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题名利用近红外反射光谱测定豆种蛋白质、水分和灰分含量
被引量：7
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作者
高慧宇
王国栋
门建华
王竹
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机构
中国疾病预防控制中心营养与健康所
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出处
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期461-466,471,共7页
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基金
国家转基因生物新品种培育重大专项(No.2016ZX08011-005)
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文摘
目的利用近红外反射光谱法分析豆种样品的蛋白质、水分和灰分的含量。方法分别收集豆种原型和粉末的近红外光谱,化学法测定上述3个指标的含量,用主成分分析(PCA)结合化学值选定49份豆种样品作为校正集,其余21份为验证集,用偏最小二乘法(PLS)分别建立豆种原型和粉末的近红外模型。结果所建立的豆种原型模型中,蛋白质和灰分的相对预测因子(RPD)值分别为3.67和3.97,可以达到使用要求,而水分模型的RPD值只有1.39,数值太低不推荐使用;粉末模型中,蛋白质、水分和灰分的RPD值分别为6.63、5.25和3.57,均可达到使用要求。用近红外方法测定的豆种蛋白质、水分和灰分含量与化学测定值相比有很好的相关性(P<0.001),均值比较差异无统计学意义。结论该近红外反射光谱法可以用于豆种样品中蛋白质、水分和灰分的测定。
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关键词
近红外反射光谱
豆种
宏量营养素
蛋白质
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Keywords
near-infrared reflectance, beans, macronutrients, protein
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分类号
S520.33
[农业科学—作物学]
R151.3
[医药卫生—营养与食品卫生学]
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题名近红外光谱法快速测定小麦粉中矿物质元素的含量
被引量：3
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作者
高慧宇
王国栋
王竹
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机构
中国疾病预防控制中心营养与健康所
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出处
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期495-500,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.81673169)。
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文摘
目的利用近红外光谱(near-infrared spectroscopy, NIR)结合偏最小二乘法(partial least squares, PLS)建立快速测定小麦粉中矿物质元素(钙、磷和钾)含量的绿色分析方法。方法收集117份不同加工程度小麦粉样品(全麦粉、特一粉和麦芯粉)的近红外光谱,同时化学法测定小麦粉样品中钙、磷和钾的含量。主成分分析随机分组,81份样品用于构建NIR模型,36份样品用于验证模型的预测能力。探讨了波长范围和光谱预处理方法对模型预测能力的影响,并选择最佳预测模型。结果钙含量的最佳NIR模型可以预测小麦粉中钙含量(r^(2)=0.7907,RMSEP=5.35,RPD=2.19),磷含量的最佳预测模型可以精确预测磷含量(r^(2)=0.9777,RMSEP=15.3,RPD=6.71),钾含量的最佳预测模型可以精确预测钾含量(r^(2)=0.9777,RMSEP=18.9,RPD=6.84)。结论近红外光谱法可以实现对小麦粉中矿物质元素(钙、磷和钾)的快速预测,通过选择波长范围和光谱预处理方法可以显著提高NIR模型的预测能力。
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关键词
近红外光谱
小麦
矿物质元素
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Keywords
near-infrared spectroscopy
wheat
mineral elements
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分类号
S520.33
[农业科学—作物学]
R151.3
[医药卫生—营养与食品卫生学]
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