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    易科泰光譜成像技術(shù)—植物天然活性物質(zhì)和次生代謝產(chǎn)物無損高光譜檢測方案

    發(fā)布時間: 2021-11-09  點擊次數(shù): 2804次

    易科泰推出植物天然活性物質(zhì)和次生代謝產(chǎn)物無損高光譜成像Spectrascan檢測方案,并提供SpectrAPP光譜成像技術(shù)創(chuàng)新應用項目合作與技術(shù)服務。

    1.國際著名Specim高光譜成像技術(shù),可選配VISIR(400-1000nm)可見光近紅外波段、SWIR(900-1700nm或1000-2500nm)短波紅外波段、MWIR中波紅外波段、LWIR長波紅外波段高光譜成像

    2.自主設計研發(fā)3D掃描平臺,集多鏡頭成像、高精度移動掃描、光源控制、遠程無線控制于一體,可根據(jù)不同需求定制規(guī)格大小

    3.專為科研及商業(yè)應用領域設計,滿足實驗室檢測鑒定和工業(yè)應用的需求,可根據(jù)客戶需求定制樣品自動化品質(zhì)檢測系統(tǒng),自動傳送樣品、自動采集高光譜成像數(shù)據(jù)、在線檢測(需客戶定制)

    4.可選配多光譜熒光成像分析,高通量非損傷定量化分析莖葉及根生中藥材葉綠素、花青素、胡蘿卜素、阿維酸、酚類、芪類、類黃酮、槲皮素等總量(下圖為銀杏葉化學成分做圖,SpectrAPP項目)

    5.自動化數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng),可選配軟件及數(shù)據(jù)分析服務器

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    6.模塊化設計,友好的PC端GUI軟件界面,用戶可實現(xiàn)遠程操控

    7.可選配SisuCHEMA高光譜化學成像分析平臺,樣品最大可達200x300x45mm,最大分辨率可達30微米,10毫米或更小的樣品

    8.可選配PhenoTron-YZ掃描平臺,對植株頂部和側(cè)面(Z軸)成像分析全自動樣帶式掃描(Y軸)成像,可同時對多盆植株成像分析,還可對樣品盤內(nèi)的根系、葉片、果實、種子進行高通量成像分析

    9.可選配IQ智能高光譜成像儀或PhenoPlot輕便型光譜成像技術(shù)方案,用于野外植株、果實、中草藥等性狀檢測、品質(zhì)識別鑒定等

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    次生代謝產(chǎn)物(Secondary metabolites)是由次生代謝(Secondary metablism)產(chǎn)生的一類細胞生命活動或植物生長發(fā)育正常運行的非必需的小分子有機化合物(如萜類、黃酮、生物堿、甾體、木質(zhì)素、礦物質(zhì)等)。這些天然活性物質(zhì)往往是許多藥用植物發(fā)揮藥性的有效成分,或具有明顯的抗氧化、補充營養(yǎng)素等保健作用,因此近年來愈發(fā)受到消費者的追捧和研究人員的重視。但由于次生代謝產(chǎn)物積累與生長環(huán)境條件需求方面存在矛盾,如何兼顧產(chǎn)量與品質(zhì)成為了種植上的難題。另外考慮到次生代謝產(chǎn)物的不穩(wěn)定性,在食品、保健品的加工過程中,快速檢測有效物質(zhì)的含量以隨時調(diào)控加工工藝、減少營養(yǎng)成分的損耗的相關研究也具有*的工業(yè)應用價值。易科泰SpectrAPP光譜成像創(chuàng)新項目在食品和藥用植物天然活性成分領域有豐富的研究和合作經(jīng)驗,可以為上述多場景的次生代謝產(chǎn)物含量監(jiān)測提供快速無損的定制化配置方案。

    案例一:監(jiān)測蘋果片烘干過程中的品質(zhì)變化

    將新鮮農(nóng)產(chǎn)品脫水制成干貨是延長其賞味期的常用加工方式之一,其中熱風烘干是最主流的食品干燥工藝。在評價水果和蔬菜品質(zhì)常用的各項標準中,以維生素C(抗壞血酸)為例,它是人們?nèi)粘o嬍持械闹匾獱I養(yǎng)物質(zhì),可以有效的降低癌癥、黃斑變性及心腦血管系統(tǒng)的患病風險,但維生素C對溫度敏感極易氧化分解,因此在實際生產(chǎn)過程中,使用無損檢測的方法監(jiān)測不同溫度條件下的營養(yǎng)成分含量對于控制食品品質(zhì)至關重要。

     

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      德國科學家使用400-1700nm的高光譜成像設備,結(jié)合高斯過程回歸模型分析數(shù)據(jù),對不同烘干程度蘋果片的維生素C、含水量、可溶性固形物、收縮率等指標進行預測,結(jié)果表明實際測量值與高光譜成像數(shù)據(jù)擬合模型R2均達到了0.93以上。除此結(jié)果外,該研究還對高光譜數(shù)據(jù)提取特征波段980nm和1450nm重新擬合了各參數(shù),得到了幾乎相同精度的預測結(jié)果,證明了高光譜成像數(shù)據(jù)可降維用于食品加工行業(yè)的品質(zhì)監(jiān)測。


    案例二:檢測泥煤烘干大麥芽中的酚類風味化合物

    酚類化合物廣泛存在于自然界中,是許多植物散發(fā)特殊香味的主要成分。食物中的酚類衍生物經(jīng)加工發(fā)生反應,會影響最終產(chǎn)品的口味、顏色等特性,同時還有大量研究表明酚類物質(zhì)具有抗氧化、抗炎癥等保健作用。以蘇格蘭威士忌特殊的煙熏風味為例,經(jīng)過泥煤烘烤的大麥芽中的酚類物質(zhì)在其中扮演了重要的角色。

    英國思克萊德大學和蘇格蘭威士忌研究中心的科研人員使用1000-2500nm的短波紅外高光譜成像,對未泥煤烘干——重度泥煤烘干的不同梯度大麥芽樣品中的全酚含量進行了檢測,麥芽樣品包含全酚含量: 0, 3.8, 8.2, 12.5, 15.5, 20.5, 30, 40, 50 and 124.5 ppm的10個梯度,使用高光譜數(shù)據(jù)對以上梯度進行分類精度達到了99.8%,如能進一步測試和訓練相關模型,高光譜成像技術(shù)有極大潛力用于工業(yè)生產(chǎn)上酚類物質(zhì)檢測。

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    案例三:無損預測黑米中的花色苷含量

    花色苷是一種水溶性黃酮類化合物,具有顯著的自由基清除能力和抗氧化能力,在醫(yī)藥保健領域和食品加工行業(yè)有極為廣泛的應用,也是很多傳統(tǒng)中草藥的有效活性成分。黑米中富含的花色苷主要以芍藥色素葡萄糖苷(Pn3G)和矢車菊素-3-O-葡萄糖苷(C3G)的形式存在,含量易受品種、營養(yǎng)條件及收貨時的成熟度等因素影響。有研究發(fā)現(xiàn),雖然花色苷在整個黑米中都有分布,但大部分都集中與種子表面,麩皮中花色苷的含量最高可達種胚的15倍之多,因此非常適合使用高光譜成像技術(shù)進行無損檢測。

    韓國全南大學的科研人員使用近紅外波段的高光譜成像掃描了不同花色苷濃度的黑米粉末和種子,并結(jié)合高效液相色譜儀(HPLC)測定濃度數(shù)值對獲取的高光譜數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析,統(tǒng)計結(jié)果顯示,對黑米粉末進行預測的模型的相關系數(shù)(R2)可達到0.85以上,而對黑米種子進行預測的模型相關系數(shù)(R2)可達到0.92以上,該結(jié)果有力的證明了高光譜成像技術(shù)用于黑米種子品質(zhì)在線分選的潛力。

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    案例四:預測青椒的辛辣程度

      辣椒素是辣椒*的次級代謝產(chǎn)物,在醫(yī)藥、化工食品和軍事領域均有廣泛的應用。青椒的辛辣程度主要是由辣椒堿和二氫辣椒堿含量決定的。為了快速無損評估對青椒的辛辣程度,對辣椒堿和二氫辣椒堿濃度進行預測,韓國全南大學的科研人員使用高光譜成像技術(shù)對不同品種的青椒進行了研究。

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    實驗共計掃描了3個品種的200個青椒樣品,經(jīng)分析后選取1000-1600nm為主要特征波段,結(jié)合高效液相色譜儀(HPLC)測定濃度數(shù)值,辣椒堿和二氫辣椒堿的高光譜預測模型相關系數(shù)分別為0.86和0.59. 除此結(jié)果外,該實驗還對光譜數(shù)據(jù)進行了降維處理,僅選取其中16個*波段進行擬合,相關系數(shù)分別為辣椒堿0.88和二氫辣椒堿0.68。據(jù)該模型對青椒樣品做預測圖,可以得到次生代謝產(chǎn)物的空間分布信息。

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    參考文獻:

    1. Arman Arefi, Barbara Sturm, Gardis von Gersdorff, Abozar Nasirahmadi, Oliver Hensel,

    Vis-NIR hyperspectral imaging along with Gaussian process regression to monitor quality attributes of apple slices during drying,LWT,Volume 152,2021,112297,ISSN 0023-6438.

    2. Tschannerl, Julius & Ren, Jinchang & Jack, Frances & Krause, Julius & Zhao, Huimin & Huang, Wenjiang & Marshall, Stephen. (2019). Potential of UV and SWIR hyperspectral imaging for determination of levels of phenolic flavour compounds in peated barley malt. Food chemistry. 270. 105-112. 10.1016/j.foodchem.2018.07.089.

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