稻米及其制品中直链淀粉含量检测技术的研究进展*

吴秋婷

（广东省粮食科学研究所有限公司，广州 510010）

稻米是世界上50%人口的主粮，也是中国居民膳食的重要来源。占稻米成分90%的淀粉，主要由直链淀粉和支链淀粉组成。稻米中直链淀粉含量在0%～40%之间变化，直链淀粉和支链淀粉的比例会影响稻米的理化性质和营养品质[1]。

大米淀粉的结构组成、直/支链淀粉协同作用、淀粉颗粒大小及淀粉陈化作用等方面的研究成果，大大加深了人们对大米中淀粉结构组成与其品质特性之间关系的了解[2]。大米中的直链淀粉含量与感官评分值之间呈显著负相关；大米中直链淀粉含量的变化，对米饭的软硬度、黏性、质地、色泽、滋味、弹性和气味产生影响，程度依次减弱[3]。直链淀粉含量与食味值相关；食味值越高，代表米饭越好吃；稻米直链淀粉含量在10%～21%时，其食味值达到《中国好粮油》标准的机率在98.6%[4]。稻米中的直链淀粉含量影响着稻米的晶体结构、热力学性能、糊化程度、老化（回生）特性等淀粉功能特征，对稻米品质起着决定性作用；直链淀粉含量越高，淀粉越易发生老化，淀粉消化率也越低，从而提高其抗消化能力[5-6]。

米粉干(米粉,米线)是一种以大米为主要原料、添加或不添加食用淀粉为辅料而制成的米制食品,也是我国米制食品中最重要的代表。米粉干原料中直链淀粉含量与米粉干的品质存在密切的相关性,同煮熟耗时和评价指标呈显著线性正相关,同断条率与体外消化率呈显著负相关[7-8]。

因此，直链淀粉含量的准确测定对稻米及其制品的深加工和经济效益都具有十分重要的意义。

自刘姗等[1]对稻米直链淀粉含量检测技术进行综述以来，稻米中直链淀粉含量测定方法又有了新的迅速发展，从常规的碘比色法到近年来热点研究的近红外光谱分析法，场流分离技术、热重分析法等都有学者进行深入的研究。本文就2015年以来稻米直链淀粉含量测定技术的研究现状、存在问题以及今后的发展方向进行了综述与展望。

1 稻米中直链淀粉含量检测方法

1.1 碘比色法

碘比色法是目前稻米中直链淀粉含量测定的最常用和最经典的方法，是碘液中碘离子与直链淀粉生成蓝色络合物，在一定波长下，通过比色测定吸光值进行定量的一种方法。

1.1.1标准法及其改进

目前，测定直链淀粉含量的标准方法是碘比色法，包括4种：国家标准GB/T 15683—2008《大米直链淀粉含量的测定》［9］、国际标准ISO 6647—2:2020《大米直链淀粉含量的测定第2部分:无脱脂和按大米标准校准的分光光度法》[10]、原农业部标准NY/T 2639—2014《稻米直链淀粉的测定》［11］和NY/T 55—1987（GB 7648—1987）《水稻、玉米、谷子籽粒直链淀粉测定法》［12］。这些方法的区别主要表现在：是否脱脂处理、脱脂后静置时间和标准样品的使用等方面。这些测定方法前处理复杂、技术性强、步骤繁琐，无法对大批量样品进行有效、快速、准确地检测。

段传玲等[13]在现有国家标准GB 7648—1987的基础上，探讨了直链淀粉测定过程中脱脂次数、酸度、碘液用量、显色时间对吸光值的影响。碘的加入量和显色时间对试验误差影响较大，脱脂次数和酸度对测定误差影响较小。为了减少实验误差，实验时间控制在2 h内。黄伟等[14]采用已知直链淀粉含量的大米作标准品，用烘箱干燥样品代替自然平衡水分，建立大米直链淀粉含量快速测定方法，与标准方法GB/T 15683—2008无显著性差异，重现性和线性较好，操作简单，能对大批量样品进行有效、快速、准确的检测。焦梦悦等[15]对常用的直链淀粉的单标单波长法(a)、单标双波长法(b)、双标单波长法（c）、双标双波长法（d）进行验证、精密度、回收率及样品测定试验。直链淀粉中方法b、c、d较精确，方法d的相对标准偏差0.29%，回收率103.25%～103.48%；由此选择混合标准溶液，直链淀粉测定波长638 nm、430nm，依据回归方程求出直链淀粉的含量。袁士猛等[16]超声波脱脂的时间选定为50 min，加热温度为50℃；水分平衡选定为恒温烘箱105℃，时间80min。利用直链淀粉快速检测方法检测40份大米样品，并与GB/T 15683—2008的检测结果进行配对T检验，无显著性差异。检测时间从国标法的3 d缩短至3 h。该方法可以应用到大米直链淀粉含量的检测，结果准确可靠。陈莹等[17]对国际标准法ISO 6647—2:2015进行了改良，建立一种直链淀粉含量的快速高通量测定方法，与国际标准法无显著差异。高通量法还具有简单、易操作、样品量少、批量测定等优点，能用于水稻诱变群体后代或品种选育过程中的海量株系大规模初筛，可极大地提高稻米品质研究的效率。沈跃丽等[18]采用浸提法脱脂与抽提法脱脂进行对比分析，探究不同脱脂方法对大米直链淀粉含量测定结果的影响。研究发现：采用甲醇回流抽提法脱脂比甲醇浸提法脱脂测得的直链淀粉含量高，原因是直链淀粉和淀粉颗粒中的脂质形成复合物，糊化过程中阻碍了这部分直链淀粉溶出，测试过程中脂类物质与碘争夺淀粉，使测得的直链淀粉含量偏低。

因此，众多研究者通过对标准方法中前处理、标准品的选择和检测波长的选择等方面优化与改进，大大提高了稻米中直链淀粉含量测定的准确度与检测效率。

1.1.2纸基微流控芯片法

纸基微流控芯片法是一种在芯片上生成碘离子,使直链淀粉与碘离子发生显色反应，并通过图像处理后消除测定过程中过量碘干扰的分析方法。HU等[19]利用该方法对稻米中表观直链淀粉含量进行测定，结果表明该方法与连续流动分析仪测得大米淀粉表观直链淀粉的含量一致。该方法不需要昂贵的设备与熟练的技术员，能够应用于现场分析，非常适用于普通实验室中筛选目标直链淀粉含量的稻米样品。

1.1.3自动分析检测法

自动分析检测法是基于碘比色法运用自动控制技术、信息技术、人工智能技术等研发的仪器分析检测代替了人工操作与计算的一种分析方法。吴静珠等[20]设计开发了一种基于光电比色原理的专用型直链淀粉测定仪。该设备具有小型化、成本低、检测简单、准确可靠、便携等优点，完全满足日常测量要求，适用于在流动监测或现场分析推广应用。康然等[21]建立全自动流动注射分析仪测定小米中直链淀粉含量的快速检测方法。当小米直链淀粉含量在9%～15%时，试验结果与GB 7648—87基本一致，相对偏差在2%以内；当含量大于15%时，相对偏差在3%以上；小米中水分、脂肪、蛋白质的含量不影响其直链淀粉的测定结果。

1.2 红外光谱法

红外光谱法是有机化合物在红外波长范围内有特征吸收峰，根据一定红外波长下的吸光值达到对样品快速定量分析的一种分析方法。该方法需提前建立模型，具有应用广泛、样品用量少、分析快速高效准确、环保和无损检测等优点。

1.2.1近红外光谱法

根据美国材料检测协会的定义，近红外光谱（Near-Infrared reflectance Spectroscopy，NIRS）是指波长介于可见光与中红外光之间的电磁波，其波长范围为780~2 526 nm，是分子结构分析最有用、信息最丰富的区域。近红外光谱区与有机分子中含氢基团（O-H、N-H、C-H）震动的合频和各级倍频的吸收区一致，不同基团产生的光谱在吸收峰位置以及吸收强度都有明显差异，有机物样品组成及含量不同，其光谱特征也相应发生变化。

杨学文[22]采集150份具有代表性的我国南方地区稻谷样品，进行近红外光谱检测，应用偏最小二乘回归分析法(PLS)，建立了稻谷直链淀粉的近红外定量分析模型，并对30份预测集样品进行了验证。直链淀粉的校正集模型的决定系数所 （R2）为0.5603，交 互 验 证 均 方 根 误 差 （RMSECV）为1.4569%、验 证 集 标 准 预 测 偏 差 （RMSEP）为1.4650%。结果表明，近红外光谱分析法可以满足快速分析的要求。

王丽平[23]针对华南稻区丰富种质资源，利用波通DA7200型近红外分析仪和The Unscrambler建模软件，构建基于近红外光谱技术的水稻直链淀粉含量快速检测模型。通过分析样品检测形式、光谱预处理方法、建模样品化学值区段、剔除异常值比例等不同建模条件对模型准确性的影响，探索总结近红外建模及检测技术要点，挑选华南稻区育种适用的直链淀粉含量检测模型。

Sampaio等[24]利用近红外光谱测定大米中的直链淀粉含量，应用不同的水稻品种和特定的化学计量学工具，如偏最小二乘法（PLS）、区间PLS、协同区间PLS和移动窗口PLS，建立了水稻直链淀粉测定的最佳回归模型。通过预测均方根误差（RMSEP）和相关系数（R）评估模型性能。siPLS方法高性能（R=0.94；RMSEP=1.938；8 941~8 194 cm-1；5592~5 045 cm-1；4 683~4 335 cm-1）显示了近红外技术用于高精度测定直链淀粉的可行性。

刘红梅等[25]以147份南方籼稻品种或组合的稻米为供试材料，利用PLS，通过不同波长和不同预处理方式建立稻米直链淀粉含量的近红外分析模型。结果表明：全谱段(950～1 650 nm)建模效果最好，其相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.947 7、1.162 3、0.700 2；采用多元散射校正法(MSC)对全谱图进行预处理的效果较好，优化后的模型相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.981 9、0.100 9、0.683 1，其相对分析误差(PRD)为3.6；将稻米直链淀粉含量的近红外光谱预测值与化学值进行配对T检验，P=0.356>0.05(置信区间为95%)，表明近红外光谱法与化学分析法得到的检测结果无显著差异，即应用近红外光谱快速检测稻米直链淀粉含量是可行的。

刘亚超[26]针对大米长波近红外漫透射光谱噪声大的问题，自行搭建了3种光谱采集系统用于分析波长范围为900～1 700 nm的大米漫透射光补偿，采集了62个样本的大米红外光谱曲线，并进行了归一化、SG平滑、Savitzky-Golay卷积求导预处理，用偏最小二乘回归法对大米直链淀粉含量进行了建模分析，研究发现：光补偿前，随着样品厚度增加，大米直链淀粉含量预测模型结果变好，但是随着样品厚度进一步增加，透射光强随之变弱，噪声变大，模型建模效果变差。光补偿后，大米近红外漫透射光补偿光谱曲线噪声显著改善，不同样品厚度条件下的预测模型精度均有显著提高。光补偿方法可以有效解决大米长波近红外因穿透力相对较弱而引起光谱噪声大的问题，提高大米直链淀粉预测模型的精度，可以实现颗粒大米直链淀粉含量的快速无损检测，为大米品质分级检测提供技术支撑。

路辉等[27]以产自江苏省的126份粳米、糯米和籼米为建模样本，利用近红外光谱结合化学计量学，通过5种光谱预处理方法和筛选波段建立了大米中直链淀粉的偏最小二乘模型。对直链淀粉模型采用Savitzky-Golay滤波平滑对光谱进行处理，L为0.667 1；波长筛选后验证集评估建模，直链淀粉模型的验证集相关系数k为0.803 0。结果表明，利用近红外光谱可以实现对大米中直链淀粉快速无损的检测。

申涛[28]将水稻材料的直链淀粉含量和近红外光谱值用最小二乘法分别经过16种数学预处理和4个波长段（或组合）建立各自的近红外分析模型。通过模型评价指标优劣确定了平滑预处理为最佳预处理方式，波长段1 100～1 650 nm为最优建模波长段。平滑处理模型评价指标校准相关系数（R）、检验相关系数（r）、相对分析误差（RPD）分别为0.949 4、0.942 7、3.059 8；波长段1 100～1 650 nm模型评价指标校准相关系数（R）、检验相关系数（r）、相对分析误差（RPD）分别为0.952 9、0.944 5、3.109 0。在最优建模条件下剔除两个异常样品后得到一个最优稻米直链淀粉含量近红外数据分析研究模型，校准相关系数（R）、检验相关系数（r）、相对分析误差（RPD）分别为0.956 5、0.949 5、3.267 3。再用30份验证集对所得模型进行外部验证，并对模型预测值和化学检测值进行配对T检验。结果表明：模型预测值和化学值绝对误差在0.0135%～1.0811%，配对T检验P值为0.934大于0.05。模型预测值和化学检测值差异不显著，模型可用于稻米直链淀粉含量的检测。

郑洪健[29]以元江早、晚稻为测试对象，通过优化直链淀粉质量分数测量装置选择，结合基于定量分析的直链淀粉光谱数据预处理，近红外分析的淀粉质量分数差异检测和检测结果快速校正及优化，构建了一种快速检测直链淀粉质量分数的方法，比对结果显示，该检测方法测定结果与“碘比色法”基本一致；检测速率达到2份/min以上，而“碘比色法”仅为1份/min。说明该方法对元江早、晚稻直链淀粉质量分数的检测能够满足精度和效率的要求。

总之，近红外光谱测定稻米中直链淀粉含量已成为研究的热点，主要表现在对不同产地、不同稻米品种和不同的数学建模方式等方面进行探索，从而达到快速检测的目标。

1.2.2中红外光谱法

近红外光谱法在直链淀粉建模上虽然研究已较多，但仍无法克服近红外光谱灵敏度低，无法直观给出特征基团信息等缺点。因此，寻找一种更为准确的直链淀粉快速分析方法十分必要。中红外光谱可以依据化合物基团振动峰，快速鉴别其结构信息，进而结合化学计量学方法构建相关定量模型，其灵敏度相比近红外光谱会有明显提高。

叶沁等[30]研究了基于傅里叶中红外漫反射光谱(DR-FTIR)技术结合偏最小二乘法(PLS)、主成分分析法(PCR)、经典最小二乘法(CLS)、逐步多元线性回归法(SMLR)快速测定精米中直链淀粉含量。实验选取了161个精米样品作为研究对象，通过光谱预处理，异常值剔除，波谱区间选择对模型进行了优化。结果表明：采用PLS建模，通过多元散射校正，向后区间偏最小二乘法预处理后，所构建的模型效果最优。此时，建模区间为3 800～3 500、3 100～3 000、2900～2 400、2 300～1 300、1 000～900 cm-1，模型相关系数R为0.995 6，校正均方差为0.291，预测均方差为1.23；同时，实验另选了34种精米样品对模型进行了准确性验证。结果显示验证集样品的红外预测值与真实值高度相关，线性拟合方程为Y=0.994X+0.068，相关系数R为0.994 9，说明实验所开发的直链淀粉DR-FTIR模型是有效的，预测结果准确度好，模型稳定性高。

王广等[31]以直链淀粉含量中红外定量预测模型为载体，利用Simca软件的主成分分析和正交偏最小二乘（orthogonalpartial least squares，OPLS）解析变量筛选与直链淀粉含量的相关性，同时利用TQ Analyst软件建立直链淀粉含量预测模型，比较筛选的变量对模型解释性的差异。结果表明，利用OPLS筛选出的969～1 158 cm-1特征波段，主要对应直链淀粉的结晶区和非结晶区，同时也是α-1,4-糖苷键C-O-C伸缩振动的特征波段，以此波段的光谱进行建模效果最优，模型的预测性能较全波段、800～1200 cm-1均得到提高，模型相关系数为0.999 8，校正集均方根误差和预测集均方根误差分别为0.587%和6.26%，相对分析误差为5.177 8，预测值和真实值相关系数为0.962 7。因此OPLS筛选的变量能实现直链淀粉中红外区大部分化学特征的解析，可增强预测模型的解析性。

1.3 场流分离法

场流分离（Field Flow Fractionation，FFF）是一种用于分离和表征大分子和颗粒的温和工具，近年来由于其广泛的动态尺寸范围和利用填料或固定相的“开放通道”空隙而引起了越来越多的关注。其中非对称流场流分离是场流分离技术中测定直链淀粉含量最为常用的方法[32]。

1.4 热重分析法

崔丽伟等[33]通过测定热重图谱中250～330℃温度区间样品的失重率，建立了淀粉含量与失重率之间的相关关系。在相同试验条件下，无论是籼米、糯米或粳米都可根据TG曲线淀粉在特征区间(250～330℃)的失重率，用同一个方程Y=0.5234X+4.683计算大米的淀粉含量。该方法具有样品基底影响小、前处理简单，测定准确快速实用性强等优点。可以进一步用来研究测定大米中直链淀粉含量。

2 结论

随着人们对稻米及其制品质量的日益重视，国内外都在不断地研发稻米蒸煮品质和食味品质的测定方法，推出新颖、实用、简便的检测技术。其中，直链淀粉含量测定方法或技术的发展最引人注目，根据各方法的原理，可以大致归为4大类，包括碘比色法、红外光谱法、场流分离法和热重分析法，本文介绍这4大类方法的基本情况，叙述了各种方法的原理与应用现状，比较了各类方法之间优缺点。

3 展望

目前直链淀粉检测技术已能基本满足人们个性化的检测需求，但上述技术也存在自身的局限性。碘比色法的操作复杂度与测量结果的准确度呈正比增加，且需要直链淀粉标准品提前绘制标准曲线；纸基微流控芯片法是对表观直链淀粉含量的测定；自动检测法的仪器通常较为昂贵，不宜推广；近红外光谱分析法对稻米的无损检测具有开创性意义，商业化应用也较为成熟。场流分级技术使得直链淀粉定量变得很简单，对淀粉中间级多糖定性定量分析也有一定的参考价值。可以预见，随着物理学、分析化学、信息技术、生化技术日新月异发展，直链淀粉含量检测的方法与技术也会得到不断地完善与改进，并在稻米品质的分析与评价中发挥重要的作用。直链淀粉含量检测技术仍需标准曲线/模型的建立和繁琐的样品前处理步骤，从而限制了直链淀粉含量的快速检测。因此，运用上述直链淀粉含量测定的原理，与食品安全领域中成熟的快速检测技术（如化学比色分析检测技术、免疫分析技术、生物传感器和纳米技术等）相结合，研制出快速、方便、准确和灵敏的直链淀粉含量快速检测试纸及其辅助仪器具有非常重要的意义和广阔的应用前景。