张东生 金青哲 王兴国 薛雅琳 钟诚 张东

油茶是我国特有的、重要的油料作物，由其籽粒制成的油茶籽油是我国大力提倡并推广的健康食用植物油，同时也是国际粮农组织(WHO)首推的卫生保健食用植物油。油茶籽油含有丰富的功能性营养成分，如不饱和脂肪酸占到80%左右(主要是油酸、亚油酸、亚麻酸)、植物甾醇、VE、角鲨烯等，其脂肪酸组成与世界公认的具有“液体黄金”美誉的橄榄油极其相似，所以油茶籽油也具有“东方橄榄油”的美称。长期食用不仅能够预防心血管疾病、调节免疫功能、预防肥胖及护肝作用，而且还能美容养颜。

鉴于油茶籽油具有较高的营养价值以及消费者对健康食用油的过多关注，一些不法商贩受利益最大化的驱使，势必会在油茶籽油中掺入廉价的食用植物油来蒙蔽欺骗消费者。目前，甄别油茶籽油掺伪的方法主要集中在显色法、色谱法、近红外光谱法、电子鼻技术等，但是每种方法都有优缺点，并不能完全行之有效。本研究以植物油的特征信息-脂肪酸组成为依据，结合化学计量学，运用主成分法(Principal Component Analysis，PCA)、偏最小二乘判别因子分析法(PartialLeast－squaresAnalysis－DiscriminatFactorAnalysis，PLS－DFA)来研究甄别油茶籽油的可行性，并运用偏最小二乘回归分析法(Partial Least－squares Analysis，PLS)来定量预测分析不同掺伪比例的油茶籽油，为快速甄别油茶籽油掺伪提供技术支持。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

油茶籽油及油茶籽粒(福建、安徽、浙江、江西腾冲、上饶、广西、云南、湖南、贵州、重庆)共87个、橄榄油(包括橄榄果渣油、精炼橄榄油)共19个、菜籽油共5个、花生油共9个、大豆油共11个、棉籽油共17个、葵花籽油共7个、玉米油共7个，均来自国家粮食局科学研究院粮油质量检验与测试中心。

氢氧化钾、甲醇、硫酸氢钠、石油醚(沸程30～60℃)均为分析纯：北京化工厂；异辛烷为色谱纯：北京迈瑞达科技有限公司；脂肪酸甲酯系列标准品：美国Sigma公司。

1.2 试验仪器

AB304－S型电子天平：梅特勒－托利多(瑞士)公司；气相色谱仪(7890N)：美国Agilent公司；R－210/R－215型旋转蒸发仪：瑞士BUCHI公司。

1.3.1 样品预处理

油茶籽粒浸提油：将粉碎的油茶籽粒与石油醚(沸程30～60℃)按质量比1∶5放入三角瓶中，超声提取30min，然后将上层溶剂离心，将离心后的溶剂转移到烧瓶中，用旋转蒸发仪旋蒸溶剂，最后微量残留的石油醚用氮吹仪吹干，得到溶剂浸提油茶籽油，备用。

1.3.2 脂肪酸组成的测定

称取约60mg的待测样品于10mL离心管中，加入4mL异辛烷振摇30s左右使之溶解均匀，加入2moL/L的氢氧化钾甲醇溶液200uL，剧烈摇动30s左右，使之混匀反应完全，静置至澄清，加入约1g硫酸氢钠，猛烈振摇30s左右，静置10min，取上层有机相转移到扦样瓶中，待上机。

1.3.3 气相色谱条件

VF－23MS石英毛细管色谱柱(30.0m×0.32mm×0.25μm)；检测器：FID检测器。程序升温：初始温度110℃，保持3min，以4℃/min的速率升温到220℃，保持15min。检测器温度260℃，进样口温度260℃。载气为高纯度氮气(纯度99.999%)：2.0mL/min；H2流速：40mL/min；空气流速：450mL/min；尾吹气(高纯氮)：30.0mL/min。进样量：1.0μL；分流比：100.0∶1。定性定量方法：以脂肪酸甲酯标准品保留时间定性，峰面积归一化法定量。

1.3.4 数据处理

采用SIMCA－P12.0(Umetrics，Umea，Sweden)软件进行主成分、偏最小二乘判别因子分析以及偏最小二乘回归定量预测分析。

2 结果与分析

2.1 基于脂肪酸组成甄别油茶籽油掺伪的可行性研究

2.1.1 主成分分析

图1为几种常见的食用植物油的主成分区分图。从图1中可以看出不同的食用植物油种在图中被分成不同的聚类，基本都在95%的置信区间内，只有花生油样品在置信区间外，有差不多一半的棉籽油样品聚在置信区间外，这也说明了花生油、棉籽油的特征成分-脂肪酸与其他食用植物油相比具有比较大的差异；就单一样品的离散度而言，菜籽油离散度较大，说明其组内样品差异性较大，不过这可能与所选样品量过少有关；花生油的离散度次之，组内样品差异性适中，其他植物油组内差异性相对较小，样品离散程度较小，分布相对集中；图中大豆油、玉米油、葵花籽油样品分布相对集中，并且大豆油和葵花籽油样品有一部分重叠，说明这两种植物油品种有一定的相似度，但在一定程度上三者还是有一定的区别，可以达到区分的效果；从PCA图中还可以看出与油茶籽油的脂肪酸组成较为相近的橄榄油(橄榄果渣油、精炼橄榄油)也能与油茶籽油较明显的区分开来，说明了两者的脂肪酸组成虽然种类相似，但是各自的含量还是具有一定的差异性。从总体上看，油茶籽油样品相对集中，离散度较小，说明其组内样品差异性较小，并且油茶籽油样品与其他几种植物油区别都比较明显，这就为甄别油茶籽油掺伪提供了可行性。

2.1.2 偏最小二乘判别因子分析

PLS－DA就是有监督的分析，首先将待分析样品按照类别进行分组，忽略组内的随机差异，主要突出组间系统差异；也即是将变量压缩，利用投影的方法，把样本投射到不同的空间，使得投影后的数据可以在两组间有最大的差别，以达到彼此间区分的效果。

图2为几种不同植物油样品的偏最小二乘判别因子分析区分图。对比图1，几种植物油能较好的被聚类，并且除了差异性较大的花生油样品外，其他样品基本都在95%的置信区间内；虽然大豆油、葵花籽油、玉米油样品差异性小，但是离散程度、聚类效果明显较好，尤其是前两者聚集部分较少，区分效果明显好于PCA图；从总体上来说，一方面油茶籽油样品能与其他植物油较好的区分，另一方面也说明判别分析要比主成分区分效果好。

表1列出了几种植物油的脂肪酸组成。从表1中可以看出，油茶籽油和橄榄油油酸质量分数占80%左右，不饱和脂肪酸质量分数占80%～90%，与其他几种植物油差别明显，这也验证了图1、图2中油茶籽油样品能够与其他植物油样品较好的区分。

2.2 偏最小二乘回归法定量预测分析油茶籽油掺伪

2.2.1 掺伪样品的制备

根据图1、图2的分析结果，分别从各类植物油样品中选取有代表性的油茶籽油样品3个作为纯样品油，橄榄果渣油2个、大豆油2个、玉米油2个、葵花籽油2个、棕榈油2个分别作为掺伪样品油。以橄榄果渣油为例，选取7个掺伪比例(5%、10%、20%、30%、40%、50%、60%)将橄榄果渣油掺入到纯样品油中，则每一类掺伪系列共有3×2×7=42个样品，再加上20个纯样品油，共有62个样品，选取其中40个建立模型，另外22个作为预测(保证每个掺伪比例有2个掺伪样品作为预测)；其他掺伪油样大豆油、玉米油、葵花籽油、棕榈油的处理方法与其类似。

2.2.2 偏最小二乘回归法定量预测分析油茶籽油掺伪

采用PLS回归分析方法对脂肪酸组成含量与掺伪比例进行定量分析，以脂肪酸组成含量为自变量，掺伪比例为因变量建立PLS拟合模型。按照2.2.1的方法选取40个样品用于建立模型，预测组22个样品进行模型预测验证。图3～图7分别为不同掺伪油种各个掺伪比例样品区分图，几种掺伪油中掺伪比例预测值与真实值的相关性如表2。

从图3～图7可以看出，不同掺伪油种的各个掺伪比例样品基本都能很好的被聚类，且10%以上的掺伪比例样品都能和纯油茶籽油样品较明显的被区分开来，只有5%的玉米油掺伪比例样品出现了误判。从总体来看，建立的PLS拟合模型良好。

从表2中可(图7)以看出建立的各个预测(棕榈油掺伪比例样品区分图)值和真实值的曲线方程的拟合相关系数都在0.98以上，拟合效果和预测效果都是比较理想，预测值与真实值基本一致，只有掺伪玉米油预测验证模型稍差。从整体来看，掺伪比例和脂肪酸组成含量具有良好的线性关系，也验证了基于脂肪酸组成能够甄别油茶籽油掺伪的可行性，并且偏最小二乘回归法基本可以定量预测分析油茶籽油5%～60%的掺伪量。

3 结论

本试验以植物油的特征信息-脂肪酸组成为依据，结合化学计量学，分别运用主成分法、偏最小二乘判别因子分析法验证了甄别油茶籽油掺伪的可行性，两种方法都能很好的将油茶籽油样品与其他几种植物油区分，从整体来看，后者要比前者的区分效果稍好；运用偏最小二乘回归分析法能够很好地建立掺伪模型，并能有效地定量预测分析掺伪比例为5%～60%的掺伪油茶籽油样品。方法简便、可靠，为快速分析油茶籽油掺伪提供有力的技术支持。