一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法，所述方法包括如下步骤：(1)对样品进行预处理；(2)对预处理后的样品进行可见光图像和近红外显微图像的采集；(3)对上述采集的近红外显微图像中特定区域的近红外光谱进行提取、预处理和光谱特征峰的筛选；(4)将筛选出的光谱特征峰的数据建立定性判别模型，采用所述定性判别模型对待检样品进行判别是否含有抗生素菌渣。本发明专利技术的方法，基于近红外显微成像技术进行判别，通过结合化学计量学方法建立适宜于棉粕中抗生素菌渣判别的近红外光谱模型，能高效、准确的判别棉粕中的抗生素菌渣。

A discriminant method of antibiotic residue in cotton meal based on near infrared microscopy

The invention discloses a discrimination method of antibiotic residue in cottonseed meal based on near infrared microscopic imaging technology. The method comprises the following steps: (1) pretreatment of samples; (2) acquisition of visible and near infrared microscopic images of pretreated samples; (3) extraction and pretreatment of near infrared spectra of specific areas in the above-mentioned collected near infrared microscopic images. And the screening of spectral characteristic peaks; (4) the data of the selected spectral characteristic peaks are used to establish a qualitative discriminant model, and the qualitative discriminant model is used to determine whether the sample contains antibiotic residues. The method of the invention is based on near infrared microscopic imaging technology to discriminate, and establishes a near infrared spectral model suitable for discriminating antibiotic residues in cotton meal by combining chemometrics method, which can efficiently and accurately discriminate antibiotic residues in cotton meal.

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法
本专利技术属于抗生素检测
，具体涉及一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法。
技术介绍
抗生素菌渣，是利用放线菌发酵生产抗生素，将抗生素分离后剩余的残渣(也称为菌渣)，其主要成分是微生物菌丝体、培养基残渣、过程代谢产物及残留的抗生素。菌渣中粗蛋白的含量较高，与常用的蛋白饲料原料基本相似。由于菌渣中有抗生素残留，并且未进行充分的安全性评价，具有诱导耐药性细菌的风险，因此对于所有种类的抗生素菌渣，均在2008年被列入了《国家危险废物名录》，只能限制填埋和焚烧。在饲料中违规添加抗生素菌渣会存在较多安全隐患：微生物合成抗生素过程中产生的其他未知中间产物，在未确定安全性之前添加到饲料中，会存在严重的饲料安全风险；并且长期使用违规添加抗生素菌渣的饲料，会使菌渣中残留的抗生素转移到肉、蛋、奶等畜禽产品中，还会使动物体内的细菌因与抗生素长时间接触而产生耐药性，存在食品与养殖的双重安全隐患。因此，发展能有效鉴别饲料中抗生素菌渣的判别技术，对于保障饲料、养殖、食品安全具有重要的意义。抗生素菌渣与蛋白饲料原料成分十分接近，常规的判别方法很难辨别两者的差异。目前可查阅的判别方法，多是通过判别饲料中是否存在抗生素残留或是抗生素特征标示物，来判断饲料中是否添加了抗生素菌渣。但这些方法都存在较多的局限性，不仅不能判断抗生素残留的来源，而且方法操作繁琐、周期长、成本高。针对当前国内外缺乏饲料中抗生素菌渣检测方法的现状，开发一种便捷、高效、无损的判别方法来准确判别饲料中的抗生素菌渣，对保障饲料安全具有重要意义。近红外光谱技术是一种绿色、高效、无损的分析方法，在质量控制和掺假判别中得到了广泛的应用。近红外显微成像技术是近红外光谱技术与显微镜的有效结合，扩展了常规近红外光谱的探索范围，能够获取样品微区的信息，可以一次性获得某个样品的几万条光谱，而且不会损坏样品，增强了对样品内部异常组分的分析能力。近红外显微光谱数据是三维的(x×y×z)：x×y代表的是样品的空间信息，z代表的是样品的光谱信息，每条光谱表示的是每个像素点内的样品信息，由此可以获得异常成分的位置信息，并将位置信息转化为可视化图像。基于近红外显微成像技术以上优点，近红外显微成像技术已在谷物、食品、饲料、医药等领域得到越来越广泛的应用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法。为此，本专利技术的技术方案为：一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法，包括如下步骤：(1)对样品进行预处理；(2)对预处理后的样品进行可见光图像和近红外显微图像的采集；(3)对上述采集的近红外显微图像中特定区域的近红外光谱进行提取、预处理和光谱特征峰的筛选；(4)将筛选出的光谱特征峰的数据建立定性判别模型，采用所述定性判别模型对待检样品进行判别是否是抗生素菌渣。上述判别方法中，样品预处理的方法包括：将样品粉碎，粉碎至平均粒径为1-2mm。上述判别方法中，所述近红外显微图像的采集方法包括：在仪器图像模式下，光谱波数范围为7800～4000cm-1，光谱分辨率为32cm-1，空间分辨率为25μm×25μm，扫描次数2次以上，干涉仪动镜移动速度为1cm/s。上述判别方法中，所述近红外显微图像中特定区域是指背景和棉仁以外的区域。上述判别方法中，光谱预处理的方法包括：变量标准化处理、去散射处理和导数处理。上述判别方法中，所述光谱特征峰的判定方法为：根据棉粕与抗生素菌渣主成分分析的载荷系数图进行判定，主成分载荷系数图中波数对应的吸收值越大，相关性越高，挑选吸收值高的波数作为光谱特征峰。上述判别方法中，所述定性判别模型的构建方法包括：利用单类偏最小二乘法(one-classpartialleastsquares,OCPLS)构建。上述判别方法中，定性判别模型判定的结果可以通过棉籽和抗生素菌渣的不同颜色进行可视化区别。本专利技术的优点：本专利技术所述判别棉粕中抗生素菌渣的方法，基于近红外显微成像技术进行判别，通过结合化学计量学方法建立适宜于棉粕中抗生素菌渣判别的近红外光谱模型，能高效、准确的判别棉粕中的抗生素菌渣。并且利用近红外显微成像技术具有无需样品前处理且操作简单的优势，更适用于大批量样品的分析判别；同时分析过程不使用化学试剂，还大大节约了判别成本，具有高效、绿色环保的优势。附图说明图1待检样品颗粒在样品背景板上的摆放方式，1为硫酸粘菌素菌渣，2为棉籽壳，3为土霉菌素菌渣，4为棉籽仁，5为硫酸链霉素菌渣。图2待检样品的可见光图像。图3待检样品的近红外显微图像。图4待检样品判别结果的可视化图像，白色为抗生素菌渣，灰色为棉籽壳，黑色为背景。具体实施方式下面将结合具体实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术中所使用的材料和装置，如无特殊说明，均为市售。以下结合说明书附图和实施例对本专利技术作进一步的说明，但不是限制本专利技术。实施例1利用近红外显微成像技术判别棉粕中的抗生素菌渣。本实施例所述基于近红外显微成像技术判别棉粕中抗生素菌渣的方法，具体包括如下步骤：(1)样本收集与制备所用的3种抗生素菌渣分别采集于河南、福建不同的抗生素生产厂家，分别为土霉素菌渣、硫酸链霉素菌渣、硫酸粘菌素菌渣，收到的样品均为湿菌渣。然后统一将湿菌渣放置在空气中自然晾晒风干。收集不同产地的棉粕样品7个(编号Ⅰ-Ⅶ)，如图1所示，其中6个(编号Ⅰ-Ⅵ)用于建立单类偏最小二乘法(one-classpartialleastsquares,OCPLS)模型，1个掺混不同的抗生素菌渣作为外部验证样品。所有样品经过ZM200型超离心研磨仪(德国，Retsch公司)粉碎，粉碎筛孔隙为2mm，粉碎后的样品再过1mm的分析筛筛分，选用粒度在1mm以上的样本，密封包装，在4℃冷藏。试验前取出样品，回温至室温。(2)样本近红外显微图像和可见光图像的采集采用Spotlight400型傅里叶近红外显微成像系统(美国PerkinsElmer公司)采集样品的近红外光谱图像数据和可见光图像，如图2和图3所示。在仪器图像模式下，近红外光谱图像数据采集参数如下：光谱波数范围为7800～4000cm-1，光谱分辨率为32cm-1，空间分辨率为25μm×25μm，图像的扫描面积为8000μm×8000μm，扫描次数为8次，干涉仪动镜移动速度为1cm/s。图像采集软件为SpectrumIMAGE。将6个(Ⅰ-Ⅵ)棉粕中的棉籽壳、棉仁、3个抗生素菌渣的样品颗粒平铺在聚四氟乙烯样品板上，且样品颗粒不黏连，如图1所示，逐一采集样品的近红外显微图像。然后将棉粕Ⅶ中的棉籽壳、棉仁与3种抗生素菌渣掺混平铺在样品板上，作为验证样品，重复上述操作。(3)样本近红外显微图像感兴趣区域光谱提取1)选用多空间分解法对样品的可见光图像进行处理，使可见光图像的样品颗粒边缘更加清晰；2)选用了迭代法对近红外光谱图像进行处理，使图像中的背景信息归零，只保留样品颗粒的信息，NIRM图像的处理结果要与可见光图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对样品进行预处理；(2)对预处理后的样品进行可见光图像和近红外显微图像的采集；(3)对上述采集的近红外显微图像中特定区域的近红外光谱进行提取、预处理和光谱特征峰的筛选；(4)将筛选出的光谱特征峰的数据建立定性判别模型，采用所述定性判别模型对待检样品进行判别是否是抗生素菌渣。

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外显微成像技术的棉粕中抗生素菌渣的判别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对样品进行预处理；(2)对预处理后的样品进行可见光图像和近红外显微图像的采集；(3)对上述采集的近红外显微图像中特定区域的近红外光谱进行提取、预处理和光谱特征峰的筛选；(4)将筛选出的光谱特征峰的数据建立定性判别模型，采用所述定性判别模型对待检样品进行判别是否是抗生素菌渣。2.根据权利要求1所述的判别方法，其特征在于，样品预处理的方法包括：将样品粉碎，粉碎至平均粒径为1-2mm。3.根据权利要求1所述的判别方法，其特征在于，所述近红外显微图像的采集方法包括：在仪器图像模式下，光谱波数范围为7800～4000cm-1，光谱分辨率为32cm-1，空间分辨率为25μm×25μm，扫描次数...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨增玲，李守学，樊霞，韩鲁佳，梅佳琪，梁浩，沈广辉，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11