,*

(1.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部肉品加工重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,教育部肉品加工與質(zhì)量控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇省肉類生產(chǎn)與加工質(zhì)量控制協(xié)同創(chuàng)新中心,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院,江蘇南京 210095;2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院,江蘇南京 210095)

水是肉與肉制品的主要組分之一,對(duì)肉品品質(zhì)具有重要影響[1]。水分含量測定是判定肉品品質(zhì)的重要指標(biāo),在肉制品加工原料的控制、肉品質(zhì)量安全檢測等方面具有廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)肉中水分含量的檢測方法有干燥法、近紅外光譜法等,但這些方法都存在一定缺陷,如干燥法耗時(shí)長、能耗高[2];近紅外光譜法檢測準(zhǔn)確性不高等缺點(diǎn)[3]。

低場核磁共振技術(shù)(Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)是一種使用特定的脈沖序列(CPMG),通過測定樣品中氫質(zhì)子在橫向xy平面上發(fā)生共振后由非平衡狀態(tài)進(jìn)入平衡狀態(tài)的橫向弛豫過程變化,進(jìn)而分析樣品中實(shí)際水分分布的技術(shù)。LF-NMR在畜禽肉品質(zhì)檢測方面已有廣泛應(yīng)用,主要根據(jù)T2弛豫時(shí)間來評(píng)價(jià)樣品中水的分布狀態(tài)[4-8]:T2b=1～10 ms為結(jié)合水,T21=30～60 ms為不易流動(dòng)水;T22=100～400 ms為自由水。正是基于以上的這些特性,王欣等[9]、陳昊等[10]在豬肉水分檢測方面進(jìn)行了大量研究;同時(shí),低場核磁共振技術(shù)在樣品中實(shí)際水分含量檢測方面也顯示出了巨大的潛力,其檢測速度快、操作簡單、可實(shí)現(xiàn)無損檢測等優(yōu)點(diǎn),近年來逐漸成為食品水分含量檢測[11-12]、水分遷移[13-14]、結(jié)構(gòu)分析[15-16]、鑒別[17]和品質(zhì)鑒定[18-19]等多方面研究的熱點(diǎn),在功能性油脂[20]、蔬菜[21]等諸多食品中有了廣泛的應(yīng)用。但豬肉中弛豫特性與實(shí)際含水量的關(guān)系尚不明確。

針對(duì)以上問題,本實(shí)驗(yàn)以新鮮豬肉為實(shí)驗(yàn)材料,研究了LF-NMR弛豫特性與豬肉中水分含量的預(yù)測模型并進(jìn)行驗(yàn)證,為實(shí)現(xiàn)肉中水分含量的快速檢測提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

宰后36～48 h的豬肉背最長肌(剔除皮、筋膜、脂肪) 南京玄武區(qū)紫金城集貿(mào)市場。

MesoMR23型低場核磁分析實(shí)驗(yàn)儀器 配有25 mm直徑線圈,上海紐邁電子科技有限公司;SQP電子天平 精度0.001 g，賽多利斯科學(xué)儀器(北京)有限公司;DGG-9240A型電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱 上海森信實(shí)驗(yàn)儀器有限公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 樣品準(zhǔn)備 共采集宰后36～48 h的豬最長肌肉樣119份,其中106份做校正集用于方程擬合,13份做預(yù)測集用于驗(yàn)證試驗(yàn)。用刀修整肉塊邊沿,并找出肌纖維的自然走向,用雙片刀(間距1 cm)沿肌纖維的自然走向分切成多個(gè)1 cm厚的小塊,再用陶瓷刀從1 cm厚的肉塊中切成大小為1 cm×1 cm×2 cm的肉柱。在肉樣的切取過程中應(yīng)避免肉眼可見的結(jié)締組織、血管以及其他缺陷。

1.2.2 LF-NMR弛豫時(shí)間測定 將肉柱放到特定的樣品管中,在(32.00±0.01) ℃情況下用于低場核磁共振儀進(jìn)行T2的測定,每個(gè)肉樣平行測定三次,取平均值。

1.2.2.1 校正儀器的參數(shù)測試 選擇FID序列,SW=100 kHz,質(zhì)子共振頻率SF=21 MHz,RFD=0.08 ms,Tw=2000 ms,模擬增益RG1=20 db,采樣點(diǎn)數(shù)TD=1024,DRG1=3,PRG=1,累加次數(shù)NS=2。

1.2.2.2 儀器參數(shù)的設(shè)定 選擇CPMG序列,SW=200 kHz,質(zhì)子共振頻率SF=21 MHz,RFD=0.08 ms,Tw=8000 ms,模擬增益RG1=15 db,采樣點(diǎn)數(shù)TD=1024,DRG1=3,PRG=2,累加次數(shù)NS=8,DR=1,TE=0.3 ms,NECH=3200。

1.2.3 干燥法測定肉中水分的含量 參照國家標(biāo)準(zhǔn)《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中水分的測定》(GB 5009.3-2016)[22]中的方法測定。

1.2.4 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理 鑒于本研究的回波峰點(diǎn)數(shù)和樣本數(shù)之間的數(shù)量級(jí)差別過大(大于2個(gè)數(shù)量級(jí)),所以在測得樣本回波峰點(diǎn)數(shù)據(jù)之后,采用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理方法以滿足偏最小二乘回歸及主成分回歸探尋回波峰點(diǎn)數(shù)據(jù)與豬肉中真實(shí)水分含量的模型精度需求,防止出現(xiàn)模型擬合不合理的情況。標(biāo)準(zhǔn)化方法如下:設(shè)X=(x1,x2,…,xn)T是某一變量的一組觀測,那么標(biāo)準(zhǔn)化處理即:

式(1)

1.2.5 最小二乘法(LSE) LSE是曲線擬合中估計(jì)回歸參數(shù)的基本方法。該方法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù),并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。以兩個(gè)變量為例,假定我們要研究兩個(gè)變量(X,Y)之間的線性相關(guān)關(guān)系如式(2):

Y=a0+a1X

式(2)

通?？梢缘玫揭幌盗谐蓪?duì)的數(shù)據(jù)(xi,yi),i=1,2,…,n。應(yīng)用最小二乘法原理來估計(jì)未知參數(shù),就是求滿足式(3)的a0和a1:

式(3)

將目標(biāo)函數(shù)式分別對(duì)a0和a1求偏倒數(shù),并使這兩個(gè)偏導(dǎo)數(shù)等于0即可求得參數(shù)估計(jì)值。

1.2.6 偏最小二乘回歸(PLSR) 偏最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù),它通過最小化誤差的平方和找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。這種基于特征變量的回歸方程在多元校正中得到了越來越多的應(yīng)用。在PLSR建模之前需要優(yōu)先確定最優(yōu)主成分?jǐn)?shù)。本研究中采用留一交叉驗(yàn)證確保樣品都有同等的可能性參與訓(xùn)練從而提高擬合精度[23],并用PRESS確定主成分個(gè)數(shù),采用均方根誤差(RMSE)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),按式(4)、(5)計(jì)算:

式(4)

式(5)

采用偏最小二乘法對(duì)校正集樣品進(jìn)行訓(xùn)練后建立PSLR校正模型,并用預(yù)測集樣本進(jìn)行測試。

1.2.7 主成分回歸法(PCR) PCR是一種基于主成分分析(PCA)與多元線性回歸的擬合方法。核心原理是以3200個(gè)回波數(shù)據(jù)矩陣X∈Rnxp(n為樣本數(shù),p為特征數(shù)),根據(jù)累積貢獻(xiàn)率確定主成分?jǐn)?shù)實(shí)現(xiàn)降維,從而使得多元線性回歸方法能夠適用。

PCA的主成分提取模型如下:

式(6)

式中,i表示索引各樣本;Yij為第i個(gè)樣本的第j個(gè)特征數(shù)值;Lij為第i個(gè)樣本的第j個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化特征的分量系數(shù)Fij(i=1,2,…,n,j=1,2,…,p)為目的提取出的主成分?jǐn)?shù)據(jù)集的分量數(shù)值;Fi為第i個(gè)主成分。

Y=β0+β1F1+β2F2+…+βiFi

式(7)

根據(jù)均方差根誤差(RMSE)判斷擬合方法的準(zhǔn)確性。

1.3 數(shù)據(jù)處理

用R Language對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行作圖與統(tǒng)計(jì)分析,其中,統(tǒng)計(jì)結(jié)果以 “平均值±標(biāo)準(zhǔn)誤”表示。

表1 不同含水率實(shí)驗(yàn)結(jié)果t檢驗(yàn)分析表Table 1 t-text for means of the measurements of moisture content

注:同列不同字母表示差異顯著(P<0.05)。

表2 豬肉水分化學(xué)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Statistical results of pork moisture chemical values

2 結(jié)果與分析

2.1 低場核磁共振測量結(jié)果

所有樣品的T2譜如圖1所示,應(yīng)用紐邁核磁共振分析應(yīng)用軟件Ver4.0對(duì)CPMG曲線進(jìn)行反演擬合得T2弛豫圖像如圖2所示。根據(jù)各峰橫向弛豫最大值所對(duì)應(yīng)的時(shí)間從小到大為T2b、T21和T22,依次表明該峰所含信息對(duì)應(yīng)結(jié)合水、不易流動(dòng)水和自由水;各峰峰面積所占總峰面積的比例依次稱為P2b、P21、P22,分別對(duì)應(yīng)結(jié)合水、不易流動(dòng)水和自由水水分含量占肉中總水分含量的比例。

圖1 豬肉樣品連續(xù)分布馳豫衰減曲線Fig.1 Continuous distribution relaxation attenuation curve of pork samples

圖2 豬肉樣品的橫向弛豫時(shí)間(T2)反演曲線Fig.2 Inversion curves of the transverse relaxation time(T2)for pork samples

2.2 弛豫特性分析

根據(jù)肉中水與其他物質(zhì)的結(jié)合狀態(tài)可以分為結(jié)合水、不易流動(dòng)水和自由水。由于三種水的結(jié)合強(qiáng)度不同,所在受到磁場擾動(dòng)之后呈現(xiàn)出不同的回波特性,可在T2弛豫時(shí)間的長短方面有所體現(xiàn)。將106份樣品分為兩組:高含水量組(含水率≥75%)與正常組(含水率<75%),53組高含水率組,53組正常組,其弛豫特性結(jié)果如表1所示。

橫向弛豫時(shí)間T2分為T2b、T21和T22三個(gè)指標(biāo),分別對(duì)應(yīng)結(jié)合水、不易流動(dòng)水和自由水。高水分含量組的T21、T22、P2b、P21、P22與正常組有顯著區(qū)別(P<0.05)。隨著含水率的升高,T21、T22均顯著增大,T2b則無顯著性差異;通過進(jìn)一步對(duì)比P2b、P21、P22等數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),水分含量的增大可以顯著改變?nèi)庵懈鹘M水分的比例(P<0.05)。隨著含水率的增加,不易流動(dòng)水的峰面積占總峰面積的比例增大,自由水、結(jié)合水峰面積占總峰面積的比例顯著減少(P<0.05)。

2.3 樣品水分實(shí)際含量測定結(jié)果

表2所示為實(shí)驗(yàn)所選豬肉119個(gè)樣本水分含量的參照值統(tǒng)計(jì)表,其中校正集106個(gè)樣品用于最小二乘法,主成分回歸法和偏最小二乘法的方程擬合,13個(gè)樣品用于預(yù)測集以驗(yàn)證方程準(zhǔn)確性。

2.4 水分實(shí)際含量測定結(jié)果

2.4.1 最小二乘法模型的建立與評(píng)價(jià) 使用核磁共振儀對(duì)肉樣進(jìn)行檢測,將采集數(shù)據(jù)與肉樣中水分含量(g)關(guān)聯(lián)分析建立方程,以結(jié)合水、不易流動(dòng)水、自由水對(duì)應(yīng)的反演峰面積為Y值,以真實(shí)水分含量為X值,表3為肉中水分含量與核磁共振峰面積之間回歸分析的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)當(dāng)Y值包含A21項(xiàng)的峰面積的時(shí)候,其對(duì)應(yīng)擬合方程的系數(shù)與常數(shù)項(xiàng)都明顯變化,這與肉中不易流動(dòng)水占70%～80%的現(xiàn)狀十分符合;同時(shí)比較發(fā)現(xiàn),使用A2b+A21或A2b+A21+A22為Y值的擬合效果最好,決定系數(shù)分別為0.9339與0.927,所以綜合考慮后選用A2b+A21所對(duì)應(yīng)的Y=7538.4X-1102.9方程作為最終的相關(guān)方程。

表3 水分含量與核磁共振峰面積擬合方程Table 3 Equation for fitting moisture content and nuclear magnetic resonance peak area

為驗(yàn)證水分預(yù)測模型的精度與可靠性,另取13個(gè)肉樣進(jìn)行驗(yàn)證性試驗(yàn)。將樣品放置在32 ℃條件下重復(fù)測量步驟收集峰面積的數(shù)據(jù)(A2b+A21)并演算出肉中水分含量(g),進(jìn)而與烘干法所測相比較。如圖3所示,方程為Y=1.018X-0.05,決定系數(shù)R2=0.9604,表明該方程具有一定的穩(wěn)定性以及該方法預(yù)測精度較高。

圖3 直接干燥法驗(yàn)證方程Fig.3 Verification equation of direct drying method

2.4.2 偏最小二乘法(PLS)回歸模型的建立 偏最小二乘法回歸模型以校正集106樣本的3200個(gè)CPMG回波峰點(diǎn)數(shù)據(jù)作為自變量X,以豬肉水分的化學(xué)值為因變量Y,采用偏最小二乘法(PLS)對(duì)校正集的豬肉進(jìn)行訓(xùn)練以建立X與Y的相關(guān)模型,應(yīng)用留一交互驗(yàn)證法進(jìn)行確定,如圖4所示,當(dāng)主成分?jǐn)?shù)為3時(shí),RMSECV值在相鄰兩點(diǎn)中值最小,故選擇3作為模型的最佳主成分?jǐn)?shù)以訓(xùn)練預(yù)測模型。運(yùn)用模型對(duì)于預(yù)測集的13個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測值與化學(xué)值的相關(guān)曲線如圖5所示,橫坐標(biāo)為通過物理化學(xué)方法測得的水分含量在實(shí)際值,縱坐標(biāo)為水分含量預(yù)測值,決定系數(shù)R2為0.969。

圖4 交互驗(yàn)證均方根誤差與主成分?jǐn)?shù)的關(guān)系Fig.4 Correlation between PRESS and the number of principal component

圖5 豬肉預(yù)測集樣品水分的化學(xué)值與PLS方法獲得的預(yù)測值關(guān)系Fig.5 Correlation between reference and predicted values by PLS for pork water content of calibration set and prediction set samples

2.4.3 主成分回歸法(PCR) 如圖6所示,為了避免主成分?jǐn)?shù)n不足導(dǎo)致擬合效果不好,降維效果不理想,n過大導(dǎo)致出現(xiàn)過度擬合的問題,取n=5,此時(shí)隨著n逐漸增大其累積貢獻(xiàn)率到達(dá)85.31%,且基本不再增長,認(rèn)為n+1時(shí)(n=6)累計(jì)貢獻(xiàn)率變化可以忽略不計(jì),此時(shí)5維矩陣已可較好的實(shí)現(xiàn)降維。運(yùn)用模型對(duì)于預(yù)測集的13個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測值與化學(xué)值的相關(guān)曲線如圖7所示,橫坐標(biāo)為通過物理化學(xué)方法測得的水分含量在實(shí)際值,縱坐標(biāo)為水分含量預(yù)測值,擬合曲線的決定系數(shù)R2為0.9409,具有較好的準(zhǔn)確性與精確性。

圖6 累積貢獻(xiàn)率與主成分關(guān)系Fig.6 Relationship between cumulative contribution rate and principal components

2.4.4 模型評(píng)價(jià) 試驗(yàn)中所得核磁共振數(shù)據(jù)是一個(gè)3200維的數(shù)據(jù)矩陣,也可以反演后線性回歸分析或者在原數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上直接進(jìn)行多元擬合,這兩類方法的分析結(jié)果(表4)可以看出,PLS都在校正集和預(yù)測集都顯示出了更高的決定系數(shù)R2與更低的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差值RMSEP;傳統(tǒng)的最小二乘法擬合的回歸曲線(Y=7538.4X-1102.9)擬合效果相對(duì)較差,同時(shí),PCR作為另一種多元擬合方法,其決定系數(shù)與預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差值都不如最小二乘法,表明在該情形的豬肉實(shí)際水分?jǐn)M合模型中,偏最小二乘法效果最好,其次是最小二乘法,最后是主成分回歸法。

表4 最小二乘法、偏最小二乘法和主成分回歸法預(yù)測豬肉水分的統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 4 Statistic of pork moistness content for Least squares,PLS and PCR

圖7 豬肉預(yù)測集樣品水分的化學(xué)值與PCR方法獲得的預(yù)測值關(guān)系Fig.7 Correlation between reference and predicted values by PCR for pork water content of calibration set and prediction set samples

3 討論

本試驗(yàn)根據(jù)國標(biāo)法檢測106份肉樣的實(shí)際水分,參照《畜禽肉水分限量》[24]對(duì)不同含水率的肉樣進(jìn)行分類,發(fā)現(xiàn)肉樣可分為53份正常肉組(含水率<75%)與53份高含水率組(含水率≥75%),證明市售豬肉含水率存在一定差異,根據(jù)本試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同含水率組弛豫特性具有顯著差異,這與王勝威等[25]關(guān)于注水、注膠肉的研究結(jié)果一致,同時(shí),李健等[26]發(fā)現(xiàn)采用不同發(fā)酵床墊料優(yōu)化棚舍結(jié)構(gòu)對(duì)豬肉持水力影響顯著,證明豬肉含水率的不同可能是由于豬養(yǎng)殖管理過程的飼料、環(huán)境差異性所造成;而劉萍等[27]進(jìn)行豬肉含水率測量過程不確定因素分析發(fā)現(xiàn)重復(fù)測量對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響最大,這也可能是豬肉含水率差異性的原因之一。

低場核磁共振通過測定恒定磁場中射頻脈沖作用下氫原子的擾動(dòng)規(guī)律,檢測肉樣中水分的實(shí)際含量與分布情況,在肉中實(shí)際水分的現(xiàn)實(shí)快速檢測方面顯現(xiàn)出巨大潛力。Bertram等[28]通過大量基礎(chǔ)研究為低場核磁共振檢測水分提供理論依據(jù),龐之列等[29]通過探討不同含水量豬肉的弛豫特性變化論證核磁共振快速檢測的現(xiàn)實(shí)可行性,然而其研究并未能深入探討弛豫特性與肉中實(shí)際含水量的模型關(guān)系。本試驗(yàn)通過對(duì)不同含水率下豬肉弛豫特性的差異性比較發(fā)現(xiàn)豬肉含水率對(duì)于T21、T22、P2b、P21和P22有顯著影響(P<0.05)。高含水率組與正常組相比,T21、T22顯著延遲(P<0.05),T2b無顯著變化(P>0.05),說明含水率對(duì)于豬肉內(nèi)部結(jié)合水自由度無顯著影響(P>0.05),對(duì)于自由水與不易流動(dòng)水有顯著影響(P<0.05),T21顯著增加(P<0.05)可能由于高水分含量組肉樣豬在屠宰過程處于應(yīng)激狀態(tài),使豬肉中肌原纖維的內(nèi)環(huán)境發(fā)生改變,結(jié)構(gòu)變得松散導(dǎo)致存在于肌原纖維內(nèi)部的不流動(dòng)水自由度增加,伴隨有細(xì)胞膜通透性變化造成肌細(xì)胞內(nèi)滲透壓改變致使細(xì)胞內(nèi)部空間膨脹,導(dǎo)致部分自由水與細(xì)胞結(jié)合能力進(jìn)一步降低,從而體現(xiàn)為不易流動(dòng)水與自由水弛豫時(shí)間顯著延遲[7],T2b沒有顯著變化(P>0.05)主要是由于此部分水分子與蛋白質(zhì)形成緊密結(jié)合,受到較強(qiáng)的束縛作用[30],從而使得弛豫時(shí)間沒有顯著變化,這與吳兆良等[31]的研究基本一致;P2b、P22顯著低于正常組(P<0.05),而P21顯著高于正常組(P<0.05)說明應(yīng)激條件下,豬肉的組織結(jié)構(gòu)可能存在損傷導(dǎo)致肉樣保水性下降,如體細(xì)胞膨脹性破裂使得部分結(jié)合水?dāng)[脫原有束縛進(jìn)而轉(zhuǎn)換為不易流動(dòng)水,這與蓋圣美等[32]的結(jié)果相似。

建立模型是一種研究物質(zhì)特性的良好方法,本實(shí)驗(yàn)中以標(biāo)準(zhǔn)誤差值與決定系數(shù)作為模型評(píng)價(jià)指標(biāo),分別對(duì)最小二乘法、偏最小二乘法和主成分回歸法進(jìn)行模型評(píng)價(jià)。通過比較這三類方法的分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)對(duì)于PLS方法而言,最小二乘法擬合的回歸曲線擬合效果相對(duì)較差,可能是因?yàn)樽钚《朔▽?duì)于干擾信息過分敏感而PLSR模型采用了完整的豬肉樣品弛豫信號(hào),更能準(zhǔn)確的代表整個(gè)樣品的弛豫特性與具有更強(qiáng)的抗干擾能力[33]。同時(shí),PCR作為另一種多元擬合方法,雖然充分利用3200個(gè)回波參數(shù)作為研究對(duì)象,但是在降維過程只解釋85.31%數(shù)據(jù)導(dǎo)致并不能充分代表全部樣本,這與高興盛等[34]的研究結(jié)果相似;證明多元擬合校正方法可有效地減小了測量誤差,能快速解決多維數(shù)據(jù)校正問題;曹曉蘭等[35]采用OSC(orthonormal signalcorrection)預(yù)處理方法,通過選擇特征波段作為輸入變量可顯著提高準(zhǔn)確度,所以本文選用PLSR方法能較好地快速預(yù)測肉中的水分含量。與此同時(shí),可以廣泛地考慮不同多元擬合方法之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),充分發(fā)各方法擬合特色,吉琳琳等[36]通過多元擬合中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(BP-ANN)對(duì)大米中水分進(jìn)行快速測量,表明多元擬合技術(shù)在食品檢測中新的應(yīng)用前景;同時(shí),張海云等[37]采用支持向量機(jī)技術(shù)(SVM)進(jìn)行水分測量,發(fā)現(xiàn)在小樣本、非線性、維數(shù)多和局部極小等數(shù)據(jù)情形下,SVM預(yù)測效果更好,表明在多元處理方面可以考慮PLSR降維后結(jié)合SVM進(jìn)行模型預(yù)測效果良好[38]。

4 結(jié)論

本試驗(yàn)主要研究了肉中水分含量與低場核磁弛豫特性之間的關(guān)系并結(jié)合最小二乘法、偏最小二乘法和主成分回歸法建立預(yù)測模型,發(fā)現(xiàn)豬肉中含水率對(duì)于T21、T22、P2b、P21和P22有顯著差異(P<0.05),在此基礎(chǔ)上采用偏最小二乘法(PLS)建立的模型具有可靠地預(yù)測結(jié)果,為以后豬肉水分快速檢測研究與建立提供參考。