雞蛋蛋白質(zhì)含量無損檢測技術(shù)研究

高佩佩,李志成,師 博,楊紹溪

(西北農(nóng)林科技大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院,陜西楊凌 712100)

雞蛋蛋白質(zhì)含量無損檢測技術(shù)研究

高佩佩,李志成*,師 博,楊紹溪

(西北農(nóng)林科技大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院,陜西楊凌 712100)

為了探索傅立葉近紅外光譜(FT-NIR)快速無損檢測雞蛋蛋白質(zhì)的方法,采集83枚新鮮種雞蛋赤道位和銳端的近紅外光譜(12000～4000cm-1),用凱氏定氮法測定對應(yīng)雞蛋的粗蛋白含量,運用The Unscrambler軟件中的一階導(dǎo)數(shù)(First Derivative,FD)、二階導(dǎo)數(shù)(Second Derivative,SD)、多元散射校正(Multiplication Scatter Correction,MSC)、變量標(biāo)準(zhǔn)化(Standard Normalized Variate,SNV)和光譜轉(zhuǎn)換(Spectroscopic Transformation,ST)方法預(yù)處理光譜,結(jié)合偏最小二乘法(PLS)建立蛋白質(zhì)的數(shù)學(xué)模型并用杠桿校正(Leverage Correction)檢驗,通過模型的比較來判斷FT-NIR快速無損檢測雞蛋蛋白質(zhì)的可行性。結(jié)果表明:雞蛋蛋白質(zhì)與其近紅外光譜信號間存在線性關(guān)系,在未作預(yù)處理下用赤道位和銳端原始光譜建立的蛋白質(zhì)校正模型R2在0.74以上;在不同預(yù)處理中,SD處理下建立模型效果最優(yōu),赤道位和銳端模型的R2均在0.97以上,RMSEE、RMSEP值都較小且相互接近;SD處理下建立的赤道位和銳端光譜模型差異不顯著,R2及RMSEE、RMSEP都較為接近。利用FT-NIR快速無損檢測雞蛋蛋白質(zhì)的含量是可行的。

雞蛋,近紅外,蛋白質(zhì),無損檢測,偏最小二乘法

雞蛋營養(yǎng)全面均衡,常被作為其他食品營養(yǎng)價值的標(biāo)準(zhǔn)參比物質(zhì)。雞蛋中蛋白質(zhì)含量高達(dá)12.8%[1],含有人體所需的8種必需氨基酸,容易被人體利用[2]。此外,雞蛋中還含有鈣、鐵、磷等多種礦

物質(zhì)和維生素[3],對于提高人體免疫力、降低體重等方面具有積極意義[4]。由于雞蛋營養(yǎng)組分含量直接關(guān)系到雞蛋的品質(zhì),因此為了促進(jìn)我國雞蛋行業(yè)的健康發(fā)展,建立一套完整的雞蛋檢測技術(shù)對禽蛋產(chǎn)業(yè)發(fā)展十分重要。

近紅外技術(shù)以快速、無損性[5-7]和實時性受到越來越多的食品行業(yè)研究者的青睞。到目前,近紅外技術(shù)已在食品和農(nóng)業(yè)方面得到了較為廣泛的應(yīng)用[8]。最早將近紅外光譜技術(shù)用于測定雞蛋品質(zhì)的是Norris在其早期工作中對雞蛋新鮮度的評價[9]。Kemps B等[10]監(jiān)測了600 個雞蛋在貯藏0～18d過程中每隔1d的可見近紅外光譜,展望了可見近紅外在測定雞蛋內(nèi)部質(zhì)量的應(yīng)用前景。國內(nèi)劉燕德等人[11]的研究表明在波長為400～600nm的可見光區(qū)域,利用雞蛋的透射特性對其新鮮程度進(jìn)行無損檢測和分級具有可行性。在雞蛋方面近紅外光譜技術(shù)除了應(yīng)用于新鮮度檢測外,在pH[12]、蛋殼裂紋[13]等方面的研究都取得了較好的結(jié)果。目前國內(nèi)外利用近紅外光譜技術(shù)檢測雞蛋蛋白質(zhì)含量的研究還未有報道,因此探究雞蛋蛋白質(zhì)的近紅外定量檢測模型很有必要。

本研究擬通過近紅外光譜分析技術(shù)無損檢測雞蛋中蛋白質(zhì)的含量,利用The Unscrambler軟件處理光譜數(shù)據(jù)建立模型,并對模型進(jìn)行評價驗證,為雞蛋中蛋白質(zhì)含量的快速無損檢測技術(shù)提供依據(jù),為雞蛋深加工、雛雞孵化等研究提供技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

83枚新鮮粉殼種雞蛋 采自楊凌綠鳳烏雞場;硫酸銅、硫酸鉀、硫酸、氫氧化鈉、硼酸、乙醇、甲基紅、溴甲酚綠 以上均為分析純。

MPA型傅里葉變換近紅外光譜儀 德國Bruker光學(xué)儀器公司;FOSS-2300全自動凱氏定氮儀 FOSS瑞典特卡托公司;LWY84B型控溫式遠(yuǎn)紅外消煮爐 吉林四平電子技術(shù)研究所;JYL-350A料理機(jī) 九陽股份有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 雞蛋近紅外光譜采集 將雞蛋編號并置于傅立葉變換近紅外光譜儀實驗室中放置24h后,在雞蛋赤道處等距離標(biāo)記兩點AB,在雞蛋銳端到赤道1/2處等距離標(biāo)記兩點CD,ABCD四點之間垂直相距約90度角(圖1),用MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀采集ABCD四點處的近紅外光譜。儀器參數(shù)為:固體光纖探頭,分辨率為8cm-1,掃描次數(shù)為64,波數(shù)范圍為12000～4000cm-1,室溫為21.4℃,空氣相對濕度為56%。將每個雞蛋所得的光譜分為赤道位和近銳端兩類,分別得到83枚雞蛋的兩類不同代表光譜共計332個。

圖1 雞蛋近紅外光譜采集點Fig.1 The collection points of eggs by near-infrared spectroscopy

1.2.2 雞蛋蛋白質(zhì)含量測定 參照GB 5009.5-2010中凱氏定氮法測定雞蛋蛋白質(zhì)[14]。上述雞蛋的光譜采集完后,將雞蛋打開并用料理機(jī)攪拌30s,取適量雞全蛋勻漿在消化爐中按照程序消化,定容后,采用全自動凱氏定氮儀測定雞蛋蛋白質(zhì)含量。

1.2.3 模型的建立和評價 將平均后的原始光譜導(dǎo)入軟件,運用The Unscrambler自帶的預(yù)處理方法分別處理光譜,并采用偏最小二乘法(PLS)建立不同處理下的定量模型,運用杠桿校正(Leverage Correction)驗證所建模型,通過模型的相關(guān)系數(shù)(R2)和校正均方根(RMSEE)預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSEP)來評價模型的優(yōu)劣。一個好的模型不僅要有較高的R2值,同時還要有較低的RMSEE和RMSEP值,且RMSEE和RMSEP應(yīng)該盡量接近。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

將掃描結(jié)果用OPUS 5.5軟件中平均功能分別對赤道和銳端的2次掃描結(jié)果取平均值,作為該樣品的近紅外吸收光譜。蛋白質(zhì)含量數(shù)據(jù)采用SPSS19.0軟件進(jìn)行結(jié)果統(tǒng)計分析,每枚種雞蛋測定3次,結(jié)果取平均值。

2 結(jié)果與分析

2.1 雞蛋蛋白質(zhì)含量分布

83枚雞蛋樣品的蛋白質(zhì)含量真值分布如圖2所示。取值范圍為9.84%～14.83%,平均值為12.33%,標(biāo)準(zhǔn)差為0.9537。由圖2可以看出,雞蛋蛋白質(zhì)含量在平均值附近上下波動,波動幅度均在3σ以內(nèi),樣本具有較好的代表性,在此基礎(chǔ)上建立的數(shù)學(xué)模型可靠穩(wěn)定。

圖2 雞蛋蛋白質(zhì)含量分布Fig.2 The content distribution of egg protein

2.2 光譜的不同預(yù)處理及作用比較

由雞蛋的原始光譜(圖3)可知雞蛋不同部位的兩類光譜的趨勢大致相同,但稍有差異;在12000～4000cm-1范圍內(nèi)含有豐富的信息,赤道位光譜在波長為6801.45、5171.81cm-1等處有明顯的吸收波峰,銳端光譜在波長為6857.65、5179.84cm-1處有吸收波峰;實驗中雞蛋樣本的大小和均勻度不能保證完全一致,這些都對光的透射有一定的影響,使得各個雞蛋的近紅外光譜波峰吸收強(qiáng)度有所差異,說明不同波峰所代表的物質(zhì)含量有變化,為建立蛋白質(zhì)的數(shù)學(xué)模型提供了理論依據(jù)。

圖3 雞蛋不同部位原始光譜Fig.3 The original spectrogram at different positions of eggs

由于近紅外光譜中各組分之間相互重疊,建立數(shù)學(xué)模型時如果僅使用單波長參與建模,將會產(chǎn)生較大誤差,因此一般采用多波長甚至全譜的光譜數(shù)據(jù)建立校正模型。本次建模選用全譜光譜數(shù)據(jù)建模,即光譜波數(shù)范圍為12000～4000cm-1。

表1 不同光譜預(yù)處理下蛋白質(zhì)PLS模型效果Table 1 The protein PLS model effect under different spectra pretreatment

由于儀器、樣品背景或其它因素影響,所得近紅外光譜經(jīng)常出現(xiàn)譜圖的偏移或漂移現(xiàn)象,如不加處理,會影響校正模型的質(zhì)量和未知樣品預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性,因此在建立模型前,一般都要對光譜做一定的預(yù)處理。本次建模采用 FD,SD,MSC,SNV,ST總共5種方法對光譜進(jìn)行預(yù)處理,并與原始光譜(Original Spectroscopic,OS)進(jìn)行比較,結(jié)果如表1所示。

由表1可知,FD、SD、MSC、SNV和ST預(yù)處理后,模型的線性較未處理(OS)時均有一定提高;但提高幅度有所差異,其中FD、SD對提高模型的線性關(guān)系作用明顯;FD、SD都能顯著提高模型線性關(guān)系,但SD能在較低的PC時就能達(dá)到較高的線性關(guān)系,同等條件下建立的模型要比FD更可靠。這是因為FD主要作用是消除基線平移,而SD在消除基線平移的同時也消除了基線的漂移。因此,本次建模時的光譜預(yù)處理方式采用SD。

2.3 模型的建立和評價

圖4為雞蛋赤道位和銳端近紅外光譜在SD處理下建立的蛋白質(zhì)含量模型(OS為對照)。在赤道位和銳端的原始光譜圖中雞蛋蛋白質(zhì)含量與其傅立葉變換近紅外光譜信號間的線性相關(guān)性較低,原始光譜建立的模型在校正時R2都在0.74以上,但在驗證時R2較低(赤道位約為0.56,銳端約0.66),這是因為近紅外光譜采集時,還會夾入高頻隨機(jī)噪聲、基線漂移和光散射等噪聲信息,這將干擾近紅外光譜與樣品內(nèi)有效成分含量間的關(guān)系,并最終影響建立模型的穩(wěn)健性,所以光譜在建立模型前需要進(jìn)行優(yōu)化處理;在SD處理下,赤道位和銳端的光譜圖中雞蛋蛋白質(zhì)含量與其傅立葉變換近紅外光譜信號間具有較好線性相關(guān)性,赤道位和銳端模型的校正、驗證相關(guān)系數(shù)R2都在0.97以上,RMSEE、RMSEP值都較小且相互接近,表明赤道位和銳端模型都有較高可靠性;赤道位模型和銳端模型的R2、RMSEE和RMSEP值都比較接近,兩個模型間無顯著差異,但銳端模型最優(yōu),主成分?jǐn)?shù)為10,穩(wěn)定性要高于赤道位模型(PC=12)。金華麗等[15]在用近紅外光譜法測定小麥籽中的蛋白質(zhì)含量時,采用PLS計算方法、二階導(dǎo)處理以及標(biāo)準(zhǔn)多元離散校正三者相結(jié)合,所建立分析模型預(yù)測值和化學(xué)分析值之間的相關(guān)系數(shù)為0.9797。侯卓成等[16]在傅里葉變換近紅外反射用于雞蛋蛋品質(zhì)的研究中所測雞蛋蛋白高度、氣室直徑、氣室高度3個指標(biāo)的預(yù)測值與實際值間的相關(guān)系數(shù)(R2)分別達(dá)到0.873,0.861和0.895。與其比較,本研究所獲得的相關(guān)系數(shù)較高,說明本研究所建模型能夠用于檢測雞蛋的蛋白質(zhì)含量。

圖4 雞蛋蛋白質(zhì)近紅外光譜模型Fig.4 The near-infrared spectroscopy model of egg protein

3 結(jié)論

采用傅立葉變換近紅外光譜,選用光譜波數(shù)范圍為12000～4000cm-1的全譜光譜數(shù)據(jù)建模。在未作任何預(yù)處理下,直接用原始光譜建立的蛋白質(zhì)模型:赤道位模型的校正R2和驗證R2分別為0.7494和0.5590;銳端模型的校正R2和驗證R2分別為0.7787和0.6557。在不同預(yù)處理中,FD、SD作用明顯,SD下建立模型效果最優(yōu)。SD處理下:赤道位模型的校正R2和驗證R2分別為0.9820、0.9746;銳端模型的校正R2和驗證R2分別為0.9780、0.9716。SD處理下,雞蛋赤道位和銳端模型的差異不明顯。在SD預(yù)處理后:赤道和銳端模型的校正R2分別為0.9820和0.9780;赤道和銳端的驗證R2分別為0.9746和0.9716;赤道和銳端校正時RMSEE分別為0.1280%和0.1414%;赤道和銳端的驗證時RMSEP分別為0.1519%和0.1608%。即雞蛋的近紅外光譜與其蛋白質(zhì)含量模型良好,說明雞蛋蛋白質(zhì)含量與其傅立葉變換近紅外光譜信號間存在良好的線性關(guān)系。運用傅立葉變換近紅外光譜技術(shù)快速、無損檢測雞蛋蛋白質(zhì)含量是可行的。

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Study on the egg protein content with nondestructive detection technology

GAO Pei-pei,LI Zhi-cheng*,SHI Bo,YANG Shao-xi

(College of Food Science and Engineering,Northwest A&F University,Yangling 712100，China)

In order to explore the Fourier transform near-infrared spectroscopy(FT-NIR)rapid non-destructive detection methods of egg protein,the near-infrared spectroscopy(12000～4000cm-1)of 83 fresh breeding eggs in equatorial side and sharp side were collected ,then the Kjeldahl method was used to determine the crude protein content of correspond eggs,and by First Derivative(FD),Second Derivative(SD),Multiplication Scatter Correction(MSC),Standard Normalized Variate(SNV)and Spectroscopic Transformation(ST)of The Unscrambler pretreated spectroscopy. Combined with partial least squares(PLS)method with leverage correction to establish the mathematical model of the protein,and through the model to determine the feasibility of FT-NIR rapid non-destructive inspection of egg protein. The results showed that:Linear relationship exists between the egg protein and its near-infrared spectroscopy signal,the protein correction model with the equatorial and sharp side original spectrum above 0.74;In the different pretreatment,the model with SD treatment was best effect,equatorial position and sharp-side modelR2were above 0.97,values of RMSEE,RMSEP were small and close to each other;With the treatment of SD,equatorial position and the sharp-side spectrum model had no significant difference,R2,RMSEE,RMSEP were closer. By using FT-NIR rapid non-destructive detection the content of egg protein was feasible.

breeding eggs;near-infrared spectroscopy;protein;non-destructive detection;PLS

2014-08-21

高佩佩(1990-),女,在讀碩士研究生,研究方向:乳品加工。

*通訊作者:李志成(1966-),男,博士,副教授,主要從事畜產(chǎn)食品加工及其質(zhì)量安全控制。

陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計劃項目(2011KTCL02-11);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(QN2011070)。

TS251.7

A

1002-0306(2015)11-0261-04

10.13386/j.issn1002-0306.2015.11.045