SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP QUANG PHỔ HẤP PHỤ CẬN HỒNG NGOẠI NIRS ĐỂ XÁC ĐỊNH THÀNH PHẦN HÓA HỌC CỦA KHÔ DẦU ĐỖ TƯƠNG Đinh Văn Mười 1 ,Vũ Chí Cương 2* , Nguyễn Đức Chuyên 2 , Nguyễn Sức Mạnh
Trang 1SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP QUANG PHỔ HẤP PHỤ CẬN HỒNG NGOẠI (NIRS)
ĐỂ XÁC ĐỊNH THÀNH PHẦN HÓA HỌC CỦA KHÔ DẦU ĐỖ TƯƠNG
Đinh Văn Mười 1 ,Vũ Chí Cương 2* , Nguyễn Đức Chuyên 2 ,
Nguyễn Sức Mạnh 2 và Bùi Thị Thu Hiền 2
1
Viên Chăn Nuôi
2
Trung tâm nghiên cứu và phát triển chăn nuôi miền Núi
*Tác giả liên hệ: Vũ Chí Cương - Viện Chăn nuôi - Từ Liêm - Hà Nội Tel: (04) 38.386.127/ 0912.121.506; Fax: (04) 38.389.775; Email: vuchicuong@gmail.com
ABSTRACT
The chemical composition of soybean cake predicted by Near infrared reflectance spectroscopy
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used to predict the chemical composition of soybean cake
(dry matter - DM, crude protein -CP, crude fibre - CF and Fat) Samples were analysed by reference methods and
spectra were collected using a NIRS machine in a range of wave lengths of 1100–2500 nm A linear regression
model was used to establish the relashionship of two sets of data (one from the chemical composition and one
from NIRS)
It was revealed that the NIRS based calibration equations can be accurately predicted chemical compositions of
soybean cake The following equations can be used for determination of DM (CK-PT), CP (Pr-PT); Fat
(Mỡ-PT), CF (Xơ-PTL) of soybean cake with the accuracy of more than 95%:
CK-PT = 2,627 + 0,9710 CK-NIRS; Pr-PT= 0,770 + 0,9825 Pr-NIRS;
Mỡ-PT = 0,0717 + 0,9582 Mỡ-NIRS; Xơ-PTL = - 0,0301 + 1,003 Xơ-NIRS
Key words: NIRS, calibration, prediction, equation
ĐẶT VẤN ĐỀ
Để xác định thành phần hoá học của thức ăn, giúp xây dựng được khẩu phần ăn hợp lí đáp ứng đủ
nhu cầu dinh dưỡng cho gia súc, gia cầm, người ta thường sử dụng phương pháp phân tích hóa
học trong phòng thí nghiệm Phương pháp này tốn nhiều thời gian và kinh phí
Hiện nay một phương pháp thay thế đang được sử dụng để xác định thành phần hoá học của thức
ăn là phương pháp sử dụng quang phổ hấp phụ cận hồng ngoại (Near infrared reflectance
spectroscopy – NIRS) Dùng NIRS để xác định thành phần hoá học của thức ăn hiện đã được
công nhận là phương pháp phòng thí nghiệm có độ chính xác cao (Boval và cs, 2004), được
AOAC chính thức công nhận để ước tính protein thô, ADF (AOAC 989.03), ẩm độ (AOAC
991.01; Barton và Windham, 1988), tinh bột, đường polysaccharides không phải tinh bột, mỡ,
dầu, năng lượng trao đổi, tồn dư thuốc bảo vệ thực vật, độc tố trong ngũ cốc (Wrigley,1999)
chất khô ở các loại cỏ làm thức ăn gia súc (Murray, 1993)
NIRS còn được dùng để kiểm tra các loại thực phẩm (De Boever và cs, 1987), protein bị nhiệt
làm biến tính, tồn dư nấm mốc và các chất phụ gia trộn trong nguyên liệu (Givens và
Deaville, 1999)
NIRS có những ưu điểm nổi bật hơn hẳn so với các phương pháp truyền thống khác: nhanh (45
giây/1 mẫu), nhiều mẫu đồng thời, chuẩn bị mẫu đơn giản (sấy khô và nghiền nhỏ, hoặc tươi),
tránh được ô nhiễm môi trường do hoá chất, tránh được độc hại, không cần nhiều lao động,
giá thành phân tích rẻ
Trang 2Xuất phát từ các ứng dụng trên của NIRS chúng tôi tiến hành đề tài: "Sử dụng kỹ thuật quang
phổ hấp phụ cận hồng ngoại (NIRS) để xác định thành phần hoá học của khô dầu đỗ tương." với mục tiêu: Xây dựng các phương trình chẩn đoán thành phần hoá học của của khô dầu đỗ
tương từ các số liệu phổ hấp phụ trên máy NIRS và số liệu phân tích thông thường
VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Vật liệu nghiên cứu
Khô dầu đỗ tương đã xác định thành phần hóa học tại Phòng phân tích Viện Chăn nuôi
Địa điểm nghiên cứu
Bộ môn dinh dưỡng thức ăn chăn nuôi và đồng cỏ, Trung tâm Thực nghiệm và Bảo tồn vật nuôi Thụy Phương, Phòng phân tích Viện Chăn nuôi
Thời gian nghiên cứu
Đề tài được tiến hành từ tháng 5/2005 đến tháng 12/2007
Nội dung nghiên cứu
Xác định phổ hấp phụ cận hồng ngoại của khô dầu đỗ tương đã xác định thành phần hóa học Xây dựng đường hồi qui hiệu chỉnh chẩn đoán thành phần hoá học của khô dầu đỗ tương từ các số liệu về phổ hấp phụ cận hồng ngoại và thành phần hóa học
Áp dụng phương trình hồi qui tìm được cho các mẫu khô dầu đậu tương lấy ngẫu nhiên, chạy phổ trên máy NIRS nhưng không dùng để xây dựng phương trình hồi qui hiệu chỉnh để kiểm tra độ tin cậy của phương trình
Phương pháp nghiên cứu
Phổ hấp phụ cận hồng ngoại của thức ăn được xác định với máy NIRS loại NIR Systems
5000 Monochromator của hãng Foss, USA với bước sóng từ 1100 - 2500 nm Phổ và thành phần hóa học sau đó được xử lý bằng phần mềm WinISI
Từ kết quả chạy trên máy NIRS và nhờ phần mềm Winisi chúng ta có được hai bộ số liệu về thành phần hóa học phân tích trong phòng thí nghiệm và thành phần hóa học chẩn đoán trên máy NIRS Từ hai bộ số liệu này, sử dụng kỹ thuật hồi qui đa chiều bậc một để xây dựng được phương trình hồi qui hiệu chỉnh chẩn đoán thành phần hóa học của thức ăn Đây sẽ là phương trình hồi qui dùng để kiểm tra các mẫu thức ăn khác để biết độ chính xác của phương trình vừa tạo ra Sở dĩ phải dùng phương trình này vì các phương trình có sẵn trong máy là phương trình được tạo ra cho các thức ăn ôn đới nên độ chính xác không cao
Mô hình toán học để xây dựng phương trình chẩn đoán hiệu chỉnh với NIRS trên cơ sở thành phần hóa học của thức ăn phân tích trong phòng thí nghiệm và thành phần hóa học của thức
ăn chẩn đoán bằng phương trình có sẵn trong máy NIRS là mô hình hồi quy tuyến tính đa chiều bậc một:
Y = bo + b1x1 + b2x2 +………+ bixi + bpxp
Trong đó: Y là kết quả phân tích phòng thí nghiệm của chất A nào đó
x là kết quả chẩn đoán với máy NIRS
b là hệ số
Các phương trình chẩn đoán hiệu chỉnh với NIRS được áp dụng cho các TĂ mà số liệu NIRS
Trang 3của nó không dùng để lập các phương trình chẩn đoán hiệu chỉnh với NIRS để kiểm tra độ tin cậy Hai bộ số liệu tính từ phương trình chẩn đoán hiệu chỉnh với NIRS và bộ số liệu phân tích phòng thí nghiệm được so sánh bằng T-student (Paired test) Chỉ các phương trình cho hai kết quả không sai khác về thống kê (P > 0,05) mới được chấp nhận để dùng
Xử lý số liệu
Số liệu được tính toán xác định giá trị trung bình và phân tích phương sai ANOVA trên phần mềm Genstat, phiên bản Discovery Edition (VSN International, 2007)
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Khô dầu đỗ tương
Kết quả chẩn đoán chất khô (CK), protein thô (Pr), xơ, mỡ của khô dầu đỗ tương
Kết quả chẩn đoán CK, Pr, xơ, mỡ của khô dầu đỗ tương từ NIRS được trình bày ở Bảng 1, Bảng 2
Bảng 1 Kết quả chẩn đoán CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương trên máy NIRS
CK 83 89,4921 0,7968 87,1017 91,8824 0,3484 0,3969 0,7496
Pr 82 46,3801 1,4383 42,0653 50,6949 0,6911 0,7426 0,7384
Kết quả này cho thấy, chẩn đoán CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương bằng NIRS có SEC (Standard error of calibration - sai số của phép đo) chấp nhận được (0,1202 đến 0,6911%), và SECV (sai số của phép đo sau khi đã hiệu chỉnh -the standard error for cross validation) cũng
đủ nhỏ để không gây sai số quá lớn của phép đo (0,1286 đến 0,7426%)
Bảng 2 So sánh kết quả phân tích CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương với kết quả của NIRS
Ck
Pr
Mỡ
NIRS 85 6,3659 0,0497 0,4581 4,893 7,262
Xơ
Sai khác (%) 2,727
Chú thích: PT*: kết quả phân tích
Với SEC và SECV không lớn nên không có sự sai khác lớn về các giá trị: Mean ± SD, Min và Max của CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương phân tích và chạy trên máy NIRS Sai số tính bằng % giữa kết quả phân tich phòng thí nghiệm (Lab hoặc PT) và kết quả trên NIRS không
Trang 4lớn và tương ứng là: 0,3764; 1,1978; 8,233; 2,727% cho CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương
*Xây dựng phương trình chẩn đoán CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương
Sử dụng thuật toán hồi qui trên MINITAB với hai bộ số liệu là kết quả vừa có trên máy NIRS
và kết quả phân tích chúng tôi xây dựng được phương trình để chẩn đoán CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương trong Bảng 3
Bảng 3: Phương trình hồi quy chẩn đoán DM, CP, Fat, CF của khô dầu đỗ tương với NIRS
Kết quả xây dựng phương trình chẩn đoán để chẩn đoán CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương
từ NIRS cho thấy dù số mẫu chưa nhiều nhưng phương trình chẩn đoán CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương bằng NIRS với số mẫu > 80 có R2 khá cao, tương ứng là (92,0; 79,8; 68,3
và 80,9) cho CK, Pr, mỡ, xơ
Phương trình chẩn đoán CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương bằng NIRS với số mẫu = 65 có
R2 khá, tương ứng là (81,0; 76,8; 62,3 và 80,6) cho CK, Pr, mỡ, xơ
Áp dụng phương trình hồi qui cho các mẫu khô dầu đỗ tương tương khác để kiểm tra độ tin cậy của phương trình chẩn đoán của khô dầu đỗ tương
*Đối với chất khô
Sau khi áp dụng phương trình có số thứ tự 5 trên 23 mẫu ngẫu nhiên chúng tôi có kết quả ở Bảng 4 và Đồ thị 1
Bảng 4 So sánh kết quả phân tích CK khô dầu đỗ tương trong phòng thí nghiệm và sử dụng
phương trình hiệu chỉnh với NIRS
Phương
trình số
23 0,551
93,8 0,97
Kết quả cho thấy, với 23 mẫu và chỉ với phương trình có dung lương mẫu là 65, kết quả chẩn đoán bằng phương trình hiệu chỉnh với NIRS cho CK của khô dầu đỗ tương đã rất tốt: R2 (%)
là 93.8%, sai khác % giữa hai giá trị Mean tính được và thực của 23 mẫu là đủ nhỏ: 0,551 % Hai bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 23 mẫu ngẫu nhiên có hồi qui tuyến tính chặt chẽ và đều có phân bố chuẩn và gần như trùng khít nhau
Như vậy, phương trình số 5 có thể dùng để ước tính CK của khô dầu đỗ tương
2 83 Pr- PT = 1,191 + 0,9745 Pr –NIRS 79,8 0,895 < 0,01
3 85 Mỡ- PT b = 0,03841 + 0,9782 Mỡ-NIRS 68,3 0,829 < 0,01
4 85 Xơ- PT = - 0,0001 + 1,000 Xơ-NIRS 80,9 0,901 < 0,01
5 65 CK- PT = 2,627 + 0,9710 CK-NIRS 81,0 0,901 < 0,01
6 65 Pr- PT = 0,770 + 0,9825 Pr-NIRS 76,8 0,878 < 0,01
7 65 Mỡ- PT = 0,0717 + 0,9582 Mỡ-NIRS 62,3 0,793 < 0,01
8 65 Xơ- PT = - 0,0301 + 1,003 Xơ- NIRS 80,6 0,899 < 0,01
Trang 590.0 87.5 85.0 82.5 80.0 77.5
75.0
92.5
90.0
87.5
85.0
82.5
80.0
77.5
75.0
DM_Lab = - 2.553 + 1.029 DM_NIRS
CP_NIRS
50 49 48 47 46 45 44 43 42 41
50
48
46
44
42
40
CP_Lab = 0.913 + 0.9852 CP_NIRS
Data
95 90 85 80 75
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
Mean StDev N 88.65 2.900 23
Variable DM_lab DM_NIRS
Histogram of DM_lab, DM_NIRS
Normal
Data
50 48 46 44 42
4
3
2
1
0
Mean StDev N 46.19 1.902 18
Variable CP_Lab CP_NIRS
Histogram of CP_Lab, CP_NIRS
Normal
Đồ thị 1: Hồi quy giữa giá trị chẩn đoán (NIRS) với giá trị phân tích phòng thí nghiệm của khô đỗ (% CK) và
phân bố tần số của hai bộ số liệu
*Đối với protein thô
Sau khi áp dụng phương trình có số thứ tự 6 trên 18 mẫu ngẫu nhiên chúng tôi có kết quả ở Bảng 5 và Đồ thị 2
Bảng 5 So sánh kết quả phân tích Pr của khô dầu đỗ tương trong phòng thí nghiệm và sử
dụng phương trình hiệu chỉnh chẩn đoán của NIRS
Phương
trình số
6 Sai khác (%)
18
1,39 0,213 0,903 0,0302 2,77
85,1 0,927
Kết quả cho thấy, với 18 mẫu và chỉ với phương trình có dung lượng mẫu là 65, kết quả chẩn doán bằng phương trình hiệu chỉnh với NIRS cho Pr của khô dầu đỗ tương đã rất tốt: R2 (%)
là 81,5 %, sai khác % giữa hai giá trị Mean tính được và thực của 18 mẫu là 1,39% là đủ nhỏ, nhỏ hơn 5% nên chấp nhận được để dùng
Trang 62.00 1.75 1.50 1.25 1.00
2.25
2.00
1.75
1.50
1.25
1.00
0.75
0.50
Fat_Lab = - 0.3399 + 1.217 Fat_NIRS
CF_NIRS
7.0 6.5 6.0 5.5 5.0
7.5
7.0
6.5
6.0
5.5
5.0
4.5
CF_Lab = - 0.0304 + 1.014 CF_NIRS
Data
2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8
7 6 5 4 3 2 1 0
1.355 0.3087 20
Variable Fat_Lab Fat_NIRS
Histogram of Fat_Lab, Fat_NIRS
Normal
Data
7.5 7.0 6.5 6.0 5.5 5.0 4.5
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Variable
C F_NIRS
Histogram of CF_Lab, CF_NIRS
Normal
Đồ thị 2: Hồi quy giữa giá trị chẩn đoán (NIRS) với giá trị phân tích phòng thí nghiệm của khô dầu đỗ tương (%
Pr) và phân bố tần số của hai bộ số liệu Hai bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 18 mẫu ngẫu nhiên có hồi qui tuyến tính chặt chẽ và đều có phân bố chuẩn và gần như trùng khít nhau Như vậy, phương trình số
6 có thể dùng để ước tính Protein của khô dầu đỗ tương
*Đối với mỡ và xơ
Sau khi áp dụng hai phương trình có số thứ tự 7, 8 trên 20 mẫu ngẫu nhiên chúng tôi có kết quả ở Bảng 6 và các Đồ thị 3
Bảng 6 So sánh kết quả phân tích mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương trong phòng thí nghiệm và sử
dụng phương trình chẩn đoán của NIRS
Mỡ-NIRS 20 1,3924 0,0533 0,2385 0,8622 1,9967
Phương
trình số
87,8 0,94
Phương
trình số
8 Sai khác (%) 20 3,38 0,56 2,504 0,0849 7,874
81,2 0,907
Kết quả cho thấy, với 20 mẫu và chỉ với phương trình có dung lương mẫu là 65, kết quả chẩn đoán bằng phương trình hiệu chỉnh với NIRS cho mỡ và xơ của khô dầu đỗ tương đã rất tốt:
R2 (%) là 87,8 và 81,2 Tuy nhiên sai khác % giữa hai giá trị Mean tính được và thực của 20 mẫu là 3.38 % cho xơ là chấp nhận được, nhưng sai khác này với mỡ là lớn hơn 5 % (7.28%)
Trang 7Đồ thị 3 Hồi qui giữa giá trị chẩn đoán (NIRS) với giá trị phân tích phòng thí nghiệm (% mỡ, xơ) và phân bố tần
số của bốn bộ số liệu Hai bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 20 mẫu ngẫu nhiên cho xơ có hồi qui tuyến tính chặt chẽ và đều có phân bố chuẩn và gần như trùng khít nhau
Hai bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 20 mẫu ngẫu nhiên cho mỡ có hồi qui tuyến tính chặt chẽ và đều có phân bố chuẩn và gần như trùng khít nhau Như vậy, phương trình số 8 có thể dùng để ước tính xơ của khô dầu đỗ tương, phương trình 7 có thể tạm dùng
để ước tính mỡ của khô dầu đỗ tương
Kiểm tra sự sai khác của các số trung bình
Để kiểm tra lại cả bốn phương trình chúng tôi đã dùng T-student (Paired test) để so sánh từng cặp số liệu về CK, Pr, mỡ, xơ của khô dầu đỗ tương Bộ số liệu thứ nhất là bộ số liệu tính được từ phương trình chẩn đoán, bộ số liệu kia là kết quả phân tích
Kết quả so sánh T-student (Paired test)
CK
0,985
Pr
0,725
Mỡ
0,671
Xơ
0,763
Kết quả của phép thử T-student cho thấy: các giá trị (P>0,05) rất nhiều, có nghĩa là các giá trị
CK, Pr, mỡ và xơ của khô dầu đỗ tương tính theo các phương trình và giá trị phân tích cho
CK, Pr, mỡ và xơ là không khác nhau có ý nghĩa thống kê hay đúng hơn chúng tương tự nhau Như vậy, có thể dùng các phương trình trên NIRS để chẩn đoán CK, Pr, mỡ và xơ của khô dầu đỗ tương với độ chính xác > 95%
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ
Kết luận
Có thể dùng các phương trình sau để xác định chất khô, Protein, mỡ và xơ của khô dầu đỗ tương với độ chính xác xấp xỉ 95%
CK-PT = 2,627 + 0,9710 CK-NIRS; Pr - PT= 0,770 + 0,9825 Pr-NIRS;
Mỡ-PT = 0,0717 + 0,9582 Mỡ-NIRS; Xơ - PTL = - 0,0301 + 1,003 Xơ-NIRS
Đề nghị
Cho áp dụng kết quả nghiên cứu để xác định thành phần hóa học của thức ăn để giảm chi phí
phân tích và làm thí nghiệm in vivo
Tiếp tục nghiên cứu theo hướng này cho thức ăn khác và tăng độ chính xác của các phương trình hiện có, đặc biệt là các phương trình cho mỡ, chất khô và khoáng
Trang 8TÀI LIỆU THAM KHẢO
Barton F.E., II and Windham W.R, (1988) Determination of acid detergent fibre and crude protein in forages
by near infrared reflectance spectroscopy: collaborative study Journal of the Association of official Analytical Chemists, 71: pp 1162-1167
Boval.M., Coates D.B., Lacomte.P., Decruyenaere.V and Archimede.H, (2004) Faecal Near-Infrared
Reflectance Spectroscopy (NIRS) to access chemical composition, in vivo digestibility and intake of tropical grass by Creolo cattle Animal Feed Science and Technology, Vol 114, Issues 1-4, 3 May 2004,
Pp 19-29
De Boever J L,.Cottyn B G; De Brander D L and Buysse F S, (1987) Traitement de la paille.1 Effet de
l’ammoniac sur la compostion, la digestibilité et la valeur alimentaire Revue de l'Agric, 40: pp.347
Given D I and Deaville, E R, (1999) The current and future role of near infrared reflectance spectroscopy in
animal nutrition: a riview Aust J Agric Res, 1999, 50 pp.1131-1145
Murray I, (1993) Forage analysis by near infrared reflectance spectroscopy In A Davies, R.D Baker, S.A
Grant & A.S Laidlaw, eds Sward management handbook British Grassland Society, Reading, UK pp 285-312
Wrigley.C.W, (1999) Potential methodologies and strategies for the rapid assessment of feed-grain quality
Australian Journal of Agricultural Research, 50: pp.789-805
