易科泰推出植物天然活性物質(zhì)和次生代謝產(chǎn)物無(wú)損高光譜成像Spectrascan檢測(cè)方案，并提供SpectrAPP光譜成像技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用項(xiàng)目合作與技術(shù)服務(wù)。

1.國(guó)際著名Specim高光譜成像技術(shù)，可選配VISIR（400-1000nm）可見(jiàn)光近紅外波段、SWIR（900-1700nm或1000-2500nm）短波紅外波段、MWIR中波紅外波段、LWIR長(zhǎng)波紅外波段高光譜成像

2.自主設(shè)計(jì)研發(fā)3D掃描平臺(tái)，集多鏡頭成像、高精度移動(dòng)掃描、光源控制、遠(yuǎn)程無(wú)線控制于一體，可根據(jù)不同需求定制規(guī)格大小

3.專為科研及商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域設(shè)計(jì)，滿足實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)鑒定和工業(yè)應(yīng)用的需求，可根據(jù)客戶需求定制樣品自動(dòng)化品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)，自動(dòng)傳送樣品、自動(dòng)采集高光譜成像數(shù)據(jù)、在線檢測(cè)（需客戶定制）

4.可選配多光譜熒光成像分析，高通量非損傷定量化分析莖葉及根生中藥材葉綠素、花青素、胡蘿卜素、阿維酸、酚類、芪類、類黃酮、槲皮素等總量（下圖為銀杏葉化學(xué)成分做圖，SpectrAPP項(xiàng)目）

5.自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)，可選配軟件及數(shù)據(jù)分析服務(wù)器

6.模塊化設(shè)計(jì)，友好的PC端GUI軟件界面，用戶可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控

7.可選配SisuCHEMA高光譜化學(xué)成像分析平臺(tái)，樣品最大可達(dá)200x300x45mm，最大分辨率可達(dá)30微米，10毫米或更小的樣品

8.可選配PhenoTron-YZ掃描平臺(tái)，對(duì)植株頂部和側(cè)面（Z軸）成像分析全自動(dòng)樣帶式掃描（Y軸）成像，可同時(shí)對(duì)多盆植株成像分析，還可對(duì)樣品盤(pán)內(nèi)的根系、葉片、果實(shí)、種子進(jìn)行高通量成像分析

9.可選配IQ智能高光譜成像儀或PhenoPlot輕便型光譜成像技術(shù)方案，用于野外植株、果實(shí)、中草藥等性狀檢測(cè)、品質(zhì)識(shí)別鑒定等

次生代謝產(chǎn)物(Secondary metabolites)是由次生代謝(Secondary metablism)產(chǎn)生的一類細(xì)胞生命活動(dòng)或植物生長(zhǎng)發(fā)育正常運(yùn)行的非必需的小分子有機(jī)化合物（如萜類、黃酮、生物堿、甾體、木質(zhì)素、礦物質(zhì)等）。這些天然活性物質(zhì)往往是許多藥用植物發(fā)揮藥性的有效成分，或具有明顯的抗氧化、補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)素等保健作用，因此近年來(lái)愈發(fā)受到消費(fèi)者的追捧和研究人員的重視。但由于次生代謝產(chǎn)物積累與生長(zhǎng)環(huán)境條件需求方面存在矛盾，如何兼顧產(chǎn)量與品質(zhì)成為了種植上的難題。另外考慮到次生代謝產(chǎn)物的不穩(wěn)定性，在食品、保健品的加工過(guò)程中，快速檢測(cè)有效物質(zhì)的含量以隨時(shí)調(diào)控加工工藝、減少營(yíng)養(yǎng)成分的損耗的相關(guān)研究也具有*的工業(yè)應(yīng)用價(jià)值。易科泰SpectrAPP光譜成像創(chuàng)新項(xiàng)目在食品和藥用植物天然活性成分領(lǐng)域有豐富的研究和合作經(jīng)驗(yàn)，可以為上述多場(chǎng)景的次生代謝產(chǎn)物含量監(jiān)測(cè)提供快速無(wú)損的定制化配置方案。

案例一：監(jiān)測(cè)蘋(píng)果片烘干過(guò)程中的品質(zhì)變化

將新鮮農(nóng)產(chǎn)品脫水制成干貨是延長(zhǎng)其賞味期的常用加工方式之一，其中熱風(fēng)烘干是最主流的食品干燥工藝。在評(píng)價(jià)水果和蔬菜品質(zhì)常用的各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)中，以維生素C(抗壞血酸)為例，它是人們?nèi)粘ｏ嬍持械闹匾獱I(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，可以有效的降低癌癥、黃斑變性及心腦血管系統(tǒng)的患病風(fēng)險(xiǎn)，但維生素C對(duì)溫度敏感極易氧化分解，因此在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，使用無(wú)損檢測(cè)的方法監(jiān)測(cè)不同溫度條件下的營(yíng)養(yǎng)成分含量對(duì)于控制食品品質(zhì)至關(guān)重要。

  德國(guó)科學(xué)家使用400-1700nm的高光譜成像設(shè)備，結(jié)合高斯過(guò)程回歸模型分析數(shù)據(jù)，對(duì)不同烘干程度蘋(píng)果片的維生素C、含水量、可溶性固形物、收縮率等指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明實(shí)際測(cè)量值與高光譜成像數(shù)據(jù)擬合模型R²均達(dá)到了0.93以上。除此結(jié)果外，該研究還對(duì)高光譜數(shù)據(jù)提取特征波段980nm和1450nm重新擬合了各參數(shù)，得到了幾乎相同精度的預(yù)測(cè)結(jié)果，證明了高光譜成像數(shù)據(jù)可降維用于食品加工行業(yè)的品質(zhì)監(jiān)測(cè)。

案例二：檢測(cè)泥煤烘干大麥芽中的酚類風(fēng)味化合物

酚類化合物廣泛存在于自然界中，是許多植物散發(fā)特殊香味的主要成分。食物中的酚類衍生物經(jīng)加工發(fā)生反應(yīng)，會(huì)影響最終產(chǎn)品的口味、顏色等特性，同時(shí)還有大量研究表明酚類物質(zhì)具有抗氧化、抗炎癥等保健作用。以蘇格蘭威士忌特殊的煙熏風(fēng)味為例，經(jīng)過(guò)泥煤烘烤的大麥芽中的酚類物質(zhì)在其中扮演了重要的角色。

英國(guó)思克萊德大學(xué)和蘇格蘭威士忌研究中心的科研人員使用1000-2500nm的短波紅外高光譜成像，對(duì)未泥煤烘干——重度泥煤烘干的不同梯度大麥芽樣品中的全酚含量進(jìn)行了檢測(cè)，麥芽樣品包含全酚含量: 0, 3.8, 8.2, 12.5, 15.5, 20.5, 30, 40, 50 and 124.5 ppm的10個(gè)梯度，使用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)以上梯度進(jìn)行分類精度達(dá)到了99.8%，如能進(jìn)一步測(cè)試和訓(xùn)練相關(guān)模型，高光譜成像技術(shù)有極大潛力用于工業(yè)生產(chǎn)上酚類物質(zhì)檢測(cè)。

案例三：無(wú)損預(yù)測(cè)黑米中的花色苷含量

花色苷是一種水溶性黃酮類化合物，具有顯著的自由基清除能力和抗氧化能力，在醫(yī)藥保健領(lǐng)域和食品加工行業(yè)有極為廣泛的應(yīng)用，也是很多傳統(tǒng)中草藥的有效活性成分。黑米中富含的花色苷主要以芍藥色素葡萄糖苷(Pn3G)和矢車菊素-3-O-葡萄糖苷（C3G）的形式存在，含量易受品種、營(yíng)養(yǎng)條件及收貨時(shí)的成熟度等因素影響。有研究發(fā)現(xiàn)，雖然花色苷在整個(gè)黑米中都有分布，但大部分都集中與種子表面，麩皮中花色苷的含量最高可達(dá)種胚的15倍之多，因此非常適合使用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)。

韓國(guó)全南大學(xué)的科研人員使用近紅外波段的高光譜成像掃描了不同花色苷濃度的黑米粉末和種子，并結(jié)合高效液相色譜儀（HPLC）測(cè)定濃度數(shù)值對(duì)獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，對(duì)黑米粉末進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型的相關(guān)系數(shù)(R²)可達(dá)到0.85以上，而對(duì)黑米種子進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型相關(guān)系數(shù)(R²)可達(dá)到0.92以上，該結(jié)果有力的證明了高光譜成像技術(shù)用于黑米種子品質(zhì)在線分選的潛力。

案例四：預(yù)測(cè)青椒的辛辣程度

  辣椒素是辣椒*的次級(jí)代謝產(chǎn)物，在醫(yī)藥、化工食品和軍事領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用。青椒的辛辣程度主要是由辣椒堿和二氫辣椒堿含量決定的。為了快速無(wú)損評(píng)估對(duì)青椒的辛辣程度，對(duì)辣椒堿和二氫辣椒堿濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，韓國(guó)全南大學(xué)的科研人員使用高光譜成像技術(shù)對(duì)不同品種的青椒進(jìn)行了研究。

實(shí)驗(yàn)共計(jì)掃描了3個(gè)品種的200個(gè)青椒樣品，經(jīng)分析后選取1000-1600nm為主要特征波段，結(jié)合高效液相色譜儀（HPLC）測(cè)定濃度數(shù)值，辣椒堿和二氫辣椒堿的高光譜預(yù)測(cè)模型相關(guān)系數(shù)分別為0.86和0.59. 除此結(jié)果外，該實(shí)驗(yàn)還對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了降維處理，僅選取其中16個(gè)*波段進(jìn)行擬合，相關(guān)系數(shù)分別為辣椒堿0.88和二氫辣椒堿0.68。據(jù)該模型對(duì)青椒樣品做預(yù)測(cè)圖，可以得到次生代謝產(chǎn)物的空間分布信息。

參考文獻(xiàn)：

1. Arman Arefi, Barbara Sturm, Gardis von Gersdorff, Abozar Nasirahmadi, Oliver Hensel,

Vis-NIR hyperspectral imaging along with Gaussian process regression to monitor quality attributes of apple slices during drying,LWT,Volume 152,2021,112297,ISSN 0023-6438.

2. Tschannerl, Julius & Ren, Jinchang & Jack, Frances & Krause, Julius & Zhao, Huimin & Huang, Wenjiang & Marshall, Stephen. (2019). Potential of UV and SWIR hyperspectral imaging for determination of levels of phenolic flavour compounds in peated barley malt. Food chemistry. 270. 105-112. 10.1016/j.foodchem.2018.07.089.

3. Amanah, Hanim & Wakholi, Collins & Perez, Mukasa & Faqeerzada, M . Akbar & Tunny, Salma & Masithoh, Rudiati & Choung, Myoung-Gun & Lee, Wang-Hee & Cho, Byoung-Kwan. (2021). Near-Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI) for Nondestructive Prediction of Anthocyanins Content in Black Rice Seeds. Applied Sciences. 11. 4841. 10.3390/app11114841.

4. Rahman, Anisur & Lee, Hoonsoo & Kim, moon seok & Cho, Byoung-Kwan. (2018). Mapping the Pungency of Green Pepper Using Hyperspectral Imaging. Food Analytical Methods. 11. 10.1007/s12161-018-1275-1.