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    小米硒含量近紅外預(yù)測模型的建立與評價

    2021-11-05 02:48:50于港華侯思宇韓淵懷李紅英邢國芳
    關(guān)鍵詞:無機(jī)校正小米

    王 浩 于港華 侯 穎 侯思宇 韓淵懷 李紅英 邢國芳

    (山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院,山西 太谷 030801)

    谷子(Setariaitalica)是重要的雜糧作物,籽粒脫殼后稱 “小米”,具有很高的食用和營養(yǎng)價值[1]。研究表明,小米是良好的作物富硒載體[2],篩選和培育高硒含量的谷子品種成為解決人體缺硒狀態(tài)的有效途徑[3-4],同時建立一種安全高通量測定小米硒含量的方法對于促進(jìn)富硒谷子產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義。

    目前,小米總硒含量的測定主要采用GB 5009.93—2017《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中硒的測定》,此法主要包括樣品預(yù)處理以及化學(xué)分析測定過程實現(xiàn)對硒含量的精確測定,但化學(xué)分析法在測定大批量樣品時預(yù)處理較多,過程繁雜;同時,化學(xué)分析期間的樣品處理會用到濃硫酸等劇毒危化品,從而產(chǎn)生廢料而污染環(huán)境。20世紀(jì)60年代,Norris等[5]首先應(yīng)用近紅外技術(shù)對谷物中的蛋白質(zhì)、水分等含量進(jìn)行測定分析,并且研究利用近紅外光譜分析技術(shù)測定其他農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)性狀。朱麗偉等[6]采用近紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合定量偏最小二乘法對多年生苦蕎葉片蛋白質(zhì)和γ-氨基丁酸(GABA)含量進(jìn)行了快速測定研究,證明了使用近紅外光譜技術(shù)定量測定多年生苦蕎葉片蛋白質(zhì)和GABA含量的可行性以及模型的穩(wěn)定性。閔順耕等[7]建立了大麥蛋白質(zhì)、淀粉和賴氨酸的近紅外分析模型決定系數(shù)R2分別為0.985、0.973和0.978。白琪林等[8]利用近紅外反射光譜法(NIRS)對青貯玉米的體外干物質(zhì)消化率、中性洗滌纖維含量進(jìn)行測定分析,采用主成分分析和偏最小二乘回歸法,建立了一套測定青貯玉米相關(guān)指標(biāo)的近紅外反射光譜技術(shù)。目前,應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)分析作物含水量、淀粉、蛋白質(zhì)已有許多相關(guān)報道[9]。Duan等[10]采用PLS建模算法建立了煙草中Fe,Mn,Mo,Ca,Mg等元素的回歸模型,決定系數(shù)均達(dá)到0.7以上,這表明煙草中的無機(jī)元素能夠與有機(jī)酸等物質(zhì)相螯合從而間接被近紅外反射光譜所測定。Moros等[11]利用NIRS預(yù)測了紅辣椒粉末中As和Pb的含量,預(yù)測集的決定系數(shù)分別為0.87和0.99;張龍等[12]使用小波變換預(yù)光譜預(yù)處理結(jié)合徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測了受污染的水稻葉片中Hg,Cd,Pb元素,識別正確率分別為0.955,0.818和0.913,余恩[13]采用近紅外反射光譜測定評價288份棉籽無機(jī)元素含量時,發(fā)現(xiàn)Ca、Ni、Se和Sr全光譜PLS模型中R2值較高,分別為0.861 9、0.817 9、0.814 4和0.806 9,這表明近紅外反射光譜可以定量測定無機(jī)元素中某些微量元素。盡管近紅外反射光譜在其他作物中檢測品質(zhì)性狀及元素含量已有許多報道,但是針對小米總硒含量的測定未見報道。本研究擬采用近紅外漫反射光譜技術(shù)測定小米的近紅外光譜,采用偏最小二乘法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,構(gòu)建小米硒含量的近紅外分析模型,以期為實現(xiàn)小米硒含量的快速檢測提供參考。

    1 試驗方法

    1.1 材料及儀器

    試驗材料為2020年秋季采收的不同遺傳背景的谷子穗,建立模型時,去除不適宜建模的異常樣本后選取93 份不同品種的谷子將其分為建模集(樣本容量n=51)和驗證集(n=42)??挤N脫粒后采用礱谷機(jī)對谷子脫殼,采用色選機(jī)挑選米色均勻,籽粒完整的小米后使用快速組織研磨儀磨成粉末,稱取12 g,過100 目篩,待用。

    本研究采用的近紅外光譜儀為丹麥生產(chǎn)的NIRSTMDS2500臺式近紅外光譜儀,主要參數(shù)見表1。

    表1 NIRSTMDS2500光譜儀器主要參數(shù)Table 1 Main parameters of NIRSTMDS2500 spectrometer

    1.2 方法

    1.2.1小米光譜采集

    NIRSTMDS2500近紅外光譜儀設(shè)置參數(shù)為,積分時間10 000 μs/次,積分次數(shù)為400。通過網(wǎng)絡(luò)信號光纜連通外部測試器和電腦,光源為35 W鹵素?zé)?,入射孔徑? cm光斑大小,分辨率為0.5 nm,波長范圍850~2 500 nm。光譜采集方式為漫反射,樣品杯選用小樣品杯,為防止外界光源干擾,對光譜儀進(jìn)行外置氧化鋁材質(zhì)遮光蓋,每掃描10 個樣品進(jìn)行1次白板校正,每個樣品分為3 等份,分別保存掃描光譜后的樣品,避免混樣。

    1.2.2化學(xué)參比值設(shè)定

    根據(jù)GB 5009.93—2017《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中硒的測定》[14]中第一法—氫化物原子熒光法測定小米總硒含量。使用遠(yuǎn)紅外石墨消解儀對待測樣品消煮,使用AFS 2202a原子熒光光度計測定小米硒含量,每個待測樣品平行測定3 次,結(jié)果取平均值。

    1.2.3模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理

    2 模型建立與檢驗

    2.1 樣品化學(xué)測定結(jié)果

    利用化學(xué)測定方法對建模集和預(yù)測集的樣品進(jìn)行總硒含量的測定,統(tǒng)計參數(shù)見表2。建模集和預(yù)測驗證集的小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)平均值分別為0.093和0.206 mg/kg,標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.083和0.124 mg/kg,變異系數(shù)分別為0.890和0.602?;瘜W(xué)測定的建模集小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)的最大值為0.435 mg/kg,最小值為0.006 mg/kg,化學(xué)測定的預(yù)測集小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)的最大值為0.481 mg/kg,最小值為0.032 mg/kg。結(jié)果顯示,建模集小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)的變化范圍是0.006~0.435 mg/kg,而預(yù)測集小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)的變化范圍為0.032~0.481 mg/kg,兩者范圍接近,可用于近紅外反射光譜的分析。因此,這93份樣品可以用于構(gòu)建小米總硒含量的預(yù)測模型。

    表2 建模集和預(yù)測集小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)統(tǒng)計描述Table 2 Statistical description of the total selenium content of foxtail millet in the modeling set and prediction set

    2.2 小米的近紅外光譜特征

    在近紅外光譜區(qū),含氫官能團(tuán)的合頻以及倍頻的基本振動均能影響近紅外光譜的吸收峰,而樣品中的有機(jī)化合物含量變化影響含氫官能團(tuán)的振動吸收強(qiáng)度[15],無機(jī)元素?zé)o含氫基團(tuán)故在近紅外區(qū)沒有吸收峰,理論上不能利用近紅外光譜技術(shù)測定其物質(zhì)含量。但樣品中無機(jī)元素通常不是以單一的離子形態(tài)存在的,而是與一些有機(jī)物質(zhì)結(jié)合,形成絡(luò)合物或螯合物進(jìn)而能夠間接地測定無機(jī)元素的含量,或無機(jī)元素的含量與樣品中某些常量組份含量之間存在高度的相關(guān)性,這就使近紅外測定無機(jī)元素成為可能[16-19]。植物體內(nèi)含有較少的無機(jī)硒,一般以四價硒的形態(tài)出現(xiàn);而有機(jī)硒多以富含硒的蛋白、多糖、核酸、RNA、硒代氨基酸及各種甲基硒化物等形式存在,其中以硒蛋白含量最高[20],同時硒蛋白與小米有機(jī)硒含量呈正相關(guān)[21],而小米的總硒含量是有機(jī)硒和無機(jī)硒的總和[22],因此,可以利用近紅外反射光譜檢測小米總硒含量并監(jiān)測其變化情況。

    分析近紅外光譜主要是對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,處理方法包括導(dǎo)數(shù)處理、中心化和基線校正等。本研究為提高校正方程的準(zhǔn)確性,減小基線漂移,對原始光譜的反射率R求倒數(shù)后再對其進(jìn)行對數(shù)處理得到原始光譜吸光值(log(1/R)),利用51份樣品的吸光值為縱坐標(biāo)建立近紅外原始光譜曲線(圖1(a))。

    (a)原始光譜;(b)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換SNV和卷積平滑Detrend處理后的光譜;(c)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換SNV、卷積平滑Detrend和一階求導(dǎo)后的光譜。(a) The original wavelength range; (b) The spectrum wavelength range after standard normal transformation SNV and convolution smoothing Detrend processing; (c) The spectrum wavelength range after standard normal transformation SNV, convolution smoothing Detrend and first-order derivative.圖1 小米近紅外光譜不同預(yù)處理階段光譜曲線Fig.1 Spectral curves of foxtail millet near-infrared spectroscopy at different preprocessing stages

    原始光譜較平滑沒有明顯的拐點,無法在光譜中直接分辨噪音信息[23],并且原始光譜存在基線漂移,基線漂移主要與水分的含量相關(guān),一般水分含量越高,原始光譜的基線偏移就越大[24],與此同時原始光譜也存在一些無效信息,如環(huán)境因素和儀器本身因素的干擾。

    為了消除測定過程中的噪音,提高校正方程的準(zhǔn)確度和可靠性,本研究對小米近紅外原始光譜(圖1(a))進(jìn)行了預(yù)處理。首先利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變化SNV和卷積平滑Detrend等方法對原始光譜進(jìn)行處理,從而消除小米粉末固體顆粒大小、表面散射和光程變化對光譜的影響,處理后平滑點數(shù)為4,光譜的吸收特性得到顯著增強(qiáng)(圖1(b));其次采用一階導(dǎo)數(shù)處理,重疊峰和基線影響基本得到消除,得到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換SNV、卷積平滑Detrend和一階求導(dǎo)后的光譜(圖1(c))。最終原始光譜經(jīng)過預(yù)處理后,大幅提升了光譜的信噪比,滿足近紅外校正模型的構(gòu)建和校正模型性能檢測的要求。根據(jù)頻率不同,近紅外的光譜區(qū)可分為低頻、合頻和高頻區(qū),為保證模型的可靠性,建立模型時選擇全光譜區(qū)域,應(yīng)用PLSR(偏最小二乘法)算法建立模型。

    2.3 模型建立

    圖2 校正集小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)化學(xué)參比值和近紅外模型預(yù)測值回歸曲線Fig.2 Regression curve of the chemical reference value of the calibrated set foxtail millet selenium mass fraction and the predicted value of the near-infrared model

    2.4 預(yù)測集的檢驗

    本研究利用未參與校正模型構(gòu)建的42 份樣本組成的預(yù)測驗證集對校正模型進(jìn)行外部驗證,以期評價小米總硒含量校正模型的預(yù)測能力。建立外部預(yù)測集小米總硒含量的化學(xué)參比值與近紅外預(yù)測值的回歸曲線(圖3)來描述近紅外外部驗證模型中化學(xué)參比值和校正模型預(yù)測值之間的相關(guān)性,結(jié)果顯示,預(yù)測值與化學(xué)參比值的相關(guān)系數(shù)為0.881,因此,所建立的模型可用于小米總硒含量的檢測。

    圖3 外部預(yù)測集小米總硒質(zhì)量分?jǐn)?shù)化學(xué)參比值與近紅外預(yù)測值回歸曲線Fig.3 The regression curve between the chemical reference value of the foxtail millet selenium mass fraction and the near-infrared predicted value in the external prediction set

    3 結(jié)論與討論

    采用近紅外光譜分析技術(shù)建立模型可以更加高效地檢測小米總硒含量。從便捷、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保地實現(xiàn)多樣品硒含量檢測的角度來說,可以替代化學(xué)測定法。

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