兩種近紅外光譜分辨率預(yù)測牛肉營養(yǎng)成分的比較研究

劉曉曄，湯曉艷，*，孫寶忠，王 敏，毛雪飛，吳 偉

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究所/農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全重點實驗室，北京100081;2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京畜牧獸醫(yī)研究所，北京100193)

近紅外光譜作為一種快速、簡便、無損的分析技術(shù)，在多個行業(yè)中成功地應(yīng)用于檢測產(chǎn)品的各項指標(biāo)，比如農(nóng)產(chǎn)品、石油產(chǎn)品、藥品及乳產(chǎn)品等均可用近紅外光譜技術(shù)作定性或定量分析［1］。在應(yīng)用近紅外光譜進(jìn)行測量建模時應(yīng)該考慮光譜的測量范圍、分辨率、掃描累加次數(shù)及測量方式等。對某些樣品，一定范圍內(nèi)改變測量分辨率或許基本不改變光譜的性質(zhì)(信噪比和峰的數(shù)量，位置等)，對于某些樣品，光譜質(zhì)量與分辨率還是相關(guān)的。Sato等［2］研究不同密度的聚乙烯丸和薄膜的近紅外光譜發(fā)現(xiàn)，分析模型的相關(guān)系數(shù)和交互驗證標(biāo)準(zhǔn)差與光譜分辨率關(guān)系很小。王一兵等［3］通過研究不同分辨率對多組分混合物中乙酰氨基苯酚和乙水楊胺的定量分析模型的影響，發(fā)現(xiàn)隨著分辨率下降，定量分析模型的預(yù)測能力呈現(xiàn)不同程度的下降趨勢。近年來，近紅外光譜技術(shù)已經(jīng)被用于肉類質(zhì)量參數(shù)的測定，尤其是營養(yǎng)成分(蛋白質(zhì)、脂肪和水分)的測定。如Kestens和Liao等人［4－5］對豬肉營養(yǎng)成分的測定，Prevolnik 等人［6］對牛肉營養(yǎng)成分的測定，Viljoen 等人［7］對羊肉營養(yǎng)成分的測定，McDevitt和劉煒等人［8－9］對雞肉營養(yǎng)成分的測定，欒東磊和王小燕等人［10－11］對大黃魚和帶魚肉營養(yǎng)成分的測定，及 Ortiz－Somovilla［12］等人對肉類制品香腸營養(yǎng)成分的測定，都獲得了很好的預(yù)測效果。但對于光譜分辨率對肉品成分測定模型的影響尚未有研究報道。本論文以牛肉為介質(zhì)，以其中的蛋白質(zhì)、脂肪和水分含量為測定對象，研究近紅外光譜分辨率與牛肉營養(yǎng)成分定量分析的關(guān)系，探討近紅外光譜分辨率對肉類介質(zhì)參數(shù)測定模型的影響，為肉類參數(shù)測定的最佳光譜采集條件選擇提供了理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

牛肉均取自內(nèi)蒙古科爾沁牛業(yè)股份有限公司，為16頭西門塔爾雜交牛(公牛10頭，母牛6頭)，宰后排酸48h后，按分割部位取樣，取其14個部位(板腱、脖肉、大瓜、肩肉、辣椒條、里脊、霖肉、米龍、牛腩、上腦、臀肉、外脊、小瓜和眼肉)共224個樣品，每個樣品重約2kg。樣品在－20℃條件下儲存運輸，而后進(jìn)行近紅外光譜掃描和蛋白質(zhì)、脂肪、水分含量的測定。

Spectrum 100N FT－NIR(光譜范圍833～2500nm，分辨率1.6nm)美國PE公司;SupNIR－1000近紅外光譜儀(光譜范圍1000～1800nm、分辨率10.0nm)北京聚光科技股份有限公司;KjeltecTM2300凱氏定氮儀、Soxtec TM2050脂肪測定儀 丹麥Foss公司;GM2000研磨儀 德國Retsch公司;BCD－238S冰箱海爾公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品制備 宰后48h采集運輸?shù)呐Ｈ鈽悠吩谑覝叵逻^夜解凍，至樣品完全解凍并達(dá)室溫條件，隨后將樣品制成肉糜(GM2000研磨儀，2000r·min－1，0.20min)，得到的牛肉糜分別進(jìn)行近紅外光譜掃描以及蛋白質(zhì)、脂肪和水分含量的測定。

1.2.2 牛肉近紅外光譜掃描 將制成的肉糜裝入樣品池，采用漫反射掃描方式，分別在分辨率1.6nm及分辨率10nm的條件下進(jìn)行近紅外光譜采集，每個樣品采集三條光譜曲線，求其平均光譜建立近紅外光譜定量分析模型。

1.2.3 蛋白質(zhì)、脂肪和水分的測定 牛肉中蛋白質(zhì)、脂肪和水分含量分別按照GB/T9695·11－2008《肉與肉制品氮含量測定》［13］、GB/T9695·7－2008《肉與肉制品總脂肪含量的測定》［14］和 GB/T 9695·15－2008《肉與肉制品水分含量測定》［15］進(jìn)行測定。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理與分析 應(yīng)用The Unscrambler(version9.8，CAMO)專業(yè)化學(xué)計量學(xué)軟件，對不同光譜分辨率下掃描的近紅外光譜信息進(jìn)行分析，采用多元散射校正(MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理(SNV)、去趨勢化(De－trending)、平滑(Smoothing)和導(dǎo)數(shù)(Derivative)的光譜預(yù)處理方法進(jìn)行處理，來降低光譜噪聲和扣除背景干擾［15］，選擇偏最小二乘回歸技術(shù)(PLSR)和交互驗證程序，分別建立牛肉中蛋白質(zhì)、脂肪和水分含量的近紅外定量分析模型。模型的優(yōu)劣用校正集相關(guān)系數(shù)(R)、校正標(biāo)準(zhǔn)差(RMSEC)、交互驗證相關(guān)系數(shù)(R)、交互驗證標(biāo)準(zhǔn)差(RMSECV)作為衡量指標(biāo)。

2 結(jié)果與討論

2.1 化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)分析

對224個牛肉樣本按照1.2.3所列國標(biāo)方法進(jìn)行了蛋白質(zhì)、脂肪和水分的測定，統(tǒng)計結(jié)果見表1。表1中列出了牛肉樣品中蛋白質(zhì)、脂肪和水分的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，本研究采用的是不同分割部位的牛肉樣本，從表1中可見，其營養(yǎng)成分含量變化范圍較大，其中蛋白質(zhì)含量范圍為18.29%～23.48%，脂肪為0.20%～9.46%，水分為68.07%～88.27%。

表1 牛肉樣品的蛋白質(zhì)、脂肪和水分統(tǒng)計Table 1 The statistics of protein，fat and moisture of beef

2.2 光譜分析

兩種不同分辨率條件下所得近紅外光譜如圖1～圖2所示。比較圖1(分辨率1.6nm)和圖2(分辨率10nm)可以看出，在相同的波長范圍(1000～1799nm)下，分辨率為1.6nm時，特征吸收峰比較明顯，包含的信息也比較豐富，但光譜噪音有所增加;低分辨率下獲得的光譜(圖2)較為光滑。

圖1 分辨率1.6nm的牛肉糜原始光譜Fig.1 Original spectroscopys of mince beef under resolution of 1.6nm

圖2 分辨率10.0nm的牛肉糜原始光譜Fig.2 Original spectroscopys of mince beef under resolution of 10.0 nm

2.3 不同分辨率下模型結(jié)果分析

在相同的波段范圍下，利用在分辨率為1.6和10nm下掃描的光譜，所建立的蛋白質(zhì)、脂肪和水分定量分析模型結(jié)果如表2所示。相關(guān)數(shù)據(jù)分析得知，在相同的波段范圍下，盡管兩種分辨率下掃描光譜所建定量分析模型的相關(guān)系數(shù)R相差不大，但是從其交互驗證標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSECV)的比較上可以看出，高分辨率(1.6nm)下所建立的蛋白質(zhì)、脂肪和水分模型的RMSECV值分別為0.49、0.64和1.18，小于低分辨率(10.0nm)下蛋白質(zhì)、脂肪和水分模型的RMSECV值(0.54、0.76和1.26)，說明高分辨率下定量分析模型精度要略優(yōu)于低分辨率下所建模型。圖3～圖5分別為牛肉蛋白質(zhì)、脂肪和水分驗證集真實值與預(yù)測值分布圖，圖3中也可以看出，圖(A)高分辨率下的模型要比圖(B)的模型線性關(guān)系明顯，王一冰等人［3］在做近紅外光譜分辨率對定量分析的影響時指出，如果測量時分辨率過低，則不能提供足夠的光譜信息，會影響定量模型的質(zhì)量，筆者推斷可能是因為高分辨率條件下掃描的光譜所包含信息更加豐富，更能反映出營養(yǎng)成分含量變化對近紅外光譜的影響。

表2 不同分辨率下牛肉樣品的蛋白質(zhì)、脂肪和水分的模型比較Table 2 The comparison of protein，fat and moisture model of beef under two resolutions

圖3 牛肉蛋白質(zhì)模型驗證集真實值與預(yù)測值分布圖Fig.3 Predicted and true value of validation with beef protein model

圖4 牛肉脂肪模型驗證集真實值與預(yù)測值分布圖Fig.4 Predicted and true value of validation with beef fat model

圖5 牛肉水分模型驗證集真實值與預(yù)測值分布圖Fig.5 Predicted and true value of validation with beef moisture model

表2中模型結(jié)果顯示，兩種分辨率下蛋白質(zhì)的近紅外模型精度(RMSECV:0.49、0.54)都要優(yōu)于脂肪和水分的模型(RMSECV:0.64、0.76;RMSECV:1.18、1.26)，從圖4、圖5的對比中可以看出，低脂肪含量的樣品多，而高脂肪含量的樣品相對較少，中間水分含量的樣本多，而兩端低水分含量和高水分含量的樣本較少，理想的建模對象應(yīng)當(dāng)是在整個的含量變化范圍內(nèi)呈現(xiàn)均勻分布的樣品［1］，如圖3中蛋白質(zhì)的含量分布圖。與蛋白質(zhì)和脂肪模型相比，水分的模型效果較差，除與樣品參考值的分布有一定關(guān)系外，樣品制備過程中水分的蒸發(fā)，光譜的掃描和水分的測量不在同一時間點，都會對模型結(jié)果產(chǎn)生不利的影響，這與Cozzolino等人［16］的研究結(jié)果是一致的。

3 結(jié)論

3.1 結(jié)果表明，對于牛肉中的蛋白質(zhì)、脂肪和水分來說，兩種分辨率下應(yīng)用近紅外光譜所建定量分析模型相關(guān)系數(shù)R相差不大，高光譜分辨率(1.6nm)下所建立的近紅外模型精度要略優(yōu)于低光譜分辨率(10nm)下所建立模型。

3.2 證實了近紅外能夠作為一種替代性手段用來檢測肉類中的蛋白質(zhì)、脂肪和水分含量。但是對每個參數(shù)建立模型時，應(yīng)注意所選取的樣品要在測量范圍內(nèi)均勻分布，且參考值的測定應(yīng)當(dāng)與近紅外光譜的掃描在時間點上盡可能一致。

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