论文部分内容阅读
脂肪酸一般分为3大类：饱和脂肪酸（SFA, saturated fatty acid）、单不饱和脂肪酸（MUFA, monounsaturated fatty acid）以及多不饱和脂肪酸（PUFA,polyunsaturated fatty acid）。大量研究证明，食物中脂肪酸的类别、比例与人体的健康营养需求密切相关。目前，世界上公认的推荐比例值为:脂肪酸所供能量应不超过总供能量的30%，其中饱和脂肪酸、单不饱和脂肪酸及多不饱和脂肪酸三者的比例为1:1:1。在婴儿配方乳粉中，含量较高的SFA很难被吸收而且会抑制钙的吸收；单不饱和脂肪酸能够提供能量、构成组织结构、帮助神经细胞修复、维持大脑健康、改善大脑记忆；多不饱和脂肪酸有助于婴幼儿的神经和视觉系统的发育，促进婴幼儿脑细胞生长、智力发育以及提高记忆力等；月桂酸（Lauricacid）和肉豆蔻酸(Myristic acid)是体内两种饱和脂肪酸，具有抗菌和抗病毒能力，月桂酸在人乳中约占5.8%，而肉豆蔻酸在母乳汁中一般会占到总乳脂的8.6%，在GB10765-2010《食品安全国家标准婴儿配方食品》中规定婴儿配方乳粉中月桂酸和肉豆蔻酸的总量小于总脂肪酸的20%。目前，检测婴儿配方乳粉中脂肪酸含量常用的方法是气相色谱法等，这些方法耗时长、操作复杂、成本高等缺点。与常规的方法相比，近红外光谱技术具有高效、快速、环保等优点。本文以不同品牌的婴儿配方乳粉样品为材料，将气相色谱法作为标准方法，测定婴儿配方乳粉中脂肪酸的含量作为参考值，以Spectrum400傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行光谱数据扫描。通过光谱范围选择和各种预处理方式获得最佳数学模型，最终确立婴儿配方奶粉中个脂肪酸营养指标的较优模型，并对模型进行评价。主要研究结论如下：1.采用乙酰氯-甲醇甲酯化法的样品前处理方法，利用气相色谱法定量测定婴儿配方乳粉中各脂肪酸的含量。乙酰氯-甲醇甲酯化法为近红外光谱建立脂肪酸模型的参考检测方法，测定所有参与近红外光谱建立模型的样品的化学值，为近红外快速评价婴儿乳粉中脂肪酸组成提供数据支持。2.利用傅里叶变换近红外光谱分别结合主成分分析（PCR）与偏最小二乘法（PLS）建立了婴儿乳粉中月桂酸与肉豆蔻酸占总脂肪酸的百分比的数学模型，并通过交互验证和外部检验两种方式来考察模型的可靠性。在PCR建立的模型结果中，光谱范围选择及预处理对模型的性能没有显著提高，说明模型进行定量分析较为困难。在PLS建立的模型结果中，在波长范围为8554-4000cm-1和预处理方法为SNV下获得最佳模型，结果R2为0.9273，RPD为3.33。用已经建立的模型对预测集进行预测，预测集样品预测值与化学测定值之间经配对t检验分析，P=0.114>0.05，表明两种方法得到的检验结果无显著差异。结果表明，该方法能够用于奶粉中月桂酸与肉豆蔻酸占总脂肪酸的百分比检测分析。3.利用傅里叶近红外光谱结合偏最小二乘法（PLS）法建立了婴儿配方乳粉中的总脂肪酸、饱和脂肪酸、单不饱和脂肪酸、多不饱和脂肪酸的近红外数学模型，并通过交互验证和外部检验两种方式来考察模型的可靠性。选择不同的波长范围和不同的处理方法对光谱进行处理。在PLS建立的模型结果中，在波长范围为8554-4000cm-1和预处理方法为SNV下获得最佳模型，四种脂肪酸校正模型获得最优结果分别为总脂肪酸R2为0.9337，RPD为3.63；饱和脂肪酸R2为0.9374， RPD为3.65；单不饱和脂肪酸R2为0.9073，RPD为3.00；多不饱和脂肪酸R2为0.9203，RPD为3.17，说明模型具有良好的预测性能，可以用于实际检测。在预测结果中，TFA、SFA、MUFA及PUFA四种脂肪酸预测值与化学值相关性系数（R2）依次为0.9847、0.8842、0.9474、0.9120。将预测值与化学测定值之间经配对t检验分析，结果表明近红外光谱技术与常规化学方法得到的检验结果无显著差异。说明所建立的婴儿乳粉中TFA、SFA、MUFA、PUFA的NIRS模型具有很高的预测准确性，可用于乳粉品质分析的快速检测。上述结果表明对婴儿配方奶粉中脂肪酸营养指标进行近红外光谱校正模型的建立是可行的，所建立的数学模型具有很好的预测能力和准确性。