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基于近紅外光譜技術(shù)快速分析大米肽的主要成分

2023-07-29 10:20:04黃瑩趙彤黃晶孫鑫陳曦楊曉
食品工業(yè) 2023年7期
關(guān)鍵詞:檢測(cè)模型

黃瑩,趙彤,黃晶,孫鑫,陳曦,楊曉

中國健康促進(jìn)基金會(huì)抗衰老營養(yǎng)與健康研發(fā)中心(武漢 430100)

近紅外光譜(near infrared spectroscopy,NIRS)技術(shù)是一項(xiàng)實(shí)現(xiàn)樣品定性或定量分析的綠色、快速直接分析方法[1],其標(biāo)準(zhǔn)方法多達(dá)20余項(xiàng)[2],被廣泛應(yīng)用到食品、制藥等領(lǐng)域。研究報(bào)道,Caporaso等[3]利用NIRS技術(shù)實(shí)現(xiàn)谷物無損質(zhì)量評(píng)估;Levasseur[4]和Femenias等[5]使用NIRS技術(shù)為谷物污染真菌后的檢測(cè)提供了便捷方法。NIRS技術(shù)在大米中的應(yīng)用非常普遍,如:鑒別摻假[6]、糊化[7];區(qū)分不同地區(qū)[8-9]、年份的大米[10];檢測(cè)蛋白質(zhì)[11]、重金屬[12]、直鏈淀粉[13]、水分[14]、脂肪酸[15]等,實(shí)現(xiàn)大米各項(xiàng)指標(biāo)的快速檢測(cè)。

大米加工過程中會(huì)產(chǎn)生大量碎米和米糠,這些副產(chǎn)物通常僅簡單處理后作為動(dòng)物飼料利用,近年來這些副產(chǎn)物被加工提取得到大米肽,因?yàn)榇竺纂闹械陌被岷痛竺椎鞍谆颈3忠恢拢竺纂木哂械涂乖?/p>

性,低分子量,能被腸道快速吸收而被廣泛應(yīng)用。大米肽具有降血壓[16-17]、調(diào)節(jié)免疫[18-19]、抗氧化[20]、抗高尿酸[21]、預(yù)防阿爾茲海默病[22]及預(yù)防牙周炎[23]等生物活性。雖然NIRS技術(shù)在大米中的應(yīng)用較為廣泛,但關(guān)于該技術(shù)在大米肽的應(yīng)用鮮有報(bào)道,也缺乏相應(yīng)的國家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致大米肽品質(zhì)參差不齊,實(shí)驗(yàn)利用NIRS技術(shù)建立模型,通過近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)大米肽蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪含量的方法,為大米肽相關(guān)品質(zhì)指標(biāo)的快速檢測(cè)提供方法。

1 材料與方法

1.1 原料

105種大米肽(均為市售)。

1.2 材料與試劑

NaOH、CuSO4、K2SO4、H2SO4、HCl、硼酸、硫酸標(biāo)準(zhǔn)滴定溶液(國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司);TCA、酒石酸鉀鈉、乙酸鎂、無水乙醚、石油醚(沸程30~60 ℃,麥克林生化科技股份有限公司);牛血清蛋白標(biāo)準(zhǔn)品(Albumin Bovine V cas 9048-46-8≥98%,HPLC)。

1.3 儀器與設(shè)備

SPX622ZH電子天平[奧豪斯儀器(常州)有限公司];TDZ5-WS離心機(jī)(湖南湘儀實(shí)驗(yàn)室儀器開發(fā)有限公司);TU180紫外分光光度計(jì)(北京普析通用儀器有限責(zé)任公司);K1100全自動(dòng)凱式定氮儀(海能未來技術(shù)集團(tuán)股份有限公司);JRX-10S曲線升溫消化爐(濟(jì)南精銳分析儀器有限公司);S-433Dup全自動(dòng)氨基酸分析儀[賽卡姆(北京)科學(xué)儀器有限公司];HPX-9052MBE電熱恒溫干燥箱(上海博訊實(shí)業(yè)有限公司);SupNIR-2700近紅外光譜儀[聚光科技(杭州)股份有限公司]。

1.4 試驗(yàn)方法

1.4.1 測(cè)定蛋白質(zhì)的方法

參照GB 5009.5—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中蛋白質(zhì)的測(cè)定(第一法 凱氏定氮法)》,試驗(yàn)重復(fù)3次取平均值。

1.4.2 測(cè)定多肽的方法

采用雙縮脲法,參考汪志華等[24]和魯偉等[25]的方法。

標(biāo)準(zhǔn)曲線:準(zhǔn)確配制分別為0,2,4,6,8和10 mg/mL的牛血清蛋白質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)溶液,分別取1 mL,加入4 mL雙縮脲試劑。混合均勻,在25 ℃下放置30 min,并在540 nm下測(cè)量顏色。第一支不含牛血清蛋白質(zhì)溶液的比色管作為空白對(duì)照溶液。取2組測(cè)量值的平均值,以牛血清蛋白質(zhì)的含量為橫坐標(biāo),吸光度為縱坐標(biāo)繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線,標(biāo)準(zhǔn)曲線方程為Y=0.047 1X+0.003 4,R2=0.999。

將市售大米肽分別準(zhǔn)備3份,每份0.5 g左右,各用水溶解后定容至10 mL,每個(gè)樣品取1 mL分別加入3 mL 15%的三氯乙酸水溶液,于渦漩混合儀混合均勻,靜置10 min,在4 000 r/min下離心20 min,取1 mL上清液置另一支比色管中,加入4.0 mL雙縮脲試劑,搖勻后在30 ℃下放置30 min,于540 nm測(cè)定吸光度(A),試驗(yàn)重復(fù)3次取平均值,肽含量(%)按式(1)計(jì)算。

式中:C為標(biāo)曲查得的牛血清蛋白質(zhì)質(zhì)量濃度,mg/mL;V為取樣體積,mL;n為樣品稀釋倍數(shù);m為樣品質(zhì)量,g。

1.4.3 測(cè)定水分的方法

參照GB 5009.3—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中水分的測(cè)定》(第一法 直接干燥法),試驗(yàn)重復(fù)3次取平均值。

1.4.4 測(cè)定灰分的方法

參照GB 5009.4—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中灰分的測(cè)定》(第一法 食品中總灰分的測(cè)定),試驗(yàn)重復(fù)3次取平均值。

1.4.5 測(cè)定脂肪的方法

參照GB 5009.6—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中脂肪的測(cè)定》(第一法 索氏抽提法),試驗(yàn)重復(fù)3次取平均值。

1.4.6 近紅外光譜掃描參數(shù)

表1 近紅外光譜建掃描參數(shù)

1.4.7 建模方法和異常樣品剔除

根據(jù)105個(gè)大米肽樣品的蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪含量和近紅外的光譜數(shù)據(jù),采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回歸方法分別對(duì)這5個(gè)指標(biāo)建立定量模型,并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)合Savitzky-Golay-平滑、Savitzky-Golay-導(dǎo)數(shù)、多元散射校正、均值中心化等光譜預(yù)處理方法,得到大米肽主要成分的模型,并以模型評(píng)價(jià)參數(shù)SEC、RC、SECV、SEP、RP、RPDC、RPDV表征模型的預(yù)測(cè)效果[26-27]。

建模過程中,發(fā)現(xiàn)異常樣品,一般要遵循重構(gòu)光譜殘差、預(yù)測(cè)濃度殘差、杠桿值與學(xué)生化殘差及光譜PLS分解主成分得分的聚類分析等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行異常樣品的剔除[28]。

2 結(jié)果與討論

2.1 大米肽樣品掃描結(jié)果

大米肽樣品經(jīng)掃描后得到的近紅外光譜如圖1所示。大米肽樣品的蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪含量結(jié)果見表2。

圖1 大米肽樣品近紅外反射光譜

表2 大米肽樣品的主要成分指標(biāo)的含量

2.2 數(shù)據(jù)處理

對(duì)表2中105個(gè)大米肽樣品的蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可知:105個(gè)大米肽樣品的蛋白質(zhì)含量范圍為29.73%~103.00%,平均為64.84%±21.93%;多肽含量范圍為25.88%~78.97%,平均為52.50%±16.95%;水分范圍為3.71%~8.34%,平均為6.29%±1.00%;灰分范圍為0.28%~5.63%,平均為2.07%±1.21%;脂肪的含量范圍為0.01%~0.45%,平均為0.13%±0.08%。上述指標(biāo)的數(shù)據(jù)范圍可用于近紅外光譜技術(shù)定量建模,將105個(gè)數(shù)據(jù)中84個(gè)樣品作為定標(biāo)集建立模型,21個(gè)樣本作為驗(yàn)證集驗(yàn)證模型,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 大米肽樣本主要成分?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

2.3 大米肽樣品主要成分模型指標(biāo)的建立

利用近紅外光譜儀對(duì)大米肽樣品進(jìn)行建模方法的預(yù)處理,得到各主要成分模型的最佳條件,結(jié)果如表4所示。

表4 大米肽蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪模型的最佳條件

通過化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件得到各主要成分的馬氏距離值與學(xué)生化殘差值,從而排除異常樣品。發(fā)現(xiàn)排除異常樣品后的模型預(yù)測(cè)能力優(yōu)于排除異常樣品前。最終優(yōu)化后各主要成分的模型參數(shù)如表5所示。

表5 大米肽樣品蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪的內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果

發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別為0.983 26,0.985 73,0.968 86,0.978 60和0.976 51,說明各主要成分預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)性較高。將各主要成分的實(shí)測(cè)值與光譜數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng),擬合出大米肽蛋白質(zhì)模型、多肽模型、水分模型、灰分模型和脂肪模型,如圖2所示。其中,大米肽蛋白質(zhì)模型的線性方程為Y=0.983 26X+1.067 80,多肽模型的線性方程為Y=0.985 73X+0.760 69,水分模型的線性方程為Y=0.968 86X+0.195 71,灰分模型的線性方程為Y=0.978 60X+0.041 71,脂肪模型的線性方程為Y=0.976 51X+0.002 43。

圖2 基于近紅外光譜參數(shù)的大米肽蛋白質(zhì)(a)、多肽(b)、水分(c)、灰分(d)和脂肪(e)的預(yù)測(cè)模型

2.4 大米肽樣品主要成分模型指標(biāo)的檢驗(yàn)

分別對(duì)驗(yàn)證集中21個(gè)樣品進(jìn)行光譜掃描,采用2.3建立的模型預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪的含量,預(yù)測(cè)值和實(shí)際值對(duì)比結(jié)果如表6所示。通過t檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值相比較均無顯著性差異,主要表現(xiàn)為蛋白質(zhì)(t=0.488,P=0.631>0.05)、多肽(t=-0.180,P=0.986>0.05)、水分(t=1.056,P=0.304>0.05)、灰分(t=1.743,P=0.097>0.05)和脂肪(t=1.606,P=0.124>0.05),說明模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。

表6 預(yù)測(cè)模型對(duì)大米肽樣品蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪含量的預(yù)測(cè)結(jié)果

3 結(jié)論

大米肽樣品蛋白質(zhì)含量范圍為29.73%~103.00%,平均為64.84%±21.93%;多肽含量范圍為25.88%~78.97%,平均為52.50%±16.95%;水分范圍為3.71%~8.34%,平均為6.29%±1.00%;灰分范圍為0.28%~5.63%,平均為2.07%±1.21%;脂肪含量范圍為0.01%~0.45%,平均為0.13%±0.08%;數(shù)據(jù)范圍可用于近紅外光譜技術(shù)定量建模。

根據(jù)PLS分別建立大米肽蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪的最優(yōu)模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別為0.983 26,0.985 73,0.968 86,0.978 60和0.976 51,說明各主要成分預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)性較高。對(duì)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證,蛋白質(zhì)、多肽、水分、灰分和脂肪的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值相比較均無顯著性差異,主要表現(xiàn)為蛋白質(zhì)(t=0.488,P=0.631>0.05)、多肽(t=-0.180,P=0.986>0.05)、水分(t=1.056,P=0.304>0.05)、灰分(t=1.743,P=0.097>0.05)和脂肪(t=1.606,P=0.124>0.05),說明模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。

關(guān)于NIRs技術(shù)在大米肽的應(yīng)用報(bào)道相對(duì)較少,大部分集中在大米上面的應(yīng)用,如:黃林森等[29]采用近紅外定量模型快速檢測(cè)大米的營養(yǎng)成分,實(shí)現(xiàn)營養(yǎng)成分的快速檢測(cè);路輝等[30]對(duì)大米直鏈淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪、水分建立近紅外光譜檢測(cè)模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)利用近紅外光譜可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大米中營養(yǎng)成分含量同時(shí)快速無損的檢測(cè);李路等[31]對(duì)大米蛋白質(zhì)、脂肪、總糖、水分近紅外檢測(cè)模型研究,驗(yàn)證該模型適用于大米營養(yǎng)成分的近紅外快速檢測(cè)。試驗(yàn)說明NIRs技術(shù)在對(duì)大米營養(yǎng)成分的快速檢測(cè)十分方便和快捷,驗(yàn)證NIRs技術(shù)對(duì)大米肽主要成分的快速檢測(cè)同樣適用,為大米肽主要成分的快速檢測(cè)提供理論依據(jù)。

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