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不同品種紅色玫瑰花紅外光譜研究

2021-04-08 05:44鐘文鴻楊曉云林勁暢鐘文基
云南農業科技 2021年2期
關鍵詞:二階玫瑰花光譜

鐘文鴻,楊曉云*,林勁暢,鐘文基,張 蓉

(1. 云南省分析測試中心,云南昆明650033;2. 昆明地鐵運營有限公司,云南昆明650011;3. 老楊多肉花卉店,云南昆明650000)

玫瑰花(Rosa rugosa Thunb.)又稱刺玫花、穿心玫瑰等,屬于薔薇科植物,現國內各地均有栽培。玫瑰花中含有大量黃酮類、多酚類、多糖和揮發油物質,還含有膳食纖維、蛋白質、糖、氨基酸、亞油酸等[1]。因此紅玫瑰是一種在國內被廣泛食用的玫瑰,花瓣香甜、極具芬芳,被譽為“中國傳統玫瑰的代表”,其具有行氣解郁、疏肝理氣、活血散瘀等多種功效[2-3]。

玫瑰花有眾多品種,其中不乏栽培變種、栽培變異、雜交后繁育出來的品種。盡管玫瑰花具有較高食用、藥用及經濟價值,其開發應用已受到了越來越多的關注。但是國內外對其綜合研究多集中在其所含的揮發油上、抗氧化活性的報道,對于應用紅外技術鑒別玫瑰花品種的研究報道亦少之又少。玫瑰品種繁多,若依靠其顏色或形狀區分各品種,難度較大、準確率低。文章研究一種基于FT-IR 技術結合化學計量分析法采集不同品種紅色玫瑰花的紅外原始圖譜、二階導數譜,并利用SPSS 軟件對光譜進行主成分分析,以期為紅玫瑰品種快速劃分鑒別提供新方法[4]。

1 材料與方法

1.1 儀器設備

測試使用布魯克公司TENSOR 27 型傅里葉變換紅外光譜儀。

1.2 樣品來源

測試所用花瓣樣品來源于昆明斗南花卉市場,如表1 所示。每種樣品取5 份,將花瓣取下放入烘箱70℃ 2 h 烘干,粉碎后過200 目篩子,干燥備用。

表1 9 個紅色玫瑰花品種樣品信息

1.3 光譜采集

將花瓣粉末樣品(70±5℃)干燥至恒重,精密稱量5 mg,與溴化鉀110 mg 研磨混合均勻,壓片機壓片在10 MPa 壓力下靜置 30 s。采集樣品的紅外原始光譜數據。技術參數:掃描時扣除H2O 和CO2干擾;掃描范圍 4000~400 cm-1,光譜分辨率 4 cm-1,掃描次數 16;存儲原始光譜數據。

1.4 光譜預處理

分析前將紅外原始數據用OMNIC 8.2 軟件分別進行6 點的平滑,基線校正以去除隨機噪聲及基線漂移等因素對分析結果的干擾。

1.5 數據分析

利用SPSS 軟件進行主成分分析。

2 結果與分析

2.1 不同品種紅色玫瑰花紅外圖譜

圖1 為處理后的18 批次9 個紅色玫瑰花品種的紅外圖譜。不同品種的紅色玫瑰花的紅外圖譜在整體上看紅外光譜有著許多共同的特征,這是由它們包含很多同樣的化學成分所決定的。它們具有一些典型的特征峰。3386 cm-1周圍出現1 個較寬的吸收峰,主要為羥基(-OH)和氨基(-NH2)伸縮振動吸收峰[5];2921 cm-1、2852 cm-1為亞甲基-CH2反對稱伸縮振動和對稱伸縮振動吸收峰;1733 cm-1為脂類C=O 伸縮振動吸收峰[6];1618 cm-1可能同時包含芳香環骨架振動吸收以及共軛羰基的伸縮振動峰;1447 cm-1為苷類物質中-CH3基團不對稱和氨基等化學基團中N-H 變形振動的疊加[7];1440~1400 cm-1為蛋白質、纖維素的-CH2和-CH3振動疊加區[7];1350 cm-1為 C-H 彎曲振動吸收峰;1247 cm-1為木質素中C-O 鍵的吸收振動[8];1200~760 cm-1主要為各糖類的異構區[9]。

圖1 9 個紅色玫瑰花品種的FT-IR 圖譜

2.2 不同品種紅色玫瑰花二階導數圖譜

9 個紅色玫瑰花品種的外圖譜整體上比較相似。為進一步放大不同品種紅色玫瑰花圖譜差異,采用二階導數有效的放大紅外光譜的差異。從圖2 中可以明顯看出,不同品種紅色玫瑰花之間的差異,主要顯示在 1700~1500 cm-1、1300~1200 cm-1、1100~900 cm-13個區域。在1660~1650 cm-1附近,品種a 吸收明顯增強,而品種 b、c、d、h 有較強吸收,品種 a、e、f、h 均有雙峰出現,品種 b、c、d、g、i 出現單峰。1550 cm-1附近品種 a、b、e、h 均有雙峰出現,其余出現單峰。1220 cm-1附近品種d 吸收消失。1210 cm-1附近除品種a 以外其余品種顯示較強吸收。1100 cm-1附近品種d、e 吸收消失。1000~800 cm-1附近品種 e、g、h 吸收明顯增強,其余品種有較強吸收。

圖2 9 個不同品種紅色玫瑰花二階導數圖譜

2.3 主成分分析

以玫瑰花3 個主成分構建的相關性三維空間圖(圖3)所示。取特征值大于1 的因子共3 個,分別是因子PC1 占總方差貢獻率的83.939%;因子PC2 占總方差貢獻率的7.394%;因子PC3 占總方差貢獻率的2.794%,前3 個主成分的累計貢獻率達到了94.177%。圖中可以看出每一個玫瑰花品種不論聚合程度緊密或略微分散,最后都聚集到了一起,并沒有出現某個品種聚集到另一個品種區域上。說明3 個主成分因子對這9 個紅色玫瑰花品種有較好的分類效果。

圖3 主成分分析圖

3 結論

利用FT-IR 技術對不同紅色玫瑰花品種進行了研究。實驗結果表明,FT-IR 得到的原始光譜差異比較小,說明不同品種的紅色玫瑰花化學成分比較相似。SPSS 作為一種多元統計分析軟件,在研究玫瑰花化學特征方面實用性較強,選取2000~400 cm-1求二階導數光譜對其進行主成分分析后品種分類歸屬正確。結果表明,FT-IR 技術結合化學計量分析的方法可用來鑒別不同品種的紅色玫瑰花,今后會對更多不同品種玫瑰樣品做進一步研究。

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