近红外光谱技术快速预测大豆中主要抗营养因子含量  

作　　者：李基业 张博[1] 谷子丰 张一頔 李时光 李籽林 赵晓云 贺平丽[1] 

机构地区：[1]中国农业大学分子设计育种前沿科学中心,动物科学技术学院,北京100193 [2]中国农业大学生物学院,北京100193

出　　处：《中国畜牧杂志》2024年第12期344-348,共5页Chinese Journal of Animal Science

基　　金：国家重点研发项目(2023YFD1301501);中国高校基本科研业务费专项资金资助(2024TC198)。

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(Rval2)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Rval2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Rval2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。

关 键 词：大豆 近红外光谱 抗营养因子 预测模型 

分 类 号：S816[农业科学—饲料科学]