【技术实现步骤摘要】
一种大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法及系统
[0001]本专利技术属于分析方法
，尤其是涉及一种大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法及系统。
技术介绍
[0002]大豆分离蛋白是以低温脱溶大豆粕为原料生产的一种蛋白类食品添加剂，其中蛋白质含量在90％以上，氨基酸种类有近20种，是可替代动物蛋白的植物蛋白品种之一。根据沉降指数的差异，大豆分离蛋白经过高速离心后，按照离心沉降指数分为2S、7S、11S、15S共4级，其中主要成分是大豆球蛋白(11S)和β
‑
伴球蛋白(7S)，两者合占总蛋白含量的70％，它们对大豆分离蛋白的功能特性起主导作用。大豆球蛋白共有五种，分别是G1,G2,G3,G4和G5，其单体亚基由酸性和碱性多肽组成。β
‑
伴球蛋白有三种亚基，分别是α，α
’
、β。大豆分离蛋白中的总蛋白质含量、蛋白质组成和亚基的相对含量对食品加工功能特性十分重要，直接影响大豆蛋白制品的加工品质，准确、快速测量各种蛋白质及亚基含量对于原料质量检测、配方调节和生产工艺研究具有重要意义。目前，传统测定蛋白质组分及亚基含量的方法为聚丙烯酰胺凝胶电泳法(SDS
‑
PAGE)，需要对样品提取蛋白质进行SDS
‑
PAGE及光密度分析。聚丙烯酰胺凝胶电泳法实验步骤繁多，有机试剂(如聚丙烯酰胺、四甲基乙二胺、二硫苏糖醇等)存在环境污染隐患，测量分析速度慢，且只能在实验室内由专业实验人员操作完成，不利于现场原位检测，难以扩展至在线检测。>
技术实现思路
[0003]本专利技术解决的技术问题是：构建一种大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法及系统，克服现有技术中对大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析步骤繁多，速度慢，操作要求高的技术问题。
[0004]本专利技术的第一方面，提供了一种大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，包括以下步骤：
[0005]利用大豆分离蛋白建模样品建立和训练蛋白质及亚基含量模型，包括：利用测定仪器测定建模样品中蛋白质及亚基含量参考值，利用近红外光谱仪采集建模样品的近红外漫反射光谱，根据建模样品的近红外漫反射光谱衍生出模拟样品光谱，将模拟样品光谱作为对应的建模样品的标签值得到模拟标签指标向量，将预处理后的模拟样品光谱作为训练样品，根据模拟标签指标向量建立支持向量回归(SVR)模型，根据蛋白质及亚基含量参考值对SVR模型进行优化得到SVR模型参数，根据建模样品的近红外漫反射光谱、SVR模型参数构建蛋白质及亚基含量模型；
[0006]利用近红外光谱仪采集待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱；
[0007]对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱依次进行插值、求导和散射校正预处理；
[0008]将预处理后的近红外漫反射光谱输入训练好的蛋白质及亚基含量模型中进行预
测得到蛋白质及亚基的含量。
[0009]进一步的，所述大豆分离蛋白建模样品数量不少于30个。
[0010]进一步的，所述近红外光谱仪为傅里叶变换型光谱仪、光栅型光谱仪、便携式MEMS型光谱仪中任意一种。
[0011]进一步的，所述近红外光谱仪设置的光谱范围为1000nm至1600nm。
[0012]进一步的，对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱进行插值处理，过程如下：
[0013]近红外漫反射光谱X数据点为(u0,x0),(u1,x1),(u2,x2),...,(u
n
,x
n
)，在每个子区间u
i
≤u≤u
i+1
中，创建三次插值曲线g
i
(u)，插值坐标为u＝(1000,1001,
…
,1600)nm,插值后的光谱x
interp
为：
[0014]x
interp
(u)＝g
i
(u)＝a
i
+b
i
(u
‑
u
i
)+c
i
(u
‑
u
i
)2+d
i
(u
‑
u
i
)3[0015]其中相邻子区的边缘具有相同的函数值x
interp
和一、二阶导数值g
i
'(u)、g
i”(u)，构建方程组求得系数a
i
、b
i
、c
i
、d
i
；
[0016]进一步的，对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱进行求导处理，过程如下：
[0017]利用Savitzky
‑
Golay卷积求二阶导数光谱x
diff2
，为：
[0018][0019]其中，w是Savitzky
‑
Golay滤波器窗口长度，h(n)是Savitzky
‑
Golay滤波器系数。
[0020]进一步的，对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱进行散射校正预处理，过程如下：
[0021]使用标准正态变量变换(SNV)得到预处理后的光谱x
prep
为：
[0022][0023]其中，n是光谱波长点数，是光谱x
diff2
的平均值，m是光谱个数。
[0024]本专利技术的第二方面，提供了一种大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析系统，包括蛋白质及亚基含量模型建立和训练单元，采集近红外漫反射光谱单元、光谱预处理单元、模型预测单元，所述蛋白质及亚基含量模型建立和训练单元利用大豆分离蛋白建模样品建立和训练蛋白质及亚基含量模型，所述采集近红外漫反射光谱单元利用近红外光谱仪采集大豆分离蛋白样品粉末的近红外漫反射光谱，所述光谱预处理单元对所述近红外漫反射光谱依次进行插值、求导和散射校正预处理，所述模型预测单元将预处理后的近红外漫反射光谱输入训练好的蛋白质及亚基含量模型中进行检测得到蛋白质及亚基的含量，其中，所述蛋白质及亚基含量模型建立和训练单元包括测定蛋白质及亚基含量参考值模块、采集近红外漫反射光谱模块、衍生模拟光谱模块、预测模型建立和优化模块；所述测定蛋白质及亚基含量参考值模块利用测定仪器测定建模样品中蛋白质及亚基含量参考值；所述采集近红外漫反射光谱模块利用近红外光谱仪采集建模样品的近红外漫反射光谱；所述衍生模拟光谱模块根据建模样品的近红外漫反射光谱衍生出模拟样品光谱，将模拟样品光谱数据记录为对应的建模样品的标签值得到模拟标签指标向量；所述预测模型建立和优化模块将预处理后的模拟样品光谱作为训练样品，根据模拟标签指标向量建立支持向量回归(SVR)模型，
根据蛋白质及亚基含量参考值对SVR模型进行优化得到SVR模型参数，根据建模样品的近红外漫反射光谱、SVR模型参数构建蛋白质及亚基含量模型。
[0025]进一步的，所述光谱预处理单元对所述近红外漫反射光谱依次进行插值本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：利用大豆分离蛋白建模样品建立和训练蛋白质及亚基含量模型，包括：利用测定仪器测定建模样品中蛋白质及亚基含量参考值，利用近红外光谱仪采集建模样品的近红外漫反射光谱，根据建模样品的近红外漫反射光谱衍生出模拟样品光谱，将模拟样品光谱作为对应的建模样品的标签值得到模拟标签指标向量，将预处理后的模拟样品光谱作为训练样品，根据模拟标签指标向量建立支持向量回归(SVR)模型，根据蛋白质及亚基含量参考值对SVR模型进行优化得到SVR模型参数，根据建模样品的近红外漫反射光谱、SVR模型参数构建蛋白质及亚基含量模型；利用近红外光谱仪采集待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱；对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱依次进行插值、求导和散射校正预处理；将预处理后的近红外漫反射光谱输入训练好的蛋白质及亚基含量模型中进行预测得到蛋白质及亚基的含量。2.根据权利要求1所述的大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，其特征在于，所述大豆分离蛋白建模样品数量不少于30个。3.根据权利要求1所述的大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，其特征在于，所述近红外光谱仪为傅里叶变换型光谱仪、光栅型光谱仪、便携式MEMS型光谱仪中任意一种。4.根据权利要求1所述的大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，其特征在于，所述近红外光谱仪设置的光谱范围为1000nm至1600nm。5.根据权利要求1所述的大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，其特征在于，对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱进行插值处理，过程如下：近红外漫反射光谱X数据点为(u0,x0),(u1,x1),(u2,x2),...,(u
n
,x
n
)，在每个子区间u
i
≤u≤u
i+1
中，创建三次插值曲线g
i
(u)，插值坐标为u＝(1000,1001,
…
,1600)nm,插值后的光谱x
interp
为：x
interp
(u)＝g
i
(u)＝a
i
+b
i
(u
‑
u
i
)+c
i
(u
‑
u
i
)2+d
i
(u
‑
u
i
)3其中相邻子区的边缘具有相同的函数值x
interp
和一、二阶导数值g
i
'(u)、g
i”(u)，构建方程组求得系数a
i
、b
i
、c
i
、d
i
；6.根据权利要求5所述的大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，其特征在于，对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱进行求导处理，过程如下：利用Savitzky
‑
Golay卷积求二阶导数光谱x
diff2
，为：其中，w是Savitzky
‑
Golay滤波器窗口长度，h(n)是Savitzky
‑
Golay滤波器系数。7.根据权利要求6所述的大豆分离蛋白中蛋白质及亚基含量分析方法，其特征在于，对待分析大豆分离蛋白的近红外漫反射光谱进行散射校正预处理，过程如下：使用标准正态变量变换(SNV)得到预处理后的光谱x
prep
为：
其中，n是光谱波长点数，是光谱x
...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，田旷达，曹佳璐，
申请(专利权)人：苏陀科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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