【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及功能性食品检测，具体是涉及一种过敏性麸质检测模型的建立方法。
技术介绍
1、过敏性麸质(即著名的谷蛋白)是一种存在于小麦、大麦、黑麦等谷物中的蛋白质，对一部分人群会引发免疫反应，导致胃肠道疾病和其他相关症状。在食品行业中，过敏性麸质引起的食品过敏反应已成为一个日益受到关注的问题。因此，对食品中过敏性麸质含量进行准确检测至关重要，以帮助那些对谷蛋白过敏的人避免潜在的健康风险。
2、目前市场上已存在一些用于检测过敏性麸质的方法模型，包括基于酶联免疫吸附试验(elisa)的商用试剂盒以及分子生物学方法等。这些方法虽然在一定程度上能够准确检测过敏性麸质的含量，但也存在如下问题和缺点：
3、1.检测时间较长：传统的elisa方法和分子生物学方法通常需要较长的操作时间，从样品处理到结果获取需要数小时甚至更长时间，不利于食品生产中的快速检测和质量控制。
4、2.准确性和重复性：对于某些食品样品，现有方法可能存在准确性和重复性方面的挑战，可能导致检测结果的不稳定性。
5、3.成本高昂：某些商用试剂盒和设备价格昂贵，对于小型食品生产企业来说，成本压力较大。
6、因此，研发一种快速、准确、简便且成本较低的功能性食品原料中过敏性麸质检测模型，以解决现有技术中存在的问题和缺点，为食品行业提供更有效的过敏性麸质的监测手段，确保产品质量和消费者健康。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：克服现有技术中的不足之处，提供一种操作简便、迅
2、为了实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：
3、本专利技术一种过敏性麸质检测模型的建立方法，是通过下列步骤实现的：
4、步骤一、配置标准样品
5、准备一种不含过敏性肤质的食品，去杂质，添加液氮，将样品搅拌并磨碎成粉末，向磨成的粉末中添加已知浓度的过敏性麸质，配置过敏性麸质浓度含量为0～12％的若干个标准样品；
6、步骤二、选择色谱条件
7、选用配备有衰减全反射(atr)模块的傅立叶(bruker alpha fourier)变换红外(ftir)光谱仪，用于收集中红外(mir)光谱；
8、步骤三、色谱数据采集
9、将步骤一配置的标准样品置于衰减全反射(atr)模块中，并将傅里叶变换红外光谱(ftir光谱)以opus格式(使用opus 7.8软件，bruker optics gmbh，ettlingen，德国)进行数据采集并导出，确定每个样品的平均光谱；
10、所述数据采集的方法为：使用opus软件捕获4000到400cm^-1范围内的光谱，每个样品至少测量三次，每个光谱为24次扫描的平均值，分辨率为4cm^-1。
11、步骤四、光谱数据处理与模型建立
12、将步骤三导出的平均光谱在rstudio(version 2023.03.1+446)中使用hyperspec软件包进行数据处理，并使用留一法交叉验证并选择主成分的数量，再进行主成分回归分析建立回归模型。
13、本专利技术步骤一中添加液氮的目的是为了防止研磨过热，破坏食品的成分和营养。
14、本专利技术步骤四中所述数据处理的方法为：通过标准正态变量(standard normalvariate，简称snv)进行散射校正，并同时校正基线偏移。
15、本专利技术步骤四中所述选择主成分的数量是通过最小化均方根误差(rmsecv)和最大化解释方差进行选择，为了防止过拟合，执行随机重排的排列测试。
16、本专利技术功能性食品原料中过敏性麸质的快速定量检测方法，还包括：
17、步骤五、模型验证
18、按照标准样品的配置方法配置若干过敏性麸质浓度含量为0～12％的麸质样品，将麸质样品随机分为校准数据和测试数据，且具有最小和最大麸质含量的样本被分配给校准数据，以最大化主成分回归模型的校准范围。
19、所述校准数据和测试数据的样品数量比为3～4:1。
20、本专利技术中，可使用建立的定量模型对提前准备好的样品进行预测和定量，校正和验证模型的准确性。确保模型的可靠性和稳定性。
21、近红外(nir)和中红外(mir)方法是常见的非破坏性光谱分析技术，用于快速、准确地定量分析样品的化学成分。它们在食品行业中广泛应用，尤其适用于功能性食品原料中过敏性麸质的快速定量检测，因此我们采用了中红外(mir)方法检测并建立过敏性麸质检测模型。
22、本专利技术的优点和有益效果如下：
23、1、本专利技术采用中红外光谱方法，具备快速性，可以在短时间内对大量样品进行快速检测，有效提高生产效率，与传统的化学分析方法相比，中红外光谱分析是一种非破坏性的检测方法，样品不需要任何化学处理，避免了样品破坏和废弃的问题，且该分析方法建立的过敏性麸质检测模型可以提供高准确性和较好的重复性，减少人为误差，确保检测结果的可靠性；
24、2、本专利技术使用光谱仪器进行检测，操作相对简单，无需复杂的样品处理步骤，普通操作人员也能够轻松进行样品检测，建立的过敏性麸质检测模型更适用于食品生产线上的实时监测；
25、3、本专利技术采用主成分回归，相比传统的偏最小二乘回归分析更能处理复杂食品样品更敏锐得检测低浓度样品信息。
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1.一种过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于所述步骤如下：
2.据权利要求1所述的过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于所述步骤四中数据处理的方法为：通过标准正态变量进行散射校正，并同时校正基线偏移。
3.据权利要求1所述的过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于所述步骤四中选择主成分的数量是通过最小化均方根误差和最大化解释方差进行选择，为了防止过拟合，执行随机重排的排列测试。
4.根据权利要求1所述的过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于还包括：
5.根据权利要求4所述的过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于所述校准数据和测试数据的样品数量比为3～4:1。
【技术特征摘要】
1.一种过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于所述步骤如下：
2.据权利要求1所述的过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于所述步骤四中数据处理的方法为：通过标准正态变量进行散射校正，并同时校正基线偏移。
3.据权利要求1所述的过敏性麸质检测模型的建立方法，其特征在于所述步骤四中选择主...
【专利技术属性】
技术研发人员：谈欣乐，张延杰，胡志高，普昕瑞，吴洁伊，蔡晓燕，黄乐炫，范雪林，张瑶，
申请(专利权)人：咀香园健康食品中山有限公司，
类型：发明
国别省市：
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