《Microchemical Journal》：Multimodal Vis–NIR–Raman fusion with machine learning for accurate quantification of capsaicinoids in chili powder
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李尚华|徐毅|瓦卡斯·艾哈迈德|徐佳颖|张园|詹希凡|吴亚士|赵丽璐|陈轩宇|王新英|陈全胜
厦门集美大学海洋食品与生物工程学院，中国厦门361021
摘要
辣椒素是辣椒粉辣味的主要成分，其中辣椒素和二氢辣椒素合计占总含量的约90%。由于消费者需求的增加，准确量化辣椒粉中的辣
李尚华|徐毅|瓦卡斯·艾哈迈德|徐佳颖|张园|詹希凡|吴亚士|赵丽璐|陈轩宇|王新英|陈全胜
厦门集美大学海洋食品与生物工程学院，中国厦门361021
摘要
辣椒素是辣椒粉辣味的主要成分，其中辣椒素和二氢辣椒素合计占总含量的约90%。由于消费者需求的增加，准确量化辣椒粉中的辣椒素对于质量评估至关重要。因此，本研究采用了一种数据融合策略，结合可见光-近红外光谱和拉曼光谱技术对辣椒素进行无损定量分析。为了提高光谱分辨率并减少噪声，针对不同级别的数据融合灵活优化了Savitzky-Golay预处理方法。结果表明，在经过变量组合群体分析进行变量选择并迭代保留信息变量后，中级数据融合模型取得了最佳性能（R2=0.975，Rp2=0.971，RMSEC=0.051，RMSEP=0.061，RPD=4.898）。因此，将互补的可见光-近红外光谱和拉曼光谱融合技术与迭代保留信息变量的变量组合群体分析相结合，为检测辣味化合物和评估辣椒粉质量提供了一种高效可行的方法。
引言
辣椒粉因其独特的辣味和香气而受到广泛重视，因此对其关键辣味成分的可靠量化对于质量评估至关重要。这种特有的辣味归因于一类称为辣椒素的酚类化合物，其中辣椒素和二氢辣椒素为主要成分，合计占辣椒素总含量的90%以上[22]。作为感知辣度强度和风味特性的关键决定因素[10]，辣椒素还表现出显著的生物活性，包括抗炎、抗癌和降脂作用[15]、[25]。因此，开发一种简单而准确的分析方法来测定辣椒粉中的辣椒素含量对于满足消费者需求和保证质量至关重要。目前，辣椒素和二氢辣椒素最常用的测定方法是高效液相色谱（HPLC），而气相色谱-质谱（GC-MS）也被用作确认或补充方法[1]、[12]。然而，这些方法存在一些缺点，如试剂消耗量大、需要耗时的培训以及专业的技术支持。此外，方法开发和优化可能因仪器平台而异。因此，需要开发一种更快、更方便且无损的方法来准确测定辣椒粉中的辣椒素。
已有报道使用电化学、比色法和光谱法来测定辣椒及其相关产品中的辣椒素[24]、[36]。电化学检测方法已被用于辣椒素和二氢辣椒素的定量检测[7]，而比色传感器则用于定性或半定量检测[17]。光谱建模也得到了广泛研究，利用近红外光谱和可见光-近红外（Vis-NIR）光谱来预测这些化合物[4]、[13]、[19]。拉曼光谱已被广泛用于食用油的快速安全和质量评估，表明其在复杂食品基质中的潜力。由于其分子指纹识别能力，它已被应用于油基质中辣椒素的鉴定和探索性定量，并逐渐成为分析日常烹饪产品中使用的香料提取物的可选工具[18]、[20]、[35]。大多数用于测定辣椒粉中总辣椒素的光谱方法仍局限于单组分分析，这限制了预测准确性并阻碍了与整体质量相关的全面光谱表征[13]。不同的光谱技术基于不同的工作原理，将它们结合起来可以在检测和分析过程中获取互补信息。可见光-近红外光谱能够获取与有机分子中的共轭双键和含氢基团相关的结构特征，而拉曼光谱则测量非弹性光散射，反映了分子的振动特性，并且受水干扰的影响较小[6]、[8]；X. [32]。
多光谱数据融合是一种有效的策略，可以更全面地表征目标物质的物理化学性质。此外，它提高了信息提取能力并改善了校准模型的预测性能[5]、[27]。近年来，多光谱数据融合在分析化学领域受到了广泛关注，并被应用于各种领域，包括食品工业[9]、农业[29]和药物分析（Y. [34]）中遇到的复杂样品组合，取得了良好的预测模型性能。多种光谱模式的结合产生了包含复杂信息的数据集，需要多层次和灵活的预处理策略才能准确解释[11]。将Savitzky-Golay预处理方法自适应应用于不同级别的融合光谱数据可以生成更高分辨率的光谱谱图，抑制噪声并增强信息特征[2]、[26]；X. [33]。这种方法对于复杂样品的全面分析具有实际意义，并有助于多光谱数据的准确表征。
因此，本研究提出了一种通过融合可见光-近红外光谱和拉曼光谱来无损高效地测定辣椒粉中总辣椒素（辣椒素和二氢辣椒素）含量的方法。研究内容包括：（1）采用多层次融合策略对辣椒素进行定量分析，以确定最佳建模方法；（2）针对不同模型优化Savitzky-Golay导数处理，以提高光谱分辨率和信号质量。通过证明融合光谱数据在提高定量准确性和支持更全面的质量评估方面的能力，本研究为开发可靠的、非侵入性的食品质量评估工具做出了贡献。
章节片段
材料与化学品
从四川、河南、湖南、云南、新疆、宁夏、福建和贵州等八个不同地区选择了八份具有代表性的辣椒粉样品。本研究中使用的化学品来自以下供应商：辣椒素和二氢辣椒素标准品（纯度98%）购自中国上海安普凯思标准技术服务有限公司；色谱级甲醇购自德国Merck Sigma-Aldrich；色谱级四氢呋喃也来自...
可见光-近红外和拉曼光谱分析
辣椒素和二氢辣椒素具有相似的分子结构，都含有典型的芳香环和烷基链。如图S1所示，在Vis-NIR光谱中，1000 nm、976 nm和560–700 nm处出现了明显的吸收峰。这些吸收带对应于O-H的单重振动（第一泛音）和O-H的双重振动（第二泛音）。这些特征被归因于可见光区域的π-π*跃迁和n-π*跃迁[13]、[14]、[21]。
如图S2所示，在拉曼光谱中，特征峰...
结论
本研究开发了集成可见光-近红外和拉曼光谱的多层次定量模型，用于预测辣椒粉中的辣椒素（辣椒素+二氢辣椒素）和单个辣椒素。以辣椒素为输出变量的模型始终优于仅以辣椒素为目标的模型，其中中级融合模型取得了最高的预测准确性（R2=0.975，Rp2=0.971，RMSEC=0.051，RMSEP=0.061，RPD=4.900）。灵活的...
CRediT作者贡献声明
李尚华：概念构思、数据整理、正式分析、方法论、软件开发、可视化、初稿撰写。
徐毅：监督、可视化、数据整理、正式分析、项目管理、资金筹集。
瓦卡斯·艾哈迈德：可视化、撰写——审阅与编辑。
徐佳颖：概念构思、数据整理。
张园：可视化。
詹希凡：正式分析。
吴亚士：数据整理。
赵丽璐：概念构思。
陈轩宇：撰写——审阅与...
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本研究得到了“植物基香料高效加工关键技术研究与产业化国家示范项目”（编号：2023YFD2100500）的支持。
