黨艷婷,苑 鵬,夏 凱,韓曉峰,劉士偉,趙可心,周文萱,溫 霖*,李?lèi)?ài)民,段勝林,*
(1.中國(guó)食品發(fā)酵工業(yè)研究院,北京 100015;2.新時(shí)代健康產(chǎn)業(yè)(集團(tuán))有限公司,北京 102206;3.江南大學(xué)生物工程學(xué)院,糖化學(xué)與生物技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 無(wú)錫 214122)
瑪咖(Lepidium meyenii)又稱(chēng)瑪卡、馬卡、MACA,為十字花科(Brassicaceae)獨(dú)行菜屬(Lepidium)1 a生或2 a生草本植物,原產(chǎn)于秘魯中部基寧及帕斯科附近3 500 m以上的安第斯山區(qū),為當(dāng)?shù)爻S檬卟薣1-6]?,斂Ь哂泻芨叩臓I(yíng)養(yǎng)價(jià)值,具有抗疲勞、增強(qiáng)免疫力、提高生育力、抗炎癥、抗癌、抗氧化、抗病毒、降血壓、緩解抑郁和治療女性更年期綜合征等多種功效[2,4,6-12]。
自2011年衛(wèi)生部將瑪咖粉列為新資源食品以來(lái),國(guó)內(nèi)瑪咖行業(yè)發(fā)展迅速,產(chǎn)量不斷攀升,但是市場(chǎng)上瑪咖的質(zhì)量和價(jià)格參差不齊,摻假現(xiàn)象嚴(yán)重,而且國(guó)內(nèi)尚無(wú)瑪咖及相關(guān)產(chǎn)品的行業(yè)和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),因此探索一種快速鑒別瑪咖品質(zhì)和等級(jí)的方法勢(shì)在必行,據(jù)此可為消費(fèi)者提供瑪咖的品質(zhì)保障,可有效控制瑪咖市場(chǎng)規(guī)范化運(yùn)行,促進(jìn)瑪咖產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展。
芥子油苷是一種僅在十字花科植物中發(fā)現(xiàn)的次生代謝產(chǎn)物[13],為瑪咖的主要活性成分之一,其含量的高低是評(píng)價(jià)瑪咖質(zhì)量?jī)?yōu)劣的重要指標(biāo)。瑪咖中的芥子油苷主要有芐基芥子油苷和間甲氧基芐基芥子油苷2 種,二者的總含量占瑪咖中總芥子油苷含量的90%。目前瑪咖中芥子油苷含量測(cè)定主要采用高效液相色譜法[14-15]或者液相色譜與質(zhì)譜聯(lián)用法[16],雖然能夠精確檢測(cè)芥子油苷的含量,但預(yù)處理過(guò)程復(fù)雜,檢測(cè)周期長(zhǎng),檢測(cè)成本高,在瑪咖生產(chǎn)加工企業(yè)中以及市場(chǎng)檢測(cè)中難以實(shí)現(xiàn)大批量、低成本、快速高效的品質(zhì)控制。
電子鼻是一種模擬人的嗅覺(jué)來(lái)分析、識(shí)別、檢測(cè)復(fù)雜嗅味和揮發(fā)性成分的儀器,主要由氣味取樣操作器、氣體傳感器陣列和信號(hào)處理系統(tǒng)3 種功能器件組成[17-18]。在傳感器陣列中,每個(gè)傳感器對(duì)被測(cè)氣體都有不同的敏感度,其瞬態(tài)響應(yīng)信息經(jīng)信號(hào)處理系統(tǒng)分析提取后以響應(yīng)強(qiáng)度值(對(duì)應(yīng)于相對(duì)電阻變化率)輸出[19]。由于其前處理簡(jiǎn)單、檢測(cè)周期短、可以分析整體氣味信息等優(yōu)點(diǎn),電子鼻在飲料、食品、酒類(lèi)等的鑒別、分級(jí)、質(zhì)控等方面應(yīng)用廣泛[20-22]。
本研究將在國(guó)內(nèi)外率先通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)手段找到芥子油苷含量與電子鼻傳感器之間的相關(guān)性,建立一種運(yùn)用氣味指紋圖譜結(jié)合軟獨(dú)立建模分析(soft independent modeling class analogy,SIMCA)快速鑒別瑪咖品質(zhì)和等級(jí)的方法。
樣品均為實(shí)地采收的新鮮瑪咖塊根,分別來(lái)自四川省西昌市、云南省大理市、昆明市、麗江市、香格里拉市等地的24 個(gè)國(guó)內(nèi)瑪咖主要種植區(qū),所檢測(cè)瑪咖品系包含黑色、紫色、黃色3 種,采收日期為2016年4月。樣品編號(hào)及產(chǎn)地如表1所示。
表1 瑪咖編號(hào)及產(chǎn)地Table 1 Information about maca samples tested in this study
硫酸酯酶、葡聚糖凝膠(均為分析純) 美國(guó)Sigma公司;醋酸鈉、甲醇、醋酸(均為分析純)北京化工廠。
LC-20AT型高效液相色譜儀 日本島津公司;FOX4000型電子鼻(帶18 根MOS傳感器配HS-100型自動(dòng)進(jìn)樣器、AG2301型高純空氣發(fā)生器、Alpha Soft12.45版軟件) 法國(guó)Alpha MOS公司;20 mL頂空瓶 上海安譜實(shí)驗(yàn)科技股份有限公司;PL203型分析天平 梅特勒-托利多儀器有限公司;DQ-103/104型臺(tái)式方形中藥切片機(jī) 溫嶺市林大機(jī)械有限公司;DHG-9145A型電熱鼓風(fēng)干燥箱 上海一恒科技有限公司;BJ-500A型高速多功能粉碎機(jī) 德清拜杰電器有限公司。
1.3.1 瑪咖粉的制備
樣品先去除須根和頂部,用清水沖洗干凈,再用去離子水沖洗3 次;切成2 mm的薄片,42 ℃鼓風(fēng)干燥至含水量為6%~9%,粉碎并過(guò)60 目篩,收集樣品,用自封袋封存?zhèn)溆谩?/p>
1.3.2 芥子油苷的提取[17]
稱(chēng)取1.3.1節(jié)制備好的粉末200.0 mg至50 mL離心管,加入15 mL 80%甲醇溶液,84 ℃水浴30 min,迅速冷卻至0 ℃,4 000 r/min離心10 min;取上清液2 mL緩慢加入已制備好的葡聚糖離子交換柱中,封存30 min待柱子平衡,排干上清液;分2 次加入2 mL 0.02 mol/L醋酸鈉溶液,2 次均排干;加入75 μL硫酸酯酶溶液至離子交換微柱,室溫反應(yīng)16 h;分別用0.5 mL去離子水沖洗離子交換柱3 次,收集洗脫液,過(guò)0.45 μm濾膜待測(cè),每個(gè)樣品重復(fù)測(cè)定3 次。
1.3.3 色譜條件
色譜柱:Waters C18柱(3.9 mm×150 mm,5 μm);流動(dòng)相:A為水,B為乙腈;流速1.0 mL/min;柱溫30 ℃;紫外檢測(cè)器檢測(cè)波長(zhǎng)229 nm;進(jìn)樣量10 μL。
1.3.4 標(biāo)準(zhǔn)曲線的制作
用苯甲基硫代葡萄糖苷作標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照品。稱(chēng)取10 mg苯甲基硫代葡萄糖苷溶解于5 mL水中,得到20 mg/mL的苯甲基硫代葡萄糖苷標(biāo)準(zhǔn)液,分別吸取上述標(biāo)準(zhǔn)液0.1、0.5、2.5、5 mL,定容至10 mL,制備質(zhì)量濃度為0.2、1、5、10 mg/mL的標(biāo)準(zhǔn)液,經(jīng)液相色譜測(cè)定,以峰面積為縱坐標(biāo)(y),以苯甲基硫代葡萄糖苷質(zhì)量濃度為橫坐標(biāo)(x),作出標(biāo)準(zhǔn)曲線,得線性回歸方程y=265 653x-3 216,R2為1,在0~10 mg/mL質(zhì)量濃度范圍內(nèi)呈良好的線性關(guān)系。
1.3.5 電子鼻頂空進(jìn)樣及檢測(cè)條件
準(zhǔn)確稱(chēng)?。?.500±0.001)g制備好的瑪咖粉末至20 mL頂空瓶中,每個(gè)樣品3 個(gè)平行,置于樣品盤(pán)中待測(cè)。儀器參數(shù):采集時(shí)間120 s;數(shù)據(jù)采集延遲時(shí)間1 080 s;進(jìn)樣量4 000 μL;進(jìn)樣速率1 000 μL/s。自動(dòng)進(jìn)樣儀參數(shù):孵化器時(shí)間120 s;孵化溫度50 ℃;注射器溫度60 ℃。
采用SPSS 22.0軟件對(duì)芥子油苷含量與傳感器響應(yīng)值進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析,找到顯著相關(guān)的傳感器;用訓(xùn)練集樣品電子鼻氣味分析數(shù)據(jù)建立SIMCA模型,并用測(cè)試集樣品對(duì)建立好的模型進(jìn)行可行性驗(yàn)證。
圖1 芐基芥子油苷高效液相色譜圖Fig. 1 HPLC chromatogram of benzyl glucosinolate
如圖1所示,各色譜峰之間分離效果良好,無(wú)交叉現(xiàn)象,通過(guò)查閱文獻(xiàn)[23]可知,13.721 min和16.092 min處為2 種瑪咖芥子油苷。其中,13.721 min處為芐基芥子油苷,16.092 min處為間甲氧基芐基芥子油苷,本研究中芥子油苷的含量為這2 種芐基芥子油苷之和。
36 個(gè)供試品的芥子油苷含量如表1所示。供試瑪咖樣品中均含有芥子油苷這一特征性活性物質(zhì),但是不同樣品中含量相差很大,從1.37~14.47 mg/g不等,這可能與瑪咖產(chǎn)地、品系、日照時(shí)間、海拔、施肥、灌溉以及種植方式等因素有關(guān)[23-25]。
以芥子油苷含量(x18)為自變量、電子鼻傳感器的響應(yīng)值(x1~x17)為因變量作相關(guān)性分析,分析結(jié)果如表2所示。通過(guò)相關(guān)性分析可知,在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí),x12(-0.142)和x14(-0.157)與x18(芥子油苷含量)呈極顯著的相關(guān)性;在置信度(雙側(cè))為0.05時(shí),x1(-0.117)、x5(0.104)、x6(-0.135)、x7(-0.122)、x9(-0.122)、x10(-0.131)、x11(-0.130)、x13(-0.126)、x15(-0.118)、x16(-0.125)、x17(-0.122)與x18(芥子油苷含量)顯著相關(guān),經(jīng)過(guò)不同傳感器組合實(shí)驗(yàn)可知,傳感器x6(T30/1)、x12(P30/1)、x14(P30/2)組合效果最佳,因此,選擇x6、x12、x14三根傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行SIMCA。由表3可知,這3根傳感器都對(duì)有機(jī)化合物產(chǎn)生高響應(yīng),說(shuō)明芥子油苷含量高的樣品中有機(jī)揮發(fā)性成分的濃度較低[26]。
表3 3 根傳感器性能參數(shù)Table 3 Performances of three sensors
SIMCA算法是二值鑒定法,首先用訓(xùn)練集樣本建立鑒定模型,然后利用建立好的模型對(duì)待測(cè)樣品進(jìn)行二值鑒定,判斷該樣品是否屬于目標(biāo)類(lèi)別[27]。一般只采用“拒絕率”評(píng)價(jià)SIMCA模型的鑒定效果,拒絕率越高,
表示非目標(biāo)樣品被判為目標(biāo)樣品的概率越小,但是目標(biāo)樣品的鑒別正確率仍然無(wú)法保證。因此,本研究結(jié)果驗(yàn)證采用拒絕率和接受率相結(jié)合的方法,拒絕率和接受率都高才是模型效果好的充分必要條件,公式如下:
表2 芥子油苷含量與傳感器響應(yīng)值相關(guān)性分析Table 2 Correlation between glucosinolate content and sensor response values
將供試品中3/4的樣品作為訓(xùn)練集,1/4作為測(cè)試集,選擇傳感器x6、x12、x14進(jìn)行SIMCA,得到2 種模型,如圖2所示。
圖2 軟獨(dú)立建模鑒定步驟示意圖Fig. 2 Schematic diagram showing soft independent modeling analysis
2.3.1 模型I
模型I分為兩級(jí):第1級(jí)將訓(xùn)練集樣品劃分成了2 個(gè)區(qū)域:一等品區(qū)和二、三等品區(qū),第2級(jí)是將二、三等品區(qū)劃分為二等品區(qū)和三等品區(qū)。
2.3.1.1 模型I第1級(jí)分析
圖3 模型I中第1級(jí)SIMCA圖Fig. 3 SIMCA of first step in model I
對(duì)27 個(gè)訓(xùn)練集樣品進(jìn)行SIMCA建模分析。由圖3可知,定義芥子油苷含量不小于10 mg/g的樣品為目標(biāo)組時(shí),驗(yàn)證得分為99分,模型有效。芥子油苷含量不小于10 mg/g的樣品均處于深色區(qū)域內(nèi),而芥子油苷含量小于10 mg/g的樣品均處于深色區(qū)域外。若未知樣品映射到深色區(qū)域內(nèi),表明其芥子油苷含量不小于10 mg/g,為一等品;若未知樣品映射到深色區(qū)域外,表明芥子油苷含量小于10 mg/g,為二、三等品。
2.3.1.2 模型I第2級(jí)分析
圖4 模型I第2級(jí)SIMCA圖Fig. 4 SIMCA of second step in model I
對(duì)芥子油苷含量小于10 mg/g的25 個(gè)訓(xùn)練集樣品進(jìn)行SIMCA。由圖4可知,定義5 mg/g≤芥子油苷含量<10 mg/g的樣品為目標(biāo)組時(shí),驗(yàn)證得分為91分,模型有效。5 mg/g≤芥子油苷含量<10 mg/g的樣品均處于深色區(qū)域內(nèi),而芥子油苷含量小于5 mg/g的樣品均處于深色區(qū)域外。若未知樣品映射到深色區(qū)域內(nèi),表明其5 mg/g≤芥子油苷含量<10 mg/g,為二等品;若未知樣品映射到深色區(qū)域外,表明芥子油苷含量小于5 mg/g,為三等品。
2.3.2 模型II
模型II分為兩級(jí):第1級(jí)將訓(xùn)練集樣品劃分成了2 個(gè)區(qū)域:三等品區(qū)和一、二等品區(qū),第2級(jí)是將一、二等品區(qū)劃分為一等品區(qū)和二等品區(qū)。
2.3.2.1 模型II第1級(jí)分析
圖5 模型II第1級(jí)SIMCA判別模型Fig. 5 SIMCA of first step in model II
對(duì)27 個(gè)訓(xùn)練集樣品進(jìn)行SIMCA。由圖5可知,芥子油苷含量小于5 mg/g的樣品均處于深色區(qū)域內(nèi),而芥子油苷含量不小于5 mg/g的樣品大部分處于深色區(qū)域外,區(qū)域邊界有交叉(部分一、二等品落到了三等品區(qū)),但是基本趨勢(shì)和模型I相同。若未知樣品映射到深色區(qū)域內(nèi),則不能確定其芥子油苷的含量,無(wú)法實(shí)現(xiàn)等級(jí)評(píng)定。
2.3.2.2 模型II第2級(jí)分析
由圖6可知,定義芥子油苷含量不小于10 mg/g的樣品為目標(biāo)組時(shí),驗(yàn)證得分為97分,模型有效。芥子油苷含量不小于10 mg/g的樣品均處于深色區(qū)域內(nèi),而5 mg/g≤芥子油苷含量<10 mg/g的樣品均處于深色區(qū)域外。若未知樣品映射到深色區(qū)域外,表明5 mg/g≤芥子油苷含量<10 mg/g,為二等品;若未知樣品映射到深色區(qū)域內(nèi),芥子油苷含量不小于10 mg/g,為一等品。
圖6 模型II第2級(jí)SIMCA圖Fig. 6 SIMCA of second step in model II
2.3.3 2 種模型的比較
模型I和模型II都分為2 級(jí),都把樣品分成了3 個(gè)等級(jí),鑒定原理相同。但是兩者分組方式不同,鑒定順序也不同;模型I中第1級(jí)將所有樣品劃分成了2 個(gè)區(qū)域:一等品區(qū)和二、三等品區(qū),第二級(jí)是對(duì)第1級(jí)中二、三等品區(qū)的放大;模型II中第1級(jí)將所有樣品劃分成了2 個(gè)區(qū)域:三等品區(qū)和一、二等品區(qū),第2級(jí)是對(duì)第1級(jí)中一、二等品區(qū)的放大。本研究一等品中芥子油苷的最低含量為11.89 mg/g,與二等品中芥子油苷的最高含量9.37 mg/g相差2.52 mg/g,而二等品最低含量(5.33 mg/g)和三等品最高含量(4.61 mg/g)相差僅為0.72 mg/g,因此在SIMCA一級(jí)圖中一等品與二、三等品之間距離較遠(yuǎn),有明顯界限,而二等品和三等品距離很近,界限不明顯,邊界處略有交叉,模型I中第2級(jí)對(duì)二、三等品區(qū)域進(jìn)行了放大,拉大了樣品之間的距離,從而使“微小差異擴(kuò)大化”,因此使用模型I作為瑪咖品質(zhì)等級(jí)快速鑒定的效果更好。綜上所述,本研究選擇模型I作為鑒定模型。
將部分隨機(jī)樣品作為測(cè)試集,將測(cè)試樣品的電子鼻測(cè)試的氣味指紋圖譜數(shù)據(jù)映射到模型I中,驗(yàn)證其正確性。
2.4.1 第1級(jí)驗(yàn)證結(jié)果
圖7 第1級(jí)鑒定模型驗(yàn)證Fig. 7 Validation of the first-step identification model
如圖7所示,未知樣品(即測(cè)試集樣品)的驗(yàn)證結(jié)果。YXWPM-2P映射到了一等品區(qū),一等品接受率為100%;YXJS-1B、YDHCC-3P、YLYSR-3Y、YLNXP-3Y、YDJJB-1B、YXWBH-3Y、YDHCH-5Y、YKLMA-2P均映射到了二、三等品區(qū),一等品拒絕率為100%,表明該模型有效。
2.4.2 第2級(jí)驗(yàn)證結(jié)果
圖8 第2級(jí)鑒定模型驗(yàn)證Fig. 8 Validation of the second-step identification model
如圖8所示,為未知樣品(即測(cè)試集樣品)的驗(yàn)證結(jié)果。YLYSR-3Y映射到了二等品區(qū),二等品接受率為100%,三等品拒絕率為100%;YLNXP-3Y、YDJJB-1B、YXWBH-3Y、YDHCH-5Y、YKLMA-2P均映射到了三等品區(qū),二等品拒絕率為100%,三等品接受率為100%,表明該模型有效。
圖9 3 個(gè)等級(jí)瑪咖響應(yīng)信號(hào)雷達(dá)圖Fig. 9 Radar chart for response signals of three grades of maca
由圖9可知,一等品、二等品、三等品從原點(diǎn)向外依次分布,進(jìn)一步表明芥子油苷含量和多數(shù)傳感器響應(yīng)值之間存在顯著的相關(guān)性。
電子鼻是一種仿生學(xué)智能感官分析儀器,通過(guò)傳感器陣列對(duì)試樣頂空氣體的感應(yīng)情況來(lái)獲得其整體氣味信息,亦稱(chēng)“氣味指紋圖譜”[28]。氣味是試樣內(nèi)部組成成分的一種感官表征,在檢測(cè)條件相同的情況下,試樣中某一類(lèi)揮發(fā)性物質(zhì)含量高,那么對(duì)這一類(lèi)物質(zhì)敏感的傳感器響應(yīng)值就高,也就是說(shuō)氣味與物質(zhì)的揮發(fā)性成分之間具有一定的關(guān)聯(lián)性。汪萌等[29]研究了高效液相色譜法和電子鼻仿生技術(shù)在三七等級(jí)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用,結(jié)果表明,氣味識(shí)別能將云南春七各等級(jí)進(jìn)行區(qū)分并歸類(lèi),提示三七氣味與等級(jí)具有相關(guān)性。本實(shí)驗(yàn)根據(jù)這一理論基礎(chǔ)對(duì)瑪咖中芥子油苷的含量和電子鼻傳感器的響應(yīng)值之間的相關(guān)性進(jìn)行了研究,結(jié)果表明,芥子油苷含量與電子鼻T30/1、P30/1、P30/2三根傳感器之間具有顯著的相關(guān)性。
本實(shí)驗(yàn)結(jié)合傳統(tǒng)的芥子油苷含量測(cè)定方法,探索瑪咖氣味與芥子油苷含量之間的內(nèi)在聯(lián)系,建立了一種采用電子鼻氣味指紋圖譜快速鑒定瑪咖品質(zhì)和等級(jí)的方法。該法無(wú)需繁瑣的提取處理,操作簡(jiǎn)單易行,檢測(cè)周期短,成本低,可以用于企業(yè)原料控制和市場(chǎng)質(zhì)量檢測(cè),也可以為其他樣品的質(zhì)量評(píng)價(jià)和等級(jí)鑒定提供參考。此外,本研究中3 個(gè)等級(jí)芥子油苷含量的范圍可以為瑪咖標(biāo)準(zhǔn)制定提供依據(jù)。芥子油苷在產(chǎn)后貯藏和加工過(guò)程中會(huì)被黑芥子酶分解成異硫氰酸等刺激性氣味物質(zhì)[30],加工處理方式越復(fù)雜,程序越多,越不利于芥子油苷的保留,因此,該方法能夠更好地檢測(cè)到芥子油苷的真實(shí)值。但是值得注意的是,粉碎會(huì)導(dǎo)致細(xì)胞破裂,從而使芥子油苷和黑芥子酶直接接觸,也會(huì)造成芥子油苷的少量損失。若要準(zhǔn)確測(cè)定芥子油苷的含量,還需對(duì)芥子油苷、瑪咖酰胺、瑪咖烯等生物活性成分之間的轉(zhuǎn)化機(jī)制進(jìn)行深入研究。該方法的優(yōu)勢(shì)是能夠無(wú)損快速地確定瑪咖中芥子油苷的含量區(qū)間,進(jìn)而鑒定其品質(zhì)。
[1] QUIRóS C F, CáRDENAS R A, HERMANN M, et al. Andean roots andtubers: ahipa, arracacha, maca and yacón[J]. IPGRI-Promoting Conservation and Use of Underutilized and Neglected Crops, 1997,5(21): 175-195.
[2] 余龍江, 金文聞, 吳元喜, 等. 瑪咖的植物學(xué)及其藥理作用研究概況[J]. 天然產(chǎn)物研究與開(kāi)發(fā), 2002, 14(5): 71-74. DOI:10.3969/j.issn.1001-6880.2002.05.020.
[3] 余龍江, 金文聞. 國(guó)際良種-藥食兩用植物瑪咖[M]. 武漢: 華中科技大學(xué)出版社, 2003: 126.
[4] 肖培根, 劉勇, 肖偉. 瑪卡-全球矚目的保健食品[M]. 國(guó)外醫(yī)藥: 植物藥分冊(cè), 2001, 16(6): 236-237. DOI:10.3969/j.issn.1674-5515.2001.06.002.
[5] 余龍江, 金文聞, 李為, 等. 南美植物瑪咖的研究進(jìn)展[J]. 中草藥,2003, 34(2): 7-9. DOI:10.3321/j.issn:0253-2670.2003.02.045.
[6] ESPARZA A E, HADZICHA A, KOFERA W, et al. Bioactive maca(Lepidium meyenii) alkamides are a result of traditional Andean postharvest drying practices[J]. Phytochemistry, 2015, 116: 138-148.DOI:10.1016/j.phytochem.2015.02.030.
[7] 金文聞. 藥食兩用植物瑪咖(Lepidium meyenii)的功效物質(zhì)研究[D].武漢: 華中科技大學(xué), 2007: 36-43.
[8] 尹子娟, 楊成金, 尹品耀, 等. 瑪咖的營(yíng)養(yǎng)成分及功效研究進(jìn)展[J]. 云南農(nóng)業(yè)科技, 2012(5): 61-64. DOI:10.3969/j.issn.1000-0488.2012.05.033.
[9] 蘭玉倩, 王玲, 張之會(huì). 瑪咖研究進(jìn)展[J]. 北京農(nóng)業(yè), 2013(30): 47.
[10] ZHAO J, MUHAMMAD I, DUNBAR D C, et al. New alkamides from maca (Lepidium meyenii)[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2005, 53(3): 690-693. DOI:10.1021/jf048529t.
[11] CICERO A F, BANDIERI E, ARLETTI R. Lepidium meyenii Walp.improves sexual behaviour in male rats independently from its action on spontaneous locomotor activity[J]. Journal of Ethnopharmacology,2011, 75(2/3): 225-229. DOI:10.1016/S0378-8741(01)00195-7.
[12] GONZALES G F, CORDOVA A, GONZALES C, et al. Lepidium meyenii (Maca) improved semen parameters in adult men[J]. Asian Journal of Andrology, 2012, 3(4): 301-303.
[13] LUO C Z, ZHANG H, ZHENG H, et al. Optimization of glucosinolates extracted from maca (Lepidium meyenii ) by combined ultrasonic and microwave extraction with response surface methodology[J].Advanced materials Research, 2012, 550: 1893-1899. DOI:10.4028/www.scientific.net/AMR.550-553.1893.
[14] MEISSNER H, MSCISZ A, PIATKOWSKA E, et al. Peruvian maca(Lepidium peruvianum): (II) phytochemical profiles of four prime maca phenotypes grown in two geographically-distant locations[J].International Journal of Biomedical Science, 2016, 12(1): 9-24.
[15] JING L, YING Z, QINGRUI S, et al. Effect of physical and thermal processing upon benzyl glucosinolate content in tubers of the Brassicaceae maca (Lepidium meyenii) using a novel rapid analytical technique[J]. International Journal of Food Science and Technology,2015, 50: 2443-2450. DOI:10.1111/ijfs.12911.
[16] 甘瑾, 馮穎, 張弘, 等. 三種色型瑪咖芥子油苷組分及含量分析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012, 45(7): 1365-1371. DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2012.07.014.
[17] 聶雪梅, 劉仲明, 張水華, 等. 電子鼻及其在食品領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 傳感器技術(shù), 2004, 23(10): 1-3. DOI:10.3969/j.issn.1000-9787.2004.10.001.
[18] PENZA M, CASSANO G, TORTORELLA F, et al. Classification of food, beverages and perfumes by WO3thin-film sensors array and pattern recognition techniques[J]. Sensors and Actuators, 2001, 73: 76-87.
[19] OSHITA S, SHIMA K, HARUTA T, et al. Discrimination of odors emanating from ‘La France’ pear by semi-conducting polymer sensors[J].Computers and Electronics in Agriculture, 2000, 26: 209-216.
[20] AY?EGüL U, RECEP ?. Efficient android electronic nose design for recognition and perception of fruit odors using Kernel Extreme Learning Machines[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2017, 5(17): 1-36. DOI:10.1016/j.chemolab.2017.05.013.
[21] ZHOU B, WANG J, QI J F. Identification of different wheat seeds by electronic nose[J]. International Agrophysics, 2012, 26(4): 413-418.DOI:10.2478/v10247-012-0058-y.
[22] AMANDA M, KUMAR M, BRUCE W Z. Discrimination of wines produced from Cabernet Sauvignon grapes treated with aqueous ethanol post-bloom using an electronic nose[J]. International Journal of Food Engineering, 2011, 4(2): 1-14. DOI:10.2202/1556-3758.1410.
[23] YABAR E, PEDRESCHI R, CHIRINOS R, et al. Glucosinolate content and myrosinase activity evolution in three maca (Lepidium meyenii Walp.) ecotypes during preharvest, harvest and postharvest drying[J]. Food Chemical, 2011, 127(4): 1576-1583. DOI:10.1016/j.foodchem.2011.02.021.
[24] CLéMENT C, DIAZ G D, AVULA B, et al. Influence of colour type and previous cultivation on secondary metabolites in hypocotyls and leaves of maca (Lepidium meyenii Walpers)[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2010, 90(5): 861-869. DOI:10.1002/jsfa.3896.
[25] CLéMENT C, DIAZ D, MANRIQUE, et al. Secondary metabolites in maca as affected by hypocotyl color, cultivation history, and site[J]. Agronomy Journal, 2010, 102(2): 431-439. DOI:10.2134/agronj2009.0315.
[26] JIA Y, TIAN F C, FENG J W, et al. A PSO-SVM method for parameters and sensor array optimization in wound infection detection based on electronic nose[J]. Journal of Computers, 2012, 7(11): 2663-2670.
[27] 史波林, 趙鐳, 支瑞聰, 等. 應(yīng)用電子鼻判別西湖龍井茶香氣品質(zhì)[C]//第一屆全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地初加工學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集, 2011: 107-111.
[28] MIRASOLI M, GOTTI R, DIFUSCO M, et al. Electronic nose and chiral-capillary electrophoresis in evaluation of the quality changes in commercial green tea leaves during a long-term storage[J]. Talanta,2014, 7(5): 1-20. DOI:10.1016/j.talanta.2014.04.044.
[29] 汪萌, 閆永紅, 朱廣偉, 等. 高效液相色譜法與電子鼻仿生技術(shù)在三七等級(jí)評(píng)價(jià)中的綜合應(yīng)用[J]. 中華中醫(yī)藥雜志, 2016, 31(8):3324-3329.
[30] DINI I, TENORE G C, DINI A, et al. Glucosinolates from maca(Lepidium meyenii)[J]. Biochemical Systematics and Ecology, 2002,30(11): 1087-1090.