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[發明專利]生豬血液中血糖含量近紅外快速檢測方法在審

專利信息
申請號: 201410246974.8 申請日: 2014-06-05
公開(公告)號: CN104048939A 公開(公告)日: 2014-09-17
發明(設計)人: 田寒友;鄒昊;劉文營;李家鵬;喬曉玲 申請(專利權)人: 中國肉類食品綜合研究中心
主分類號: G01N21/359 分類號: G01N21/359
代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 代理人: 王文君
地址: 100068*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 生豬 血液 血糖 含量 紅外 快速 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于光譜檢測領域,具體涉及一種應用近紅外光譜檢測血液樣品中血糖含量的方法。

背景技術

豬肉產品在畜牧業生產和城鄉居民生活中占有舉足輕重的位置,因而公眾對豬肉品質的要求也越來越高。隨著生產規模的擴大,以及受環境條件、飼養密度、運輸管理等因素的影響,生豬產生應激,使肌肉pH值不正常,導致肉類質量發生變化,產生劣質肉如白肌肉(PSE)越來越多,已經成為豬肉生產中一大難題。劣質肉是由生豬應激產生的,生豬體內有足夠能量儲備即血糖濃度較高時,在宰前受到急性應激的情況下,會引起宰后早期階段乳酸含量迅速增加,宰后1h以內pH值下降至6.0以下,產生PSE肉[1],有研究表明產生PSE肉的對應生豬血糖濃度(17.21mmol/L)顯著高于正常肉(8.50mmol/L),說明血糖濃度是能夠指示產生PSE肉的重要預警指標[2]。由此可知,檢測血糖濃度是監控豬肉質量的有效方法。

現有檢測血糖含量的方法中,試劑盒法操作步驟較多、成本高、耗時長;血糖儀也有耗材購買、保存不當造成結果誤差較大的問題。近紅外光譜分析技術已廣泛應用于農產品檢測領域。目前諸多學者已嘗試采用近紅外光譜分析技術對人體血糖含量進行無創檢測[3][4][5][6],目前尚無發現針對生豬血糖近紅外檢測的研究。因此,為了填補應用近紅外光譜分析技術檢測生豬血糖含量的技術空白,提高我國豬肉中PSE肉預警能力,提高生豬屠宰產業鏈效益,開發可以實現生豬血液中血糖含量的近紅外快速檢測方法,具有十分重要的意義。

參考文獻

[1]BRISKEY?E?J.Etiological?status?and?associated?studies?of?pale,soft,exudative?porcine?musculature.Advances?in?Food?Research,1964,13:89-178.

[2]田寒友,鄒昊,劉文營,李金春,李家鵬,喬曉玲,皮質醇激素和血液生化指標變化對豬肉劣質肉的指示作用,肉類研究,2013,27(10):6-9

[3]黃嵐,丁海曙,用近紅外漫反應光譜無損檢測血糖的初步研究,光譜學與光譜分析,2002,(3):387-391

[4]張廣軍,李麗娜,李慶波,徐玉坡,基于小波變換的噪聲及背景同時去除方法在血糖近紅外無創檢測中的應用,紅外與毫米波學報,2009,28(2):107-110

[5]丁海泉,盧啟鵬,王動民,陳星旦,近紅外光譜無創血糖檢測中有效信號提取方法的研究,光譜學與光譜分析,2010,30(01):50-53.

[6]謝軍,潘濤,陳潔梅,陳華舟,任小煥,血糖近紅外光譜分析Savitzky-Golay平滑模式與偏最小二乘法因子數的聯合優選,2010,38(03):342-346.

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術存在的不足,提供一種生豬血液中血糖含量的近紅外快速檢測方法。

實現本發明目的的技術方案為:

一種生豬血液中血糖含量的近紅外快速檢測方法,包括以下步驟:

1)采集生豬血液樣品,離心后對血清進行近紅外光譜數據信息采集;同時用試劑盒檢測方法對生豬血液樣品的血糖進行檢測;

2)將步驟1)中采集的所有生豬血液樣品的近紅外光譜數據信息與試劑盒檢測的血糖化學測定值一一對應建立樣品集,分為校正集和驗證集,使用不同光譜預處理方法對采集的光譜數據信息進行預處理后,利用校正集的光譜數據信息和血糖化學測定值,建立生豬血液中血糖的預測模型;評價預測模型的精準度,然后確定針對生豬血液血糖的最佳近紅外光譜數據信息預處理方法和最佳預測模型;

3)利用步驟2)中確定的生豬血液血糖的最佳近紅外光譜數據信息預處理方法和最佳預測模型,對待測生豬血液樣品的血糖進行檢測。

其中,所述步驟1)中對樣品進行離心的參數范圍為3000-3800rpm,離心10-15分鐘。

其中,所述步驟1)中對樣品進行近紅外光譜數據信息采集使用的光譜范圍為1000nm~1800nm。

優選地,所述步驟1)中試劑盒檢測的方法為葡萄糖氧化酶終點法。

其中,所述步驟2)中針對生豬血液樣品的近紅外光譜數據信息預處理方法為:通過Savitzky-Golay平滑、求導、信號校正、標準化四個步驟進行處理,然后用偏最小二乘法建立生豬血液中血糖含量預測模型;

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