劉美艷，宋會(huì)歌，陳海桂，趙國(guó)華，2

1(西南大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院，重慶，400715)2(重慶市農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶，400715)

紅外光譜技術(shù)在地理標(biāo)志食品檢驗(yàn)中的應(yīng)用

劉美艷1，宋會(huì)歌1，陳海桂1，趙國(guó)華1，2

1(西南大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院，重慶，400715)2(重慶市農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶，400715)

隨 著光譜技術(shù)的發(fā)展，作為一種新型的檢驗(yàn)技術(shù)，紅外光譜技術(shù)在地理標(biāo)志食品檢驗(yàn)中的地位日益凸顯。文中簡(jiǎn)要概述了地理標(biāo)志產(chǎn)品及其在我國(guó)的發(fā)展和紅外光譜技術(shù)產(chǎn)地鑒定的原理。在此基礎(chǔ)上，文中還介紹了近紅外光譜、中紅外光譜以及傅里葉變換紅外光譜法結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)等方法在酒類(lèi)、奶酪、橄欖油、蜂蜜等地理標(biāo)志食品檢測(cè)中的應(yīng)用，以期對(duì)以后的科研工作提供基礎(chǔ)性依據(jù)。

紅 外光譜技術(shù)，地理標(biāo)志食品，化學(xué)計(jì)量，應(yīng)用，展望

很多產(chǎn)品的品質(zhì)與其生產(chǎn)產(chǎn)地有密切聯(lián)系，當(dāng)產(chǎn)地變更時(shí)，產(chǎn)品的品質(zhì)有很大的變化，產(chǎn)地環(huán)境是這類(lèi)產(chǎn)品品質(zhì)保證的重要因素，習(xí)慣上將這類(lèi)產(chǎn)品稱為原產(chǎn)地產(chǎn)品。如貴州茅臺(tái)酒、陜西蘋(píng)果、金華火腿，阿讓李子干、帕爾瑪火腿等就是其中的典型代表。為保障品質(zhì)具有產(chǎn)地關(guān)聯(lián)性產(chǎn)品的質(zhì)量，世界各國(guó)在這類(lèi)產(chǎn)品質(zhì)量控制中引入了“地理標(biāo)志”以區(qū)別與其他雷同產(chǎn)品。該類(lèi)產(chǎn)品的產(chǎn)區(qū)需要通過(guò)嚴(yán)格認(rèn)定，認(rèn)定后的產(chǎn)地習(xí)慣上稱為注冊(cè)指定原產(chǎn)地(registered designation of origin，RDO)，該產(chǎn)地生產(chǎn)的該類(lèi)產(chǎn)品在銷(xiāo)售時(shí)可在包裝上標(biāo)注區(qū)別于其他雷同產(chǎn)品的標(biāo)示稱為地理標(biāo)志。WTO《與貿(mào)易有關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)協(xié)議》將地理標(biāo)志定義為識(shí)別質(zhì)量與品質(zhì)與生產(chǎn)產(chǎn)地密切相關(guān)的貨物來(lái)源于特定地理區(qū)域的標(biāo)識(shí)。地理標(biāo)志是一種與版權(quán)、商標(biāo)、專利、商業(yè)秘密等并列的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。我國(guó)在《地理標(biāo)志產(chǎn)品保護(hù)規(guī)定》中將地理標(biāo)志產(chǎn)品定義為“產(chǎn)自特定地域，所具有的質(zhì)量、聲譽(yù)或其他特性本質(zhì)上取決于該產(chǎn)地的自然因素和人文因素，經(jīng)審核批準(zhǔn)以地理名稱進(jìn)行命名的產(chǎn)品”。地理標(biāo)志產(chǎn)品包括來(lái)自特定地區(qū)的種植、養(yǎng)殖產(chǎn)品及(部分)原料來(lái)自該地區(qū)且在當(dāng)?shù)匕凑仗囟üに嚿a(chǎn)和加工的產(chǎn)品［1］。

截止2010年7月19日，我國(guó)認(rèn)證通過(guò)的地理標(biāo)志產(chǎn)品共780個(gè)，其中食品或農(nóng)產(chǎn)品占75.1%為586個(gè)(見(jiàn)表1)。但隨著我國(guó)地理標(biāo)志產(chǎn)品數(shù)量的急劇增多，地理標(biāo)志保護(hù)技術(shù)的缺失越來(lái)越突出。開(kāi)發(fā)能夠鑒別地理標(biāo)志產(chǎn)品真?zhèn)渭夹g(shù)是地理標(biāo)志保護(hù)技術(shù)的重點(diǎn)。與發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)相比，我國(guó)在這方面的研究嚴(yán)重滯后。鑒于此，本文在簡(jiǎn)單介紹紅外光譜技術(shù)原理的基礎(chǔ)上，著重介紹該技術(shù)在地理標(biāo)志產(chǎn)品檢驗(yàn)中的應(yīng)用，以期為推動(dòng)我國(guó)在保護(hù)地理標(biāo)志食品方面的研究提供參考。

表1 我國(guó)審批通過(guò)的食品或農(nóng)產(chǎn)品地理產(chǎn)品簡(jiǎn)況

1 紅外光譜技術(shù)對(duì)產(chǎn)地鑒定的原理

紅外光是一種介于可見(jiàn)光區(qū)和微波區(qū)之間的電磁波，包括近紅外光(NIR，0.78 ～2.5 μm)、中紅外光(MIR，2.5 ～50 μm)和遠(yuǎn)紅外光(FIR，5 ～1 000 μm)。紅外光譜中振動(dòng)峰的數(shù)目、位置、形狀和強(qiáng)度與被測(cè)物質(zhì)的組成、結(jié)構(gòu)、性質(zhì)有密切聯(lián)系。研究表明，不同樣品的紅外光譜包含有不同的信息，即樣品的紅外光譜具有指紋性。在地理標(biāo)志產(chǎn)品的檢驗(yàn)中，通過(guò)對(duì)比不同產(chǎn)地的同類(lèi)產(chǎn)品或其特定工藝條件下的提取物的紅外光譜或其包含的信息，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)地的鑒定。由于紅外指紋圖譜反映的是食品或農(nóng)產(chǎn)品整體質(zhì)量信息，是基于整體性和模糊性的判別方法。當(dāng)樣品的紅外光譜圖具有指紋性時(shí)，可作為一級(jí)譜圖進(jìn)行對(duì)比鑒定;當(dāng)不同產(chǎn)地的同類(lèi)產(chǎn)品的譜圖相似時(shí)，可借助化學(xué)計(jì)量學(xué)消除背景干擾，分辨重疊波譜，揭示波譜數(shù)據(jù)中隱含的物質(zhì)信息，建立判別模式，對(duì)食品或農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地信息進(jìn)行更為準(zhǔn)確的分析，為地理標(biāo)志食品的檢驗(yàn)提供科學(xué)依據(jù)［2］。常用的化學(xué)計(jì)量法有主成分分析(PCA)、偏最小二乘判別分析(PLS-DA)、聚類(lèi)分析(CA)、線性判別分析(LDA)等。當(dāng)樣品量足夠多時(shí)，可以采用多模式識(shí)別技術(shù)，以更準(zhǔn)確地識(shí)別食品或農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地及生境等。

2 紅外光譜在地理標(biāo)志食品檢驗(yàn)中的應(yīng)用

2.1 紅外光譜在酒類(lèi)產(chǎn)地檢驗(yàn)中的應(yīng)用

酒類(lèi)屬于發(fā)酵產(chǎn)品，其發(fā)酵過(guò)程的微生物區(qū)系與生產(chǎn)產(chǎn)地環(huán)境密切相關(guān)，因此其質(zhì)量與產(chǎn)地具有密切關(guān)聯(lián)性。不同產(chǎn)地的酒，其口感和風(fēng)味上有差異，主要體現(xiàn)在揮發(fā)性物質(zhì)、多酚類(lèi)物質(zhì)、顏色、微量元素和同位素、花青素等物質(zhì)含量的不同。紅外光譜在地理標(biāo)志酒類(lèi)食品的產(chǎn)地檢驗(yàn)中表現(xiàn)優(yōu)越，尤其是近紅外光譜。Cynkar等［3］將可見(jiàn)-近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法用于區(qū)分產(chǎn)自澳大利亞和西班牙的市售Tempranillo葡萄酒。研究發(fā)現(xiàn)，2種葡萄酒的近紅外光譜圖無(wú)顯著差異，但對(duì)獲得的近紅外光譜圖進(jìn)行PCA，分別用PLS-DA和LDA建立判別模型，并對(duì)校正模型進(jìn)行全交叉驗(yàn)證法驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)PLS-DA模型對(duì)澳大利亞葡萄酒的鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)100%，對(duì)西班牙葡萄酒的鑒別率則為84.7%。相比之下，LDA校準(zhǔn)模型對(duì)澳大利亞葡萄酒鑒別準(zhǔn)確率只有72%，對(duì)西班牙葡萄酒鑒別率為85%。

于海燕等［4］將近紅外光譜技術(shù)用于區(qū)分產(chǎn)于紹興和嘉善的中國(guó)米酒。在全近紅外波長(zhǎng)范圍內(nèi)，2種米酒的光譜帶幾乎重疊。當(dāng)PCA和偏最小二乘相關(guān)分析法(PLSR)建立判別模型進(jìn)行區(qū)分時(shí)，該判別模型對(duì)紹興和嘉善米酒的分辨率準(zhǔn)確高達(dá)100%。Cozzolino等［5］應(yīng)用可見(jiàn)光-近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法區(qū)分產(chǎn)自不同國(guó)家的市售Riesling葡萄酒。通過(guò)掃描可見(jiàn)光-近紅外光譜，并在在PCA基礎(chǔ)上建立PLS-DA模型和逐步線性判別分析(SLDA)模型。結(jié)果表明PLS-DA模型對(duì)產(chǎn)自澳大利亞、新西蘭和歐洲國(guó)家(法國(guó)和德國(guó))的Riesling葡萄酒鑒別正確率分別為97.5%，80%和70.5%。而SLDA模型對(duì)澳大利亞、新西蘭、法國(guó)和德國(guó)的Riesling葡萄酒鑒別正確率分別為86%，67%，67%和87.5%。

2.2 紅外光譜在奶酪產(chǎn)地檢驗(yàn)中的應(yīng)用

每個(gè)產(chǎn)地的奶酪生產(chǎn)工藝、原料奶的成分及奶酪成熟過(guò)程中發(fā)生的生物化學(xué)反應(yīng)不同，致使各地產(chǎn)品品質(zhì)存在著差異。不同產(chǎn)地的奶酪在顏色及脂肪酸、總蛋白、水溶性氮等化學(xué)成分的含量上有差異。傳統(tǒng)的奶酪產(chǎn)地鑒別技術(shù)是基于對(duì)認(rèn)定產(chǎn)品獨(dú)特化學(xué)成分分析，包括對(duì)奶酪脂肪分提物的氣相色譜分析和蛋白質(zhì)電泳分析等。這些方法雖然能有效鑒別奶酪的產(chǎn)地，但存在耗時(shí)、分析成本高、操作過(guò)程復(fù)雜、不易實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)等問(wèn)題。紅外光譜技術(shù)以其樣品消耗量小、快速、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)點(diǎn)成為了奶酪產(chǎn)地鑒別的新興方法。Romdhane等［6］研究近紅外光譜、中紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法鑒別源于不同歐洲國(guó)家Emmental奶酪的可能性。采用PCA、因子和判別分析(FDA)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并對(duì)奶酪進(jìn)行分類(lèi)鑒定。采用NIRS技術(shù)時(shí)，樣品的校準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證光譜數(shù)據(jù)集的分辨率分別為89%和86.8%。使用MIRS技術(shù)時(shí)，鑒別率最高為100%。Eric等［7］將中紅外光譜、衰減全反射(ATR)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合的方法用于鑒定25個(gè)產(chǎn)于瑞士不同海拔奶酪樣品的地理來(lái)源。在3 000～2 800 cm－1和1 500～900 cm－1內(nèi)得到最好的鑒別率，分別為90.5%和90.9%。紅外光譜技術(shù)在地理標(biāo)志奶酪中得到廣泛地應(yīng)用(表2)。

表2 紅外光譜在奶酪產(chǎn)地檢驗(yàn)中的應(yīng)用

2.3 紅外光譜在橄欖油產(chǎn)地檢驗(yàn)中的應(yīng)用

橄欖油是一種價(jià)值較高的植物油脂，為了維護(hù)橄欖油銷(xiāo)售市場(chǎng)，歐洲的橄欖油被貼上一些質(zhì)量標(biāo)簽如RDO。橄欖油的產(chǎn)地不同，其口感和品質(zhì)不同。這主要是因?yàn)椴煌a(chǎn)地的橄欖油品種、橄欖油萃取技術(shù)及調(diào)配技術(shù)等存在差異。傳統(tǒng)的鑒定橄欖油產(chǎn)地鑒定方法(如基于橄欖油的物理化學(xué)性質(zhì)高效液相色譜法)存在著復(fù)雜、費(fèi)時(shí)等缺點(diǎn)。因此，開(kāi)發(fā)快速、簡(jiǎn)便的橄欖油產(chǎn)地鑒別技術(shù)意義重大。根據(jù)歐盟地理標(biāo)志保護(hù)的相關(guān)規(guī)定，法國(guó)共有7種RDOs橄欖油。Galtier等［12］利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)產(chǎn)于法國(guó)的橄欖油進(jìn)行了產(chǎn)地檢測(cè)。傅里葉變換近紅外光譜(FTNIR)結(jié)合PCA、PLS-DA對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行鑒定。該方法對(duì)法國(guó)橄欖油的鑒別率為47% ～55%。Hennessy等［13］在獲取來(lái)自意大利Ligurian地區(qū)或非 Ligurian地區(qū)的橄欖油的衰減全反射紅外光譜(ATR-FTIR)后進(jìn)行PCA。基于PCA的結(jié)果，研究者采用PLS-DA和FDA區(qū)分不同產(chǎn)地的橄欖油。而采用PLS-DA方法時(shí)需分別用校準(zhǔn)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集構(gòu)造和驗(yàn)證判別回歸模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為:PLS-DA對(duì)數(shù)據(jù)集的靈敏性和選擇性高于FDA，分別為0.80和0.70;39%Taggiasca地區(qū)的橄欖油和25%其他地區(qū)的橄欖油得到錯(cuò)誤的分類(lèi)。Tapp等［14］利用傅里葉變換紅外光譜結(jié)合多元分析法區(qū)分源于不同歐洲國(guó)家的特級(jí)初榨橄欖油的地理來(lái)源。采用偏最小二乘線性判別分析(PLSLDA)和遺傳算法-線性判別分析(GA-LDA)分別對(duì)樣品數(shù)據(jù)創(chuàng)建判別模型，以鑒別樣品的地理來(lái)源。PLSLDA模型的交叉驗(yàn)證的成功率為96%，而GA-LDA方法則達(dá)100%。

2.4 紅外光譜技術(shù)在蜂蜜中的應(yīng)用

蜂蜜是一種廣受歡迎的食品，含有大量的葡萄糖和果糖。某些地區(qū)生產(chǎn)的蜂蜜尤其是貼有PDO等標(biāo)簽的地理標(biāo)志蜂蜜價(jià)格昂貴。蜂蜜摻假能降低成本，對(duì)于銷(xiāo)售者或生產(chǎn)產(chǎn)家來(lái)說(shuō)經(jīng)濟(jì)上是有利的。因此，必須嚴(yán)格控制蜂蜜的質(zhì)量，保證蜂蜜的真實(shí)性，保護(hù)消費(fèi)者的權(quán)利。在地理標(biāo)志蜂蜜的檢驗(yàn)中，經(jīng)過(guò)以下步驟:樣品制備，光譜采集，統(tǒng)計(jì)(化學(xué)計(jì)量學(xué))分析。Hennessy等［15］運(yùn)用傅里葉變換紅外光譜法和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法驗(yàn)證歐洲和南美洲的蜂蜜樣本(n=150)的地理來(lái)源。實(shí)驗(yàn)中，樣品被稀釋至一個(gè)固體含量標(biāo)準(zhǔn)(70°Brix)且光譜區(qū)域?yàn)? 500～12 500 nm。當(dāng)使用小波段的光譜區(qū)域(6 800～11 500 nm)代替全波段(2 500～12 500 nm)時(shí)，鑒別率增大。PLS-DA對(duì)蜂蜜的鑒別正確率達(dá)93.3%，而FDA對(duì)蜂蜜的鑒別正確率則達(dá)94.7%。Tzayhri等［16］利用傅里葉變換紅外光譜結(jié)合ATR和軟獨(dú)立建模分類(lèi)法(SIMCA)對(duì)不同產(chǎn)地的墨西哥蜂蜜進(jìn)行鑒定。通過(guò)對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行SIMCA分析，建立對(duì)源于4個(gè)不同產(chǎn)地的純蜂蜜樣品的分類(lèi)模型。驗(yàn)證4種蜂蜜樣本的鑒別率高達(dá)100%。Woodcock等［17］驗(yàn)證了NIRS技術(shù)檢測(cè)蜂蜜地理來(lái)源的可能性。采用PCA對(duì)光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步檢測(cè)后，再用判別偏最小二乘回歸和SIMCA進(jìn)行分類(lèi)。對(duì)于SIMCA方法，采用四個(gè)主成分時(shí)最好的判別模型對(duì)阿根廷蜂蜜的鑒別率達(dá)100%。

2.5 紅外光譜在其他食品產(chǎn)地檢驗(yàn)中的應(yīng)用

紅外光譜技術(shù)除了在酒類(lèi)、奶酪、橄欖油等食品中應(yīng)用外，在其他食品如山藥、木耳、番紅花等的地理標(biāo)志的鑒別中得到運(yùn)用。

表3 紅外光譜在其它食品產(chǎn)地檢驗(yàn)中的應(yīng)用

3 展望

紅外光譜技術(shù)除了在地理標(biāo)志食品檢驗(yàn)方面的應(yīng)用外，在食品慘雜、肉品新鮮度的評(píng)價(jià)、蜂蜜的花源檢測(cè)和食品的化學(xué)成分預(yù)測(cè)等方面得到應(yīng)用和研究［24］。與傳統(tǒng)的分析方法相比，紅外光譜法具有具有不損害樣品、快速、低成本、無(wú)需樣品預(yù)處理或樣品預(yù)處理少等優(yōu)點(diǎn)，是一種理想的過(guò)程分析技術(shù)(PAT)。紅外光譜技術(shù)是一種食品質(zhì)量控制領(lǐng)域逐漸興起的技術(shù)。由于紅外光譜技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用經(jīng)歷的時(shí)間僅有幾十年及相關(guān)光譜分析技術(shù)的發(fā)展時(shí)間不長(zhǎng)，其在檢測(cè)方面的應(yīng)用還不夠完善。雖然紅外光譜技術(shù)能測(cè)定任何狀態(tài)(氣、液、固)的樣品，但由于數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析方法還存在很多缺陷，如不能保證參與回歸的主成分與樣品的性質(zhì)有關(guān)、建立的模型不精確、建模過(guò)程復(fù)雜等，使得其對(duì)地理標(biāo)志食品的鑒別率不夠高。復(fù)合光譜的使用能減小信號(hào)噪聲比，進(jìn)一步改善光譜信息的內(nèi)容，提高鑒別率［25］。

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Application of the Infrared Spectroscopy Technique in Geographical Indication Food Inspection

Liu Mei-yan1，Song Hui-ge1，Chen Hai-gui1，Zhao Guo-hua1，2
1(College of Food Science，Southwest University，Chongqing 400715，China)2(Chongqing Key Laboratory of Agricultural Product Processing，Chongqing 400715，China)

With the development of spectroscopic techniques，infrared spectroscopy，as a new means of testing geographical indication food，the role is becoming increasingly prominent.Compared with traditional methods，infrared spectroscopy technique has a long way to develop.Based on the introduction of geographical indication products and the principle of infrared spectroscopy technique，this article summarizes the application of near infrared spectroscopy，middle infrared spectroscopy and fourier transform infrared spectroscopy with chemometrics methods in testing geographical indication food such as wine，cheese，olive oil and so on，in order to provide basis for further research.

infrared spectroscopy technique，geographical indication food，chemometrics methods，application，development

碩士研究生(趙國(guó)華為通訊作者)。

2010－08－31，改回日期:2010－11－09