葡萄牙牡蛎(Crassostrea angulata)六种化学成分近红外定量模型的建立

摘要

cqvip:葡萄牙牡蛎(Crassostrea angulata)是中国南方重要的海水养殖生物。由于长期的人工育苗,且未采取种质保护措施,其种质资源不断衰退,从而给牡蛎消费市场带来了不良影响,急需开展葡萄牙牡蛎良种选育工作。选育营养好、口感佳的葡萄牙牡蛎,需要对大量样本进行营养成分分析,传统的实验室化学法耗时费力,成本较高,因此需寻求一种高效的葡萄牙牡蛎化学成分含量测定方法。采用美国Thermo Fisher公司的傅里叶近红外光谱仪对6个产地的105份经过冷冻干燥和研磨处理的葡萄牙牡蛎样本(去除闭壳肌)进行光谱扫描,通过采集的光谱数据与测定的化学真实值对比分析,检测了近红外光谱技术(NIRS)对葡萄牙牡蛎中蛋白质、糖原、牛磺酸、锌、硒和钙6种成分含量预测的准确性。利用TQ Analyst软件,选用偏最小二乘法(PLS),乘法散射校正(MSC)、一阶求导、Norris平滑等光谱预处理方法,建立了6种成分的近红外定量模型,并选取1/3总样品量的样本作为验证样本,对模型进行了外部验证和交叉验证。葡萄牙牡蛎的蛋白质、糖原、牛磺酸、锌、硒和钙6个模型的校正相关系数(RC)分别为0.9853,0.9651,0.9504,0.9554,0.9200和0.9252,预测相关系数(RP)分别为0.9851,0.9636,0.9441,0.9461,0.9190和0.9241,交叉验证相关系数(RCV)分别为0.9817,0.9461,0.9005,0.8975,0.8753和0.8292。结果表明,模型预测值与化学真实值有很高的相关度,近红外光谱技术可以比较准确地预测葡萄牙牡蛎中蛋白质、糖原、牛磺酸、锌、硒、钙的含量。本实验样本采集时间跨度长,产地分布范围广,数量大,具有较好的代表性,样本经过冷冻干燥处理,减少了水分对光谱质量的影响,提高了模型的准确性及稳定性。鉴于近红外光谱技术分析过程高效,不使用化学试剂,检测成本低,该模型的建立对开展大规模葡萄牙牡蛎营养成分快速分析,选育肉质性状佳的新品系具有重要意义。