摘要
本研究旨在通过近红外光谱(NIRS)技术建立大豆样品中8种抗营养因子的近红外预测模型,探究NIRS技术快速预测大豆中抗营养因子含量的应用价值。采集240个大豆样品,用化学分析法准确测定大豆球蛋白前体、β-伴大豆球蛋白、2S白蛋白、P34蛋白、Kunitz型胰蛋白酶抑制因子3、凝集素、棉子糖、水苏糖8种抗营养因子的含量。其中,选择200份大豆样品为定标集,利用NIRS技术结合近红外分析仪中内置的智能建模算法构建预测模型;40份样品作为验证集,通过化学检测结果验证其建立模型的效果。结果表明:2S白蛋白、棉子糖和水苏糖的预测决定系数(Rval2)和外部验证相对分析误差(RPDval)分别为0.83和2.45、0.96和5.06、0.87和2.75,建立的模型具有较好的稳定性,可用于实际生产中的预测;β-伴大豆球蛋白和P34蛋白的Rval2和RPDval分别为0.76和2.04、0.74和1.96,建立的模型稳定性尚可,虽然可能不足以替代湿化学分析,但依然可为实际生产中样品的筛选分析提供参考;大豆球蛋白前体、Kunitz型胰蛋白酶抑制因子3、凝集素的Rval2和RPDval分别为0.61和1.61、0.51,模型精度需要进一步提高,只可用于样品的粗略筛选。
出处
《中国畜牧杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期344-348,共5页
Chinese Journal of Animal Science
基金
国家重点研发项目(2023YFD1301501)
中国高校基本科研业务费专项资金资助(2024TC198)。
作者简介
李基业(2002-),男,广西人,本科生,研究方向为饲料及相关领域的检测技术研究,E-mail:1271588737@qq.com;通讯作者:贺平丽(1977-),女,湖南人,教授,博士研究生导师,研究方向为饲料及相关领域的检测技术研究,E-mail:hepingli@cau.edu.cn。
