基于电子鼻技术的小麦籽粒DON含量检测

刘艮森 聂晓 王奥霖 贾镇宇 危学华 徐飞 范洁茹 马东方 刘伟 周益林

摘要

為探究利用电子鼻技术对小麦籽粒中DON含量定量检测的可行性，本研究在25℃和40℃平衡温度下对DON含量不同的80个小麦籽粒样品的顶空气体进行电子鼻检测，并结合由UPLCMS/MS测得的各样品DON含量进行统计分析，结果发现，除4号和5号传感器外，其余8个传感器的响应值均与样品DON含量具有显著或极显著的相关性，其中1号传感器的响应值及其参数与样品DON含量的相关性最强，表明1号传感器可以作为检测小麦籽粒样品DON含量的关键气体传感器。以1号传感器的参数为主，分别建立了在两平衡温度下样品DON含量的回归模型。对各模型的拟合效果分析发现，在40℃平衡温度下基于X17（1号传感器21～60 s响应值的和）所建一元回归模型最好；在25℃平衡温度下，基于X1（1号传感器20～40 s响应值的平均值）和X12（8号传感器1～5 s响应值的和）所建二元回归模型拟合效果最好，其次为基于X1所建的一元回归模型。该研究可为电子鼻技术在小麦籽粒中DON含量检测中的应用提供理论依据和技术支撑。

关键词

电子鼻; 小麦籽粒; 脱氧雪腐镰刀菌烯醇; 毒素检测; 回归模型

中图分类号：

S 435.121.45

文献标识码： A

DOI： 10.16688/j.zwbh.2023183

Detection of deoxynivalenol （DON） content in wheat grain using electronic nose technology

LIU Gensen1，2， NIE Xiao1，2， WANG Aolin2， JIA Zhenyu1，2， WEI Xuehua1，2， XU Fei2，3，

FAN Jieru2， MA Dongfang1*， LIU Wei2*， ZHOU Yilin2

（1. College of Agriculture， Yangtze University， Jingzhou 434025， China; 2. State Key Laboratory for Biology of Plant Diseases

and Insect Pests， Institute of Plant Protection， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100193， China; 3. Institute

of Plant Protection， Henan Academy of Agricultural Sciences， Key Laboratory of Integrated Pest Management on Crops in

Southern Part of North China， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Zhengzhou 450002， China）

Abstract

To explore the potential of electronic nose technology for quantifying deoxynivalenol （DON） content in wheat grains， the detection on the headspace gas of 80 wheat grain samples with different DON contents at equilibrium temperatures of 25℃ and 40℃ were conducted using electronic nose， and alongside the DON content of each wheat sample was measured by UPLCMS/MS. The statistic analysis results showed that， except for sensors no.4 and no.5， the response values of the remaining eight sensors significantly correlated or extremely significantly correlated with the sample DON content. Notably， sensor no.1 exhibited the strongest correlation， indicating its potential as a principal gas sensor for detecting DON content in wheat grain samples. Regression models for sample DON content were established mainly based on sensor no.1 parameters at each equilibrium temperature. The analysis of the fitting effect of these models revealed that the univariate regression model based on X17 （the sum of response values of sensor no.1 from 21 to 60 seconds） yielded the best fitting effect at equilibrium temperature of 40℃. The bivariate regression model based on X1 （the average response value of sensor no.1 from 20 to 40 seconds） and X12 （the sum of response values of sensor no.8 from 1 to 5 seconds） yielded the best fitting effect at 25℃， the univariate regression model based on X1 also showed promising results. This study provides a theoretical basis and technical support for detecting DON content in wheat grains using electronic nose technology.

Key words

electronic nose; wheat grain; deoxynivalenol （DON）; toxin detection; regression model

近些年以来，由禾谷镰孢复合种（Fusarium graminearum species complex， FGSC）引起的小麦赤霉病（Fusarium head blight，FHB）在我国广泛发生［1］，且呈加重发生趋势。2010年－2018年间有5年发病面积超过550万hm2［2］。该病不仅导致小麦产量降低，还会在小麦籽粒中积累以脱氧雪腐镰刀菌烯醇（deoxynivalenol， DON）为主的毒素，对人畜健康造成威胁［3］。我国规定，小麦籽粒中DON含量在1 000 μg/kg及以上时，禁止销售与食用［4］。因此，加强对小麦籽粒中DON含量的检测十分必要。

目前，小麦中DON含量主要采用高效液相色谱与质谱仪联用（HPLCMS/MS）检测，该方法具有灵敏度高、重现性好、准确性强等优点［56］;但该技术需要对小麦样品进行较为复杂的前处理，只能在室内进行检测，短时间内检测样品的数量有限，对操作人员有较高的专业技能要求，难以实现DON现场快速检测。

与传统检测方法相比，电子鼻技术不需要复杂的样品前处理过程，具有检测速度快、操作简单、费用少等优点，在DON检测方面已有报道。Olsson等［7］利用VCM 422型电子鼻对粮仓中受青霉Penicillium、曲霉Aspergillus和镰孢菌Fusarium侵染后气味正常和异常的大麦样品进行检测，发现气味异常的样品平均DON含量更高。偏最小二乘回归模型（partial least squares regression， PLS）拟合结果显示，电子鼻测定的数据与DON含量有相关性;Lippolis等［8］从意大利不同地区田间采集了105份自然发生赤霉病的硬粒小麦样品，将DON含量分为3个类别，使用ISE Nose 2000电子鼻结合判别函数分析（discriminant function analysis， DFA）建立样品分类模型，分类准确率最高达90.1%。这些研究表明，利用电子鼻技术可以实现对DON含量不同的小麦样品进行一定程度的检测区分。

基于此，本研究进一步探究利用电子鼻技术定量检测小麦籽粒DON含量的可行性。利用电子鼻技术，在2种平衡温度下对不同DON含量梯度下的小麦样品进行检测，比较分析电子鼻数据与DON含量间的关系，建立样品电子鼻数据与DON含量的关系模型，以期为利用电子鼻技术快速定量检测小麦籽粒中DON含量提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 供试材料与仪器

小麦赤霉病病粒来源于我国新疆、内蒙古、河北、河南、山东、安徽、湖北等地田间自然发病较重的小麦穗，经手工脱粒后，选取病瘪粒，作为小麦赤霉病病籽粒样品;以健康小麦籽粒‘京双16为对照样品。

超高效液相色谱串联四极杆质谱联用仪［UPLCMS/MS，XevoTM TQS，沃特世科技（上海）有限公司］;样品研磨仪（Tube Mill Control S25，德国IKA公司）;PEN3电子鼻（德国AIRSENSE公司）：主要由1个传感器室、2个气泵、2个活性炭气体过滤器以及采气针和补气针组成，该电子鼻通过10个金属氧化物传感器（编号为1～10）进行样品气味的检测，这些传感器分别对不同的气体物质敏感。在电子鼻工作状态下，随着样品气体的进入，每个传感器的电阻值相对应地升高或降低，与其在经活性炭过滤后的洁净空气中的电阻值形成一个比值响应值（以下简称响应值），将样品的气味信息转化为电信号以供进一步分析，各传感器的性能见表1。

1.2 试验方法

1.2.1 样品制备和电子鼻数据采集

前期利用UPLCMS/MS对田间采集的小麦赤霉病病麦粒样品进行抽样检测，其平均DON含量约为15 000 μg/kg。已有研究发现，在小麦样品中，赤霉病病麦粒的占比与DON的浓度呈显著正相关［910］。因此，为使本研究中小麦样品DON含量具有一定梯度，分别取0.2、0.4、0.6 g病粒于20 mL透明玻璃瓶中，对应加入5.8、5.6、5.4 g健康小麦籽粒，以只加入6.0 g健康麦粒的样品为空白对照样品，共4组处理，每组重复20个，共80个样品。样品装瓶后旋紧带橡胶密封垫的盖子，分别在25℃和40℃下平衡3 h和30 min，使挥发性气体在玻璃瓶中的浓度充分平衡。采用曹学仁等［11］改进的顶空吸气法采集电子鼻数据。将带有活性炭过滤器的补气针和连接传感器室的采气针同时刺入样品瓶盖内，进行电子鼻检测，在程序提示采样结束时同时拔出。电子鼻测量参数如下：传感器室气流量400 mL/min，注射气流量400 mL/min，传感器自清洗时间40 s，自动归零时间5 s，采样准备时间5 s，采样时间60 s，采样频率为每秒1次。每个样品测得的响应值为600个（10个传感器×60 s），电子鼻数据自动保存为.nos格式。

1.2.2 UPLCMS/MS測定样品DON含量

电子鼻检测完成后的小麦样品用IKA样品研磨仪粉碎成粉末状，研磨每个样品之前将研磨仪清扫干净，以避免残存样品交叉影响。每个磨好的小麦样品粉末过20目筛后称取5 g到50 mL离心管中，加入20 mL 80%乙腈水溶液，旋紧盖子摇匀，置于摇床上260 r/min浸提10 min。4 000 r/min离心10 min，取2 mL上清液，用0.22 μm尼龙滤膜过滤，过滤液放入进样瓶以备检测。液相色谱采用ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱（2.1 mm×100 mm， 1.8 μm），流动相A为纯乙腈，B为0.1%甲酸水溶液，进样量1 μL，柱温40℃，梯度洗脱程序见表2;质谱采用电喷雾离子源正离子模式（ESI+），喷雾电压3 000 V，脱溶剂气流量800 L/h，脱溶剂气温度500℃，其他质谱参数见表3。将DON标准浓度溶液（10、20、50、100、200、500、1 000 μg/kg）随样品上机一同测定，通过其DON响应峰面积计算得到标准曲线方程，再将样品测得的DON响应峰面积代入标准曲线方程，计算得到各样品的DON含量。

1.3 数据分析

采用Waters公司的Masslynx V 4.1软件对样品的UPLCMS/MS数据进行处理，得到样品的DON含量;采用R 4.1.2中的corrr包对样品的DON含量与电子鼻响应值参数进行Pearson相关性分析，利用stats包对样品的DON含量与电子鼻响应值参数进行一元线性回归分析，利用全子集回归法建立电子鼻响应值参数与DON含量的二元回归模型（leaps包）。

通过计算各模型的均方根误差（root mean square error，RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）和卡方值（χ2）等指标来评估各模型的拟合效果，RMSE、MAE和χ2值越小，模型的效果越好。

2 结果与分析

2.1 UPLCMS/MS测定的样品DON含量

60个混有病麦样品的DON含量在155.76～4 656.02 μg/kg，经ShapiroWilk正态性检验（W=0.988 89， P=0.861 6）符合正态分布规律。其中，DON含量小于1 000 μg/kg的样品有8个，含量在1 000～2 000 μg/kg的样品有20个，含量在2 000～3 000 μg/kg的样品有19个，含量在3 000～4 000 μg/kg的样品有11个，含量大于4 000 μg/kg的样品有2个;20个空白对照样品的DON含量为0 μg/kg。

2.2 电子鼻传感器响应值随时间的变化规律

在25℃和40℃平衡温度下，电子鼻各传感器响应值随测量时间变化规律分别如图1和图2所示。

在两种平衡温度下，1号和3号传感器的响应值在0～5 s左右快速减小到最小值，6～20 s快速回升，21～60 s缓慢上升至平稳不变;且随样品DON含量升高，响应值有逐渐降低趋势。2号、6号、7号、8号、9号、10号传感器的响应值随测量时间的变化趋势具体表现为：在0～5 s左右快速

升高到最大值，6～20 s快速回落，21～60 s缓慢下降至平稳不变;随样品DON含量升高，各传感器响应值有逐渐升高趋势。4号和5号传感器的响应值随测量时间的变化没有表现出一定的变化趋势规律，因此，4号和5号传感器未应用于后续分析中。

2.3 电子鼻各传感器响应值与样品DON含量之间的相关关系

在25℃和40℃平衡温度下，各传感器每秒测得的响应值与样品DON含量之间的Pearson相关系数散点图分别如图3和图4所示。在25℃平衡温度下，各传感器与DON相关性较好的时间段分别为：1号、6号传感器20～40 s;2号、7号、8号、9号传感器3～10 s;3号传感器10～30 s;10号传感器31～60 s。在40℃平衡温度下，各传感器与DON相关性较好的时间段分别为：1号和7号传感器20～60 s;2号、3号、6号、8号、9号、10号传感器均为10～60 s。

2.4 电子鼻响应值参数的构建和筛选结果

根据2.2电子鼻传感器响应值随时间及与DON含量的相关性的变化規律，将0～60 s内的电子鼻各传感器的响

应值划分为3个时间段：0～5 s响应值快速升高、6～20 s响应值快速下降、21～60 s平缓趋稳。对每个样品每个电子鼻传感器该3个时间段内的响应值分别求和，即每个样品在每个传感器上可得到3个电子鼻响应值参数。

根据2.3电子鼻各传感器响应值与样品DON含量之间的相关关系，将各传感器相关性较好且平稳的时间段内的响应值各自计算平均值，即每个样品在每个传感器上可得到1个电子鼻响应值参数。

分别在两不同平衡条件下，进一步对各传感器计算得到的所有响应值参数与DON含量进行Pearson相关性分析，每个传感器按参数类别分别挑选相关性最高的参数作为DON含量回归模型的建模参数，每个平衡温度下均筛选得到16个响应值参数（表4）。整体上，各响应值参数与DON含量相关系数在40℃平衡温度下均较高（|r|>0.71），且均高于25℃（0.23<|r|<0.65）。