Cây Chùm ngây đang được trồng phổ biến ở nước ta do khả năng thích nghi tốt với thời tiết và tiềm năng hạn chế tình trạng suy dinh dưỡng. Mục tiêu của nghiên cứu là xác định đồng thời hàm lượng các kim loại trong rau Chùm ngây.
Trang 11 Mở đầu
Cây Chùm ngây có danh pháp khoa học
là Moringa oleifera L� thuộc họ Chùm ngây�
Chùm ngây là loài thực vật thân gỗ được
trồng phổ biến ở khu vực Nam Á� Hàm lượng
các chất dinh dưỡng trong rau Chùm ngây
TÓM TẮT
Cây Chùm ngây đang được trồng phổ biến ở nước ta do khả năng thích nghi tốt với
thời tiết và tiềm năng hạn chế tình trạng suy dinh dưỡng Mục tiêu của nghiên cứu
là xác định đồng thời hàm lượng các kim loại trong rau Chùm ngây Chúng tôi khảo sát và đã tìm được các điều kiện ảnh hưởng đến quy trình xác định đồng thời hàm lượng sắt và canxi trong rau Chùm ngây bằng phương pháp phổ hấp thụ nguyên tử (Uv–Vis) kết hợp với phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính (MLR): chất chỉ thị là PAR, pH=6,9, thời gian lắc 10 phút, tỉ lệ phức 1:2, phương pháp bình phương tối thiểu từng phần (PLS) chạy trên phần mềm Matlab Áp dụng xác định hàm lượng sắt và canxi trong ba mẫu rau tại Phú Thọ, kết quả thu được như sau: hàm lượng sắt trong khoảng: 0,5–0,8%, hàm lượng canxi trong khoảng: 1,33–1,72%
Từ khóa: rau Chùm ngây, phổ hấp thụ nguyên tử (UV-Vis), phương pháp hồi quy đa biến
tuyến tính (MLR), hàm lượng sắt, hàm lượng canxi, phương pháp bình phương tối thiểu từng phần (PLS).
Nghiên cứu xác định đồng thời hàm lượng Sắt và Canxi bằng phương pháp phổ hấp thụ nguyên tử kết hợp với phương
HÀM LƯỢNG SẮT VÀ CANXI TRONG RAU CHÙM NGÂY TẠI TỈNH PHÚ THỌ
P hùng T hị L an h ương , n guyễn T hị T hu h ương ,
n guyễn n gọC L iên , n guyễn T hị B ình y ên
Khoa Khoa học Tự nhiên – Trường Đại học Hùng Vương
cao hơn rất nhiều so với các loại rau khác� Đặc biệt, rau có đầy đủ các axit amin thiết yếu cho cơ thể mà không phải loại rau nào cũng cung cấp đủ� Ngoài ra, rau còn chứa rất nhiều vi chất dinh dưỡng và những chất chống oxi hóa, chất kháng ung thư mà các
Nhận bài ngày 24/10/2017, Phản biện xong ngày 13/12/2017, Duyệt đăng ngày 14/12/2017
Trang 2loại rau khác không có được� Vì vậy, Chùm
ngây đang dần trở thành món ăn hàng ngày
trong mỗi gia đình [2,3,4]�
Phương pháp hồi quy đa biến là một
mảng quan trọng trong Chemometric, hiện
nay được dùng phổ biến trong các phòng thí
nghiệm hóa học� Phương pháp này giúp giải
quyết các bài toán xác định đồng thời nhiều
cấu tử có mặt trong hỗn hợp mà không cần
tách loại ra trước khi phân tích� Áp dụng
phương pháp hồi quy đa biến vào việc xác
định đồng thời hàm lượng kim loại trong
rau xanh giúp cho việc xử lý mẫu đơn giản
hơn, tiết kiệm hơn, hiệu quả hơn [6]�
2 Đối tượng và phương pháp
nghiên cứu
2.1 Đối tượng
• Lá chùm ngây tươi được lấy ở 3 địa
điểm khác nhau tại Phú Thọ�
• Hàm lượng sắt và canxi trong rau xanh�
• Phức đơn ligan giữa sắt(III), canxi(II)
và thuốc thử PAR�
2.2 Phương pháp phân tích, xác định
hàm lượng sắt và canxi trong rau xanh
■Phương pháp phổ hấp thụ phân tử
UV-Vis: Phương pháp hoạt động dựa trên
nguyên tắc xác định một cấu tử X nào đó, ta
chuyển X thành hợp chất có khả năng hấp
thụ ánh sáng, rồi đo sự hấp thụ ánh sáng của
hợp chất và suy ra hàm lượng chất cần xác
định X� Cơ sở của phương pháp là định luật
hấp phụ ánh sáng Bouguer–Lambert Beer:
0 lg
= I =
Trong đó:
• I0 , I lần lượt là cường độ của ánh sáng
đi vào và đi ra khỏi dung dịch�
• L là bề dày của dung dịch ánh sáng
đi qua�
• C là nồng độ chất hấp thụ ánh sáng�
• ε là hệ số hấp thụ quang phân tử [6]�
■Phương pháp thống kê đa biến Phương pháp hồi quy đa biến là kỹ thuật
đa biến được dùng rộng rãi trong phòng thí nghiệm hóa học, giúp giải quyết các bài toán xác định đồng thời nhiều cấu tử cùng có mặt trong hỗn hợp mà không cần tách loại trước khi xác định� Về nguyên tắc chỉ cần xây dựng dãy dung dịch chuẩn có mặt tất cả các cấu tử cần xác định với nồng độ biết trước trong hỗn hợp (các biến độc lập X), đo tín hiệu phân tích của các dung dịch này dưới dạng một hay nhiều biến phụ thuộc (Y) và thiết lập mô hình toán học mô tả quan hệ giữa hàm Y (tín hiệu đo) và các biến độc lập X (nồng độ các chất trong hỗn hợp)� Dựa trên
mô hình này có thể tìm được nồng độ của các cấu tử trong cùng dung dịch định phân khi có tín hiệu phân tích của dung dịch đó� Phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính
(Multiple Linear Regression–MLR) gồm rất
nhiều phương pháp như phương pháp bình phương tối thiểu, hoặc đa dạng hơn như bình phương tối thiểu từng phần, phương pháp hồi quy cấu tử chính…�
Trong bài báo này, chúng tôi đã nghiên cứu và kết luận sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu từng phần (Partial Least Square–PLS) có nhiều ưu điểm hơn, phân tích nhanh hơn, số liệu đầu vào đơn giản hơn
và kết quả chính xác hơn� PLS là phương pháp
đa biến dùng để mô hình hóa mối quan hệ giữa biến độc lập X và biến phụ thuộc Y� PLS
mô hình hóa cả 2 biến X và Y đồng thời để
tìm ra biến ẩn (Latent Variables–LVs) trong X
mà từ đó sẽ đoán được biến ẩn trong Y� Mục đích của PLS là mô hình hóa X sao cho có thể đoán được thông tin trong Y� PLS sẽ tối ưu hóa giá trị đồng phương sai
Trang 3(covariance) giữa ma trận X và Y� Hai ma trận
X và Y được phân tích thành hai ma trận trị
số (score matrices) T, U và ma trận trọng số
(loading matrices) P và Q� Hay nói cách khác
PLS làm giảm số biến và tạo ra các cấu tử
không liên quan, sau đó biểu diễn phương
trình bình phương tối thiểu với những cấu
tử này [7]�
2.3 Phần mềm Matlab
Matlab là một ngôn ngữ hiệu năng cao
hỗ trợ đắc lực cho tính toán với ma trận số
liệu và hiển thị kết quả dạng đồ thị� Matlab
được điều khiển bằng tập các lệnh, tác động
qua bàn phím trên cửa sổ điều khiển� Các
câu lệnh đơn giản, viết sát với các mô tả kỹ
thuật nên lập trình trên ngôn ngữ này thực
hiện nhanh, dễ dàng hơn so với nhiều ngôn
ngữ thông dụng khác như Pascal, Fortran,…
Những hàm có sẵn trong Matlab có cấu trúc
thiết lập gần giống ngôn ngữ C+, do đó người
dùng không mất nhiều thời gian học hỏi khi
đã nắm được những vấn đề cơ bản của một
số ngôn ngữ lập trình thông dụng�
Câu lệnh chạy PLS trong phần mềm
Matlab (Commands for PLS)
X là tín hiệu (response)�
Y là nồng độ (variable)�
Tính số laten variable, chọn số component
(n <số mẫu)
[XL,YL,XS,YS,BETA,PctVar]=plsregress(X,Y,n);
>> plot(1:n,cumsum(100*PctVar(2,:)),’-bo’);
xlabel(‘Number of PLS components’);
ylabel(‘Percent Variance Explained in Y’);
Chạy lại với số n thích hợp
[XL,YL,XS,YS,BETA,PctVar]= lsregress(X,Y,n);
Xtest là ma trận tín hiệu kiểm chứng
mô hình�
Xsam là ma trận tín hiệu mẫu thực�
Ytest là ma trận nồng độ mẫu kiểm chứng
mô hình�
Ypred là ma trận nồng độ mẫu chuẩn tính lại được từ ma trận BETA
Ysam là ma trận nồng độ mẫu thực tính lại được từ ma trận BETA
Ypred=[ones(size(X,1),1) X]*BETA;
Ytest=[ones(size(Xtest,1),1) Xtest]*BETA;
Ysam=[ones(size(Xsam,1),1) Xsam]*BETA;
Lưu lại M-file vừa thực hiện được PLS�m Gọi hàm M-file vừa viết được trong cửa sổ COMMAND WINDOW
>> PLS
3 Kết quả và thảo luận 3.1 Quy trình xác định các điều kiện tối ưu tạo phức Fe(III), Ca(II) và PAR
Chúng tôi đã tiến hành khảo sát ảnh hưởng của bước sóng, pH, thời gian đo sau khi tạo phức, thành phần phức, đến sự tạo phức đơn ligan Fe(III)-PAR, Ca(II)–PAR trong nước� Kết quả thu được như sau:
3.2 Xây dựng đường chuẩn xác định hàm lượng Fe(III) và Ca(II) trong dung dịch bằng phương pháp chiết–trắc quang
Chuẩn bị 10 mẫu chứa dung dịch Ca(II)-PAR, Fe(III)-PAR theo điều kiện tối ưu ở
Bảng 1 với nồng độ ion kim loại ở Bảng 2
Các dung dịch trên được đo phổ hấp thụ phân tử UV–Vis, kết quả thu được trình bày trong hình 1, 2�
Từ đường chuẩn hình 1 và 2 chúng tôi kết luận khoảng nồng độ tuyến tính để xác định nồng độ ion Ca(II) 0,5�10-5 – 3,5�10-5 M và ion Fe(III) là 0,45�10-5 – 2�10-5 M�
Bảng 1 Các điều kiện tối ưu sự tạo phức (III)-PAR, Ca(II)–PAR
Phức chất pH Tỉ lệ phức Thời gian (phút) λ Max
(nm)
Trang 43.3 Xây dựng quy trình xác định đồng
thời sắt và canxi trong dung dịch bằng
phương pháp phổ hấp thụ phân tử kết
hợp với thống kê đa biến
Đường chuẩn đa biến và các bộ dữ liệu
dự đoán được xây dựng trên ma trận độ xác
định đồng thời 2 kim loại trên được xây
dựng như trong Sơ đồ 1 dưới đây và bảng 3.
Kiểm tra lại tính đúng của mô hình hồi
quy bằng 10 mẫu kiểm tra (Sơ đồ 2, bảng 4),
các bước tiến hành giống như đối với 30 mẫu chuẩn�
Sai số của phép đo được trình bày ở
bảng 5.
Sai số của phép kiểm tra từ 0,4–12,0% nằm trong giới hạn cho phép (<15,0%), do vậy, có thể sử dụng mô hình trên để xác định hàm lượng sắt và canxi trong mẫu thực�
3.4 Áp dụng mô hình thống kê đa biến tuyến tính phân tích mẫu rau Chùm ngây
■Thời gian, địa điểm lấy mẫu: Bảng 6�
■Xử lý mẫu [1]:
Mẫu rau xanh sau khi được lấy, tiến hành loại bỏ những lá đã thối, rửa sạch bằng nước máy sau đó rửa lại bằng nước cất� Mẫu để ráo nước, được cắt nhỏ đem cân để xác định
Bảng 2 Sự phụ thuộc độ hấp thụ quang của phức vào nồng độ
Nồng độ ion kim loại (10 -5 M) A bs Lần 1 Abs Lần 2 Abs Lần 3 Abs Trung bình Abs
0,5 A Fe–PAR 0,036 0,036 0,0035 0,036
A Ca – PAR 0,014 0,014 0,013 0,0137 0,7 A Fe–PAR 0,077 0,077 0,076 0,077
A Ca – PAR 0,02 0,02 0,02 0,02 1,0 A Fe–PAR 0,133 0,132 0,133 0,133
A Ca – PAR 0,116 0,117 0,115 0,116 1,2 A Fe–PAR 0,19 0,192 0,19 0,191
A Ca – PAR 0,242 0,360 0,362 0,321 1,5 A Fe–PAR 0,237 0,237 0,236 0,237
A Ca – PAR 0,3 0,301 0,3 0,3 1,7 A Fe–PAR 0,283 0,284 0,283 0,283
A Ca – PAR 0,357 0,358 0,36 0,358 2,0 A Fe–PAR 0,297 0,298 0,297 0,297
A Ca – PAR 0,510 0,511 0,51 0,51 2,5 A Fe–PAR 0,319 0,320 0,32 0,32
A Ca – PAR 0,708 0,707 0,708 0,708
Hình 1 Đường chuẩn của phức Ca(II)–PAR Hình 2 Đường chuẩn của phức Fe(III)–PAR
Ma trận nồng độ
chuẩn Y (30 × 2)
Ma trận trọng số,
trị số
Ma trận tín hiệu đo X
(30 × 253)
Đo phổ UV-Vis
Matlab
Ma trận nồng độ kiểm tra Y (10 × 2)
Ma trận trọng số, trị số
Ma trận tín hiệu đo X (10 × 253)
Đo phổ UV-Vis
Matlab
Trang 5khối lượng mẫu tươi, sấy ở nhiệt độ 600C
cho tới khi khối lượng không đổi, để nguội
sau đó đem cân để xác định khối lượng mẫu
khô� Sau khi cân, mẫu được đựng vào các lọ
kín để tránh mốc, ẩm�
Mẫu rau Chùm ngây được nghiền mịn, trộn đều, xử lý bằng HNO3 65% trong lò
vi sóng QLab Pro (tại Bộ môn Phân tích – Trường Đại học Công nghiệp Việt Trì) với 11 bình phá mẫu, tại nhiệt độ 2500C�
Bảng 3 Ma trận nồng độ tín hiệu 30×2
STT Nồng độ sắt (ppm) Nồng độ canxi (ppm) STT Nồng độ sắt (ppm) Nồng độ canxi (ppm)
Bảng 4 Hàm lượng Fe và Ca trong ma trận kiểm tra
STT Nồng độ của Fe (ppm) Nồng độ của Ca (ppm) STT Nồng độ của Fe (ppm) Nồng độ của Ca (ppm)
Bảng 5 Sai số của 10 mẫu kiểm tra
STT Sai số của Fe (%) Sai số của Ca (%) STT Sai số của Fe (%) Sai số của Ca (%)
Bảng 6 Thời gian, địa điểm lấy mẫu
STT Giờ Thời gian lấy mẫu Ngày, tháng, năm Tuổi cây (tháng) Địa điểm
Mẫu 1 6h30 10/08/2016 18 tháng Phạm Thị Thanh Huyền – Nhà công vụ trường
Đại học Hùng Vương - Thị xã Phú Thọ
Mẫu 4 6h30 26/11/2016
Mẫu 2 6h30 10/08/2016 17 tháng Phùng Thị Lan Hương – Tân Dân
– Việt Trì – Phú Thọ�
Mẫu 5 6h30 26/11/2016
Mẫu 3 6h30 10/08/2016 18 tháng Đỗ Tiến Lê – Khu 2 – Ninh Dân
– Thanh Ba - Phú Thọ
Mẫu 6 6h30 26/11/2016
Trang 6Thời gian chờ lấy mẫu 12 phút, thời gian
chờ mẫu nguội 40 phút� Sau đó đem mẫu
đun trên bếp điện để đuổi axit đến khi còn
muối trắng� Hòa tan muối thu được bằng
axit và định mức 10 ml� Hút 1ml để tạo phức
với PAR� Thêm 1ml dung dịch KNO3� Điều
chỉnh pH bằng HNO3 và NaOH� Định mức
đến vạch 10ml bằng nước cất� Để 10 phút sau
đó đem đo�
Kết quả hàm lượng Fe(III), Ca(II) trong
mẫu thực
Với các điều kiện tối ưu của quá trình
phân tích đã khảo sát, tiến hành phân tích
các mẫu thực tế� Kết quả đo độ hấp thụ quang
của 6 mẫu thực được trình bày ở bảng 7.
Nhận xét: Có thể áp dụng phương
pháp hồi quy đa biến vào phân tích định
lượng hàm lượng các kim loại chứa trong
các mẫu rau mà không cần khảo sát sơ
bộ số lượng kim loại có chứa trong mẫu
phân tích�
So sánh kết quả nghiên cứu
Theo nghiên cứu “Nutrient composition of
Moringa oleifera leaves from two agro ecological zones in Ghana”, các tác giả Wiliam Jasper
Asante, Iddrisu Latif Nasare, Damian Tom – Dery,… đã xác định thành phần dinh dưỡng của lá Chùm ngây: protein, cacbohydra, các khoáng chất thô (K, Ca, Fe,���) tại hai địa điểm khác nhau tại Ghana và đưa ra kết luận rằng:
lá của Chùm ngây có chứa hàm lượng cao các chất dinh dưỡng cần thiết đối với con người,
và các địa điểm khác nhau có hàm lượng dinh dưỡng khác nhau� Trong đó hàm lượng sắt và canxi trong 100g lá Chùm ngây khô như sau:
So sánh phần trăm hàm lượng sắt và canxi của các mẫu trên với hàm lượng phần
Bảng 7 Kết quả phân tích mẫu thực
Mẫu Abs Khối lượng (mg) Fe 3+ Tỷ lệ (%) Abs Khối lượng(mg) Ca 2+ Tỷ lệ (%)
Hình 3 Xử lý mẫu mục đích xác định đồng thời sắt và canxi
Từ trái qua: Lá chùm ngây tươi; Lá chùm ngây phơi khô; Bột lá chùm ngây
Trang 7trăm trong sáu mẫu tại Bảng 7, kết luận:
hàm lượng canxi xấp xỉ nhau, nhưng hàm
lượng sắt thì khác nhau đáng kể (các mẫu tại
Phú Thọ – Việt Nam có hàm lượng gần gấp
3 lần các mẫu tại Ghana), nguyên nhân được
giải thích do sự khác nhau của địa hình, khí
hậu, thổ nhưỡng khác nhau [8]�
4 Kết luận
1� Đã xác định được điều kiện tối ưu cho
sự tạo phức Fe(III), Ca(II) và thuốc thử PAR:
• Điều kiện tối ưu cho sự tạo phức đơn
ligan giữa sắt và PAR: bước sóng là 540
nm; pH tối ưu: 8,0; thời gian tối ưu: 20
phút; thành phần phức 1:2�
• Điều kiện tối ưu cho sự tạo phức
đơn ligan giữa canxi và PAR: bước
sóng là 493 nm; pH tối ưu: 8,0; thời
gian tối ưu: 20 phút; thành phần
phức = 1:2�
2� Đã xây dựng được đường chuẩn xác
định Fe(III), Ca(II) theo phương pháp
trắc quang:
• Fe(III): khoảng nồng độ 0,5�10-5 →
2,5�10-5 M
• Ca(II): khoảng nồng độ 0,5�10-5 →
2,5�10-5 M
3� Đã xây dựng được ma trận xác định
đồng thời hai kim loại sắt và canxi bằng
phương pháp trắc quang, kết hợp với phương
pháp bình phương tối thiểu từng phần, kiểm
tra bằng ma trận kiểm tra, sai số (<15%) nằm
trong khoảng cho phép�
4� Đã xác định được hàm lượng sắt và
canxi trong 6 mẫu rau khô, tại 3 địa điểm
khác nhau trong khu vực tỉnh Phú Thọ:
Hàm lượng sắt từ 0,5%–0,78%, hàm lượng canxi từ 1,33–1,72%�
Tài liệu tham khảo
[1] Dương Tú Anh, Cao Văn Hoàng, “Nghiên cứu xác định hàm lượng vitamin C trong cây Chùm ngây bằng phương pháp Von-ampe
hòa tan Anot”, Tạp chí Phân tích Lý, Hóa và
Sinh học – Tập 21, Số 2/2016�
[2] Võ Văn Chi (2004), Từ điển thực vật thông
dụng, Tập 2, NXB Khoa học và Kỹ thuật,
Hà Nội�
[3] Mai Hải Châu (2016), “Nghiên cứu một số
biện pháp kỹ thuật canh tác cây Chùm ngây (Moringa Oleifera) làm rau theo hướng hữu
cơ”, Luận án Tiến sĩ nông nghiệp, Trường
ĐH Nông Lâm, TP� Hồ Chí Minh�
[4] Võ Thị Diệu (2016), “Nghiên cứu chiết tách,
xác định thành phần hóa học trong một số dịch chiết của lá và hạt cây Chùm ngây”,
Luận văn Thạc sĩ, Đại học Đà Nẵng�
[5] Nguyễn Thị Tuyết Nhung (2006), Xác định
đồng thời Cu(II), Co(II), Ni(II), Zn(II) và Pb(II) bằng phương pháp trắc quang theo phương pháp lọc Kalman, Khóa luận Tốt
nghiệp - ĐHSP TP� Hồ Chí Minh�
[6] Nguyễn Đình Thành (2011), Cơ sở các
phương pháp phổ ứng dụng trong hóa học,
NXB KHKT, Hà Nội�
[7] Tạ Thị Thảo (2005), Giáo trình
Chemomet-rics, Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học
Quốc gia Hà Nội�
[8] William Jasper Asante, Iddrisu Latif Nasare, Damian Tom-Dery, Kwame Ochire-Boadu
và Kwami Bernard Kentil (2014), “Nutrient
composition of Moringa oleifera leaves from two agro ecological zones in Ghana”, Afr J
Plant Sci, Vol� 8 (1), p65-71�
Trang 8a study on concurrent determination of total iron and calcium
by the method atomic absorption spectrometry with the method of multiple linear regression – Applications the determination of iron
and calcium in moringa in phu tho province
P hung T hi L an h uong , n guyen T hi T hu h uong ,
n guyen n goC L ien , n guyen T hi B inh y en
Faculty of Natural Sciences – Hung Vuong University
Moringa oleifera L is a popular plant in Vietnam due to its ability to cope with
the weather and its richness in essential nutrients The aim of the study is to determine the metal content of this plant We have investigated and found the conditions that affect the simultaneous determination of iron and calcium levels by atomic absorption spectrometry combined with multivariate linear regression (MLR): Indicator PAR, pH = 6.9, shaking time of 10 minutes, complex ratio 1:2, partial least square (PLS) model running on Matlab software Using the determination of iron and calcium content in three samples of vegetables in Phu Tho, the results are as follows: iron content in the range of 0.5–0.8 (%), calcium content in the range of 1.33–1.72 (%)
Keywords: moringa, atomic absorption spectrometry, multiple linear redression, iron
content, calcium content, partial least square.