脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法技术

本发明专利技术公开了一种脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，包括：(1)含有脂溶性天然产物的待检测样品在薄层色谱板上进行点样；(2)利用石油醚/乙酸乙酯展开剂系统对点样后的薄层色谱板进行薄层色谱展开；(3)利用染色剂系统对展开后的薄层色谱板进行显色；(4)对显色后的薄层色谱板进行图像采集，根据图像与水溶性天然产物含量之间的关系，得出水溶性天然产物的含量。本发明专利技术的方法操作简便，不需要专用仪器。本发明专利技术的方法定量性好，采用同一展开体系，可以对多种脂溶性天然产物进行定量检测，准确度高。本发明专利技术的方法测试速度快，可以多个样品同时测定；同时也可以对含有多个组份的样品进行检测，实用性强。

TLC Quantitative Image Recognition and Detection of Liposoluble Natural Products

【技术实现步骤摘要】
脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法
本专利技术属于天然产物和食品药品领域，具体涉及一种脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法。
技术介绍
脂溶性天然产物包括类胡萝卜素、甾醇等类型。类胡萝卜素是一类重要的天然色素,普遍存在于动物、高等植物、真菌、藻类的黄色、橙红色或红色的色素之中。类胡萝卜素是体内维生素A的主要来源,同时还具有抗氧化、免疫调节、抗癌、延缓衰老等功效。甾醇广泛存在于蔬菜、水果和谷物中，是一种重要的新型食品功能成分，其具有多种显著的生理活性尤其是心血管保护功能。心血管疾病是世界范围内威胁人类健康的主要疾病，目前我国心脑血管疾病患者已经超过2.7亿人，每年死于心脑血管疾病近300万人，占我国每年总死亡病因的51％，已成为中国成人首要的死亡原因，是21世纪中国所面临的主要公共卫生问题之一。因此甾醇及其衍生物目前在食品和药品研究领域引起广泛关注。甾醇及甾醇酯通过抑制胆固醇在小肠内的吸收，可以有效降低血液中总胆固醇(TC)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)的含量，而不降低对人体有益的高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)的含量。在制药、生化、日化、食品以及精细化工等高科技领域具有广阔的应用前景。常用的脂溶性天然产物检测方法有分光光度法方法、液相法，但是需要专用的仪器，操作相对麻烦。最近计算机图像处理技术迅猛发展，图像的定量分析已经可行。以ImageJ为代表的图像处理程序已广泛用于生命科学研究领域，如电泳条带定量分析、细胞计数、组织结构定量处理等。ImageJ是一个NIH开发的公共领域Java图像处理程序。它可以在任何具有Java1.4或更高版本虚拟机的计算机上作为联机applet或可下载应用程序运行。可下载的发行版适用于Windows，MacOS，MacOSX和Linux。它可以显示，编辑，分析，处理，保存和打印8位，16位和32位图像。它可以读取许多图像格式，包括TIFF，GIF，JPEG，BMP，DICOM，FITS和“raw”。它支持“堆栈”，一系列共享单个窗口的图像。它是多线程的，因此可以与其他操作并行执行诸如图像文件读取之类的耗时操作。它可以计算用户定义选择的面积和像素值统计。它可以测量距离和角度。它可以创建密度直方图和线轮廓图。它支持标准图像处理功能，如对比度操作，锐化，平滑，边缘检测和中值滤波。它可以进行几何变换，如缩放，旋转和翻转。所有分析和处理功能均可在任何放大系数下使用。该程序同时支持任意数量的窗口(图像)，仅受可用内存的限制。空间校准可用于以毫米为单位提供真实世界的尺寸测量。还可以进行密度或灰度校准。ImageJ采用开放式架构设计，通过Java插件提供可扩展性。可以使用ImageJ的内置编辑器和Java编译器开发自定义采集，分析和处理插件。用户编写的插件可以解决几乎任何图像处理或分析问题。天然产物的薄层分析是一种常用的高效技术，但是传统的薄层定量分析需要专用的仪器，应用不便。因此基于最新的计算机图像定量分析手段，进行类黄酮多酚的薄层定量图像识别检测能够简化操作，有力地拓宽使用范围。目前已经有一些利用图像识别进行活性成分定量检测的研究。例如申请号200510115774.X专利文献，公开了一种基于图像处理技术的薄层色谱定量分析方法，包括步骤：(1)对载有样品薄层板拍照形成数字图像；(2)对拍摄图像预处理：镜头畸变校正、滤除噪声；(3)利用点样均匀分布、纵向距离等分原则确定控制点；(4)根据控制点插值方法构造图像背景；(5)从镜头畸变校正图像去除背景，根据背景对像素点亮度归一化；(6)对薄层图像进行分割(7)对分割后的区域灰度进行积分、定量分析。但该方法只对图像分析的一般原理进行了描述，无法直接应用到具体天然产物的定量检测。申请号201510163742.0的专利文献，公开了一种巴戟天耐斯糖含量测定方法，利用梯形积分法对色谱峰进行积分，根据峰面积和样品浓度进行定量分析。但该方法仅限于一种特定糖的测定。申请号201810451846.5的专利文献，公开了一种鉴别蜂蜜真伪的方法，用ImageJ软件对蜂蜜样品中的寡糖进行分析。但该方法仅限于一类糖的分析。因此开发适用于不同类型的薄层图像识别定量分析方法，对于天然产物的快速分析鉴别具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术提供了一种脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法工艺简便，不需要专用仪器，适用面广。一种脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，包括：(1)含有脂溶性天然产物的待检测样品在薄层色谱板上进行点样；(2)利用石油醚/乙酸乙酯展开剂系统对点样后的薄层色谱板进行薄层色谱展开；(3)利用染色剂系统对展开后的薄层色谱板进行显色；(4)对脂溶性天然产物薄层色谱图像电子化及定量分析：对显色后的薄层色谱板进行图像采集，根据图像与水溶性天然产物含量之间的关系，得出水溶性天然产物的含量。本专利技术的脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，其基于计算机图像识别，能够实现对不同脂溶性天然产物(类胡萝卜素、甾醇)及其混合物进行同时定量分析。作为优选，所述含有脂溶性天然产物的待检测样品以溶液形式进行点样，溶液浓度为0.01-10mg/mL；进一步优选为0.5-5mg/mL；点样量为0.1-10微升；优选为0.1～1微升。所述待检测含有脂溶性天然产物样品可以利用多种溶剂溶解，一般采用溶解性较好，易挥发的溶剂，作为优选，所述溶剂为正己烷、乙醇、二氯甲烷、丙酮、甲醇或乙酸乙酯等中的一种或多种。作为进一步优选，所述溶剂为正己烷或乙酸乙酯中的一种或多种。所述的脂溶性天然产物样品点样至薄层色谱后在统一展开剂系统中展开，作为优选，所述石油醚/乙酸乙酯的体积比为4～6/1。作为进一步优选，所述石油醚/乙酸乙酯的体积比为5/1。作为优选，利用石油醚/乙酸乙酯展开剂系统对点样后的薄层色谱板进行薄层色谱展开的距离为35～45毫米。作为进一步优选，展开距离为40毫米。本专利技术中，所述薄层色谱展开的距离是以初始点样中心点为起始点、以展开剂展开后最前端溶剂线为终点表示的距离。当然，对于特定的展开体系，也可以通过控制展开时间对两种展开体系的展开作用进行控制。作为优选，所述的脂溶性天然产物样品在薄层色谱上展开后，用对甲氧基苯甲醛显色剂进行显色，显色时间0.1-10分钟，显色温度150-250度。作为优选，所述染色剂系统为对甲氧基苯甲醛显色剂。作为优选，所述对甲氧基苯甲醛显色剂的体积比组成为甲氧基苯甲醛/乙酸/乙醇/硫酸＝9.1～9.5/3.5～4/300～350/12.5。作为进一步优选，所述甲氧基苯甲醛/乙酸/乙醇/硫酸的体积比为9.2/3.75/338/12.5。作为优选，所述脂溶性天然产物包括类胡萝卜素、甾醇中的一种或多种。进一步优选为β-胡萝卜素、辣椒红素、β-谷甾醇、豆甾醇中的一种或多种。作为优选，利用相机或扫描仪进行图像采集。显色完成后，可采用相机或扫描仪进行电子化图像采集，完成水溶性天然产物样品图像的电子化。所述的脂溶性天然产物样品图像电子化后，选择合适的图像处理软件，如：ImageJ等，进行图像优化处理。定量分析基于灰度值，故先用软件将图片转为灰度图片。对采集的图像利用ImageJ进行处理，并最终进行积分定量，利用积分值与样品含量之间的关系，得到含有脂溶性天然产物的待检测样本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，其特征在于，包括：(1)含有脂溶性天然产物的待检测样品在薄层色谱板上进行点样；(2)利用石油醚/乙酸乙酯展开剂系统对点样后的薄层色谱板进行薄层色谱展开；(3)利用染色剂系统对展开后的薄层色谱板进行显色；(4)对显色后的薄层色谱板进行图像采集，根据图像与水溶性天然产物含量之间的关系，得出水溶性天然产物的含量。

【技术特征摘要】
1.一种脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，其特征在于，包括：(1)含有脂溶性天然产物的待检测样品在薄层色谱板上进行点样；(2)利用石油醚/乙酸乙酯展开剂系统对点样后的薄层色谱板进行薄层色谱展开；(3)利用染色剂系统对展开后的薄层色谱板进行显色；(4)对显色后的薄层色谱板进行图像采集，根据图像与水溶性天然产物含量之间的关系，得出水溶性天然产物的含量。2.根据权利要求1所述的脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，其特征在于，所述含有脂溶性天然产物的待检测样品以溶液形式进行点样，溶液浓度为0.01-10mg/mL，点样量为0.1-10微升。3.根据权利要求1所述的脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，其特征在于，所述石油醚/乙酸乙酯的体积比为(4～6)/1。4.根据权利要求1所述的脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，其特征在于，利用石油醚/乙酸乙酯展开剂系统对点样后的薄层色谱板进行薄层色谱展开的距离为35～45毫米。5.根据权利要求1所述的脂溶性天然产物薄层定量图像识别检测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘松柏，许璐靖，束彤，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33