近紅外光譜法快速檢測帶魚肉中的水分和蛋白質含量

王小燕，顧賽麒，劉 源，陸 燁，王錫昌

（上海海洋大學食品學院，上海201306）

近紅外光譜法快速檢測帶魚肉中的水分和蛋白質含量

王小燕，顧賽麒，劉 源，陸 燁，王錫昌*

（上海海洋大學食品學院，上海201306）

應用傅立葉變換近紅外光譜分析技術對帶魚肉中水分和蛋白質含量進行了研究。分別建立原始光譜、間隔2點一階導數（dblg2）、3點平滑（sa3）、標準歸一化（SNV）和多元散射校正（MSC）的偏最小二乘回歸（PLS）模型，比較定標相關系數（Rc）、預測相關系數（Rv）、定標標準差（SEC）和預測標準差（SEP），建立了MSC預測模型，水分和蛋白質近紅外檢測模型的相關系數均在0.9以上。SEC分別為0.74和0.68，SEP分別為0.81和0.73。將確定的模型進行了外部驗證，水分和蛋白質NIR預測值和化學分析值的配對t檢驗差異均不顯著。說明近紅外光譜法應用于帶魚肉中水分和蛋白質含量的快速檢測是可行的。

近紅外，帶魚肉，水分，蛋白質

帶魚（Trichiurus japonicas）廣泛分布于中國各海域，據統計帶魚漁獲量在中國海洋漁業單魚種中位居第一，而其中又以東海區漁獲量最高，占中國同種漁獲量的80%～90%[1]。因此本研究選取東海帶魚作為研究對象具有重要的現實意義。帶魚營養豐富、味道鮮美，有一定的食療保健作用。現階段，隨著人民生活水平的不斷提高，消費者對帶魚的品質提出了更高的要求。而水分和蛋白質作為帶魚的兩大組分，對其口感、風味和營養價值均有較大影響，更與帶魚品質高低直接相關。目前，針對此2種指標的常規檢測方法有恒溫干燥法和凱氏定氮法，但它們具有費時、費力、試劑消耗量大等缺點，難以實現樣品的大批量快速檢測，無法滿足相關企業的現代化生產需求，故開發一種綠色、無損的快速檢測手段已成為市場關注的熱點。近紅外光譜分析技術（Near Infrared Reflectance Spectroscopy，NIRS）是近年來迅速發展起來的一種綠色分析技術，因其快速、無損、操作簡便、環保等特點廣泛應用于石油化工、醫藥、農業等領域[2-3]。劉魁武[4]等和楊建松[5]等分別利用近紅外光譜技術研究了冷鮮豬肉和牛肉品質。Khalil Khodabux[6]等建立了金槍魚中水分、脂肪和蛋白質含量的近紅外檢測模型，Gerard Downey[7]和Are Folkestad等[8]分別應用近紅外光譜技術研究了三文魚中水分、脂肪含量和脂肪、色素含量。本研究采用780～2526nm的近紅外反射光譜對帶魚肉進行分析，建立了其水分和蛋白質含量的近紅外快速檢測模型。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

東海帶魚共71尾 分5個批次采購于上海蘆潮港水產市場、南匯區惠南鎮樂購超市和歐尚超市，體重范圍0.48～1.00kg，購買后放入內置冰袋的隔熱泡沫箱內立即帶回實驗室，快速處理樣品后轉移至-18℃冰箱中貯藏。

全自動凱氏定氮儀Kjeldahl 2300 丹麥FOSS公司；NIR Flex N-500傅立葉變換近紅外光譜儀 瑞士BUCHI公司，光源為鎢燈，檢測器為珀耳帖溫控InGaAs，波長精度為±0.2cm-1，帶固體測量池和培氏培養皿附件。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品處理 魚樣去頭、去內臟、去骨、去鱗，用清水沖洗干凈，紗布吸干表面水分，切塊后放入研磨機研磨3次，10s/次，使其充分均質。每尾帶魚取300g均質后肉樣，分配成3份，每份100.0g（71尾帶魚共得213份），立即裝入食品級密封袋封口，置于-18℃冰箱中貯藏。每份小樣均進行近紅外光譜采集和水分、蛋白質指標的測定，每個樣品重復測定3次。

1.2.2 水分含量 按照GB 5009.3-2010進行測定。

1.2.3 蛋白質含量 按照GB 5009.5-2010進行測定。

1.2.4 近紅外檢測

1.2.4.1 光譜采集 每份小樣中取60g肉樣放入培氏培養皿中（剩余肉樣進行水分、蛋白質含量檢測），將肉樣充分壓實，以玻璃皿底部不存在較大氣泡為準。

光譜采集采用漫反射方式，掃描譜區波數范圍為4000～10000cm-1，掃描次數為32次，分辨率為8cm-1，以Spectralon為參照背景。每4cm-1采集一個數據點，共采集1501個。掃描溫度控制在20～25℃之間。

1.2.4.2 定量模型建立 利用Buchi公司的NIRCal5.2軟件作為數據處理軟件，對采集的NIR光譜分別以間隔2點一階導數法（dblg2）、3點平滑法（sa3）、標準歸一化法（SNV）及多元散射校正法（MSC）4種方法進行預處理，以偏最小二乘法（Partial Least Square，PLS）建立定量分析模型。

1.2.4.3 模型的評價與驗證 以隨機篩選1/3總量的樣品建立驗證集（剩余2/3為定標集），進行模型內部驗證；另以市場上新購買的5尾帶魚作為盲樣進行模型外部驗證。

以預測殘差平方和（PRESS）最小為標準選擇最佳主因子數，以定標相關系數（Rc）、預測相關系數（Rv）、定標標準差（SEC）、預測標準差（SEP）為指標優化建模參數以及衡量模型優劣。

2 結果與分析

2.1 理化分析結果

由表1可知，71個樣本的水分和蛋白質含量范圍較廣，濃度分布均勻，滿足建立近紅外定量模型的基本條件。

表1 帶魚肉樣品中水分和蛋白質含量的分析結果Table 1 Results of moisture and protein analysis of hairtail mince samples

2.2 最佳模型的確立

比較不同光譜預處理方法的建模效果，以定標集和驗證集的相關系數和定標標準差、驗證標準差4個指標，選擇最佳的建立模型方法。本研究中，帶魚肉水分和蛋白質模型均采用偏最小二乘（PLS）的回歸方法。水分和蛋白質的建模條件見表2，光譜數據各種預處理方法的比較結果見表3。

表2 水分和蛋白質的建模條件Table 2 Parameters for establishing the moisture and protein models

表3 不同處理方法的模型結果比較Table 3 The result of calibration models using different data processing

根據Rc和Rv最大且SEC和SEP最小，可確定水分和蛋白質的最優模型均為MSC處理后的模型。經MSC處理后，水分和蛋白質的定標相關系數和驗證相關系數均達到了0.90以上，說明定標效果較好。經MSC處理后的帶魚肉近紅外光譜圖見圖1。

從圖1中可以看出樣品近紅外光譜的譜峰較寬，這是因為帶魚肉成分比較復雜，這些復雜成分中所含的多種分子、各類基團均可能在同一波段產生特征吸收，造成譜峰重疊。經多元散射校正（MSC）處理后，有效地消除基線平移和偏移現象，提高了光譜的信噪比，使得樣品光譜特征更為清晰，有利于后期模型的建立[9]。

水分占帶魚肉總重70%以上，其所含的O-H鍵在紅外譜區內存在很強的特征吸收帶（其他分子的吸收相對較弱）。觀察圖1發現，5200、7000、8000、10000cm－1附近出現了較強烈的吸收峰，這是由樣品中水分子所含O－H鍵導致。據文獻報道[10]，水分子O－H鍵一級倍頻吸收帶在近紅外區的6944cm－1（1440nm），二級倍頻吸收帶在10420cm－1（960nm）；其合頻吸收帶主要有2處，較強處在5155cm－1（1940nm），較弱處在8197cm－1（1220nm）。經比對后發現，圖1結果與上述文獻報導較為吻合。此外，在圖1中有其他近紅外特征吸收峰出現，由相關分析理論推知，4600cm－1（2174nm）可能為蛋白質分子中的含氫基團N－H鍵的伸縮振動和彎曲振動的合頻吸收帶，而6000cm－1處出現的吸收峰則可能為脂肪中C－H鍵的近紅外吸收。

圖2為帶魚肉蛋白質含量的化學分析值和近紅外預測值的散點圖。從圖中可以直觀看出預測值和化學分析值之間具有很好的相關性。蛋白質定標集和驗證集的相對標準偏差（RSD）均小于10%，相對分析誤差（RPD）均大于3，總體來說NIRS定標模型比較理想。

表4 模型的外部驗證結果Table 4 The result of the models external validation

圖1 MSC處理后的近紅外光譜圖Fig.1 NIR reflectance spectra of hairtail mince samples treated by MSC

圖2 蛋白質含量的化學分析值和NIR預測值散點圖Fig.2 Scatter plots of the chemical analysis value versus NIR predictive value of protein content

2.3 模型的驗證

校正模型建立以后，本研究另外選取了5個樣品對所建立的模型進行外部驗證，將水分和蛋白質模型的預測值和化學值作為成對數據，利用統計軟件SPSS進行配對t檢驗，進一步分析模型的預測準確性，結果見表4。

設定置信度為95%時，t0.05（4）=2.78，水分和蛋白質的化學分析值和NIR預測值都沒有顯著性差異（P＞0.05）。說明近紅外光譜法代替傳統的標準方法分析測定帶魚肉中水分和蛋白質含量是完全可行的。

3 結論

本研究利用傅立葉變換近紅外反射光譜采集了東海帶魚的光譜信息，比較了原始光譜以及dblg2、sa3、SNV和MSC預處理光譜建立的偏最小二乘回歸（PLS）模型，經分析，MSC處理后的模型最佳。水分模型的定標相關系數和預測相關系數分別為0.96和0.92，蛋白質模型的定標相關系數和預測相關系數分別為0.92和0.90，并通過外部驗證檢驗了模型的預測準確性。配對t檢驗結果表明，近紅外預測值與化學分析值沒有顯著性差異。因此，近紅外光譜技術能夠快速、準確預測帶魚肉中水分和蛋白質含量。

由于受條件所限，本研究仍存在一些不足之處。如樣品信息量不夠強大；其次，如能采用光纖探頭采集樣品光譜，則能達到真正的無損檢測。這些不足的地方，在以后的研究中有待進一步加強。

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[5]劉魁武，成芳，林宏建，等.可見/近紅外光譜檢測冷鮮豬肉中的脂肪、蛋白質和水分含量[J].光譜學與光譜分析，2009，29（1）：102－104.

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Rapid determination of moisture and protein contents in hairtail mince by near infrared reflectance spectroscopy（NIRS）

WANG Xiao-yan，GU Sai-qi，LIU Yuan，LU Ye，WANG Xi-chang*
（College of Food Science and Technology，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China）

Moisture and protein content of hairtail mince were determined by fourier transform near infrared reflectance spectroscopy（FT-NIRS）.The partial least squares（PLS）prediction models were developed based on the original，dblg2，sa3，SNV and multiplicative scatter correction（MSC）spectra，respectively.By comparing the Rc，Rv，SEC and SEP，the MSC model was established.The correlation coefficients of the moisture and protein calibration models obtained were above 0.9，the SEC was 0.74 and 0.68，respectively，the SEP was 0.81 and 0.73，respectively.The models were further validated，the result showed that there was no significant difference between NIR prediction value and chemical analysis value.So the NIR spectroscopy technology was a rapid and effective technique which was suitable to determine moisture and protein content in hairtail mince.

near infrared spectroscopy；hairtail mince；moisture；protein

TS254.1

A

1002-0306（2012）05-0317-03

2011－02－16 *通訊聯系人

王小燕（1986-），女，碩士研究生，研究方向：食品營養與安全。

“十一五”國家科技支撐計劃項目（2008BAD94B09）；國家自然科學基金（30901125）；上海市教委重點學科建設項目（J50704）。