基于近紅外光譜技術的云南地方豬種肉質特性分析

基于近紅外光譜技術的云南地方豬種肉質特性分析

附近的紅色區(qū)域（nir）光譜位于光和中紅外光之間的光譜區(qū)域，波長范圍為800-2500nm。它反映了分子振動的光譜，主要是含有氫團（c-h、n-h、o-h）的復頻和合頻吸收，這與有機分子的組成、內部結構、官能團和分子狀態(tài)直接相關。由于豬的遺傳基礎、生長環(huán)境、飼養(yǎng)方式等存在諸多差異,必然導致其肉質組成成分和質地結構存在一定差異,這種有機組分的差異為其近紅外光譜分析提供了可能(李勇等,2009)。近紅外光譜分析技術以其測定速度快、樣品處理簡單、測定時不需任何化學試劑等優(yōu)勢(嚴衍祿,2005),被廣泛用于動植物品種鑒別、產(chǎn)地判別和質量等級判定(黃敏等,2006;周健等,2009;陳永明等,2009;李娟等,2008;González-Martin等,2003;Antonella等,2006),而應用于豬種遺傳資源分析卻鮮有報道。本研究利用近紅外光譜分析技術,研究了7個云南地方豬種肉質有機成分的近紅外光譜特征,從其近紅外指紋圖譜上揭示云南地方豬種遺傳資源特性,拓展畜禽遺傳資源評價方式,為畜禽遺傳資源保護與開發(fā)提供依據(jù)。1材料和方法1.1樣品采集和保存全部樣品采自云南省5個地州市8個縣7個地方豬種,均為現(xiàn)場屠宰直接采樣,取樣部位均為腰背最長肌(眼肌)胸腰結合段,共102份,每份約200g,采集后裝入密封袋中于-20℃保存。各豬種名稱及采樣數(shù)量詳見表1。1.2方法1.2.1近紅外分析檢測肉糜的制備肌肉樣品進行近紅外光譜采集前,所有的樣品均經(jīng)微波快速解凍和粉碎研磨處理。處理過程為:取出肉樣于微波爐中解凍約5min,放至室溫后剔除結膜并切片,放入PhilipsHIR-2864粉碎機粉碎約30s,再將磨碎后的肉糜裝入樣品旋轉盤壓實、抹平作為近紅外分析儀掃描樣本。1.2.2分析方法樣本近紅外光譜采集在DA7200(PERTEN,瑞典)固定光柵、連續(xù)光譜近紅外分析儀上進行,隨機軟件為Simplicity4.0.2,采集模式為吸收光譜。光譜為4次掃描的平均值,收集光譜區(qū)域為950～1650nm,數(shù)據(jù)間隔為2nm,每個肉樣近紅外光譜數(shù)據(jù)點為351個。采集室溫保持在25℃左右,濕度相對穩(wěn)定。1.3數(shù)據(jù)處理與分析方法采用近紅外光譜儀隨機軟件Simplicity4.0.2進行光譜匯總處理。光譜數(shù)據(jù)預處理、主成分分析均用Unscrambler9.8軟件進行分析,預處理方法選用變量正態(tài)標準化(SNV)、9點平滑、一階導數(shù)和二階導數(shù)法(高榮強等,2003)。7個地方豬種近紅外預處理光譜的系統(tǒng)聚類分析采用SPSS18.0軟件進行。2結果與分析2.1豬種近紅外光譜及平均光譜7個地方豬種肌肉的近紅外原始光譜和各豬種近紅外平均光譜見圖1、2。由圖1、2可知,在950～1650nm整個光譜范圍內的各豬種近紅外吸光度變化趨勢基本一致,相似性程度較高。經(jīng)SNV、9點平滑和一階導數(shù)轉換的各豬種肌肉近紅外光譜和經(jīng)轉換的各豬種平均光譜見圖3、4。由圖3、4可知,波長在960、1140、1330和1390nm處有明顯的吸收峰,各豬種存在明顯差異。波長在960、1140和1330nm處紅河滇南小耳豬吸收光度最高,迪慶藏豬最低;在1390nm處紅河滇南小耳豬吸收最低,迪慶藏豬最高。2.2豬種平均光譜散點對云南地方豬種肌肉樣品原始近紅外光譜變量經(jīng)SNV、9點平滑和一階導數(shù)變量轉換,消除各變量之間的相互關系,同時使變量轉換所得數(shù)據(jù)能最大限度表征原始光譜變量結構特征。主成分分析結果顯示,前2個主成分的累積貢獻率超過了97%,可以解釋絕大部分的光譜信息。因此,用第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)得分值做全部肉樣散點圖(圖5)和各豬種平均光譜散點圖(圖6)。由圖5可知,版納滇南小耳豬、紅河滇南小耳豬、迪慶藏豬、滇陸豬在4個象限都有分布,相互之間都有交叉,但各自又呈現(xiàn)不同特點。版納滇南小耳豬主要分布在第2象限;紅河滇南小耳豬主要分布在第3象限;迪慶藏豬主要分布在第1象限;滇陸豬分布于第1、2、3象限;昭通烏金豬分布于4個象限。由圖6可知,大河烏豬和大河豬平均光譜分布于第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)得分值圖的第1象限;版納滇南小豬及滇陸豬分布于第2象限;紅河滇南小耳豬分布于第3象限;迪慶藏豬與昭通烏金豬位于第4象限。迪慶藏豬與其它豬種差異較大,其中迪慶藏豬與紅河滇南小耳豬差異最大;大河烏豬與大河豬、滇陸豬與版納滇南小耳豬相似性較高。2.3云南地方豬種聚類分析采用SPSS系統(tǒng)聚類分析模塊,計算7個云南地方豬種肌肉近紅外光譜的歐氏距離,豬種間用Averagelinkage法連接得出系統(tǒng)聚類分析圖,可簡單直觀了解各個云南地方豬種之間相互關系。對各豬種平均近紅外原始光譜、SNV轉換、一階導數(shù)轉換、SNV+一階導數(shù)轉換分別聚類分析結果見圖7～10。由圖7～10可知,滇陸豬先與版納滇南小耳豬、紅河滇南小耳豬聚為一類,再與昭通烏金豬等聚為一類;大河烏豬與大河豬、昭通烏金豬先聚為一類,再與其他豬種聚一類。但以各豬種平均近紅外原始光譜進行聚類,由于未能剔除噪音對光譜信號的影響,也未消除各光譜變量之間的相互關系,聚類分析結果并不能正確反映出各豬種肉質之間相互關系,而經(jīng)過SNV或一階導數(shù)轉換或同時兩種轉換的聚類分析結果均能揭示出云南地方豬種肉質之間相互關系。各豬種經(jīng)SNV、9點平滑和一階導數(shù)轉換光譜系統(tǒng)聚類分析過程結果見表2。由表2可知:①大河烏豬與大河豬距離最近,首先聚為一類;②版納滇南小耳豬與滇陸豬距離次近,聚為一類;③昭通烏金豬與第①步結果聚為一類;④紅河滇南小耳豬再與第②步結果聚為一類;⑤為③、④步結果即以6個豬種聚合一類;⑥迪慶藏豬與其他豬種聚為一類。聚類分析結果表明,大河烏豬與與大河豬光譜歐氏距離最近;迪慶藏豬作為云南地方豬種其肉質特異性明顯;同為滇南小耳豬,由于分布西雙版納州和紅河州2個不同地理區(qū)域,其肉質上存在著明顯差異。3地方豬種聚類分析本研究結果顯示,對各地方豬種肌肉的近紅外光譜進行一階導數(shù)+SNV預處理,可消除光譜采集過程中來自顏色、溫度、制樣方法等的噪音,同時也可以消除光譜變量之間的相互關系,使得光譜數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定可靠,與李勇等(2009)研究結果一致。7個云南地方豬種近紅外光譜整體變化趨勢基本一致,光譜經(jīng)過SNV、9點平滑和一階導數(shù)預處理,各豬種在部分波段吸收峰差異更加明顯,從而提高了判斷種間遺傳差異的精確性。從本研究中的近紅外光譜主成分分析結果來看,不同豬種近紅外光譜的主成分空間分布明顯不同,既存在著交叉重合部分又存在著各品種的特異性部分,這直觀、準確地反映了云南地方豬種遺傳性狀的規(guī)律特點。7個豬種平均光譜主成分分析結果顯示,迪慶藏豬肉質及其該豬種遺傳特征差異性明顯;而大河烏豬與大河豬、滇陸豬與版納滇南小耳豬2組豬種相似性較高,說明大河烏豬與大河豬、滇陸豬與版納滇南小耳豬遺傳同源性高。采用經(jīng)過預處理后光譜的歐氏距離進行聚類分析,選取一定的歐氏距離可將云南地方豬群體劃分成相對獨立的類群,聚類分析結果顯示,滇陸豬和大河烏豬是云南省培育并經(jīng)國家畜禽品種遺傳資源委員會審定的新品種,兩者都是在烏金豬的遺傳基礎上導入不同比例的外血選育而成。滇陸豬含長白豬、約克豬、太湖豬、烏金豬血緣各25%(楊鳳鳴等,2000),在圖8～10中,滇陸豬先與版納滇南小耳豬、紅河滇南小耳豬聚為一類,再與昭通烏金豬等聚為一類。大河烏豬含杜洛克、大河豬(烏金豬的一個重要類群)血緣各50%(王忠慶等,2004),大河烏豬與大河豬、昭通烏金豬先聚為一類,再與其他豬種聚一類。因此,在烏金豬的基礎上通過雜交導入外血、橫交固定、繼代選育可使培育的新品種能保留原有豬種的肉質特色,同時也可能產(chǎn)生新的肉質特征。由于大河烏豬和滇陸豬2個培育新品種都是以烏金豬為基礎,導入50%外血的大河烏豬肉質特性依然與烏金豬接近;而導入75%外血的滇陸豬肉質特性更與滇南小耳豬接近,與烏金豬肉質特性距離較遠。這可能與烏金豬肉質遺傳性有分離現(xiàn)象或導