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        拉曼光譜在食品安全檢測方面的研究進展

        2022-11-03 08:57:42蔣彩云邵夢佳胡海祥姚浩旸
        江蘇調(diào)味副食品 2022年3期
        關(guān)鍵詞:曼光譜拉曼食品

        蔣彩云,邵夢佳,鄭 萍,胡海祥,姚浩旸

        (1.江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學院 a.健康學院;b.江蘇省食品安全工程技術(shù)研究開發(fā)中心,江蘇 南京 211168;2.江蘇安舜技術(shù)服務有限公司,江蘇 蘇州 215300)

        近年來,食品安全成為一個全球性話題。食品安全惡性事件在世界范圍內(nèi)不斷發(fā)生,造成巨大的經(jīng)濟損失。在我國,農(nóng)藥殘留、獸藥殘留、真菌毒素等是影響食品安全的重要因素。拉曼光譜技術(shù)在食品安全檢測中具有靈敏度高、選擇性好及操作方便等優(yōu)勢。本文主要介紹拉曼光譜技術(shù)在食品安全檢測方面的應用,為食品安全技術(shù)的研究提供參考依據(jù)。

        1 拉曼光譜技術(shù)介紹

        19世紀20年代,印度物理學家C.V.拉曼發(fā)現(xiàn)了拉曼散射效應,由此衍生出的譜線就是拉曼光譜。拉曼光譜分析技術(shù)主要有五種,分別是:(1)單道檢測的拉曼光譜分析技術(shù);(2)以CCD為代表的多通道探測器的拉曼光譜分析技術(shù);(3)采用傅立葉變換技術(shù)的FT-Raman光譜分析技術(shù);(4)共振拉曼光譜分析技術(shù);(5)表面增強拉曼光譜(SERS)分析技術(shù)[1]。

        近幾年,隨著光學、電子學以及實驗器材制造水平的不斷進步,拉曼光譜技術(shù)在各個領(lǐng)域的應用得到了快速發(fā)展。尤其是SERS技術(shù),憑借其高靈敏度、操作簡便、快速高效、無須預處理、無損耗、無污染、需要樣品數(shù)量少等優(yōu)勢,被廣泛應用于環(huán)境衛(wèi)生、生物醫(yī)藥和食品檢測等領(lǐng)域。

        2 拉曼光譜在食品安全檢測方面的應用

        2.1 食品中有毒有害物質(zhì)的檢測

        2.1.1 農(nóng)藥殘留檢測

        吳燕等[2]采用SERS技術(shù)對菜葉中的農(nóng)藥殘留(亞硫胺膦、福美雙和啶蟲脒)進行快速無損檢測,整個檢測過程(包括樣品采集、光譜分析、定量預測)在5 min內(nèi)便可以完成,所需時間遠少于氣相色譜法、高效液相色譜法、薄層色譜法等傳統(tǒng)色譜檢測方法。宋移歡等[3]利用SERS技術(shù)對牛乳中的農(nóng)藥殘留(樂果、西維因、甲拌磷、倍硫磷)進行快速檢測,確定了各自的拉曼特征峰,并在此基礎(chǔ)上建立了牛乳中農(nóng)藥殘留的定量分析曲線。

        2.1.2 獸藥殘留檢測

        吳輝陽[4]利用拉曼光譜技術(shù)檢驗獸藥殘留,發(fā)現(xiàn)增強劑SSN-5對氟喹諾酮類、硝基呋喃類等獸藥的拉曼光譜信號具有較好的增強作用,靈敏度高,檢出效果好。Chen等[5]采用SERS方法,結(jié)合樣品的兩步預處理過程,檢測實際牛奶樣品中的青霉素G,在進行青霉素G殘留微量檢測的同時有效避免了樣品中其他成分的干擾。該方法具有較高的檢測靈敏度和回收率,在乳制品獸藥殘留的快速檢測中具有實際應用價值。

        2.1.3 真菌毒素檢測

        楊雪倩等[6]以不同程度的霉變玉米為實驗對象,利用拉曼光譜技術(shù)采集信號,通過對基線校正去除熒光背景,再借助一系列數(shù)學算法處理,建立基于特征波長光譜信息的玉米黃曲霉毒素B1(AFB1)和玉米赤霉烯酮(ZEN)含量的預測模型,顯著降低了檢測難度,具有較強的適用性和實用性。此研究結(jié)果為利用拉曼光譜快速、準確檢測霉變玉米中真菌毒素提供了方法依據(jù),也為其他糧食品質(zhì)的快速檢測提供了相應的參考。袁景[7]利用SERS檢測玉米等谷物中的脫氧雪腐鐮刀菌烯醇(DON),以銀溶膠為基質(zhì),獲得DON水溶液的標準SERS光譜,分析DON分子的結(jié)構(gòu)和性質(zhì),并檢測出谷物中添加的DON。

        2.1.4 食品包裝材料污染物的快速檢測

        Katsara K等[8]利用拉曼光譜和紅外光譜檢測干酪包裝的聚乙烯遷移,分別研究了三種不同硬度的干酪,以確定低密度聚乙烯從塑料包裝到干酪樣品表面的遷移。馮敬敬[9]基于實驗得到一種結(jié)構(gòu)統(tǒng)一、方便組裝的異質(zhì)三聚體組裝體,并研究此組裝體的拉曼效應。在拉曼增強效應的基礎(chǔ)上,成功構(gòu)建出檢測食品常見包裝物質(zhì)的雙酚A(BPA)傳感器,并實現(xiàn)了自來水樣品中BPA的快速檢測??梢姡琒ERS技術(shù)在食品包裝材料污染物檢測方面優(yōu)于傳統(tǒng)色譜檢測。

        2.1.5 非法添加物的檢測

        目前,高效液相色譜法、薄層色譜法、氣相色譜法、電化學法等方法被廣泛應用于食品中非法添加物的檢測,但因儀器昂貴、操作復雜、成本較高等原因,無法實現(xiàn)大規(guī)模的快速檢測。而拉曼光譜具有操作簡便、制樣簡單、設(shè)備便攜、快速高效等特點,可應用于食品中非法添加物的大規(guī)模快速檢測。

        劉宸等[10]結(jié)合高光譜和拉曼光譜技術(shù)建立了線掃描式拉曼高光譜檢測系統(tǒng),檢測奶粉中三聚氰胺的濃度。與傳統(tǒng)的檢測方法相比,該系統(tǒng)具有更高的時效性,不必借助任何化學試劑,也無須轉(zhuǎn)化成液態(tài)形式。袁鑫等[11]利用溶劑提取前處理方法結(jié)合SERS,快速測定辣椒粉中的蘇丹紅Ⅰ號,經(jīng)歸一化法處理后的特征峰強度與蘇丹紅Ⅰ號的濃度呈線性關(guān)系。該方法具有前處理簡單、重現(xiàn)性好、靈敏高效、設(shè)備便攜等特點,可以應用于市場大規(guī)模的快速檢測。

        2.2 食品摻偽鑒別

        陳達等[12]用線性聚焦模式采集摻偽奶粉樣品的光譜,并用自適應小波變換(AWT)算法對單點分析方法進行拉曼光譜處理,有效過濾了奶粉體系中的熒光背景和噪音干擾,凸顯了摻雜體系的化學特征信息。與常規(guī)實驗室檢測方法相比,拉曼光譜技術(shù)具有簡便、高效等特點,完全可以滿足摻雜體系具有不確定性和復雜性的奶粉檢測。

        Boyaci等[13]利用SERS技術(shù)快速測定牛肉中的馬肉摻假,并開發(fā)了一種新的模型系統(tǒng),證明了拉曼光譜技術(shù)結(jié)合主成分分析法可以快速鑒別肉類類型。然而,目前該技術(shù)無法實現(xiàn)大范圍的應用,還需研發(fā)專用的數(shù)據(jù)處理軟件并建立完善的數(shù)據(jù)庫及模型。

        2.3 食品添加劑檢測

        2.3.1 染色劑檢測

        吳燕雄[14]探討了SERS技術(shù)用于食品色素檢測的可行性。在相同的實驗方案和條件下,通過對不同濃度梯度的胭脂紅樣品進行檢測,得出基于花狀納米銀基質(zhì)的胭脂紅的檢測限低于現(xiàn)行國家標準,說明SERS技術(shù)在食品染色劑檢測方面相較其他檢測方法具有優(yōu)勢。使用此基底對常見的食品染色劑進行SERS檢測,例如亮藍(食用藍色1號)、檸檬黃(酒石黃)、日落黃(食用黃色3號)、莧菜紅(食用紅色9號)等,均證明該方法具有可行性。

        2.3.2 甜味劑檢測

        張愛榆等[15]使用拉曼光譜法對合成甜味劑糖精鈉、甜蜜素和安賽蜜進行檢測,研究了三種甜味劑的特征峰。該方法簡便、高效、準確,為三種甜味劑的質(zhì)量控制提供了技術(shù)依據(jù)。羅丹[16]利用SERS分析處理技術(shù)與超聲輔助萃取預處理相結(jié)合的方法,檢測糖果樣品中安賽蜜的含量。總結(jié)了在不同實驗環(huán)境下,安賽蜜和銀納米線的混合體積、溫度及pH值等條件對SERS信號的影響,最終歸屬了安賽蜜的SERS峰并確定了檢測的最佳實驗條件。

        2.3.3 抗氧化劑檢測

        逯美紅等[17]利用顯微拉曼光譜技術(shù)結(jié)合密度泛函理論,分別對丁基羥基茴香醚(BHA)和特丁基對苯二酚(TBHQ)進行拉曼光譜檢測和分析。通過與Gaussian 09軟件計算的拉曼光譜進行比較,識別了BHA和TBHQ這兩種抗氧化劑的主要拉曼特征峰,為BHA與TBHQ的拉曼光譜檢測技術(shù)提供了可靠的實驗依據(jù)。

        2.3.4 亞硝酸鹽的快速檢測

        祝惠惠等[18]將便攜式拉曼光譜儀的快速檢測方案作為對食品中亞硝酸鹽的預檢驗手段。在前處理方法上,采用鋅鹽沉淀蛋白法進行提純,提取劑為1%質(zhì)量濃度的硼砂,再依次加入亞硝酸鹽和鹽酸萘二胺令其衍生化,通過衍生物的指紋圖譜進行SERS定性,整個前處理過程所需時間不超過15 min。通過對香腸、腌菜、海鮮干貨、臘肉和隔夜菜等數(shù)十種固體和液體食品樣本的加標實驗,確定該方法對于基質(zhì)復雜且多樣的食品樣本中所含的亞硝酸鹽可進行快速、靈敏的檢測。

        2.4 食品儲藏過程品質(zhì)分析

        董晶晶[19]運用激光共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)鑒別不同貯藏時間的食用油樣本,并用支持向量機法建立了食用油不同貯藏時間的分類模型,快速、準確地識別了不同貯藏時間的食用油樣本。通過食用油的拉曼光譜圖,對1080 cm-1和1656 cm-1處的峰高比進行分析,發(fā)現(xiàn)貯藏時間越長,特征峰的峰高比值就越小。實驗表明,采用拉曼光譜技術(shù)對食用油進行貯藏品質(zhì)分析是可行的,且具有快速、準確的特點。

        3 總結(jié)與展望

        拉曼光譜技術(shù)因其檢測快速、操作簡便、被測樣品無損、靈敏度高等優(yōu)點被廣泛應用于食品安全檢測領(lǐng)域。但同時該技術(shù)存在一些缺陷,如拉曼光譜技術(shù)的理論研究相對滯后、基底的重現(xiàn)性和穩(wěn)定性較差影響了拉曼光譜技術(shù)的商業(yè)化應用、拉曼光譜數(shù)據(jù)庫不完善等。

        在今后的研究中,可聚焦以下幾點,以推動拉曼光譜技術(shù)在食品安全檢測方面的快速發(fā)展和應用:(1)積極研發(fā)可以與其他檢測技術(shù)相結(jié)合的拉曼光譜技術(shù),以達到適應不同檢測環(huán)境的目的;(2)對拉曼光譜技術(shù)進行優(yōu)化與改良,并建立適合不同應用場景的數(shù)據(jù)庫,以實現(xiàn)食品質(zhì)量的快速分析、預測和實時控制;(3)開發(fā)實用且簡單的可處理復雜拉曼光譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法和軟件;(4)開發(fā)實用性強、成本低的拉曼光譜檢測設(shè)備;(5)不斷完善食品檢測對象的拉曼光譜數(shù)據(jù)庫。

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