谱波段进行有针对性 的筛选。水分和蛋白质的物质主要的基团是CH，NH和H0,根据这些基团中红外光谱的特征 进行光谱范围的选择。对步骤分解如下：
[0048]对采集的中红外光谱进行预处理：中红外光谱可以反映物质的化学组成与浓度， 同时也受到物质的粘度、粒度、表面纹理、密度等物理性质的影响。因此，在建立定量模型需 要消除这些特性对结果的影响。
[0049]本实验主要采用4种光谱预处理方法，分别是减去一条直线，一阶导数，二阶导 数，多元散射矫正和消除常数偏移量中的一种或两种组合。其作用是可以有效的消除光谱 的基线的平移和漂移，分辨重叠峰，滤除光谱中受粒度影响的信号，有效的消除背景噪声及 特定的物理因素的干扰；
[0050] 最后，对模型进行了光谱波段的选择，因为水分和蛋白质的物质结构存在很大差 异所以在进行波段的选择时，根据基团的特征振动进行波段的筛选，去除一些信息量小、噪 声影响较大的谱区，达到压缩光谱的信息量，提高模型的预测准确性的目的。最终根据模型 一系列的性能指数，优化出最佳的光谱建模波段。
[0051] 3、本发明提供的方法中：
[0052] 1)无需样品前处理，操作简单：对于生产厂商，无需任何样品前处理可以再包装 之前直接进行中红外光谱的采集，只需要一滴样品即可。随着便携式中红外光谱仪的研制， 可以实现对蜂王浆进行原产地的品质监测，不受环境限制。
[0053] 2)快速无损：中红外光谱的采集时间和模型的计算时间非常短，可以随即测定随 即收到结果；无需前处理，可以实现对样品的无损检测。
[0054] 3)多种组分同时测定分析。只进行一次中红外光谱的采集就可以同时对蜂王浆中 水分和蛋白质含量进行预测。
[0055] 4)本发明为实现蜂王浆新鲜度的实时监测提供了快速、简捷、廉价的技术基础。
[0056]4、本发明提供的方法操作简单、成本较低，在保证鉴别准确率的前提下，可以快速 的对蜂王浆中水分和蛋白质的含量进行可靠的预测。
【附图说明】
[0057] 图1是本发明的方法步骤⑵中所得到的蜂王浆中红外原始光谱图。
[0058] 图2-A、2-B、2-C、2_D是本发明的方法步骤⑷中建立鉴别模型时所得到的蜂王浆 中红外光谱与水分和蛋白质含量校正集和检验集的相关曲线图，其中图2-A为校正集中蜂 王浆中红外光谱对水分含量的拟合值和真值相关性的曲线图，图2-B为校正集所建立的模 型对检验集中蜂王浆水分含量预测值和真值的相关性的曲线图，图2-C校正集中蜂王浆中 红外光谱对蛋白质含量的拟合值和真值的相关性曲线图，图2-D为校正集所建立的模型对 检验集中蜂王浆的蛋白质含量的预测值和真值的相关性曲线图。
【具体实施方式】
[0059] 以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0060] 实施例1:蜂王浆水分和蛋白质含量快速测定方法的建立
[0061] 1、样品水分和蛋白质含量的测定从蜂场直接采集的蜂胶样品共51个。蜂王浆中 水分和蛋白质含量的测定按照国家标准GB9697-2008 (蜂王浆中水分含量的测定方法-减 压干燥法；蛋白质含量的测定-凯氏定氮法）的方法进行。其中：
[0062] 蜂王浆中水分含量的测定方法为：
[0063] 取蜂王浆试样越0.5g，置于已经干燥至恒量的称量瓶中，精密称定，摊平，放入加 压干燥箱，在温度75°C，压力-0? 095MPa~-0? 10MPa(-730mmHg~-760mmHg)下干燥4h后 取出称量瓶，置干燥器中，冷却30min后称量，反复干燥直至前后两次质量差不超过2mg，为 恒量，此法要求低压、恒温，耗时较长并且需要反复称量直至恒重；
[0064] 蜂王浆中蛋白质含量的测定为：
[0065] 1)消化：取蜂王浆试样约0. 05置已称定的滤纸上，精密称定后包好，放入消解管 中，加入硫酸铜与硫酸钾混合试剂0. 5 (硫酸铜与硫酸钾的重量比为1:3)，再沿瓶壁缓缓加 入浓硫酸（浓度为95~98 %) 3. 5mL，充分混合，在瓶口放一小漏斗，使烧瓶成45 °斜置，放 在消化仪上，420 °C高温消化4h。
[0066] 将消化管自然冷却至室温，然后放置到全自动凯氏定氮仪进行蛋白质含量的测 定。
[0067] 2)全自动凯氏定氮仪的溶液配制：
[0068] 氢氧化钠水溶液：称取氢氧化钠40g，加入蒸馏水稀释至100mL ;
[0069] 硼酸缓冲液：称取硼酸10g，加入蒸馏水1000mL ;将7mL的甲基红与10mL的溴甲酚 绿混匀，加入到硼酸溶液中。
[0070] 盐酸溶液：准确称取浓盐酸9mL，加入蒸馏水稀释至1000mL，摇匀备用。使用前， 再将盐酸溶液准确稀释10倍。
[0071] 3)计算：蜂王浆中蛋白质含量按下式计算：
【主权项】
1. 一种快速检测蜂王浆水分和蛋白质含量的方法，该方法包括以下步骤： 1) 用现有方法测定蜂王浆样品水分和蛋白质含量； 2) 建立蜂王浆样品的中红外光谱数据库，用傅里叶变换中红外光谱仪对蜂王浆样品进 行扫描，每个样品扫描3次，取平均值； 3) 光谱预处理方法以及最优建模波段的选择； 4) 通过最优参数建立水分和蛋白质的定量模型。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)中红外光谱数据库的建立方 法中：中红外光谱的扫描范围是600~4000CHT 1，分辨率为4CHT1，扫描次数为32次。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)的具体步骤为：将蜂王浆的 中红外光谱图和水分、蛋白质含量导入光谱处理软件中，利用偏最小二乘回归分析原理和 留一交叉检验法建立水分和蛋白质含量的预测模型，根据模型的性能指数选择出最佳的光 谱预处理方法和最佳的光谱建模波段。
4. 根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1) 样品水分和蛋白质含量测定：蜂王浆的样品直接从蜂场采集而来，放在冰箱中进行 保存，实验前将蜂王浆解冻并回复至室温，搅拌均匀后，根据国家标准GB9697-2008进行蜂 王浆水分和蛋白质含量的测定； 2) 样品光谱数据库建立：设置中红外光谱仪的检测参数，扫描范围为600~4000CHT1， 分辨率4CHT 1，扫描次数为32次，对步骤1)解冻并回复至室温的蜂王浆样品进行光谱扫描， 每个样本进行多次光谱采集，取平均光谱作为单个样品的光谱，建立样品光谱数据库； 3) 鉴别模型建立：将步骤1)所得的样品的水分和蛋白质含量以及步骤2)所得的光谱 数据导入OPUS 6. 5数据处理软件中，利用偏最小二乘回归分析原理和留一交叉检验法建 立水分和蛋白质含量的预测模型，根据模型的性能指数选择出最佳的光谱预处理方法和最 佳的光谱建模波段； 4) 模型性能的检验：将样本随机分成校正集和检验集，使用最佳的光谱预处理方法和 最佳的光谱波段对校正集和检验集分别进行模型的建立与预测，检验模型的性能。
5. 根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，步骤2)中：在光谱采集前，将样 品搅拌均匀，首先进行以空气为背景的背景扫描，降低环境因素对样品采集的影响，背景扫 描一般间隔30min -次。
6. 根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，步骤3)中的模型如下： Y = X ? b， 其中： Y是蜂王浆的水分和蛋白质含量值为Y ; 矩阵X是指为蜂王浆样品的中红外光谱图； b的确定，首先在自变量中集中提取第一成分h (X1, x2, xf. Xm的线性组合，且尽可能 多地提取原自变量集中的变异信息，在偏最小二乘法进行主成分提取时，由计算机自动提 取所有建模集样本中对回归模型贡献最大的一部分进行降维压缩，作为其建模的第一主成 分。
7. 根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，先利用校正集的样品建立回归 分析模型，得到偏最小二乘回归系数r，RMSEE和RPD，然后再把所得到的方程用于检验集样 本，得到回归方程在检验集样本点集合的相关系数r，RMSEP和RPD，模型的性能由相关系数 r，RMSEP和RH)决定，r值越接近1，RMSEP的值越小，RPD的值大于2. 5,模型的准确度就会 越尚。
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，偏最小二乘回归分析原理和留 一交叉检验法的光谱预处理方法分别采用：减去一条直线，一阶导数，二阶导数，多元散射 矫正和消除常数偏移量中的一种或两种组合。
【专利摘要】本发明涉及一种快速检测蜂王浆水分和蛋白质含量的方法，1)用现有方法测定蜂王浆样品水分和蛋白质含量；2)建立蜂王浆样品的中红外光谱数据库：用傅里叶变换中红外光谱仪对蜂王浆样品进行扫描，每个样品扫描3次，取平均值；3)光谱预处理方法以及最优建模波段的选择；4)通过最优参数建立水分和蛋白质的定量模型。本发明提供的方法操作简单、成本较低，在保证鉴别准确率的前提下，可以快速的对蜂王浆中水分和蛋白质的含量进行可靠的预测。
【IPC分类】G01N21-3577
【公开号】CN104849232
【申请号】CN201510204861
【发明人】陈兰珍, 杨娟, 薛晓锋
【申请人】中国农业科学院蜜蜂研究所
【公开日】2015年8月19日
【申请日】2015年4月27日