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(R2val)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R2val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R2val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.
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