鱼粉粗蛋白含量近红外模型的建立

周根来 殷洁鑫 刘柱 茆羽 周明月

摘要[目的]为鱼粉粗蛋白含量提供一种快速、低廉、准确可靠的分析方法。[方法]以国内常见鱼粉为材料，使用InfraXact Lab型近红外光谱分析仪测定鱼粉的近红外光谱值，并采用常规凯氏定氮法测定鱼粉样品中粗蛋白含量，建立鱼粉粗蛋白含量的近红外分析模型，并对模型测定结果进行预测准确性评价。[结果]鱼粉粗蛋白含量定标方程的SECV值为0.515，1VR值为0.865，粗蛋白含量的验证参数SEC值为0.302，RSQ值为0.925，说明定标方程的预测能力较好，可用来进行鱼粉粗蛋白含量的测定。[结论]建立的鱼粉粗蛋白含量近红外分析模型具有一定的实用价值，可用于鱼粉常规养分分析的实际工作。

关键词鱼粉；粗蛋白；近红外模型

中图分类号S816.48文献标识码A文章编号0517-6611（2014）21-07041-02

Establishment of NIRS Model for Determining the Content of Crude Protein in Fish Meal

ZHOU Genlai et al （Jiangsu Agrianimal Husbandry Vocational College， Taizhou， Jiangsu 225300）

Abstract[Objective] The research aimed to provide a rapid， cheap and reliable determination method for the content of crude protein in fish meal. [Method] Taking common domestic fish meal as test materials， the near infrared spectrum value of fish meal was determined by using InfraXact Lab nearinfrared spectroscopy analyzer and the content of crude protein in fish meal samples was determined by using conventional Kjeldahl method. NIRS model for the determination of crude protein content in fish meal was established and the prediction accuracy of the determination results by using NIRS model was evaluated. [Result] The standard error of crossvalidation （SECV）， crossvalidation correlation coefficient （1VR）， standard error of calibration （SEC）， and egression squared （RSQ） of the calibration equation for the determination of crude protein content in fish meal were 0.515， 0.865， 0.302 and 0.925， respectively. It was proved that the calibration equation had better prediction ability， so it could be used for the determination of crude protein content in fish meal. [Conclusion] The established NIRS model for the determination of crude protein content in fish meal had certain application value， so it could be used in the conventional nutrient analysis of fish meal in practice.

Key words Fish meal； Crude protein； NIRS model

作者简介周根来（1979- ），男，江苏姜堰人，副教授，从事饲料资源开发与应用。

收稿日期20140620魚粉是动物饲粮的主要原料之一，富含蛋白质，营养价值丰富。鱼粉在幼龄畜禽、宠物、鱼类等动物饲料中使用，其新鲜度和蛋白质含量等质量指标都会影响配合饲料产品的品质[1]。鱼粉蛋白质含量的测定通常采用凯氏定氮法[2]，但由于测定时间长、试验过程繁琐和成本高等原因，很难进行大批量快速分析。

近红外光谱分析技术（NIRS）是20世纪80年代以来发展最快的现代分析技术，具有快速、准确、高效、后期成本低和同时可检测多种成分等优点[3-4]。早在1978年加拿大和美国谷物协会就已经将近红外光谱分析方法作为公用方法。国内NIRS技术的应用稍晚一些，但近年来近红外光谱技术正逐步广泛应用于粮食、食品、药物和饲料的养分分析，国内饲料企业采购近红外分析仪开展饲料常规养分的测定已经较为普遍[5-6]。NIRS技术克服了凯氏定氮等化学测定方法的不足，提高了饲料养分的测定效率。但目前鱼粉的NIRS测定研究还不多，研究还不够深入，建立的模型难以推广应用[7]。笔者以国内常见鱼粉为材料，尝试建立鱼粉粗蛋白含量测定的近红外分析模型，并对模型测定结果进行预测准确性评价，旨在为鱼粉粗蛋白含量提供一种快速、低廉、准确的分析方法。

1材料与方法

1.1试验材料从全国各地饲料原料市场及饲料企业采集具有代表性的鱼粉样品27份，其中22份样品作为定标集，用于建立模型；另外5份作为验证集，用来检验模型的可靠性。

1.2化学分析测定将收集到的鱼粉样品进行分样与除杂，用实验粉碎机粉碎样品，放入自封袋，混合均匀，备用。利用GB/T 6432-94《饲料中粗蛋白测定方法》测定各样品的粗蛋白含量[2]，每个样品测定2次，取平均值。

1.3近红外光谱测定测定仪器为FOSSInfraXact Lab型近红外光谱分析仪。光谱采集条件为：扫描范围为 400～2 500 nm，分辨率为8 nm，每条光谱扫描32次，每个样品重复扫描3次。将粉状样品放入近红外光谱分析仪的测量杯中，由电脑上的ISIscan软件来进行控制，光谱结果自动保存。然后，使用FOSS公司提供的专业软件Win ISI对光谱进行处理。

1.4模型的建立将22份定标集鱼粉样品的粗蛋白质含量化学测定值与光谱数据一一对应输入Win ISI软件程序中，然后对光谱进行数学处理和散射处理。试验采用修正偏最小二乘（MPLS）法，数学处理分为Derivative（导数处理）=0、1、2，Gap（数据间隔点）=0、4，Smooth（平滑处理间隔点）=1、4，Smooth 2（二次平滑处理间隔点）=1，光谱散射处理分为None（无散射处理）、SNV（标准正常化处理）、Detrend（散射处理）和SNV+Detrend（标准正常化+散射处理）。SEC（定标标准偏差）、SECV（交叉检验标准误差）、1-VR（交叉验证相关系数）和RSQ（定标决定系数）都具有影响因素，笔者选择RSQ最大为最佳定标方程。

1.5模型的验证在定标方程建立后，采用没有参与定标的验证集5个样品对方程的预测性能进行验证。通过比较验证集样品预测值与化学测定值的差异来判断模型的预测准确性，评价定标模型的可靠性。

2结果与分析

2.1样品分析由表1可知，总样品集蛋白质含量为56.76%～73.12%。总样品集粗蛋白含量范围覆盖广，梯度分布均匀，说明所取样品具有一定的代表性。定标集和验证集的蛋白质含量最大值分别为73.12%和69.61%，最小值分别为56.76%和63.70%，验证集中的蛋白质含量范围均在定标集内，说明所选定标集和验证集均合理。根据马氏距离设置为 3.0，即以某一样品为中心距离超过 3.0的样品为过剩样品，将被剔除。由于扫描时温度和环境相对稳定，所以扫描的27个均有效，没有异常波动。

3讨论

近红外光谱分析技术具有快捷、高效、非破坏性等优点，但其稳定性和准确性受到多种因素的影响[8]。对这些影响因素的深入研究分析，是今后建立近红外模型及減少试验误差和提高效率等研究工作的关键所在[9]。为了达到理想的建模效果和减少误差，笔者采用3种散射处理和4种数学处理相结合的分析手段，并通过对异常数值和光谱的删除方式来排除影响因子，虽然模型没有达到预期的分析效果，但实际应用效果还比较理想。

笔者建立了鱼粉粗蛋白含量的近红外模型，采用回归技术MPLS法，数学处理采用1，4，4，1和散射校正采用Detrend得到的模型为最优模型，鱼粉粗蛋白含量定标方程的SECV值为0.515，1VR值为0.865，粗蛋白含量的验证参数SEC值为0.302，RSQ值为0.925。对该方程的准确性进行了检测，结果表明所建立的鱼粉粗蛋白含量分析模型具有一定的实用价值，可应用于鱼粉常规养分分析。但是，该模型还有很大的完善空间，可以使用软件对该模型进行优化，进一步提高模型的准确性。

该试验得到的模型能够快速、高效测定鱼粉的粗蛋白含量，从而提高鱼粉常规养分分析的工作效率，缩短了鱼粉品质性状评价的工作时间。近红外光谱分析技术是开展饲料营养价值评定行之有效的手段[10]。定标模型没有达到理想效果，可能有以下方面原因：①所选鱼粉样本数量有限，鱼的品种、加工工艺和地域的代表性不够，对建模有一定的影响。可以扩大样品采集来源，增加样品数量，使其更具代表性，以进一步完善模型。②光谱扫描可以多次、多时段进行分析，排除信号微弱和谱段重叠等问题，从而得到理想的光谱数据进行预处理[11]。③凯氏定氮化学分析法容易受到消化时间、氮回收率等因素的影响，可以采用多种试验方法分析测定，取其平均值，从而减少误差。

应用近红外光谱分析技术能够实现对鱼粉中粗蛋白含量的快速准确检测，在提高检测速度的同时又能减少化学试剂对环境的污染，同时减少能耗。由此可见，近红外光谱检测技术在今后生产实践中的应用范围会越来越广。

参考文献

[1] 国家水产品质量监督检验测试中心.GB/T 19164-2003，鱼粉[S].北京：中国标准出版社，2003.

[2] 全国饲料工业标准化技术委员会.GB/T 6432-94， 饲料中粗蛋白测定方法[S].北京：中国标准出版社，1994.

[3] 徐广通，袁洪福，陆婉珍，等.现代近红外光谱技术及应用进展[J].光谱学与光谱分析，2000， 20（2）：134-142.

[4] 宋丽华.花生籽仁蛋白质含量近红外光谱模型的建立及育种应用[D].保定：河北农业大学，2011.

[5] 张良，赵雪君，石瑛.马铃薯直链淀粉含量近红外模型的建立[J].作物杂志，2014（2）：73-76.

[6] 王景.棉籽仁主要营养成分近红外光谱评定研究[D].郑州：河南科技大学，2012.

[7] 杨玫，周安国，王之盛.近红外光谱分析技术及其在饲料检测中的应用[J].饲料博览，2006（11）：22-24.

[8] 刘小敏，杨林，陈璇，等.NIR1501型近红外分析仪在鱼粉质检中的应用[J].粮食与饲料工业，1996（9）：23-27.

[9] 苏彩珠，梁震，黄宇鹏，等. 进口鱼粉蛋白质含量快速检测[J].检验检疫科学，2005，15（2）：9-12.

[10] 曹佳，赵武奇，魏振东. 掺假羊奶原奶中植物蛋白的近红外快速检测[J].农产品加工，2012（3）：131-133.

[11] 丁丽敏， 计成， 杨彩霞， 等. 近红外光谱分析技术快速测定鱼粉氨基酸含量的研究[J].饲料研究， 1999（5）：24-26.