周根來 殷潔鑫 劉柱 茆羽 周明月

摘要[目的]為魚粉粗蛋白含量提供一種快速、低廉、準確可靠的分析方法。[方法]以國內(nèi)常見魚粉為材料，使用InfraXact Lab型近紅外光譜分析儀測定魚粉的近紅外光譜值，并采用常規(guī)凱氏定氮法測定魚粉樣品中粗蛋白含量，建立魚粉粗蛋白含量的近紅外分析模型，并對模型測定結(jié)果進行預(yù)測準確性評價。[結(jié)果]魚粉粗蛋白含量定標方程的SECV值為0.515，1VR值為0.865，粗蛋白含量的驗證參數(shù)SEC值為0.302，RSQ值為0.925，說明定標方程的預(yù)測能力較好，可用來進行魚粉粗蛋白含量的測定。[結(jié)論]建立的魚粉粗蛋白含量近紅外分析模型具有一定的實用價值，可用于魚粉常規(guī)養(yǎng)分分析的實際工作。

關(guān)鍵詞魚粉；粗蛋白；近紅外模型

中圖分類號S816.48文獻標識碼A文章編號0517-6611（2014）21-07041-02

Establishment of NIRS Model for Determining the Content of Crude Protein in Fish Meal

ZHOU Genlai et al （Jiangsu Agrianimal Husbandry Vocational College， Taizhou， Jiangsu 225300）

Abstract[Objective] The research aimed to provide a rapid， cheap and reliable determination method for the content of crude protein in fish meal. [Method] Taking common domestic fish meal as test materials， the near infrared spectrum value of fish meal was determined by using InfraXact Lab nearinfrared spectroscopy analyzer and the content of crude protein in fish meal samples was determined by using conventional Kjeldahl method. NIRS model for the determination of crude protein content in fish meal was established and the prediction accuracy of the determination results by using NIRS model was evaluated. [Result] The standard error of crossvalidation （SECV）， crossvalidation correlation coefficient （1VR）， standard error of calibration （SEC）， and egression squared （RSQ） of the calibration equation for the determination of crude protein content in fish meal were 0.515， 0.865， 0.302 and 0.925， respectively. It was proved that the calibration equation had better prediction ability， so it could be used for the determination of crude protein content in fish meal. [Conclusion] The established NIRS model for the determination of crude protein content in fish meal had certain application value， so it could be used in the conventional nutrient analysis of fish meal in practice.

Key words Fish meal； Crude protein； NIRS model

作者簡介周根來（1979- ），男，江蘇姜堰人，副教授，從事飼料資源開發(fā)與應(yīng)用。

收稿日期20140620魚粉是動物飼糧的主要原料之一，富含蛋白質(zhì)，營養(yǎng)價值豐富。魚粉在幼齡畜禽、寵物、魚類等動物飼料中使用，其新鮮度和蛋白質(zhì)含量等質(zhì)量指標都會影響配合飼料產(chǎn)品的品質(zhì)[1]。魚粉蛋白質(zhì)含量的測定通常采用凱氏定氮法[2]，但由于測定時間長、試驗過程繁瑣和成本高等原因，很難進行大批量快速分析。

近紅外光譜分析技術(shù)（NIRS）是20世紀80年代以來發(fā)展最快的現(xiàn)代分析技術(shù)，具有快速、準確、高效、后期成本低和同時可檢測多種成分等優(yōu)點[3-4]。早在1978年加拿大和美國谷物協(xié)會就已經(jīng)將近紅外光譜分析方法作為公用方法。國內(nèi)NIRS技術(shù)的應(yīng)用稍晚一些，但近年來近紅外光譜技術(shù)正逐步廣泛應(yīng)用于糧食、食品、藥物和飼料的養(yǎng)分分析，國內(nèi)飼料企業(yè)采購近紅外分析儀開展飼料常規(guī)養(yǎng)分的測定已經(jīng)較為普遍[5-6]。NIRS技術(shù)克服了凱氏定氮等化學(xué)測定方法的不足，提高了飼料養(yǎng)分的測定效率。但目前魚粉的NIRS測定研究還不多，研究還不夠深入，建立的模型難以推廣應(yīng)用[7]。筆者以國內(nèi)常見魚粉為材料，嘗試建立魚粉粗蛋白含量測定的近紅外分析模型，并對模型測定結(jié)果進行預(yù)測準確性評價，旨在為魚粉粗蛋白含量提供一種快速、低廉、準確的分析方法。

1材料與方法

1.1試驗材料從全國各地飼料原料市場及飼料企業(yè)采集具有代表性的魚粉樣品27份，其中22份樣品作為定標集，用于建立模型；另外5份作為驗證集，用來檢驗?zāi)Ｐ偷目煽啃浴?/p>

1.2化學(xué)分析測定將收集到的魚粉樣品進行分樣與除雜，用實驗粉碎機粉碎樣品，放入自封袋，混合均勻，備用。利用GB/T 6432-94《飼料中粗蛋白測定方法》測定各樣品的粗蛋白含量[2]，每個樣品測定2次，取平均值。

1.3近紅外光譜測定測定儀器為FOSSInfraXact Lab型近紅外光譜分析儀。光譜采集條件為：掃描范圍為 400～2 500 nm，分辨率為8 nm，每條光譜掃描32次，每個樣品重復(fù)掃描3次。將粉狀樣品放入近紅外光譜分析儀的測量杯中，由電腦上的ISIscan軟件來進行控制，光譜結(jié)果自動保存。然后，使用FOSS公司提供的專業(yè)軟件Win ISI對光譜進行處理。

1.4模型的建立將22份定標集魚粉樣品的粗蛋白質(zhì)含量化學(xué)測定值與光譜數(shù)據(jù)一一對應(yīng)輸入Win ISI軟件程序中，然后對光譜進行數(shù)學(xué)處理和散射處理。試驗采用修正偏最小二乘（MPLS）法，數(shù)學(xué)處理分為Derivative（導(dǎo)數(shù)處理）=0、1、2，Gap（數(shù)據(jù)間隔點）=0、4，Smooth（平滑處理間隔點）=1、4，Smooth 2（二次平滑處理間隔點）=1，光譜散射處理分為None（無散射處理）、SNV（標準正?；幚恚?、Detrend（散射處理）和SNV+Detrend（標準正?；?散射處理）。SEC（定標標準偏差）、SECV（交叉檢驗標準誤差）、1-VR（交叉驗證相關(guān)系數(shù)）和RSQ（定標決定系數(shù)）都具有影響因素，筆者選擇RSQ最大為最佳定標方程。

1.5模型的驗證在定標方程建立后，采用沒有參與定標的驗證集5個樣品對方程的預(yù)測性能進行驗證。通過比較驗證集樣品預(yù)測值與化學(xué)測定值的差異來判斷模型的預(yù)測準確性，評價定標模型的可靠性。

2結(jié)果與分析

2.1樣品分析由表1可知，總樣品集蛋白質(zhì)含量為56.76%～73.12%?？倶悠芳值鞍缀糠秶采w廣，梯度分布均勻，說明所取樣品具有一定的代表性。定標集和驗證集的蛋白質(zhì)含量最大值分別為73.12%和69.61%，最小值分別為56.76%和63.70%，驗證集中的蛋白質(zhì)含量范圍均在定標集內(nèi)，說明所選定標集和驗證集均合理。根據(jù)馬氏距離設(shè)置為 3.0，即以某一樣品為中心距離超過 3.0的樣品為過剩樣品，將被剔除。由于掃描時溫度和環(huán)境相對穩(wěn)定，所以掃描的27個均有效，沒有異常波動。

3討論

近紅外光譜分析技術(shù)具有快捷、高效、非破壞性等優(yōu)點，但其穩(wěn)定性和準確性受到多種因素的影響[8]。對這些影響因素的深入研究分析，是今后建立近紅外模型及減少試驗誤差和提高效率等研究工作的關(guān)鍵所在[9]。為了達到理想的建模效果和減少誤差，筆者采用3種散射處理和4種數(shù)學(xué)處理相結(jié)合的分析手段，并通過對異常數(shù)值和光譜的刪除方式來排除影響因子，雖然模型沒有達到預(yù)期的分析效果，但實際應(yīng)用效果還比較理想。

筆者建立了魚粉粗蛋白含量的近紅外模型，采用回歸技術(shù)MPLS法，數(shù)學(xué)處理采用1，4，4，1和散射校正采用Detrend得到的模型為最優(yōu)模型，魚粉粗蛋白含量定標方程的SECV值為0.515，1VR值為0.865，粗蛋白含量的驗證參數(shù)SEC值為0.302，RSQ值為0.925。對該方程的準確性進行了檢測，結(jié)果表明所建立的魚粉粗蛋白含量分析模型具有一定的實用價值，可應(yīng)用于魚粉常規(guī)養(yǎng)分分析。但是，該模型還有很大的完善空間，可以使用軟件對該模型進行優(yōu)化，進一步提高模型的準確性。

該試驗得到的模型能夠快速、高效測定魚粉的粗蛋白含量，從而提高魚粉常規(guī)養(yǎng)分分析的工作效率，縮短了魚粉品質(zhì)性狀評價的工作時間。近紅外光譜分析技術(shù)是開展飼料營養(yǎng)價值評定行之有效的手段[10]。定標模型沒有達到理想效果，可能有以下方面原因：①所選魚粉樣本數(shù)量有限，魚的品種、加工工藝和地域的代表性不夠，對建模有一定的影響?？梢詳U大樣品采集來源，增加樣品數(shù)量，使其更具代表性，以進一步完善模型。②光譜掃描可以多次、多時段進行分析，排除信號微弱和譜段重疊等問題，從而得到理想的光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理[11]。③凱氏定氮化學(xué)分析法容易受到消化時間、氮回收率等因素的影響，可以采用多種試驗方法分析測定，取其平均值，從而減少誤差。

應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對魚粉中粗蛋白含量的快速準確檢測，在提高檢測速度的同時又能減少化學(xué)試劑對環(huán)境的污染，同時減少能耗。由此可見，近紅外光譜檢測技術(shù)在今后生產(chǎn)實踐中的應(yīng)用范圍會越來越廣。

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