褚楚1, 张静静1, 丁磊1, 樊懿楷1, 包向男2, 向世馨1, 刘锐1, 罗雪路1, 任小丽1, 李春芳1, 刘文举1, 王亮1, 刘莉1, 李永青1, 江汉1, 李委奇3, 孙伟2, 李喜和2, 温万3, 周佳敏3, 张淑君1*
（1. 华中农业大学动物科学技术学院、动物医学院, 动物遗传育种与繁殖教育部实验室, 武汉 430070;2. 内蒙古国家乳业技术创新中心有限责任公司, 呼和浩特 011517;3. 宁夏回族自治区畜牧工作站, 银川 750000）
【目的】牛奶中富含异亮氨酸(Ile)、精氨酸(Arg)和组氨酸(His)是成年人、儿童、早产儿重要的必需氨基酸。中红外光谱(MIR)技术是一种非常经济高效的检测工具。本研究利用中红光谱MIR不同预处理方法、特征波段选择算法及建模方法，建立中国荷斯坦牛牛奶中3种重要游离氨基酸(Ile、Arg、His)含量的MIR预测潜力模型，并将所建立的MIR预测模型应用于大规模奶牛奶数据的预测，从群体水平上探讨牛奶中游离Ile、Arg、His含量，以及在不同胎次、泌乳阶段、季节及牧场之间的变异特征。若MIR预测准确性良好，则将提供一种方法来估计大量牛奶中游离氨基酸含量，有望应用于我国奶牛生产性能测定DHI中，增加奶牛奶品质性状的表型指标。
【方法】以来自华北、华中和西北3个地区4个省份的217份健康中国荷斯坦牛牛奶样本为研究对象，利用4种光谱预处理算法（SG平滑、差分、多元散射校正、标准正态变换）、4种特征选择算法（已知信息区域、适应重加权算法、遗传算法及最小角回归算法）及两种建模算法（偏最小二乘回归和岭回归），分别建立了牛奶中游离的精氨酸、组氨酸和异亮氨酸含量的MIR光谱定量预测模型，将建立的最优模型应用于另外9个不同奶牛场的4 690头牛采集的32 559个牛奶样本的MIR光谱进行预测分析，以探讨泌乳阶段、牧场、胎次及季节对MIR预测的精氨酸、组氨酸及异亮氨酸含量的影响。
【结果】1）基于CARS特征选择算法、无光谱预处理和PLSR建模算法开发的精氨酸含量预测模型效果最好，该模型RP2=0.58，RMSEp=6.89 nmol·mL-1；基于CARS特征选择算法、SG平滑（窗口长度为11，2阶多项式）预处理及PLSR建模算法开发的组氨酸含量预测模型效果最好，该模型RP2=0.56，RMSEp=0.88 nmol·mL-1；基于274个特征信息波点、SG平滑（窗口长度为29，3阶多项式）预处理及PLSR建模算法开发的异亮氨酸含量预测模型效果最好，该模型RP2=0.49，RMSEp=1.75 nmol·mL-1；2）将最优模型进行跨地区外部验证时，预测准确性有所降低；3）将建立的模型应用于E省（未参与模型建立）大规模光谱数据库，以预测牛奶中游离精氨酸、组氨酸和异亮氨酸含量，发现泌乳阶段、牧场、季节对牛奶中游离精氨酸、组氨酸及异亮氨酸含量均有极显著影响（P＜0.001），而胎次对精氨酸含量无显著影响，对组氨酸和异亮氨酸有极显著影响（P＜0.001）。
【结论】利用MIR预测牛奶中游离氨基酸含量是可行的，特别是在牛奶氨基酸含量高低趋势分析方面具有一定预测能力，而该预测模型还需要更多的有代表性样本进行优化，提高模型的准确性和通用性。