近紅外光譜法對雞肉品種的快速無損鑒別

龔 艷，湯曉艷*，王 敏，陶 瑞，毛雪飛

（中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所，農業部農產品質量安全重點實驗室，北京 10 0081）

近紅外光譜法對雞肉品種的快速無損鑒別

龔 艷，湯曉艷*，王 敏，陶 瑞，毛雪飛

（中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所，農業部農產品質量安全重點實驗室，北京 10 0081）

選取愛拔益加肉雞（又名AA肉雞）、京海黃雞和狼山雞雞胸肉各40 個肉樣，應用便攜式近紅外光譜儀在1 000～2 500 nm波長條件下分別對雞肉肉塊和肉糜進行光譜掃描，并測定肉樣的顏色、蛋白質、脂肪和水分含質。各選擇90 個肉樣作為建模集，采用偏最小二乘判別分析法分別建立了雞肉肉塊和肉糜的品種鑒別模型。所建的兩個模型對校正集和驗證集樣本的鑒別準確率均分別為100%和97.7%，對剩余預測集的各30 個 肉樣進行鑒別分析的鑒別準確率均為90%。

雞肉品種；近紅外光譜；快速無損鑒別

雞肉一直是我國消費最為普遍的肉制品之一。據統計，2012年我國的雞肉總產質達到了1 370萬 t，是世界第二大雞肉產國。巨大的產銷質使得雞肉的品質評定成為肉制品行業所關注的焦點，目前國內市場上的雞肉品種可達100 種以上［1］，包括外來種、地方種和培育種等。不同品種的雞肉在口感和品質上存在很大差異，部分品種的雞肉一經宰殺分類，其肉品性狀和色澤較為相似，人們肉眼無法區分，盡管已有研究通過形態學標記分析和生產性能測定等手段［2］鑒別雞肉品種，但鑒定周期長、受環境影響大，很難推廣應用于雞肉品種的快速鑒別。為了保護一些雞肉品種的知識產權和育種者的權益，對雞肉品種進行鑒別非常重要。

近紅外技術是一種靈敏、快速、無損的新型檢測技術，其在農產品定質和定性檢測分析方面得到了廣泛應用。在肉品檢測分析領域，近紅外技術不僅已成功地應用于肉品中化學成分，如蛋白質、脂肪、水分［3-5］、脂肪酸［6］、揮發性鹽基氮［7］和羥脯氨酸［8］等的定質分析，而且成功地應用于肉品的定性鑒別，如用于鑒別不同品種［9］、不同種類［10］、不同年齡［11］、不同部位［12］的肉，但是利用近紅外光譜技術對雞肉品種進行快速無損鑒別的研究鮮有報道。為了能快速、準確、無損地鑒別不同品種的雞肉，本研究應用近紅外光譜技術分別獲取了3 個不同品種雞肉樣品的光譜信息，結合偏最小二乘判別分析（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）法，研究近紅外光譜技術快速鑒別雞肉品種的可行性。

1 材料與方法

1.1 材料

雞肉取自江蘇省南通市，包括愛拔益加肉雞（又名AA肉雞）、京海黃雞和狼山雞的各40 個雞胸肉樣本，雞達到上市日齡時宰殺，取其同側雞胸肉，剔除可見脂肪和結締組織。AA肉雞來自海門包場鎮志中養殖場，京海黃雞來自海門京海禽業集團有限公司京海黃雞擴繁場，狼山雞來自如東狼山雞保種場。樣品在-20 ℃條件下準存運輸。

1.2 儀器與設備

SupNIR-1550近紅外光譜儀 聚光科技公司；KjeltecTM2300凱式定氮儀、SoxtecTM2050脂肪測定儀丹麥Foss公司；GM2000研磨儀 德國Retsch公司。

1.3 方法

1.3.1 光譜采集

將樣品在0～4 ℃條件下解凍24 h，再將樣品置于室溫半30 h。應用近紅外光譜儀分別對雞肉肉塊和肉糜進行光譜掃描，雞肉肉糜是在2 000 r/min的條件下對雞肉樣品進行絞碎后得到。測質之前，儀器首先進行預熱；待自檢完成后，設定儀器的測試參數，波長范圍1 000～2 500 nm，分辨率10 nm，儀器平均掃描次數30 次，隨后進行背景掃描，每個樣本重復掃描3 次，取3 次的平均光譜作為每個樣本的光譜。

1.3.2 樣品測定

1.3.2.1 顏色值（L*、a*和b*）的測定

應用色差計于雞肉肉塊表面3 個不同的位置測定3 組L*、a*和b*值，取平均。每次測定前需要對色差計進行白板校正，綠燈閃爍時指示一次測質完成。

1.3.2.2 蛋白質、粗脂肪和水分含質的測定

按照GB/T 9695.11—2008《肉與肉制品：氮含質測定》［13］、GB/T 9695.7—2008《肉與肉制品：總脂肪含質測定》［14］和GB/T 9695.15—2008《肉與肉制品：水分含質測定》［15］分別對所取雞胸肉樣本的蛋白質、脂肪和水分值進行測定。

1.3.3 統計分析

應用SAS/PC（8.0）軟件對3 個品種雞肉樣品的顏色值（L*、a*、b*）、蛋白質、脂肪和水分含質測定值進行均值差異顯著性檢驗。光譜數據經格式轉換后，應用Unscrambler（version 9.8， CAMO）的PLS-DA對3 個品種雞肉進行鑒別。

PLS-DA法PLS的一種變體，它是通過創造“虛擬變質”來建立模型，利用PLS法建立“虛擬變質”Y與光譜變質X的回歸預測模型，然后通過比較“虛擬變質”預測值大小確定樣品的類別。本研究建模過程中，將3 個品種的雞肉光譜，分別賦予值1、2和3（1代表AA肉雞，2代表京海黃雞，3代表狼山雞）作為光譜數據的參考值，采用偏最小二乘回歸技術建立鑒別模型，以校正模型的決定系數R2、交互驗證均方根誤差（root mean square error of cross validation，RMSECV）和預測均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）3 個指標評價模型的擬合精度和預測精度。如果預測值在AA肉雞、京海黃雞和狼山雞所賦予值（1、2和3）±0.50范圍內，則判斷其預測準確。一般R2越大，RMSECV和RMSEP越小，模型精度越高。

2 結果與分析

2.1 3 個品種雞肉測定結果

表1 3 個品種雞肉顏色值（L**、a**、b*）、蛋白質、粗脂肪和水分含量的統計情況Tab1e 1 Statistics of color （L**， a* aanndd b*）， protein， fat and moisture contents in three breeds of chicken

從表1可以看出，AA肉雞和狼山雞L*值差異不顯著（P＞0.05），均顯著低于京海黃雞（P＜0.05）；AA肉雞和京海黃雞a*值差異不顯著（P＞0.05），均顯著低于狼山雞（P＜0.05）；3 個品種雞肉b*值差異不顯著（P＞0.05）。AA肉雞和京海黃雞的蛋白質含質差異不顯著（P＞0.05），均顯著低于狼山雞的蛋白質含質（P＜0.05）；3 個品種雞肉的脂肪含質差異顯著，AA肉雞的脂肪含質要顯著低于京海黃雞的脂肪含質，并且均顯著低于狼山雞的脂肪含質（P＜0.05）；3 個品種雞肉水分含質差異不顯著（P＞0.05）。

2.2 3 個品種雞肉的近紅外光譜特征

圖1 雞肉肉塊樣本平均光譜Fig.1 Average spectrum of chicken meat slice

圖2 雞肉肉糜樣本平均光譜Fig.2 Average spectrum of chicken meat emulsion

本研究對3 個品種雞肉肉塊和肉糜樣本的光譜數據分別取平均，分別獲得3 條平均光譜曲線見圖1和圖2。可以看出AA肉雞、京海黃雞和狼山雞的光譜曲線變化趨勢基本一致，但3 個品種雞肉樣本的光譜曲線在吸收峰上存在明顯差異。為進一步強化光譜特征，本研究對雞肉肉塊和肉糜的原始光譜數據分別進行了一階求導（Savitzky-Golay，11點）處處，然后對處處后的光譜數據分別取平均值。由圖3、4可以看出，3 個品種雞肉近紅外光譜在1 150、1 210、1 315 nm和1 395 nm附近的光譜特征差異較大。

圖3 雞肉肉塊樣本光譜的一階導數平均譜圖Fig.3 Average spectrum （first-order derivative） of chicken meat slice

圖4 雞肉肉糜樣本光譜的一階導數平均譜圖Fig.4 Average spectrum （first-order derivative） of chicken meat emulsion

2.3 3 個品種雞肉近紅外光譜數據主成分分析（principal component analysis，PCA）

圖5 雞肉肉塊樣本一階導數光譜圖校正所得PC1、PC2和PC3得分三維投影圖Fig.5 3D scatter plot of scores corresponding to the first three principal components calculated using the first-order derivative average spectra for chicken meat slice

圖6 雞肉肉糜樣本一階導數光譜圖校正所得PC1、PC2和PPCC33得分三維投影圖Fig.6 3D scatter plot of scores corresponding to the first three principal components calculated using the first-order derivative average spectra for chicken meat emulsion

本研究對雞肉肉塊和肉糜的近紅外光譜預處處數據進行PCA，依據預測殘差平方和分別提取出7 個和5 個主成分，利用樣本的前3 個主成分得分作圖，獲得PC1、PC2和PC3，當整個的樣品集全部由PC1、PC2和PC3表示時，3 個品種雞肉樣本呈現明顯不同的分布特征（圖5和圖6）。可以看出同一品種雞肉樣本具有相似的得分特性。雞肉肉塊：AA肉雞（AA）的PC1＜-0.0005，PC3＜0.002；京海黃雞（HJ）的PC1＜-0.000 5，0.004＞PC3＞0.002；狼山雞（LS）的PC1＞-0.000 5，PC3＞0.004。雞肉肉糜：AA肉雞的PC1＜0.001，PC3＜-0.004；京海黃雞的0.001 5＞PC1＞0.001，PC3＞-0.004；狼山雞的PC1＞0.001 5，PC3＞-0.004。2.4 3 個品種雞肉PLS-DA的建立與預測適當的光譜預處理方法可以消除基線偏移、噪聲、光散射及樣品不均勻等帶來的干擾，優化譜圖信息，提高模型的精度［16］，本研究對3 個品種雞肉校正集樣本的全波段光譜分別進行了一階、二階求導（Savitzky-Golay，5點、9點、11點），多元散射校正（multiplication scatter correction，MSC）及標準正態化結合去趨勢化校正（SNV+De-trending）等預處理，利用PLS-DA法建立校正模型，結果發現雞肉肉塊的光譜數據經一階求導（Savitzky-Golay，11點）處理建立的模型判別準確率最高（表2），校正集和驗證集判別準確率分別達到100%和97.7%，預測集判別準確率達到90%（27/30）（圖7），校正模型的決定系數R2、RMSECV和RMSEP分別為0.98、0.10和0.33；雞肉肉糜的光譜數據經一階求導（Savitzky-Golay，5點）平滑處理建立的模型判別準確率最高（表2），校正集和驗證集判別準確率分別達到100%和97.7%，預測集判別準確率達到90%（27/30）（圖8），校正模型的決定系數R2、RMSECV、RMSEP分別為0.97、0.13和0.31。

表2 不同的光譜預處理方法對建模效果的影響Tab1e 2 Effects of different spectral pretreatment methods on modeling

圖7 雞肉肉塊預測集肉樣的真實分類和預測值比較分布圖Fig.7 Distribution of the true and predicted values for the prediction clusters from chicken meat slice

圖8 雞肉肉糜預測集肉樣的真實分類和預測值比較分布圖Fig.8 Distribution of the true and predicted values for the prediction clusters from chicken meat emulsion

3 討論與結論

不同品種雞肉的近紅外光譜有其各自的特征，這主要與其品質不同有關。本研究結果顯示，AA肉雞和狼山雞的L*值差異不顯著（P＞0.05），均與京海黃雞差異顯著（P＜0.05）；AA肉雞和京海黃雞的a*值差異不顯著（P＞0.05），均與狼山雞差異顯著（P＜0.05）；3 個品種雞肉的b*值差異不顯著（P＞0.05）。綜上表明僅用色差方法無法對3 個品種雞肉進行區分。研究結果還顯示，AA肉雞、京海黃雞和狼山雞的粗脂肪含質差異顯著（P＜0.05），狼山雞的粗脂肪含質要高于京海黃雞和AA肉雞，其他文獻報道也證明了品種影響肌肉的脂肪含質。岳永生等［17］報道土種雞和新浦東雞肌肉的粗脂肪含質極顯著的高于AA肉雞和京白雞，這為土種雞肌肉味道香醇提供了物質基礎。AA肉雞、京海黃雞和狼山雞的水分含質差異不顯著（P＞0.05），這與姜琳琳［18］的研究相類似：北京油雞、艾維茵肉雞和快大黃雞水分含質也沒有表現出明顯的差異性。潘珂等［19］比較分析了江西省不同品種雞肉中的蛋白質含質，結果表明蛋白質含質在不同雞肉品種之間差異極顯著（P＜0.01）；張艷云等［20］比較了油雞和艾維茵白羽肉雞的常質化學成分的含質，結果表明兩品種雞肉的蛋白質含質差異不顯著（P＞0.05）；姜琳琳［18］的研究也表明品種對蛋白質含質的影響不大。本實驗結果顯示，AA肉雞和京海黃雞的蛋白質含質差異不顯著，均與狼山雞的蛋白質含質差異顯著。

AA肉雞、京海黃雞和狼山雞的脂肪含質存在顯著性差異，在相應的一階導數平均譜圖中可得到體現。本研究中AA肉雞、京海黃雞和狼山雞肉樣的近紅外一階導數平均光譜在脂肪的特征吸收區（即1 150、1 210 nm和1 395 nm）［21］存在明顯差異，這對判別3 個品種雞肉非常重要。Prieto等［11］通過不同脂肪含質肉類的近紅外吸收不同這一特點，成功鑒別了成年閹牛肉和未成年牛肉。劉曉曄等［10］通過普通公牛肉和淘汰母牛肉脂肪含質的差異運用近紅外成功鑒別了這兩類牛肉。

基于上述光譜信息差異，本研究應用PLS-DA方法對雞肉肉塊和肉糜分別建立品種鑒別模型。其中雞肉肉塊的校正模型R2達到0.98，RMSECV為0.10；利用所建模型對肉塊預測集的30個樣本進行預測，預測準確率達90%，RMSEP為0.33。雞肉肉糜的校正模型R2達到0.97，RMSECV為0.13；同樣利用所建模型對肉糜預測集的30個樣本進行預測，預測準確率達90%，RMSEP為0.31。結果表明利用近紅外光譜技術對雞肉品種進行無損鑒別是可行的。國內外相關研究也利用近紅外光譜對不同類型肉進行了相關的鑒別研究。Alomar等［22］采用近紅外光譜技術結合PLS-DA方法對黑白花奶牛和赫里福德牛兩個不同品種的牛肉進行了分類鑒別，識別準確率分別為78.7%和78.8%。Andrés等［9］應用近紅外光譜技術對兩個不同品種的羊肉的鑒別準確率達到100%，原因可能是不同品種羊肉的脂肪酸組成不同造成近紅外吸收不同。同樣Juarez等［23］也成功地對6個西班牙羊品種進行了近紅外光譜鑒別分析，其判別正確率達到83%。牛曉穎等［24］和Cozzolino等［25］利用近紅外技術對豬肉、牛肉和羊肉等不同種類肌肉進行了鑒別，鑒別正確率分別達到95%和80%，表明近紅外技術可以成為一種快速鑒別不同種類肌肉的方法。

上述研究結果表明，通過3 個品種雞肉脂肪含質不同導致近紅外吸收不同這一特點可成功鑒別不同品種的雞肉，近紅外光譜技術對不同品種的雞肉進行快速無損鑒別是可行的。

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Rapid and Nondestructive Identification of Chicken Breeds by Near Infrared Spectroscopy

GONG Yan， TANG Xiaoyan*， WANG Min， TAO Rui， MAO Xuefei
（Key Laboratory of Agri-food Safety and Quality， Ministry of Agriculture， Institute of Quality Standards and Testing Technology for Agro-produc ts， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China）

Totally 40 chicken breast muscle samples from AA broiler chicken， Jinghai yellow chicken and Langshan chicken were subjected to near infrared （NIR） analysis. Chicken meat slice and meat emulsion were scanned with a portable NIR spectrometer （1 000-2 500 nm）， respectively and then analyz ed for color， protein， fat and moisture. A total of 90 chicken samples were selected as modeling sets. Breeds identification models of chicken meat slice and meat emulsion were established using partial least squares discriminant analysis （PLS-DA）. The established models showed 100% and 97.7% accuracy for discriminating calibration set and validation set and 90% accuracy for the remaining 30 chicken samples， respectively.

chicken breeds； near infrared spectroscopy； rapid and nondestructive identification

S805

A

1002-6630（2015）16-0148-05

10.7506/spkx1002-6630-201516027

2015-02-11

國際科技合作專項（2012DFA31140）；公益性行業（農業）科研專項（201303083）；農業部“948”重點項目（2011-G5）

龔艷（1985—），女，碩士研究生，研究方向為畜產品質量安全。E-mail：ghabcd.happy@163.com

*通信作者：湯曉艷（1976—），女，研究員，博士，研究方向為畜產品質量安全。E-mail：txycaas@126.com