高慧宇 王國棟 趙佳 王竹

摘 要：目的：應(yīng)用近紅外光譜（NIR）結(jié)合偏最小二乘法（PLS）建立小麥粉常規(guī)營養(yǎng)成分蛋白質(zhì)、水分和脂肪的含量預(yù)測模型，并選擇最佳模型。方法：收集117份小麥粉樣品的近紅外光譜，化學(xué)法測定蛋白質(zhì)、水分和脂肪的含量，利用主成分分析（PCA）隨機(jī)分組，81份樣品用于構(gòu)建模型、36份樣品用作驗(yàn)證模型的預(yù)測能力。探討波長范圍和光譜預(yù)處理方法對所建模型預(yù)測能力的影響。結(jié)果：3個營養(yǎng)成分預(yù)測能力最好的模型分別是：對于蛋白質(zhì)，預(yù)處理采用矢量歸一化（SNV），波長選取7 505.9～5 446.2 cm-1和4 605.4～4 242.8 cm-1，預(yù)測模型的RPD值是7.02;對于水分，無預(yù)處理，波長選擇全譜12 800～3 960 cm-1，模型的RPD值是6.83;對于脂肪，無預(yù)處理，波長在9 000～4 000 cm-1，模型的RPD值是5.06。結(jié)論：近紅外光譜法可以實(shí)現(xiàn)對小麥粉常規(guī)營養(yǎng)成分的快速預(yù)測，通過選擇波長范圍和光譜預(yù)處理方法可以顯著提高模型的預(yù)測能力。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜;小麥;蛋白質(zhì);脂肪;營養(yǎng)成分

小麥粉是世界范圍內(nèi)生產(chǎn)和消費(fèi)量巨大的主食原料，富含人體所需的各種營養(yǎng)物質(zhì)和微量元素。隨著人民生活水平的提高，小麥營養(yǎng)和健康品質(zhì)研究不斷深入，小麥品種的改良成為世界主要作物的重要研究方向和育種目標(biāo)[1]。受品種、產(chǎn)地和遺傳等因素的影響，小麥粉中營養(yǎng)成分的含量水平有很大差異[2]。小麥粉中營養(yǎng)成分的水平直接反映了小麥的品質(zhì)高低，對小麥的生產(chǎn)、加工、儲存和后續(xù)小麥產(chǎn)品的營養(yǎng)價值、口感等都有很大影響。因此，能快速測定小麥粉中營養(yǎng)成分，特別是常規(guī)營養(yǎng)成分（如蛋白質(zhì)、水分、脂肪等）的含量，對于小麥品種營養(yǎng)評估、品種改良等有很重要的意義。

近紅外光譜（NIR）是快速檢測領(lǐng)域里應(yīng)用很廣的技術(shù)，相比傳統(tǒng)化學(xué)方法測定營養(yǎng)成分含量，具有操作簡單、無需破壞樣品、預(yù)測準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)[3-5]。已有的研究，利用近紅外光譜檢測營養(yǎng)成分，包括蛋白質(zhì)、水分、脂肪[4，6-8]，涉及到的基質(zhì)包括奶粉、大豆粉、玉米粉、小麥粉等。之前研究的重點(diǎn)是證明近紅外光譜可以代替濕化學(xué)方法檢測一些營養(yǎng)成分的含量水平，對于樣品的納入和預(yù)測模型的選擇沒有系統(tǒng)的研究對比。本研究旨在檢測小麥粉中常規(guī)營養(yǎng)成分如蛋白質(zhì)、水分和脂肪的含量，而且根據(jù)樣品所含營養(yǎng)成分的含量水平分別收集三種加工程度的小麥粉樣品，包括麥芯粉、特一粉和全麥粉來構(gòu)建預(yù)測模型;分別從波長和光譜預(yù)處理方法等方面探討了不同因素對于模型預(yù)測能力的影響，選擇最優(yōu)模型對未知樣品進(jìn)行預(yù)測。

1 材料與方法

1.1 樣品處理和光譜收集

試驗(yàn)用樣品是在小麥主產(chǎn)區(qū)（陜西和黑龍江）采集13個品種，每種3個批次的小麥樣品，每種小麥樣品按照不同加工程度制成全麥粉，特一粉和麥芯粉，共收集117（13×3×3）份小麥粉樣品。其中，全麥粉按照 LS/T 3244—2015全麥粉國家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[9]制作，特一粉和麥芯粉按照 GB 1355—1986小麥粉國家標(biāo)準(zhǔn)[10]制作。得到的小麥粉樣品分裝，編號，于-40 ℃的冰箱保存?zhèn)溆谩?/p>

近紅外光譜的采集用德國Bruker公司的MPA型傅立葉近紅外光譜分析儀（掃描范圍 12 500～3 300 cm-1，分辨率 16 cm-1），取不少于樣品杯1/3體積的小麥粉樣品，用積分球漫反射模式掃描得到小麥粉的近紅外吸收光譜圖，每個樣品重復(fù)裝樣掃描2次。

1.2 標(biāo)準(zhǔn)分析方法

本研究中小麥樣品的蛋白質(zhì)[11]、水分[12]、脂肪[13]含量分別按照各自現(xiàn)行有效的國標(biāo)方法測定得到，各指標(biāo)的數(shù)據(jù)表示符合國標(biāo)要求。

1.3 NIR數(shù)學(xué)模型的建立

本研究利用Bruker公司OPUS軟件的Quant 2方法，以偏最小二乘法（PLS）分別建立小麥粉的蛋白質(zhì)、水分和脂肪的近紅外定標(biāo)模型。光譜預(yù)處理是為了消除由于樣品差異對光程的多重干擾或減少光譜峰重疊和消除基線漂移[14]。本研究討論的光譜預(yù)處理方法有矢量歸一化（SNV）、多元散射校正（MSC）、一階導(dǎo)數(shù)（1st）、二階導(dǎo)數(shù)（2nd）以及幾種疊加的光譜預(yù)處理方法（如 SNV +1st，MSC +1st）。利用主成分分析（PCA）隨機(jī)選取30%（36個）樣品光譜作為驗(yàn)證集光譜，其余70%（81個）光譜為校正集光譜。用內(nèi)部檢驗(yàn)（交叉檢驗(yàn)）建立校正集模型，外部檢驗(yàn)（檢驗(yàn)集檢驗(yàn)）驗(yàn)證校正集模型的可靠性。

1.4 模型預(yù)測能力評價

交叉驗(yàn)證決定系數(shù)（R2）和交叉驗(yàn)證均方差（RMSECV）評價定標(biāo)模型的優(yōu)越性，R2越大，RMSECV越小，代表模型的預(yù)測能力越好。外部檢驗(yàn)是驗(yàn)證集樣品對于定標(biāo)模型預(yù)測性能的評價，通過決定系數(shù)（r2）和外部檢驗(yàn)均方差（RMSEP）來判定定標(biāo)模型的預(yù)測性能。RPD值（RPD=SD/SEP）的大小也可以評價定標(biāo)模型的定標(biāo)效果和預(yù)測精度，其中SD為外部驗(yàn)證集樣品的成分含量的標(biāo)準(zhǔn)偏差;SEP為驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)差，RPD值越大表明模型的預(yù)測能力越好。一般情況，RPD>3表明模型定標(biāo)效果良好，預(yù)測精度高，可用于實(shí)際檢測;2.5<RPD<3表明模型可用于成分的粗略檢測，預(yù)測精度有待提高;RPD<2.5則表明模型難以對樣品成分進(jìn)行分析[4]。

2 結(jié)果與分析

2.1 小麥粉樣品蛋白質(zhì)、水分和脂肪的含量分布范圍

利用主成分分析（PCA）將117份小麥粉樣品的光譜在近紅外全譜區(qū)（12 800～3 600 cm-1）進(jìn)行隨機(jī)分組，其中70%（81份）作為校正集，用來構(gòu)建預(yù)測模型，剩余30%（36份）作為驗(yàn)證集，用來驗(yàn)證模型的的好壞。如表1所示，3個成分的含量范圍比較寬，而且驗(yàn)證集范圍落在校正集范圍之內(nèi)，表明了樣品選擇和分組是合理的。本研究選擇了不同品種的3個不同加工程度的小麥粉樣品（麥芯粉、特一粉和全麥粉）充分考慮到了品種和加工程度對蛋白質(zhì)、水分和灰分含量的影響，盡可能在校正集中納入多的樣品，以提高模型的預(yù)測能力。

2.2 PLS模型的建立和最優(yōu)模型的選擇

波長和預(yù)處理方法的選擇，是影響PLS模型預(yù)測能力的重要因素，本研究通過分別選取3種波段和7種預(yù)處理方法建立了蛋白質(zhì)、水分和脂肪的PLS模型進(jìn)行比較，選擇成分的最佳預(yù)測模型。表2、表3和表4分別是建立的蛋白質(zhì)、水分和脂肪的PLS模型的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。對于譜區(qū)的選擇，每個成分都選擇了近紅外全譜（12 800～3 960 cm-1）和（9 000～4 000 cm-1）這兩個譜區(qū)，其中選擇9 000～4 000 cm-1是因?yàn)樵撟V區(qū)包含了小麥粉近紅外光譜的全部波峰波谷信息，第三譜區(qū)（比如蛋白質(zhì)選7 505.9～5 446.2 cm-1和4 605.4～4 242.8 cm-1疊加）選擇的是不同成分在相應(yīng)波段所建模型效果較好的。從上述3個成分的PLS模型數(shù)據(jù)可以看出，通過波段和預(yù)處理方法的選擇，可以顯著提高模型的預(yù)測能力，用戶可以根據(jù)具體需求選擇最佳預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)相應(yīng)成分的檢測。其中，蛋白質(zhì)模型的RPD值從4.34提高到7.02;水分模型的RPD值從5.86提高到6.83;脂肪模型的RPD值從3.36提高到5.06。通過比較，3個成分預(yù)測能力最好的模型分別是：對于蛋白質(zhì)，預(yù)處理采用SNV，波長在7 505.9～5 446.2 cm-1和4 605.4～4 242.8 cm-1，預(yù)測模型的r2、RMSEP和RPD分別是0.977 9、0.206、7.02;對于水分，無預(yù)處理，波長選擇全譜12 800～3 960 cm-1模型的r2、RMSEP和RPD分別是0.977 4、0.354、6.83;對于脂肪，無預(yù)處理，波長在9 000～4 000 cm-1，模型的r2、RMSEP和RPD分別是0.957 8、0.080 2、5.06。附圖直觀地顯示出幾個成分測定值和預(yù)測值有很高的相關(guān)性，預(yù)測結(jié)果精確度高。

3 討論

以往利用近紅外光譜測定常規(guī)營養(yǎng)成分的研究大多是關(guān)于可行性的探討，涉及到的基質(zhì)有小麥[2，15]、玉米[8]和奶粉[3，7]等，也有關(guān)于預(yù)處理方法選擇對近紅外光譜檢測效果影響的研究[16-17]。本研究建模樣品選擇了3種不同加工程度的小麥粉（麥芯粉、特一粉、全麥粉），確保模型所能預(yù)測成分的含量范圍足夠廣;通過波長和預(yù)處理方法的選擇，比較各模型的預(yù)測能力（r2、RMSEP和RPD值的大?。┓謩e得到蛋白質(zhì)、水分和脂肪預(yù)測效果最佳的模型。通過不同因素條件的選擇，模型的預(yù)測能力均得到很大的提高（其中蛋白質(zhì)模型RPD值提高到7.02）。比較各成分最佳模型選取的波長區(qū)域，蛋白質(zhì)在7 505.9～5 446.2 cm-1和4 605.4～4 242.8 cm-1，水分在12 800～3 960 cm-1，脂肪則選取9 000～4 000 cm-1，對近紅外光譜的吸收特性進(jìn)行分析，產(chǎn)生這樣的差異是因?yàn)樵诮＿^程中，蛋白質(zhì)校正模型所選取的光譜譜帶為 N-H鍵1倍頻、2倍頻吸收帶，而水分和脂肪主要選擇 O-H和 C-H鍵為特征的吸收帶[7]。而這些吸收帶又不是水和脂肪的專屬，所以后兩者選取譜區(qū)比較寬泛。對于預(yù)處理方法，蛋白質(zhì)預(yù)測模型利用了SNV，水分和脂肪模型無光譜預(yù)處理，這說明幾個因素的疊加并不一定提高模型的預(yù)測能力，可能找到合適的波長范圍，無需進(jìn)行光譜預(yù)處理也能得到較好的預(yù)測模型，反之亦然。

本研究中蛋白質(zhì)、水分和脂肪的最佳近紅外模型的驗(yàn)證集決定系數(shù)（r2）均在0.95以上，RPD值分別是7.02、6.83、5.06，相比之前的研究[3，8]模型的預(yù)測準(zhǔn)確度得到顯著提高，可以實(shí)現(xiàn)對小麥粉蛋白質(zhì)、水分和脂肪的準(zhǔn)確測量。然而，本研究的建模樣品量不是很大，所包含的小麥品種并不全面，模型驗(yàn)證未使用外部驗(yàn)證等，可能是限制模型應(yīng)用的幾個因素。希望隨著工作的持續(xù)進(jìn)行，近紅外預(yù)測模型可以不斷優(yōu)化升級以符合現(xiàn)實(shí)測定需求，提高工作效率。

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Model Optimization for Determination of Common Nutritional Components in Wheat Flour Using Near Infrared Spectroscopy

GAO Hui-yu，WANG Guo-dong，ZHAO Jia，WANG Zhu

（National Institute for Nutrition and Health，Chinese Center for Disease Control and Prevention/Key Laboratory of Trace Element Nutrition of National Health Commission，Beijing 100050，China）

Abstract：【Objective】 Near-infrared（NIR）spectroscopy and partial least squares（PLS）were applied to determine the content of the common nutritional components in wheat flour samples.The rapid prediction models for protein，moisture and fat were established，and the optimal model was selected.【Method】 NIR spectra and analytical measurements of protein，moisture and fat were collected from 117 wheat flour samples.Partial least-squares（PLS）regression models were developed with principal components analysis（PCA）to assign 81 wheat flour samples to the calibration data set and 36 accessions to the validation set.The effects of wavelength range and spectral pretreatment methods on the predictive ability of the model were discussed.【Result】 The best predictive models for protein，moisture and fat in wheat flour samples were achieved.For protein，the best predictive model possessed 7.02 RPD value in validation sets at 7 505.9～5 446.2 cm-1 and 4 605.4～4 242.8 cm-1 using standard normal variate（SNV）.For moisture and fat，the best predictive NIR models were obtained without pretreatment，at full spectra 12 800～3 960 cm-1 and 9 000～4 000 cm-1，with the PRD value 6.83 and 5.06，respectively.【Conclusion】 NIR spectroscopy can realized the rapid prediction of the common nutritional components of wheat flour samples.By selecting wavelength range and spectral pretreatment method，the predictive model can be significantly improved.

Keywords：Near-infrared Spectroscopy;wheat;protein;fat;nutritional component

基金項目：國家自然科學(xué)基金“全谷物對過激炎癥的預(yù)防作用及適宜標(biāo)志物篩選”（項目編號：81673169）。

作者簡介：高慧宇（1985— ），女，助理研究員，研究方向：營養(yǎng)與食品衛(wèi)生學(xué)。

通信作者：王 竹（1970— ），女，研究員，研究方向：營養(yǎng)與食品衛(wèi)生學(xué)。