張悅湘 李永玉 彭彥昆 馬劭瑾 王威 吳繼峰

（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083）

糧油安全一直是國(guó)際社會(huì)關(guān)注的重要問(wèn)題，其中真菌毒素是較為常見(jiàn)的糧油污染因素[1-2]。目前發(fā)現(xiàn)的真菌毒素有400 多種，其中，黃曲霉毒素B1（AFB1）因其高致癌性而成為人們關(guān)注的重點(diǎn)，約有25%的動(dòng)物死亡是由AFB1 污染所引起[3-7]。油料作物從種植到加工食用油的各環(huán)節(jié)都受到真菌毒素污染的威脅，其中花生和玉米受AFB1 污染占比尤其高[8-10]，我國(guó)食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《食品中真菌毒素限量》（GB 2761-2017）[11]明確規(guī)定花生油和玉米油中AFB1 含量不得超過(guò)0.02 mg/kg。

目前，AFB1 的傳統(tǒng)檢測(cè)方法有高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（HPLC-MS）、高效液相色譜-熒光檢測(cè)（HPLC-FD）和酶聯(lián)免疫吸附（ELISA）法等。傳統(tǒng)方法檢測(cè)精度高，但通常需要使用昂貴的儀器設(shè)備和復(fù)雜的樣品處理過(guò)程，不適合大批量樣品的快速篩查和現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)。快速檢測(cè)方法有電化學(xué)生物傳感技術(shù)和電化學(xué)阻抗譜技術(shù)（EIS）等，這些方法檢出限相對(duì)較高，只能用于初篩查[12-14]。因此，迫切需要開(kāi)發(fā)靈敏、高效、經(jīng)濟(jì)、快速和穩(wěn)定的AFB1 檢測(cè)方法。表面增強(qiáng)拉曼光譜（Surface-enhanced Raman spectroscopy，SERS）利用局域表面等離子體共振和化學(xué)吸附的方法獲得樣品分子結(jié)構(gòu)和官能團(tuán)的指紋信息，常被應(yīng)用于痕量檢測(cè)。目前，基于SERS 的AFB1 檢測(cè)研究多采用適配體探針的間接檢測(cè)方法。He 等[15]將SH-cDNA 修飾的Fe3O4@Au 納米花作為捕獲探針，SH-Apt 修飾的Au@Ag 納米球和商用Cy3-Apt 作為報(bào)告探針，與SERS 相結(jié)合開(kāi)發(fā)了一種高靈敏的花生油中AFB1 檢測(cè)體系，線性范圍為1 ng/kg～0.1 mg/kg，檢出限為0.4 ng/kg；Chen 等[16]利用氨基端AFB1 適配體（NH2-DNA1）開(kāi)發(fā)了用于花生油中AFB1 檢測(cè)的SERS 適配體傳感器，線性范圍為0.1 μg/kg～0.1 mg/kg， 檢出限為36 ng/kg；Jiao 等[17]通過(guò)Hg（II）與AFB1的特異性結(jié)合，抑制NH2-Rh-Au@Ag CSNP 傳感器的聚集，CSNP 傳感器拉曼信號(hào)降低，從而預(yù)測(cè)花生油中AFB1 含量，檢測(cè)范圍為1×10?4～5×10?3mg/kg，檢出限為3×10?5mg/kg。雖然基于適配體探針的間接檢測(cè)方法達(dá)到了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)所要求的檢測(cè)精度，但存在適配體分子合成復(fù)雜和成本昂貴等缺陷。對(duì)于直接檢測(cè)方法，Lin 等[18]將金納米雙錐體（Au NBPs）自組裝到陽(yáng)極氧化鋁（AAO）的納米孔中，合成了高靈敏度的SERS 基底檢測(cè)花生中AFB1，線性范圍為1.5 μg/kg～1.5 mg/kg， 檢出限為0.5 μg/kg；Li 等[19]通過(guò)在聚二甲基硅氧烷包覆的陽(yáng)極氧化鋁（PDMS@AAO）復(fù)合基底表面濺射金納米粒子（AuNPs），制備了三維椰菜花狀SERS 基底用于玉米中AFB1 的檢測(cè)，線性范圍為0.05～1 mg/kg， 檢出限為1.8 μg/kg。但是，以上直接檢測(cè)方法存在SERS 基底制備困難、難以保存以及重現(xiàn)性差等缺陷。此外，目前大多數(shù)研究在數(shù)據(jù)分析方面通?；趩我坏睦暹M(jìn)行定量分析，然而目標(biāo)物的特征峰并不唯一，通過(guò)單個(gè)峰定量分析會(huì)丟失許多重要信息，影響定量分析的準(zhǔn)確度。

本研究利用實(shí)驗(yàn)室自行研制的液態(tài)樣品自動(dòng)混勻SERS 光譜采集系統(tǒng)，以花生油中AFB1 為研究對(duì)象，銀溶膠為表面增強(qiáng)劑，探究了花生油中AFB1 拉曼信息的直接獲取方法，研究了促凝劑等對(duì)花生油中AFB1 的SERS 特征信息的影響，建立了花生油中AFB1 的SERS 光譜定量預(yù)測(cè)模型，最終實(shí)現(xiàn)了花生油中AFB1 的快速定量檢測(cè)，為液態(tài)食品中真菌毒素污染檢測(cè)提供了新的思路和技術(shù)參考。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 儀器與試劑

實(shí)驗(yàn)室自行研制的表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)[20]；TDZ5-WS 低速臺(tái)式離心機(jī)（湖南赫西儀器裝備有限公司）；XH-C 漩渦混合器（常州朗越儀器制造有限公司）；MYP11-2A 恒溫磁力攪拌器（上海梅穎浦儀器制造有限公司）。

AgNO3（≥99%，國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司）；乙腈（分析純，現(xiàn)代東方科技發(fā)展有限公司）；微孔濾膜（0.22 μm，天津津騰實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限公司）；AFB1（99%）、檸檬酸鈉（分析純）和碘化鉀（分析純）購(gòu)于上海麥克林生化科技有限公司?；ㄉ蜑槭惺郛a(chǎn)品。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 樣品制備

稱取AFB1 標(biāo)準(zhǔn)品1 mg 溶于10 mL 乙腈溶液中，制備濃度為100 mg/L 的AFB1 標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液。取500 μL 標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液加入至花生油中，稀釋，制備AFB1 濃度梯度分別為1、0.8、0.5、0.2、0.1、0.08、0.05 和0.02 mg/kg 的花生油樣品，每個(gè)濃度梯度制備8 個(gè)樣品，共64 個(gè)樣品。

1.2.2 表面增強(qiáng)劑銀溶膠的制備

參考文獻(xiàn)[21]的方法制備銀溶膠，以3000 r/min 離心30 min，去除上清液后，收集濃縮約20 倍的銀溶膠置于玻璃瓶中，在4 ℃下避光保存?zhèn)溆谩?/p>

1.2.3 促凝劑的制備

分別制備濃度為0.1、0.5、0.8、1、1.2 和1.5 mol/L 的KI 溶液以及濃度為1 mol/L 的NaCl、MgSO4和K2SO4溶液，用于促進(jìn)增強(qiáng)劑中的銀納米粒子與AFB1 分子的結(jié)合，考察促凝劑的種類和濃度對(duì)目標(biāo)物拉曼信號(hào)的影響。

1.3 表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)

實(shí)驗(yàn)室自行研制的表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)[20]包括液態(tài)樣品自動(dòng)混勻控制模塊和拉曼光譜信息采集模塊，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1A 所示。所研發(fā)的液態(tài)樣品自動(dòng)混勻控制模塊實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)進(jìn)樣、振動(dòng)混勻和到位檢測(cè)功能，保證待測(cè)樣品與增強(qiáng)劑、促凝劑自動(dòng)混勻，并控制試驗(yàn)中樣品混合吸附的時(shí)間，減小人工操作光譜采集的誤差（圖1B）。同時(shí)，結(jié)合拉曼光譜采集模塊能最大限度地保證激光與樣品的對(duì)中性以及激光探頭到樣品距離的一致性。此采集系統(tǒng)減少了包括人為因素在內(nèi)的諸多因素對(duì)于拉曼光譜信號(hào)的影響，保證了SERS 檢測(cè)程序的標(biāo)準(zhǔn)化和一致性。

圖1 （A）表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)；（B）自動(dòng)混勻裝置：（1）拉曼探頭，（2）樣品板，（3）振動(dòng)器，（4）步進(jìn)電機(jī)，（5）旋轉(zhuǎn)臺(tái)，（6）調(diào)高旋鈕Fig.1 (A)Surface-enhanced Raman spectrum (SERS) acquisition system; (B)Automatic mixing device:(1)Raman probe,(2)Sample version,(3)Vibrator,(4)Stepper motor,(5)Luggage carousel,(6)Adjustment knob

1.4 花生油中AFB1的SERS光譜信息采集

本研究采用QuEChERS 前處理技術(shù)[22]，實(shí)現(xiàn)較短時(shí)間內(nèi)有效分離提取花生油中的目標(biāo)物AFB1，進(jìn)而獲取花生油基質(zhì)中的AFB1 拉曼特征信息。首先移取5 mL 待測(cè)花生油樣品于50 mL 離心管中，加入20 mL 乙腈-水（84∶16，V/V），超聲振蕩20 min，6000 r/min 離心10 min，上清液經(jīng)0.22 μm 有機(jī)濾膜過(guò)濾后，取3 μL 滴入微量液態(tài)樣品自動(dòng)混勻采樣裝置的樣品槽中，再依次滴加表面增強(qiáng)劑銀溶膠和促凝劑各3 μL，表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)振動(dòng)混勻6 s 后自動(dòng)采集光譜信息，每個(gè)樣品重復(fù)采集3 條光譜，取3 條光譜的平均值作為樣品的原始光譜。

1.5 數(shù)據(jù)處理與分析

為消除暗電流造成的激光斑點(diǎn)大小、激光功率波動(dòng)及光程變化等物理因素對(duì)拉曼光譜產(chǎn)生隨機(jī)噪聲干擾，所有光譜均經(jīng)過(guò)SG（Savitzky-Golay）平滑和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（Standard normal variate transformation，SNV）預(yù)處理。再利用非對(duì)稱最小二乘[23]（Asymmetric least squares，ALS）進(jìn)行基線擬合和背景消除，進(jìn)一步表征目標(biāo)物的拉曼光譜。偏最小二乘回歸（Partial least squares regression，PLSR）作為一種有效的多元統(tǒng)計(jì)回歸方法被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建具有眾多高度可變的共線性模型，適合多變量的光譜信息分析。為評(píng)估PLSR 模型性能，通過(guò)計(jì)算校正集均方根誤差（Root mean square error of correction set，RMSEC）、預(yù)測(cè)集均方根誤差（Root mean square error of prediction set，RMSEP）、交叉驗(yàn)證集均方根誤差（Root mean square error of cross validation set，RMSECV）、校正集決定系數(shù)（Determination coefficient of correction set，R2C）和預(yù)測(cè)集決定系數(shù)（Determination coefficient of prediction set，R2P），以判斷和評(píng)估模型性能。

為進(jìn)一步降低光譜信息中的冗余變量對(duì)定量預(yù)測(cè)模型帶來(lái)的干擾，本研究采用CARS、RF 和SPA算法對(duì)全光譜信息進(jìn)行AFB1 的特征變量篩選，以減化模型和降低模型的過(guò)擬合，從而提高模型預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性和穩(wěn)定性。采用MATLAB R2016b（美國(guó)MathWorks 公司）和Origin 2021（美國(guó)OriginLab 公司）進(jìn)行計(jì)算和圖形繪制。

2 結(jié)果與討論

2.1 AFB1的拉曼特征峰的確定

AFB1 標(biāo)準(zhǔn)品的光譜經(jīng)ALS 扣除背景后，清晰地顯示AFB1 豐富的拉曼特征峰信息，如圖2A 所示，采集的AFB1 標(biāo)準(zhǔn)品拉曼特征位移與Liu 等[24]報(bào)道的結(jié)果相符。基于實(shí)驗(yàn)室自行搭建的表面增強(qiáng)拉曼光譜系統(tǒng)采集的濃度為1 mg/L 的AFB1 標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液的拉曼光譜如圖2B 所示，其中544 cm?1處特征峰是由C—C—C 環(huán)變形產(chǎn)生，694 cm?1處特征峰是由C—H 鍵面內(nèi)彎曲引起，1249 和1276 cm?1處特征峰分別由C—O 鍵拉伸振動(dòng)和C—H2對(duì)稱振動(dòng)產(chǎn)生，1626 cm?1處特征峰是由C=C 鍵拉伸振動(dòng)引起[25-26]。相關(guān)研究表明，AFB1 分子中內(nèi)酯環(huán)上的碳原子具有較強(qiáng)的親電性，而銀納米粒子帶電，因此AFB1 可以依靠靜電吸附至銀納米粒子的電負(fù)性表面，從而增強(qiáng)拉曼信號(hào)[27]。AFB1 標(biāo)準(zhǔn)品與AFB1 標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液的拉曼光譜存在偏移，是由于AFB1 溶于乙腈后分子鍵發(fā)生了改變，并且分子吸附至銀納米粒子表面后電子密度分配發(fā)生了扭曲，分子鍵的極化率被改變，使得光譜中的波段發(fā)生了偏移。

2.2 促凝劑對(duì)花生油中AFB1檢出限的影響

在不同濃度AFB1 提取液中依次滴加銀溶膠和促凝劑后，其混合液從棕色轉(zhuǎn)變?yōu)榛液谏?，在促凝劑的作用下，銀納米粒子凝聚并形成等離子體熱點(diǎn)，熱點(diǎn)中的等離子體增強(qiáng)電磁場(chǎng)將顯著提高AFB1 的拉曼信號(hào)強(qiáng)度，并且不同促凝劑會(huì)產(chǎn)生不同的銀納米粒子凝聚態(tài)。相關(guān)研究表明，NaCl、MgSO4、KI、K2SO4、HCl 和NaOH 等溶液都可以作為促凝劑有效提高目標(biāo)物的拉曼信號(hào)[24]，但是AFB1 分子在強(qiáng)酸或強(qiáng)堿環(huán)境中會(huì)分解，因此常用的HCl 和NaOH 溶液不能作為AFB1 的促凝劑。對(duì)比分析不同促凝劑發(fā)現(xiàn)，KI 溶液顯著增強(qiáng)了AFB1 特征信號(hào)強(qiáng)度，雜質(zhì)分子對(duì)AFB1 拉曼信號(hào)的干擾相對(duì)較少（圖3A）。此外，KI 溶液濃度也會(huì)影響拉曼光譜信號(hào)的強(qiáng)度和穩(wěn)定性（圖3B），當(dāng)促凝劑KI 溶液濃度為1.2 mol/L 時(shí)，544 cm?1處的AFB1 特征峰增強(qiáng)尤為顯著。其中，圖3 中促凝劑濃度均為加入時(shí)的原始濃度。促凝劑濃度過(guò)低時(shí)，銀納米粒子的熱點(diǎn)形成緩慢，導(dǎo)致檢測(cè)時(shí)間延長(zhǎng)，信號(hào)不穩(wěn)定。當(dāng)KI 溶液濃度過(guò)高時(shí)，銀納米粒子團(tuán)聚速度加快，導(dǎo)致聚合物迅速?gòu)娜芤褐谐恋沓鰜?lái)，AFB1 的拉曼特征信號(hào)反而下降。

圖3 （A）使用不同促凝劑的AFB1 提取液的SERS 光譜；（B）加入不同濃度KI 溶液的AFB1 乙腈提取液的SERS 光譜Fig.3 (A)SERS spectra of AFB1 acetonitrile extracts using different procoagulants;(B)SERS spectra of AFB1 acetonitrile extracts with different concentrations of KI solutions

基于實(shí)驗(yàn)室自行搭建的表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)，在促凝劑KI 溶液濃度為1.2 mol/L 時(shí)，采集了不同濃度花生油中AFB1 提取液的SERS 光譜，如圖4 所示?；ㄉ椭蠥FB1 濃度為0.02 mg/kg 時(shí)，544 cm?1處AFB1 拉曼特征峰值等滿足3 倍空白標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算原則，因此確定本方法對(duì)花生油中AFB1 的檢出限為0.02 mg/kg，可達(dá)到國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中AFB1 的檢測(cè)限。

圖4 不同濃度AFB1 提取液的SERS 光譜Fig.4 SERS spectra of different concentrations of AFB1 extracts

2.3 花生油中AFB1預(yù)測(cè)模型的建立

基于實(shí)驗(yàn)室自行搭建的表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)采集的原始光譜經(jīng)SG 平滑和SNV 校正后的光譜如圖5 所示，SG 平滑有效消除了光譜的隨機(jī)噪聲，SNV 校正消除了基線漂移對(duì)拉曼峰的影響。SG 平滑和SNV 校正后光譜再經(jīng)ALS 校正消除了熒光基線背景，如圖6 所示，544、691、1278 和1621 cm?1處AFB1 的拉曼特征信號(hào)均隨其濃度增加而增強(qiáng)，表明拉曼峰值與AFB1 濃度在一定范圍內(nèi)具有顯著的正相關(guān)性。

圖6 經(jīng)SG 平滑、SNV 校正和非對(duì)稱最小二乘（ALS）基線消除的SERS 光譜Fig.6 SERS spectra with SG smoothing,SNV correction and asymmetric least squares(ALS)baseline cancellation

基于聯(lián)合x(chóng)-y距離的樣本集劃分法（Sample set partitioning based on jointx-ydistance，SPXY）將預(yù)處理后的光譜與對(duì)應(yīng)AFB1 的濃度分為校正集與預(yù)測(cè)集，劃分比例為3∶1，分別建立了544、691、1278 和1621 cm?1處AFB1 拉曼特征峰值與AFB1 濃度的一元線性回歸（Unary linear regression）、多元線性回歸（Multiple linear regression，MLR）和全光譜的PLSR 預(yù)測(cè)模型，結(jié)果見(jiàn)表1。544、691、1278 和1621 cm?1處的AFB1 的拉曼特征峰值均與濃度具有較高的相關(guān)性，但依據(jù)單個(gè)拉曼特征峰的一元線性回歸模型均方根誤差相對(duì)較大。利用全光譜信息建立AFB1 的PLSR 定量預(yù)測(cè)模型顯著優(yōu)于544、691、1278 和1621 cm?1處的一元線性回歸和MLR 模型，其預(yù)測(cè)集決定系數(shù)R2p為0.9816，RMSEP 為0.04704 mg/kg。結(jié)果表明，AFB1 特征峰受溶液極性和基底變化的影響大。如前所述，AFB1 拉曼特征峰出現(xiàn)偏移，利用單一特征峰難以保障其定量檢測(cè)的準(zhǔn)確性，所以利用全光譜的PLSR 定量預(yù)測(cè)模型優(yōu)勢(shì)顯著。

表1 一元線性回歸、 MLR和PLSR模型性能比較Table 1 Comparison of performances of unary linear regression, MLR and PLSR models

全光譜中除包含AFB1 分子結(jié)構(gòu)和官能團(tuán)的指紋信息外，還包含其它多種無(wú)關(guān)變量，為進(jìn)一步簡(jiǎn)化模型，分別利用CARS、RF 和SPA 算法篩選全光譜信息中AFB1 的特征變量，用于花生油中AFB1 定量PLSR 模型的構(gòu)建。CARS 算法選擇特征變量過(guò)程如圖7 所示，根據(jù)RMSECV 最小原則，最終確定采樣次數(shù)為43 次，AFB1 特征變量數(shù)為13 個(gè)。

圖7 競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)抽樣（CARS）運(yùn)行次數(shù)的影響Fig.7 Impact of the number of competitive adaptive reweighted (CARS) runs

分別通過(guò)CARS、RF 和SPA 算法篩選的AFB1 特征變量如圖8 所示，3 種算法篩選的特征變量主要集中在圖8D 中AFB1 標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液的表面增強(qiáng)拉曼特征位移544、691、1278、1307 和1623 cm?1附近。CARS 算法篩選的特征變量除AFB1 拉曼特征峰寬的選擇外，一些強(qiáng)度較弱的信號(hào)變化如454 和623 cm?1處的拉曼峰也被識(shí)別。此外，300～400 cm?1處的Ag—N 鍵的峰也被選擇，表明分析物AFB1 與增強(qiáng)劑銀溶膠的吸附作用與其濃度具有關(guān)聯(lián)性[28]；479 和588 cm?1基線處被選擇，可能是因?yàn)樾Ｕ蟮墓庾V基線的變化能夠間接反映分析物的濃度變化。

圖8 （A）CARS、（B）隨機(jī)蛙跳算法（RF）和（C）連續(xù)投影算法（SPA）3 種特征變量篩選算法確定的AFB1拉曼特征光譜變量；（D）AFB1 標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液的SERS 光譜Fig.8 Raman characteristic spectral variable of AFB1 determined by the three characteristic variable screening algorithms of CARS (A), random frog (RF) (B) and successive projections algorithm(SPA) (C); SERS spectrum of AFB1 standard stock solution (D)

分別基于CARS、RF 和SPA 3 種算法篩選的特征變量建立的花生油中AFB1 定量PLSR 預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。經(jīng)變量篩選算法消除大量無(wú)關(guān)光譜信息后，基于CARS 算法所建立的模型效果最佳，其交叉驗(yàn)證集均方根誤差RMSECV 僅為0.02566 mg/kg。綜上，相比RF 和SPA 算法，CARS 算法更多地保留了AFB1 分子結(jié)構(gòu)和官能團(tuán)的指紋信息，有效消除了無(wú)關(guān)變量，提高了模型預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。

表2 CARS-PLSR和RF-PLSR和SPA-PLSR模型性能比較Table 2 Comparison of performances of CARS-PLSR, RF-PLSR and SPA-PLSR models

2.4 花生油中AFB1快速檢測(cè)系統(tǒng)外部驗(yàn)證

選取10 個(gè)未參與建模的花生油樣品對(duì)CARS-PLS 定量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證。花生油中AFB1 含量預(yù)測(cè)值與理化值的決定系數(shù)（R2）為0.9792，均方根誤差（RMSE）為0.04426 mg/kg，如圖9 所示。結(jié)果表明，利用SERS 結(jié)合CARS-PLS 能夠以較高的精度和準(zhǔn)確性實(shí)現(xiàn)對(duì)花生油中AFB1 的快速檢測(cè)。

圖9 預(yù)測(cè)模型外部驗(yàn)證結(jié)果Fig.9 Predicting results of external validation of the model

3 結(jié)論

基于實(shí)驗(yàn)室自行研制的液態(tài)樣品自動(dòng)混勻表面增強(qiáng)拉曼光譜采集系統(tǒng)，利用QuEChERS 前處理技術(shù)，比較不同促凝劑對(duì)花生油中AFB1 SERS 特征信息的影響，確定1.2 mol/L KI 溶液作為促凝劑，獲取了花生油中AFB1 的SERS 特征信號(hào)。同時(shí)，通過(guò)AFB1 標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液等SERS 光譜對(duì)比分析確定544、691、1278 和1621 cm?1處拉曼峰為AFB1 的特征拉曼位移，分別建立了一元線性回歸、MLR 和全光譜的PLSR 預(yù)測(cè)模型，其中利用全光譜的PLSR 定量預(yù)測(cè)模型優(yōu)勢(shì)顯著。因AFB1 特征峰受溶液極性和基底變化的影響，AFB1 拉曼特征峰產(chǎn)生偏移，所以利用單一特征峰難以保障其定量檢測(cè)的準(zhǔn)確性。為有效消除無(wú)關(guān)變量，確保AFB1 分子結(jié)構(gòu)和官能團(tuán)的指紋信息，分別基于CARS、RF 和SPA 3 種算法篩選特征變量，建立AFB1 定量PLSR 預(yù)測(cè)模型，其中基于CARS 算法的模型效果最佳，其R2C為0.9961，RMSEC 為0.02213 mg/kg。對(duì)此模型進(jìn)行了外部驗(yàn)證，其R2為0.9683，RMSE 為0.04426 mg/kg。研究結(jié)果表明，本方法檢測(cè)過(guò)程簡(jiǎn)單、耗時(shí)較短，可以作為常規(guī)真菌毒素檢測(cè)的補(bǔ)充方法，為糧油安全檢測(cè)和市場(chǎng)監(jiān)管提供了新思路。