近紅外光譜技術在養豬業中的應用研究進展

陳 輝

（華中農業大學農業動物遺傳育種與繁殖教育部重點實驗室/農業農村部豬遺傳育種重點開放實驗室， 湖北 武漢 430070）

養豬業是我國畜牧業的支柱性產業，養豬業的發展在很大程度上影響著我國畜牧業的發展。養豬業的發展受到多方面的因素制約，其中一大重要因素是與豬相關的營養指標、肉質指標以及胴體指標等數據的數量和質量。因而開發一種準確、可實現批量化測定的分析技術對養豬業的發展具有積極意義。

近紅外光譜技術（NIR）是一種利用光學原理實現樣品高效快速檢測的現代分析技術，具有綠色、高效的特點，近幾年在農業領域應用廣泛[1]。NIR 技術可實現對多種組分的快速無損測定，操作簡單，在歐美國家廣受推崇，應用于多個領域[2]。NIR 技術具有多重優點，在養豬業中也得到較多應用，如在豬的營養物質消化評定[3]、豬的飼料營養價值評定[4]、肉質評定[5]以及胴體品質測定[6]等方面均有著積極作用。本文就NIR 技術在養豬業中的應用展開綜述，并闡述了其應用原理。

1 NIR 技術的原理及分析方法

1.1 NIR 技術的原理

近紅外光是一種波長在780～2 526 nm 的電磁波[7]，NIR 光譜主要是由透射光譜（波長在780～1 100 nm處）、反射光譜（波長在1 100～2 526 nm 處）獲得近紅外光譜[8]。NIR 反映的是待測物質中的分子振動頻譜，通過測定含氫基團（-OH、-CH、-NH 以及-SH 等基團）的振動倍頻和合頻吸收，從而反映與分子內部結構、官能團以及分子狀態相關的定量或定性的信息，進而實現對待測物的測定[9]。從NIR 技術的原理來看，該技術可以對任何產生近紅外光譜的有機物質（固體、不明顆粒等）進行無損測定，從而實現廣泛的應用[10]。由此可以看出，NIR 技術在養豬業中有著廣闊的應用前景。

1.2 NIR 技術的分析方法

該技術主要依賴于電子計算機等技術的一種多元測定技術，通過化學計量軟件對待測物質進行定性和定量分析，利用相關數據建立數據庫并構建相關模型，將待測物的測定參數與數據庫的模型進行比對即可實現待測物的定性或定量分析[9]。NIR 技術的分析流程主要包括：（1）采集標準品光譜進行分析；（2）建立樣品數據預測模型；（3）測定待測樣品光譜；(4)將待測樣品與數據庫的模型進行比對后得出分析結果[11]。其測定過程主要運用偏最小二乘法（PLS）、多元線性回歸（MLR）、主成分分析（PCA）以及神經網絡（ANN）等計算模型進行模型的校正[9]，模型擬合的評價指標為相關系數（R2）、校正均方根差（RMSEC） 以及驗證均方根差（RMSEP）等。

2 NIR 技術在養豬業中的應用

2.1 豬飼料營養利用率的研究

傳統的測定豬飼料消化率的方法主要有全收糞法、體外試驗、體內消化、同位素示蹤法以及尼龍袋法等，這些技術過程繁瑣，對受試動物的要求高，并且結果不夠精準，不利于大批量精準的測定。而NIR 技術的出現，為營養物質利用率的測定提供了新的手段并得到了普遍的應用[10]。有學者就NIR 技術在豬對養分的消化吸收利用方面的應用做了大量的研究，Zhou 等[12]用NIR 技術預測了豬對玉米干酒糟（DDGS）的消化能（DE）以及代謝能（ME），使用了PLS 進行標準化，結果發現NIR 技術具有較好的預測能力，其相關系數在0.93～0.94 之間，同時發現NIR 對玉米中氨基酸的預測能力優于傳統的蛋白質回歸法。Li 等[3]研究表明，NIR 技術可準確預測育肥豬對玉米的DE。李軍濤等[13]利用改進的最小二乘法（MLPS）校正模型，選擇了88 頭和29 頭杜長大閹公豬分別作為定標集和驗證集，通過NIR 技術預測豬對玉米的DE 和ME，結果表明，在消化能中，定標集和驗證集的決定系數分別為0.89 和0.86；而在代謝能中，兩者分別為0.87 和0.86；研究認為NIR 技術可用于快速檢測豬對玉米的消化。NIR 技術可以有效準確地測定養分消化率。Bastianelli 等[14]以196 頭大白豬為研究對象，采用相同營養水平的日糧飼喂大白豬，用NIR測定其糞便中的養分，結果表明NIR 技術分析的糞便養分的校正誤差（SECV）僅為1%左右，因而認為NIR 技術具有很高的準確性，有望用于豬的消化利用率的測定。相同的研究也表明，NIR 技術可以準確預測豬糞便中有機物以及粗蛋白等養分的含量，但對于纖維的預測尚不夠準確，這進一步表明NIR 技術在豬消化利用率測定上的應用前景[15]。綜上表明，NIR 技術作為一種準確的定量技術，在豬的養分消化方面的測定具有廣泛的應用。

2.2 豬飼料營養價值評定

飼料營養價值評定是配制豬優質日糧的基礎，傳統的測定方法（凱氏定氮法、索氏提取法等檢測方法）檢測指標單一，檢測時間長，并且花費大，不適用于養豬生產企業以及飼料生產企業批量化檢測的目的，而NIR技術很好地解決了上述問題，在飼料營養價值評定中起到了積極的作用[10]。NIR 技術可用于飼料原料常規養分（水分、粗脂肪以及粗蛋白等） 含量的檢測，Tejerina等[4]利用常規方法檢測了飼草中的干物質（DM）、粗脂肪（CE）、粗蛋白（CP） 以及飼草總能（TE），并用NIR 技術記錄相應的光譜以便建立預測方程，外部驗證結果發現，NIR 技術具有較高的相關系數（1-VR）以及低標準預測誤差（SEP），粗脂肪、粗蛋白、總能以及亞麻酸的1-VR 和SEP 分別為0.92 和0.54、0.86 和0.47、0.84 和0.2、0.82 和0.6，這表明NIR 技術可有效地預測飼草中的營養成分含量。也有研究發現，NIR技術可以很好地預測玉米中粗蛋白、淀粉以及可溶性多糖的含量，并且預測模型具有很好的穩定性，這為飼料原料的評估提供了新的思路和方法[16]。Bagchi 等[17]采用改進的偏最小二乘分析法（MPLS）為修正模型，使用NIR 技術檢測糙米的營養價值，發現預測值與標準值具有很高的相關性，表明NIR 技術具有高精度特性。肖紅等[18]研究表明，傅里葉變換NIR 技術可以準確預測紫花苜蓿青貯飼料鮮樣中的粗灰分含量（相關系數為0.978、預測標準誤為0.207），類似的研究發現NIR 技術適用于苜蓿樣品中CP、CE、Ash、ADF 和NDF 含量的檢測，但不適用原料水分的測定[19]。在粗纖維測定方面，研究發現NIR 技術可用于多種纖維飼料原料的日糧纖維水平快速預測（決定系數為0.985、預測標準誤差為1.63），且研究認為一階導數優于二階導數處理[20]。在氨基酸定量檢測方面，李守學等[21]研究發現近紅外漫反射光譜技術（NIDRS）可用于樣品中L-賴氨酸硫酸含量的檢測（決定系數為0.952、預測標準誤差為0.554）。綜上表明，NIR 技術具有快速、結果精確的優良特性，在豬飼料營養價值評定中具有很好的應用前景。

2.3 豬肉品質測定

豬肉品質是豬的重要經濟性狀。隨著居民生活水平的提高，人們對豬肉品質提出了更高的要求。傳統的肉質測定是在屠宰后進行相關指標的分析，采用破壞性測定方法，不利于快速檢測以及選育肉質優良的種豬，因而開發一種無損、快速測定豬肉品質的方法對養豬業的發展具有積極意義。NIR 技術可利用分析樣品的光譜吸收實現對豬肉品質相關指標的測定。大量研究表明，NIR 技術可實現對肌內脂肪（IMF）、大理石花紋以及系水力等相關肉質性狀的測定。在肌內脂肪測定方面，Huang 等[22]開發了一種快速有效的近紅外（900～1700 nm）高光譜成像方法測定最后6 對肋骨處的IMF 含量，運用多元線性回歸（MLR）對不同肋骨處IMF 含量作模型預測，結果表明6 個預測模型均有良好的預測性能，對第2 對和第3 對肋骨處IMF 含量的預測最為準確，其相關系數分別高達0.96 和0.95，同時該技術可實現肋骨處IMF 分布可視化，這將為今后IMF 含量的測定提供有利工具。在大理石花紋方面，Huang 等[23]運用MLR 方法構建大理石花紋預測模型，利用NIR 技術對豬的背最長肌進行光譜分析，結果表明，建立的預測模型具有很好的預測性能，其校準相關系數達到了0.94，這表明NIR技術有望實現對大理石花紋的評分。NIR 技術也可實現對豬肉系水力的測定，Zhu 等用NIR 技術評估了40 個肌肉樣品的系水力，使用偏最小二乘回歸分析（PLSR）建立校準模型，以NIR 光譜作為輸入值、滴水損失值作為輸出值，結果表明滴水損失值與模型的相關系數為0.66。NIR 技術在其他肉質相關指標的測定領域也有應用，如有研究采用偏最小二乘回歸分析檢測了NIR 光譜，從而測定腌肉制品的脂肪含量（R2=0.95）[5]；也可測定豬屠宰后的無氧酵解能力，從而分析pH 值的變化[24]以及肉質中脂肪酸（SFA、MUFA 以及PUFA）的含量以及水分等指標[25]，從而實現對豬肉品質的無損評定。由于無損、快速、高效的檢測功能，NIR 技術在豬肉品質的測定方面將具有很好的應用前景。

2.4 胴體性能測定

胴體性狀也是影響養豬業效益的重要經濟性狀。傳統的屠宰測定屬于破壞性測定，費時費力，不利于產業化，也不利于胴體性能優良個體的選育。NIR 技術具有無損和快速檢測的功效，在豬的活體胴體性能測定方面有著大量的應用。NIR 技術主要用于豬的瘦肉率、脂肪含量以及皮厚等胴體性狀的測定。NIR 技術在胴體瘦肉率測定方面具有廣泛的研究，肥肉的近紅外光反射率（85%～95%） 高于瘦肉（僅為40%），光譜范圍在400～1 100 nm 間，因而可利用此特性鑒定瘦肉和肥肉，從而求得胴體瘦肉率[26]。魏云鵬等[27]采用NIR 技術與光纖傳感器技術測定了豬的胴體瘦肉率，結果表明，該系統可實現胴體局部肥瘦位置的測定，進而實現瘦肉率的測定，通過驗證發現瘦肉和肥肉的測定值與實測值的誤差在1.5 mm 上下；也有研究發現，NIR 技術可實現瘦肉厚度的測定[28]；這表明了NIR 技術用于瘦肉率的測定是可行的。NIR 技術在豬胴體脂肪的測定上也有應用，Hua 等[29]采用NIR 技術，以偏最小二乘分析對豬脂肪含量建立了預測模型，取得了較好的預測結果，其校正相關系數以及預測相關系數分別為0.9956 和0.961；馬一鳴等[28]采用NIR 技術實現了對胴體脂肪的無損測量；也有研究發現，NIR 技術可對豬腹部脂肪進行測定，使用NIR 技術可以解釋腹部脂肪變化的72.7%～81.1%。在胴體皮厚方面，有研究比較了皮厚的真實值（11.15±1.52 mm）以及使用NIR 技術的測定值（10.91±2.03 mm），兩者較為接近，這表明NIR 技術對于胴體皮厚的測定是可行的[30]。綜上表明，NIR 技術可應用于豬胴體性能測定的多個方面。

2.5 在養豬業其他方面的應用

除了上述應用外，NIR 技術在養豬業其他方面也有應用。鄒昊等[31]應用NIR 技術實現了對豬的血液生化指標（皮質醇以及葡萄糖等）的測定，還可用于劣質肉的鑒定，對PSE 肉的預判正確率為92%，對DFD 肉的判別率高達96%。黃偉等[32]認為NIR 技術可以應用于豬肉等級的鑒定（正確率在80%以上），也可鑒定豬肉、羊肉、牛肉、雞肉（正確率在90%以上），還可用于豬肉新鮮度的檢測[33,34]。李軍山等[35]采用NIR 技術對豬去氧膽酸進行了檢測，以PLS 建立校正模型，結果表明NIR技術測定豬去氧膽酸是可行的，其相關系數達到了0.9982，內部交叉驗證均方差為0.862，外部驗證預測均方差為0.671。NIR 技術還可測定豬糞中C、N、H 元素的含量[36]以及豬肉加熱終點溫度[37]，在鑒定DLY 商品豬和滇南小耳豬品種上（識別率為100%）也有應用[38]。

3 小結與展望

NIR 技術利用光學原理對待測樣品的吸收光譜進行分析，得出待測物品的理化特性。該項技術具有無損、精度高、檢測速度快等優良特性，在豬的營養物質利用率評價、飼料原料營養價值評定、豬肉質以及胴體性能測定等方面具有廣泛的應用，解決了傳統檢測方法耗時耗力、檢測效率低等問題，促進了養豬業的良好發展。但目前NIR 技術在養豬業中的應用還存在一些制約其進一步推廣的問題，如相關儀器設備的研制能力不強、相關數據庫尚不完善，因而需要大力支持NIR 相關設備的研發、數據庫的完善和共享。