Page 211 - 动物生物技术与繁殖研究

第七章 动物营养技术发展

光谱与相应的模型数据库比对分析，即可得到预测结果。近红外光谱技术用于定
量分析，效率比常规分析大大提高，是一种方便、快捷、无损的方式。近红外光
谱技术同样也可以应用于定性分析，利用光谱数据模式识别的原理，依赖于已有

数据库的比对，在实际生产中多用于对质量的监控。
（三）近红外光谱技术分析流程
近红外光谱技术的流程主要分为校正模型的建立和未知样品的预测。
1. 校正模型的建立

试验样品的采集。用于近红外模型建立的样品要具有足够的代表性，并且样
本量要丰富，其化学组分需足以覆盖预测样品的所有范围。例如，建立天然植物
样品模型时，要考虑到样品产地、生长季节、收获方式、贮存方式等。
样本近红外光谱的收集。将采集的样品进行光谱收集时，要尽可能即采即扫

描，注意所有样品扫描参数的一致性。
样品指标的测定。利用标准的分析方法分析样品的基础数据。所有样品的基
础数据必须保证准确，以免对整个模型的预测成功率造成影响。
校准模型的建立。将扫描的光谱和利用经典分析方法测得的指标导入建模软

件，进行光谱的预处理和化学计量学方法计算，将 2 部分数据进行关联，得到最
初模型。
2. 未知样品预测
光谱扫描。将未知样品处于和建模样品同样的条件下，进行光谱的收集。

预测。将光谱导入模型软件中，预测出样品的特定分析值。

二、近红外光谱技术在动物营养领域的应用

随着现代信息技术的发展，饲料样品分析方法也在不断改进，趋向于更加方

便、快捷、准确，而近红外光谱技术能满足这些要求，在饲料鉴别和营养成分分
析应用上也愈加成熟。
（一）饲料鉴别
1. 动物骨粉饲料掺假鉴别

为了牟取利益，无良商家在动物骨粉中添加其他非法动物源性饲料，难以分
辨真伪，而近红外光谱技术可通过样品光谱信息的不同，快速鉴别掺假情况。李
琼飞等将猪、鸡肉粉中掺入 0~48% 牛、羊肉骨粉，分别建立近红外光谱模型，

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