GC-IMS技术结合化学计量学方法在青稞分类中的应用

作者：赵卿宇; 沈群^*

来源：中国粮油学报, 2020, 35(02): 165-169.

• 气相色谱-离子迁移谱法
• 青稞
• PCA
• Fisher判别分析

以藏大麦、藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里共29种青稞为研究对象,运用GC-IMS技术并结合化学计量学建立一种快速、高效的实现青稞分类的方法。结果表明:29种青稞所含的香气组分种类基本相似,但含量差异较大。基于GC-IMS三维谱中对应香气组分的特征峰强度进行主成分分析,藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里在香气组分上具有明显的差异,其中藏青2000、藏青320、苟籽粒与24种藏大麦可以明显区分,而冬青18和隆里则和藏大麦比较相似。建立Fisher判别分析模型,选择预测集校检和留一交叉验证法对建立的模型进行验证,训练集的识别率为100%,验证结果正确率均在85%以上,达到定性分析的要求,初步表明该模型稳健、可靠,能用于不同青稞品种区分。GC-IMS联用分析技术简单、快速、无损,可用于青稞的快速分类识别。

• 单位
  中国农业大学