基于便携式拉曼光谱对不同贮藏温度下鲜百合关键品质的预测研究

摘要

目的 采用便携式拉曼光谱结合偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）模型，对不同贮藏温度下鲜百合的水分含量、水分活度、微生物含量及储存时间4个关键品质指标进行有效预测。方法 将处理后的鲜百合鳞茎分别置于4、25、37℃下贮藏，定期测定水分含量、水分活度和微生物含量3项关键指标，并且采集不同贮藏温度中百合样品的拉曼光谱数据。利用联合X-Y距离的样本集划分法（SPXY）方法将得到的拉曼光谱划分为校正集和预测集，其中80%的拉曼光谱作为校正集，其余20%光谱作为预测集。之后采用多种预处理方法对数据进行处理，并结合PLSR建立各指标的最优预测模型。结果 在基于鲜百合的水分含量、水分活度、微生物含量以及储存时间4个关键品质指标建立的PLSR模型中，水分含量指标综合预测模型效果最佳，在4、25、37℃贮存条件下，预测集决定系数（R_p²）分别为0.825 7、0.874 9和0.900 7;预测均方根误差（RMSEP）分别为0.718 9、1.849 6和0.767 9。在37℃测定得到的指标模型预测效果较好，在水分含量、水分活度、微生物含量及储存时间的预测模型中，R_p²分别为0.900 7、0.950 6、0.938 3和0.838 1;RMSEP分别为0.767 9、0.032 6、0.672 7和1.077 7。结论 利用便携式拉曼光谱与鲜百合关键品质指标相关联，建立快速灵敏的预测模型，以期为初步探索鲜品药材质量监控提供科学依据。

关键词

拉曼光谱 / 鲜百合 / 偏最小二乘回归法 / 质量预测

基金资助

天津科技计划项目(24JCYBJC00230); 天津市继续教育教学改革和质量提升研究计划项目(J2025021); 现代中医药海河实验室自主立项项目(25HHZYSS00025)