基于近紅外光譜與組合間隔偏最小二乘法的稻米鎘含量快速檢測(cè)

朱向榮 李高陽(yáng) 蘇東林 劉 偉 單 楊（1.中南大學(xué)研究生院隆平分院，湖南 長(zhǎng)沙 410125；2.湖南省食品測(cè)試分析中心，湖南 長(zhǎng)沙 410125）

鎘（cadmium，Cd）是一種毒性大，遷移性強(qiáng)的重金屬元素，Cd在土壤中有較高活性［1］，Cd污染是土壤和食品中重金屬污染關(guān)注的首要問(wèn)題之一。水稻被認(rèn)為是鎘吸收最強(qiáng)的大宗谷類(lèi)作物［2］，很容易吸收土壤中的鎘。水稻鎘污染不僅導(dǎo)致水稻產(chǎn)量下降，更為嚴(yán)重的是鎘元素在水稻植株內(nèi)大量累積，并通過(guò)食物鏈進(jìn)入人體，對(duì)人類(lèi)健康帶來(lái)嚴(yán)重危害［3］。中國(guó)GB 2762—2012《食品中污染物限量》規(guī)定稻米中鎘的最高限量為0.2mg/kg，因此，對(duì)稻米中鎘含量進(jìn)行質(zhì)量控制，保障稻米食用安全，采用靈敏、準(zhǔn)確的分析方法檢測(cè)稻米鎘含量尤為重要。目前，國(guó)內(nèi)外研究者［4］常采用電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜與石墨爐原子吸收光譜法等儀器分析方法測(cè)定農(nóng)產(chǎn)品中Cd含量。上述方法雖然準(zhǔn)確性好，專(zhuān)屬性強(qiáng)、靈敏度高，但也存在著樣品消化時(shí)間長(zhǎng)、強(qiáng)酸試劑消耗量大、環(huán)境危害較大、儀器操作復(fù)雜等缺點(diǎn)。

近紅外光譜法（near－infrared spectroscopy，NIRS）是目前發(fā)展較為迅速的分子光譜快速檢測(cè)技術(shù)，具有快速、無(wú)損、綠色、環(huán)境友好等優(yōu)點(diǎn)。NIRS在稻米中淀粉、蛋白質(zhì)、氨基酸、脂肪、礦質(zhì)元素、水分、脂肪酸值等營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的含量檢測(cè)等領(lǐng)域均有應(yīng)用。從原理上講，無(wú)機(jī)元素在近紅外光譜區(qū)并沒(méi)有吸收，但是有機(jī)物質(zhì)通過(guò)螯合或絡(luò)合的方式與無(wú)機(jī)元素形成螯合物或絡(luò)合物，而這些物質(zhì)在近紅外光譜區(qū)有相應(yīng)的響應(yīng)與吸收［5］。稻米的主要有機(jī)成分為淀粉和蛋白質(zhì)，其含量分別約為80%和8%。鎘元素與淀粉及蛋白質(zhì)中的C—H、N—H與O—H等基團(tuán)結(jié)合，而使得采用近紅外光譜檢測(cè)鎘成為可能。近年來(lái)，國(guó)外學(xué)者采用NIRS結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)動(dòng)物樣 品［6，7］、植物樣品［8－11］以及 水樣［12，13］中重金屬元素定性、定量分析，Kumagai等［14］采用NIRS對(duì)鎘污染稻米進(jìn)行定性研究，但尚未見(jiàn)到采用NIRS對(duì)稻米鎘進(jìn)行定量研究的報(bào)道。本研究擬通過(guò)NIRS與組合間隔偏最小二乘法（synergy interval partial least squares，siPLS）組合，建立稻米鎘含量是否超標(biāo)的NIRS定量模型，并對(duì)光譜預(yù)處理方法與光譜變量篩選進(jìn)行系統(tǒng)的考察，以達(dá)到預(yù)期的效果。

1 材料與方法

1.1 儀器與試劑

石墨爐原子吸收光譜儀：AA－6800型，日本島津公司；

傅里葉變換近紅外光譜儀：Nicolet AntarisⅡ型，美國(guó)Thermo公司；

硝酸、高氯酸：優(yōu)級(jí)純，國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 樣品收集 在湖南省長(zhǎng)沙市周邊收集了72個(gè)稻米樣品（40個(gè)樣品采自湘陰縣浩河口鎮(zhèn)，10個(gè)樣品采自長(zhǎng)沙縣大同橋鎮(zhèn)，12個(gè)樣品采自長(zhǎng)沙縣江背鎮(zhèn)，10個(gè)樣品采自長(zhǎng)沙縣干杉鎮(zhèn)）。樣品經(jīng)烘干（85℃，2h）、去殼、粉碎、過(guò)60目篩4個(gè)步驟。

1.2.2 鎘含量的測(cè)定 按 GB/T 5009.15—2003《食品中鎘的測(cè)定》執(zhí)行。

1.2.3 NIRS方法 利用積分球漫反射檢測(cè)系統(tǒng)完成樣品近紅外光譜的采集，NIRS掃描波數(shù)范圍4 000～10 000cm－1。NIRS方法經(jīng)優(yōu)化后，樣品光譜采集的工作流（workflow）確定為：分辨率8cm－1，掃描次數(shù)32次，增益為2，以內(nèi)置背景為參考。每個(gè)樣品重復(fù)3次掃描，取其平均光譜，以消除樣品不均勻性帶來(lái)的干擾。

1.2.4 組合間隔偏最小二乘法 偏最小二乘回歸法（partial least squares regression，PLSR）是多元校正中經(jīng)典的定量建模方法之一。在建模的過(guò)程中，為了不丟失光譜信息，PLSR常采用全光譜（full spectrum）數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，但是全光譜中無(wú)信息變量（uninformative variables）過(guò)多，將會(huì)導(dǎo)致模型過(guò)擬合，預(yù)測(cè)結(jié)果變差。因此，需采用變量篩選方法提取特征變量，提高NIRS模型的精度。間隔偏最小二乘法［15］（interval partial least square，iPLS）是將全光譜分為n個(gè)等寬子區(qū)間，然后對(duì)每個(gè)子區(qū)間進(jìn)行局部建模，得到誤差最小，相關(guān)系數(shù)最大的子區(qū)間。組合間隔偏最小二乘法（siPLS）是iPLS的一個(gè)擴(kuò)展，該方法的主要原理是以交叉驗(yàn)證均方根誤差為指標(biāo)，對(duì)全光譜不同子區(qū)間（比如2、3以及4個(gè)區(qū)間）進(jìn)行任意組合，采用多元回歸方法建立定量模型，最終得到最優(yōu)的光譜變量區(qū)間組合以及相應(yīng)的模型［16］。

1.2.5 模型評(píng)價(jià) 采用模型相關(guān)系數(shù)（R）、交叉驗(yàn)證均方根（RMSECV）與預(yù)測(cè)集驗(yàn)證均方根（RMSEP）進(jìn)行評(píng)價(jià)，分別按式（1）～（3）計(jì)算：

式中：

ci——試驗(yàn)值，mg/kg；

n——校正集樣本數(shù)；

m——預(yù)測(cè)集樣本數(shù)。

1.2.6 統(tǒng)計(jì)分析 利用MATLAB軟件進(jìn)行。

2 結(jié)果與討論

2.1 校正集的選擇

采用NIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，選擇有代表性的校正集樣品進(jìn)入到校正模型的數(shù)據(jù)庫(kù)，不但可以降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)、提高模型的預(yù)測(cè)精度，還可以減少建模的工作量。本研究共收集72個(gè)稻米樣本，采用基于馬氏距離的Kennard－Stone（KS）法［17］依次從整個(gè)樣本集（samples set）挑選54個(gè)樣品作為校正集（calibration set），18個(gè)樣品作為預(yù)測(cè)集（prediction set）。

2.2 光譜分析

圖1為代表性樣品在4 000～10 000cm－1的NIRS圖，主要吸收峰光譜解析為［18］：8 423.5cm－1附近的吸收峰為C—H鍵振動(dòng)的二級(jí)倍頻，6 907cm－1附近的吸收峰為O—H鍵伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻，6 480cm－1附近的吸收峰為N—H鍵伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻，5 720cm－1與5 900cm－1兩處吸收峰對(duì)應(yīng)的是C—H鍵的一級(jí)倍頻，5 200cm－1附近的吸收峰為O—H鍵振動(dòng)組合頻，4 830cm－1附近的吸收峰為N—H鍵伸縮振動(dòng)與彎曲振動(dòng)的組合頻，4 390cm－1附近的吸收峰為C—H振動(dòng)的組合頻。

圖1 稻米樣品代表性的近紅外光譜圖Figure 1 NIR spectrum of rice sample

2.3 光譜預(yù)處理比較

采集的NIRS中，光譜的背景噪聲、物理因素導(dǎo)致的光散射與量綱不一致等將對(duì)建模的準(zhǔn)確性產(chǎn)生重要影響［19］。因此，需要對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，以減少上述影響。在全光譜范圍內(nèi)，以RMSECV值及Rc（訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)）進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)，考察了Savitzky－Golay（SG）平滑、中心化（meaning）、自歸一化（autoscaling）及多元散射校正（multiple scattering correction，MSC）等5種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)稻米樣品的NIR光譜模型的影響。最終確定了平滑、中心化以及多元散射校正作為光譜預(yù)處理最優(yōu)方法。

2.4 基于siPLS法的特征變量選擇

本研究采集的近紅外原始光譜包含1 557個(gè)變量，在多元變量校正時(shí)包含著不相關(guān)或冗余信息，利用全光譜建立校正模型存在著過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。因此，采用特征變量選擇方法對(duì)全光譜變量進(jìn)行篩選，能減少模型的變量數(shù)，降低模型的復(fù)雜性，提高模型的預(yù)測(cè)性能。本試驗(yàn)分析了siPLS特征變量提取方法，并與全光譜建模結(jié)果進(jìn)行比較。SiPLS法具體步驟：將全光譜劃分為60個(gè)區(qū)間，每個(gè)區(qū)間26個(gè)變量，然后對(duì)不同區(qū)間進(jìn)行組合，得到RMSECV值最小的子區(qū)間組合。本試驗(yàn)考察了siPLS法不同子區(qū)間個(gè)數(shù)的組合對(duì)模型的影響，確定3個(gè)區(qū)間組合次數(shù)時(shí)，RMSECV值最低，Rc值最大。

圖2為訓(xùn)練集建模時(shí)前10個(gè)主因子數(shù)與所對(duì)應(yīng)的RMSECV值的相關(guān)圖。由圖2可知，當(dāng)主因子數(shù)為9時(shí)，RMSECV值最小。

圖2 主因子數(shù)與RMSECV的相關(guān)圖Figure 2 The correlation diagram of PLS components and RMSECV

表1列出了前10個(gè)區(qū)間組合所對(duì)應(yīng)的波數(shù)位置、主因子數(shù)以及RMSECV值，由表1可知，組合區(qū)間為［21 30 38］時(shí)，對(duì)應(yīng)的主因子數(shù)為9，此時(shí)RMSECV值最小，為0.247。

采用siPLS法得到的最優(yōu)區(qū)間組合為［21 30 38］，21，30與38三區(qū)間在全光譜對(duì)應(yīng)的波數(shù)位置見(jiàn)圖3，分別為6 005.2～6 101.6，6 907.8～7 004.2與7 710.0～7 806.4cm－1。具體NIRS解析為［18］：6 005.2～6 101.6cm－1為C—H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻，6 907.8～7 004.2cm－1為蛋白質(zhì)N—H反對(duì)稱(chēng)伸縮振動(dòng)一級(jí)倍頻以及淀粉O—H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻。7 710.0～7 806.4cm－1為C—H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻伸縮振動(dòng)的第二組合頻。

表1 RMSECV最低的前10個(gè)組合區(qū)間及其對(duì)應(yīng)的主因子數(shù)Table 1 The top 10intervals corresponding to PLS component and RMSECV using siPLS

圖3 采用siPLS算法選擇波段在全譜中的位置Figure 3 Spectral subintervals were selected by siPLS algorithm

采用siPLS法選擇NIRS特征吸收波數(shù)，建立稻米鎘PLS定量模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)，訓(xùn)練集中54個(gè)樣品ICP—MS測(cè)定的試驗(yàn)值與NIRS預(yù)測(cè)值的相關(guān)圖見(jiàn)圖4。由圖4可知，樣本號(hào)為8＃、30＃與31＃的樣品預(yù)測(cè)相對(duì)較差。此時(shí)，模型校正集 RMSECV為0.247，訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)（Rc）為0.919。

圖5為預(yù)測(cè)集中18個(gè)樣品ICP—MS測(cè)定的試驗(yàn)值與NIRS預(yù)測(cè)值的相關(guān)圖。預(yù)測(cè)集RMSECV為0.261，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)（Rp）為0.895。

圖4 訓(xùn)練集中試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)圖Figure 4 Prediction value vs.ICP—MS measurement for the determination of actual content in the calibration set（n＝54）

圖5 預(yù)測(cè)集中試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)圖Figure 5 Prediction value vs.ICP—MS measurement for the determination of actual content in the calibration set（n＝18）

2.5 全譜和特征波長(zhǎng)選擇模型的比較

為了評(píng)價(jià)siPLS法在稻米鎘定量建模變量選擇中的重要性，本研究采用2.3節(jié)相同的光譜預(yù)處理手段，建立了全光譜的PLS模型。由表2可知，采用全光譜建立的PLS模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比siPLS法都要差，這說(shuō)明采用siPLS法對(duì)原始光譜進(jìn)行特征波長(zhǎng)選擇，主要成分信息得到最大保留，冗余信息得到部分去除，預(yù)測(cè)能力得到提高。

表2 siPLS法與PLS建模結(jié)果比較Table 2 Comparison of the results of siPLS and PLS

3 結(jié)論

本研究采用近紅外光譜與組合間隔偏最小二乘法相結(jié)合，初步實(shí)現(xiàn)了鎘污染稻米中鎘含量的定量檢測(cè)。結(jié)果表明，采用siPLS法選擇特征變量再進(jìn)行建模，所得結(jié)果優(yōu)于全譜建模結(jié)果。本研究將進(jìn)一步擴(kuò)大樣品量，提高模型的穩(wěn)健性與準(zhǔn)確性。本研究結(jié)果可為近紅外光譜技術(shù)在稻米鎘快速識(shí)別上提供初步依據(jù)。

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