征组分的主成分得分分析方程；根据主成分累积方差不低于80％且特征值大于1的原则，选取主成分1，并计算其得分，具体如下：
采用SPSS软件对数据进行主成分分析，对确认的特征组分，构建数学模型提取有效因子用于防伪分析。根据特征选择，提取到6种特征组分，利用软件对9种油的特征组分的含量进行主成分分析，KMO＝0.524，保留特征值＞1的主成分，得到主成分1和2的得分系数和方差贡献率，主成分1和2包含了83.617％的信息，已提取了大部分信息。
Figure BDA0003153989600000121
Figure BDA0003153989600000122
其中X1为C16:0，X2为C18:0，X3为C18:1，X4为C18:2，X5为角鲨烯，X6为豆甾醇物质的含量数据(脂肪酸为质量百分数，单位为mg/kg；甾醇为浓度，单位为mg/L)；F1为主成分1的得分，F2为主成分2的得分。
由上述公式，可以分别计算出各种油品的主成分1和2的得分，如下表4所示；以t-test验证F1作为主要参数用于评价区分三种油品的有效性，结果表明其p值均小于0.05，存在显著性差异；说明选取的特征物质的含量构建的方程(1)可用于防伪判定。
表4：各种油品的主成分1和2的得分
Figure BDA0003153989600000131
步骤(4)和步骤(5)：将含5％低价油的山茶油在步骤(1)的条件下测试C18：2、豆甾醇、C18：1、C16：0、C18：0、角鲨烯的含量，代入步骤(3)中的主成分得分分析方程，计算主成分得分F1，具体如下：
随机配置含5％低价油(5％指体积百分数)的山茶油，采用步骤(1)的方法测定山茶油中上述6种特征组分的含量，代入方程(1)计算油品主成分1的得分，如表5、表6所示；以t-test验证掺入低价油的主成分1的得分与纯山茶油的得分进行分析，结果表明其p值均小于0.05，存在显著性差异；进一步说明选取的特征组分的含量构建的防伪方程(1)可以用于防伪判定。
表5含5％低价油的山茶油的主成分1的得分
Figure BDA0003153989600000132
表6含5％低价油的茶油的防伪方程计算结果与显著性差异
Figure BDA0003153989600000133
上表中的茶1豆2，即是指山茶油1中掺入了5％大豆油2。其他实施例以此类推，本实施例中的5％指体积分数。

Claims (10)

1.一种植物油的品质分析方法，其特征在于，其包括：
步骤(1)：采用气相色谱质谱分析技术分析检测n个植物油样品中的脂肪酸和甾醇类物质的组分和含量，建立数据库；分析检测到的脂肪酸和甾醇类物质的组分总数为k；其中n≥9；
步骤(2)：采用邻域成分分析法，从步骤(1)中的k个组分中，确定p个特征组分；其包括以下步骤：
①采用matlabR2020系统，计算所述k个组分的权重系数，由高到低进行排序；
②取排序在前m的组分，同时进行KMO检验和Bartlett's球形检验，仅取满足KMO＞0.5，P值＜0.05的组分作为特征组分，其个数记为p；其中m取值为：当k<n时，1<m<k；当k≥n时，1<m<n；
步骤(3)：基于步骤(2)中所述p个特征组分，采用SPSS软件对n个植物油样品的特征组分的含量进行主成分分析，提取公因子，计算特征值和主成分累积方差，建立特征组分的主成分得分分析方程；根据主成分累积方差不低于80％且特征值大于1的原则，选取q个主成分，并计算其得分；
Figure FDA0003153989590000011
其中，i＝1，2，…p，j＝1，2，…q，i为第i个特征物质，j为第j个主成分，式中：bij为因子载荷系数，Zj为主成分的特征值，Xi为特征组分的含量，Fj为第j主成分的得分；
步骤(4)：将待检测样品在步骤(1)的条件下分析检测步骤(2)中所选取的p个特征组分及其含量，并代入步骤(3)中的主成分得分分析方程，计算主成分得分Fj。
2.如权利要求1所述的植物油的品质分析方法，其特征在于，所述的植物油的品质分析方法满足以下条件中的一种或多种：
条件1：所述n个植物油样品选自多个不同的产地；
条件2：所述n个植物油样品选自多个不同的厂家；
条件3：所述植物油样品选自山茶油、大豆油、玉米油、芝麻油和蓖麻油中的一种或多种；优选选自山茶油、大豆油和玉米油中的一种或多种；
条件4：所述n≥9；
条件5：所述步骤(2)还包括通过聚类分析方法对所述特征组分进行有效性验证；所述聚类分析的具体操作包括：根据GC-MS的分析结果，对所述步骤(2)选取的特征组分的数据进行分析，采用系统聚类分析，运用SPSS软件组间联接和平方欧氏距离进行聚类，获得聚类图，确认所述特征组分的有效性。
3.如权利要求1所述的植物油的品质分析方法，其特征在于，所述步骤(2)中所述权重系数的计算过程包括：
步骤(1)：输入所述植物油样本-组分矩阵，每次随机选取一个植物油样本xi且记录在单独的数列中，通过计算其余各样本与xi的距离dw，得出利用整体数据对xi样本成功分类的概率pi；
步骤(2)：利用交叉验证法验证构建随机分类器，在所述随机分类器中，多次随机选取一个植物油样本i进行分类训练，计算该样本正确分类的概率pi，通过调整组分的权重系数Wr对步骤(1)所述数据库进行学习，最终使得整个分类的平均正确率F(w)为最大；
步骤(3)：对结果可视化，即可得到在植物油样本的最优分类情况下各组分的权重系数Wr。
4.如权利要求1所述的植物油的品质分析方法，其特征在于，所述步骤(3)中，在进行所述主成分分析前还包括：采用SPSS软件对所述n个植物油样品的特征组分进行Bartlett's球形检验。
5.如权利要求1所述的植物油的品质分析方法，其特征在于，所述步骤(1)中的GC-MS测试条件和样品前处理满足以下条件中的一种或多种：
条件1：当检测所述脂肪酸时，所述GC-MS测试条件为：GC色谱柱TG-FAME(100m×0.25mm×0.25μm)，进样口温度为270℃，载气流速1.0mL/min，分流比1:100，程序升温：100℃保持13min，以10℃/min升温速率升温至180℃，保持6min，以1℃/min升温速率升温至200℃，保持20min，再以4℃/min升温速率升温至230℃，保持10.5min；
条件2：当检测所述甾醇类物质时，所述GC-MS条件为：进样量1μL，溶剂延迟10分钟，分流比1:20，载气流速0.8mL/min；进样口320℃，辅助温度320℃；程序升温：180℃保持1min，8℃/min升温至250℃，保持10分钟，再以2℃/min升温至280℃，保持15分钟；四极杆温度150℃，离子源230℃，扫描质量数35-600；
条件3：当检测所述脂肪酸时，所述植物油样品的前处理的操作包括：称取植物油样品0.1000g于40mL透明玻璃样品瓶中，加入2％氢氧化钠-甲醇溶液8mL，80℃水浴上回流，直至油滴消失；随后，向瓶中加入7mL14％三氟化硼-甲醇溶液，在80℃水浴中继续回流2min；停止加热后，从水浴上取下烧瓶，迅速冷却至室温；之后，加入5mL正庚烷，振摇2分钟，再加入饱和氯化钠水溶液，静置分层；取上层正庚烷提取液，至15mL试管中，加入3g～5g无水硫酸钠，振摇1分钟，静置5分钟备用；除不加入植物油样品外，其余按照上述的方法步骤制备空白样品，随同植物油样品一起测试；
条件4：当检测所述甾醇类物质时，所述植物油样品的前处理的操作包括：向烧瓶加入3mL植物油样品，然后加入40mL1mol/L氢氧化钠-乙醇溶液，在80℃条件下回流皂化45分钟，停止皂化后加入1mL角鲨烷标液，再加20mL去离子水旋转摇匀；待皂化液冷却后用15mL正己烷萃取三次；再用10％乙醇溶液15mL洗涤萃取液三次；随后在65℃下旋蒸浓缩至0.5mL，再60℃真空干燥至溶剂完全挥发，得白色或淡黄色固体；在进行GC-MS分析之前，加入100μL硅烷化试剂95℃烘箱衍生20分钟，冷却至室温后加入900μL正己烷，离心后吸取上清液可进样分析。
6.一种植物油真伪鉴别方法，其特征在于，其包含如权利要求1-5任一项所述的植物油的品质分析方法，以及步骤(5)：通过t-test验证待检测样品与目标植物油样品的主成分得分Fj均值的p值，根据p值判断真伪。
7.如权利要求6所述的植物油真伪鉴别方法，其特征在于，所述植物油真伪鉴别方法满足以下条件中的一种或多种：
条件1：所述脂肪酸包含C14:0、C16:0、C16:1、C18:0、C18:1、C18:2、C18:3、C20:0、C20:1、C22:0和C22:1中的一种或多种；
条件2：所述甾醇类物质包含角鲨烯、菜油甾、豆甾醇、β-谷甾醇、羽扇豆醇、环阿屯醇中的一种或多种；
条件3：Fj＝F1。
8.如权利要求6所述的植物油真伪鉴别方法，其特征在于，所述植物油真伪鉴别方法满足以下条件中的一种或多种：
条件1：所述待检测样品为掺伪山茶油，所述目标植物油为山茶油，所述n个植物油样品中包含山茶油、大豆油和玉米油；
条件2：所述q为6。
9.如权利要求6所述的植物油真伪鉴别方法，其特征在于，所述植物油真伪鉴别方法满足以下条件中的一种或多种：
条件1：所述n个植物油样品选自下表中的一种或多种：
Figure FDA0003153989590000041
条件2：所述特征组分为C16:0、C18:0、C18:1、C18:2、角鲨烯和豆甾醇。
10.一种植物油品质分级方法，其包括如权利要求1-5任一项所述的品质分析方法，以及步骤(5’)：基于主成分得分Fj建立品质分级标准；将待检测样品的主成分得分Fj与所述品质分级标准对照，进行分级。
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