姜黃素是一種天然化合物，具有良好的抗炎、降血脂、抗氧化和抗癌等特性。姜黃素是從姜科、天南星科中一些植物的根莖中提取的一種二酮類化合物。其中，姜黃中約含姜黃素3%～6%，是植物界很稀少的具有二酮結(jié)構(gòu)的色素。了解栽培根莖中姜黃素的水平并確定高產(chǎn)品種非常重要。傳統(tǒng)上測量姜黃素是通過從新鮮根莖或干粉中將其提取出來，并使用高效液相色譜（HPLC）或紫外-可見分光光度法進(jìn)行分析。從植物材料中分離姜黃素費(fèi)事、費(fèi)力、成本高，且需要專門的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備和有經(jīng)驗(yàn)的操作人員。而高光譜成像（HSI）是一種快速且無損的技術(shù)，已成功用于土壤和農(nóng)產(chǎn)品（堅(jiān)果、水果和蔬菜）各種化學(xué)成分和質(zhì)量指標(biāo)的評(píng)估。然而，目前尚未探索使用新鮮姜黃根莖的HIS圖像來預(yù)測姜黃素。
基于此，為了填補(bǔ)研究空白，在本文中，來自澳大利亞的一組研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了相關(guān)研究，旨在(1) 比較澳大利亞東部不同采樣點(diǎn)3個(gè)姜黃品種（黃色、橙色和紅色）的總姜黃素濃度和不同類姜黃素的分布；（2）評(píng)估利用可見-近紅外（Vis/NIR）光譜（400-1000 nm）建立的PLSR模型預(yù)測新鮮姜黃根莖中總姜黃素濃度的潛力。
作者在2018年11月至2019年11月，從五個(gè)研究地點(diǎn)共收集了190個(gè)樣本，以捕捉生長周期的變化。利用光譜范圍為400-1000 nm，光譜采樣間隔為1.3 nm，光譜分辨率為2.3 nm的Resonon Pika XC2高光譜相機(jī)獲取樣品的高光譜圖像。掃描后，提取根莖中的姜黃素，分析其總濃度和分布。建立偏最小二乘回歸（PLSR）模型來預(yù)測總姜黃素濃度，并通過R2和RMSE來評(píng)估模型的準(zhǔn)確度。
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圖1 高光譜成像系統(tǒng)Resonon Pika XC2高光譜相機(jī)掃描姜黃根莖（a），選擇根莖肉（橫截面）（b）和皮（c）感興趣區(qū)域（ROI），用于提取每個(gè)樣品的平均光譜反射率。?
圖2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和模型開發(fā)流程圖。
【結(jié)果】
表1 校準(zhǔn)和測試集中不同品種和采樣地的總姜黃素 (%) 濃度的描述性分析。
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圖3 不同姜黃品種中三種姜黃素類化合物：雙去甲氧基姜黃素 (a)、去甲氧基姜黃素 (b) 和姜黃素 (c) 的百分比分布。
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圖4 使用三個(gè)姜黃品種的原始反射光譜和根莖皮（a）與根莖肉（b）的所有可用波長開發(fā)的模型；測試集中單個(gè)樣本的姜黃素（%）預(yù)測值（實(shí)心圓）（利用根莖肉模型）和測試數(shù)據(jù)集中單個(gè)樣本測量值（“×”）和偏差線（與校準(zhǔn)樣本的相似度）分布圖（c）。
表2 使用各種光譜分析技術(shù)的PLSR模型預(yù)測性能。
圖5 僅使用橙色姜黃品種的原始反射光譜和根莖皮（a）與根莖肉（b）的所有可用波長開發(fā)的模型；測試集中單個(gè)樣本的姜黃素（%）預(yù)測值（實(shí)心圓）（利用根莖肉模型）和測試數(shù)據(jù)集中單個(gè)樣本測量值（“×”）和偏差線（與校準(zhǔn)樣本的相似度）分布圖（c）。
?【結(jié)論】
紅色姜黃品種姜黃素最高，建議農(nóng)民可以培育該品種。本研究結(jié)果表明Vis/NIR高光譜成像結(jié)合PLSR有潛力僅使用根莖肉圖像而不是根莖皮圖像預(yù)測新鮮姜黃中的姜黃素。在收獲和清洗過程中，指狀根莖通常從母根莖中折斷，仍可銷售，因此，通過掃描從加工批次中隨機(jī)選擇的任何折斷的根莖碎片，并使用所開發(fā)的PLSR模型，可以在兩級(jí)系統(tǒng)下基于農(nóng)場手段對(duì)包裝根莖進(jìn)行分級(jí)。針對(duì)每個(gè)品種開發(fā)模型可以提高預(yù)測性能和可靠性。使用單一姜黃品種（橙色）開發(fā)的模型預(yù)測結(jié)果更準(zhǔn)確，預(yù)測性能和可靠性更高。波長選擇（Jack knifing）進(jìn)一步改進(jìn)了這些方法，使其適用于更小、更便攜的多光譜成像系統(tǒng)。然而，在未來的研究中，應(yīng)針對(duì)每個(gè)特定品種采集更大的樣本量，并對(duì)從其他光譜區(qū)域收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)查。此外，該方法應(yīng)被用于預(yù)測單個(gè)姜黃素類化合物，未來新興的圖像深度學(xué)習(xí)算法可能會(huì)進(jìn)一步提高模型預(yù)測性能。
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