近红外光谱技术快速检测螺旋藻生长过程中的关键指标

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杜世杰

作者： 杜世杰;宋雯辉;王桥;柳鑫;宫智勇;夏珍珍;刘言

作者机构：

关键词： 螺旋藻;近红外光谱技术;生物量;蛋白质;叶绿素;快速检测

期刊名称： 食品安全质量检测学报

ISSN： 2095-0381

年卷期： 2025 年 16 卷 020 期

页码： 205-212

摘要： 目的 建立近红外光谱法快速检测螺旋藻中生物量、蛋白质、叶绿素的分析方法.方法 使用近红外光谱仪采集不同生长时期螺旋藻样品的近红外光谱,利用光谱数据和基于标准方法获得的生物量、蛋白质、叶绿素含量建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)定量分析模型,采用光谱预处理方法结合波长筛选技术对螺旋藻光谱进行处理,以提高定量模型的预测能力.结果 研究发现,使用经过多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和1阶导数(1st)处理之后的光谱建立的PLS模型拥有更好的预测效果,其中使用1st处理后的光谱建立的PLS模型预测能力最好,光谱在1st处理之后的基础上再使用蒙特卡洛-无信息消除(Monte Carlo-uniformative variable elimination,MC-UVE)或随机检测(randomization test,RT)算法进行波长筛选可以再次提高模型的预测和解释能力,最终优化后的模型对于生物量、蛋白质、叶绿素3项指标预测结果的r预测分别为0.921、0.940和0.901,预测均方根误差分别为0.099、0.940和0.855 mg/mL.结论 基于近红外光谱技术快速检测螺旋藻中生物量、蛋白质、叶绿素是可行的,优化后的PLS模型可以用于评价螺旋藻生长过程的关键指标.

分类号： O657.33%TS254.58

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