在肉類品質(zhì)分析中，經(jīng)常會遇到一個現(xiàn)實問題：不同指標需要分別檢測。脂肪、蛋白、水分可以通過常規(guī)方法獲得，但如果再涉及結(jié)構(gòu)或比例數(shù)據(jù)，就需要額外實驗。這種方式不僅增加工作量，也會影響數(shù)據(jù)的一致性。

因此，在實際應(yīng)用中，越來越多研究開始關(guān)注是否存在一種方法，可以在一次檢測中獲取多個成分數(shù)據(jù)。

從目前技術(shù)來看，近紅外光譜儀是較為成熟的一種解決方案。

近紅外技術(shù)的核心在于通過光譜信息進行建模。樣品在不同波長下的吸收情況包含了豐富的化學(xué)信息，通過模型可以將這些信息轉(zhuǎn)化為具體成分數(shù)據(jù)。由于這一過程是基于同一次光譜采集完成的，因此可以同時預(yù)測多個指標。

在肉類分析中，近紅外光譜儀可以覆蓋多個層面的數(shù)據(jù)。

基礎(chǔ)層面包括脂肪（fat）、蛋白（protein）、水分（moisture）、干物質(zhì)（dry matter）、有機干物質(zhì)（organic dry matter）以及灰分（ash）。這些指標用于描述樣品的基本組成。

在此基礎(chǔ)上，還可以獲取pH值、水分活度（aW）以及鹽分（salt）等數(shù)據(jù)。這類指標更多反映的是樣品的狀態(tài)，對于分析加工或儲存過程具有參考價值。

進一步深入，可以獲得與結(jié)構(gòu)相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如結(jié)締組織蛋白（CP）、MPDCP、MPDCP含量以及羥脯氨酸。這些指標可以用于分析肉質(zhì)結(jié)構(gòu)和組織組成，在科研中具有重要意義。

此外，還可以通過計算得到水分與蛋白的比例、脂肪與蛋白的比例，以及添加水等指標。這類數(shù)據(jù)在分析過程中往往更具解釋能力。

同時，還可以擴展到飽和脂肪（saturates）和能量（energy）等指標，使數(shù)據(jù)體系更加完整。

以mylab近紅外光譜儀為例，其多指標能力主要依賴于較寬的光譜范圍（950–1900 nm）以及相應(yīng)的模型算法。寬光譜可以提供更多信息，使得模型在建模時有更多變量可用。

設(shè)備采用InGaAs探測器，在信號穩(wěn)定性方面具有一定優(yōu)勢。在模型開發(fā)上，則依托德國fzmb，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GPR方法，使其在復(fù)雜體系中能夠保持較好的預(yù)測能力。

在科研應(yīng)用中，這種多指標檢測方式具有明顯優(yōu)勢。通過一次檢測獲取完整數(shù)據(jù)，可以大幅提高實驗效率，同時避免不同實驗方法帶來的誤差。

因此，如果需要同時獲取多種肉類成分數(shù)據(jù)，近紅外光譜儀已經(jīng)成為一種較為成熟且高效的選擇。