第34卷，第10期 2014年10月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 34 ,No. 10 -pp2719-2722
October,2014
近红外光谱法直接检测甜叶菊叶片甜菊糖苷模型建立
汤其坤，王钰1，2*，吴跃进3，闵笛1，陈达伟，胡同华
1，安徽大学资源与环境工程学院，安徽合肥230601
2，安徽省申药材产业化技术研发申心，安徽合肥230601 3，中国科学院合肥物质科学研究院，安微合肥230031
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（rebau-diosideA，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
中图分类号：0657.3文献标识码：A
引言
DOI : 10, 3964 /j. issn. 1000-0593 (2014)10-2719-04
行模型建立，虽然建立了甜叶菊糖苷的近红外模型，但是却增加了检测的工序，浪费了时间
研究直接利用甜叶菊干叶片进行近红外光谱扫描，采用
甜叶菊［Steriarebaudiana（Bertoni）属菊科（Composi-tae)甜菊属(Stevia)糖料作物，原产于巴拉圭东北部的阿曼拜地区门。于20世纪70年代从国外引进我国试种，后推广到全国。甜叶菊叶片中含有甜菊糖苷，其甜度大约为蔗糖的 300倍，且具有热量低、不被吸收等特点3]。传统的测定甜菊糖苷的方法为高效液相色谱（highperformanceliquidchro-matography，HPLC)法。虽然高效液相色谱法精度高，但在测量中存在试剂消耗，且测量耗时过长，难以满足甜菊制糖工业原材料收购和甜叶菊品种选育中糖苷快速检测需求。
近红外光谱（near infrared spectroscopy，NIRS）是一种
快速、无损的分析技术，自前已应用于农业、食品及医药等多个行业5-7。利用近红外光谱进行甜叶菊糖苷含量的测定已有报道(-10]。但是前人利用的是甜叶菊液体溶液和粉末进
收稿日期：2014-05-18，修订日期：2014-07-28
偏最小二乘算法（partialleastsquares，PLS），建立了更加快速、简便的甜叶菊糖苷含量检测模型。
实验部分 1
1.1仪器
MPA型傅里叶变换近红外光谱仪，购自德国BRUKER 公司；ZQ-4000ⅡI2695型液相色谱仪，Masslynx410色谱工作
站，购自WATERS公司。 1.2样品及方法
1.2.1样品采集及预处理
选用来源于不同地区的甜叶菊样本共105份。收集了现
富期甜叶菊中上部的新鲜叶片，将收集后的样品清理千净
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
作者简介：汤其坤，1989年生，安徽大学资源与环境工程学院硕士研究生
*通讯联系人e-mail：wangyu@ahu.edu,cn
e-mail ; tqkat518@ gmail. com