發(fā)布時(shí)間：2017-03-23 23:12

  本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜法用于雞肉定性鑒別及定量分析研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國(guó)是雞肉生產(chǎn)消費(fèi)大國(guó),雞肉產(chǎn)量位居世界第二,雞肉也是我國(guó)僅次于豬肉的第二大消費(fèi)肉類(lèi),其溯源性和食用品質(zhì)測(cè)定也一直是肉品行業(yè)所關(guān)注的焦點(diǎn)。傳統(tǒng)的肉類(lèi)品質(zhì)檢測(cè)方法主要是采用化學(xué)分析、儀器分析和感官分析等檢測(cè)手段,這些方法需要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力。近紅外光譜法則不同,其具有無(wú)損、靈敏、快速、低成本的特點(diǎn),近年來(lái)在肉品行業(yè)中開(kāi)始得到廣泛關(guān)注。它不僅能實(shí)現(xiàn)肉品傳統(tǒng)的化學(xué)成分定量分析,同時(shí)還可對(duì)種類(lèi)、品種和產(chǎn)地等其他方面進(jìn)行定性鑒別。本論文探索將近紅外光譜法應(yīng)用于雞肉品種、產(chǎn)地的定性鑒別和特征成分的定量分析,深入開(kāi)展近紅外光譜的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法研究,為雞肉質(zhì)量的快速檢測(cè)提供新的方法與手段。論文主要研究結(jié)論如下:(1)研究了近紅外光譜法對(duì)不同品種雞肉的定性鑒別。測(cè)定了雞胸肉樣品的顏色、蛋白質(zhì)、肌內(nèi)脂肪、水分和肌苷酸含量,采集了其近紅外光譜,在此基礎(chǔ)上,對(duì)比分析了不同的樣品狀態(tài)和不同光譜預(yù)處理方法所建立的偏最小二乘判別模型對(duì)不同品種雞胸肉的定性判別效果。結(jié)果表明,基于肌內(nèi)脂肪含量不同,近紅外光譜法對(duì)不同品種雞胸肉的判別準(zhǔn)確率可達(dá)90%。因此,利用近紅外光譜法對(duì)不同品種雞肉進(jìn)行快速無(wú)損鑒別是可行的。(2)研究了近紅外光譜法對(duì)不同產(chǎn)地雞肉的定性鑒別。測(cè)定了雞胸肉樣品的顏色、蛋白質(zhì)、肌內(nèi)脂肪和水分含量,采集了其近紅外光譜,在此基礎(chǔ)上,對(duì)比分析了不同的樣品狀態(tài)和不同光譜預(yù)處理方法所建立的偏最小二乘判別模型對(duì)不同產(chǎn)地雞胸肉的定性判別效果。結(jié)果表明,基于蛋白質(zhì)和水分含量不同,近紅外光譜法對(duì)不同產(chǎn)地雞胸肉的判別準(zhǔn)確率可達(dá)87.5%和93.8%。因此,利用近紅外光譜法對(duì)不同產(chǎn)地雞肉進(jìn)行快速無(wú)損鑒別是可行的。(3)研究了近紅外光譜法對(duì)雞肉特征成分的定量預(yù)測(cè)。測(cè)定了雞胸肉樣品的肌苷酸和鮮味氨基酸含量,采集了其近紅外光譜,在此基礎(chǔ)上,對(duì)比分析了不同的樣品狀態(tài)和不同光譜預(yù)處理方法所建立的定量分析模型對(duì)雞肉特征成分的預(yù)測(cè)效果。結(jié)果表明,肉糜狀態(tài)下所建的定量分析模型要優(yōu)于肉塊狀態(tài)下的定量分析模型。結(jié)果還表明,近紅外光譜法對(duì)肌苷酸進(jìn)行定量分析時(shí),最優(yōu)的光譜預(yù)處理方法為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理(SNV),最佳模型的校正集相關(guān)系數(shù)R2c、預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)R2p、RMSEC和RMSEP分別為0.92、0.83、0.16和0.19,驗(yàn)證了利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)肌苷酸進(jìn)行定量預(yù)測(cè)的可行性。
【關(guān)鍵詞】：雞肉品質(zhì) 近紅外光譜法 定性鑒別 定量分析
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：O657.33;TS251.55
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 英文縮略表11-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究背景12
• 1.2 近紅外技術(shù)在肉品分類(lèi)鑒別方面的應(yīng)用12-14
• 1.3 近紅外技術(shù)在肉品產(chǎn)地鑒別方面的應(yīng)用14
• 1.4 近紅外技術(shù)在肉品定量分析方面的應(yīng)用14-17
• 1.4.1 肉品化學(xué)成分近紅外光譜分析技術(shù)14-16
• 1.4.2 肉品品質(zhì)參數(shù)近紅外光譜分析技術(shù)16-17
• 1.5 研究?jī)?nèi)容和意義17-19
• 第二章 近紅外光譜法用于雞肉品種定性鑒別研究19-30
• 2.1 引言19
• 2.2 實(shí)驗(yàn)材料與方法19-21
• 2.2.1 實(shí)驗(yàn)材料19
• 2.2.2 儀器與設(shè)備19-20
• 2.2.3 實(shí)驗(yàn)方法20-21
• 2.3 結(jié)果與分析21-27
• 2.3.1 三品種雞肉顏色值、蛋白質(zhì)、肌內(nèi)脂肪、水分和肌苷酸含量測(cè)定結(jié)果21-22
• 2.3.2 三品種雞肉近紅外光譜特征22-24
• 2.3.3 三品種雞肉近紅外光譜數(shù)據(jù)主成分分析24-25
• 2.3.4 三品種雞肉偏最小二乘判別模型的建立與預(yù)測(cè)25-27
• 2.4 討論27-28
• 2.5 結(jié)論28-30
• 第三章 近紅外光譜法用于雞肉產(chǎn)地定性鑒別研究30-40
• 3.1 引言30
• 3.2 實(shí)驗(yàn)材料與方法30-32
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)材料30-31
• 3.2.2 儀器與設(shè)備31
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)方法31-32
• 3.3 結(jié)果與分析32-37
• 3.3.1 三產(chǎn)地雞肉顏色值、蛋白質(zhì)、肌內(nèi)脂肪、水分和肌苷酸含量測(cè)定結(jié)果32-33
• 3.3.2 三產(chǎn)地雞肉近紅外光譜特征33-34
• 3.3.3 三產(chǎn)地雞肉近紅外光譜數(shù)據(jù)主成分分析34-35
• 3.3.4 三產(chǎn)地雞肉偏最小二乘判別模型的建立與預(yù)測(cè)35-37
• 3.4 討論37-38
• 3.5 結(jié)論38-40
• 第四章 近紅外光譜法用于雞肉特征成分的定量分析研究40-47
• 4.1 引言40
• 4.2 實(shí)驗(yàn)材料與方法40-41
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)材料40
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備40-41
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)方法41
• 4.3 結(jié)果與分析41-45
• 4.3.1 肌苷酸和鮮味氨基酸測(cè)定結(jié)果41-42
• 4.3.2 偏最小二乘模型（PLS）的建立42-45
• 4.4 討論45-46
• 4.5 結(jié)論46-47
• 第五章 全文結(jié)論47-49
• 5.1 本研究結(jié)論47
• 5.2 本研究創(chuàng)新點(diǎn)47
• 5.3 有待進(jìn)一步研究和解決的問(wèn)題47-49
• 參考文獻(xiàn)49-56
• 致謝56-57
• 作者簡(jiǎn)歷57

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 郭志明;;近紅外光譜法測(cè)定茶葉中游離氨基酸的研究[J];光譜儀器與分析;2011年Z1期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 孟志娟;基于多元指紋圖譜技術(shù)的帶魚(yú)產(chǎn)地鑒別與新鮮度評(píng)價(jià)研究[D];浙江海洋學(xué)院;2013年

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本文編號(hào)：264733