近红外光谱结合siPLS法用于深度水解蛋白奶粉掺伪的快速检测

目的:建立深度水解蛋白奶粉中掺伪普通蛋白粉的快速检测方法。方法:向深度水解蛋白奶粉掺伪一定比例的牛乳清蛋白粉和植物蛋白粉,共制备171个掺伪样品,并采集近红外光谱;对采集的样品光谱使用SPXY法按3∶1比例划分为校正集和预测集,应用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立掺伪检测模型,并比较不同预处理方法下的建模效果。结果:SG一阶导预处理下建立的siPLS模型效果最好,其组合区间光谱范围为[1135~1239.5,1660~1764.5,2080~2184.5 nm],校正集相关系数R^(2)为0.9948,RMSECV值为0.0101,预测集相关系数R^(2)为0.9945,RMSEP值为0.0110,RPD值为13.5。结论:通过siPLS法筛选光谱区间建模,可提高模型的稳定性和预测精度,本方法操作简便,可用于深度水解蛋白奶粉中的掺伪蛋白粉的快速无损检测。

二维相关近红外光谱的牦牛奶粉掺伪判别分析

目的:建立二维相关近红外光谱结合偏最小二乘判别分析方法(PLS-DA)对牦牛奶粉掺伪进行快速判别分析。方法:通过将牦牛奶粉与普通牛奶粉以一定比例混合,共制备56个掺伪样品,并以KS法按3∶1比例划分校正集和预测集;再采集所有样品一维近红外光谱,构建出以浓度为外扰的二维相关谱,基于同步谱与自相关谱的分析,优选出26个特征变量,建立牦牛奶粉掺伪PLS-DA判别模型。结果:通过二维相关光谱分析,优选到的26个特征波长,集中在光谱差异比较明显的区域,均与奶粉中的蛋白质脂肪等营养成分密切相关;建立的牦牛奶粉掺伪判别模型,校正集与预测集的决定系数R^(2)均超过0.97,校正集与预测集的分类准确率均为100%。结论:结果表明,二维相关光谱结合化学计量学方法可以识别掺伪牦牛奶粉的微小差异特征,并进行快速的判别,本方法为乳制品掺伪检测提供了新的思路和方法。