近紅外光譜法快速測定海產(chǎn)品處理過程中?；撬岷康难芯?/h1>
2016-11-21 01:41:24張慧恩金依楠季成子朱碧云
農(nóng)產(chǎn)品加工 2016年2期
張慧恩，金依楠，季成子，朱碧云
（浙江萬里學(xué)院，浙江寧波 315000）
近紅外光譜法快速測定海產(chǎn)品處理過程中?；撬岷康难芯?/p>
張慧恩，金依楠，季成子，朱碧云
（浙江萬里學(xué)院，浙江寧波315000）
利用近紅外光譜分析技術(shù)，建立快速檢測水產(chǎn)品下腳料提取過程中?；撬岷康姆椒?。利用氨基酸分析儀測定樣品中?；撬岷?，采用一階導(dǎo)數(shù)對原始光譜進(jìn)行處理，采用偏最小二乘法建立校正模型，并預(yù)測樣品中?；撬岷?。所建模型回歸系數(shù)（R2）為99.12%，交叉檢驗(yàn)均方根為0.086；經(jīng)驗(yàn)證，預(yù)測值與參考值的回歸系數(shù)（R2）為99.9%，預(yù)測誤差均方根為0.040，模型預(yù)測值與氨基酸分析儀測定值之間沒有顯著差異。因此，近紅外光譜分析法可以檢測水產(chǎn)品下腳料提取過程中?；撬岷?。
近紅外光譜分析；牛磺酸；快速檢測
0 引言
牛磺酸是一種含硫的非蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)氨基酸，在生物體內(nèi)以游離形式存在。研究表明，?；撬峋哂写龠M(jìn)大腦發(fā)育、增強(qiáng)視力、調(diào)節(jié)神經(jīng)組織的興奮性、增加心肌收縮力、促進(jìn)脂類物質(zhì)的消化等作用［1］。因此，被廣泛應(yīng)用于保健食品和醫(yī)藥領(lǐng)域。?；撬釓V泛存在于海產(chǎn)品中，尤其在貝類、甲殼類海產(chǎn)品中?；撬岷控S富。目前，從海產(chǎn)品或其加工廢料中分離提取是天然?；撬岬闹饕獊碓?。在提取過程中?；撬岬臏y定、檢測多采用酸堿滴定法、薄層色譜法、高效液相色譜法等，這些方法均存在操作繁瑣、耗時(shí)、準(zhǔn)確性不高的缺點(diǎn)，不能滿足生產(chǎn)過程中在線、快速測定與實(shí)時(shí)監(jiān)控的要求［2］。
近紅外光譜分析技術(shù)是近年來發(fā)展較快速的一種物理檢測技術(shù)［3］。近紅外光譜指紅外光譜區(qū)到可見光譜區(qū)之間的電磁波，通常將近紅外光譜區(qū)的范圍定義為780～2526 nm（12 820～3 959 cm-1），光譜信息主要來源于分子內(nèi)部振動(dòng)的倍頻與合頻，光譜能夠反映分子中C-H，N-H，O-H基團(tuán)的倍頻和合頻振動(dòng)吸收，其化學(xué)信息量相當(dāng)豐富。而且，近紅外光譜能反映樣品的化學(xué)全貌，通過化學(xué)計(jì)量學(xué)方法使近紅外圖譜與相關(guān)物質(zhì)含量之間形成一定的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)快速檢測。近紅外光譜法適用于各類物質(zhì)的測定，使用場合十分廣泛，目前已用于非破壞性測定、原位分析、在線分析、活體分析等方面［4-5］。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)剛好可以彌補(bǔ)以往測定牛磺酸方法的不足之處，為快速檢測牛磺酸提供一種新方法。
1 材料與方法
1.1樣品的采集
?；撬岬奶崛∵^程：水提?。ㄈ缲悮ゎ愓糁笠?、內(nèi)臟、裙邊等）→過濾→多級膜分離→濃縮→調(diào)節(jié)濾液質(zhì)量濃度→離子交換樹脂吸附→洗脫→洗脫質(zhì)量液濃縮→結(jié)晶→干燥。
采集提取工藝中各階段提取液為樣品，每個(gè)樣品分成2份，1份樣品測近紅外光譜，另1份樣品在氨基酸分析儀（日立L-8900型）上測定樣品中牛磺酸含量。其中，水提取液34份，過濾液52份，濃縮液61份，調(diào)節(jié)質(zhì)量濃度后的濾液47份，洗脫液57份，洗脫濃縮液42份。
1.2近紅外光譜的采集
樣品用孔徑0.45 μm濾膜過濾后，再進(jìn)行光譜采集。近紅外光譜儀（布魯克MPA）采集光譜。
儀器工作參數(shù)設(shè)定：采集模式為液體透射方式，光譜采集范圍4 000～12 500 cm-1，分辨率8 cm-1，掃描次數(shù)32次，溫度30℃。儀器使用前，預(yù)熱30 min，每個(gè)樣品光譜采集3次，以減少儀器波動(dòng)和裝樣對光譜掃描的干擾，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
1.3建立?；撬峤t外預(yù)測模型
利用OPUS 6.5軟件對采集得到的293個(gè)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，定量分析采用偏最小二乘法建立回歸模型?；貧w模型的評價(jià)指標(biāo)有回歸系數(shù)（R2）、交叉檢驗(yàn)均方根（RMSECV）和預(yù)測誤差均方根（RMSEP），其計(jì)算公式如下：
式中：m——樣品數(shù)；
Yi——第i個(gè)樣品參考值（氨基酸分析儀測定）；
Y?i——校正模型預(yù)測的結(jié)果；
Yˉi——樣品的平均值。
式中：Y?cvi——校正模型交叉驗(yàn)證的預(yù)測結(jié)果；
m——校正集樣品數(shù)；
n——用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷尿?yàn)證集樣品數(shù)。RMSECV和RMSEP都表示近紅外測定值與真值間的擬合程度。
2 結(jié)果分析
2.1樣品中牛磺酸含量
樣品中?；撬岷康臏y定，利用氨基酸自動(dòng)分析儀進(jìn)行測定［6］。293個(gè)樣品的?；撬岷糠植荚?.58～5.04 mg/mL，平均值2.01 mg/mL。
校正集樣品的近紅外吸收光譜見圖1。
圖1 校正集樣品的近紅外吸收光譜
由圖1可知，可見原始光譜圖重疊嚴(yán)重，不同含量樣品的近紅外光譜非常接近，必須對光譜進(jìn)行適當(dāng)?shù)那疤幚恚构庾V在一定區(qū)間內(nèi)的差異增大，通過這些差異可以建立數(shù)學(xué)模型來確定近紅外光譜和?；撬岷康年P(guān)系。
2.2近紅外光譜的預(yù)處理
通過比較無光譜預(yù)處理、最小-最大歸一化、消除常量偏移、矢量歸一化、多元散射校正，以及一階和二階導(dǎo)數(shù)等前處理，建立其對模型的回歸系數(shù)（R2）和RMSECV的影響。
不同光譜預(yù)處理方法對校正模型的回歸系數(shù)和交叉檢驗(yàn)均方根的影響見表1。
表1 不同光譜預(yù)處理方法對校正模型的回歸系數(shù)和交叉檢驗(yàn)均方根的影響
由表1可知，這7種光譜預(yù)處理方法對樣品中?；撬岬男ＵＰ吞幚硇Ч煌?，其中采用一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行處理所得模型的R2最大，而RMSECV的值最小。R2反映模型的擬合能力，R2越接近100%，模型擬合性越高。因此，試驗(yàn)中采用的是一階導(dǎo)數(shù)對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理。采用一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，OPUS 6.5軟件自動(dòng)優(yōu)化后，對應(yīng)的最佳光譜范圍為9 493.5～7 698.4 cm-1。
校正集參考值與預(yù)測值關(guān)系見圖2，一階導(dǎo)數(shù)處理后的近紅外光譜見圖3。
圖2 校正集參考值與預(yù)測值關(guān)系
圖3 一階導(dǎo)數(shù)處理后的近紅外光譜
圖3是原始圖譜經(jīng)過一階導(dǎo)數(shù)處理后的圖譜，經(jīng)過處理后圖譜在8 800～8 600 cm-1范圍內(nèi)樣品之間有較為明顯的差異，圖中已標(biāo)示。這些差異是由樣品中所含?；撬豳|(zhì)量濃度不同引起的，是具體化學(xué)值與譜圖建立起聯(lián)系的關(guān)鍵。
2.3預(yù)測模型的驗(yàn)證
對預(yù)測模型的驗(yàn)證一般采用性質(zhì)與建模的校正集性質(zhì)相似，但未參與建模的樣品，通過比較這些未參與建模樣品的化學(xué)值與預(yù)測值的差異來判別預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。試驗(yàn)選取20個(gè)樣品應(yīng)用預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，所得預(yù)測值與氨基酸分析儀測定的分析值進(jìn)行比較。
校正模型的外部驗(yàn)證見表3。
近紅外模型預(yù)測值與參考值的回歸系數(shù)（R2）99.9%，預(yù)測誤差均方根（RMSEP）為0.040，RMSEP反映模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，RMSEP越小，準(zhǔn)確性越高；并對預(yù)測值和儀器測定值進(jìn)行t檢驗(yàn)（SPSS 19.0），結(jié)果判斷2組測定結(jié)果之間不存在顯著差異（p＞0.05）。說明這2種方法得到的結(jié)果沒有差異，近紅外預(yù)測模型有很好的預(yù)測能力，與氨基酸分析儀測定的結(jié)果一致。
3 結(jié)論
天然?；撬峋哂袕V泛的生理藥理活性，能調(diào)節(jié)機(jī)體的糖類和脂類代謝，提高機(jī)體免疫力。?；撬嶙鳛橐环N新型的營養(yǎng)強(qiáng)化劑已得到廣泛應(yīng)用，但在天然?；撬岬臋z測中存在著檢測方法復(fù)雜、樣品前處理繁瑣、檢測時(shí)間長等缺點(diǎn)。將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用到天然?；撬岬奶崛∵^程中，可以實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)、高效地檢測。運(yùn)用OPUS 6.5分析軟件對原始光譜進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)處理，選取范圍為9 493.5～7 698.4 cm-1的光譜，利用偏最小二乘法建模，預(yù)測模型回歸系數(shù)（R2=99.12%），該模型用于實(shí)際樣品的檢測，所得結(jié)果與傳統(tǒng)化學(xué)法檢測結(jié)果不存在顯著差異。與傳統(tǒng)化學(xué)法相比，該方法快速、環(huán)保、便捷，可用于牛磺酸提取過程中的快速檢測。
表3 校正模型的外部驗(yàn)證
［1］張磊，楊程，侯志成.牛磺酸的生理作用 ［J］.武警醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)，1999，11（1）：54-56.
［2］劉亞風(fēng)，袁萍，祝偉霞，等.?；撬釞z測技術(shù)研究進(jìn)展 ［J］.中國衛(wèi)生檢驗(yàn)雜志，2010，20（7）：1 831-1 833.
［3］石吉勇，鄒小波，趙杰文，等.黃瓜葉片葉綠素含量近紅外光譜無損檢測 ［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2011，42（5）：178-182．
［4］趙麗麗，張錄達(dá)，宋忠祥，等.近紅外光譜定量檢測腌臘肉制品品質(zhì)的研究 ［J］.光譜學(xué)與光譜分析，2007，27（1）：46-49.
［5］張建新，李慧.傅立葉變換近紅外光譜法測定豆腐干中總酸、蛋白質(zhì)和水分含量 ［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2008，34（1）：124-128.
［6］王洪建，周興起，馮志強(qiáng)，等.氨基酸自動(dòng)分析儀測定食品中牛磺酸的方法建立 ［J］.現(xiàn)代食品科技，2012，28（3）：348-350.◇
Rapid Determination of Taurine in Seafood Processing by Near Infrared Spectroscopy
ZHANG Huien，JIN Yi'nan，JI Chengzi，ZHU Biyun
（Zhejiang Wanli University，Ningbo，Zhejiang 315000，China）
A fast method of determination of taurine in seafood processing is established.The concentration of taurine is determined by amino acid analyzer，first derivative processing is applied in original spectral data.A quantitive model is established by partial least squares（PLS） regression algorithm to predict the taurine content in sample.The determination of coefficient（R2） is 99.12%，root mean square error of cross validation is 0.086.The determination of coefficient（R2）between the predicted value and the reference value is 99.9%，root mean square error of cross validation is 0.040.There is no significant difference between the predicted value and the reference value near infrared spectroscopy can quickly and exactly detect taurine in seafood processing
near infrared spectroscopy；taurine；rapid detection
TS202
A
10.16693/j.cnki.1671-9646（X）.2016.01.037
2015-10-19
國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（201410876017）；浙江省生物工程“重中之重”學(xué)科項(xiàng)目（ZS2015013）；浙江省教育廳項(xiàng)目（Y201328766）。
張慧恩（1981— ），男，碩士，講師，研究方向?yàn)槭称窓z測。
猜你喜歡
?；撬嵴嬗杏脝?？電腦報(bào)(2022年25期)2022-07-05 23:54:27 解導(dǎo)數(shù)題的幾種構(gòu)造妙招中學(xué)生數(shù)理化(高中版.高二數(shù)學(xué))(2021年4期)2021-07-20 07:18:48 貓為什么喜歡吃老鼠科普童話·學(xué)霸日記(2021年11期)2021-05-30 10:48:04 多元線性回歸的估值漂移及其判定方法統(tǒng)計(jì)與決策(2018年14期)2018-08-22 12:38:08 電導(dǎo)法協(xié)同Logistic方程進(jìn)行6種蘋果砧木抗寒性的比較江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)(2017年10期)2017-07-21 17:09:52 關(guān)于導(dǎo)數(shù)解法數(shù)學(xué)大世界·中旬刊(2017年3期)2017-05-14 17:41:25 多元線性模型中回歸系數(shù)矩陣的可估函數(shù)和協(xié)方差陣的同時(shí)Ｂａｙｅｓ估計(jì)及優(yōu)良性華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)(2017年1期)2017-02-27 13:41:03 導(dǎo)數(shù)在圓錐曲線中的應(yīng)用高中生學(xué)習(xí)·高三版(2016年9期)2016-05-14 14:05:08 ?；撬崧?lián)合維生素E治療非酒精性脂肪性肝病的效果觀察中國當(dāng)代醫(yī)藥(2015年23期)2015-03-01 02:05:50 函數(shù)與導(dǎo)數(shù)新高考·高二數(shù)學(xué)(2014年7期)2014-09-18 17:56:35
張慧恩，金依楠，季成子，朱碧云
（浙江萬里學(xué)院，浙江寧波 315000）
近紅外光譜法快速測定海產(chǎn)品處理過程中?；撬岷康难芯?/p>
張慧恩，金依楠，季成子，朱碧云
（浙江萬里學(xué)院，浙江寧波315000）
利用近紅外光譜分析技術(shù)，建立快速檢測水產(chǎn)品下腳料提取過程中?；撬岷康姆椒?。利用氨基酸分析儀測定樣品中?；撬岷?，采用一階導(dǎo)數(shù)對原始光譜進(jìn)行處理，采用偏最小二乘法建立校正模型，并預(yù)測樣品中?；撬岷?。所建模型回歸系數(shù)（R2）為99.12%，交叉檢驗(yàn)均方根為0.086；經(jīng)驗(yàn)證，預(yù)測值與參考值的回歸系數(shù)（R2）為99.9%，預(yù)測誤差均方根為0.040，模型預(yù)測值與氨基酸分析儀測定值之間沒有顯著差異。因此，近紅外光譜分析法可以檢測水產(chǎn)品下腳料提取過程中?；撬岷?。
近紅外光譜分析；牛磺酸；快速檢測
0 引言
牛磺酸是一種含硫的非蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)氨基酸，在生物體內(nèi)以游離形式存在。研究表明，?；撬峋哂写龠M(jìn)大腦發(fā)育、增強(qiáng)視力、調(diào)節(jié)神經(jīng)組織的興奮性、增加心肌收縮力、促進(jìn)脂類物質(zhì)的消化等作用［1］。因此，被廣泛應(yīng)用于保健食品和醫(yī)藥領(lǐng)域。?；撬釓V泛存在于海產(chǎn)品中，尤其在貝類、甲殼類海產(chǎn)品中?；撬岷控S富。目前，從海產(chǎn)品或其加工廢料中分離提取是天然?；撬岬闹饕獊碓?。在提取過程中?；撬岬臏y定、檢測多采用酸堿滴定法、薄層色譜法、高效液相色譜法等，這些方法均存在操作繁瑣、耗時(shí)、準(zhǔn)確性不高的缺點(diǎn)，不能滿足生產(chǎn)過程中在線、快速測定與實(shí)時(shí)監(jiān)控的要求［2］。
近紅外光譜分析技術(shù)是近年來發(fā)展較快速的一種物理檢測技術(shù)［3］。近紅外光譜指紅外光譜區(qū)到可見光譜區(qū)之間的電磁波，通常將近紅外光譜區(qū)的范圍定義為780～2526 nm（12 820～3 959 cm-1），光譜信息主要來源于分子內(nèi)部振動(dòng)的倍頻與合頻，光譜能夠反映分子中C-H，N-H，O-H基團(tuán)的倍頻和合頻振動(dòng)吸收，其化學(xué)信息量相當(dāng)豐富。而且，近紅外光譜能反映樣品的化學(xué)全貌，通過化學(xué)計(jì)量學(xué)方法使近紅外圖譜與相關(guān)物質(zhì)含量之間形成一定的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)快速檢測。近紅外光譜法適用于各類物質(zhì)的測定，使用場合十分廣泛，目前已用于非破壞性測定、原位分析、在線分析、活體分析等方面［4-5］。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)剛好可以彌補(bǔ)以往測定牛磺酸方法的不足之處，為快速檢測牛磺酸提供一種新方法。
1 材料與方法
1.1樣品的采集
?；撬岬奶崛∵^程：水提?。ㄈ缲悮ゎ愓糁笠?、內(nèi)臟、裙邊等）→過濾→多級膜分離→濃縮→調(diào)節(jié)濾液質(zhì)量濃度→離子交換樹脂吸附→洗脫→洗脫質(zhì)量液濃縮→結(jié)晶→干燥。
采集提取工藝中各階段提取液為樣品，每個(gè)樣品分成2份，1份樣品測近紅外光譜，另1份樣品在氨基酸分析儀（日立L-8900型）上測定樣品中牛磺酸含量。其中，水提取液34份，過濾液52份，濃縮液61份，調(diào)節(jié)質(zhì)量濃度后的濾液47份，洗脫液57份，洗脫濃縮液42份。
1.2近紅外光譜的采集
樣品用孔徑0.45 μm濾膜過濾后，再進(jìn)行光譜采集。近紅外光譜儀（布魯克MPA）采集光譜。
儀器工作參數(shù)設(shè)定：采集模式為液體透射方式，光譜采集范圍4 000～12 500 cm-1，分辨率8 cm-1，掃描次數(shù)32次，溫度30℃。儀器使用前，預(yù)熱30 min，每個(gè)樣品光譜采集3次，以減少儀器波動(dòng)和裝樣對光譜掃描的干擾，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
1.3建立?；撬峤t外預(yù)測模型
利用OPUS 6.5軟件對采集得到的293個(gè)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，定量分析采用偏最小二乘法建立回歸模型?；貧w模型的評價(jià)指標(biāo)有回歸系數(shù)（R2）、交叉檢驗(yàn)均方根（RMSECV）和預(yù)測誤差均方根（RMSEP），其計(jì)算公式如下：
式中：m——樣品數(shù)；
Yi——第i個(gè)樣品參考值（氨基酸分析儀測定）；
Y?i——校正模型預(yù)測的結(jié)果；
Yˉi——樣品的平均值。
式中：Y?cvi——校正模型交叉驗(yàn)證的預(yù)測結(jié)果；
m——校正集樣品數(shù)；
n——用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷尿?yàn)證集樣品數(shù)。RMSECV和RMSEP都表示近紅外測定值與真值間的擬合程度。
2 結(jié)果分析
2.1樣品中牛磺酸含量
樣品中?；撬岷康臏y定，利用氨基酸自動(dòng)分析儀進(jìn)行測定［6］。293個(gè)樣品的?；撬岷糠植荚?.58～5.04 mg/mL，平均值2.01 mg/mL。
校正集樣品的近紅外吸收光譜見圖1。
圖1 校正集樣品的近紅外吸收光譜
由圖1可知，可見原始光譜圖重疊嚴(yán)重，不同含量樣品的近紅外光譜非常接近，必須對光譜進(jìn)行適當(dāng)?shù)那疤幚恚构庾V在一定區(qū)間內(nèi)的差異增大，通過這些差異可以建立數(shù)學(xué)模型來確定近紅外光譜和?；撬岷康年P(guān)系。
2.2近紅外光譜的預(yù)處理
通過比較無光譜預(yù)處理、最小-最大歸一化、消除常量偏移、矢量歸一化、多元散射校正，以及一階和二階導(dǎo)數(shù)等前處理，建立其對模型的回歸系數(shù)（R2）和RMSECV的影響。
不同光譜預(yù)處理方法對校正模型的回歸系數(shù)和交叉檢驗(yàn)均方根的影響見表1。
表1 不同光譜預(yù)處理方法對校正模型的回歸系數(shù)和交叉檢驗(yàn)均方根的影響
由表1可知，這7種光譜預(yù)處理方法對樣品中?；撬岬男ＵＰ吞幚硇Ч煌?，其中采用一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行處理所得模型的R2最大，而RMSECV的值最小。R2反映模型的擬合能力，R2越接近100%，模型擬合性越高。因此，試驗(yàn)中采用的是一階導(dǎo)數(shù)對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理。采用一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，OPUS 6.5軟件自動(dòng)優(yōu)化后，對應(yīng)的最佳光譜范圍為9 493.5～7 698.4 cm-1。
校正集參考值與預(yù)測值關(guān)系見圖2，一階導(dǎo)數(shù)處理后的近紅外光譜見圖3。
圖2 校正集參考值與預(yù)測值關(guān)系
圖3 一階導(dǎo)數(shù)處理后的近紅外光譜
圖3是原始圖譜經(jīng)過一階導(dǎo)數(shù)處理后的圖譜，經(jīng)過處理后圖譜在8 800～8 600 cm-1范圍內(nèi)樣品之間有較為明顯的差異，圖中已標(biāo)示。這些差異是由樣品中所含?；撬豳|(zhì)量濃度不同引起的，是具體化學(xué)值與譜圖建立起聯(lián)系的關(guān)鍵。
2.3預(yù)測模型的驗(yàn)證
對預(yù)測模型的驗(yàn)證一般采用性質(zhì)與建模的校正集性質(zhì)相似，但未參與建模的樣品，通過比較這些未參與建模樣品的化學(xué)值與預(yù)測值的差異來判別預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。試驗(yàn)選取20個(gè)樣品應(yīng)用預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，所得預(yù)測值與氨基酸分析儀測定的分析值進(jìn)行比較。
校正模型的外部驗(yàn)證見表3。
近紅外模型預(yù)測值與參考值的回歸系數(shù)（R2）99.9%，預(yù)測誤差均方根（RMSEP）為0.040，RMSEP反映模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，RMSEP越小，準(zhǔn)確性越高；并對預(yù)測值和儀器測定值進(jìn)行t檢驗(yàn)（SPSS 19.0），結(jié)果判斷2組測定結(jié)果之間不存在顯著差異（p＞0.05）。說明這2種方法得到的結(jié)果沒有差異，近紅外預(yù)測模型有很好的預(yù)測能力，與氨基酸分析儀測定的結(jié)果一致。
3 結(jié)論
天然?；撬峋哂袕V泛的生理藥理活性，能調(diào)節(jié)機(jī)體的糖類和脂類代謝，提高機(jī)體免疫力。?；撬嶙鳛橐环N新型的營養(yǎng)強(qiáng)化劑已得到廣泛應(yīng)用，但在天然?；撬岬臋z測中存在著檢測方法復(fù)雜、樣品前處理繁瑣、檢測時(shí)間長等缺點(diǎn)。將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用到天然?；撬岬奶崛∵^程中，可以實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)、高效地檢測。運(yùn)用OPUS 6.5分析軟件對原始光譜進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)處理，選取范圍為9 493.5～7 698.4 cm-1的光譜，利用偏最小二乘法建模，預(yù)測模型回歸系數(shù)（R2=99.12%），該模型用于實(shí)際樣品的檢測，所得結(jié)果與傳統(tǒng)化學(xué)法檢測結(jié)果不存在顯著差異。與傳統(tǒng)化學(xué)法相比，該方法快速、環(huán)保、便捷，可用于牛磺酸提取過程中的快速檢測。
表3 校正模型的外部驗(yàn)證
［1］張磊，楊程，侯志成.牛磺酸的生理作用 ［J］.武警醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)，1999，11（1）：54-56.
［2］劉亞風(fēng)，袁萍，祝偉霞，等.?；撬釞z測技術(shù)研究進(jìn)展 ［J］.中國衛(wèi)生檢驗(yàn)雜志，2010，20（7）：1 831-1 833.
［3］石吉勇，鄒小波，趙杰文，等.黃瓜葉片葉綠素含量近紅外光譜無損檢測 ［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2011，42（5）：178-182．
［4］趙麗麗，張錄達(dá)，宋忠祥，等.近紅外光譜定量檢測腌臘肉制品品質(zhì)的研究 ［J］.光譜學(xué)與光譜分析，2007，27（1）：46-49.
［5］張建新，李慧.傅立葉變換近紅外光譜法測定豆腐干中總酸、蛋白質(zhì)和水分含量 ［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2008，34（1）：124-128.
［6］王洪建，周興起，馮志強(qiáng)，等.氨基酸自動(dòng)分析儀測定食品中牛磺酸的方法建立 ［J］.現(xiàn)代食品科技，2012，28（3）：348-350.◇
Rapid Determination of Taurine in Seafood Processing by Near Infrared Spectroscopy
ZHANG Huien，JIN Yi'nan，JI Chengzi，ZHU Biyun
（Zhejiang Wanli University，Ningbo，Zhejiang 315000，China）
A fast method of determination of taurine in seafood processing is established.The concentration of taurine is determined by amino acid analyzer，first derivative processing is applied in original spectral data.A quantitive model is established by partial least squares（PLS） regression algorithm to predict the taurine content in sample.The determination of coefficient（R2） is 99.12%，root mean square error of cross validation is 0.086.The determination of coefficient（R2）between the predicted value and the reference value is 99.9%，root mean square error of cross validation is 0.040.There is no significant difference between the predicted value and the reference value near infrared spectroscopy can quickly and exactly detect taurine in seafood processing
near infrared spectroscopy；taurine；rapid detection
TS202
A
10.16693/j.cnki.1671-9646（X）.2016.01.037
2015-10-19
國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（201410876017）；浙江省生物工程“重中之重”學(xué)科項(xiàng)目（ZS2015013）；浙江省教育廳項(xiàng)目（Y201328766）。
張慧恩（1981— ），男，碩士，講師，研究方向?yàn)槭称窓z測。
猜你喜歡
電腦報(bào)(2022年25期)2022-07-05 23:54:27
中學(xué)生數(shù)理化(高中版.高二數(shù)學(xué))(2021年4期)2021-07-20 07:18:48
科普童話·學(xué)霸日記(2021年11期)2021-05-30 10:48:04
統(tǒng)計(jì)與決策(2018年14期)2018-08-22 12:38:08
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)(2017年10期)2017-07-21 17:09:52
數(shù)學(xué)大世界·中旬刊(2017年3期)2017-05-14 17:41:25
華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)(2017年1期)2017-02-27 13:41:03
高中生學(xué)習(xí)·高三版(2016年9期)2016-05-14 14:05:08
中國當(dāng)代醫(yī)藥(2015年23期)2015-03-01 02:05:50
新高考·高二數(shù)學(xué)(2014年7期)2014-09-18 17:56:35
