基于中波近紅外光譜構(gòu)建生鮮雞肉膽固醇定量分析模型

王　輝，田寒友，張順亮，鄒　昊，劉　飛，李文采，李家鵬，陳文華，喬曉玲

（中國肉類食品綜合研究中心，肉類加工技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京食品科學(xué)研究院，北京 100068）

基于中波近紅外光譜構(gòu)建生鮮雞肉膽固醇定量分析模型

王輝，田寒友，張順亮，鄒昊，劉飛，李文采，李家鵬，陳文華，喬曉玲*

（中國肉類食品綜合研究中心，肉類加工技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京食品科學(xué)研究院，北京 100068）

通過采集市售生鮮雞肉樣品在中波近紅外區(qū)的光譜信息，采用偏最小二乘法構(gòu)建膽固醇定量分析模型，并評價(jià)模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。在建模過程中，討論異常樣品剔除與組合預(yù)處理方法等優(yōu)化措施對模型的影響。參模樣品經(jīng)2 次異常樣本剔除并以SG（Savitzky-Golay）一階導(dǎo)數(shù)、SG平滑及去趨勢校正進(jìn)行預(yù)處理后，獲得了最佳生鮮雞肉膽固醇定量分析模型，其中：校正標(biāo)準(zhǔn)差（standard error of calibration，SEC）為4.534 8、校正集相關(guān)系數(shù)為0.919 7、預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差（standard error of prediction，SEP）為7.437 5、驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)為0.812 0、范圍誤差比為2.844 7、相對預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差為9.44%、主因子數(shù)為5、SEP/SEC為1.640 1。對檢驗(yàn)集樣品預(yù)測的結(jié)果表明，基于中波近紅外光譜構(gòu)建的膽固醇定量分析模型的預(yù)測性能較好（P＞0.05），特別是在60～100 mg/100 g含量區(qū)間，可應(yīng)用于對市售生鮮雞肉及產(chǎn)品膽固醇的檢測。

近紅外光譜；中波區(qū)；生鮮雞肉；膽固醇；定量分析

膽固醇是一種廣泛存在于動物組織中的固醇類物質(zhì)，具有維持機(jī)體正常生理功能的重要作用，人體通過攝入動物源性食物而獲取約30%的外源性膽固醇［1-2］。目前，雞肉是我國使用量較大的禽類原料，廣泛應(yīng)用于各式菜肴、快餐及速食產(chǎn)品中。由于受到種類、性別、成熟度、日糧水平、飼養(yǎng)方式等因素的影響，其膽固醇含量也存在較大的差異［3-11］。通常根據(jù)膽固醇含量的不同，將含量低于100 mg/100 g、介于100～200 mg/100 g之間、高于200 mg/100 g的雞肉及肉制品分為低、中、高3 個(gè)等級，過多攝入導(dǎo)致的膽固醇積累使心腦血管疾病成為我國居民的常見?。?2-16］。

我國目前對膽固醇的分析與檢測，主要采用高效液相色譜法和氣相色譜法，其優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確性和重復(fù)性好，但在效費(fèi)比、人員要求及物料損耗上已滿足不了企業(yè)對原料選擇、過程跟蹤及品質(zhì)控制等方面對效率和成本的要求。作為一種新興的檢測分析技術(shù)，近紅外光譜技術(shù)已逐漸應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、制藥、石化等諸多領(lǐng)域，其在費(fèi)用、效率、操作、成本、精準(zhǔn)度及損耗方面的優(yōu)勢使其在定性和定量分析中的應(yīng)用滿足了膽固醇測定的各方面需求［17-18］。

膽固醇是由甾醇和一段烷基鏈組成的，可通過中波近紅外光譜（1 100～1 800 nm）提取其含H基團(tuán)的光譜信息構(gòu)建預(yù)測膽固醇含量的定量分析模型［19］。目前國內(nèi)外關(guān)于近紅外光譜檢測分析肉與肉制品理化和感官指標(biāo)的文獻(xiàn)中，鮮見關(guān)于近紅外光譜定量分析膽固醇含量的報(bào)道。

本研究采用生鮮雞胸肉為實(shí)驗(yàn)原料，基于中波近紅外光譜對其中膽固醇含量進(jìn)行快速無損檢測并建立定量分析模型，為其在禽類營養(yǎng)健康控制、原料肉分級、生產(chǎn)過程監(jiān)控、產(chǎn)品品質(zhì)控制等方面的應(yīng)用提供理論依據(jù)和可行性分析。

1　材料與方法

1.1材料與試劑

本實(shí)驗(yàn)所用原料為排酸12 h的市售雞胸肉樣品294 份，購自北京地區(qū)的集貿(mào)市場、超市。樣品采購當(dāng)日，沿肌肉纖維垂直方向?qū)㈦u胸肉較厚端切除1～1.5 cm，使肌肉纖維暴露出來，經(jīng)修飾后的樣品尺寸為3 cm×3 cm×5 cm，置于4 ℃條件下備檢。

1.2儀器與設(shè)備

SupNIR-1520型便攜式近紅外光譜分析儀 聚光科技（杭州）股份有限公司；TRACE 1310型氣相色譜儀美國Thermo Scientifi c公司。

1.3方法

1.3.1膽固醇含量測定

根據(jù)GB/T 9695.24—2008《肉與肉制品：膽固醇含量測定》的要求進(jìn)行檢測。

1.3.2光譜信息采集及樣品集劃分

待測樣品在信息采集過程中保持在（4±0.5）℃，環(huán)境溫度為（25±0.5）℃，濕度為50%～60%。采集光譜信息時(shí)，吸去樣品橫截面上的水并緊貼于檢測探頭上。儀器參數(shù)：檢測光源為鎢燈；探頭模式為平面漫反射；光譜采集窗口直徑為32 mm；光斑直徑為20 mm；掃描波段為1 100～1 799 nm；分辨率為10 nm；波長準(zhǔn)確性為0.2 nm；波長重復(fù)性為±0.05 nm；吸光噪聲小于50 μA；間隔為5 s；掃描次數(shù)為10 次；同一樣品采集2 次光譜信息，取均值作為原始光譜。將采集的信息與待測樣品的參比值（reference value，RV）一一對應(yīng)構(gòu)成參試樣品集（sample set，SS），并按照KS（Kennard-Stone）法［20］以3∶1∶1，劃分為校正集（calibration set，CS）、驗(yàn)證集（validation set，VS）和檢驗(yàn)集（test set，TS）。

1.3.3模型性能評價(jià)原則

根據(jù)一般模型評價(jià)的規(guī)則，校正標(biāo)準(zhǔn)差（standard error of calibration，SEC）、預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差（standard error of prediction，SEP）越小且相互間越接近越好，校正集相關(guān)系數(shù)（Rc）和驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)（Rp）越接近1越好，主因子數(shù)（principal factor，PF）較少，SEP/SEC小于1.2，范圍誤差比（ratio of performance to standard deviate，RPD）大于2.5，相對預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差（relative standard error of prediction，RSEP）不大于10%，以上述模型參數(shù)作為模型性能的評價(jià)指標(biāo)［19-21］，篩選并確定最佳光譜預(yù)處理方法和最優(yōu)定量分析模型。以上指標(biāo)按公式（1）～（4）計(jì)算：

式中：yi為樣品i的標(biāo)準(zhǔn)理化分析方法RV；?i為樣品i的近紅外光譜法預(yù)測值（prediction value，PV）；ym為標(biāo)準(zhǔn)理化分析方法RV的均值；nc為校正集樣品數(shù)；np為驗(yàn)證集樣品數(shù)；k為回歸因子數(shù)；Bias為系統(tǒng)偏差。

1.3.4最優(yōu)定量分析模型建立

1.3.4.1模型的預(yù)建

采用RIMP軟件中的均值中心化（mean centering，MC）、標(biāo)準(zhǔn)化（autoscaling，AS）、SG求導(dǎo)（Savitzky-Golay derivative，SGD）、差分求導(dǎo)（difference derivation，DD）、SG平滑（Savitzky-Golay Smoothing，SGS）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量交換（standard normalized variate，SNV）、多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、凈分析信號（net signal analysis，NSA）、正交信號校正（orthogonal signal correction，OSC）、去趨勢校正（de-trending，DT）及基線校正（baseline correction，BC）共11 種預(yù)處理方法處理光譜，并利用RIMP軟件建立偏最小二乘（partial least squares，PLS）法定量分析模型。

1.3.4.2模型的優(yōu)化

對模型進(jìn)一步優(yōu)化，采用學(xué)生殘差（studentized residual，SR）、馬氏距離（mahalanobis distance，MD）及二審剔除判別法對參試樣品集中的疑似異常樣品進(jìn)行分析和剔除［22-24］，即對經(jīng)SR和MD對光譜的甄別和分析后判定的疑似異常樣品，并不立即將其從CS中剔除，而是每次將其中一個(gè)放回CS中，進(jìn)行一次PLS法運(yùn)算，如果該樣品仍被判為異常，則將其從CS中永久剔除，反之則保留。剔除異常樣品后再用組合預(yù)處理方法對樣品光譜進(jìn)行處理。

1.3.5檢驗(yàn)集樣品的預(yù)測

應(yīng)用最優(yōu)定量分析模型預(yù)測檢驗(yàn)集樣品，以T檢驗(yàn)來判斷未知樣品的RV與PV之間是否存在差異，并用預(yù)測誤差率（error rate of prediction，ERP）來判斷預(yù)測精準(zhǔn)度，按公式（5）計(jì)算ERP：

2　結(jié)果與分析

2.1光譜分析及樣品集劃分

由圖1A可以看出，雞肉參試樣品在近紅外光譜中波區(qū)有良好的光譜響應(yīng)，不同膽固醇含量的樣品在此區(qū)間內(nèi)有大量而且相對集中的譜線，其峰高的吸光度在0.45～0.71之間［19］。各樣品的譜線波形相近但不完全重合，由此也可看出批量樣品的光譜在近紅外光譜中波區(qū)內(nèi)差異性與連續(xù)性并存。

由圖1B可知，雞肉的膽固醇含量在50～130 mg/100 g之間，但樣品大量集中在60～100 mg/100 g范圍內(nèi)，其他含量區(qū)間的樣品量較少，這是由于品種、日糧水平、飼養(yǎng)方式等因素不同而導(dǎo)致的［10-11］，由此也可看出參試樣品分布范圍較廣、代表性較強(qiáng)。

圖1　雞肉樣本近紅外光譜圖（A）和膽固醇參比值分布圖（B）Fig.1　NIR spectra of chicken samples （A） and distribution of cholesterol reference values （B）

SS的膽固醇含量分布區(qū)間為52.7～121.1 mg/100 g，含量差異為68.4 mg/100 g，根據(jù)KS法劃分的CS、VS和TS的膽固醇含量參比值均在SS的參比值范圍內(nèi)，結(jié)果見表1。

表1　膽固醇參比值統(tǒng)計(jì)表Table1　List of cholesterol reference values

2.2最優(yōu)定量分析模型建立

通過預(yù)處理方法來恢復(fù)或校正待測樣品光譜背景造成的失真，復(fù)原其表觀光譜至接近真實(shí)光譜，在此基礎(chǔ)上建立PLS模型，如模型性能未達(dá)到預(yù)期效果，再通過對建模過程中異常樣本的分析和剔除及利用不同的預(yù)處理組合方法處理樣品光譜等模型優(yōu)化和篩選手段，來改善模型的可靠性和穩(wěn)定性以獲取最佳定量分析模型。

2.2.1模型的預(yù)建

采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法、導(dǎo)數(shù)算法、平滑算法及信號校正算法4 類預(yù)處理方法對由系統(tǒng)或隨機(jī)誤差造成的樣品光譜失真進(jìn)行校正，以降低噪聲并提高有效信息率。由表2可看出，經(jīng)過不同預(yù)處理方法處理后，各模型的適配范圍和預(yù)測能力有明顯差別，其中DD、NSA、DT及BC方法預(yù)處理后構(gòu)建模型的Rc和SEC均優(yōu)于對照組（Rc=0.816 6、SEC=7.644 8），但其Rp和SEP均不及對照組。而采用SGS、OSC處理后所構(gòu)建的模型Rp和SEP均優(yōu)于對照組（Rp=0.771 8、SEP=8.155 4），而Rc和SEC則均不及對照組。只有SG一階導(dǎo)數(shù)（SG 1stD）所構(gòu)建的模型Rc、Rp及SEC、SEP均優(yōu)于對照組，但其SEP/SEC小于對照組。而MC除SEP/ SEC和PF外，Rc、Rp及SEC、SEP均不及對照組。從表2可看出，所建模型的RPD均小于2.5，而從RSEP來看，所有模型均未滿足小于10%的要求。由此可見，單一預(yù)處理方法所構(gòu)建雞肉膽固醇模型的預(yù)測性能整體上改善不明顯，尤其是模型的分辨能力和預(yù)測準(zhǔn)確性均未達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的要求，且在部分參數(shù)上還低于對照組。此外由于在樣品集中可能存在疑似異常樣本而未進(jìn)行剔除，導(dǎo)致模型的預(yù)測準(zhǔn)確率和容變能力較差，模型整體性能較差，因此需對定量模型進(jìn)一步優(yōu)化以改善其整體性能。

表2　不同預(yù)處理方法對模型的影響Table2　Effect of different preprocessing methods on the model

2.2.2模型的優(yōu)化

通過表2可看出，單一預(yù)處理方法所構(gòu)建的模型在可靠性和穩(wěn)健性上沒有達(dá)到預(yù)期的效果，需通過優(yōu)化手段來改善其預(yù)測效果，本研究中模型優(yōu)化方法主要采取剔除異常樣品和組合預(yù)處理方法。將預(yù)建模型所使用的11 種預(yù)處理方法進(jìn)行組合并處理樣品光譜信息，如表3所示。

表3　不同組合預(yù)處理方法對模型的影響Table3　Effect of different combinations of preprocessing methods on the model

對比表2、3可看出，經(jīng)組合預(yù)處理方法對樣品光譜處理后所構(gòu)建的模型對CS和VS的綜合校正效果均優(yōu)于單一預(yù)處理方法所建模型，此外在模型的分辨能力、預(yù)測準(zhǔn)確率及穩(wěn)健性上都有所改善。從表3可看出，經(jīng)過不同組合預(yù)處理方法處理后，其中1～5、8號模型的SEC、Rc、SEP及Rp均優(yōu)于對照組，說明以上這些預(yù)處理方法對光譜中的隨機(jī)和系統(tǒng)背景進(jìn)行了相應(yīng)的校正，模型的適配范圍、預(yù)測能力及預(yù)測準(zhǔn)確性得到了提升，但RPD仍小于2.5，模型分辨能力較弱，而RSEP均小于10%，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。除2、6、8號外其他模型的SEP/ SEC均小于1.2，模型穩(wěn)健性良好。6號模型預(yù)測效果相對較差，PF明顯大于其他模型，可能是因?yàn)樵诮M合預(yù)處理方法處理樣品光譜過程中造成有效信息丟失。7號模型經(jīng)組合方法處理后，其適配范圍較小和預(yù)測效果較差，可能是由于樣品集中存在影響模型預(yù)測性能的異常樣品。運(yùn)用組合預(yù)處理方法后，絕大部分模型在可靠性和穩(wěn)健性上有所提升，但仍未達(dá)到最佳預(yù)測模型的效果，需進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化。

從表2、3可以看出，僅通過改變預(yù)處理方法無法滿足優(yōu)化模型和改善模型性能的要求，需對建模樣品中的疑似異常樣本進(jìn)行分析。采用SR和MD分別對CS樣品的光譜和PV進(jìn)行分析，用二審剔除法確定并剔除異常樣品，再利用組合預(yù)處理方法處理樣品光譜信息。對CS異常樣品進(jìn)行一次和兩次剔除后，再用表3中的組合預(yù)處理方法建立優(yōu)化模型以判斷利用剔除異常樣本和組合預(yù)處理方法對模型的優(yōu)化效果。

圖2　第1、2次剔除校正集中異常樣本在SRR（AA1、AA2）和MMDD（BB1、BB2）檢驗(yàn)中的分布Fig.2　CS outliers scatter in SR （A1, A2） and MD （B1, B2） during the first and second elimination

通過圖2A可看出，在對校正集樣品進(jìn)行第1次和第2次異常樣品分析過程中，對PV進(jìn)行的SR分析顯示在校正集樣品中分別存在4 個(gè)和3 個(gè)異常樣品，均超過了SR的閾值，說明這7 個(gè)樣品的PV誤差較大。而在圖2B中，這些樣品光譜的MD均在閾值范圍之內(nèi)，說明這7 個(gè)樣品的光譜未出現(xiàn)異常。此外，這7 個(gè)樣品的PV并不是極值，其誤差屬于可靠性誤差［19］，可先判斷其為疑似異常樣品。為避免誤判，采用二次剔除判別法再分別對其進(jìn)行一次PLS運(yùn)算，最終這7 個(gè)樣品仍被判定為異常樣品，因此在第1次和第2次異常樣品分析過程中將其分別剔除。

表4　剔除異常樣本對模型的影響Table4　Effect of outlier elimination on the model

對經(jīng)異常樣品剔除后所構(gòu)建的優(yōu)化模型進(jìn)行篩選，得到5 組效果較好模型，如表4所示。經(jīng)過第1次異常樣品剔除后，除2號外的其他模型Rc和Rp均有所提升，說明異常樣本的剔除提高了建模數(shù)據(jù)的有效信息率及模型的可靠性，進(jìn)而改善了模型的預(yù)測性能，而2號模型在Rc提升的條件下，預(yù)測能力下降，可能是因?yàn)樗蕹惓悠返墓庾V信息沒有異常，但是經(jīng)剔除后導(dǎo)致該模型對樣品光譜背景變化的容變性變差，使得預(yù)測能力和準(zhǔn)確性下降。第2次剔除異常樣品后，2、4、5號模型的Rc和Rp均有所提升，模型性能進(jìn)一步得到改善，而1、3號模型則出現(xiàn)了與第1次剔除異常樣品后所建2號模型的情況。通過與對照組的比較可以發(fā)現(xiàn)，采用優(yōu)化措施處理后的模型在相應(yīng)參數(shù)上得到了改善，但是由于異常樣品的第1次和第2次剔除導(dǎo)致模型整體適配范圍的降低，因此也導(dǎo)致了模型的穩(wěn)健性下降。

2.3最優(yōu)模型的篩選

表5　優(yōu)化模型列表Table5　List of selected optimum models

通過對表2、3、4中的模型參數(shù)進(jìn)行綜合比較和分析，篩選出4 個(gè)性能較優(yōu)的優(yōu)化模型，見表5。根據(jù)1.3.3節(jié)所述模型評價(jià)原則對其評估，可看出表5中4號模型優(yōu)于其他模型，其相關(guān)參數(shù)如下：對參試數(shù)據(jù)進(jìn)行2 次異常樣品剔除，預(yù)處理方法為SG 1stD、SGS及DT的組合方法，SEC=4.534 8、Rc=0.919 7、SEP=7.437 5、Rp=0.812 0、RPD=2.844 7、RSEP=9.44%、PF=5、SEP/SEC=1.640 1，數(shù)據(jù)表明該模型與表5中其他優(yōu)化模型相比，校正集Rc和驗(yàn)證集Rp線性相關(guān)性顯著且自身校正檢驗(yàn)和外部預(yù)測檢驗(yàn)誤差最小，如圖3A、B所示，只需5 個(gè)主因子即可包容超過背景的性質(zhì)信息，如圖3C所示，分辨能力和分析準(zhǔn)確度最高，但由于剔除異常樣本導(dǎo)致穩(wěn)健性較差，可通過后期對模型進(jìn)行修正時(shí)，向校正集中添加有代表性的樣品對模型進(jìn)行修正以擴(kuò)充其適配范圍［19］。

圖3　最優(yōu)雞肉膽固醇定量分析模型中CS（A）和VS（B）的PV與RV的散點(diǎn)圖及主因子數(shù)圖（CC）Fig.3　Scatter diagram of predicted and reference values of CS （A） and VS （B） and PF number （C） of the optimum model

2.4樣品的預(yù)測

上述最優(yōu)雞肉膽固醇定量分析模型對TS樣品進(jìn)行分析和預(yù)測。根據(jù)待檢雞肉樣品膽固醇含量的范圍，將其劃分成6 個(gè)含量區(qū)間，以分析模型在各含量子區(qū)間內(nèi)對樣品膽固醇含量預(yù)測的準(zhǔn)確性，如表6所示。

表6　不同含量區(qū)間內(nèi)樣品的預(yù)測Table6　Samples prediction in different concentration ranges

圖1B中SS分為8 個(gè)含量區(qū)間，而表6中待測樣品只有6 個(gè)含量區(qū)間，這是因?yàn)槭惺凵r雞肉的膽固醇含量范圍為60～120 mg/100 g［10-11］，建模樣品中出現(xiàn)50～60 mg/100 g和120～130 mg/100 g的樣品并不常見，但為了增大模型的適配范圍，增強(qiáng)模型對待測樣品背景變化的容變能力，而將其作為代表性較強(qiáng)的樣品保留在參模樣品中。但在預(yù)測過程中，TS樣品中沒有含量極低和極高區(qū)間的樣品，因此沒有出現(xiàn)較為明顯的“均值化”現(xiàn)象［20］。但在余下的6 個(gè)含量區(qū)間中，100～110 mg/100 g和110～120 mg/100 g區(qū)間的建模樣品量少于其他4 個(gè)區(qū)間，模型對這2 個(gè)區(qū)間中待測樣品的ERP均高于其他4 個(gè)區(qū)間，且110～120 mg/100 g區(qū)間的待測樣品ERP也高于100～110 mg/100 g區(qū)間，這說明模型對于建模樣品相對比較集中的含量區(qū)間內(nèi)的待測樣品具有較好的預(yù)測準(zhǔn)確性。同理，從70～80 mg/100 g區(qū)間的3 個(gè)樣品ERP對比也可看出，即使在相同的含量區(qū)間內(nèi)，模型也會對建模樣品較為集中的含量區(qū)段內(nèi)的待測樣品有較低的ERP?？傮w來看，對于待測樣品ERP小于模型RSEP，其中在60～100 mg/100 g區(qū)間模型預(yù)測性能最好，而100～110 mg/100 g和110～120 mg/100 g區(qū)間樣品的ERP接近RSEP上限，可通過向這2 個(gè)區(qū)間中添加代表性樣品來擴(kuò)展適配范圍以提升預(yù)測準(zhǔn)確率。

3　結(jié) 論

本研究采集294 份涵蓋市售生鮮雞肉膽固醇含量的樣品，在中波近紅外區(qū)提取其光譜信息，經(jīng)過2 次異常樣品的剔除，并以SG 1stD、SGS及DT的組合預(yù)處理方法處理樣品光譜信息，可構(gòu)建最佳雞肉膽固醇定量分析模型。模型參數(shù)顯示該模型的分辨能力、預(yù)測能力和準(zhǔn)確性較好。對TS樣品的預(yù)測表明，模型對于不同含量區(qū)間樣品的預(yù)測效果不同，其中60～100 mg/100 g區(qū)間效果最好，即模型對CS樣品越集中的含量區(qū)間的待測樣品預(yù)測越準(zhǔn)確，因此在進(jìn)一步改善模型性能的工作中，需向其他含量區(qū)間加入有代表性的樣品來達(dá)到擴(kuò)展模型適配范圍及增強(qiáng)預(yù)測能力的目的。本研究表明，基于中波近紅外光譜的雞肉膽固醇定量分析適用于對市售生鮮雞肉膽固醇含量的分析檢測和原料的篩選分級。

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Establishment of Quantitative Analysis Model of Chicken Cholesterol Based on Medium-Wavelength Near-Infrared Spectroscopy

WANG Hui, TIAN Hanyou, ZHANG Shunliang, ZOU Hao, LIU Fei, LI Wencai, LI Jiapeng, CHEN Wenhua, QIAO Xiaoling*
（Beijing Key Laboratory of Meat Processing Technology, China Meat Research Center, Beijing Academy of Food Sciences, Beijing 100068, China）

In this research spectral information for commercially available chicken breast samples was extracted in the medium wavelength region of near-infrared （NIR） and used for establishing a quantitative analysis model of cholesterol concentration using partial least squares （PLS） regression, and the prediction accuracy of the model was analyzed. The modeling was investigated with respect to outlier elimination and optimized combined use of various spectral preprocessing methods. The optimum quantitative analysis model was achieved with two cycles of outlier elimination and the combined use of SG first derivative, SG smoothing and De-trending for spectral preprocessing. The model parameters standard error of calibration （SEC）, correlation coeffi cient of calibration set （Rc）, standard error of prediction （SEP）, correlation coeffi cient of validation set （Rp）, ratio of performance to standard deviate （RPD）, relative standard error of prediction （RSEP）, the number of principal factors （PF）and SEP/SEC were 4.534 8, 0.919 7, 7.437 5, 0.812 0, 2.844 7, 9.44%, 5, and 1.640 1, respectively. The experimental results showed that the model had better prediction accuracy in test set （P ＞ 0.05）, especially in the range of 60-100 mg/100 g, and could be applied to analyze the cholesterol concentration of commercially available fresh chicken and chicken products.

near-infrared spectroscopy； medium wavelength region； fresh chicken； cholesterol concentration； quantitative analysis

10.7506/spkx1002-6630-201620022

O629.21；O433.4

A

1002-6630（2016）20-0134-07

王輝, 田寒友, 張順亮, 等. 基于中波近紅外光譜構(gòu)建生鮮雞肉膽固醇定量分析模型［J］. 食品科學(xué), 2016, 37（20）：134-140. DOI：10.7506/spkx1002-6630-201620022. http：//www.spkx.net.cn

WANG Hui, TIAN Hanyou, ZHANG Shunliang, et al. Establishment of quantitative analysis model of chicken cholesterol based on medium-wavelength near-infrared spectroscopy［J］. Food Science, 2016, 37（20）： 134-140. （in Chinese with English abstract） DOI：10.7506/spkx1002-6630-201620022. http：//www.spkx.net.cn

2016-03-30

“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2014BAD04B05）

王輝（1979—），男，工程師，碩士，研究方向?yàn)樯r肉品無損檢測技術(shù)。E-mail：sstrike@126.com

喬曉玲（1964—），女，教授級高級工程師，學(xué)士，研究方向?yàn)槿庵破芳庸ぜ夹g(shù)。E-mail：cmrcsen@126.com