光譜技術(shù)在乳及乳制品研究中的應(yīng)用進(jìn)展

劇 檸 胡 婕

(寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院，寧夏 銀川 750021)

乳及乳制品成分的分析及檢測是乳品工業(yè)不可或缺的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)對乳及乳制品成分及理化特性的檢測通常采用化學(xué)分析的方法，如凱氏定氮法測定蛋白質(zhì)[1]，索氏提取法測定脂肪[2]，高效液相色譜法測定乳糖[3]等；對微生物的檢測則多采用平板培養(yǎng)的方法[4]，這些方法通常操作復(fù)雜、耗時、需要對樣品預(yù)處理、對技術(shù)人員要求較高且不適合在線監(jiān)測。雖然有些乳及乳制品企業(yè)配備了乳成分快速分析儀，可以做到對常規(guī)理化指標(biāo)的快速檢測，但設(shè)備成本較高，且乳及乳制品中微生物的檢測仍需單獨操作，無法完全滿足企業(yè)對檢測技術(shù)快速、準(zhǔn)確、無損的需求。光譜是光與物質(zhì)相互作用后產(chǎn)生的特征譜線，反映了物質(zhì)豐富的物理特性和所含化合物特征。測量物質(zhì)光譜不需要復(fù)雜的樣本準(zhǔn)備過程，對樣本基本不造成損害，而且檢測成本低，甚至能實現(xiàn)實時測量[5-6]。隨著計算機(jī)技術(shù)及機(jī)械技術(shù)的發(fā)展，光譜技術(shù)逐漸成為一種高效無損的檢測技術(shù)被用于乳及乳制品的質(zhì)量安全檢測。本文綜述了光譜檢測技術(shù)近年來在乳及乳制品檢測方面的應(yīng)用及發(fā)展進(jìn)展。

1 近紅外光譜

1.1 技術(shù)原理

近紅外光(near infrared，NIR)是波長在780～2 526 nm 內(nèi)的介于可見光和紅外光之間的一種電磁波。近紅外光譜區(qū)與有機(jī)分子中含氫基團(tuán)(OH、NH、CH)的振動的倍頻和合頻吸收區(qū)一致，通過對樣品近紅外光譜的掃描，可以得到樣品中有機(jī)分子含氫基團(tuán)的特征信息。根據(jù)物質(zhì)的含量與近紅外區(qū)內(nèi)的不同波長點吸收峰呈線性關(guān)系，可以利用該技術(shù)測定產(chǎn)品中的物質(zhì)含量。該技術(shù)具有分析速度快、成本低、樣品無需前處理、操作簡便等優(yōu)點。乳及乳制品中的有機(jī)物含有含氫基團(tuán)，因此可利用近紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)對乳及乳制品的檢測。

1.2 應(yīng)用現(xiàn)狀

國內(nèi)外采用NIR法對乳及乳制品的研究主要集中在乳制品摻假、乳制品成分的定量檢測等方面。研究步驟通常首先對樣品進(jìn)行適宜波段的光譜掃描，然后采用化學(xué)計量學(xué)算法對摻假物或主要品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行定性分析或定量模型，從而實現(xiàn)對摻假物質(zhì)及原料乳成分品質(zhì)的快速檢測。Fazal等[7]采用PCA(主成分分析法)對獲得的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，對純駱駝奶和摻假駱駝奶樣品進(jìn)行鑒別，得到檢測限小于1.5%。王加華等[8]采用MLR(多元線性回歸)方程對生鮮乳品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行模型構(gòu)建，運用外部數(shù)據(jù)集檢驗得到脂肪、蛋白質(zhì)、干物質(zhì)和乳糖模型的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為0.107 0，0.093 0，0.136 0,0.065 8；相對預(yù)測誤差分別為9.72，3.66，8.53,2.13，試驗誤差小，可推廣用于現(xiàn)場準(zhǔn)確測量。倪力軍等[9]采用KNN保形映射算法(KNN-KSR)對嬰幼兒乳粉建立含量范圍分別為14.5%～23.1%(蛋白質(zhì)、脂肪)、5.6～9.2 mg/g(鈣)、1.29～10.20 mg/100 g(鋅、VB2)、0.34～1.47 mg/g(VC)的營養(yǎng)物質(zhì)近紅外定量分析模型。結(jié)果表明，每種營養(yǎng)物質(zhì)的預(yù)測平均相對誤差降低0.1%以上，此法可對嬰幼兒乳粉中主要營養(yǎng)成分進(jìn)行快速檢測，完成乳品品質(zhì)的評價。此外，有研究者[10]通過構(gòu)建PLS(偏最小二乘法)模型對乳飲料中的單種增稠劑定量檢測進(jìn)行了可行性研究。同時，通過便攜式及臺式NIR光譜儀的比較研究，可實現(xiàn)乳品質(zhì)的快速檢測，為便攜式乳品近紅外專用儀器設(shè)計提供技術(shù)參考[11]。

雖然近紅外光譜技術(shù)具有快速無損檢測的優(yōu)勢，但該方法屬于間接分析法，檢測中存在著近紅外光譜信號吸收弱，強度低，譜帶重疊嚴(yán)重，背景復(fù)雜的劣勢，因此必須結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法進(jìn)行解析，構(gòu)建相應(yīng)模型，從而實現(xiàn)對未知樣本的定量或定性分析。對不同物質(zhì)的檢測，采用合適的化學(xué)計量學(xué)算法是重中之重。

2 拉曼光譜

2.1 技術(shù)原理

2.2 應(yīng)用現(xiàn)狀

近年來，拉曼光譜法主要用于品牌奶粉的摻偽、乳及乳制品摻假及營養(yǎng)成分的研究。研究者分別以不同品牌奶粉為對象利用拉曼光譜法、拉曼光譜與紅外光譜融合法對奶粉摻偽進(jìn)行了研究[13-15]，結(jié)合不同的化學(xué)計量學(xué)算法，可實現(xiàn)奶粉摻偽的定性及半定量檢測，為奶粉摻假識別提供了新的快速檢測方法。Aleksandar等[16]應(yīng)用拉曼光譜，采用線性判定的方法，可檢測奶油中摻假葵花油、椰子油和棕櫚油。Rodrigo等[17]采用拉曼光譜結(jié)合化學(xué)計量學(xué)的方法，研究了不同的處理和儲存條件對乳清蛋白分子中乳糖結(jié)晶的影響，得到的脫水產(chǎn)物的平均Aw值>0.200。試驗中儲存在環(huán)境溫度和濕度下的樣品，3周后拉曼光譜發(fā)生變化；儲存在干燥劑中的樣品，直到1年之后才觀察到變化，本試驗為乳制品濃縮和干燥的研究提供了重要的工具。

表面增強拉曼光譜(SERS)技術(shù)使用經(jīng)特殊處理的均勻納米顆粒芯片作為基板，使入射光子、基質(zhì)和分子三者間相互作用，從而產(chǎn)生大幅增強待測分子拉曼信號的類共振增強效應(yīng)，克服了傳統(tǒng)拉曼光譜信號弱的缺點。近年來成為快速檢測技術(shù)的研究熱點。中國利用SERS技術(shù)主要對奶粉中三聚氰胺的檢測進(jìn)行研究。常規(guī)SERS技術(shù)對乳及乳制品中的三聚氰胺只能做到定性檢測，定量檢測很難達(dá)到國標(biāo)要求。因此，學(xué)者探索采用不同前處理方式提高其檢測靈敏度，收到了不錯的效果。王琳等[18]用檸檬酸三鈉還原氯金酸的方法制備膠體金溶液作為SERS的增強試劑，建立了SERS檢測牛奶中三聚氰胺的方法，檢測限為1 μg/mL，牛奶前處理與檢測時間一共只需5 min，試劑穩(wěn)定，配合手持式或便攜式拉曼光譜儀，適合現(xiàn)場快速篩查。陳小曼等[19]將待測物經(jīng)乙腈提取、活性碳吸附及氫氧化鈉溶液洗脫后進(jìn)行SERS檢測，建立了固相萃取-表面增強拉曼光譜法(SPE-SERS) 測定奶粉中三聚氰胺的分析方法，檢出限達(dá)為0.100 mg/kg。雷皓宇等[20]將奶粉樣品用15%三氯乙酸溶液提取，中性氧化鋁吸附雜質(zhì)后進(jìn)行檢測，建立了奶粉中同時檢測三聚氰胺及二聚氰胺的表面增強拉曼光譜法，使三聚氰胺檢出限達(dá)到0.001 5 mg/L；二聚氰胺檢出限達(dá)到0.15 mg/L。趙蕊池等[21]以多元醇法合成、流體流動法組裝制備的有序納米銀線作為三聚氰胺的SERS 增強基底，實現(xiàn)了樣品中痕量三聚氰胺的快速靈敏檢測，檢測限為0.05 mg/L。Dong等[22]用適體修飾的SERS納米傳感器和寡核苷酸芯片建立了一種獨特的納米探針，用于檢測牛奶中的三聚氰胺，可檢測極限達(dá)到了1 pg/mL。上述研究為三聚氰胺的監(jiān)控提供了更加快速的方法，具有良好的應(yīng)用潛力。

在抗生素檢測方面，Shi等[23]通過采用側(cè)向流膠體金免疫法結(jié)合SERS法實現(xiàn)了對新霉素的快速靈敏檢測。通過制備抗新霉素單克隆抗體與4-氨基苯硫酚偶聯(lián)的拉曼探針分子的膠體金的方法，新霉素的IC50和檢測極限分別為0.04 ng/mL 和0.216 pg/mL。該方法高度專一、敏感、穩(wěn)定且重復(fù)性好，可用于乳樣中抗生素殘留的快速檢測。此外，Wang等[24-25]應(yīng)用SERS法對乳制品中的細(xì)菌、沙門氏菌等微生物快速檢測進(jìn)行了研究，對細(xì)菌的檢測極限可達(dá)到103個/mL。

其它拉曼光譜的研究中，Tomasz等[26]采用FT-Raman結(jié)合PLS模型對酸奶中的脂肪、乳糖和蛋白質(zhì)進(jìn)行了測定，建立了快速定量酸奶中營養(yǎng)物質(zhì)的方法。Paulo等[27]使用FT-Raman結(jié)合PLS-DA(最小二乘判別法)模型，可正確將所有全乳糖和低乳糖奶粉進(jìn)行快速分類。Yao等[28]通過采用CRS技術(shù)來快速確定人、牛和山羊乳脂肪球之間的差異，為奶粉配方的改進(jìn)和發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

3 高光譜成像

3.1 技術(shù)原理

高光譜成像(Hyperspectral imaging，HSI)同時含有圖像信息和光譜信息，是融合了傳統(tǒng)成像技術(shù)獲取物體空間數(shù)據(jù)信息和光譜技術(shù)獲取物質(zhì)原子、分子光譜特征的一門技術(shù)，可對物體內(nèi)部品質(zhì)、外部特征進(jìn)行全面檢測[29]。目前主要有3種基本的HSI系統(tǒng)，分別為點掃描成像系統(tǒng)，線掃描成像系統(tǒng)和面掃描結(jié)構(gòu)[30]。HIS分析通常先對采集的圖像進(jìn)行降維、降噪處理，提取其特征光譜，爾后采用化學(xué)計量學(xué)算法構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)學(xué)模型。通過模型的構(gòu)建最終完成對樣品所需的快速檢測。HSI技術(shù)在果蔬及肉制品的無損檢測上應(yīng)用較多，近年來開始逐漸應(yīng)用于乳及乳制品。其應(yīng)用研究近年來國內(nèi)外主要集中在乳中摻假物檢測、乳的營養(yǎng)物質(zhì)檢測、乳中致病菌的檢測及干酪品質(zhì)的監(jiān)測方面。

3.2 應(yīng)用現(xiàn)狀

在牛奶摻假檢測方面，Huang等[31]研究近紅外高光譜技術(shù)(NIR HIS)和簡單波段比的組合、Jongguk等[32]應(yīng)用NIR HIS結(jié)合PLSR(偏最下二乘回歸法)模型對奶粉中三聚氰胺進(jìn)行了快速檢測，證明了NIR HIS技術(shù)可作為檢測奶粉中三聚氰胺的有效工具。Débora等[33]應(yīng)用NIR HSI和多元曲線分辨方法(MCR)對奶粉摻假進(jìn)行檢測。對奶粉和單一摻假5%～30%濃度不等的乳清粉、淀粉、尿素和三聚氰胺的奶粉進(jìn)行研究，開發(fā)校準(zhǔn)模型。分別采用摻假最高0.05%三聚氰胺，1%～10%的淀粉尿素混合物和淀粉尿素乳清粉混合物對模型進(jìn)行評估。結(jié)果表明該方法能夠?qū)庾V提供識別和量化，且絕對誤差<5%。

拉曼高光譜成像技術(shù)用于檢測三聚氰胺也成為近年來的研究熱點。不同于近紅外光譜下三聚氰胺特征峰不易被分辨，拉曼光譜下三聚氰胺具有顯著的特征峰信息。劉宸等[34]搭建的線掃描式拉曼高光譜檢測系統(tǒng)，對奶粉和三聚氰胺顆?；旌蠘颖緦崿F(xiàn)了大面積無損快速檢測。Qin等[35]采用大規(guī)模拉曼光譜圖像法檢測奶粉中包括硫酸銨、雙氰胺、三聚氰胺和尿素在內(nèi)的多種摻假物質(zhì)的可能性，結(jié)果表明使用自模擬混合分析創(chuàng)建拉曼化學(xué)圖像，可有效地用于識別奶粉中的多種摻假物。

HIS技術(shù)用于牛奶中營養(yǎng)成分檢測研究方面，張倩倩等[36]采用VIR/NIR HSI技術(shù)，通過不同預(yù)處理方法得到特征波段，所構(gòu)建的最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)模型預(yù)測精度高于主成分回歸(PCR)模型，可為牛奶真蛋白質(zhì)含量檢測提供快速無損的新方法。趙紫竹等[37]應(yīng)用圖像處理技術(shù)分析高光譜數(shù)據(jù)，所構(gòu)建的N-PLS(多維偏最小二乘)模型精度高于PLS模型，可精確預(yù)測牛奶中脂肪質(zhì)量濃度。

在牛奶中致病菌的檢測方面，趙紫竹等[38]應(yīng)用HSI技術(shù)，構(gòu)建的牛奶中蠟樣芽孢桿菌污染度N-PLS預(yù)測模型能夠?qū)崿F(xiàn)對污染菌的定量分析。劉佳麗等[39]采用HSI結(jié)合紋理特征快速檢測牛奶中是否含有致病菌，采用主成分分析后進(jìn)行聚類分析，結(jié)果可以較好地區(qū)分含菌樣本及無菌樣本，且可將不同濃度、不同菌種的樣本按菌落種類區(qū)分開。

在干酪品質(zhì)監(jiān)測方面，Lívia等[40]對表面不平整的半硬質(zhì)干酪進(jìn)行HSI監(jiān)測，檢測半硬干酪谷氨酰胺轉(zhuǎn)胺酶在成熟過程中的作用，結(jié)果表明該方法可通過透明真空箔對產(chǎn)品進(jìn)行遠(yuǎn)程檢測。Nadya等[41]采用反射光HIS對40種瑞士干酪樣品及其成熟期進(jìn)行了監(jiān)測，對光譜分布和干酪的硬度值進(jìn)行了建模，結(jié)果證明所構(gòu)建的ANN(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型優(yōu)于PLSR模型，可用于預(yù)測瑞士干酪在整個成熟期的質(zhì)地特性。

4 展望

快速、無損、重復(fù)性好、靈敏度高的檢測技術(shù)的開發(fā)對乳及乳制品的科研、生產(chǎn)及貿(mào)易等方面顯得尤為重要。就上述的光譜檢測技術(shù)而言，研究者在乳及乳制品安全檢測方面開展了廣泛的研究，無論摻假物檢測、乳及乳制品成分檢測以及微生物監(jiān)控都取得了很大的進(jìn)展。但每種檢測技術(shù)都存在著自身的局限，如所用設(shè)備價格昂貴，應(yīng)用在線檢測還不現(xiàn)實；針對帶檢樣品需要尋找合適的數(shù)學(xué)模型等。另外，實驗室檢測下建立的模型應(yīng)用于在線質(zhì)量監(jiān)控還需要深入研究。通過多種檢測技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用并綜合評價，彌補單一技術(shù)的缺陷，利用多元信息，從而更加全面、準(zhǔn)確、快速地對樣本進(jìn)行檢測是未來研究的趨勢。