摘要:測(cè)定了12種植物油(共計(jì)196個(gè)樣品)的脂肪酸組成和含量，探討了利用植物油脂肪酸的指標(biāo)對(duì)不同種類的植物油進(jìn)行分類和判別的可能性。利用SPSS22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析、系統(tǒng)聚類、平均值聚類和判別分析。結(jié)果表明：12種植物油的主要共有組成為油酸(15.635%~66.569%)和亞油酸(10.521%~58.227%)，其中棉籽油(16.285%)中單不飽和脂肪酸含量最低，橄欖油(67.628%)中單不飽和脂肪酸含量最高;橄欖油(11.284%)中多不飽和脂肪酸含量最低，核桃油(67.167%)中多不飽和脂肪酸含量最高;12種植物油中不飽和度最小為棉籽油3.235，最大為低芥酸菜籽油14.672。主成分分析降維得到個(gè)主成分，利用主成分分析數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行聚類分析和判別分析，系統(tǒng)聚類和平均值聚類結(jié)果一致，可對(duì)12種植物油聚類區(qū)別，通過判別分析建立了個(gè)典則判別函數(shù)，對(duì)不同植物油的分類和判別的效果良好。

　　關(guān)鍵詞：植物油;主成分分析;聚類分析;判別分析

　　食用植物油是人們膳食結(jié)構(gòu)中不可或缺的重要組成部分。脂肪酸是植物油中最重要的質(zhì)量指標(biāo)之一[1]，不同植物油的脂肪酸種類和含量存在差異，其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和市場(chǎng)價(jià)格也有很大差別。不法廠商為了謀求高額利潤(rùn)，侵害消費(fèi)者權(quán)益和健康，以廉價(jià)的植物油充當(dāng)優(yōu)質(zhì)植物油，影響食用植物油的質(zhì)量和安全。

　　食用植物油論文范例： 馬鈴薯煎炸過程中食用油穩(wěn)定性的研究

　　化學(xué)計(jì)量學(xué)是多元數(shù)據(jù)處理、提取復(fù)雜體系中隱藏信息不可或缺的工具，因此被越來越多地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘和分類，如陳通等[2]基于GCMS三維譜中對(duì)應(yīng)揮發(fā)性有機(jī)物質(zhì)的特征峰強(qiáng)度進(jìn)行主成分信息降維，采用最近鄰算法建立植物油種類的判別模型，訓(xùn)練集的識(shí)別率達(dá)到100%;蔣萬(wàn)楓等[3]以種植物油的易揮發(fā)成分為指標(biāo)，通過主成份分析、偏最小二乘判別分析，建立了分類預(yù)測(cè)模型。

　　分類模型訓(xùn)練和模型驗(yàn)證準(zhǔn)確率均為100%;張方圓等[1]對(duì)種植物油脂肪酸數(shù)據(jù)處理，采用遺傳偏最小二乘法、主成分分析法、線性判別分析和最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行建模分析，結(jié)果表明，主成分分析法能夠較好地區(qū)分六類植物油，而在植物油種類判別分析中，線性判別分析的預(yù)報(bào)結(jié)果最佳。目前，尚未見到以12種食用植物油脂肪酸為指標(biāo)進(jìn)行主成分分析、系統(tǒng)聚類、平均值聚類和判別分析的研究。

　　本文采用氣相色譜法對(duì)12種植物油(棉籽油、大豆油、芝麻油、亞麻籽油、核桃油、葵花籽油、橄欖油、一般菜籽油、低芥酸菜籽油、花生油、花椒油、玉米胚芽油)的脂肪酸組成進(jìn)行分析，利用峰面積歸一化法進(jìn)行定量，采用主成分分析通過對(duì)原始變量不同權(quán)重的提取組建新的變量從而以全新的角度觀察樣品，利用主成分分析數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行系統(tǒng)聚類、平均值聚類和判別分析，建立判別函數(shù)，有效鑒別食用油的種類，旨在為食用油的摻雜摻假問題提供參考。

　　1材料與方法

　　1.1儀器、試劑與材料

　　Clarus600氣相色譜儀，配備氫火焰離子化檢測(cè)器;37種脂肪酸甲酯混合標(biāo)準(zhǔn)品;氫氧化鉀、甲醇均為分析純;12種食用植物油均購(gòu)自甘肅省蘭州市超市，于～℃的條件下保存?zhèn)溆谩?/p>

　　1.2實(shí)驗(yàn)方法

　　1.2.1實(shí)驗(yàn)前處理按照GB5009.168—2016[4]處理：稱取試樣60.0mg至具塞試管中，加入mL異辛烷溶解試樣，必要時(shí)可以微熱使試樣溶解后加200μL2%氫氧化鉀甲醇溶液蓋上玻璃塞猛烈振搖30s后靜置至澄清。加入約1g硫酸氫鈉，猛烈振搖，中和氫氧化鉀。待鹽沉淀后，將上層溶液移至進(jìn)樣小瓶中，待測(cè)。

　　1.2.2氣相色譜條件色譜柱：HP88毛細(xì)管柱(100m×0.250mm×0.20μm);程序升溫：120℃保持min，以10℃/min升至175℃，保持10min，以℃/min升至210℃，保持min，再以℃/min升至230℃，保持25min;進(jìn)樣口溫度：250℃;載氣：高純氮?dú)?純度≥99.999%)，分流比為100:1，流速為1.0mL/min;FID檢測(cè)器溫度：300℃;進(jìn)樣量：1.0μL。

　　1.2.3數(shù)據(jù)處理將樣品氣相色譜圖的保留時(shí)間與37種脂肪酸甲酯標(biāo)準(zhǔn)品色譜圖進(jìn)行對(duì)比，確認(rèn)樣品為脂肪酸甲酯。定量分析植物油樣品中各脂肪酸甲酯的含量，采用面積歸一化法，依據(jù)峰面積計(jì)算各種脂肪酸甲酯的相對(duì)百分含量。再利用SPSS22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析、系統(tǒng)聚類、平均值聚類及判別分析。

　　2結(jié)果與討論

　　2.1定性與定量分析

　　對(duì)12種植物油(共計(jì)196個(gè)樣品)進(jìn)行氣相色譜分析，每一個(gè)樣品平行測(cè)定次，以保留時(shí)間定性，用面積歸一化法定量，最終數(shù)據(jù)取實(shí)測(cè)每種食用植物油樣品(花生油18個(gè)、玉米胚芽油個(gè)、鮮花椒油個(gè)、葵花籽油18個(gè)、大豆油19個(gè)、芝麻油18個(gè)、低芥酸菜籽油18個(gè)、核桃油16個(gè)、亞麻籽油18個(gè)、橄欖油18個(gè)、棉籽油17個(gè)、一般菜籽油18個(gè))的平均值標(biāo)準(zhǔn)偏差。

　　應(yīng)用SPSS22.0軟件通過主成分分析得到的個(gè)主成分作為判別分析的自變量，平均值聚類中得到的聚類號(hào)作為判別分析的分組變量，進(jìn)行判別模型的擬合，數(shù)據(jù)輸出得到規(guī)范判別函數(shù)特征值，其中累計(jì)方差貢獻(xiàn)率100%，表明個(gè)主成分所得到的模型數(shù)據(jù)能夠?qū)?2種植物油進(jìn)行判別。

　　依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范判別式函數(shù)系數(shù)，得到個(gè)典則判別式函數(shù)，其標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范判別式函數(shù)系數(shù)，第一個(gè)判別函數(shù)解釋了91.4%的方差，第二判別函數(shù)解釋了8.0%的方差，第三判別函數(shù)解釋了0.7%的方差，三個(gè)判別函數(shù)解釋了全部方差，其判別函數(shù)見函數(shù)1、函數(shù)2、函數(shù)3。

　　可知顯著性<0.05，說明在0.05的顯著性水平下有理由拒絕原假設(shè)。到表示沒有函數(shù)被移去，拒絕原假設(shè)，表明兩個(gè)判別函數(shù)能將各組樣品分開;到表示沒有函數(shù)被移去，拒絕原假設(shè)，表明兩個(gè)判別函數(shù)能將各組樣品分開;表示排除了第一個(gè)判別函數(shù)和第二個(gè)判別函數(shù)后的顯著性檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)，第三個(gè)判別函數(shù)也能將各組樣品分開。

　　利用得到的個(gè)典則判別函數(shù)對(duì)12種植物油樣品進(jìn)行驗(yàn)證判別，交叉驗(yàn)證結(jié)果可將12種食用動(dòng)物油區(qū)分開，且對(duì)應(yīng)的驗(yàn)證準(zhǔn)確度為100%。故可用典則判別函數(shù)、函數(shù)、函數(shù)對(duì)12種植物油的未知油脂樣品進(jìn)行分析判別。

　　3結(jié)論

　　采用氣相色譜法測(cè)定了12種食用植物油(棉籽油、大豆油、芝麻油、亞麻籽油、核桃油、葵花籽油、橄欖油、一般菜籽油、低芥酸菜籽油、花生油、花椒油、玉米胚芽油)的脂肪酸成分和含量，應(yīng)用SPSS22.0數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，系統(tǒng)聚類、平均值聚類結(jié)果與主成分分析結(jié)果一致，12種植物油肪酸成分具有明顯差異，最終通過判別分析建立了個(gè)典則判別函數(shù)，不同植物油的分類和判別的效果良好。據(jù)植物油脂肪酸的指標(biāo)對(duì)不同種類的植物油進(jìn)行分類和判別是可行的，為食用植物油類型判別提供參考。

　　參考文獻(xiàn)：

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　　作者：雷春妮王波解迎雙孫苗苗齊安安