低场核磁共振技术结合主成分分析法辨别食用油种类

LF-NMR结合主成分分析法辨别食用油种类
3.1 弛豫衰减曲线特征分析
弛豫衰减曲线图的制作利用了GraphPad Prism 9软件，在尝试将11种油的弛豫衰减曲线放入同一个图时，首先考虑到的是利用matlab，将pea文件导入matlab 工作区，导出为mat文件，但是在matlab的编程过程中，始终不能将想标的数据标在原图中，于是尝试了GraphPad Prism 9，做出了一副较容易对比的横向弛豫衰减曲线。

GraphPad Prism 9在使用过程中，直接将数据输入专为科学研究而设计的表格，并指导进行统计分析，进而简化研究工作流程，并且无需编码，如图3.1所示。

并在每个步骤中都有见解和指导，以便在此过程中做出正确的分析选择、理解基本假设并准确地解读数据。

图3.1 GraphPad Prism 9简洁易懂的界面
尽管油具有相似的衰变趋势，但是不同的油表现出不同变化，特别是在衰减速率方面，如图3.2所示。

例如，顶部灰色虚线是LIO的衰减曲线，这意味着L IO是最后一个达到衰减结束，因此具有最长的回波衰减，而OLO（紫色实线）的衰减曲线位于底部，并且是第一个达到衰变结束的。

其他油的衰变曲线恰好在LIO和OLO之间。

实际上，各类研究表明，脂质混合物的松弛行为受碳链长度
和脂肪酸不饱和度的影响，尤其是其主要脂肪酸，其粘度特性也是如此[29]，典型的三酰基甘油酯的粘度随链长（碳数）而增加，并随着脂肪酸的不饱和度的增加而降低。

Prestes和Zverev发现，不饱和脂肪酸含量越高，油粘度越小，相应的弛豫时间越长，不饱和脂肪酸的弛豫时间大于饱和脂肪酸[30]。

因此，在衰变和油的粘度之间发现负相关[31]。

取其中主要脂肪酸处于相同碳链长度的油，即C18作为实例。

OLO富含油酸（C18：1），具有较高的运动粘度（KV=39.6c P，40°C），相应的回波衰减是最短的。

LIO的主要脂肪酸是亚麻酸（C18：3），超过65％，因此LIO具有比其他植物油更高的不饱和度和更低的运动粘度（K V=26cP，40°C）[32]，这解释了LIO最长的回波衰减。

SOO和COO均含有亚油酸（C18：2）作为主要脂肪酸，占50％以上，40℃时的运动粘度分别为32.7c P和30.031cP[33]。

因此，它们具有相似的回波衰减。

图3.2 横向弛豫时间0-5000ms
做完横向弛豫衰减曲线后，利用以下代码在matlab中求得曲线曲率最大值，并标记、记录。

x0=dadou1(1,:); %第一行为横坐标
y0=dadou1(2,:); %第一行为横坐标
h1 = abs(diff(x0)) ;
h = [h1 h1(end)];
ht = h;
yapp1 = gradient(y0)./ht; %matlab数值近
似
yapp2 = del2(y0)./ht; %matlab数值近似
k2 = abs(yapp2)./(1+yapp1.^2).^(3/2);
plot(k2)
title('曲率曲线')
[~,maxFlag] = max(k2); %曲率最大位置
x_max = x0(maxFlag);
y_max = y0(maxFlag);
%画出图像标注曲率最大点
figure
plot(x0,y0,'.-');
hold on;
plot(x_max,y_max,'rp')
title('标注最大曲率点')
xlabel('log10((norm(B*Xk-L)))')
ylabel('log10((norm(Xk)))')
为了更清晰直观地获得T2衰减曲线的信息，从样品横向弛豫衰减曲线中提取特征（最大信号，T2值，最大曲率的时间点，对应于最大曲率点的信号和信号截止时间），这比传统方法的程序更有效。

特征总结如表3.1。

表3.1 衰减曲线特征。