【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物大分子检测领域，特别涉及一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法。
技术介绍
1、藻胆蛋白是藻类中独特的蛋白质，也是一种水溶性荧光颜料，主要包括藻红蛋白、藻蓝蛋白和别藻蓝蛋白，具有增强免疫力、抗癌、抗炎和抗氧化特性的作用。藻胆蛋白的商业价值和生物活性使其在营养、制药、食品、化妆品和医学临床诊断等不同行业的潜在应用受到关注。藻胆蛋白是紫菜的主要色素成分，它的组成和含量的差异导致紫菜呈现紫红色、深黑棕色、浅黑棕色、黑黄色或黄绿色。这些颜色差异是评价紫菜质量水平和价格的重要指标之一。遗憾的是，到目前为止，人们仍然通过视觉观察来判断紫菜的颜色差异。
2、考虑到视觉评价的缺点和低效性，研究人员试图通过检测紫菜藻胆蛋白组分的差异来建立颜色评价方案，并提供了不同的检测方案。传统方法是基于藻胆蛋白的光谱或荧光吸收特性，约为500-650nm，如可见光谱法可以准确测量藻胆蛋白组成和含量。然而，在检测之前，这些方法需要伴随复杂的提取过程，例如重复冻融法提取和酶提取。这些提取过程需要数小时的提取过程。这对于大规模检测是相当困难的，很难满足生产、交易和监管中大规模检测的需要。因此，需要开发一种快速、准确和无损的方法来检测紫菜中藻胆蛋白的组成和含量。
3、利用近红外光谱和机器学习算法结合建立回归模型，快速测定某种样品中的一种或多种化学成分含量和特性是一种可行途径。常用的机器学习算法是多元线性回归、最小二乘、支持向量机、ann以及cnn等算法。但红外光谱波长数远大于采集到的样本数，导致多元线性回归、最小二乘、支持向量
4、极端梯度增强算法xgb是一种监督算法，可以高效的进行特征选择与切分点选择，并通过学习模型自动选择最优的分裂方式，可以快速准确地解决许多数据科学问题，已应用于量化投资策略、智能诊疗、流量检测、灾害预测、风险控制等领域。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，避免了常规算法模型所需的繁琐的光谱前处理过程，实现了干紫菜藻胆蛋白组分无损、快速检测，不仅缩短检验周期，有效提高检测人员使用便利性，还能够满足现场大批量的无损、实时检测需求，提高检测效果和准确性。
2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
3、一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，包括如下步骤：
4、(1)采集若干个干紫菜样本，并测量干紫菜样本的近红外光谱数据；采用savitzky-golay平滑和二阶导数联合算法对近红外光谱进行预处理，得到预处理光谱信息；
5、(2)采用冻融提取法提取干紫菜样本中藻胆蛋白组分，采用分光光度法测定藻胆蛋白组分含量，作为样本标定值；
6、(3)对样本标定值和预处理光谱信息进行数据分组，建立干紫菜样本的藻胆蛋白组分含量与光谱信息的关联；随机将建立关联的样本数据分成训练集样本和测试集样本；
7、(4)建立极端梯度增强算法xgb网络，利用训练集样本训练网络，建立干紫菜样本的藻胆蛋白组分预测模型；
8、(5)利用测试集样本对预测模型的预测能力进行检验，并根据检验结果对预测模型进行调整，得到最佳预测模型；
9、(6)通过python语言将savitzky-golay平滑和二阶导数联合算法光谱预处理方法与最佳预测模型进行整合，即可通过近红外光谱的输入而无损检测干紫菜样本中藻胆蛋白的组分含量。
10、上述方案中，步骤(1)中，采集不同生产厂家、不同产地的300个干紫菜样本，涵盖各种季节采收和加工的干紫菜样本。
11、上述方案中，步骤(1)中，将单张干紫菜样本平铺于聚四氟乙烯板上，置于便携式近红外光谱分析仪探头下采集干紫菜样本的近红外光谱，扫描范围为900nm-1700nm，分辨率为4.0nm，扫描50次后，取平均值作为干紫菜样本的近红外光谱数据。
12、上述方案中，步骤(1)中，对近红外光谱的预处理包括消除噪声掺杂、固体颗粒尺寸、表面散射、光程变化、样品背景中重叠峰和基线漂移。
13、上述方案中，步骤(2)中，采用冻融提取法提取干紫菜样本中藻胆蛋白组分，连续提取3次，合并提取液后；采用分光光度法测定提取液中藻胆蛋白组分的含量，并换算为干紫菜中藻胆蛋白组分含量；设定5组平行试验，分别取其平均值作为干紫菜样本藻胆蛋白组分的样本标定值。
14、上述方案中，步骤(3)中，随机将建立关联的样本数据分配成180个训练集样本和120个测试集样本，其中训练集样本中包含不同藻胆蛋白组分含量的关联样本数据。
15、上述方案中，步骤(4)中，所述xgb网络使用gbtree树模型作为基础学习器，决策树数量100，最大树深度为6，最小样本权重和为1；训练网络时，训练学习率为0.3，采用mse平方损失函数，同时采用l2正则惩罚项防止过拟合。
16、上述方案中，步骤(5)中，利用100个测试集样本作为未知样品对预测模型的预测能力进行检验，并根据检验结果对预测模型进行调整，将调整后的预测模型对剩余的20个测试集样本进行预测，最终得到最佳预测模型。
17、上述方案中，所述干紫菜样本的藻胆蛋白组分包括藻蓝蛋白、藻红蛋白和别藻蓝蛋白以及它们的总量。
18、上述方案中，所述干紫菜包括干条斑紫菜、干坛紫菜或干甘紫菜。
19、通过上述技术方案，本专利技术提供的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法具有如下
20、有益效果：
21、(1)本专利技术的方法，提出了一种综合利用与紫菜中藻胆蛋白组分线性相关的近红外光谱特征，和极端梯度增强xgb算法(xgboost)优异的特征分裂计算能力，不断降低模型误差，实现干紫菜样本中藻胆蛋白组分含量的准确预测。
22、(2)该方法通过机器学习搭建预测模型，并通过计算机编程整合模型与光谱预处理算法，结合便携式光谱设备，实现样品实时、快速检测，具有操作便利性，适于现场质量监管、交易以及生产管理等现场批量检测需要，并且填补了干紫菜质量与安全指标快速检测技术空白，为现场质量监管，提高紫菜产业生产管理与监管水平提供技术支撑。
23、(3)相对传统方法，本专利技术的方法无需繁琐的提取过程，大大提高了检测效率。
24、(4)相对传统方法，本专利技术的方法有效避免了提取与检测过程中藻胆蛋白组分的化学与热敏损失。
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1.一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(1)中，采集不同生产厂家、不同产地的300个干紫菜样本，涵盖各种季节采收和加工的干紫菜样本。
3.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(1)中，将单张干紫菜样本平铺于聚四氟乙烯板上，置于便携式近红外光谱分析仪探头下采集干紫菜样本的近红外光谱，扫描范围为900nm-1700nm，分辨率为4.0nm，扫描50次后，取平均值作为干紫菜样本的近红外光谱数据。
4.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(1)中，对近红外光谱的预处理包括消除噪声掺杂、固体颗粒尺寸、表面散射、光程变化、样品背景中重叠峰和基线漂移。
5.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(2)中，采用冻融提取法提取干紫菜样本中藻胆蛋白组分，连续提取3次，合并提取液后；采用分光光度法测定提取液中藻胆蛋白组分的含量
6.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(3)中，随机将建立关联的样本数据分配成180个训练集样本和120个测试集样本，其中训练集样本中包含不同藻胆蛋白组分含量的关联样本数据。
7.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(4)中，所述XGB网络使用gbtree树模型作为基础学习器，决策树数量100，最大树深度为6，最小样本权重和为1；训练网络时，训练学习率为0.3，采用MSE平方损失函数，同时采用L2正则惩罚项防止过拟合。
8.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(5)中，利用100个测试集样本作为未知样品对预测模型的预测能力进行检验，并根据检验结果对预测模型进行调整，将调整后的预测模型对剩余的20个测试集样本进行预测，最终得到最佳预测模型。
9.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，所述干紫菜样本的藻胆蛋白组分包括藻蓝蛋白、藻红蛋白和别藻蓝蛋白以及它们的总量。
10.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，所述干紫菜包括干条斑紫菜、干坛紫菜或干甘紫菜。
...【技术特征摘要】
1.一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(1)中，采集不同生产厂家、不同产地的300个干紫菜样本，涵盖各种季节采收和加工的干紫菜样本。
3.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(1)中，将单张干紫菜样本平铺于聚四氟乙烯板上，置于便携式近红外光谱分析仪探头下采集干紫菜样本的近红外光谱，扫描范围为900nm-1700nm，分辨率为4.0nm，扫描50次后，取平均值作为干紫菜样本的近红外光谱数据。
4.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(1)中，对近红外光谱的预处理包括消除噪声掺杂、固体颗粒尺寸、表面散射、光程变化、样品背景中重叠峰和基线漂移。
5.根据权利要求1所述的一种干紫菜中藻胆蛋白组分的无损检测方法，其特征在于，步骤(2)中，采用冻融提取法提取干紫菜样本中藻胆蛋白组分，连续提取3次，合并提取液后；采用分光光度法测定提取液中藻胆蛋白组分的含量，并换算为干紫菜中藻胆蛋白组分含量；设定5组平行试验，分别取其平均值作为干紫菜样本藻胆蛋白组分的样本标定值。
【专利技术属性】
技术研发人员：曾名湧，沈照鹏，王鹏，江晓路，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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