近紅外在飼料檢測上的應用

作為當前最火、應用前景最廣的現代快速分析技術，近紅外從飼料原料質量、加工工藝、成品品質等各個環節保證飼料原料的合理應用、加工條件的優化組合，最終達到節約、高效，精準配制日糧的目的。

近紅外光譜分析技術在定量檢測上最早應用于進行谷物和種子水分含量的測定（Norris和Hart，1965）。隨后，Norris等（1976）將近紅外技術應用到飼草水分、粗蛋白、ADF、NDF及干物質體外消失率的測定當中，并取得了良好的效果，各項指標定標決定系數RSQcal分別為0.98、0.99、0.96、0.96及0.95，證實了近紅外技術在營養物質測定中的可行性。隨著光學、計算機數據處理技術、化學計量學理論和方法的不斷發展，近紅外光譜技術以其快速、無損、無污染、成本低及同時測定多種組分等優點，已被廣泛的應用于動物飼料和人類食品營養成分含量的快速分析中（Givens等，1997）。近紅外光譜技術在美國和歐洲的起步比較早，應用也比較成熟，一些國際或國家機構和組織，如國際谷物化學會（International Cereal Chemistry，ICC）、國際標準化組織（International Organization for Standardization，ISO）、美國谷物化學家學會（American Association of Cereal Chemists，AACC）及美國官方分析化學師學會（Association of Official Agricultural Chemists，AOAC）等已經制定了近紅外分析的使用通則和模型建立與維護通則，并建立了谷物（小麥）、面粉、大豆中水分、粗蛋白、油脂等指標的近紅外分析標準方法。我國從上世紀80年代初期引進NIR技術并開始將其應用于飼料行業的產品質量檢驗。“七五”期間，近紅外研究被列入國家攻關計劃，以中國農業科學院畜牧研究所為主，聯合全國約20家科研院所共同研制了一些應用于飼料質量分析的定標軟件，并取得了大量的科研成果。在此期間，我國畜牧行業的研究者們利用近紅外技術初步測定了各種飼料原料和配合飼料的常規成分、微量成分及營養價值，并探討了近紅外技術的測試條件和標樣的設計方法。

隨著近紅外技術研究的不斷深入，為了滿足其方法標準化的要求，我國于2003年發布了利用近紅外技術快速測定飼料中水分、粗蛋白、粗纖維、粗脂肪、賴氨酸及蛋氨酸含量的國家推薦標準（GB/T 18868-2002）。隨后，2007年我國又發布了利用近紅外技術快速檢測魚粉和反芻動物精料補充料中肉骨粉的農業行業推薦標準（NY/T 1423-2007）。目前，近紅外技術在水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纖維、中性洗滌纖維及酸洗滌纖維等常規養分測定方面都取得了較好的結果，并已經被應用到飼料生產過程中，從而實現了對飼料及飼料原料營養價值的實時監控。然而，面對飼料原料資源短缺和價格不斷上漲的嚴峻形勢，為了提高原料的利用效率并達到精準配制日糧的目的，要求我們必須對原料的質量進行更加深入而全面的評估。因此，近紅外技術已逐步被飼料生產者應用到飼料原料氨基酸、可消化氨基酸、脂肪酸、維生素、礦質元素、抗營養因子及有效能等指標的快速預測以及飼料原料摻假鑒別當中。

此外，近年來為了防止一些疾病，特別是瘋牛病，在動物種內傳播，世界各國對飼料中的動物源性成分都進行了嚴格的規定。然而，如何快速地確定動物飼料中是否添加了動物源性成分以及添加量一直是困擾飼料安全監管人員的一大難題。為了解決這一難題，許多研究者探討了利用近紅外技術快速檢測飼料中動物源性成分的可行性。Garrido-Varo等（2005）建立了配合飼料中肉骨粉的近紅外定性和定量模型，結果顯示定量模型的RSQcal和SECV分別為0.98和0.80%，取得了理想的效果，能夠進行肉骨粉含量的定量分析，且定性模型對肉骨粉的判別正確率為100%。牛智有和韓魯佳（2008）建立了雞飼料、豬飼料和牛飼料中肉骨粉含量的近紅外定量模型，其RSQv和SEP分別為0.9694、0.9846及0.9788和0.279%、0.252%及0.287%，定標模型具有很好的預測能力。Soldado等（2011）分別利用MPLS和SVM法建立了飼料中動物源性成分的定性分析模型，結果表明2種模型均取得了很好的判別效果，其正確率分別為97%和100%。