近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展(2)

Center在普洱茶中游离氨基酸的检测中，李若诚等［１８］模型其预测均方根误差，SNV，MSC三种光谱预处理比较了RMSEP小于SNV，Center和预处理的MSC处理PLS，R２则大于后两者，即中心化法预处理效果最好。定标模型阶段RMSEC，李若诚等选用了在与按照国家标准小于PLS法，ELMR法———它的训练集均方根误差２大于PLS法。

GB／T８３１４‐２００２中规定的方法进行的普洱茶中游离氨基酸总量的化学检测值比较之后，李若诚等发现，ELM法定标得到的模型的训练集均方根误差为０畅１０３４，预测集均方根误差为０畅１１５４，均优于PLS法定标模型。

3畅3　饲料品质鉴定

近红外分析在饲料品质鉴定及生产监测中使用最为广泛，技术也比较成熟。

３畅３畅１Johames　鱼粉中氨基酸含量测定

等［１６］对比不同的光谱预处理方法处理２０４份样品，认为采用SNV＋D处理方法较好；他使用WINSI建立定标模型，发现化学检验结果与NIRS定标模块的预测值之间的决定系数R２都达到０畅９２以上，可见近红外技术确实可取得较好的预测准确度。

３畅３畅２　鱼粉中三聚氰胺定量测定

凯氏定氮法测定氨基酸含量时，不能区分有机物中的氮是来自氨基酸还是来自其他高含氮量（如三聚氰胺）物质，给不法商贩可乘之机。但是近红外分析却可以依据三聚氰胺与氨基酸的结构差异而较好地测定出与氨基酸混杂在一起的三聚氰胺。

三聚氰胺结构中含有的基团种类单一，仅为含氮杂环和—NH２，故它的标准品的吸收峰较少且峰尖。刘小莉等［１９］在利用近红外技术分析三聚氰胺标准品的光谱后得出以下结论：三聚氰胺标准品在６８１３cm－１有强烈的吸收峰，且浓度与吸光度具有相关性。因此，混杂三聚氰胺的鱼粉光谱与真鱼粉相比，在６８１３cm－１有明显差异。

２３８０光谱学与光谱分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　第３４卷

RMSEP为０畅３８０mg?g－１，预测集的r为０畅９６２。

故当饲用鱼粉中掺入三聚氰胺量在０畅１％～１５畅０％时，６８７３～６５１４cm－１可作为定性鉴定饲用鱼粉是否掺杂三聚氰胺的特征谱峰。据此谱峰所建的模型能较准确判别鱼粉中是否掺有三聚氰胺，并较准确地预测含量。

3畅4　食品奶酪、火腿、肉制品中氨基酸及其他化学成分含

量的测定

Skeie等［２０］利用近红外技术测定Pr惫st和Norvegia奶酪中氨基酸的含量，并通过氨基酸含量的改变来预测判断奶酪的成熟程度。根据试验比较，选用MSC对光谱进行预处理，定标模型则是选用了PLS。两种奶酪中，Gly和His的外部验证系数r值均较低，Asp，Ser，Met，Thr，Glu，Val和总氨基酸含量的r值则都大于等于０畅９２，表明近红外技术对以上六种氨基酸含量在奶酪中的测定有较优的表现。

Johannes等［１６］采用SNV＋D和MPLS法对肉制品中的甲硫氨酸、胱氨酸、甲硫氨酸＋胱氨酸总含量、赖氨酸、苏氨酸、色氨酸、精氨酸、亮氨酸、异亮氨酸和缬氨酸进行含量测定，NIRS的氨基酸预测值与化学值R２均大于０畅８７，显示出较好的预测效果。

Zhao等［２１］在对酱油中氨基酸态氮和氨基酸总量的测定中，选用了联合区间偏最小二乘法从全光谱中筛选有效光谱区域，而后用遗传算法在有效光谱区域中选择变量并在此基础上建立PLS模型。模型测定结果好，氨基酸态氮Rc＝０畅９９８８，Rp＝０畅９９８８；氨基酸总量Rc＝０畅９９１７，Rp＝０畅９９０２。由上可得，近红外光谱技术可应用于酱油中氨基酸态氮和氨基酸总量的快速测定，而遗传算法联合区间偏最小二乘法的结合也可提高近红外光谱的测定准确度。

同样，Liu等［２２］应用近红外光谱于榨菜中检测氨基酸态氮，SG（Savitzky‐Gday）平滑和移动窗口偏最小二乘法（mov‐ingwindowpartialleastsquare，MWPLS）结合进行波段选择，在（５８７４～４２５８cm－１）波段处得到高精度的预测结果，

４　总结与展望

　　２０世纪后期，随着化学计量学和计算机软硬件条件的发展，近红外光谱分析技术得以复兴，世界范围内出现了近红外光谱技术与硬件的发展热潮。

与传统分析技术相比，近红外光谱分析技术只需对被测样品一次近红外光谱的采集，就可完成多项性能指标的测定，分析重现性好且成本很低，对于经常性的质量监控十分经济且快速。但近红外光谱分析也有其固有的缺点，首先它是一种间接测量手段，需要以湿化学法获取一定数量的样品化学值，因此测量精度永远不能达到参考的湿化学法的精度；其次，测试灵敏度比较低，组分含量一般应大于０畅１％；最后，建立方法之前必须先建立一个准确的校正模型，对于偶然做一两次的分析或分散性样品的分析不适用。

近红外光谱技术在氨基酸检测中的应用尚处于起步阶段，其发展首先基于近年来氨基酸高效液相色谱检测技术的广泛应用。选定要测定的氨基酸样品后，并不能马上直接套用已知的光谱预处理方法和定标模型；从检测原理上来说，因为同一种类不同样品之间存在差异，其检测的化学基团不同，最适的数学方法也不同，不同氨基酸亦是同理。从近红外技术准确性的影响因素来说，多种系统误差可能性的存在，目前还没有很好的方法可以解决模型传递的问题，这是制约近红外技术大范围推广使用的主要原因。

基于目前近红外光谱技术发展的现状，在线分析可以监测从原料到产品的整个反应变化过程，将是今后重要的发展方向之一。其次，围绕近红外分析模型的共享，以满足如粮食生产到收购，食品从生产到销售等领域中品质实时监控的需求，也将是重要的发展领域。

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