CN113189042A - 一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，属于婴幼儿辅食营养包检测技术领域。本发明所述快速检测方法包括婴幼儿辅食营养包近红外光谱的采集、婴幼儿辅食营养包中蛋白质含量的测量、婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的构建、婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测等步骤。其中模型预处理方法为最小‑最大归一化，光谱范围为7504～4600，设置的维数为6；构建的快速检测模型的R2为86.81，RMSECV为0.265，RPD＝2.75。所述方法不仅可以用于快速测定不同批次的婴幼儿辅食营养包中蛋白质的含量，也可用于实时监控婴幼儿辅食营养包在配料过程中各个监控位点蛋白质含量的变化，从而实现对婴幼儿辅食营养包在生产过程中均一性的在线监控。
Description
技术领域
本发明属于婴幼儿辅食营养包检测技术领域，具体涉及一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法。
背景技术
“营养包”是一种以大豆、乳类制品作为基料，添加了各种人体所需微量营养素和其他辅料制成的辅食营养补充品。婴幼儿辅食营养包是针对于婴幼儿的修养需求特点针对开发的产品，蛋白质的含量应不低于25g/100g，且必须含有钙、铁、锌、维生素A、维生素D、维生素B1、维生素B2等微量元素。在婴幼儿辅食营养包生产过程中，大豆蛋白粉、乳粉及各种微量元素需要均匀混合，以求在不同生产批次的产品中、每包含有各种营养素的含量保持稳定。因此一款产品营养组分是否均匀稳定是评判该产品是否合格的重要前提，然而各组分的粉粒性质并不相同，容易在营养包加工过程造成混合不均匀，蛋白质含量作为婴幼儿辅食营养包中较高的一种指标，可以通过测定蛋白质的含量，从而检验婴幼儿辅食营养包混料是否均匀。
目前，常用检测婴幼儿辅食营养包中蛋白质的方法是《GB 5009.5-2016中食品中蛋白质的测定方法》，采用凯氏定氮的方法测定蛋白质的含量，该种方法需要高温消解，反应时间2～3小时，同时也使用浓酸等危险试剂，不仅费时费力，具有一定危险性，也会损耗大量的样品与化学试剂，不具有现场性，无法满足婴幼儿辅食营养包混料过程实时监控是否混料均匀的需求。
近红外光谱技术(near infrared，NIRS)作为一种快速、准确、绿色无污染的检测分析技术，在农业、医药、烟草、化工分析领域有着非常广泛的应用。与传统技术相比，近红外光谱技术仅需十几秒即可完成对一次红外光谱的测量，不仅避免了化学检测时复杂的前处理过程和大量有害试剂的使用，有效节约了时间，具有效率高、无污染、成本低和绿色环保的特点。
目前，中国专利申请号为CN102879353，名称为“近红外检测花生中蛋白质组分含量的方法”，用于测定花生中的蛋白质含量，中国专利申请号为CN107884361，名称为“一种云南地方鸡肌肉冻干粉粗蛋白质含量近红外检测方法”，利用近红外高光谱技术对鸡肉冻干粉进行分析，研究了鸡肉冻干粉中的蛋白质无损快速检测，然而对于以豆乳粉为基料的婴幼儿辅食营养包，却没有相关近红外技术的应用，只能使用化学分析法检蛋白质含量，从而评判婴幼儿辅食营养包的均一性是否满足要求。不仅费时费力，也会损耗大量的样品与化学试剂，不具有现场性，无法满足婴幼儿辅食营养包实时快速监控的需求。
偏最小二乘法(PLS)是一种广泛用于近红外分析的算法，已被列入《ASTM-E-1655红外多元定量分析标准》，作为近红外分析的一种标准算法，该方法的优点是能够充分提取近红外光谱的有效信息，考虑了光谱矩阵和样品成分矩阵之间的内在联系性，适用于复杂体系的分析。
判断模型优劣程度通常有三个评价指标：第一个为模型决定系数R2，它的大小决定了预测值与实测值之间相关的密切程度；第二个为预测均方根误差RMSECV，它反映了交叉检验时预测值与实测值之间的偏离程度；第三个为相对分析误差RPD，它反映了交叉检验时预测值与实测值之间的偏离程度。一个好的模型，应该具有较高的R2和较低的RMSECV值，当1.0<RPD<1.4时，模型预测能力较差；当1.4<RPD<1.8时，模型能够用来做相关性评估；当1.8<RPD<2.0时，模型可以用于定量预测；当RPD>2时，可进行较好定量预测。故本发明在建模过程中以R2和RMSECV为指标，选择合适的数据预处理方式、光谱区间、维数；以R2、RMSECV、RPD评价模型建立结果。
发明内容
本发明的目的是提供一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，本发明结合近红外光谱和凯氏定氮法的婴幼儿营养包蛋白质测定方法，构建出一种可以实现快速测定营养包中载体基的蛋白质含量，对婴幼儿辅食营养包在生产过程中粉料混合均一性进行在线监控的方法。
本发明所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，包括婴幼儿辅食营养包近红外光谱的采集、婴幼儿辅食营养包中蛋白质含量的测量、婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的构建、婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的评价、婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测5个基本步骤，构建出一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其中模型预处理方法为最小-最大归一化，光谱范围7504～4600，R2为86.81，RMSECV为0.265，RPD＝2.75>2，实测值与预测值的标准偏差≤0.17296。
本发明所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其步骤如下：
1)婴幼儿辅食营养包样品近红外光谱的采集，选取多个批次(20～500)的婴幼儿辅食营养包，然后分别取30～40g婴幼儿辅食营养包内样品放入石英样品杯中并铺平，以空气为背景，使用积分球漫反射方式采集待测样品的近红外光谱；近红外光谱仪的采集范围是12000～4000㎝-1，分辨率为4～16cm-1，扫描16～64次；
2)婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的测量,取与步骤1)相同的多个批次的婴幼儿辅食营养包，参考国标GB 5009.5-2016中食品中蛋白质的测定方法测定婴幼儿辅食营养包中蛋白质含量；
3)婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的构建：将上述多个批次的婴幼儿辅食营养包按照15～20：1的比例随机分为校正集样本(建立模型用)和验证集样本(验证模型用)；以校正集样本为数据源，使用OPUS软件对近红外光谱中在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法进行数据预处理，选取的光谱范围为7504～4600，设置的维数为6，然后采用偏最小二乘法构建婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型；该快速检测模型的R2为86.81，RMSECV为0.265，RPD为2.75，构建完成后导出.q2后缀的模型文件；利用该快速检测模型，可以通过获得的近红外光谱中不同波长处的吸光度数据预测样品的蛋白质含量；
4)婴幼儿辅食营养包蛋白质含量快速检测模型的评价：以验证集样本为数据源，使用OPUS软件对近红外光谱中在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法进行数据预处理，然后利用步骤3)得到的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型文件，通过获得的近红外光谱中不同波长处的吸光度数据对婴幼儿辅食营养包的蛋白质值进行预测，获得验证集样本预测值，并与实测值进行比对，计算标准偏差；
5)婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测：取待检测的婴幼儿辅食营养包，按照步骤1)的方法采集待测样品的近红外光谱；然后使用OPUS软件对近红外光谱中在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法法进行数据预处理，再利用步骤3)得到的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型，通过获得的近红外光谱中不同波长处的吸光度数据预测样品的蛋白质含量。
进一步的，步骤3)中通过使用最小-最大归一化进行数据预处理的光谱范围为7504～4600，快速检测模型文件的R2为86.81，RMSECV＝0.265，RPD为2.75>2，实测值与预测值的标准偏差≤0.17296。
所述的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的构建，其特征在于婴幼儿辅食营养包近红外谱在数据预处理过程中使用最小-最大归一化、矢量归一化、多元散射矫正、一阶导数、一阶导数+矢量归一化、一阶导数+多元散射矫正预处理方式和以RMSECV、R2为指标进行模型优化，实验结果表明，最小-最大归一化的处理方法可以获得最佳的预测结果。
所述的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的构建，其特征在于婴幼儿辅食营养包近红外谱在光谱曲线挑选过程中，以RMSECV、R2为指标，在光谱区间9400～6096、9400～7496、7504～6096、6104～5448、9400～7496、6104～5448、9400～7496、5456～4600、6104～4600、7054～4600cm-1挑选一个或多个进行优化，选择具有最小RMSECV、R2的光谱区间。
所述的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的构建，其特征在于婴。幼儿辅食营养包近红外光谱在维数选择过程中，维数的范围是1～10。
所述的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型，其特征在于用于预测的婴幼儿辅食营养包中蛋白质含量不低于10g/100g。
所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其特征在于所述方法不仅可以用于快速测定不同批次的婴幼儿辅食营养包中蛋白质的含量，也可用于实时监控婴幼儿辅食营养包在配料过程中各个监控位点蛋白质含量的变化，从而实现对婴幼儿辅食营养包在生产过程中均一性的在线监控。
本发明的技术优势：主要体现在以下三个方面：
第一，申请专利提供一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测，可广泛应用于强化食品中蛋白质含量快速测领域。
第二，申请专利提供了一种成本低、测定效率高，适用于大批量检测的方法
第三，申请的专利技术主要用于实时监控婴幼儿辅食营养包在配料过程中各个监控位点蛋白质含量的变化，实现对婴幼儿辅食营养包在生产过程中均一性的在线监控。
附图说明
图1：实施例1所述的81个样本的原始近红外光谱图(横坐标为波数，纵坐标为吸光度，不同曲线代表不同样品的近红外光谱曲线)；
图2：实施例1所述的近红外光谱经最小-最大归一化法预处理与光谱范围筛选结果曲线(横坐标为波数，纵坐标为吸光度，对图1曲线进行最小-最大归一化后获得该图，通过数据预处理能够消除基线漂移、噪声、谱线偏移等干扰)；
图3：实施例1模型校正集中预测值与实际值的之间的相关图(图中的数据点代表预测值和实测值对比，数据点越接近图中直线为Y＝X，则说明预测结果越精准，共75个数据点)；
具体实施方式
实施例1：
(1)取95个批次婴幼儿辅食营养包样品(赣州市全标生物科技有限公司：婴幼儿辅食营养包(辅食营养补充品))，按照《GB 5009.5-2016食品中蛋白质的测定方法》测定婴幼儿辅食营养包中蛋白质含量，结果如表1所示：
表1：95批次样品测得蛋白质含量
(2)取上述95个批次婴幼儿辅食营养包内样品，每批样品取40g婴幼儿辅食营养包粉末，放入石英样品杯中并铺平，以空气为背景，近红外光谱仪采集范围是12 000～4 000㎝-1；分辨率为16cm-1；扫描64次，使用积分球漫反射方式采集待测样品近红外光谱，获得近红外光谱图如图1所示，横纵标为波长，纵坐标为吸光度；因为每个样品的蛋白质含量不同，因而得到的红外光谱图在不同波长处的吸光度数据也不相同；
(3)将95个婴幼儿辅食营养包待测样本随机分为90个校正集样本和5个验证集样本，以90个校正集样本为数据源，用OPUS软件对近红外光谱在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法进行数据预处理，选取的光谱范围为7504～4600，设置的维数为6，光谱预处理结果如图2所示，然后采用偏最小二乘法建立婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型，构建完成后导出以.q2为后缀的模型文件。利用该快速检测模型，可以通过获得的近红外光谱中不同波长处的吸光度数据预测样品的蛋白质含量。
校正集数据经模型处理后的预测值与实测值对比如图3所示，预测结果大部分靠近直线Y＝X，说明预测值与实际值很接近。快速检测模型的R2为86.81，RMSECV为0.265，RPD＝2.75，RPD>2可进行较好定量预测，使用验证集对模型准确性进行验证，验证结果如表2所示，RSMEP＝0.415885。
表2：验证集预测值与实际值对比数据
实际检验过程中，调用建立好的蛋白质含量快速检测模型文件，取1个未知蛋白质含量的婴幼儿辅食营养包样品(95个样本之外的婴幼儿辅食营养包样品)，扫描获得样品近红外光谱，使用OPUS软件对近红外光谱中在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法进行数据预处理，带入所构建的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型，对样品的蛋白质含量进行预测，预测含量为26.58g/100g，实际值为26.7g/100g。
Claims (6)
1.一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其步骤如下：
1)婴幼儿辅食营养包样品近红外光谱的采集：选取多个批次的婴幼儿辅食营养包，然后分别取30～40g婴幼儿辅食营养包内样品放入石英样品杯中并铺平，以空气为背景，使用积分球漫反射方式采集待测样品的近红外光谱；
2)婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的测量：取与步骤1)相同的多个批次的婴幼儿辅食营养包，按照国标GB 5009.5-2016食品中蛋白质的测定方法测定婴幼儿辅食营养包中蛋白质含量；
3)婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型的构建：将上述多个批次的婴幼儿辅食营养包按照15～20：1的比例随机分为校正集样本和验证集样本；以校正集样本为数据源，使用OPUS软件对近红外光谱中在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法进行数据预处理，然后采用偏最小二乘法构建婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型；构建完成后导出.q2后缀的模型文件，在该快速检测模型中，可以通过获得的近红外光谱中不同波长处的吸光度数据预测样品的蛋白质含量；
4)婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测：取待检测的婴幼儿辅食营养包，按照步骤1)的方法采集待测样品的近红外光谱；然后使用OPUS软件对近红外光谱中在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法法进行数据预处理，再利用步骤3)得到的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型，通过获得的近红外光谱中不同波长处的吸光度数据预测样品的蛋白质含量。
2.如权利要求1所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其特征在于：步骤1)中是采用近红外光谱仪采集待测样品的近红外光谱，近红外光谱仪的采集范围是12000～4000㎝-1，分辨率为4～16cm-1，扫描16～64次。
3.如权利要求1所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其特征在于：步骤3)中通过使用最小-最大归一化进行数据预处理的光谱范围为7504～4600，设置的维数为6。
4.如权利要求1所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其特征在于：步骤3)中得到的快速检测模型文件的R2为86.81，RMSECV＝0.265，RPD为2.75。
5.如权利要求1所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其特征在于：以步骤3)的验证集样本为数据源，使用OPUS软件对近红外光谱中在不同波长处的吸光度数据采用最小-最大归一化法进行数据预处理，然后利用得到的婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测模型文件，通过获得的近红外光谱中不同波长处的吸光度数据对婴幼儿辅食营养包的蛋白质值进行预测，获得验证集样本预测值，并与实测值进行比对，计算标准偏差；实测值与预测值的标准偏差≤0.17296。
6.如权利要求1所述的一种婴幼儿辅食营养包蛋白质含量的快速检测方法，其特征在于：用于预测的婴幼儿辅食营养包中蛋白质含量不低于10g/100g。
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