大豆油脂肪酸近紅外模型的建立和品質鑒定

向娜娜， 趙江濤 ， 陳 麗， 王曉瓊， 陳 林， 夏超篤

（1.溫氏食品集團股份有限公司，廣東云浮527400；2.農業部動物營養與飼料學重點實驗室，廣東云浮527400）

飼料中添加油脂不僅可以增加飼料的營養價值，而且有助于改善飼料的物理性質，提高飼料的利用效率，同時還可改善飼料的適口性，提高畜禽的生產性能（王鵬，2017）。隨著畜禽生產對能量需求越來越高，僅靠谷實類低能量的飼料難以滿足，大豆油作為一種優質的高能飼料油， 其能值是糖類和蛋白質的2.25 倍，同時還能提供動物必需的不飽和脂肪酸，具有緩解熱應激，改善飼料適口性和飼料外觀特性等作用， 因此在畜禽飼料中被廣泛應用（單芝丹等，2011）。 但大豆油在存放過程中，容易受光、溫度、空氣中氧的作用而發生氧化酸敗，從而影響其質量。因此飼料企業對飼料用油脂的新鮮度控制顯得非常重要。

評價油脂新鮮度和品質的指標包括酸價、過氧化值、 丙二醛及脂肪酸組成等 （劉耀敏等，2012）， 大豆油中脂肪酸包括硬脂酸、 棕櫚酸、油酸、亞油酸和亞麻酸5 種（譚克竹等，2007），但由于實驗過程操作步驟繁瑣、耗時耗力、消耗有機溶劑多、受人為因素影響大，且無法對到貨油脂進行及時的檢測接收， 因此快速有效的監控方法顯得十分重要。近紅外光譜技術可利用有機化合物在波長780 ～2500 nm 的特征吸收， 分析測定物質的組成及其組分含量，具有快速、高效、無損、無污染、可在線檢測等優點，在農業、食品、醫藥化工、石油等領域獲得空前的發展（ Tsai 等，2017；王旭峰，2013）。同時，在葵花籽油（Akkaya，2018）、茶油脂肪酸組成（何小三等，2018）、芝麻油的摻偽（劉燕德等，2012）、花生高油酸選育（張鶴，2017）及植物油脂氧化指標的檢測中均有應用。

本研究針對目前飼料用大豆油，對其脂肪酸組分、酸價、過氧化值等指標進行測定，同時應用近紅外光譜儀進行圖譜采集、模型建立及驗證，以期為大豆油的快速無損檢測及摻假鑒別等提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

1.1.1 材料收集 選擇飼料用大豆油， 總計來自23 個供應商，遍布24 個地區的310 個樣品。

1.1.2 主要儀器設備及試劑 BRUKER MATRIX-I 近紅外光譜儀、 儀器配備的鍍鋁反射塊、金屬恒溫加熱器及掃描樣品杯等； 安捷倫7890B氣相色譜儀， 配置FID 氫火焰檢測器； 天平（METTLER，ML204T），水浴鍋（歐諾，HNY-301）。

淀粉（國藥）、碘化鉀、硫代硫酸鈉、冰乙酸、三氯甲烷、石油醚、無水乙醇、氫氧化鉀、正己烷、氯乙酰、甲醇等為廣式分析純； 40 種脂肪酸甲酯單標品（sigma）。

1.2 試驗方法

1.2.1 大豆油中酸價含量的測定 酸價含量的測定參照國標GB 5009.229-2016《食品安全國家標準食品中酸價的測定》方法進行。

1.2.2 大豆油中過氧化值含量的測定 過氧化值含量的測定參照國標GB 5009.227-2016《食品安全國家標準 食品中過氧化值的測定》方法進行。

1.2.3 大豆油中脂肪酸組成及其含量的測定 甲脂化方法參照Pritam 等（Sukhija 等，1988）方法，具體優化方法為： 稱取油樣約50 mg 置于螺口具塞試管中，加入4mL 氯乙酰-甲醇溶液，加入1mL正己烷，加入1 mL 十一烷酸甲酯溶液（1 mg/mL），塞緊內塞蓋，擰緊螺口蓋，置于80 ℃水浴鍋水浴2.5 h，期間搖勻樣品及溶液兩次。 水浴結束后，加入5 mL 無水碳酸鉀溶液（6%），蓋回內塞及蓋子，放入離心機以1500 r/min 轉速離心5 min，取上層溶液上機。

脂肪酸組成測定采用氣相色譜法， 色譜條件參考國標GB 5009.168-2016《食品安全國家標準食品中脂肪酸的測定》。

1.2.4 大豆油近紅外光譜采集 大豆油近紅外光譜圖的采集采用透反射方式進行掃描，將大豆油搖勻靜置5 ～10 min， 取出2 mL 左右油脂樣品倒入掃描杯中， 將掃描杯于恒溫加熱器中保溫30 min，待近紅外儀器預熱穩定后 （BRUKER MATRIX-I儀器），于樣品杯中加入鍍鋁反射塊，進行掃描（每個樣品采集2 條光譜）， 光譜掃描范圍4000 ～11500 cm，分辨率16 cm，掃描次數64，大豆油近紅外掃描光譜見圖1。

1.3 數據處理

1.3.1 酸價、 過氧化值及脂肪酸含量 用Excel對數據進行整理，采用SPSS 進行數據統計分析。

圖1 大豆油近紅外掃描光譜圖

1.3.2 近紅外圖譜數據處理 310 個大豆油樣品，BRUKER MATRIX-I 儀器采用OPUS 8.1 軟件中各種光譜數據預處理技術和統計方法進行校正，根據檢驗結果確定最佳的定標參數設置。光譜基線校正： 矢量歸一化（SNV） 和多元散射校正（MSC）等；數學處理：導數處理和平滑處理兩種方法。 導數處理又分一階導數和二階導數處理；平滑又分移動窗口平滑和S-G 卷積平滑。

2 結果與分析

2.1 大豆油常規指標及脂肪酸組分結果 310 份大豆油樣本，常規指標酸價、過氧化值及5 種脂肪酸組分的平均值、 標準偏差及標準正態分布偏度見表1。過氧化值、棕櫚酸及亞油酸含量的變化范圍波動較大， 除了過氧化值和棕櫚酸標準正態分布偏度大于1 外， 其他常規指標及脂肪酸數據均符合正態分布。

表1 大豆油化學組分平均值及標準分布

2.2 建模參數及模型構建 參數對近紅外模型的建立有著至關重要的影響，包括譜區范圍、預處理方法（ 基線校正、數學處理） 及最優主因子數的選擇等，均會影響近紅外模型構建的質量。本實驗大豆油模塊采用偏最小二乘法 （PLS）化學計量學方法進行建模，酸價參與建模樣品260個， 預測集40 個，10 個為剔除值， 主因子數為8；過氧化值模塊參與建模樣品252 個，預測集42 個，16 個為剔除值，主因子數為8； 大豆油脂肪酸組分光譜處理方式均選擇一階導數+SNV，保證建模的穩定性，參與建模樣品258 個，預測集40 個，12 個為剔除值，主因子數和光譜范圍見表2。

表2 大豆油化學組分預測模型的建模參數

2.3 大豆油酸價、過氧化值及脂肪酸近紅外模型的評估

2.3.1 指標評估 對建立的大豆油幾種新鮮度和品質指標的近紅外模型進行評估， 通常可以從內部驗證及外部驗證兩方面進行。 從表3 可以看出， 大豆油常規指標和脂肪酸組分模型決定系數均接近1 ，其中酸價、過氧化值及亞油酸的模型決定系數R2＞0.9，內部交叉驗證均方根誤差（RMSECV）與 外部驗證均方根誤差（RMSEP）數值接近，且兩者均較理想。這表明該模型具有較好的穩定性及預測能力， 用該模型預測類似樣品可以得到較好的預測效果。

表3 大豆油化學組分預測模型的評估指標

2.3.2 內部驗證 由圖2 ～8 可知， 內部交叉驗證得到各化學組分交叉驗證均方根誤差（ RMSECV）值較小且對應相關系數R2均接近1， 整體樣品分布均勻，比較集中地分布在中心線附近。 這表明模型預測值與實測值比較接近，模型較穩定強健。

圖2 大豆油酸價內部交叉驗證結果

圖3 大豆油過氧化值內部交叉驗證結果

圖4 大豆油棕櫚酸內部交叉驗證結果

圖5 大豆油硬脂酸內部交叉驗證結果

圖6 大豆油油酸內部交叉驗證結果

圖7 大豆油亞油酸內部交叉驗證結果

圖8 大豆油亞麻酸內部交叉驗證結果

2.3.3 外部驗證 為了更直觀地考察模型的預測能力、 準確性及重現性， 對模型進行外部驗證。 本實驗7 個化學組分模型分別隨機挑選未參與建模的30 個樣品，對其近紅外預測值和化學測定值進行分析， 相關準確性實驗數據見表4。 未參與建模樣品預測值與實測值非常接近，大豆油脂肪酸平均相對偏差均小于4% ，酸價和過氧化值平均相對偏差大于5%，這主要歸因于酸價和過氧化值含量較低， 較小的偏差導致相對偏差值較大，但結果均在合理范圍內。 進行配對- t 檢驗結果分析得出，NIR 法與化學檢測值得到的結果沒有顯著性差異（ 查t 分布表，當顯著水平α = 0.05，自由度f = 29 時，t 0.05，29 =2.045） ，綜合以上結果可知，7 種化學組分模型預測準確度較理想。

2.4 大豆油脂肪酸的摻假鑒別 根據不同脂肪酸國標、法國《飼料成分與營養價值表INRA》、美國 《NUTRIENT REQUIREMENTS OF SWINE》及國際食品法典委員會標準《指定的植物油法典標準》等標準，制定油脂的特征脂肪酸參考標準，如表5 所示。

在實際應用中，會在近紅外光譜儀上傳油脂的定標模型， 同時在油脂的定標模型中設置脂肪酸的上下限。 正常的大豆油特征脂肪酸棕櫚酸參考標準為8.0 ～13.5 g/100 g， 亞油酸為48.0 ～59.0 g/100 g，按照設定的掃描方式，在近紅外光譜儀分別掃描大豆油1 ～10 號樣品，結果數據如表6 所示。 大豆油編號3 及10 號樣品，脂肪酸檢測結果均在正常范圍內，可判定為合格； 而編號為1、2、4、5、6、7、8 及9 中棕櫚酸和亞油酸近紅外預測結果均不在參考標準范圍內，可懷疑該大豆油存在摻假情況，從而及時做到油脂的監控。

3 結論

大豆油新鮮度指標酸價、 過氧化值及特征脂肪酸含量進行NIR 定標，在保證化學檢測值及光譜掃描準確的前提下， 利用OPUS 8.1 定標軟件，對光譜進行預處理，剔除異常光譜和異常值，應用PLS 建立NIR 模型。 通過內部交叉驗證和外部驗證，校正均方差與預測均方差數值接近，除過氧化值外，均＜0.5，決定系數R2在0.9 左右，表明建立的模型具有較好的預測能力及準確性。 通過配對- t 檢驗樣本分析可以得出，NIR 法與化學檢測值結果無顯著性差異， 近紅外定量分析技術能較好地應用于大豆油新鮮度指標及脂肪酸組分等化學指標預測。

本文同時應用特征脂肪酸組分含量與各數據庫脂肪酸標準建立大豆油特征脂肪酸的參考標準，能夠快速鑒別大豆油的質量優劣，旨在為到廠大豆油的快速檢測和摻假鑒別提供快速、 準確的方法， 從而保障油脂來源的穩定性， 保質保價，降低飼料成品隱患，保證飼料供應環節的穩定、安全。

表4 大豆油未參與建模樣品預測值與實測值比較

表5 大豆油特征脂肪酸參考標準 g/100 g

表6 異常豆油近紅外脂肪酸預測結果g/100 g