Phát hiện v định lượng sự pha trộn của các loại dầu mè với dầu thực vật bằng phương pháp sắc ký khí và phân tích dữ liệu đa biến

I 1

1.1 S G -Chromatography (GC) 1

P (G ) 2

Đ 4

6

P (P ) 6

( NN) 9

2.3 P ì ể (PLS): 12

III PH Ệ Ự Ầ Ầ Ự

Ệ 12

G ớ 13

3.2 N ê 14

N ê 14

3.2.2 P 15

q ả ả ậ 15

3.3.1 Thành ph n acid béo của mẫu 15

3.3.2 Phân tích thành ph n chính 16

3.3.3 P ( NN) 18

3.3.4 Phát hi n và phân lo i d 20

3.3.5 X đị ng d u mè trong hỗn h p 21

3.3.6 Phát hi n d u mè pha tr n với hỗn h p nhi u thành ph n 23

3.4 ậ 25

IV CẢI TI N CHẤ NG DẦU MÈ B E ZY E 26

4 G ớ 26

4.2 Vậ 27

4.2.1 Chuẩn bị mẫu 27

4.2.2 Trích ly dịch enzyme 28

4.2.3 Dung môi trích ly 28

4.2.4 Chi t tách bằ 28

4.2.5 Thành ph n acid béo 29

4.2.6 Phytosterol và tocopherols 29

4.2.7 Khả ă ng oxy hóa 29

4.2.8 Th ng kê và phân tích thành ph n chính (PCA) 30

4.3 K t quả và thảo luận 30

4 T (TL) 30

4 P ( NOV ) 31

4.3.3 Trích ly bằ ô ờng 33

4 4 ả ă ng oxy hóa 33

4.3.5 Phytosterols and tocopherols 34

4 .35

4.3.7 Phân tích thành ph n chính (PCA) 36

4.4 ậ 37

Ệ Ả 39

Ả

Hì S đ 1

Hì q ả 2

Hì Q ì ể đ TG M 4

Hì 4 Đ ị ể ị ể đ ê 7

Hì Đ ị ể ị ể 8

Hì G ị P L , P S , P V đ ê 9

Hì M 10

Hì Mô ì R 11

Hì T ủ ậ 16

Hì SOM ủ n acid béo trong d u th c vật 17

Hì ả đ SOM ủ ẫu d u 18

Hì P SOM ( ủ 4 ) 19

Hì Mô ì ấ để phát hi đị ng pha tr n của d u mè 24

Hình 14 Biể đ đ ờng RMSE của tỷ l d đ u mè so với s y u t 25

Bảng 1 Thí nghi m trên 3 nhân t trung tâm ở 3 m đ khác nhau 28

ả T m 2 3 giai thừa với ba nhân t ờ ịch enzyme 31

Hì P ả ủ 32

ả P ( NOV ) .32

ả 4 Sả ng d đ c bằ 32

ả H ng chất ch ng oxy hóa của d u mè ở 33

Bả Đị ng tocopherol và phytosterols trong d đ c chi t xuất bằ

nhau 34

Bảng 7 K t quả đị ng axit béo của d đ c bằ t dung môi, ép và chi t enzyme 35

Hì Giá trị Eigenvalue (A) và thành ph n chủ y u phân tích biplot (B) của các kỹ thuật khai thác d 37

D

nh S đ

- N ấ ó ể ử ì ị ( ị N ừ ô , ị ấ H ừ ớ ấ ,…)

nh q ả

- Đ ò để đị đị ấ

ó đ ò đ đ ò ó ử (FID- I D ), đ ò ẫ (T D-Thermal Conductivity Detector),

đ ò đ ử ( D- D ), đ ò q ó ử (FPD-Flame Photomet D ), đ ò NPD (NPD-N P D ), đ

P G ó đ ể ó ả ă đ ấ ả

M ó ỗ , đ ô ò , ị ấ ì ê đô , đ ả , đ ( ể đ - ) L ẫ

ấ ả ê đ , ấ ử ẫ ị ủ ử ê khôn ể ờ ấ ử q ị ( ) ử ID để ấ ớ ì ô ể

đị đ ê ả ó ấ ẩ để đị

N ê ấ ả ă đị M ằ G ID

ớ ( ĩ ), đ ( đ ), ì đ ò , ể ê ẫ , ê ẫ , ô

đ

nh Q ì ể đ TG M

Đ ả ữ TG ớ ủ ấ ằ đẩ

q ả Để đ ể đ ả ả

ể đ ả ậ ị

 ác phương pháp đi u chế E ó ỹ ậ đ đ để ả ể đ ,

ờ ử ả ấ ớ ,

ử

c ác axit: Sử H , H2SO4, p-toluensunfonic (PTSA), H3PO3, ủ

, , M … ả ó ủ

ả ể đ ủ TG T ô q ấ H2SO4 ó

, ấ ả ó đ ê ớ đ ủ M OH , -5% H2SO4, ờ ả 4-4 ờ, đ ả 0 Mô ờ ả ả ớ ớ đ q ì ả để N ớ ả ở q đ ấ ủ ả ử Tỷ ớ , ờ

ả , ă ò ị ử ớ ả ở ớ ử

ớ q ô ô ó ể ử ị ể S 2, AlCl3, đ … ị ể ó đ ể ô ă , q ì ả ẩ đ ả T ê đ ử đ ể ó ấ c ác ba X đ ử ủ ,

ủ T ừ , đ

N OH OH ỷ ủ M OH , ,

, , ờ ả -90 , đ ả 4 -600 ấ

H ó ả ả ò

P V ủ ớ ớ đ D

P V để đ ô ỗ P

2.3 hương pháp b nh phương i thi u (PLS):

Trong nghiên c u khoa h , ờng phải vẽ đ thị ph thu c củ đ ng y vào

đ ng x d a vào các c p giá trị th c nghi ( , ), đ thị biểu di n s ph thu c này

có thể đ ờng th ng ho đ ờng cong Nảy sinh vấ đ là ta mu n có m t biểu th c Toán h c di n tả đ đ ờng th c nghi m này sao cho càng phù h p càng t t Có m t s

để đ ì p vớ đ ờng th c nghi , đó i bật là

i quy

P ì i thiểu (PLS – partial least square), còn g i là bình

ỏ nhất hay ì ì i thiểu, là m t ó để

l a ch n m đ ờng khớp nhất cho m t dải dữ li u ng với c c trị của t ng các sai s

th ng kê (error) giữ đ ờng khớp và dữ li u

ê ấ ờ vào s hỗ tr ủ (SVM) S đó, t mô hình d a vào SVM

đ c xây d để định lo i d để ớ 4 ẫ đ đ c chuẩn

bị bằng cách tr n d ê ấ ới 5 lo i d u th c vật Các k t quả d đ

thấy giới h n phát hi n t i thiểu là 5% trong tỷ l pha tr n và r2 từ , đ n 4,29%, có

ĩ t công c có giá trị để phát hi đị ng s pha tr n của d u mè

3.1 Giới thiệu

D u mè, là m t lo i d u th c vật có ngu n g c từ h t mè, có nhi u ở Trung Qu

ớc châu Á khác.Trên thị ờng, d u mè chi m ph n lớn, tuy nhiên vì l i nhuận mà

vi c làm giả d đ n ra trong thời gian qua.(Seo và c ng s , 2010).Ở Trung

Qu c, vi c sản xuất d đ ở đ đ i trên thị ờng H tr n những lo i d u r ti , ó ấ ới giá thành cao (8-30 l n) các

lo i d u th c vậ T ờng h tr n d đậu nành, d u h t cải, d u h ô …(D Sun, Eun-Sung, Hyun-Jung, Shin-Ok,&Kun, 2001) M t m đ a ti đ i với s c khỏe c đ ng vẫn còn t n t 'H i ch đ T N ', đ t bùng phát của ng đ c th c phẩm do tiêu th d u ô liu có chấ ng thấp pha tr n với d u h t cải

-d u (Ortega-Benito,1992) Kỹ thuật phân tích này c n thi t để kiểm soát -d ê

ấ

Kỹ thuật hi n t i có thể sử d để phát hi n s pha tr n của d u mè với các lo i

d u th c vật khác, ch ng h q tia c c tím, ph Raman, phân tích NMR và

ph IR (Aued-Pimentel, Takemoto, Antoniassi, &Badolato, 2006; Baeten&Aparicio, 2000; Kim, 1996; Li-Chan, 1994; Michelangelo, Caterina, &Nelson, 2013; Segaetal, ; V ) đ đ c sử d ng cho nhi ă q T ê ững kỹ thuật này có những h n ch kể từ khi s khác bi t giữa quang ph của các lo i d u có ch a cùng các axit béo, khá nhỏ Trong nhi ờng h p nhữ ô ể phát hi đ c s pha tr n Mỗi lo i d u th c vật có thành ph đ (S ,H , &G , ) D đó, định các acid béo bằng p

Geladi Kowalski, 1986 Tuy nhiên, s phân bi t s pha tr n của d u mè là không d dàng bởi vì d u th c vật có thành ph n quang ph triacylglycerol h (D -S , )

Vì ậ ấ ó ă để định tỷ l pha tr n của d u giả

M đ để xây d ng ra cách phân bi đ c lo ới d u mè tinh khi t bằng cách d a vào s ữ li đ n Các k t quả có thể đ c

sử d để ể u mè Hi n t i, sáu b hỗn h p hai lo i d đ đ c chuẩn bị sẵn

đ , ở H , S , L H ), ớng (4 ẫ , đ tinh khi t, ở các khu v c khác nhau Gansu, Shandong, Xijiang và Jilin),

d u bông vải (4 mẫ , đ tinh khi t, ở các khu v c khác nhau Hanen, Shandong, Xinjiang

và Hebei) và d u c (4 mẫ , đ tinh khi t, ở các khu v c khác nhau Guangdong, Yunnan,

M I ) đ c mua ở đị T ời gian sử d ng của chúng ít nhất

6 tháng Tránh những th đ i thành ph n hóa h c của mẫu sau khi mở bao bì Hóa chất dùng trong phân tích g , , đ c mua ở đị

Đ i với vi c phát hi đị ng s pha tr n của d u mè với các lo i d u th c vật khác, c n chuẩn bị hỗn h p của các lo i d u mè nguyên chất với mỗi m t lo i d u

th c vật tinh khi t D u tr n với t l d u th c vật khoả đ Đ i với mỗi lo i

d u th c vật, sáu hỗn h đ đ c chuẩn bị với tỷ l , , , , các mẫu d u pha tr đ c chuẩn bị 720 mẫu hỗn h p d u và 26 mẫu d u nguyên chất

đ c chuẩn bị và giữ trong phòng l nh với nhi đ ô đ ớc và trong phân tích

ki để phân tích: c t s c kí, vòi , đ u dò ở các nhi đ 180 0C, 230 0C và 2300C

T đ dòng chảy của khí N2 với tỷ l phân chia 01:20 là 1,5 ml / phút Vớ đ u ki n là

đ i di n cho mẫ D P SOM để đ u tra s giữa các nhóm mẫu

S đó, (SVM) ô ì để phát hi n s pha

tr n và phân lo i các mẫu hỗn h (SVM) đ ó ằ ỹ ậ

ó (PSO) S & G , ă D ê q ả, ô ì PLS đ

để d đ ỷ ủ u mè Tất cả các ph đ đ đ c th c hi n sử d ng Matlab 2006a (MathWorks, USA) SOM và SVM là th c hi n với s đ của SOM Toolbox 2.0 (Phòng thí nghi ô , ) p công c

LI SVM (Đ i h c Qu Đ L , ă ), ng

3.3 Kết quả và thảo luận

3.3.1 Thành phần acid béo của mẫu

Tỷ l ph ă ( ị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất) củ i

d u th c vậ đ ể hi n trong hình.9 Các axit béo chủ y , ,

, ỷ nh ph

ớ ả đ ủ ( O WHO, )

Trong hình.9, D u h t bông và d u c có tỷ

so với các lo i d ó u h t cải và d đậu nành, và

axit oleic chi trong d u mè và d u c , trong khi các lo i d , ,

ki n ch bi n, vv (Dong-Sun, Bong-Soo, Sun-Yong, & Kun, 1998) D ng

axit béo so sánh, các k t quả th c nghi m củ ẫ ừ đó ả đ

30,55%, PC3 = 1 ) ấ ô ất m đ ể các thông tin bằng cách

ch giữ l đ ê đ ể ủ đ ê đ c vẽ

m ể đ ì Nó , thu c vào bản chất của các lo i d R đ ì , ng vớ ă ỗ khác nhau Trong mỗi c m, các mẫ đ c phân tán từ trung tâm (sáu lo i d u mè nguyên chấ ) đ ( ă i tinh khi ô ả ) Đ u này có thể đ c giải thích

bở ng nhau của mẫ đ đị ê ở h s q n pháp Phân tích PCA, và hỗn h p của hai lo i d u c thể ó ê q t chẽ Đ ng thờ ,

ủ ỗi c m d P , P P khác nhau các lo i d u tr n với

d u mè tinh khi t

nh SOM ủ n acid béo trong d u th c vật

('+' - hỗn h p của d u h t cải và d u mè, '' - hỗn h p của d u h ớ u

mè, '' - hỗn h p của d , u mè, '*' - hỗn h p của d u h t bông và d u mè, 'o' -

hỗn h p của d u c và d u mè, 'r' - d u h t cải tinh khi t, 'u'- d u h ớ

, ' ' - d u nành tinh khi t, 'm' - D u h t bông tinh khi t, 'p' - d u c tinh khi t)

d u h ớ ê ấ , ' ' - d đậ t, 'm' - D u h t bông tinh khi t, 'p' - d u c tinh khi t, '' ho ' ' - t

Ở đ , đ p x p trong m ới hình chữ nhật vớ ớc 30x30 (900 t bào th n kinh) Mỗi thành ph n của t bào th ng với m t axit béo

ch a trong các dữ li u mẫu d u Tất cả các mẫ đ c kiể để ă n hai mẫ bào th ớ P , ở ì ất cả mẫu d đ ă ó ê trong hình 11 Các lo i d u mè tinh khi đ c phân tán xung quanh trung tâm của hình chữ nhật và bao quanh bởi các mẫu d u hỗn h p Trong SOM, tr ng ở m đ th i của các t bào th ng vào bi n th i của các axit béo trong tập dữ li u

mẫu.Trong hình 12, b m t tr ô ả 4 đ ì ờng (min =

0, max = ) Hì ( ) ấy s phân b ủ T

đ ở ó ớ ê ó ới bên phải của bả đ Đ ới hình.11,

có thể thấy rằng m đ đ u tiên của t bào th n kinh có khả ă t t t các hỗn

h p d u bông, d u mè và hỗn h p của d u c Hì ( ) ấy m t phân vùng tr ng với giá trị cao từ góc trên bên phả ớng từ tâm của hình chữ nhật, trùng h p với c m hỗn h p d u h ớ u mè Hình 12 (c), m c th bảy của t bào th n kinh (acid linolenic) là có thể tách từ ph n còn l i ra hỗn h p của d u h t cải, d u mè và hỗn h p củ đậ , u mè S ủ

ấ ở ó ê ê , đó m hỗn h p của d u h t cải và d u mè trong hình

12 (d) Bởi vì cả hai phân tích PCA và phân tích SOM giải thích m i quan h n i t i của

3.3.4 Phát hiện và phân loại dầu pha ộn

Ở đ , 4 ẫ đ c phân thành sáu lo i d u th c vật, dán nhãn là '1' (d u mè tinh khi t), '2' (d u h t cải tinh khi t ho c hỗn h p của d u h t cải và d u mè), '3' (d đậu nành tinh khi t ho c hỗn h p của d đậ ), '4' ( ớ khi t ho c hỗn h p của d u h ớ u mè), '5' (d ô c hỗn h p của d u h t bông và d u mè) và '6' (d u c tinh khi t ho c hỗn h p d u c và d u ), ng Trong quá trình phát hi n và phân lo , ó đ n phát hi

đ , đ c phát triển d a trên thuật toán SVM

T đ n phát hi n, d u mè và d u mè pha tr n với các nhãn '1' và'- ',

Đ ó ĩ ằng ch ó ó đ c phân lo đ n này

T ng s 746 mẫ đ c chia thành hai b , m t b g m 586 mẫ ó

D Sử d ở (RBF) h t nhân, các mô hình phân lo i SVM

d a trên hai tham s , c (các tham s hình ph t) và g (tham s chi u r ng h ), phả đ c l a ch n cẩn thậ để đ đ c hi u suất t t Vi c t ó bao g m

ớ

ước 1

ả đ h t thô Với các giá trị của log 2 c và log 2 g trong khoảng từ - đ ,

q ì ả đ u sử d đ h t 0,1 Các ph m vi của thông s đ c l a ch n từ các nghiên c ớ đó, ô đ c thi t lậ đ lớn m t cách t ó Đ i với

mỗi s k t h p của các thông s (c, g), đ chính xác của phân lo i (d u mè nguyên chất

và d u mè pha tr n) Các thông s t đ c l a ch n sử d ó đ chính xác cao nhất

T ô q ớc này, khoảng t ủa các thông s đ định Khi c khoảng 1-510

và g khoảng 0,03-4 , đ chính xác phân lo ó ớ đ n m t giá trị t đ

ó đ chính xác phân lo i cao nhất và s nhỏ nhất của các vector hỗ tr , đ c

ch n là t ất Sau 10.000 l n l p l i, các thông s t đ c với các giá trị của = 4, = , 4 , đ chính xác phân lo ng là 100% vớ ỗ tr

K t quả này ch ra rằng s phân lo i SVM là có khả ă t giữa các lo i d u

mè nguyên chất và d đ c pha tr n và giới h n phát hi đ ớc tính thấp nhất là 5% trong tỷ l pha tr n Nói cách khác, mô hình SVM và s t

đ i với d u mè pha tr n

T đ n phân lo i (nhận d ) ì , ng s của mẫu d u mè pha

tr đ c chia ngẫu nhiên thành hai b , m t sử d hi u ch nh bao g m 580 mẫu

và b đ c sử d xác nhận với 160 lo i d u mè pha tr n (l a ch n ngẫu nhiên từ mỗi lo i theo tỷ l 8/37) Ở đ , ă i d u hỗn h đ đ c

3.3.5 ác định h lượng dầu mè trong hỗn hợp

Theo các phát hi n d u mè pha tr n, vấ đ quan tr ng khác sẽ đ c tập trung vào

vi đị đị ng của d u mè không ph thu c vào lo i và s ng pha tr n Vì vậy, mô hình hi u chuẩn cho d u mè trong nghiên c u này c n phải chú ý nhi Mô hình và d đ n hỗn h đ c th c hi n bằ ì q ì

ỏ nhất từng ph n (PLS), m t kỹ thuậ đ c sử d ng r ng rãi trong tài li để

đ ớ đ u tiên trong vi định PLS của d u mè trong hỗn h p bao

g m vi c xây d ng ma trận hi u ch nh Trong nghiên c u này, tỷ l chuẩn của 10 axit béo

đ ằ đ c sử d để xây d ng ma trận hi u ch nh, 25% của

740 pha tr n mẫu d đ c l a ch n ngẫ ê xác nhậ đó ó ỗn

h p của d u h t cải và d u mè, 46 hỗn h p của d đậ u mè, 37 hỗn h p của

d u h ớ u mè, 37 hỗn h p của d u h t bông vải và d u mè và 37 hỗn

h p của d u c và d u mè Các sai s d báo của d u mè trong b xác nhậ đ

là sai s giá trị ì ì ă ậc hai (RMSE) của n đ d báo với Ci là

tỷ l ph ă ủa d u mè trong mẫu th i, Ciˆ đ ỷ l ph ă ng s

xu đ đó n d n trở nên bằng ph ng với s đ ng nhỏ Bằng cách sử

d p cận phân cấp, các RMSEs t t nhất cho khoảng d u mè từ

1,19-4, , ó ĩ t quả d đ p với các giá trị đ đúng Tuy nhiên,

đ ờng cong RMSE của mô hình PLS sử d ng tất cả các lo i mẫ u so với lý thuy Đ u này có thể đ c giải thích bởi th c t các thành ph n axit béo của từng lo i

d u th c vật nguyên chất bị ả ở đ ể bởi loài, gi ng, khu v c, khí hậ , đ u

ki n khai thác So với các hỗn h p của d u mè và m t lo i pha tr n c thể, s khác nhau giữa các hỗn h p trong k ho ớ đ ả đ V , với m t m đ nhấ định của d u mè, 120 mẫu t n t i trong các k ho ch tr ớ đ N u những dữ li u

đ c nhập vào mô hình PLS, khả ă đ ải giảm Vì vậy, nó có thể đ c suy ra

từ hình 14 rằng khả ă đ ủa mô hình PLS phải giảm d n vớ ă ng các

lo i d u th c vậ đ c sử d để pha tr n d u mè