拉曼光谱结合偏最小二乘同时测定烟草中叶黄素和β-胡萝卜素含量

色素是烟草中的重要组成成分,烟草的外观质量和内在品质都与色素相关。色素主要分为绿色素、黄色素和黑色素。在生长期,烟草中的绿色素主要是叶绿素,成熟期的烟草中黄色素则主要为叶黄素和胡萝卜素,黑色素则存在于成熟的烟叶中,或在调制和发酵的过程中产生。色素的检测对于烟草原料评价和成品质量都非常重要。鉴于烟草色素基于液相色谱的传统检测方法耗时较长、样品制备过程复杂,以及拉曼光谱操作简单、测定时间短、能提供有关分子官能团信息的特点,开发了一种应用拉曼光谱同时定量检测烟草中叶黄素和β-胡萝卜素的快检方法。烟草样品的有机溶剂提取物,密封在透明玻璃瓶中,将激光聚焦于瓶内溶液样品直接测定拉曼光谱。研究发现,不同于常见的514和785 nm激发波长,在短波455 nm激光作用下,可获得更理想的拉曼信号,光谱强度较高,荧光干扰较低。对色素萃取溶剂、焦平面与光学平台间的距离等实验条件进行了优化。考虑到不同检测日期仪器操作条件的变化可对拉曼光谱产生影响,以溶剂峰为内标峰,对光谱进行归一化处理,以校正因测定条件不稳定而引起的物理干扰。为了解决荧光干扰,以及色素分子之间的拉曼光谱干扰问题,采用偏最小二乘法（PLS）建立光谱分析的多元校正模型。建模中对波长区域以及光谱预处理方法进行了优化。研究结果表明,光谱归一化处理显著降低了因物理因素产生的光谱干扰,光谱求导运算对建模影响不大,而波长选择能明显改善模型的预测能力。利用798.2～1 752.8 cm-1波段建立叶黄素的PLS定量模型时,预测效果最佳,预测集的均方根误差（RMSEP）为6.68 μg·g-1;对于β-胡萝卜素,798.2～1 752.8 cm-1组合2 254.2～2 784.5 cm-1用来建模时得到的RMSEP最小,为2.56 μg·g-1。该方法操作简便、耗时少、结果准确可靠,为烟草样本中色素的定量分析提供了一种切实有效的新途径。     

基于拉曼光谱法所建的多元校正模型预测烟草中绿原酸和芸香苷的含量北大核心CSCD

为了满足现场批量检测的需求,基于拉曼光谱建立了多元校正模型,实现了烟草中绿原酸和芸香苷含量的预测。120个烟草样品(包含90个校正集样品和30个验证集样品)用50%(体积分数)甲醇溶液萃取后注入拉曼光谱液体池中,在325 nm激发波长下采集800~2000 cm^(-1)内的拉曼光谱,采用Savitzky-Golay卷积平滑法预处理所得原始拉曼光谱,用Monte-Carlo交互检验法选择隐变量数目,并在1555.8~1652.9 cm^(-1)波段内建立偏最小二乘法(PLS)多元校正模型,以避免绿原酸和芸香苷拉曼光谱在1600 cm^(-1)附近的光谱重叠干扰。结果显示,所建绿原酸和芸香苷模型的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.88和0.67,预测集决定系数(R_(p)^(2))分别为0.948和0.970,说明基于拉曼光谱和PLS所建模型,可以对烟草中多酚类化合物绿原酸和芸香苷含量实现准确可靠的预测。