近紅外光譜分析技術(shù)在糜子品質(zhì)檢測中的應用

田 翔 沈 群 喬治軍 王海崗 曹曉寧

近紅外光譜分析技術(shù)在糜子品質(zhì)檢測中的應用

田 翔1沈 群2喬治軍1王海崗1曹曉寧1

（山西省農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)作物品種資源研究所農(nóng)業(yè)部黃土高原作物基因與種質(zhì)創(chuàng)制重點實驗室雜糧種質(zhì)資源發(fā)掘與遺傳改良山西省重點實驗室1，太原 030031）
（中國農(nóng)業(yè)大學食品科學與營養(yǎng)工程學院2，北京 100083）

為尋找一種簡便易行的糜子籽粒水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪含量測定方法，以120個普通糜子品種為材料，采用近紅外漫反射光譜（NIRS）法測定糜子籽粒水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪含量進行了研究。結(jié)果表明，采用一階導數(shù)＋減去一條直線、矢量歸一化光譜預處理，分別建立水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪含量的校正模型，校正和預測效果最佳。模型的校正決定系數(shù)（R2cal）分別為0.921 0、0.905 8，0.926 3和0.904 5，交叉驗證決定系數(shù)（R2cv）分別為0.921 0、0.900 2、0.940 0和0.881 2；外部驗證決定系數(shù)（R2val）分別為0.912、0.801、0.890和0.786。結(jié)果表明該模型代替化學分析法鑒定糜子品質(zhì)是完全可行的。

糜子 近紅外 淀粉 粗蛋白 粗脂肪 品質(zhì)

糜子（Panicum miliaceum L.）屬禾本科黍?qū)伲置?、稷和糜，主要種植在甘肅、河北、內(nèi)蒙古、山西等省。糜子有糯粳之分，糯性為黍，粳性為糜，黍米稱為黃米，制米酒炸糕等；粳性糜子碾成米，吃炒米。糜子中所含的營養(yǎng)物質(zhì)較高，可平衡膳食促進人體健康，其籽粒中的淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪、微量元素等含量豐富［1］，淀粉質(zhì)量分數(shù)為64.14%～72.53%，蛋白質(zhì)質(zhì)量分數(shù)為10.2%～20.4%，這種蛋白質(zhì)構(gòu)成與豆類蛋白相似，優(yōu)于玉米、小麥和大米。糜子中脂肪質(zhì)量分數(shù)為2.7%～5.28%，高于小麥粉和大米的含量。目前測定糜子品質(zhì)成分的傳統(tǒng)方法中淀粉含量主要有旋光法和酶水解法，粗蛋白測定基于凱氏定氮法，粗脂肪測定是基于索氏提取法，這些化學法可靠性高，但測定步驟繁瑣、費用高，故不適宜對樣品進行批量分析和無損檢測。在糜子品質(zhì)改良過程中，需要對大量種質(zhì)資源、突變體、雜交后代材料及時分析鑒定和篩選，同時希望具有優(yōu)良品質(zhì)的籽粒經(jīng)分析后能保持完好，以便進一步繁殖。因此，迫切需要一種準確、快速、非破壞籽粒的檢測方法。

近紅外反射光譜（Near infrared reflectance spectroscopy，NIRS）［2］是利用有機物在近紅外光譜區(qū)的特征振動吸收信息而快速測定樣品中多種化學成分含量，如水分、蛋白質(zhì)、脂肪、糖類等。近紅外光譜分析技術(shù)是一項間接的分析方法，它測定樣品成分的方法是建立在化學分析法基礎之上，具有操作簡單、分析速度快、無損傷、無污染、低消耗等特點。近紅外技術(shù)對水稻、大豆、玉米等大宗作物品質(zhì)分析的報道較多［3-4］，在小雜糧品質(zhì)分析上應用很少。依據(jù)糜子水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪的化學測定值建立近紅外光譜分析模型，利用該模型快速定量檢測糜子品質(zhì)。為了建立糜子常規(guī)品質(zhì)近紅外光譜分析模型，首先用化學測定方法測定了100份糜子水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪的含量，利用德國Bruke公司生產(chǎn)的MPA傅里葉變換近紅外光譜儀和OPUS建模軟件，建立了糜子水分［5］、淀粉［6］、粗蛋白［7-10］、粗脂肪［11-12］近紅外光譜分析模型，并用20份驗證集進行預測，此法為糜子育種與品質(zhì)分析提供一種方便有效的分析方法。

1 材料與方法

1.1 材料和設備

供試的120份糜子品種由山西省農(nóng)科院品資所育種專家提供，其粒形多樣，色澤不同，分為糯性和粳性，因此該模型品質(zhì)特性具有廣泛的代表性。

MPA傅里葉變換近紅外光譜儀：德國Bruke；AP-300旋光儀：日本ATAGO；DHG-9140AS電熱鼓風干燥箱：寧波東南。

1.2 近紅外反射光譜采集與光譜分析

利用傅里葉變換近紅外光譜儀，以鍍金的漫反射體作參比，樣品杯為帶石英窗的圓形小杯，直徑4.5 cm，高5.0 cm，每次裝樣滿三分之二為宜。掃描光譜區(qū)選用4 000～12 000 cm-1，分辨率采用16 cm-1，每隔2 nm采集反射強度，重復對樣品進行近紅外光譜掃描采集64次后形成一條反射光譜儲存。每樣品重復裝樣掃描2次，取平均值，計算機程序自動將反射光譜信息轉(zhuǎn)換成吸光度值儲存。并使用OPUS建模軟件對光譜進行優(yōu)化處理、數(shù)學分析和回歸統(tǒng)計。先用校正樣品集建立校正模型，并做內(nèi)部交叉驗證，再將驗正樣品集進行外部驗證，根據(jù)校正決定系數(shù)R2cal，校正標準誤差RMSEE，交叉驗證決定系數(shù)R2cv，交叉驗證標準誤差RMSECV，外部驗證決定系數(shù)R2val，預測標準誤差RMSEP等指標確定最優(yōu)模型。對于同一樣品集所構(gòu)建的回歸方程而言，校正決定系數(shù)R2cal越大，校正標準誤差RMSEE越低，近紅外分析結(jié)果與化學分析結(jié)果越吻合，可信度越高；交叉驗證決定系數(shù)R2cv越大，交叉驗證標準誤差RMSECV越低，定標建模過程中進行交叉驗證時得到的近紅外預測值與化學分析值越接近，定標模型的準確度越高［13］。

1.3 化學測定

1.3.1 含水量測定

采用GB 5497—1985《糧食、油料檢驗水分測定法中定溫定時烘干法》，用已烘至恒重的鋁盒分別稱取同一糜子樣品3 g（準確至0.000 1 g），2份，置于130℃的烘箱內(nèi)，干燥40 min后取出放干燥器內(nèi)冷卻，至恒重，計算糜子中含水量。平行測定結(jié)果允許差不超過0.2%。

1.3.2 淀粉含量測定

參照GB 5006—1985《谷物籽粒粗淀粉測定法》，重復稱取同一樣品2份，每份2.5 g，準確至0.001 g。將稱好的樣品放入100 mL粗頸容量瓶中，加入50 mL 1%鹽酸溶液，搖勻分散，加熱15 min后冷卻至室溫。向水解液中加入1 mL 30%硫酸鋅溶液和1 mL 15%亞鐵氰化鉀溶液，沉淀蛋白質(zhì)，定容，靜置約60 min后過濾。在室溫20℃時用旋光儀測定，計算粗淀粉百分含量。結(jié)果以干基（%）表示，2個平行測定結(jié)果的相對誤差不得大于1.0%。

1.3.3 粗蛋白含量測定

參照GB／T 5511—2008谷物和豆類氮含量測定和粗蛋白質(zhì)含量計算凱氏法，稱取0.500 0 g試樣2份置于250 mL消化管中，依次加入消化片5 g和12 mL濃硫酸，搖勻。將消化管放入420℃消化爐中消煮約90 min，樣品消化至透明藍綠色液體，取出冷卻至室溫。把消化管放入8400型全自動凱氏定氮儀，設定分析程序后儀器依次進行自動蒸餾、滴定、結(jié)果計算和清洗。結(jié)果以干基（%）表示，2次測定的相對誤差小于2%。

1.3.4 粗脂肪含量測定

采用NY／T 4-82谷類、油料作物粗脂肪測定方法，稱取3.000 g試樣2份置于濾紙筒內(nèi)，將裝樣品的濾紙筒放入浸提杯中上索氏提取儀，加80 mL乙醚萃取，經(jīng)過浸提，淋洗和干燥，最后取下浸提杯放入烘箱130℃烘40 min至恒重，稱量浸提杯增重，計算粗脂肪含量。結(jié)果以干基（%）表示，2次測定的相對誤差小于3%。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣品的化學分析結(jié)果

120糜子樣品的品質(zhì)成分分析結(jié)果見表1。其中包括校正集和驗證集。由表1可知，構(gòu)建定標模型的糜子籽粒含水量為8.91%～11.53%，淀粉質(zhì)量分數(shù)為65.76%～73.94%，粗蛋白質(zhì)量分數(shù)為12.82%～21.40%，粗脂肪質(zhì)量分數(shù)為2.58%～4.63%，數(shù)據(jù)變幅較大，建立的模型有較好的適用性。

表1 校正集和驗證集樣品中品質(zhì)成分分布／%

2.2 近紅外定標模型的建立

利用OPUS／QUANT軟件中的自動優(yōu)化功能，篩選建模的最佳光譜預處理方法、譜區(qū)范圍和主因子數(shù)。通過交叉驗證，比較不同光譜預處理方法與譜區(qū)范圍組合的交叉驗證決定系數(shù)R2cv、交叉驗證標準誤差RMSECV等參數(shù)，確定最優(yōu)校正模型［14］。糜子籽粒水分、淀粉、粗蛋白、粗脂肪定標模型校正決定系數(shù)（R2cal）分別為0.921 0、0.905 8，0.926 3 和0.904 5。

2.3 定標模型的驗證

2.3.1 內(nèi)部交叉驗證

圖1 含水量預測值與真實值的相關(guān)關(guān)系

圖2 淀粉含量預測值與真實值的相關(guān)關(guān)系

圖3 粗蛋白含量預測值與真實值的相關(guān)關(guān)系

圖4 粗脂肪含量預測值與真實值的相關(guān)關(guān)系

根據(jù)樣品的NIRS特征，利用軟件的自動驗證功能，軟件每次在100份定標樣品中隨機選取1份樣品作為驗證樣品，用其余的樣品（99份）建立定標模型，并對驗證樣品做預測，自動重復至所有樣品均被做為驗證樣品。糜子水分、淀粉、粗蛋白和粗脂肪含量的交叉驗證結(jié)果如圖1～圖4，其交叉驗證決定系數(shù)R2cv，交叉驗證標準誤差RMSECV，見表2。

表2 糜子近紅外定標統(tǒng)計值

2.3.2 外部驗證

采用未參加模型建立的、化學成分已知的驗證集樣品對所建模型的實際預測效果進行評價［15-16］。預測結(jié)果如表3所示。由表3可知，糜子水分、淀粉、粗蛋白和粗脂肪外部驗證決定系數(shù)（R2val）分別為0.912，0.801，0.890，0.786，預測標準誤差（RMSEP）分別為0.682，0.879，0.315，1.125，預測值與化學值間平均偏差均較小。對于水分、淀粉、粗蛋白和粗脂肪的預測，化學法和近紅外儀器法測定間無顯著差異，近紅外測定結(jié)果是準確可靠的。說明采用NIRS分析技術(shù)能夠滿足對糜子常規(guī)品質(zhì)成分的檢測。

表3 糜子品質(zhì)成分分析模型的外部驗證

3 討論與結(jié)論

采用Bruker MPA傅里葉變換近紅外光譜儀對120份糜子種子樣本進行光譜掃描，利用光譜定量分析軟件進行光譜預處理、數(shù)學方法運算及回歸統(tǒng)計分析，得到了糜子種子水分、淀粉、粗蛋白和粗脂肪的近紅外定標模型。該模型決定系數(shù)較高、誤差較小，在糜子品質(zhì)育種中的早代材料篩選上是可行的，能夠滿足大批量品種的快速、無損檢測要求，有效地提高糜子品質(zhì)育種效率，為糜子品質(zhì)育種提供了一種新的、有效的技術(shù)手段。

孫群等［17］研究結(jié)果表明，谷物表面的色澤和外殼對近紅外光譜的影響會降低定標模型的準確度。為了減少色澤及外殼的影響，在以后的研究中，如果僅評價糜子可食部分的品質(zhì)，可以考慮將籽粒脫殼后的黃米為檢測對象建立近紅外定標分析模型［18］。如果為了提高糜子品質(zhì)育種工作效率、加快育種進程，在實際應用中需不斷補充新樣品進行模型矯正和升級優(yōu)化，進一步提高模型的準確性和保持模型的穩(wěn)定性。

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Application of Near Infrared Reflectance Spectroscopy （NIRS）Analysis Technology in Quality Detection of Panicum Miliaceum L.

Tian Xiang1Shen Qun2Qiao Zhijun1Wang Haigang1Cao Xiaoning1
（Institute of Crop Germplasm Resources，Shanxi Academy of Agricultural Sciences，Key Laboratory of Crop Gene Resources ＆ Germplasm Enhancement on Loess Plateau，Ministry of Agriculture，Shanxi Key Laboratory of Genetic Resources and Genetic Improvement of Minor Crops1，Taiyuan 030031）
（College of Food Science and Nutritional Engineering，China Agricultural University2，Beijing 100083）

Totally 120 varieties of Panicum miliaceum L.were used as materials to seek a simple and feasible method to measure moisture，starch，crude protein and crude fat content in Panicum miliaceum L..Near Infrared Reflectance Spectroscopy（NIRS）analytical technology was used to research the component concentration of Panicum miliaceum L.The results indicated that the calibration models for estimating the content of moisture，starch，crude protein and crude fat based on the combination method of first derivation，straight line subtraction and vector normalized spectrum pre-treatment.The calibration determination coefficients（R2cal）of the models were 0.921 0，0.905 8，0.926 3 and 0.904 5 respectively，the cross validation determination coefficients（R2cv）were 0.921 0，0.900 2，0.940 0 and 0.881 2 respectively；and the external validation determination coefficients（R2val）were 0.912，0.801，0.890 and 0.786 respectively.The result shows that it is completely feasible that the models can take the place of the quality of Panicum miliaceum L..

Panicum miliaceum L.，NIRS，starch，crude protein，crude fat，quality

TS210.7

A

1003-0174（2016）09-0131-05

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設專項資金（CARS-07-12.5-A12）

2014-11-29

田翔，女，1982年出生，助理研究員，農(nóng)作物品質(zhì)分析

喬治軍，男，1964年出生，研究員，作物種質(zhì)資源