近紅外光譜快速檢測烏珠穆沁羊肉氨基酸含量

趙存 謝遇春 楊峰 車天宇 蘇馨 郭俊濤 永泉 劉志紅 王志新 李金泉

摘 要：利用近紅外光譜分析技術快速檢測烏珠穆沁羊肉中不同氨基酸含量。選取42 只相同飼喂條件、體質量相近的6 月齡烏珠穆沁羊，采集背最長肌、臂三頭肌、股二頭肌3 個部位共126 塊肌肉樣本，采集樣本近紅外光譜并測定氨基酸含量。采用偏最小二乘法關聯光譜與氨基酸數據，建立烏珠穆沁羊肉中17 種氨基酸的定量預測模型，最后以模型交叉驗證均方根及校正決定系數（R2校正）、驗證決定系數（R2驗證）、預測模型的驗證集標準偏差與預測標準偏差比值（ratio of standard deviation of the validation set to standard error of prediction，RPD）作為評價模型的參數。結果表明：所建立的氨基酸含量預測模型準確度較高，其中總氨基酸（total amino acid，TTA）、必需氨基酸（essential amino acid，EAA）、組氨酸、賴氨酸含量的近紅外光譜預測模型的R2驗證分別為0.818、0.803、0.861和0.858。分別對預測模型進行外部驗證，其中EAA、組氨酸、精氨酸、絲氨酸、谷氨酸、甘氨酸、賴氨酸驗證結果的RPD值均超過1.74，TAA驗證結果的RPD值為2.60，預測模型準確度達到應用水平，可作為一種快速、準確測定羊肉中氨基酸含量的方法。

關鍵詞：近紅外光譜;烏珠穆沁羊;氨基酸

Abstract： The purpose of this study was to quickly detect the contents of various amino acids in mutton by near infrared spectroscopy. Forty-two 6-month-old Wuzhumuqin sheep with similar body mass under the same feeding conditions were slaughtered to collect 126 muscle samples of Longissimus dorsi， Triceps brachii and Biceps femoris. Near infrared spectra of these samples were collected and the contents of amino acids in them were measured using an amino acid analyzer. A model for the quantitative prediction of 17 amino acids in Wuzhumuqin sheep meat was established by establishing correlation between the spectral data and the amino acid data using partial least squares （PLS） regression. Finally， the performance of the model was evaluated by root mean square error of cross-validation， determination coefficient of calibration， determination coefficient of validation， and ratio of the standard deviation of the validation set to the standard error of prediction （RPD）. The model established in this study presented high predictive accuracy， and the determination coefficients of validation for the contents of total amino acids （TTA）， essential amino acids （EAA）， histidine （His） and lysine （Lys） were 0.818， 0.803， 0.861 and 0.858， respectively. The external verification of the prediction model showed that the RPD values for EAA， histidine， arginine， serine， glutamic acid， glycine and lysine contents were all higher than 1.74， and the value for TAA content was 2.60. Due to its high accuracy， the prediction model is applicable to rapidly determine amino acid contents in mutton.

Keywords： near infrared spectroscopy; Wuzhumuqin sheep; amino acids

DOI：10.7506/rlyj1001-8123-20200729-178

中圖分類號：O657.33 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標志碼：A 文章編號：1001-8123（2020）09-0046-06

引文格式：

趙存， 謝遇春， 楊峰， 等. 近紅外光譜快速鑒定檢測烏珠穆沁羊肉氨基酸含量[J]. 肉類研究， 2020， 34（9）： 46-51. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-20200729-178. ? ?http：//www.rlyj.net.cn

ZHAO Cun， XIE Yuchun， YANG Feng， et al. Rapid identification of amino acid contents in wuzhumuqin sheep meat by near infrared spectroscopy[J]. Meat Research， 2020， 34（9）： 46-51. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-20200729-178. ? ?http：//www.rlyj.net.cn

羊肉因其瘦肉多、肌纖維細嫩、味美多汁、易消化并富含人體必需氨基酸和微量元素等優點，被認為是肉類食品中的“貴族”[1-2]。肌肉品質包括肌肉的色澤、嫩度、系水力、熟肉率和pH值等，其化學成分與營養性密切相關。近年來，隨著收入水平的提高，羊肉的消費增長日趨加快，供需缺口不斷擴大，于是市場上不斷出現不合格羊肉和摻假羊肉制品問題，羊肉的品質成為人們最為關注的重要因素之一[3-4]。為增強對羊肉產品質量的監控，建立多種檢測方法以評價羊肉及其制品品質，包括感官鑒別[5]、酶聯免疫吸附測定[6]以及聚合酶鏈式反應[7]等。羊肉營養價值的評定主要包括水分、蛋白質、脂肪、灰分含量等，尤其是多不飽和脂肪酸和氨基酸含量，它們與人類心腦血管及其他由于機體代謝產生的疾病密切相關[8]。肉品中氨基酸的含量及組成是評價蛋白質營養價值高低的主要因素，直接影響肉品蛋白質營養價值[9]。非必需氨基酸甘氨酸、精氨酸、天冬氨酸、丙氨酸、谷氨酸和必需氨基酸異亮氨酸是肉品香味的前體氨基酸，與肉品的風味直接相關[10]。檢測氨基酸含量及組成是評定羊肉營養價值不可或缺的一部分。

氨基酸檢測技術不斷發展，常用的氨基酸檢測方法有分光光度法[11]、高效液相色譜法[12]、毛細管電泳法[13]及其他方法[14]。這些氨基酸檢測技術雖然準確度高，但對技術人員要求較高、耗時長、成本高。近年來，近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIRS）技術的出現改變了這一狀況。與傳統的分析技術相比，NIRS技術具有快速、無污染、實驗重現性好、精度高等優點，是食品安全檢測行業主要的發展方向[15]。本研究采用NIRS技術對烏珠穆沁羊肉中氨基酸含量進行預測，探索該方法的應用前景，為測定羊肉中氨基酸含量提供一種快速、準確的方法。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

于錫林郭勒盟東烏珠穆沁旗，選取相同飼喂條件、體質量相近的6 月齡烏珠穆沁羊42 只，屠宰后分別采集臂三頭肌、股二頭肌以及背最長肌，共126 塊肌肉樣本，放入凍存管中，迅速放入液氮，-80 ℃保存備用。

茚三酮顯色液、pH緩沖液 內蒙古罡耀商貿有限公司;鹽酸（分析純） 天津市福晨化學試劑廠。

1.2 儀器與設備

Antaris? II傅里葉變換NIRS分析儀 美國賽默飛世爾科技公司;LA8080氨基酸分析儀 日本日立公司;-80 ℃冰箱 海爾公司;FA2204分析天平 瑞士Mettler-Toledo公司;N-EVAPTM氮吹儀?美國Organomation公司;ZFD-5140全自動新型恒溫鼓風干燥箱 上海智城分析儀器公司。

1.3 方法

1.3.1 氨基酸含量的測定

參照GB/T 5009.124—2003《食品中氨基酸的測定》[16]采用氨基酸分析儀進行測定。

1.3.2 羊肉光譜采集與處理

取出凍存的肉樣解凍5 min，用不銹鋼刀將解凍后的樣本切碎成肉糜狀，取5～10 g置于傅里葉變換NIRS分析儀樣品杯中進行檢測。參數設置：掃描分辨率16 cm-1，增益8×，掃描次數250。每個樣本掃描3 次，保存平均光譜。

利用TQ Analysis軟件分析光譜特征，采用多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）和標準化正態變量（standardized normal variate，SNV）變換對光譜進行預處理[17-18]，消除由于環境造成的光譜間差異，隨后對全光譜求一階導數或二階導數以放大光譜中的特征信息，突出可能與定量信息相關的波段，并選擇Savitzky-Golay方法或Norris方法平滑光譜中的噪音，最后利用波段信息進行關聯建模。通過偏最小二乘（partial least-square，PLS）法建立NIRS預測模型，用交叉驗證法檢驗模型的穩定性。

1.4 數據處理

采用Excel 2010軟件對不同部位肌肉樣本的氨基酸含量數據進行處理，采用SPSS 25.0軟件進行單因素方差分析，結果以平均值±標準差表示，P<0.05表示差異顯著，P>0.05表示差異不顯著。

2 結果與分析

2.1 烏珠穆沁羊不同部位肉的氨基酸含量

由表1可知：只有少數氨基酸含量在不同部位羊肉間存在顯著差異，組氨酸在背最長肌中的含量顯著高于臂三頭肌和股二頭?。≒<0.05），甘氨酸和丙氨酸在背最長肌中的含量顯著高于臂三頭?。≒<0.05）;其他氨基酸、TAA、EAA以及UAA含量在不同部位羊肉間差異均不顯著。各成分分布變化均勻，變化范圍較大，符合正態分布，樣品集的選擇相對合理。

2.2 烏珠穆沁羊肉NIRS分析結果

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