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    光譜預(yù)處理對太赫茲光譜預(yù)測豬肉K值的影響

    2018-06-26 09:05:46趙茂程唐于維一
    食品科學(xué) 2018年12期
    關(guān)鍵詞:新鮮度豬肉預(yù)處理

    齊 亮,趙茂程*,趙 婕,唐于維一

    (1.南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院,江蘇 南京 210037;2.南京師范大學(xué)分析測試中心,江蘇 南京 210046;3.泰州學(xué)院,江蘇 泰州 225300;4.南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院航空工程學(xué)院,江蘇 南京 210023)

    太赫茲(terahertz,THz)波位于毫米波和紅外線之間,屬于遠(yuǎn)紅外波段,頻率在0.1~10.0 THz范圍內(nèi)[1]。從能量上看,THz波處于電子和光子之間。核苷酸、糖類、DNA、蛋白質(zhì)、氨基酸等不同類別的生物分子在THz波段都具有各自的特征吸收,其特征吸收主要來自分子的集體振動模。因此,可以通過分析干燥的固態(tài)生物材料在時域光譜或頻域光譜的特征峰和譜線形狀的差異,實現(xiàn)THz光譜無損檢測高分子生物物質(zhì),如毒品或爆炸物檢測[2-3]、藥物分析[4-5]、農(nóng)產(chǎn)品鑒定[6-7]和生物組織鑒別等。

    生物組織中肌肉與脂肪的含水率存在差異,研究人員利用水對THz波的吸收效應(yīng)對豬肉、羊肉、雞肉等新鮮組織切片以及臘腸、火腿等熟食進(jìn)行了THz光學(xué)特性的檢測與光譜成像,獲得了組織含水率在THz波段條件下空間分布圖[8-11]。此外,正常組織與癌變組織在含水率、生物分子(如蛋白質(zhì)、DNA等)含量上的差異也會造成THz波吸收效應(yīng)的不同,可以據(jù)此實現(xiàn)病變組織的THz波快速檢測[12-13]。但是THz光譜的生物組織鑒別相關(guān)研究較少,鮮見用THz光譜檢測肉品質(zhì)的相關(guān)報道。

    豬肉是一種富含水的生物組織,新鮮程度可以用K值來評價[14]。新鮮程度越高K值越低,反之K值越高。K值通常采用高效液相色譜(high performance liquid chromatography,HPLC)分析法獲得[15-16],但是過程耗時,對被測樣本具有破壞性,因此無損檢測肉樣的K值正成為研究的一個方向。表征K值的主要成分核苷酸類(如二磷酸腺苷、三磷酸腺苷)及其相關(guān)物質(zhì)(如肌苷酸)屬于生物小分子,其分子自身的轉(zhuǎn)動、振動以及分子集團(tuán)的整體振動會吸收THz波[17]。因此可以用THz技術(shù)測定肉的新鮮程度。

    檢測前通常采用低溫或者脫水處理的方式排除水的干擾、降低光譜噪聲以及提高譜峰的可辨性。但脫水和低溫處理會改變生物組織的形態(tài),不適合生物組織的無損檢測。為無損檢測生物組織,需要在合理的THz檢測模式基礎(chǔ)上尋找合適的光譜預(yù)處理方法,以削弱水對THz波的干擾。本實驗探討不同預(yù)處理方法對豬肉K值的THz無損檢測影響,研究出更適合K值預(yù)測的光譜預(yù)處理方法。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    豬肉樣本均為宰后排酸12 h的豬通脊肉,購于南京市學(xué)衡路蘇果超市。

    1.2 儀器與設(shè)備

    TAS7500SP THz光譜分析儀 日本Advantest公司;Finnigan surveyor HPLC儀、Biofuge Stratos臺式高速離心機(jī) 美國Thermo Fisher公司。

    1.3 方法

    實驗及數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示。

    圖1 實驗及數(shù)據(jù)處理流程圖Fig.1 Flowchart showing the experiment and data processing procedures

    1.3.1 樣本制備

    將采購的新鮮豬通脊肉切割成2.5 cm×2.5 cm×0.5 cm的肉片,取樣時避開豬肉的脂肪和結(jié)締組織,用保鮮袋包裹后置于4 ℃冰箱中貯藏,使其自然緩慢腐敗,期間隨機(jī)選取樣本進(jìn)行光譜信息的采集和K值的測定。

    1.3.2 THz光譜采集

    THz光譜分析儀工作的環(huán)境溫度為(25±1)℃,相對濕度為50%~65%,頻率分辨率為7.6 GHz,檢測頻率范圍為0.1~2.0 THz,共250 個采樣頻率點(波點)。為提高光譜信噪比,樣本的譜線經(jīng)過2 048 次自動掃描并平均后得到。

    THz與水有強烈的相互作用,對于富含水的肉樣透射深度只有幾百微米,所以透射模式不適合肉制品新鮮度無損檢測,反射模式也會因為反射波被水吸收而無法檢測。用THz衰減全反射(attenuated total reflectance,ATR)檢測模式,可以克服樣本中富含的游離水以及結(jié)合水對THz波的強烈吸收,使得樣本表面微米級厚度化學(xué)物質(zhì)的THz特性能夠反映在THz全反射波的光譜里[18]。

    測量前,儀器先預(yù)熱0.5 h,使得儀器各部件達(dá)到熱平衡,以減少傳感器的溫度漂移、光譜數(shù)據(jù)的基線平移。樣本檢測前先測量背景,儀器自動存儲背景光譜,并在測量樣本時自動扣除背景光譜的干擾。每隔0.5 h重新測量一次背景,并更新背景光譜,以減少儀器長時間運行過程中光譜基線的緩慢漂移。

    將樣本平整放入ATR檢測窗表面。每個樣本的上下2 個表面分別采集3 次THz光譜數(shù)據(jù),共獲得6 份THz光譜數(shù)據(jù),將其算術(shù)平均,作為該樣本的最終THz光譜數(shù)據(jù)。因為THz光譜儀對溫度和濕度比較敏感,所以光譜采集時保持實驗室內(nèi)溫度、濕度基本一致。為避免空氣中水汽以及被測物質(zhì)散發(fā)出的水汽對檢測光路的干擾,檢測過程中始終用氣泵向THz檢測倉中注入干燥空氣。

    1.3.3 K值測定

    采集完樣本THz光譜數(shù)據(jù)后立即采用HPLC方法對其進(jìn)行K值測定。參考湯水粉等[16]的測定方法,利用流動相中三磷酸腺苷分解的關(guān)聯(lián)產(chǎn)物二磷酸腺苷、腺苷酸、肌苷酸、次黃嘌呤核苷和次黃嘌呤在固定相中流速的不同,將這6 種化學(xué)組分分離,分別測其含量,根據(jù)公式(1)計算被測樣本的K值[16,19]。

    式中:HxR為次黃嘌呤核苷含量/(μmol/g);Hx為次黃嘌呤含量/(μmol/g);ATP為三磷酸腺苷含量/(μmol/g);ADP為二磷酸腺苷含量/(μmol/g);AMP為腺苷酸含量/(μmol/g);IMP為肌苷酸含量/(μmol/g)。

    1.3.4 光譜預(yù)處理

    受背景等環(huán)境因素的影響和儀器性能的制約,采集到的光譜信號存在各種失真及噪聲信息,影響模型的預(yù)測效果。因此在建模前需要對光譜信號進(jìn)行預(yù)處理,多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(standard normal variation transformation,SNVT)和導(dǎo)數(shù)處理是常用的方法,其中導(dǎo)數(shù)處理包括一階微分(first derivative,F(xiàn)D)和二階微分(second derivative,SD)。

    MSC方法假定THz波的散射對每個樣本、每個波點產(chǎn)生的影響是線性的,即假設(shè)每一條光譜都與“理想光譜”(沒有散射誤差效應(yīng)的光譜)在全波長范圍內(nèi)存在線性關(guān)系,而真正的“理想光譜”無法得到,可以用樣本集的平均光譜來近似。通過將樣本集光譜與理想光譜線性回歸,將光譜中的無用散射信號與樣本有效成分的光譜吸收信息分離,消除由光散射產(chǎn)生的線性基線和光譜的不重復(fù)性[20-21]。

    SNVT方法也是用來校正因散射而引起的光譜誤差[22]。假定每一個光譜中,各波長點的吸光度滿足正態(tài)分布,按照這一假設(shè)對每一條光譜進(jìn)行預(yù)處理,使其盡可能接近“理想光譜”。SNVT和MSC被證明是線性相關(guān)的[23],兩者的區(qū)別是:MSC分別對每一個波長的光譜進(jìn)行預(yù)處理,而SNVT分別對每一條光譜進(jìn)行預(yù)處理。

    導(dǎo)數(shù)處理可以消除基線漂移和其他背景的干擾、強化譜帶特征、分辨重疊峰,提高分辨率和靈敏度,使得與新鮮度密切相關(guān)的光譜特性變得更為顯著[24-25]。FD可以去除同波長無關(guān)的漂移,即全波長范圍內(nèi)的固定漂移;SD可以去除同波長線性相關(guān)的漂移。在求導(dǎo)過程中,差分寬度選擇十分重要:寬度太小,噪聲會很大,影響所建模型質(zhì)量;寬度太大,噪聲減少但是會失去大量的細(xì)節(jié)信息[26]。由于導(dǎo)數(shù)計算會增加噪聲,故導(dǎo)數(shù)預(yù)處理之后采用Savitzky-Golay(SG)多項式平滑光譜。

    1.3.5 光譜預(yù)測模型

    建立回歸數(shù)學(xué)模型的方法有線性和非線性算法。豬肉中的生物分子種類繁多,在常溫條件下各種分子的特征譜具有重疊性,導(dǎo)致THz光譜并不僅表達(dá)K值的變化信息,而且是豬肉的所有化學(xué)成分復(fù)雜變化的綜合信息。因此,非線性模型比線性模型更適合解釋THz光譜與K值的復(fù)雜關(guān)系。本實驗選用一種常用非線性算法反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation-artificial neural network,BP-ANN)建立回歸模型。

    BP-ANN能夠模仿延伸人腦的認(rèn)知功能,探索并構(gòu)建出輸入信號和輸出信號之間的復(fù)雜聯(lián)系,一般使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本實驗使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為3 層:輸入層、單隱含層和輸出層。網(wǎng)絡(luò)的輸入是豬肉K值的THz光譜數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)的輸出是一個節(jié)點即預(yù)測K值,隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)分別是“l(fā)ogsig”(S型對數(shù)函數(shù))和“tansig”(雙曲正切S型傳遞函數(shù)),它們都是非線性函數(shù)。單隱含層的節(jié)點數(shù)由經(jīng)驗公式(2)得出[27]:

    式中:m為隱含層節(jié)點數(shù);n為輸入層節(jié)點數(shù);l為輸出層節(jié)點數(shù);a為1~10范圍內(nèi)的常數(shù)。

    評價模型質(zhì)量用校正集相關(guān)系數(shù)(Rc)、校正集均方根誤差(root mean squared error of calibration set,RMSEC)、預(yù)測集相關(guān)系數(shù)(Rp)和預(yù)測集均方根誤差(root mean squared error of prediction set,RMSEP)等指標(biāo)衡量[28]。相關(guān)系數(shù)Rc和Rp越大,RMSEC和RMSEP越小,模型的預(yù)測能力越好。本實驗使用Matlab R2009b(Mathworks公司,美國)軟件對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行計算與建模。該軟件執(zhí)行效率高,包括模型參數(shù)優(yōu)選在內(nèi)的建模過程在1 min內(nèi)就能完成,而各種光譜預(yù)處理算法以及光譜模型的K值預(yù)測均在1 s內(nèi)完成。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 樣本K值測定結(jié)果

    表1 采用HPLC法測定樣本K值的統(tǒng)計結(jié)果Table1 Statistical results of K values of pork samples measured by HPLC

    如表1所示,共獲得80 個肉樣的光譜數(shù)據(jù)和K值,K值范圍涵蓋了新鮮、次新鮮和變質(zhì)的豬肉樣本,選用的樣本具有代表性。樣本被隨機(jī)分為54 個校正集和26 個預(yù)測集,個數(shù)比大致為2∶1;其中校正集用于建立THz光譜預(yù)測K值的數(shù)學(xué)模型,預(yù)測集用來檢驗?zāi)P皖A(yù)測未知樣本K值的準(zhǔn)確性。校正集、預(yù)測集和樣本總集合的K值范圍基本相同,平均值和標(biāo)準(zhǔn)差沒有明顯區(qū)別,因此校正集和預(yù)測集的樣本分割是合適的。

    2.2 K值預(yù)測模型的建立

    圖2 80 個樣本的THz光譜原始譜線Fig.2 Raw THz spectra of 80 samples

    由圖2可以看出,不同豬肉樣本的原始光譜強度有很大差異。光譜的差異不僅包含了樣本成分的差異,還包括測量誤差、基線漂移和背景噪聲。為消除干擾信息,除盡可能保持實驗環(huán)境因素一致外,還需對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以減弱或去除各種干擾因素,增強樣本的有效信息在光譜中的表達(dá),改善預(yù)測效果。光譜中未見有明顯的吸收峰或者特征波段,可能一方面是因為豬肉尤其是瘦肉組織富含70%~80%的水,而水分子因其集體平移導(dǎo)致其對THz波無特征吸收[29],從而使豬肉的THz譜線無特征吸收峰;另一方面是因為豬肉成分十分復(fù)雜,生物大分子如氨基酸[30]、多肽[31]、DNA[32]等以及生物小分子如核苷酸[33]等都會對THz波有吸收,導(dǎo)致各物質(zhì)的吸收譜線相互重疊,無法在豬肉的THz光譜中分辨出特征峰。

    通過THz光譜數(shù)據(jù)和豬肉K值的BP-ANN回歸模型,比較研究用原始光譜以及用SNVT、MSC、FD和SD等預(yù)處理的光譜所建模型的預(yù)測性能,從而選擇適合預(yù)測K值的光譜預(yù)處理方法。

    訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前,通過主成分分析(principal component analysis,PCA)對光譜信息進(jìn)行壓縮,用少數(shù)幾個主成分的得分近似反映原光譜數(shù)據(jù),以消除光譜數(shù)據(jù)點的信息冗余,防止訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過度擬合校正集數(shù)據(jù),對預(yù)測集樣本的預(yù)測能力差[34]。取累計貢獻(xiàn)率達(dá)到95%的主成分集合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。PCA壓縮后的光譜被歸一化至-1~1范圍內(nèi),實測K值被歸一化至0~1范圍內(nèi);采用留一交叉驗證法選取隱含層節(jié)點數(shù),即選取交互驗證均方根誤差(root mean square error of cross validation,RMSECV)值最小時的節(jié)點數(shù)[35]。

    根據(jù)上述建模過程,可以獲得原始和預(yù)處理后光譜的RMSECV值和隱含層節(jié)點數(shù)的關(guān)系圖,如圖3所示。因為FD和SD的差分寬度會影響預(yù)測模型的性能,所以FD和SD的最小RMSECV值還需要結(jié)合差分寬度選擇。各預(yù)測模型的RMSECV最小值及其參數(shù)條件,如表2所示,用參數(shù)條件中最佳隱含層節(jié)點數(shù)構(gòu)建BP-ANN,經(jīng)校正集樣本訓(xùn)練BP-ANN后獲得各種預(yù)處理方法預(yù)測模型的性能,同時得到各預(yù)測模型的散點圖,如圖4所示。

    圖 3 RMSECV最小值的選擇Fig.3 Selection of minimum value of RMSECV

    表2 不同預(yù)處理方法預(yù)測模型的參數(shù)與性能Table2 Parameters and performances of the prediction models with different spectral pretreatments

    圖4 原始光譜與預(yù)處理后的光譜預(yù)測散點圖Fig.4 Scatter plots with and without pretreatment

    2.3 預(yù)測模型分析

    從表2可以看出,未經(jīng)預(yù)處理的原始光譜的校正集和預(yù)測集相關(guān)系數(shù)都很低,模型的預(yù)測精度差。如圖4a所示,原始光譜預(yù)測模型中眾多樣本的預(yù)測值基本相同,約為60%,模型的預(yù)測性能很差;如圖4b~e所示,預(yù)測結(jié)果有了明顯提升。

    MSC和SNVT預(yù)處理后模型預(yù)測性能提高有限,預(yù)測集的相關(guān)系數(shù)僅為0.5左右,屬于弱相關(guān)??赡艿脑蚴沁@2 種預(yù)處理方法校正因散射造成光譜誤差,而THz波在ATR檢測附件中基本以全反射模式傳播,散射光較少,預(yù)處理校正作用有限。

    FD和SD預(yù)處理能夠削弱基線漂移,有效提升模型的預(yù)測性能。通過圖2可以看出,THz原始光譜存在明顯的基線漂移,經(jīng)FD預(yù)處理后,模型預(yù)測集相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.75,優(yōu)于SD模型,可能的原因是光譜的基線漂移是定值漂移而不是同波長相關(guān)的線性漂移,所以FD預(yù)處理更適合。

    FD和SD預(yù)處理還能夠分辨重疊峰中的吸收峰,有效提升光譜的分辨率[36]。由于豬肉中的生物分子種類繁多,在常溫條件下樣本中各類物質(zhì)的吸收峰相互混疊,導(dǎo)致圖2吸收光譜中未見明顯的吸收峰。但是新鮮度的差異會導(dǎo)致不同樣本的THz吸收光譜出現(xiàn)微小差異,F(xiàn)D和SD預(yù)處理能放大這種差異,提升THz光譜與新鮮度的相關(guān)性。

    導(dǎo)數(shù)預(yù)處理的差分寬度選擇13(FD)或者7(SD)是合適的,寬度過小或者過大都會降低模型的預(yù)測性能。SG多項式平滑能夠部分濾除測量本身的背景噪聲和微分所產(chǎn)生的噪聲。

    綜上所述,本法測定條件下,豬肉K值的BP-ANN預(yù)測模型較適合的THz光譜預(yù)處理方法是FD。此模型還有進(jìn)一步完善的空間。樣品成分復(fù)雜,吸收光譜中未見明顯的吸收峰或者特征波段,可以優(yōu)化組合光譜預(yù)處理方法,或者設(shè)計更優(yōu)的預(yù)處理算法,濾除與新鮮度無關(guān)的物質(zhì)對THz光譜的影響,從復(fù)雜成分的THz光譜中提取與K值相關(guān)度更大的特征波段,研究出更適合表達(dá)K值與THz光譜復(fù)雜非線性關(guān)系的模型,進(jìn)一步提高預(yù)測精度。

    此外,通過表2還可以看出,預(yù)處理算法使得每條光譜相鄰波點的數(shù)據(jù)相關(guān)性增強,所以預(yù)處理后的光譜主成分?jǐn)?shù)明顯比原始光譜多。

    3 結(jié) 論

    為實現(xiàn)THz光譜無損檢測豬肉K值,本實驗在ATR檢測模式下,比較研究原始光譜及在用SNVT、MSC、FD和SD等預(yù)處理后,BP-ANN預(yù)測模型的性能差異。結(jié)果表明FD預(yù)處理后模型的預(yù)測性能最優(yōu),相關(guān)系數(shù)Rp為0.75,RMESP為14.36%。可見,THz原始光譜中不僅包含新鮮度相關(guān)化學(xué)成分信息,還存在噪聲和基線漂移,需要用預(yù)處理去除這些干擾,以提高模型的預(yù)測性能;不同的光譜預(yù)處理方法對模型的預(yù)測精度有不同的影響,F(xiàn)D預(yù)處理方法能夠有效減弱光譜信號中的噪聲和基線的固定漂移,放大與新鮮度相關(guān)的THz光譜微小差異,提升THz光譜與新鮮度的相關(guān)性。該研究為光譜預(yù)處理技術(shù)能夠提高THz無損檢測肉樣新鮮度的精度提供了理論和實驗依據(jù),如進(jìn)一步將光譜預(yù)處理方法進(jìn)行優(yōu)化組合,或者設(shè)計更優(yōu)的預(yù)處理算法,將會進(jìn)一步提高模型的預(yù)測性能。

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