董敬超王 虹 于樹濤 張 健孫泓希尤淑麗 殷業(yè)超 張 英
(1.遼寧省沙地治理與利用研究所 遼寧阜新 123000;2.雙遼市雙英種業(yè)有限公司 吉林雙遼 136000)
花生是我國重要的油料作物和經(jīng)濟作物,既可以用于滿足食用油需要,又是食品加工業(yè)所需原料的重要來源[1]。膳食纖維是平衡人體膳食結(jié)構(gòu)的必須營養(yǎng)素之一,包括多糖、低聚糖、木質(zhì)素和相關(guān)的植物組織,是由若干種碳水化合物組成的混合物[2]。膳食纖維雖無營養(yǎng)價值,但能預(yù)防和治療多種疾病,對人體的正常代謝是必不可少的,在食品營養(yǎng)和臨床醫(yī)學(xué)上發(fā)揮的重要作用越來越受到人們的關(guān)注,被稱為人類“第七大營養(yǎng)元素[3]。
由于遺傳基礎(chǔ)狹窄,我國主栽花生品種膳食纖維整體含量較低,已成為我國花生出口的主要限制因素。有報道顯示,阿根廷出產(chǎn)的花生膳食纖維含量高于中國和美國[4]。膳食纖維的檢測主要通過常規(guī)的化學(xué)測定方法進行,但具有破壞性,且耗時、費力、數(shù)據(jù)分析困難,嚴重影響了育種工作進程。而近紅外光譜分析法在不破壞種仁的情況下能夠快速、準確、高效、低成本的檢測膳食纖維含量,且可同時可檢測多種成分[5],也可作為花生優(yōu)質(zhì)突變體的篩選鑒定和誘變方法評定的重要手段[6]。近紅外光譜分析法已在花生的品質(zhì)分析中廣泛應(yīng)用,在蛋白質(zhì)、粗脂肪、含糖量和脂肪酸方面研究報道較多,但關(guān)于花生膳食纖維的報道不多,模型建立方面的研究也未見報道。Pattee H E[7]和Gocho等[8]的研究認為,花生甜味與花生中的膳食纖維有關(guān);張吉民[9]等的研究認為,烤花生的香味與花生籽仁膳食纖維含量有關(guān);Bishi[10]探討了41份印度主栽花生品種的品質(zhì)性狀及其營養(yǎng)價值,并得出了膳食纖維含量范圍。本文作者以國內(nèi)60份優(yōu)質(zhì)花生種質(zhì)資源為材料,首次構(gòu)建建立花生膳食纖維含量的近紅外分析模型,并與化學(xué)測定方法進行比較,在不破壞花生籽仁的情況下即可檢測到花生膳食纖維含量,且此方法具有可行性。
構(gòu)建膳食纖維含量近紅外模型的花生試驗材料來自從全國各地引進的優(yōu)異食用型花生種質(zhì)資源,共計65份,60份樣品用于構(gòu)建膳食纖維含量模型,另外挑選晉花3號、豫花23、冀油9號、花育662、遠雜9874這5個品種為外部檢驗樣品?;ㄉ鷺悠肪鶠楫斈晔斋@的自然風干后的種子(表1)。
表1 參試花生品種名稱
采集光譜數(shù)據(jù)采用德國布魯克光譜儀器公司生產(chǎn)的傅立葉近紅外光譜儀Matrix-I。光譜儀掃描光譜范圍為3 594.9~12 489.4 cm-1,掃描次數(shù)64次,分辨率為8 cm-1。檢測樣品前開機預(yù)熱30 min后,樣品杯中裝入30~50粒種子,重復(fù)掃描3次。測定時樣品杯自動旋轉(zhuǎn),以增加采樣面積來獲得種子的近紅外光譜信息。
按照GB 5009.88-2014中的《食品安全國家標準食品中膳食纖維的測定》中的酶重量法進行花生膳食纖維含量的測定[11]。
采用布魯克光譜儀Matrix-I型近紅外光譜儀自帶的OPUS 7.8軟件進行光譜處理和模型構(gòu)建。將采集的近紅外光譜數(shù)據(jù)與常規(guī)化學(xué)測定的膳食纖維含量化學(xué)值進行擬合光譜處理,用偏最小二乘法建立模型,自動剔除奇異點,選擇最佳光譜預(yù)處理方法、最佳譜區(qū)、維數(shù),做進一步驗證。并通過比較樣品中預(yù)測值與真值的決定系數(shù)(R2)和定標標準誤差(RMSECV)衡量模型質(zhì)量,篩選最佳模型。模型驗證采用外部交叉驗證,即隨機挑選驗證樣品,利用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件對樣品的預(yù)測值和真值進行配對t測驗分析,根據(jù)分析結(jié)果來判斷模型的可靠性。
本研究所采集的自然風干多粒種子花生樣品的近紅外光譜見圖1。 參試樣品的光譜范圍在3 594.9~12 489.4 cm-1之間曲線趨勢大致相同,每個樣品存在多處吸收峰,但不同樣品在同一吸收峰的峰值不同。表明花生籽仁的近紅外吸收光譜可以用于膳食纖維含量的定性定量分析,符合花生種子近紅外光譜特征。
圖1 花生籽仁樣品的近紅外掃描光譜
依據(jù)GB 5009.88-2014中的《食品安全國家標準食品中膳食纖維的測定》中的酶重量法對60份花生種質(zhì)的總膳食纖維含量進行化學(xué)測定,結(jié)果見表2。由表2可知,總膳食纖維含量范圍在17.38%~21.59%之間,平均值為19.42%,標準誤差為0.133,變異系數(shù)為6.26。本試驗選取的花生品種的膳食纖維含量的變異系數(shù)較大,分布范圍較廣,代表性較好,可進行近紅外光譜定標預(yù)測。
表2 樣品的化學(xué)測定值
模型構(gòu)建采用Matrix-I型近紅外光譜儀自帶的OPUS 7.8軟件,采用偏最小二乘法(Modified PLS)構(gòu)建膳食纖維近紅外光譜定標模型,經(jīng)內(nèi)部交叉檢驗和優(yōu)化,確定最佳光譜預(yù)處理方法為,最小–最大歸一化法,光譜范圍在3 594.9~12 489.4 cm-1,維數(shù)為9,所建模型中膳食纖維含量的定標決定系數(shù)(R2)為83.04,定標標準誤差較小為0.42,PRD為2.43(大于2.4),表明所建模型較好(圖2)。
圖2 膳食纖維含量的近紅外與化學(xué)測定散點
另取5份花生樣品對所建模型效果進行外部驗證,膳食纖維含量預(yù)測值與真值的偏差范圍為-0.051 1~0.076 5,值較?。ū?)。將預(yù)測值與真值進行配對樣本t檢驗,結(jié)果表明,預(yù)測值和真值的均值差為0.098,自由度為4,t檢驗值為-0.930 表3 花生樣品膳食纖維含量預(yù)測值與真值比較 為了縮短對品質(zhì)指標的分析時間及縮短育種進程,已利用近紅外光譜分析技術(shù)建立了品質(zhì)的定量分析模型。為了充實其他品質(zhì)指標的定量分析,本研究利用近紅外光譜儀掃描的近紅外光譜信息,構(gòu)建了花生膳食纖維含量的測定模型,維數(shù)是9,模型的內(nèi)部交叉檢驗決定系數(shù)(R2)83.04,R2較高,定標標準誤差(RMSECV)為0.42,PRD為2.43。經(jīng)外部驗證,預(yù)測值和真值差異不顯著,所建模型的建模效果較好,盡管該模型的構(gòu)建存在一定的誤差,也有待進一步優(yōu)化,但證實可以替代復(fù)雜的化學(xué)分析,實現(xiàn)膳食纖維含量的準確預(yù)測,解決了常規(guī)品質(zhì)育種過程中大規(guī)模品質(zhì)分析檢測的難題,縮短了育種進程,提高了育種效率,為花生的品質(zhì)鑒定和篩選提供了理論依據(jù)。3 討論與結(jié)論