近红外光谱快速测定Mortierellaalpina菌丝体油脂含量精.docx
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近红外光谱快速测定Mortierellaalpina菌丝体油脂含量精
2011年第36卷第1期中国油脂
77
检测分析
近红外光谱快速测定Mortierellaalpina
菌丝体油脂含量
潘安龙,王晶,张贺,邹贤勇,徐昆,薛冬桦
3.中国科学院长春应用化学研究所,长春130022
1
1
1
2
3
1
（1.长春工业大学化学与生命科学学院,长春130012;2.瑞士步琪实验室（上海,上海200052;
摘要:
为实现玉米皮渣发酵生产微生物油脂过程中菌丝体油脂含量的实时监测,建立了菌丝体油脂含量测定的近红外定标模型。
结果表明,采用偏最小二乘法（PLS、归一化预处理方法,模型的定标集相关系数（R及验证集相关系数分别为0.9974和0.9958,定标集标准偏差（SEE为1.2666,验证集标准偏差（SEP为1.4171,定标集标准偏差（SEE与验证集标准偏差（SEP的比值为0.8937,这表明该方法可快速准确地测定菌丝体油脂含量。
关键词:
近红外光谱;玉米皮渣;菌丝体;油脂含量;模型;微生物油脂中图分类号:
TQ646;O657
文献标志码:
A
文章编号:
1003-7969（201101-0077-03
Rapiddeterminationofmicrobialoilcontentinmyceliumof
Mortierellaalpinabynear-infraredspectroscopy
1112
PANAnlong,WANGJing,ZHANGHe,ZHOUXianyong,
31
XUKun,XUEDonghua
（1.SchoolofChemistryandLifeScience,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012,
China;2.BuchiLaboratoryEquipmentTrading（Shanghai,Shanghai200052,China;3.ChangchunInstituteofAppliedChemistry,CAS,Changchun130022,China
Abstract:
Thenear-infraredspectrummodelfordeterminationofmicrobialoilcontentinmyceliumwassetupsoastorealizethereal-timedetectionoftheoilcontentinmyceliumduringthemicrobialoilproductionfromcornfiberbyfermentationwithMortierellaalpina.Thepartialleastsquareregression（PLSandthespectraldatapretreatmentofnormalizationwereusedtoanalyzethemode.lTheresultsshowedthatthecorrelationcoefficient（Rofcalibrationset（C-setandvalidationset（V-setwere09974and09958,respectively,standarderrorofcalibrationset（SEEwas1.2666,standarderrorofcross-validation（SEPwas1.4171,theratioofSEEtoSEPwas0.8937.Themethodcouldmeasuretheoilcontentinmyceliumrapidlyandaccurately.
Keywords:
near-infraredspectroscopy;cornfiber;mycelium;oilconten;tmode;lmicrobialoil
玉米皮渣（玉米粒的细胞壁组分是玉米湿磨
收稿日期:
2010-07-06;修回日期:
2010-11-10
基金项目:
国家自然科学基金（50673089;吉林省教育厅重点项目基金资助（2008100;2009121
作者简介:
潘安龙（1984,男,硕士研究生,有机化学专业（Emailanlong107@yahoo.com.cn。
通信作者:
薛冬桦,教授,博士（Emailxuedonghua@mai.l法制备淀粉过程中产生的副产物,玉米皮渣中纤维素、半纤维和淀粉等生物质资源含量达70%以上。
采用酸酶混合水解技术,可以获得可发酵性单糖,用于Mortierellaalpina菌丝体发酵生产微生物油脂。
微生物油脂又称单细胞油脂是指某些微生物在一定条件下将碳水化合物、碳氢化合物和普通油脂等碳源转化为菌体内储存的油脂
[1-3]
。
微生物油脂
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CHINAOILSANDFATS2011Vol36No1
微生物油脂主要由C16和C18脂肪酸组成,与植物油脂组成相似物质资源。
菌丝体中油脂含量的测定常采用索氏抽提法、酸热法法
[6]
[5]
[4]
2结果与讨论
2.1样品的化学测定值
实验中共采集99条光谱,按油脂含量化学测定值排序后,以21比例分成定标集和验证集脂含量的平均值、最大值及最小值。
表1定标集和验证集油脂含量统计
样品集定标集
验证集
光谱数6633
平均值/%24.8625.76
最大值/%51.95
51.06
最小值/%
2.3
[7]
。
通过发酵法制备微生物油脂,具有
细胞增殖快,生产周期短,生长所需的原料可利用生
其中
极值点必须选入定标集。
表1为定标集和验证集油
以及应用二甲基亚砜作为溶剂的分析方
。
这些方法费时费力,而近红外技术是近几十
年来兴起的有机物快速分析技术,具有快速、准确、成本低的特点,目前已在农业、石化、医药等领域得到广泛应用
[7-8]
。
本研究以玉米皮渣水解液为原料,工业微生物Mortierellaalpina.为菌株发酵生产微生物油脂,探讨利用近红外光谱快速测定发酵过程中菌丝体油脂含量的可行性,以实现对菌丝体发酵过程的实时监测。
1材料与方法1.1材料、仪器
菌丝体选自不同发酵批次、不同生长时间、不同通气量发酵的菌丝体（共计33组,组织捣碎机粉碎,样品装入密封袋中,常温下避光贮存。
N-400傅里叶变换近红外光谱仪,近红外检测仪器Buchi公司（瑞士。
仪器工作参数为:
谱区范围4000~10000cm,扫描次数32次,分辨率12cm。
1.2样品中油脂含量的测定
采用国标方法GB/T5009.62003中索氏抽提法测定菌丝体的油脂含量1.3近红外光谱的采集
采用自然装袋方式,每个样品重复装袋3次,每次装袋扫描3次,以克服样品的不均匀性。
不同油脂含量菌丝体的近红外光谱图如图1所示。
图中a~f光谱菌丝体油脂含量化学测定值分别为5.91%、1545%、22.98%、33.46%、47.91%和51.95%,其光谱反射系数随着油脂含量的增加而减小,并且近红外光谱图有多处吸收峰,故可以作为定量分析
的依据。
[9]
-1
-1
2.2数学模型的建立与优化
通过化学计量学方法,将样品的光谱数据和化学测定值进行关联,确定二者的定量关系。
为优化模型,提高模型质量,在光谱数据与化学测定值关联之前,针对特定的样品光谱数据进行了适当预处理
[10]
。
常用的光谱预处理方法有归一化处理、平滑
处理、导数处理、多元散射校正等。
NIRCal软件采取自动建模向导建模,根据Q值大小来筛选出最优化的模型,相应的Q值越大,模型优化得越好。
模型建立时选择主成分数为12,回归方法为偏最小二乘法（PLS。
不同预处理方法对模型的影响见表2。
由表2可知,通过趋近归一化处理,模型的建立效果最好。
表2不同预处理方法对模型的影响
预处理方法None
趋近归一化（Ncl二阶导数（DB2多元散射校正（MSC9点卷积平滑处理（SG9
Q值
SEE
SEP2.45521.41712.75672.86432.8659
。
0.400601.46780.756311.26660.562042.64180.512582.64630.505362.6241
注:
SEE为定标集标准偏差,SEP为验证集标准偏差。
模型用相关系数（R、定标集标准偏差（SEE与验证集标准偏差（SEP的比值作为衡量指标,R最接近1且SEE/SEP在0.8~1.1范围作为判定依据。
在4600~10000cm区间采用BuchiNIRCal4.21分析软件对模型进行趋近归一化（Ncl处理,以偏最小二乘法建立模型,主成分数12,在此条件下定标集相关系数和验证集相关系数最高,分别为0.9974和0.9958,SEE和SEP分别为1.2666和1.4171,SEE/SEP为0.8937,说明油脂含量的数学模型的预测值和化学测定值之间有高度的相关性。
-1
3
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-1
能:
其中5200~5300cm光谱区出现脂肪的
-1
-1
O特征吸收带;9500~9700cm光谱区出现
-1
脂肪的H特征吸收带;6000~6200cm、8200~8400cm光谱区出现脂肪、蛋白质、脂肪酸的C特征吸收带。
3结论
本研究以偏最小二乘法建立数学模型,采用趋
图2
优化后菌丝体近红外光谱图
近归一化预处理方法对菌丝体中的油脂含量进行定量分析。
其定标集和验证集相关系数分别为0.9974和0.9958,SEE和SEP分别为1.2666和1.4171,SEE/SEP为0.8937,油脂含量近红外模型预测值与化学测定值具有较好相关性,其相对偏差在化学测定值所允许范围。
表明本研究所建立的模型具有较高的检测精度,适合快速检测菌丝体中油脂含量。
图3定标集和验证集预测值与化学测定值之间的散点图
参考文献:
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[M:
:
125-.
2.3模型对菌丝体油脂含量的预测
为检验定标模型的准确性,对微生物菌丝体油脂含量进行化学分析和近红外模型预测分析,结果见表3。
由表3可知,近红外预测值与化学测定值之间具有较好的相关性,可见本模型可应用于菌丝体发酵过程中油脂含量的快速检测。
表3菌丝体油脂含量的化学测定值与近红外预测值对比样品12
345
化学测定值
/%43.4041.3142.2545.6449.61
近红外预测值
/%
43.9240.6141.3444.9950.60
偏差
/%0.52-0.70-0.91-0.650.99
相对偏差
/%1.19-1.71-2.18-1.431.98
2.4菌丝体近红外光谱特征
经过偏最小二乘法回归方法运算,采用趋近归一化预处理后的菌丝体中油脂含量性质近红外光谱图见图4
。
图4预处理后的菌丝体中油脂含量性质近红外光谱图
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