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      基于FTIR技術(shù)的酸牛奶營(yíng)養(yǎng)成分快速檢測(cè)方法研究

      2016-06-05 14:58:29王安林程年壽李中燕祝嫦巍蔡傳杰
      光譜學(xué)與光譜分析 2016年12期
      關(guān)鍵詞:氟化鈣乳制品安徽

      趙 巖、王安林、程年壽、李中燕、祝嫦巍、蔡傳杰

      1. 安徽科技學(xué)院生命科學(xué)學(xué)院、安徽 鳳陽(yáng) 233100 2. 安徽科技學(xué)院化學(xué)與材料學(xué)院、安徽 鳳陽(yáng) 233100

      基于FTIR技術(shù)的酸牛奶營(yíng)養(yǎng)成分快速檢測(cè)方法研究

      趙 巖1*、王安林1、程年壽2、李中燕1、祝嫦巍1、蔡傳杰1

      1. 安徽科技學(xué)院生命科學(xué)學(xué)院、安徽 鳳陽(yáng) 233100 2. 安徽科技學(xué)院化學(xué)與材料學(xué)院、安徽 鳳陽(yáng) 233100

      酸牛奶作為一種重要的發(fā)酵乳制品、伴隨著發(fā)酵過(guò)程、其各種營(yíng)養(yǎng)成分時(shí)刻發(fā)生著復(fù)雜的變化、因此、建立酸牛奶的快速高效檢測(cè)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、這也是食品安全監(jiān)管要達(dá)到的重要目標(biāo)。傅里葉變換紅外光譜技術(shù)(FTIR)因其快速、高通量、無(wú)化學(xué)污染、可對(duì)摻假成分予以分辨等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于食品安全領(lǐng)域。以FTIR技術(shù)為核心、利用氟化鈣薄膜法、將酸牛奶FTIR光譜圖與其營(yíng)養(yǎng)成分(能量值、蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物和鈉含量)對(duì)照、建立了基于最小二乘法(PLS)的定量化預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明、該模型樣品校正集的能量值、蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物和鈉含量的交叉檢驗(yàn)R2值分別達(dá)到0.938 9、0.926 6、0.918 6、0.941 8和0.977 1; 該模型用于預(yù)測(cè)、其樣品驗(yàn)證集的交叉檢驗(yàn)R2值分別為0.920 5、0.905 3、0.908 5、0.939 3和0.936 4。由此可見(jiàn)、該模型對(duì)酸牛奶各營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)均具有較好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、在時(shí)間上具備較好的穩(wěn)定性。不同于傳統(tǒng)的化學(xué)檢測(cè)方法、本研究為實(shí)現(xiàn)對(duì)酸牛奶品質(zhì)的快速檢測(cè)提供了一種較為可行的方法。該方法作為乳制品質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)的一項(xiàng)初步探索、具有較好的應(yīng)用前景。

      傅里葉變換紅外光譜技術(shù)(FTIR); 酸牛奶; 蛋白質(zhì); 脂肪; 碳水化合物; 鈉

      引 言

      酸牛奶是以乳和乳制品為原料、加入發(fā)酵劑、利用其產(chǎn)生乳酸的發(fā)酵乳制品。在發(fā)酵過(guò)程中、其營(yíng)養(yǎng)成分發(fā)生著復(fù)雜變化[1]。因此、發(fā)酵過(guò)程中酸牛奶營(yíng)養(yǎng)成分的實(shí)時(shí)快速檢測(cè)、對(duì)其質(zhì)量監(jiān)控有著重要意義[2]。

      常規(guī)的酸牛奶質(zhì)量監(jiān)控方法存在以下問(wèn)題:①方法復(fù)雜、無(wú)法對(duì)其中所含的多指標(biāo)統(tǒng)一檢測(cè); ②由于酸牛奶的品種繁多、增加了檢測(cè)的困難、某些物質(zhì)(如果粒、食品添加劑)的加入會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生干擾; ③從三聚氰胺事件的例子可以看出、傳統(tǒng)的生物、化學(xué)檢測(cè)方法存在著一些問(wèn)題、弄虛作假者可能以次充好、坑害消費(fèi)者[3]。實(shí)現(xiàn)對(duì)乳制品的高通量快速檢測(cè)是《國(guó)家食品安全監(jiān)管體系“十二五”規(guī)劃》的目標(biāo)之一。

      近年來(lái)、傅里葉變換紅外光譜技術(shù)(FTIR)應(yīng)用于食品領(lǐng)域、展示出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì):利用FTIR技術(shù)可以對(duì)食物中的多種組分同時(shí)分析; 其測(cè)定快速、無(wú)需化學(xué)試劑加入; 其檢測(cè)能區(qū)別真?zhèn)?、因此可能成為食品質(zhì)量安全檢測(cè)的理想技術(shù)[4]。

      本試驗(yàn)以市售酸牛奶為實(shí)驗(yàn)材料、以其標(biāo)注的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)(蛋白質(zhì)、糖類(lèi)、脂肪、能量值等)為參照值、利用氟化鈣薄膜法進(jìn)行FTIR檢測(cè); 對(duì)其營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)和紅外光譜圖通過(guò)偏最小二乘法(PLS)建立模型、以建立基于FTIR技術(shù)為核心的酸牛奶營(yíng)養(yǎng)成分快速檢測(cè)方法。

      1 實(shí)驗(yàn)部分

      1.1 材料與試劑

      試驗(yàn)用酸牛奶為市售的61種酸牛奶。包括純酸牛奶、調(diào)味酸牛奶、果味酸牛奶、涵蓋了市場(chǎng)上常見(jiàn)的多種品牌。將等量(35 μL)的酸牛奶均勻涂布于13 mm氟化鈣窗片上、37 ℃過(guò)夜烘干、置于紅外光譜儀上透射檢測(cè)、檢測(cè)3次取平均值。

      1.2 儀器

      Nicolet380型紅外光譜儀、軟件為T(mén)hermo scientific OMNIC、試驗(yàn)溫度26 ℃。

      1.3 樣品

      為檢驗(yàn)樣品生產(chǎn)時(shí)間對(duì)所建立模型的影響、將61種市售酸牛奶按照其生產(chǎn)日期加以分組、將其常見(jiàn)保質(zhì)期范圍(≤21 d)內(nèi)的酸牛奶作為校正集; 為檢驗(yàn)?zāi)P蜏?zhǔn)確性及模型的時(shí)效性、將超出保質(zhì)期7 d(≤28 d)內(nèi)的酸牛奶作為驗(yàn)證集、并參考其聚類(lèi)分析結(jié)果。共得到校正集樣品45份、驗(yàn)證集樣品16份。

      1.4 光譜檢測(cè)

      利用紅外光譜儀對(duì)氟化鈣窗片上酸牛奶樣品測(cè)定。掃描范圍:4 000~900 cm-1、分辨率4 cm-1。

      1.5 數(shù)據(jù)分析

      測(cè)量結(jié)果經(jīng)OMNIC軟件收集、TQ Analyst V6. 2數(shù)據(jù)處理軟件分析、導(dǎo)出后利用SPSS16.0軟件進(jìn)行聚類(lèi)分析、以便評(píng)價(jià)樣本FTIR光譜的相似性、樣品特征性的光譜子集。

      2 結(jié)果與討論

      2.1 酸牛奶FTIR光譜

      圖1為酸牛奶樣品FTIR光譜譜圖、波數(shù)范圍4 000~900 cm-1。其基團(tuán)歸屬如表1所示[5]。

      圖1 酸牛奶樣品原始FTIR光譜

      2.2 光譜圖的基線校正

      對(duì)多個(gè)酸奶樣本FTIR光譜比較后發(fā)現(xiàn)、各樣本譜圖基本一致、但存在著一定的基線移動(dòng)。為此、對(duì)原始FTIR光譜進(jìn)行基線校正、以便后續(xù)計(jì)算。

      表1 酸牛奶FTIR光譜歸屬表

      2.3 樣本光譜的聚類(lèi)分析

      對(duì)酸牛奶的光譜圖進(jìn)行聚類(lèi)分析、并根據(jù)樣本之間的“歐式距離”構(gòu)建系統(tǒng)樹(shù)、以區(qū)分不同樣品之間的相似性、結(jié)果如圖2所示。

      圖2 酸牛奶樣品FTIR光屬聚類(lèi)分析結(jié)果

      表2展示了11個(gè)群的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差、通過(guò)對(duì)聚類(lèi)分析圖2和營(yíng)養(yǎng)成分含量表2的分析、酸牛奶的某單一營(yíng)養(yǎng)成分似乎不是其光譜聚類(lèi)的依據(jù)、其聚類(lèi)結(jié)果可能受到酸牛奶多種成分共同影響。

      表2 酸牛奶樣品不同聚類(lèi)營(yíng)養(yǎng)成分表

      2.4 建模樣品集的選擇

      樣本的數(shù)量和性質(zhì)是多因素變量建模的重要因素。在本實(shí)驗(yàn)中、樣本的選擇是根據(jù)聚類(lèi)分析的結(jié)果、通過(guò)圖2的系統(tǒng)樹(shù)來(lái)選擇建模樣品集(校正集)和檢驗(yàn)集(驗(yàn)證集)的數(shù)據(jù)。每個(gè)集合中至少要選取1個(gè)樣本用于建模(樣品中1—45號(hào))、同時(shí)、驗(yàn)證集中也必須包含11類(lèi)中的至少1個(gè)樣品(樣品中46—61號(hào))。

      2.5 校正集模型構(gòu)建

      首先、以校正集樣品光譜和營(yíng)養(yǎng)成分為對(duì)象、利用PLS方法、通過(guò)優(yōu)化、構(gòu)建模型、其校正集模型R2值分別達(dá)到0.938 9、0.926 6、0.918 6、0.941 8和0.977 1、各模型的RMSECV分別為16、0.063 8、0.128、0.759和0.881。經(jīng)配對(duì)t檢驗(yàn)、所建立模型各組真實(shí)值和預(yù)測(cè)值均無(wú)顯著性差異(p>0.05)、結(jié)果如表3所示。

      2.6 模型的驗(yàn)證

      以構(gòu)建的模型對(duì)驗(yàn)證集的16份樣品的能量值、蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物、鈉含量進(jìn)行交叉檢驗(yàn)、結(jié)果如表3所示。

      表3 酸牛奶不同營(yíng)養(yǎng)成分FTIR模型相關(guān)參數(shù)表

      從表3可見(jiàn)、所構(gòu)建的模型能對(duì)驗(yàn)證集作出很好的預(yù)測(cè)。各組RPD均大于3、R2分別為0.920 5、0.905 3、0.908 5、0.939 3和0.936 4。并且、從此結(jié)果亦可以看出、所建立的模型對(duì)于超過(guò)保質(zhì)期7天內(nèi)的樣本仍有很好的預(yù)測(cè)能力、模型有較好的穩(wěn)定性。

      3 結(jié) 論

      乳制品的安全問(wèn)題深受?chē)?guó)人關(guān)注、對(duì)其快速高效、高通量檢測(cè)是乳制品質(zhì)量監(jiān)控的目標(biāo)[6]。

      近年來(lái)、國(guó)內(nèi)外在食品領(lǐng)域利用FTIR對(duì)食用油[7]、面包[8]、蔬菜[9]、茶葉[10]等已開(kāi)展了廣泛研究; 在純牛奶、還原奶、奶粉新鮮度檢測(cè)、是否摻有三聚氰胺等方面亦有所報(bào)道[11]。但國(guó)內(nèi)關(guān)于酸牛奶的FTIR檢測(cè)研究還較少。

      本工作利用FTIR結(jié)合氟化鈣薄膜法對(duì)市售酸牛奶進(jìn)行檢測(cè)、將其光譜和酸牛奶的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)建立模型、所建立模型可很好的預(yù)測(cè)分析酸牛奶營(yíng)養(yǎng)組分含量、并展示出較好時(shí)間穩(wěn)定性。

      FTIR結(jié)合氟化鈣薄膜法對(duì)酸牛奶進(jìn)行檢測(cè)、與ATR-FTIR法相比、設(shè)備簡(jiǎn)單、造價(jià)低廉、易于操作[5]; 與壓片法相比、可以避免加入樣品量不穩(wěn)定的弊端、簡(jiǎn)化了實(shí)驗(yàn)操作; 與近紅外方法不同、FTIR法便于對(duì)酸牛奶中添加成分進(jìn)行鑒定和分析。

      本試驗(yàn)所建立的模型定量效果較好、能達(dá)到對(duì)樣品的能量值、蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物和鈉含量預(yù)測(cè)目的、為實(shí)現(xiàn)對(duì)酸牛奶品質(zhì)的快速檢測(cè)提供了可能、作為乳制品質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)的一項(xiàng)初步探索、具有較好的應(yīng)用前景。

      [1] Pan D D,Wu Z,Peng T,et al. Journal of Dairy Science,2014,97(2): 624.

      [2] Navrátil M,Cimander C,Mandenius C F. Journal of Agricultural and Food Chemistry,2004,52(3): 415.

      [3] Bassbasi M,Platikanov S,Tauler R,et al. Food Chemistry,2014,146: 250.

      [4] Mallah M A,Sherazi S T H,Bhanger M I,et al. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy,2015,141: 64.

      [6] Xu X,Zhang X,Abbas S,et al. Food Control,2015,57: 89.

      [7] Meng X,Pan Q,Ding Y,et al. Food Chemistry,2014,147: 272.

      [8] Sivam A S,Sun-Waterhouse D,Perera C O,et al. Food Chemistry,2012,131(3): 802.

      [9] Prasad K. Non-Destructive Quality Analysis of Fruits. Postharvest Quality Assurance of Fruits. Springer International Publishing,2015. 239.

      [10] Cai J,Wang Y,Xi X,et al. International Journal of Biological Macromolecules,2015,78: 439.

      [11] Jawaid S,Talpur F N,Sherazi S T H,et al. Food Chemistry,2013,141(3): 3066.

      *Corresponding author

      Quantitive Analysis of Contents in Yogurt and Application Research with FTIR Spectroscopy

      ZHAO Yan1*,WANG An-lin1,CHENG Nian-shou2,LI Zhong-yan1,ZHU Chang-wei1,CAI Chuan-jie1

      1. College of Life Science,Anhui Science and Technology University,Fengyang 233100,China 2. College of Chemistry and Materials Engineering,Anhui Science and Technology University,Fengyang 233100,China

      Yogurt is a food produced by bacterial fermentation of milk. All kinds of nutrition components are changing dramatically in the process of fermentation. Therefore,it is important to establish a fast and efficient measurement technology of yogurt nutrition,which is also an important goal for food safety supervision in terms of monitoring the yogurt production process in real time. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) has been widely used in the field of food safety,for it has high efficiency,high throughput,no chemical pollution,thus it can be used in the inspection of food adulteration. Our study has established a quantitative model to predict the nutrition components in yogurt,such as energy value,protein,fat,carbohydrates and sodium content. Based on the least squares (PLS) method,the model used CaF2film FTIR technology. The results show that the new model can be used in quality control of yogurt production process: TheR2values of the model were 0.938 9、0.926 6、0.918 6、0.941 8 and 0.977 1,comparing energetic value,protein,fat,carbohydrate and sodium contents with the original spectrum of calibration samples by cross validation. And the predictiveR2are 0.920 5、0.905 3、0.908 5、0.939 3 and 0.936 4 respectively. Thus,the model has good prediction accuracy and reliability,which provides a feasible method for the rapid measurement of yogurt quality. As a preliminary exploration of the quality control technology of dairy products,this method has a good prospect of application.

      Fourier transform infrared (FTIR); Yogurt; Energetic value; Protein; Fat; Carbohydrate; Sodium

      Sep. 8,2015; accepted Jan. 12,2016)

      2015-09-08、

      2016-01-12

      安徽省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃基金項(xiàng)目(108792015050)、安徽科技學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新科研基金項(xiàng)目(15XSZ38)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31100070)和安徽科技學(xué)院生物學(xué)重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)基金項(xiàng)目(AKZDXK2015B02)資助

      趙 巖、女、1978年生、安徽科技學(xué)院生命科學(xué)學(xué)院講師 e-mail:misszhaoyan@aliyun.com *通訊聯(lián)系人

      O657.3

      A

      10.3964/j.issn.1000-0593(2016)12-3937-04

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