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[發明專利]一種近紅外光譜法測定大豆水溶性蛋白含量的方法在審

專利信息
申請號: 201910339010.0 申請日: 2019-04-25
公開(公告)號: CN110018134A 公開(公告)日: 2019-07-16
發明(設計)人: 邱麗娟;王俊;徐瑞新;宋健 申請(專利權)人: 中國農業科學院作物科學研究所;長江大學
主分類號: G01N21/359 分類號: G01N21/359;G01N21/3563
代理公司: 北京高沃律師事務所 11569 代理人: 趙曉琳
地址: 100000 北*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 大豆水溶性蛋白 含量預測 原始光譜 近紅外光譜法 水溶性蛋白 去皮大豆 脫脂 構建 大豆 近紅外光譜檢測 預處理 定量分析模型 近紅外光譜儀 化學法測定 準確度 大豆蛋白 預測模型 脂肪顆粒 種皮顏色 回歸法 去皮 種皮 去除 實測 掃描 預測
【權利要求書】:

1.一種近紅外光譜法測定大豆水溶性蛋白含量的方法,包括以下步驟:

(1)剝去待測大豆的種皮,得到去皮大豆;

(2)以近紅外光譜儀掃描去皮大豆,得到原始光譜;所述原始光譜的波長范圍為950nm~1650nm;

(3)將所述大豆的原始光譜帶入大豆水溶性蛋白含量預測模型中,得到大豆水溶性蛋白含量;

所述大豆水溶性蛋白含量預測模型的構建包括:

S1、按照步驟(1)~(2)處理大豆樣品,得到原始光譜;

S2、將S1處理后的大豆樣品脫脂,化學法測定其中的水溶性蛋白含量,記為實測值;

S3、分別或聯用SNV、MSC和SG方法對S1所得原始光譜進行預處理,對預處理后的光譜進行偏最小二乘回歸法建立定量分析模型;

S4、利用S3建立的定量分析模型對大豆樣品進行檢測,記為預測值;

S5、通過比較預測值和實測值,計算S3步驟可能建立的各種定量分析模型的標準均方根誤差和相關系數,選擇各種定量分析模型中最優的標準均方根誤差和相關系數,即得大豆水溶性蛋白含量預測模型。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟(2)中,所述去皮大豆重復掃描三次,計算平均光譜作為原始光譜。

3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S2中脫脂包括:將經過掃描后的去皮大豆樣品粉碎后,與乙醚振蕩混合,離心棄去上清,揮去乙醚,得到脫脂大豆樣品。

4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟S2中,去皮大豆的質量與乙醚的體積之比為2~10g:30~80ml。

5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟S2中,振蕩混合的速率為180~300r/min,振蕩混合的時間為20~40min。

6.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟S2中,離心的速率為1500~2500r/min,離心的時間為8~15min。

7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S2中,測定大豆中水溶性蛋白含量的化學法包括以下步驟:

A1、將脫脂大豆樣品與水混合,振蕩提取,離心取上清液,得到水溶性蛋白提取液;

A2、利用凱氏定氮法測定水溶性蛋白提取液中的蛋白含量,即得大豆樣品中水溶性蛋白的含量,記為實測值。

8.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述步驟A1中,重復與水混合至離心的操作2~3次,合并所得的上清液,得到水溶性蛋白提取液。

9.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述大豆水溶性蛋白含量預測模型為原始光譜經MSC+SG預處理后,偏最小二乘回歸法建立的定量分析模型。

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