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| 近红外光谱法直接检测甜叶菊叶片甜菊糖苷模型建立 | |
| 引用本文： | 汤其坤,王钰,吴跃进,闵笛,陈达伟,胡同华.近红外光谱法直接检测甜叶菊叶片甜菊糖苷模型建立[J].光谱学与光谱分析,2014,34(10):2719-2722. |
| 作者姓名： | 汤其坤 王钰 吴跃进 闵笛 陈达伟 胡同华 |
| 作者单位： | 1. 安徽大学资源与环境工程学院,安徽 合肥,230601 2. 安徽大学资源与环境工程学院，安徽 合肥 230601; 安徽省中药材产业化技术研发中心，安徽 合肥 230601 3. 中国科学院合肥物质科学研究院,安徽 合肥,230031 |
| 基金项目： | 中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA08040107), 安徽省科技攻关项目(12010302065), 安徽省教育厅重点项目(kj2013A024)和安徽大学研究生学术创新研究项目(10117700623)资助 |
| 摘 要： | 使用近红外光谱技术直接扫描甜叶菊干叶片,建立了甜菊苷(stevioside,ST)和莱鲍迪苷A(rebaudioside A,RA)的检测模型。对甜菊苷含量在0.27%~1.40%,莱鲍迪苷A含量在0.61%~3.98%范围内的不同品种的甜叶菊干叶片进行了近红外光谱扫描,共扫描了105份。采用偏最小二乘法建立甜菊糖苷的检测模型,比较了减去一条直线、多元散射校正、一阶导数和二阶导数等不同的光谱预处理方法对模型的影响。结果显示减去一条直线的数据预处理方法为ST的最优建模方法。ST校正集相关系数为0.986,校正均方根误差为0.341,预测均方根误差为1.00,相对分析误差为2.8;RA采用无光谱预处理建模,RA的建模结果相关系数为0.967,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.98,相对分析误差为4.17。说明近红外光谱技术检测甜叶菊干叶片中ST和RA的含量具有一定的可行性。同时与甜叶菊粉末ST模型结果相关系数为0.986,校正均方根误差为0.32,预测均方根误差为0.601,相对分析误差为2.86和RA模型结果相关系数为0.968,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.48,相对分析误差为4.2相比差异不明显。但减少了叶片粉末检测过程中的烘干、研磨的步骤,节省了时间,降低了工作量。 |
| 关 键 词： | 近红外漫反射光谱 甜叶菊 甜菊苷 莱鲍迪苷A 偏最小二乘算法 |
| 收稿时间： | 2014/5/18 |
Determination of Steviol in Stevia Rebaudiana Leaves by Near Infrared Spectroscopy |
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| TANG Qi-kun , WANG Yu , WU Yue-jin , MIN Di , CHEN Da-wei , HU Tong-hua.Determination of Steviol in Stevia Rebaudiana Leaves by Near Infrared Spectroscopy[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2014,34(10):2719-2722. | |
| Authors: | TANG Qi-kun WANG Yu WU Yue-jin MIN Di CHEN Da-wei HU Tong-hua |
| Institution: | TANG Qi-kun;WANG Yu;WU Yue-jin;MIN Di;CHEN Da-wei;HU Tong-hua;School of Resources and Environmental Engineering,Anhui University;Industry Technology Research and Development Center for Chinese Medicinal Materials;Hefei Institutes of Physical Science,Chinese Academy of Sciences; |
| Abstract: | |
| Keywords: | Near infrared spectroscopy Stevia rebaudiana Stevioside Rebaudioside A Partial least square |
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