一种无损、快速测定奇亚籽蛋白质含量的方法技术

本发明专利技术公开了一种无损、快速测定奇亚籽蛋白质含量的方法，属于蛋白质分析检测领域。本发明专利技术方法以国标测定样品蛋白质含量获得参考值，同时以固定的光谱采集方法扫描样品，确定主成分数，选择特定的光谱预处理方法，基于偏最小二乘法，构建光谱信息和蛋白质含量参考值之间的校正模型。利用已建立的校正模型便可以快速得到各成分的含量信息，且通过内部交叉验证法验证已建立的模型具有较高的预测精确度。本发明专利技术方法适用于奇亚籽中蛋白质的定量分析，方法准确，省时高效。

A Non-destructive and Rapid Method for the Determination of Protein Content in Chia Seed

【技术实现步骤摘要】
一种无损、快速测定奇亚籽蛋白质含量的方法
本专利技术涉及一种无损、快速测定奇亚籽蛋白质含量的方法，属于蛋白质分析检测领域。
技术介绍
奇亚籽(ChiaSeed)原产于墨西哥南部和危地马拉北部等北美洲地区，是薄荷类植物芡欧鼠尾草(SalviaHispanicaL.)的种子。奇亚籽中富含营养物质，其中，蛋白质是评价奇亚籽营养品质的一个重要指标。与其他谷物相比，奇亚籽的蛋白质含量较高，为24.15％左右。奇亚籽已日渐成为制作面包、糕点、饼干的优质原料。随着市场多样化需求的不断增加，奇亚籽在食品加工业、医药业、畜牧业等行业越来越显示出重要作用。但奇亚籽在国内未有种植，目前国内市场上的奇亚籽均依赖于进口，样品收集不易。奇亚籽的蛋白质含量是影响奇亚籽品质变化的基本因素，是奇亚籽加工、加工、收购、运输环节中必须检测的重要指标。结合样品收集方面的原因，蛋白质含量测定的常规方法是凯氏定氮法，操作繁琐、耗时耗力，且属于破坏性分析化学方法。所以寻求一种快速、有效、无损的检测方法对奇亚籽蛋白质含量的测定具有重要的现实意义。近红外光谱(NearInfraredSpectroscopy，NIRS)是基于可见光和中红外光谱之间的一段光谱，波长范围为780nm-2526nm，属于分子振动光谱，是含氢基团(C-H、N-H、O-H)振动的倍频与合频吸收，是获取含氢基团特征信息的一种有效载体。随着化学计量学的加入，近红外光谱技术在农产品等食品检测中有着较多的应用，它的特点是：检测成本低，快速，无损害待检测样品，可实现在线检测，是一种成熟的食品品质分析技术。这为将该技术用于奇亚籽蛋白质含量实时分析和监控成为一种可能。目前已有利用近红外光谱检测蛋白质含量的报道，比如东北农业大学的王晶晶采集3800-12800cm-1的光谱图，利用二阶导数+平滑去噪处理后建立的主成分回归模型预测大米蛋白质含量的效果最好；然而，该方法并未明确特征光谱数据如何构建大米蛋白质含量的校正模型，且该方法中的波段也无法有效、准确的预测奇亚籽中蛋白质含量。此外，中国农业科学院农产品加工研究生的王强(CN102879353)利用近红外光谱和化学计量学方法专利技术一种检测花生蛋白质组分含量的方法：可在950-1650nm范围内采集光谱信息，然后采用化学计量方法建立数据模型，进而测定花生中蛋白质含量；然而，该方法虽然可以较为准确的测定玉米中的蛋白质含量，但是由于物质环境不同，蛋白质吸收波段差异较大，利用该方法中的波段数据无法建立通用、准确的线性校正模型。因此，开发一种快速、有效、无损且准确的奇亚籽蛋白质含量检测方法是十分重要的。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有奇亚籽中蛋白质含量在分析过程中费时费力，检测周期长，样品破坏性测试，效果不佳的缺点，提供一种基于近红外光谱、适用于奇亚籽中蛋白质含量测定的方法，实现准确建模方、简便快速检测，可评价奇亚籽的质量，用于奇亚籽加工品质的鉴别。蛋白质含有的各种含氢基团的倍频与合频谱带恰好落在近红外区，可以得到这些有机分子含氢基团的特征振动信息。近红外光谱中包含的分子结构信息可以很好的表征目标品质浓度特征，预处理后的光谱与实际测得的蛋白质含量参考值相关联，采用偏最小二乘法建立校正模型，这样就可以通过扫描奇亚籽的近红外光谱图，将相同预处理后的光谱调入校正模型，得到奇亚籽中的准确的蛋白质含量百分值。本专利技术的第一个目的是提供一种测定奇亚籽蛋白质含量的方法，所述方法包括如下步骤：(1)在4000-10000cm-1全光谱谱区范围内漫反射扫描奇亚籽样品，得到近红外光谱图；(2)在所得近红外光谱图中选取特定波段范围，对特定波段范围内的光谱信息进行预处理，得到峰强度值；所述预处理的方式包括多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNV)、一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、SG平滑和ND平滑中的一种或者多种；所述特定波段范围包括4000-7400cm-1、4000-6000cm-1、7000-7400cm-1中的一种或多种。(3)按国标方法测定奇亚籽样品中蛋白质含量作为参考值，并利用偏最小二乘法，与步骤(2)得到的峰强度值建立校正模型；(4)待测样品经步骤(1)、(2)得到峰强度值，根据步骤(3)中的校正模型，计算得到待测样品样品中的蛋白质含量。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(2)中特定波段范围优选4000-7400cm-1、4000-6000cm-1、7000-7400cm-1中的一种或多种。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(2)中特定波段范围进一步优选4000-7400cm-1，或者4000-6000cm-1和7000-7400cm-1的组合。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(2)中特定波段范围进一步优选4000-7400cm-1。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(1)是将奇亚籽样品置于样品杯中，在谱区范围内漫反射扫描，分辨率4-16cm-1，扫描次数16-64次，增益4-8倍，得到近红外光谱。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(1)是将奇亚籽样品置于样品杯中，在谱区范围内漫反射扫描，分辨率8cm-1，扫描次数32次，增益8倍，得到近红外光谱。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(2)中预处理的方式优选SNV+1st+SG平滑，或者多元散射校正，或者多元散射校正和SG平滑的组合。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(2)中预处理的方式进一步优选SNV+1st+SG平滑。在本专利技术的一种实施方式中，所述预处理中采用MSC去除近红外漫反射光谱中样品的镜面反射及不均匀性造成的噪声和光谱的不重复性；采用一阶导数和/或二阶导数消除基线和提高分辨率、减少噪声干扰；采用SG平滑和/或ND平滑提高有效信息的信噪比。在本专利技术的一种实施方式中，所述步骤(3)中以偏最小二乘法建立校正模型，结合主成分分析对光谱信息进行降维压缩。在本专利技术的一种实施方式中，所述校正模型中的主成分数为4或5。本专利技术的第二个目的是将上述检测方法应用于实时检测奇亚籽中蛋白质含量变化中。本专利技术的第三个目的是将上述检测方法应用于奇亚籽加工品质监测领域中。本专利技术的有益效果是：本专利技术首次将近红外光谱结合化学计量学方法引入奇亚籽蛋白质含量的无损检测，用于奇亚籽中蛋白质的定量分析，方法准确，省时高效。本专利技术与传统化学分析方法相比，检测速度快，不损坏样品，全程测定过程无需一分钟，是一种便捷方便、绿色环保的检测方法。本专利技术方法将近红外光谱技术引入到奇亚籽数据库模型的搭建可以实现在线实时检测奇亚籽在加工过程中蛋白质含量的变化，对确保奇亚籽加工品质的稳定性是十分有意义的。附图说明图1是近红外光谱技术建立奇亚籽中蛋白质含量模型的流程图；图2是奇亚籽的原始近红外光谱图；图3是RMSECV随主成分数的变化图；图4是校正集样品的预测值与参考值的相关图；图5是验证集样品的预测值与参考值的相关图；图6是样品内部交叉验证的结果图。具体实施方式下面以实施例的方式对本专利技术所述的近红外光谱模型建立及应用过程进一步说明，该实施例不应解释为对本专利技术的限制。本专利技术所述的近红外光谱模型建立及应用过程如图1，具体如下：1.代表性样品的收集及分类：根据奇亚籽的生长环境和生长周期特点，分别收集各个奇亚籽主产地的样品，样品量达到103份，包括墨西本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种测定奇亚籽中蛋白质含量的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)在4000‑10000cm

【技术特征摘要】
1.一种测定奇亚籽中蛋白质含量的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)在4000-10000cm-1全光谱谱区范围内漫反射扫描奇亚籽样品，得到近红外光谱图；(2)在所得近红外光谱图中选取特定波段范围，对特定波段范围内的光谱信息进行预处理，得到峰强度值；所述预处理的方式包括多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNV)、一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、SG平滑和ND平滑中的一种或者多种；所述特定波段范围包括4000-7400cm-1、4000-6000cm-1、7000-7400cm-1中的一种或多种；(3)按国标方法测定奇亚籽样品中蛋白质含量作为参考值，并基于偏最小二乘法，与步骤(2)得到的峰强度值建立校正模型；(4)待测奇亚籽样品经步骤(1)、(2)得到峰强度值，根据步骤(3)中的校正模型，计算得到待测样品样品中的蛋白质含量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)中特定波段范围为4000-7400cm-1、4000-6000cm-1、7000-7400cm-1中的一种或多种。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)中特定...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈晓芳，彭彬倩，庞月红，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32