近红外光谱快速检测乌珠穆沁羊肉氨基酸含量

赵存 谢遇春 杨峰 车天宇 苏馨 郭俊涛 永泉 刘志红 王志新 李金泉

摘 要：利用近红外光谱分析技术快速检测乌珠穆沁羊肉中不同氨基酸含量。选取42 只相同饲喂条件、体质量相近的6 月龄乌珠穆沁羊，采集背最长肌、臂三头肌、股二头肌3 个部位共126 块肌肉样本，采集样本近红外光谱并测定氨基酸含量。采用偏最小二乘法关联光谱与氨基酸数据，建立乌珠穆沁羊肉中17 种氨基酸的定量预测模型，最后以模型交叉驗证均方根及校正决定系数（R2校正）、验证决定系数（R2验证）、预测模型的验证集标准偏差与预测标准偏差比值（ratio of standard deviation of the validation set to standard error of prediction，RPD）作为评价模型的参数。结果表明：所建立的氨基酸含量预测模型准确度较高，其中总氨基酸（total amino acid，TTA）、必需氨基酸（essential amino acid，EAA）、组氨酸、赖氨酸含量的近红外光谱预测模型的R2验证分别为0.818、0.803、0.861和0.858。分别对预测模型进行外部验证，其中EAA、组氨酸、精氨酸、丝氨酸、谷氨酸、甘氨酸、赖氨酸验证结果的RPD值均超过1.74，TAA验证结果的RPD值为2.60，预测模型准确度达到应用水平，可作为一种快速、准确测定羊肉中氨基酸含量的方法。

关键词：近红外光谱;乌珠穆沁羊;氨基酸

Abstract： The purpose of this study was to quickly detect the contents of various amino acids in mutton by near infrared spectroscopy. Forty-two 6-month-old Wuzhumuqin sheep with similar body mass under the same feeding conditions were slaughtered to collect 126 muscle samples of Longissimus dorsi， Triceps brachii and Biceps femoris. Near infrared spectra of these samples were collected and the contents of amino acids in them were measured using an amino acid analyzer. A model for the quantitative prediction of 17 amino acids in Wuzhumuqin sheep meat was established by establishing correlation between the spectral data and the amino acid data using partial least squares （PLS） regression. Finally， the performance of the model was evaluated by root mean square error of cross-validation， determination coefficient of calibration， determination coefficient of validation， and ratio of the standard deviation of the validation set to the standard error of prediction （RPD）. The model established in this study presented high predictive accuracy， and the determination coefficients of validation for the contents of total amino acids （TTA）， essential amino acids （EAA）， histidine （His） and lysine （Lys） were 0.818， 0.803， 0.861 and 0.858， respectively. The external verification of the prediction model showed that the RPD values for EAA， histidine， arginine， serine， glutamic acid， glycine and lysine contents were all higher than 1.74， and the value for TAA content was 2.60. Due to its high accuracy， the prediction model is applicable to rapidly determine amino acid contents in mutton.

Keywords： near infrared spectroscopy; Wuzhumuqin sheep; amino acids

DOI：10.7506/rlyj1001-8123-20200729-178

中图分类号：O657.33                                      文献标志码：A 文章编号：1001-8123（2020）09-0046-06

引文格式：

赵存， 谢遇春， 杨峰， 等. 近红外光谱快速鉴定检测乌珠穆沁羊肉氨基酸含量[J]. 肉类研究， 2020， 34（9）： 46-51. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-20200729-178.    http：//www.rlyj.net.cn

ZHAO Cun， XIE Yuchun， YANG Feng， et al. Rapid identification of amino acid contents in wuzhumuqin sheep meat by near infrared spectroscopy[J]. Meat Research， 2020， 34（9）： 46-51. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-20200729-178.    http：//www.rlyj.net.cn

羊肉因其瘦肉多、肌纖维细嫩、味美多汁、易消化并富含人体必需氨基酸和微量元素等优点，被认为是肉类食品中的“贵族”[1-2]。肌肉品质包括肌肉的色泽、嫩度、系水力、熟肉率和pH值等，其化学成分与营养性密切相关。近年来，随着收入水平的提高，羊肉的消费增长日趋加快，供需缺口不断扩大，于是市场上不断出现不合格羊肉和掺假羊肉制品问题，羊肉的品质成为人们最为关注的重要因素之一[3-4]。为增强对羊肉产品质量的监控，建立多种检测方法以评价羊肉及其制品品质，包括感官鉴别[5]、酶联免疫吸附测定[6]以及聚合酶链式反应[7]等。羊肉营养价值的评定主要包括水分、蛋白质、脂肪、灰分含量等，尤其是多不饱和脂肪酸和氨基酸含量，它们与人类心脑血管及其他由于机体代谢产生的疾病密切相关[8]。肉品中氨基酸的含量及组成是评价蛋白质营养价值高低的主要因素，直接影响肉品蛋白质营养价值[9]。非必需氨基酸甘氨酸、精氨酸、天冬氨酸、丙氨酸、谷氨酸和必需氨基酸异亮氨酸是肉品香味的前体氨基酸，与肉品的风味直接相关[10]。检测氨基酸含量及组成是评定羊肉营养价值不可或缺的一部分。

氨基酸检测技术不断发展，常用的氨基酸检测方法有分光光度法[11]、高效液相色谱法[12]、毛细管电泳法[13]及其他方法[14]。这些氨基酸检测技术虽然准确度高，但对技术人员要求较高、耗时长、成本高。近年来，近红外光谱（near infrared spectroscopy，NIRS）技术的出现改变了这一状况。与传统的分析技术相比，NIRS技术具有快速、无污染、实验重现性好、精度高等优点，是食品安全检测行业主要的发展方向[15]。本研究采用NIRS技术对乌珠穆沁羊肉中氨基酸含量进行预测，探索该方法的应用前景，为测定羊肉中氨基酸含量提供一种快速、准确的方法。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

于锡林郭勒盟东乌珠穆沁旗，选取相同饲喂条件、体质量相近的6 月龄乌珠穆沁羊42 只，屠宰后分别采集臂三头肌、股二头肌以及背最长肌，共126 块肌肉样本，放入冻存管中，迅速放入液氮，-80 ℃保存备用。

茚三酮显色液、pH缓冲液 内蒙古罡耀商贸有限公司;盐酸（分析纯） 天津市福晨化学试剂厂。

1.2 仪器与设备

Antaris? II傅里叶变换NIRS分析仪 美国赛默飞世尔科技公司;LA8080氨基酸分析仪 日本日立公司;-80 ℃冰箱 海尔公司;FA2204分析天平 瑞士Mettler-Toledo公司;N-EVAPTM氮吹仪 美国Organomation公司;ZFD-5140全自动新型恒温鼓风干燥箱 上海智城分析仪器公司。

1.3 方法

1.3.1 氨基酸含量的测定

参照GB/T 5009.124—2003《食品中氨基酸的测定》[16]采用氨基酸分析仪进行测定。

1.3.2 羊肉光谱采集与处理

取出冻存的肉样解冻5 min，用不锈钢刀将解冻后的样本切碎成肉糜状，取5～10 g置于傅里叶变换NIRS分析仪样品杯中进行检测。参数设置：扫描分辨率16 cm-1，增益8×，扫描次数250。每个样本扫描3 次，保存平均光谱。

利用TQ Analysis软件分析光谱特征，采用多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）和标准化正态变量（standardized normal variate，SNV）变换对光谱进行预处理[17-18]，消除由于环境造成的光谱间差异，随后对全光谱求一阶导数或二阶导数以放大光谱中的特征信息，突出可能与定量信息相关的波段，并选择Savitzky-Golay方法或Norris方法平滑光谱中的噪音，最后利用波段信息进行关联建模。通过偏最小二乘（partial least-square，PLS）法建立NIRS预测模型，用交叉验证法检验模型的稳定性。

1.4 数据处理

采用Excel 2010软件对不同部位肌肉样本的氨基酸含量数据进行处理，采用SPSS 25.0软件进行单因素方差分析，结果以平均值±标准差表示，P<0.05表示差异显著，P>0.05表示差异不显著。

2 结果与分析

2.1 乌珠穆沁羊不同部位肉的氨基酸含量

由表1可知：只有少数氨基酸含量在不同部位羊肉间存在显著差异，组氨酸在背最长肌中的含量显著高于臂三头肌和股二头肌（P<0.05），甘氨酸和丙氨酸在背最长肌中的含量显著高于臂三头肌（P<0.05）;其他氨基酸、TAA、EAA以及UAA含量在不同部位羊肉间差异均不显著。各成分分布变化均匀，变化范围较大，符合正态分布，样品集的选择相对合理。

2.2 乌珠穆沁羊肉NIRS分析结果

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