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近红外分析技术在食品氨基酸检测中的应用
摘 要：生活中,食品的重要性不言而喻.如果食品的安全得不到有效保障,也就很难保障国家快速稳定发展.《中华人民共和国食品安全法》中明确规定：安全食品就是指无毒、无害、营养达标,并且不能够对人体的健康造成任何急性、亚急性或者慢性疾病危害的食品.本文就针对近红外分析技术在食品氨基酸检测中的应用进行研究.
关键词：近红外分析技术；食品氨基酸检测；应用
Abstract：In life, the importance of food is self-evident. Then, if food safety is not effectively protected,then it can’t talk about the development of society and the development of the country. China issued thePeople’s Republic of China food safety law clearly stipulates: food safety is nontoxic and harmless, nutritionstandards, and can not cause any acute, subacute and chronic disease hazards on human health food. In thispaper, the application of near infrared spectroscopy in the detection of amino acids in foods was studied.Key words：Near infrared analysis technology; Food amino acid detection; Application
中图分类号：O657.33；TS207.3
在食品安全检测中,最重要的一项技术就是氨基酸分析技术.提高食品检测中氨基酸检测技术水平是很多年来科研工作者一直奋斗的目标.随着国家科学技术不断发展,食品检测中氨基酸定量测定的标准方法主要有以下几种：高效液相色谱法、替代甲醛滴定法和凯氏定氮法.但近几年出现了一种近红外光谱技术,它是利用有机物质的含氢基因在电磁波跃迁时产生的光谱变化,将计算机学和化学计量学中的多种化学成分含量结合起来的一种技术.这种技术最大的优势就是在检测中不需要用到检测试剂、药品和前处理.它能够通过一些玻璃或者塑料对食品进行直接检测,而且它的维护成本比较低,操作起来也极其方便.因此,在食品检测、水果检测、农产品检测等方面都得到了广泛应用.
1 近红外技术的检测原理和自身特点
1.1 近红外技术的检测原理
不同的有机物中基因不一样,而正是因为基因不同,它们的能级也就不同.因此,在不同的化学环境中,不同的基因对近红外光吸收的波长也就不一样.当用近红外光所吸收的波长来照射一些物品时,物品在吸收不同频率的近红外光时就会对这些红外光进行选择,所投射或者发射出来的红外光线就会携带物品的相应结构信息,然后利用检测器对这些信息进行分析,就可以确定物质的含量及结构.
1.2 近红外技术检测的特点
近红外技术在对食品中的氨基酸含量进行检测时,它的分析速度非常快,能够在几十秒甚至更短的时间内分析出检测结果.同时,在检测过程中,它还可以对物品的多个组分进行同时测量,能够实现分析过程的在线定量分析.这种技术在检测过程中,真正做到了绿色检测,被很多人称之为“绿色检测技术”.相关仪器的操作和维护非常简单,而且方便,极大程度上避免了人为因素造成的误差[1].
2 近红外分析技术在食品氨基酸检测中的应用
2.1 在农作物中的检测
取适量的油菜籽用近红外技术检测油菜籽中饼粕氨基酸的含量.最常见的氨基酸种类大概有15 种,其中有13 种氨基酸的R2 超过了0.80,有7 种氨基酸的R2 超过了0.90.在这当中,氨基酸定标最差的就是缬氨酸,所以缬氨酸中并不具备相应的预测能力.用MPLS 方式的全局定标和局部定标,对精米粉光谱建立的方程预测标准误差相对来说是比较低的,基本都在0.007%,但外部验证决定系数则都在87.00% 以上,所以其可以用来做定量分析.
对大豆和豌豆中的氨基酸含量进行检测时,相关人员选用MPLS 法定标模型,检测大豆和豌豆中的加硫氨酸、胱氨酸及赖氨酸等.其中大豆NIRS 预测值和HPLC 的化学检验方法比较而言,R2 均超过了0.83,可见这种检测技术所检测出来的结果还是比较理想的；而豌豆中甲硫氨酸、胱氨酸和两种氨基酸的交叉验证值与正常值相比均偏低,而其余的氨基酸的预测效果还是很好的[2].
在对打过除草剂的大麦中的氨基酸进行检测时,相关人员选用了可见和近红外光谱方法来进行检测.通过7 种不同的光谱预处理方法和6 种不同的校准方法比较,结果显示最小二乘支持向量机法是最为合适的,这种方法所监测出来的效果也是最好的.所以说,近红外光谱技术能够非常准确快速地检测出大麦叶中氨基酸的含量,也说明近红外光谱技术能够很好地检测在除草剂影响下的大麦的生长状况.
2.2 在茶叶中的测定
对普洱茶中的游离氨基酸进行检测时,相关人员对预处理的3 种光谱进行了比较,结果显示,中心化法预处理的效果是最好的.在定标模型阶段,工作人员选用了ELM 法.这种方法的训练集均方根误差均介于RMSEC 和PLS 之间.将用此种方法检测出来的结果与按照国家标准规定的方法检测出来的结果进行比较后发现,ELM 的检测方法定标得到的模型的训练集均方根误差是0.103 4,而预测集均方根误差为0.115 4,显然后者误差更大.所以说,这两种方法检测出来的训练集均方根误差均小于用PLS 法定标模型的训练集均方根误差[3].
2.3 在奶酪、肉制品、酱油中的测定
相关人员选用了近红外技术来对Prast 和Norvegia两种奶酪中的氨基酸进行检测,然后通过奶酪中氨基酸的含量对两种奶酪的成熟度进行预测判断.选用MSC 对光谱进行预处理,选用PLS 作为定标模型.两种奶酪中,外部验证系数的值与标准值比起来均比较低,但总氨基酸的含量均在0.92 以上,这就说明红外技术能够安全、高效地检测出奶酪中氨基酸的含量[4].对肉制品中的甲硫氨酸、胱氨酸以及加硫氨酸和胱氨酸的总含量等10 种氨基酸的成分进行检测时,相关人员选取了SNV+D 和MPLS 法,结果显示NIRS 的氨基酸预测值与化学检测方法检测出来的结果均在0.87以上,这也就说明用这种方法检测出的效果也是非常准确的.对酱油中的氨基酸含量进行检测时,相关人员选用了联合区间偏最小二乘法从全光谱中筛选出有效的光谱区域,然后在此区域中选择出变量并建立PLS 模型.测定结果显示,氨基酸态氮Rc等于0.998 8,Rp等于0.9988,氨基酸总量Rc等于0.991 7,Rp等于0.990 2.根据检测结果可知,对酱油中的氨基酸态氮和氨基酸总量进行测定时,近红外光谱技术是最佳选择.此外,遗传算法联合区间偏最小二乘法的有效结合能够帮助近红外技术提高测定酱油中氨基酸态氮和氨基酸总量的准确度[5].
3 结语
与传统的分析技术相比较而言,近红外分析技术在对食品中的氨基酸含量进行检测时,它只需要采集一次食品的近红外光谱,就可以对食品中的多种氨基酸成分进行检测,这种方法检测出来的结果准确度高,而且检测时还非常安全,检测成本也极低,在一些经常需要检测食品安全的区域是非常适用的.但是,这种技术也有一些缺点,从本质上说,它只是一种间接的测量手段,在获取一定数量的样品化学值时,需要通过湿化学法才能完成,与湿化学法相比,在精确度上面还是有些差距的.另外,这种技术的测试灵敏度比较低.而且,它在建立方法之前必须要建立一个准确的矫正模型,所以有些地区要是只检测一两次食品氨基酸的含量,这种方法就是不适用的.由于目前近红外分析技术已经被大量应用在了检测食品安全的市场中,因此要更加注重在提高它的准确度的同时也要提高它的灵敏度,这将会是食品安全检测行业今后主要的发展方向.
应用研究论文范文结:
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