2023年12月18日发(作者:关于抽烟的检讨书)
摘要: 牛奶营养丰富,是人们日常生活中不可缺少的饮品,牛奶质量和食用安全一直备受关注,牛奶质量问题主要来源于其中蛋白质的含量, 蛋白质是生命活动的基础物质,是构成人体新生组织、维持人体健康的重要成分,蛋白质还具有许多种生物学功能.牛奶中蛋白质含量的高低将直接决定牛奶的营养价值和质量。我国牛奶市场曾经出现低蛋白质含量的伪劣牛奶,造成极其惨痛的后果。因此,研究建立方法测定牛奶中蛋白质的含量具有重要意义。本文以牛奶中蛋白质含量组织分析为切入点,阐述了牛奶中蛋白质组织成分的分析,检测步骤,介绍了国内外牛奶中蛋白质含量检测分析方面应用的最新研究进展,对目前研究存在的问题进行了分析,对今后进一步的研究进行了展望并提出了一些建议。
引言
1.1研究背景
牛乳,俗称牛奶,是最古老的天然饮料之一。牛乳顾名思义是从雌性乳牛身上所挤出来的。在不同国家,牛乳也分有不同的等级,目前最普遍的是全脂、低脂及脱脂牛乳。
牛奶及牛奶制品作为一种与人民生活息息相关的营养品,含有蛋白质、乳糖、脂肪、维生素、矿物质等100多种人体所需的营养元素,其营养价值完善,是最接近于人奶的天然食品,已成为居民生活中不可缺少的日常食品之一。
由于牛奶和奶制品在人们日常饮食中占据着越来越重要的地位,它的安全性直接影响到人们的身体健康。因此,对牛奶和奶制品中蛋白质含量进行有效的质量检测和分析也就至关重要。
蛋白质,是化学结构复杂的一类有机化合物,基本单位是氨基酸,是人体的必须营养素。蛋白质的英文是protein,源于希腊文的proteios,是“头等重要”意思,表明蛋白质是生命活动中头等重要物质。蛋白质是细胞组分中含量最为丰富、功能最多的高分子物质,在生命活动过程中起着各种生命功能执行者的作用,几乎没有一种生命活动能离开蛋白质,所以没有蛋白质就没有生命。
组成蛋白质的基本单位是氨基酸,氨基酸通过脱水缩合形成肽链。蛋白质由一条或多条多肽链组成的生物大分子,每一条多肽链有二十至数百个氨基酸残基不等;各种氨基酸残基按一定的顺序排列。产生蛋白质的细胞器是核糖体。蛋白质是生命的物质基础,没有蛋白质就没有生命。因此,它是与生命及与各种形式的生命活动紧密联系在一起的物质。机体中的每一个细胞和所有重要组成部分都有蛋白质参与。蛋白质是人体主要成分,每日必需食入一定量的蛋白质以维持生长和各种组织蛋白质的补充更新。蛋白质的基本组成单位是氨基酸,蛋白质的合成、降解都需经过氨基酸来进行,所以氨基酸代谢是蛋白质代谢的中心内容。为适应体内蛋白质合成的需要,需通过体外摄人或体内合成方式,在质与量上保证各种氨基酸的供应。氨基酸也可进入分解途径,转变成一些生理活性物质、某些含氮化合物和作为体内能量的来源。因此,氨基酸代谢包括合成代谢和分解代谢。蛋白质是机体细胞和细胞外间质的基本构成成分,是生命现象的物质基础。食物蛋白分解的氨基酸参与体内蛋白质合成,这一作用是糖、脂类营养物不能代替的。氨基酸的主要功能是合成蛋白质,正常人体,尤其对于生长发育的儿童和康复期病人,应获得足量、优质的蛋白质供应。如果摄入的氨基酸的量超过了机体进行蛋白质合成所需,多余的氨基酸就会被分解掉,因为氨基酸不能在体内储存。氨基酸经脱氨基作用产生的碳链可直接或间接进入三羧酸循环而氧化分解供能。每克蛋白质在体内氧化分解可产生17.19kJ(4.1kcal)能量。一般来说,成人每日约18%的能量来自蛋白质的分解代谢,但这一作用可由糖和脂肪代替。因此,供能是蛋白质的次要生理功能。
蛋白质占人体重量的16.3%,即一个60kg重的成年人其体内约有蛋白质9.8kg。人体内蛋白质的种类很多,性质、功能各异,但都是由20多种氨基酸按不同比例组合而成的,并在体内不断进行代谢与更新。蛋白质被食入的蛋白质在体内经过消化分解成氨基酸,吸收后在体内主要用于重新按一定比例组合成人体蛋白质,同时新的蛋白质又在不断代谢与分解,时刻处于动态平衡中。因此,食物蛋白质的质和量、各种氨基酸的比例,关系到人体蛋白质合成的量,尤其是青少年的生长发育、孕产妇的优生优育、老年人的健康长寿,都与膳食中蛋白质的量有着密切的关系。
1.2国内外研究现状
奶制品的营养成分检测主要指利用近红外光谱技术对牛奶中蛋白质等主要营养成分中的某一种或几种做快速定量分析。早在1991年,联邦德国的就利用近红外光谱结合偏最小二乘法对牛奶中的蛋白质含量作了定量分析,并做了重复性实验验证实验结果的可再现性,结果表明近红外光谱分析方法用来分析牛奶中的蛋白质含量是非常有效的。Carlos
Enrique等人利用近红外-可见光结合偏最小二乘法预测新鲜牛奶中的蛋白质含量,采集了正交散射,透射和漫反射三种光谱建立模型,结果表明对于测量非均质的牛奶中的蛋白质含量,不需做任何稀释和均匀化的预处理即能获得较好解释系数。
在国内,李庆波等人使用偏最小二乘法(PLS)建立校正模型,对光谱数据采取数字滤波预处理,并用遗传算法优选波段建模后牛奶中蛋白质成分含量的预测均方根误差为0.1~0.2g/dl相关系数大于0.9。吕丽娜等研究了使用近红外漫反射光谱建立模型测量牛奶主要成分的方法,比较了各种预处理方法和不同谱区的建模效果,实验结果蛋白质的相关系数为0.92,标准偏差为0.102g/dl。王丽杰等,探讨了在建立模型过程中,采用直接正交(DO)数据处理方法滤除牛奶漫反射光谱中与待测组分质量浓度无关的干扰信息的可行性,并与多元散射校正(MSC)、二阶微分(SOD)等光谱数据及处理方法进行了比较。实验结果表明,相对于其它数据预处理方法,经DO处理后,系统PLS模型的RMSECV及RMSEP相对较低。王云等,对比了不同的近红外区域的检测结果,探讨了不同光谱区域和数据预处理对模型准确性的影响。模型表明,在长波段(1700nm~2500nm)检测牛奶中蛋白质含量的准确性最高。刘波平等,采用PLS-BP神经网络法同时测定牛奶中四种营养成分的含量。对脂肪,蛋白质,乳糖和牛乳总固体等4种主要组分含量的预测决定系数(R2)分别为:0.961、0.974、0.951、0.997。此外,由于实验是使用从同一奶源获取的样品建模,为了验证其通用性,作者对不同奶源的产品调用模型,结果并无明显差异,表明模型稳健性较好。
总的来说,这些研究比较分析了不同的建模方法,预处理方法,以及不同的波长选择下的测量效果。偏最小二乘法(PLS)使用比较广泛,也有个别使用BP神经网络建模分析,预测效果也较为理想。同时我们也看到,不同的光谱预处理,波长选择以及不同的建模方法都对最后的预测精度有着影响,因此,从这几个方面对模型加以改进,都可能改进奶制品营养成分检测的性能。
在牛奶的收购和生产管理过程中,需要正确快速地检测牛奶蛋白质的含量,为牛奶品质分析和生产过程质量控制提供参考依据。韩东海等,利用红外光谱技术快速、准确、无损伤地实现了纯牛奶中蛋白质含量的判别。实验结果表明:利用判别分析的方法建立牛奶蛋白质的鉴别模型,该方法的正确判别率约在 90%以上;另外,利用定性判别的方法建立了牛奶蛋白质的判别模型,并建立了识别掺碱牛奶的模型,其正确判别率均在 95%以上。上述结果说明,国内技术可以很好的实现牛奶掺假的鉴别以及蛋白质含量的快速鉴定。
李凯歌等探讨了近红外光谱技术结合化学计量学算法对纯牛奶中蛋白质含量的分析,考察了马氏距离判别分析和仿生模式识别方法在牛奶检测中的适用性。结果表明:利用马氏距离判别分析方法鉴别,正确判别率为87.5%;利用仿生模式识别方法鉴别,正确判别率为
98.3% 由此说明:国内技术可以实现对纯牛奶中蛋白质含量进行快速鉴别。
在牛奶生产过程中,由于要达到出厂产品一致化的目标,有时常常需要保持原料成分含量的一致性,有时需要保持发酵进程的统一性。
国内关于对牛奶中蛋白质含量的现场在线分析有一些理论研究,如朱俊平使用多元线性回归法分别建立了用近红外检测蛋白质的快速测定模型。将近红外法的测定结果和标准方法的测定结果进行了比较,比较结果相当一致。他们认为近红外光谱法可以用于牛奶生产过程中的蛋白质含量检测,并可为食品的无损、快速检测提供一种新的方法。刘蓉利用半数重采样法(RMH)和最小半球体积法(SHV)这两种简单算法对测得的牛奶成分的近红外光谱进行了奇异点的剔除实验。结果表明,两种算法都具有简单快速、无需计算逆矩阵等优点,具有很好的数值稳定性,两种算法的结合是剔除奇异点的一条有效途径。尤其适用于在线测量和分析,可以大大提高模型的稳健性和分析精度。但由于实际条件限制,对于在线和现场分析检测但尚未进行有效的实验验证,更未在实际的生产线上。
国外已有文献报道利用近红外技术监控牛奶中蛋白质含量的研究过程。也有研究利用近红外光谱技术实时监测牛奶中主成分含量,控制掺入比例,保证蛋白质含量的均匀一致。Adamopuulos利用近红外光谱技术对传统牛奶蛋白质含量检测过程进行了监控,结果表明,近红外光谱技术能够实时检测牛奶中蛋白质主要指标的变化。Masataka Kawasaki等构建了一个近红外光谱传感系统,该系统包括一台近红外光谱仪、牛奶流量计、牛奶采样器和电脑系统。并分别建立了挤奶过程中非均质牛奶中蛋白质含量的校准模型。结果表明,该系统能实时自动评估挤奶过程中牛奶质量,可以为奶农提供单个牛的牛奶质量和生理条件信息,这些信息再反馈给牛奶场管理者。
总体上讲,关于牛奶中蛋白质含量的现场及在线监测的研究多还停留在实验室阶段,特别是国内,牛奶中蛋白质含量的的现场在线近红外检测走向实用化还需要做很多的铺垫工作。
1.3研究目的及意义
虽然已经有很多的科学家利用近红外技术在牛奶检测方面进行了大量的研究工作,但还存在一些急需解决的问题:首先,牛奶所含蛋白质成分复杂,且不同蛋白质成分由于颗粒大小不同,在牛奶中有的以真溶液形式存在,有的以胶体溶液状态存在,有的则以乳浊液状态存在。这种复杂的分布情况必然会影响蛋白质含量的分布情况,不同的结构也会影响牛奶蛋白质的检测精度;如何降低检测时的误差,获得较强的待检测成分的信号,也是急需解决的问题。其次,定量分析的关键在于建立一个准确有效的校正模型,因此定量、定性建模过程中针对具体问题寻找更简单,更精确,更稳定的建模方法非常必要。为此,要进行多种建模方法的比较,获得最优的模型。然后,目前利用近红外光谱技术对牛奶中蛋白质含量的定性和定量检测的精度还较低,仅仅限于少数几种蛋白质。当多种蛋白质同时存在时如何定性和定量是亟待研究的问题。因此,对于牛奶中蛋白质含量在线和现场分析方面的研究具有重要意义。
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