大豆粗蛋白、粗脂肪含量近紅外檢測(cè)模型建立及可靠性分析

大豆籽粒約含粗蛋白40% ,粗脂肪20% ,是重要的植物蛋白和食用油來(lái)源。提高大豆籽粒中蛋白和脂肪含量是品質(zhì)改良的重要目標(biāo)之一,準(zhǔn)確測(cè)定其粗蛋白、粗脂肪含量是前提。目前,國(guó)家頒布的粗蛋白標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定方法是基于凱氏定氮法的化學(xué)分析(GB290521982) ,粗脂肪標(biāo)準(zhǔn)方法是基于索氏提取法的化學(xué)分析(GB290621982) 。盡管通常認(rèn)為其可靠性較高,但操作步驟繁瑣、籽粒粉碎而不能延續(xù)后代。在大豆品質(zhì)改良過(guò)程中,需要對(duì)大量種質(zhì)資源、突變體、雜交后代材料及時(shí)鑒定、篩選和分析,同時(shí)希望具有優(yōu)良品質(zhì)的籽粒經(jīng)分析后能保持完好,以便進(jìn)一步繁殖。因此,迫切需要一種準(zhǔn)確、快速、簡(jiǎn)便、非破壞籽粒的檢測(cè)方法。

近紅外光譜技術(shù)(Near Infrared Spectroscopy,N IS)是20世紀(jì)80年代后期發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)物理測(cè)試技術(shù)。它利用有機(jī)物在近紅外光譜區(qū)的振動(dòng)吸收而快速測(cè)定樣品中多種化學(xué)成分含量,蛋白質(zhì)、脂肪、糖類等含有的各種含氫基團(tuán)(CH、OH、NH、SH等)的倍頻與合頻譜帶恰好落在近紅外區(qū),以得到這些有機(jī)分子含氫基團(tuán)的特征振動(dòng)信息,從而測(cè)定其化學(xué)成分的含量,已成為水稻、小麥、玉米等農(nóng)作物品質(zhì)分析的重要手段。與化學(xué)分析相比,近紅外光譜技術(shù)是一項(xiàng)間接的分析方法,它測(cè)定樣品成分含量的方法是建立在化學(xué)分析法或其它儀器測(cè)定基礎(chǔ)之上,是一種可“再生”的測(cè)定方法。因此,任何一臺(tái)近紅外光譜儀對(duì)每種組分或每種參數(shù)都要單獨(dú)定標(biāo)。所以,利用近紅外檢測(cè)大豆籽粒中粗蛋白和粗脂肪含量,關(guān)鍵是構(gòu)建正確的模型,并驗(yàn)證模型的可靠性。其實(shí)測(cè)定大豆中粗蛋白和粗脂肪，還有更為簡(jiǎn)便的方法，那就是直接用儀器測(cè)定。SZF-06B粗脂肪測(cè)定儀、SZF-06粗脂肪測(cè)定儀就是兩款型號(hào)不同，功能略有差異的粗脂肪測(cè)定儀。

研究旨在利用不同的建模樣品集分別構(gòu)建近紅外檢測(cè)模型,以化學(xué)分析結(jié)果作參照,探求近紅外檢測(cè)代替化學(xué)分析的適應(yīng)范圍。

1　材料與方法

1. 1　近紅外檢測(cè)模型建立

采用4個(gè)建模樣品集,由權(quán)威檢測(cè)中心(以M2表示)依照GB290521982和GB290621982獲得化學(xué)值。近紅外檢測(cè)采用德國(guó)Bruker公司的Matrix2I傅立葉近紅外光譜分析儀,取適量大豆籽粒置于樣品杯中,用透射方式掃描獲得大豆籽粒樣品的近紅外吸收光譜圖,掃描譜區(qū)4 000～12 600 cm- 1 ,分辨率16 cm- 1 ,掃描速度10 KHz,掃描次數(shù)60次,每個(gè)樣品重復(fù)裝樣掃描3 次。利用B ruker 公司的OPUS412軟件的Quant 2 方法, 以偏最小二乘法( PLS)建立大豆粉末、籽粒近紅外檢測(cè)粗蛋白及粗脂肪含量的模型,使用交叉檢驗(yàn)法對(duì)模型做出評(píng)價(jià)。

1. 2　近紅外檢測(cè)模型可靠性比較

1. 2. 1　材料　選用8個(gè)大豆品種(系) ,粗蛋白含量35%～45. 5% ,粗脂肪含量在16. 2%～22. 5% ,其中, 1、2、3、5、7、8號(hào)材料是黃種皮材料, 4號(hào)是青種皮材料, 6號(hào)是黑種皮材料。

1. 2. 2　檢測(cè)方法　將每個(gè)參試品種種子充分混勻分成3等份(即設(shè)重復(fù)3次) ,隨機(jī)編為24個(gè)樣品號(hào)。24份樣品分別用研究中建立的3種近紅外籽粒檢測(cè)模型(以M5、M6、M7表示)和近紅外粉末檢測(cè)模型(以M4表示)檢測(cè)粗蛋白、粗脂肪含量;同時(shí)送檢包括農(nóng)業(yè)部和河北省指定的權(quán)威檢測(cè)部門用化學(xué)法檢測(cè)(以M1、M2、M3表示) 。

1. 2. 3　統(tǒng)計(jì)方法　通過(guò)方差分析比較各結(jié)果間變異系數(shù)CV的差異以評(píng)價(jià)穩(wěn)定性。以方差分析、相關(guān)分析衡量不同檢測(cè)結(jié)果趨勢(shì)的一致性。相關(guān)分析以平均數(shù)為準(zhǔn)。方差分析、相關(guān)分析由SAS6. 12軟件完成。

2　結(jié)果與分析

2. 1　近紅外模型建立

近紅外檢測(cè)模型建模樣品集樣品數(shù)量分別為30、77、415和161個(gè)(表1) 。其中,粉末模型樣品覆蓋范圍相對(duì)較窄,粗蛋白決定系數(shù)0. 9788,粗脂肪決定系數(shù)0. 9601,在4個(gè)模型中最大,交叉驗(yàn)證均方根分別為粗蛋白0. 439,粗脂肪0. 287,在4個(gè)模型中最小。籽粒模型M6的樣品集中包括415份樣品,且粗蛋白和粗脂肪含量的樣品范圍在4個(gè)模型中最寬。它的粗蛋白和粗脂肪決定系數(shù)在3個(gè)籽粒模型中最大,交叉驗(yàn)證均方根在3 個(gè)籽粒模型中最小。