棉籽壳营养成分测定及近红外模型建立

2019-08-05李楠张朝阳候长乐排日代姆图尔荪尼亚孜库尔班邢金明

塔里木大学学报 2019年2期

李楠张朝阳，2 候长乐排日代姆图尔荪尼亚孜·库尔班邢金明，2*

（1塔里木大学动物科学学院，新疆阿拉尔843300）（2新疆生产建设兵团塔里木畜牧科技重点实验室，新疆阿拉尔843300）

新疆是我国棉花的主要产区，产量高，品质好。2016年全年棉花产量420万吨，2017年456.60万吨［1]，每生产1 t皮棉就可产生2 t棉籽，每吨棉籽约可产450 kg棉粕和260 kg棉籽壳［2]。棉籽壳不仅可以用来制备低聚木糖及木糖醇，栽培食用菌［3～6]，制备活性炭外［7]，还可以作为饲料饲喂家畜［8]。适量的棉籽壳能改善粗饲料适口性，增加动物采食量；棉籽壳中木质素含量中等，可以作为反刍动物的纤维补充料［9]，补充纤维素。棉籽壳中含有棉酚、单宁等抗营养因子，影响了棉籽壳的饲用价值，现在研究发现，在育肥羊饲料中添加棉籽壳的量少于40%时，不会对家畜和人类健康产生危害［10]。

传统饲料营养成分测定方法费时费力费化学试剂，而近红外技术利用物质的近红外反射光谱能够快速、简便、准确地得出结果。目前，近红外光谱技术在各个领域被广泛应用［11]，在饲料方面主要用于饲料常规营养成分分析。国外利用NIRS分析技术对混合饲料常规营养成分方面进行了大量的研究，并且通过实验获得了饲料WC、CP、粗纤维（CF）和灰分（Ash）的理想预测模型［12]；国内近红外技术主要用于饲料原料的营养成分测定，肖青青等利用近红外技术快速分析玉米的WC和脂肪（EE），建立了最优的WC和EE预测模型，预测相关系数WC为0.948，EE为0.855［13]；唐开婷等建立的苜蓿干草的模型CP、NDF、ADF的相关系数R2分别为0.880 1、0.902 6和0.882 6［14]。棉籽壳营养成分用传统方法进行测定时，粉碎过程会使棉籽壳的棉绒和棉壳分层，取样测定会产生较大误差，对实验结果影响较大，因此本实验使用近红外光谱技术建立棉籽壳营养成分预测模型，为棉籽壳营养成分的测定提供一种快速的方法。

1 材料与方法

1.1 实验材料

新疆各地采集共62份棉籽壳，分别采自石河子、5团、9团、10团、12团、库车、温宿和新和等地。

1.2 实验方法

1.2.1 样品处理

对样品进行除杂，然后用CemotecTM1090样品磨将样品粉碎过筛，密封保存，编号备用。

1.2.2 营养成分测定

WC测定：采用HX204卤素水分测定仪测定；NDF及ADF采用范式纤维测定法测定，NDF参照GB/T 20806-2006、ADF 参照 NY/T 1459-2007，仪器为Ankom 2000纤维测定仪；CP采用杜马斯燃烧法测定，参照GB/T 24318-2009，仪器为vario MACRO cube元素分析仪。

1.2.3 近红外光谱扫描

采用近红外光谱仪（型号FOSS DS2500）扫描，波长400～2496 nm。

1.2.4 模型建立与验证

利用Foss公司的WinISIⅢ软件对光谱进行数据分析，采用改进的偏最小二乘法（MPLS），趋势化处理（SNV)、标准化处理（Detrend）、标准化＋去趋势化处理（SNV+Detrend）、标准化多元散射处理（SMSC），导数处理方法选择1，4，4，1对光谱进行预处理。定标模型建立后采用交叉验证相关系数（1-VR）、交叉检验标准误差（SECV）对其预测性能进行综合评定。

内部验证定标模型建立后，选用一组验证样品集对方程的预测性能进行验证。利用WinISI软件内部的自动验证功能，在棉籽壳样品中，通过内部交叉验证方式对定标方程的可靠性进行验证。验证软件每次在定标样品中随机选取样品作为验证样品，用其余的样品建立定标模型，对选中的样品进行验证，自动重复至所有样品均做过验证样品，最后通过验证结果计算其标准误差（SEP）和相关系数（RSQ）。

外部验证选择一批与建模样品集无关的棉籽壳，同时利用化学方法和近红外分析仪测定棉籽壳WC、CP、NDF、ADF含量。通过比较这批棉籽壳的预测值与实测值的差异来验证定标模型的预测准确性。

1.2.5 数据处理

采用SPSS 21.0对数据进行分析。

2 结果与分析

2.1 棉籽壳样品营养成分化学值

棉籽壳样品的各项营养成分如表1所示，采集的棉籽壳分布范围较广，棉籽壳营养成分变化幅度较大，选择的样品具有比较好的代表性，可以用来建立定标模型。

表1 棉籽壳营养成分化学值（%）

2.2 棉籽壳近红外光谱图

用近红外光谱仪对棉籽壳进行光谱扫描，得到原始光谱（图1），棉籽壳在400-2496 nm波长范围有明显的吸收峰。

图1 棉籽壳近红外光谱扫描图

2.3 定标模型的建立

模型建立后，选择SECV值最低，1-VR值最高的模型，即为最佳模型。定标模型相关系数（表2），WC、CP和NDF模型的SECV均较低，1-VR均较高，SEC范围为0.070 5～0.738 2，SECV为0.089 8～0.966 9，1-VR为0.765 3～0.987 5。

表2 定标模型相关系数

2.4 定标模型验证

内部交叉验证结果（表3），棉籽壳各营养成分RSQ为 0.801～0.993，SEP为 0.068～0.709，各营养成分的预测值与实测值间平均偏差（Bias）为-0.009～0.007。内部交叉验证的相关系数较高，并且误差较低，说明所建立的预测模型质量高。

表3 内部交叉验证结果

外部验证结果（图2-图5），采用SPSS 21.0对数据进行显著性分析和成对样品t检验，棉籽壳WC、CP、NDF、ADF实测值和近红外预测值相关系数分别达到了0.970 8，0.969 1，0.953 1，0.807 1；WC、CP、NDF的相关性达到极显著水平（p＜0.01），ADF的相关性达到显著水平（p＜0.05）；成对样品t检验结果为-0.276～0.754，|t|＜t0.05，预测值与实测值之间无显著性差异。

图2 WC预测值与实测值相关性

图3 CP预测值与实测值相关性

图4 NDF预测值与实测值相关性

图5 ADF预测值与实测值相关性

3 讨论与结论

3.1 讨论

在本次测定中，采用化学方法测定的棉籽壳WC为5.82%～9.21%，CP为4.31%～7.93%，NDF为73.45%～81.48%，ADF为56.48%～65.2%，其他学者测定的棉籽壳营养成分CP为4%～6%，NDF为81%～85%，ADF 为 65%～68%［15，16]。近红外光谱仪测定的棉籽壳WC为5.98%～9.44%，CP为4.78%～7.56%，NDF为74.36%～82.31%，ADF为55.59%～65.66%。由结果分析可知，常规化学方法和近红外光谱所测得的结果无明显差异。本实验测定的棉籽壳营养成分与其他学者测定结果略有差异，可能与棉籽壳的产地、品种及加工工艺的不同有关。因此，棉籽壳在进行添加饲喂时，应该对不同来源的棉籽壳营养成分进行测定，以便更好地利用棉籽壳资源。

红外光谱预测棉籽壳营养成分在国内外均未见报道，但是采用近红外光谱及偏最小二乘法测定饲料营养成分的报道很多；采用偏最小二乘法建立玉米秸秆的中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维校正模型，交叉验证和外部验证决定系数为0.92～0.96［17]，可以满足对玉米秸秆成分快速测定的要求。近红外漫反射技术和偏最小二乘法建立了测定玉米NDF和ADF含量的定标模型，定标相关系数分别为0.991和0.932，检验系数为0.926和0.865，可用于预测玉米中NDF和ADF含量［18]。

本实验采用MPLS和不同光谱预处理建立棉籽壳WC、CP、NDF、ADF等营养成分的定标模型，定标相关系数RSQ为0.801～0.993，除ADF相关性为显著水平外，其余指标的相关性都达到极显著水平，取得了良好的定标效果。所建模型的各项决定系数和标准差已满足样品分析对准确度的要求。外部验证近红外预测值和实测值R2为0.807 0～0.970 8，对预测值和实测值进行成对样品t检验，验证结果均为差异不显著，表明近红外光谱法和化学方法测得的WC、CP、NDF、ADF营养成分数值没有显著性差异，所建模型具有较高的准确度。从模型的验测结果来看定标模型的预测性能良好，可用于对未知棉籽壳样品的营养成分进行预测。