田桂艷,李 慧,白曉玲,李海軍,曹文燕,王丹慧,高建軍
保定蒙牛飲料有限公司,河北保定 072450
乳果糖(Lactulose)是由半乳糖與果糖組成的二糖[1]。牛奶在加熱過程中,乳糖在酪蛋白游離氨基的催化下發生堿基異構進而產生乳果糖。乳制品的滅菌方式、添加復原乳的情況不同,會導致其中的乳果糖含量存在明顯差異,因此,乳果糖的含量可作為評價牛奶熱處理效應[2]以及是否添加復原乳的鑒定[3]指標,即可通過測定滅菌乳中糠氨酸[4]和乳果糖的含量并結合其比值建立模型,以判定滅菌乳中是否添加了復原乳。
目前常用于定量檢測乳制品中乳果糖含量的方法為酶法[5]檢測。試樣經β-D-半乳糖苷酶水解后產生半乳糖和果糖,通過酶法測定產生的果糖量計算乳果糖含量,但酶法檢測過程中需要使用酶類等20余種試劑,且檢測耗時長(配制檢測試劑1 天、檢測操作1 天),至少需要2 天時間才能出具結果,因此利用該方法進行生產產品的質量控制結果滯后,不能及時對產品異常情況進行及時控制。因此,亟需開發一種可以縮短乳制品中乳果糖含量檢測時間的方法,以提升乳制品質量控制效率。
中紅外分析儀(FTA-3.2型),Delta Instruments(荷蘭)。
對已知乳果糖含量的樣品使用中紅外分析儀[6]進行掃描,從中紅外光譜原始數據中篩選乳果糖的特征波段光譜[7]數據,建立中紅外定標模型[8],并對建立的模型進行驗證。
1.2.1 乳果糖的定量檢測
選取不同批次的滅菌乳樣品(液體滅菌乳)200份,采用《NY/T 939—2016巴氏殺菌乳和UHT滅菌乳中復原乳的鑒定》中乳果糖的檢測方法對各樣品中的乳果糖含量進行檢測,所有乳果糖的含量均在230~530 mg/L的范圍內,符合正態分布,這200 份樣品作為校正集,將乳果糖含量作為參比數據。
1.2.2 乳果糖的中紅外定標模型的構建
使用中紅外分析儀對校正集中的200 份樣品進行掃描,獲得各樣品的中紅外光譜原始數據,掃描條件如下:在室溫為24~28 ℃,相對濕度為20%~30%條件下進行中紅外光譜掃描,掃描范圍為4000~400 cm-1,掃描分辨率為4 cm-1,掃描次數為32 次,每個樣品重復掃描3 次。
在中紅外光譜原始數據中篩選乳果糖的特征波段光譜數據,特征波段為2700~3000 cm-1,分析各樣品的馬氏距離[9]和全局馬氏距離[10],并設置全局馬氏距離的閾值為3,剔除全局馬氏距離值>3的樣品;采用Unscramber軟件、選擇偏最小二乘法(PLS)[11],對剔除異常樣品后的校正集樣品的特征波段光譜數據及其對應的乳果糖含量參比數據通過化學計量方法進行回歸分析[12],擬合得到多元回歸曲線[13],建立中紅外定標模型。
上述擬合得到的多元回歸曲線如圖1所示。

圖1 乳果糖多元回歸曲線
對上述構建的乳果糖中紅外定標模型進行驗證,定標模型的預測誤差(RMSE,也稱為 SEP)為 27 mg/L,

相關性(RSQ,也稱為決定系數,R2為0.87。結果表明,建立的定標模型的乳果糖含量與中紅外光譜數據的相關性較好,模型的預測準確性較高,模型性能良好。
其中,預測誤差的計算公式如下:
相關性的計算公式如下:

2.3.1 重復性分析
選取40 個滅菌乳樣品,對每個滅菌乳樣品均檢測2 次,重復性偏差按照《NY/T 939-2016巴氏殺菌乳和 UHT 滅菌乳中復原乳的鑒定》的精密度要求進行判定,即:以在重復性條件下獲得的兩次獨立測定結果的絕對差值不大于算術平均值的10%為判定標準,滿足該標準則符合檢測要求。檢測40 個滅菌乳樣品均符合檢測要求。具體對比數據具體對比數據如表1所示。

表1 重復性分析結果
2.3.2 準確性分析
選取40個滅菌乳樣品,針對每個滅菌乳樣品分別進行中紅外光譜掃描檢測和農業行業標準方法《 NY/T 939-2016巴氏殺菌乳和UHT滅菌乳中復原乳的鑒定》中的乳果糖酶法檢測,將兩種方法的檢測結果進行偏差分析,檢測結果偏差按照《 NY/T 939-2016巴氏殺菌乳和UHT滅菌乳中復原乳的鑒定》的精密度要求進行判定,即:以在重復性條件下獲得的兩次獨立測定結果的絕對差值不大于算術平均值的10%為判定標準,若滿足該判斷標準,則符合檢測要求。40 個滅菌乳樣品均符合檢測要求。具體對比數據如表2所示。

表2 不同檢測方法的檢測結果偏差分析
本方法提供的乳果糖定量檢測方法利用中紅外光譜技術結合偏最小二乘法(PLS)定量分析樣品中的乳果糖含量,實現了微量乳果糖的快速簡便的定量檢測,通過重復性及準確性驗證,符合偏差要求。該方法用于乳制品中乳果糖的含量檢測時,較農業行業標準方法《NY/T 939-2016 巴氏殺菌乳和UHT滅菌乳中復原乳的鑒定》縮短結果出具時間。該方法實現了乳果糖的快速簡便的定量檢測,極大地縮減了檢測所需的時間、試劑和設備,且具有較好的重復性、較高的精密度和準確性,具有較好的應用前景。