基于FTIR技术的酸牛奶营养成分快速检测方法研究

赵 岩、王安林、程年寿、李中燕、祝嫦巍、蔡传杰

1. 安徽科技学院生命科学学院、安徽 凤阳 233100 2. 安徽科技学院化学与材料学院、安徽 凤阳 233100

基于FTIR技术的酸牛奶营养成分快速检测方法研究

赵 岩1*、王安林1、程年寿2、李中燕1、祝嫦巍1、蔡传杰1

1. 安徽科技学院生命科学学院、安徽 凤阳 233100 2. 安徽科技学院化学与材料学院、安徽 凤阳 233100

酸牛奶作为一种重要的发酵乳制品、伴随着发酵过程、其各种营养成分时刻发生着复杂的变化、因此、建立酸牛奶的快速高效检测技术可以实现对生产过程的实时监控、这也是食品安全监管要达到的重要目标。傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)因其快速、高通量、无化学污染、可对掺假成分予以分辨等特点被广泛应用于食品安全领域。以FTIR技术为核心、利用氟化钙薄膜法、将酸牛奶FTIR光谱图与其营养成分(能量值、蛋白质、脂肪、碳水化合物和钠含量)对照、建立了基于最小二乘法(PLS)的定量化预测模型。结果表明、该模型样品校正集的能量值、蛋白质、脂肪、碳水化合物和钠含量的交叉检验R2值分别达到0.938 9、0.926 6、0.918 6、0.941 8和0.977 1； 该模型用于预测、其样品验证集的交叉检验R2值分别为0.920 5、0.905 3、0.908 5、0.939 3和0.936 4。由此可见、该模型对酸牛奶各营养指标均具有较好的预测准确性、在时间上具备较好的稳定性。不同于传统的化学检测方法、本研究为实现对酸牛奶品质的快速检测提供了一种较为可行的方法。该方法作为乳制品质量监控技术的一项初步探索、具有较好的应用前景。

傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)； 酸牛奶； 蛋白质； 脂肪； 碳水化合物； 钠

引 言

酸牛奶是以乳和乳制品为原料、加入发酵剂、利用其产生乳酸的发酵乳制品。在发酵过程中、其营养成分发生着复杂变化[1]。因此、发酵过程中酸牛奶营养成分的实时快速检测、对其质量监控有着重要意义[2]。

常规的酸牛奶质量监控方法存在以下问题：①方法复杂、无法对其中所含的多指标统一检测； ②由于酸牛奶的品种繁多、增加了检测的困难、某些物质(如果粒、食品添加剂)的加入会对检测结果产生干扰； ③从三聚氰胺事件的例子可以看出、传统的生物、化学检测方法存在着一些问题、弄虚作假者可能以次充好、坑害消费者[3]。实现对乳制品的高通量快速检测是《国家食品安全监管体系“十二五”规划》的目标之一。

近年来、傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)应用于食品领域、展示出其独特的优势：利用FTIR技术可以对食物中的多种组分同时分析； 其测定快速、无需化学试剂加入； 其检测能区别真伪、因此可能成为食品质量安全检测的理想技术[4]。

本试验以市售酸牛奶为实验材料、以其标注的营养指标(蛋白质、糖类、脂肪、能量值等)为参照值、利用氟化钙薄膜法进行FTIR检测； 对其营养指标和红外光谱图通过偏最小二乘法(PLS)建立模型、以建立基于FTIR技术为核心的酸牛奶营养成分快速检测方法。

1 实验部分

1.1 材料与试剂

试验用酸牛奶为市售的61种酸牛奶。包括纯酸牛奶、调味酸牛奶、果味酸牛奶、涵盖了市场上常见的多种品牌。将等量(35 μL)的酸牛奶均匀涂布于13 mm氟化钙窗片上、37 ℃过夜烘干、置于红外光谱仪上透射检测、检测3次取平均值。

1.2 仪器

Nicolet380型红外光谱仪、软件为Thermo scientific OMNIC、试验温度26 ℃。

1.3 样品

为检验样品生产时间对所建立模型的影响、将61种市售酸牛奶按照其生产日期加以分组、将其常见保质期范围(≤21 d)内的酸牛奶作为校正集； 为检验模型准确性及模型的时效性、将超出保质期7 d(≤28 d)内的酸牛奶作为验证集、并参考其聚类分析结果。共得到校正集样品45份、验证集样品16份。

1.4 光谱检测

利用红外光谱仪对氟化钙窗片上酸牛奶样品测定。扫描范围：4 000～900 cm-1、分辨率4 cm-1。

1.5 数据分析

测量结果经OMNIC软件收集、TQ Analyst V6. 2数据处理软件分析、导出后利用SPSS16.0软件进行聚类分析、以便评价样本FTIR光谱的相似性、样品特征性的光谱子集。

2 结果与讨论

2.1 酸牛奶FTIR光谱

图1为酸牛奶样品FTIR光谱谱图、波数范围4 000～900 cm-1。其基团归属如表1所示[5]。

图1 酸牛奶样品原始FTIR光谱

2.2 光谱图的基线校正

对多个酸奶样本FTIR光谱比较后发现、各样本谱图基本一致、但存在着一定的基线移动。为此、对原始FTIR光谱进行基线校正、以便后续计算。

表1 酸牛奶FTIR光谱归属表

2.3 样本光谱的聚类分析

对酸牛奶的光谱图进行聚类分析、并根据样本之间的“欧式距离”构建系统树、以区分不同样品之间的相似性、结果如图2所示。

图2 酸牛奶样品FTIR光属聚类分析结果

表2展示了11个群的营养指标的平均值和标准差、通过对聚类分析图2和营养成分含量表2的分析、酸牛奶的某单一营养成分似乎不是其光谱聚类的依据、其聚类结果可能受到酸牛奶多种成分共同影响。

表2 酸牛奶样品不同聚类营养成分表

2.4 建模样品集的选择

样本的数量和性质是多因素变量建模的重要因素。在本实验中、样本的选择是根据聚类分析的结果、通过图2的系统树来选择建模样品集(校正集)和检验集(验证集)的数据。每个集合中至少要选取1个样本用于建模(样品中1—45号)、同时、验证集中也必须包含11类中的至少1个样品(样品中46—61号)。

2.5 校正集模型构建

首先、以校正集样品光谱和营养成分为对象、利用PLS方法、通过优化、构建模型、其校正集模型R2值分别达到0.938 9、0.926 6、0.918 6、0.941 8和0.977 1、各模型的RMSECV分别为16、0.063 8、0.128、0.759和0.881。经配对t检验、所建立模型各组真实值和预测值均无显著性差异(p>0.05)、结果如表3所示。

2.6 模型的验证

以构建的模型对验证集的16份样品的能量值、蛋白质、脂肪、碳水化合物、钠含量进行交叉检验、结果如表3所示。

表3 酸牛奶不同营养成分FTIR模型相关参数表

从表3可见、所构建的模型能对验证集作出很好的预测。各组RPD均大于3、R2分别为0.920 5、0.905 3、0.908 5、0.939 3和0.936 4。并且、从此结果亦可以看出、所建立的模型对于超过保质期7天内的样本仍有很好的预测能力、模型有较好的稳定性。

3 结 论

乳制品的安全问题深受国人关注、对其快速高效、高通量检测是乳制品质量监控的目标[6]。

近年来、国内外在食品领域利用FTIR对食用油[7]、面包[8]、蔬菜[9]、茶叶[10]等已开展了广泛研究； 在纯牛奶、还原奶、奶粉新鲜度检测、是否掺有三聚氰胺等方面亦有所报道[11]。但国内关于酸牛奶的FTIR检测研究还较少。

本工作利用FTIR结合氟化钙薄膜法对市售酸牛奶进行检测、将其光谱和酸牛奶的营养指标建立模型、所建立模型可很好的预测分析酸牛奶营养组分含量、并展示出较好时间稳定性。

FTIR结合氟化钙薄膜法对酸牛奶进行检测、与ATR-FTIR法相比、设备简单、造价低廉、易于操作[5]； 与压片法相比、可以避免加入样品量不稳定的弊端、简化了实验操作； 与近红外方法不同、FTIR法便于对酸牛奶中添加成分进行鉴定和分析。

本试验所建立的模型定量效果较好、能达到对样品的能量值、蛋白质、脂肪、碳水化合物和钠含量预测目的、为实现对酸牛奶品质的快速检测提供了可能、作为乳制品质量监控技术的一项初步探索、具有较好的应用前景。

[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

安徽省大学生创新创业训练计划基金项目(108792015050)、安徽科技学院大学生创新科研基金项目(15XSZ38)、国家自然科学基金项目(31100070)和安徽科技学院生物学重点学科建设基金项目(AKZDXK2015B02)资助

赵 岩、女、1978年生、安徽科技学院生命科学学院讲师 e-mail：misszhaoyan@aliyun.com *通讯联系人

O657.3

A

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