[发明专利]一种近红外光谱法测定大豆水溶性蛋白含量的方法在审

专利信息
申请号: 201910339010.0 申请日: 2019-04-25
公开(公告)号: CN110018134A 公开(公告)日: 2019-07-16
发明(设计)人: 邱丽娟;王俊;徐瑞新;宋健 申请(专利权)人: 中国农业科学院作物科学研究所;长江大学
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359;G01N21/3563
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 赵晓琳
地址: 100000 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 大豆水溶性蛋白 含量预测 原始光谱 近红外光谱法 水溶性蛋白 去皮大豆 脱脂 构建 大豆 近红外光谱检测 预处理 定量分析模型 近红外光谱仪 化学法测定 准确度 大豆蛋白 预测模型 脂肪颗粒 种皮颜色 回归法 去皮 种皮 去除 实测 扫描 预测
【权利要求书】:

1.一种近红外光谱法测定大豆水溶性蛋白含量的方法,包括以下步骤:

(1)剥去待测大豆的种皮,得到去皮大豆;

(2)以近红外光谱仪扫描去皮大豆,得到原始光谱;所述原始光谱的波长范围为950nm~1650nm;

(3)将所述大豆的原始光谱带入大豆水溶性蛋白含量预测模型中,得到大豆水溶性蛋白含量;

所述大豆水溶性蛋白含量预测模型的构建包括:

S1、按照步骤(1)~(2)处理大豆样品,得到原始光谱;

S2、将S1处理后的大豆样品脱脂,化学法测定其中的水溶性蛋白含量,记为实测值;

S3、分别或联用SNV、MSC和SG方法对S1所得原始光谱进行预处理,对预处理后的光谱进行偏最小二乘回归法建立定量分析模型;

S4、利用S3建立的定量分析模型对大豆样品进行检测,记为预测值;

S5、通过比较预测值和实测值,计算S3步骤可能建立的各种定量分析模型的标准均方根误差和相关系数,选择各种定量分析模型中最优的标准均方根误差和相关系数,即得大豆水溶性蛋白含量预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(2)中,所述去皮大豆重复扫描三次,计算平均光谱作为原始光谱。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中脱脂包括:将经过扫描后的去皮大豆样品粉碎后,与乙醚振荡混合,离心弃去上清,挥去乙醚,得到脱脂大豆样品。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中,去皮大豆的质量与乙醚的体积之比为2~10g:30~80ml。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中,振荡混合的速率为180~300r/min,振荡混合的时间为20~40min。

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中,离心的速率为1500~2500r/min,离心的时间为8~15min。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中,测定大豆中水溶性蛋白含量的化学法包括以下步骤:

A1、将脱脂大豆样品与水混合,振荡提取,离心取上清液,得到水溶性蛋白提取液;

A2、利用凯氏定氮法测定水溶性蛋白提取液中的蛋白含量,即得大豆样品中水溶性蛋白的含量,记为实测值。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述步骤A1中,重复与水混合至离心的操作2~3次,合并所得的上清液,得到水溶性蛋白提取液。

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述大豆水溶性蛋白含量预测模型为原始光谱经MSC+SG预处理后,偏最小二乘回归法建立的定量分析模型。

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