熒光光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展

史 鑫，羅永康，張佳然，史 策, ，趙峙堯

（1.北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心，北京 100097；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)與營(yíng)養(yǎng)工程學(xué)院，北京 100083；3.國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心，北京 100097；4.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室，北京 100097；5.北京工商大學(xué)人工智能學(xué)院，北京 100084）

食品安全問題與人們的健康和生命息息相關(guān)，隨著生活水平的提高，人們對(duì)生活質(zhì)量的要求越來越高，對(duì)食品安全的要求也在不斷提升。但食品安全的現(xiàn)狀并不樂觀，新的食品安全問題仍然不斷出現(xiàn)。為此，我國(guó)頒布了多項(xiàng)法律法規(guī)嚴(yán)控食品質(zhì)量安全問題。然而，在日常生活中，消費(fèi)者們難以對(duì)食品的品質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確判定，許多不法商販試圖通過摻假、使用違規(guī)添加劑等手段謀取不正當(dāng)利益，嚴(yán)重?fù)p害了消費(fèi)者的合法權(quán)益。因此，提高食品安全監(jiān)管技術(shù)水平、完善食品檢測(cè)手段尤為重要。

傳統(tǒng)檢測(cè)方法步驟繁瑣，耗時(shí)耗力，容易對(duì)環(huán)境造成化學(xué)污染。現(xiàn)階段常見的食品檢測(cè)技術(shù)主要有三大類：生物檢測(cè)技術(shù)、色譜檢測(cè)技術(shù)以及光譜檢測(cè)技術(shù)等[1]。其中，熒光光譜技術(shù)作為一種新型的光譜檢測(cè)技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在近幾年迅速發(fā)展，為檢測(cè)食品中微量甚至痕量物質(zhì)提供了新方法。此外，熒光光譜技術(shù)還具有較廣泛的選擇性和多維檢測(cè)特性，對(duì)待測(cè)樣品進(jìn)行紫外和可見光范圍內(nèi)的全波段熒光光譜數(shù)據(jù)的收集，為檢測(cè)成分復(fù)雜的食品提供了便利。同時(shí)，熒光光譜分析技術(shù)因其無化學(xué)污染、操作便捷、檢測(cè)效率高且成本低的特點(diǎn)被廣大科研人員深入研究，并在多類食品如糧油、肉類、水產(chǎn)品、果蔬等領(lǐng)域的檢測(cè)中得到廣泛的應(yīng)用。本文通過對(duì)多種熒光光譜技術(shù)的介紹及不同類別食品檢測(cè)中的應(yīng)用方法與效果進(jìn)行了歸納與總結(jié)，總結(jié)和分析了熒光光譜技術(shù)現(xiàn)階段存在的問題以及對(duì)未來發(fā)展趨勢(shì)的展望，為熒光光譜技術(shù)在食品檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供借鑒意義。

1 熒光光譜分析技術(shù)的原理

“熒光”一詞是在1852 年由Storks 最先提出，其基本原理是物質(zhì)吸收紫外或可見光波段的電磁輻射后，受激發(fā)的原子或分子從基態(tài)躍遷至高能級(jí)后立即發(fā)生去激發(fā)現(xiàn)象，在去激發(fā)過程中，躍遷到較高能級(jí)的原子或分子由于不穩(wěn)定從高能級(jí)躍遷至低能級(jí)并釋放能量，是一種光致發(fā)光的冷發(fā)光現(xiàn)象。熒光光譜是描述某一物質(zhì)的熒光能量和其對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)的關(guān)系圖，可分為激發(fā)光譜和發(fā)射光譜[2]。激發(fā)的熒光波長(zhǎng)與物質(zhì)內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)有關(guān)，其熒光強(qiáng)度與物質(zhì)組分含量有關(guān)，從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同物種進(jìn)行快速有效地鑒別[3]。由于熒光光譜圖像數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，對(duì)于圖像數(shù)據(jù)的分析常需要與各種化學(xué)計(jì)量學(xué)工具相結(jié)合，對(duì)熒光光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、優(yōu)化及整理歸納，使檢測(cè)數(shù)據(jù)更有價(jià)值[4]。

2 熒光光譜分析技術(shù)的分類

2.1 原子熒光光譜分析技術(shù)（Atomic Fluorescence Spectrometry）

原子熒光光譜技術(shù)的基本應(yīng)用原理為：當(dāng)原子處于蒸汽狀態(tài)時(shí)能夠吸收特定頻率下的輻射，導(dǎo)致原子處于高能激發(fā)狀態(tài)，以光輻射的形式反射出不同特征長(zhǎng)度波長(zhǎng)的熒光[5]，可用于檢測(cè)某種特定的原子在特殊波長(zhǎng)下的輻射反射情況。原子熒光光譜具有高效率和高準(zhǔn)確率的特點(diǎn)，這種光譜分析技術(shù)目前被廣泛應(yīng)用于環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域中水質(zhì)和礦物質(zhì)的檢測(cè)、生物醫(yī)藥制品的檢測(cè)和分析，在食品檢測(cè)領(lǐng)域常與氫化物發(fā)生、高效液相色譜等技術(shù)相結(jié)合檢測(cè)肉食及糧油食品中的鉛、汞、砷、鎘等金屬元素[5?6]。目前，我國(guó)已將利用原子熒光光譜分析技術(shù)檢測(cè)食品中的重金屬含量列為國(guó)家檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)之一。

2.2 分子熒光光譜分析技術(shù)（Molecular Fuorescence Spectroscopy）

分子熒光光譜分析技術(shù)是最基礎(chǔ)的一種熒光光譜分析技術(shù)。該技術(shù)以物質(zhì)所發(fā)射的熒光強(qiáng)度與濃度之間的線性關(guān)系為依據(jù)進(jìn)行定量分析，以熒光光譜的形狀和熒光峰對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)進(jìn)行定性分析[7]。但是分子熒光光譜技術(shù)只能呈現(xiàn)單一波長(zhǎng)下的熒光物質(zhì)變化，且無法修飾和減弱激發(fā)和發(fā)射譜帶的嚴(yán)重重疊現(xiàn)象。

2.2.1 二維相關(guān)熒光光譜分析技術(shù)（Two Dimensional Fluorescence Correlation Spectroscopy） 二維相關(guān)熒光光譜分析技術(shù)原理是在對(duì)樣品進(jìn)行光譜檢測(cè)時(shí)，對(duì)動(dòng)態(tài)光譜從濃度、pH、淬滅以及激發(fā)波長(zhǎng)等外部條件下進(jìn)行擾動(dòng)，從而引起光譜信號(hào)的變化[8]。收集動(dòng)態(tài)離散的光譜數(shù)據(jù)矩陣，得到二維相關(guān)同步或異步譜圖，以便于觀察分析一維圖譜中的小峰弱峰。該技術(shù)主要應(yīng)用于對(duì)肉類氧化過程的定性分析以及茶葉[4]、油類[9]的鑒別分類工作。

2.2.2 三維熒光光譜分析技術(shù)（Excitation- Emission Matrices, EEM） 該技術(shù)分析的是熒光強(qiáng)度隨激發(fā)波長(zhǎng)和發(fā)射波長(zhǎng)這兩個(gè)變量而變化的函數(shù)。描述熒光強(qiáng)度與發(fā)射波長(zhǎng)和激發(fā)波長(zhǎng)變化關(guān)系的譜圖稱為三維熒光光譜。根據(jù)視圖方式的不同三維熒光光譜可分為等角三維投影圖和等高線圖。與普通的熒光光譜相比，三維熒光光譜是對(duì)激發(fā)光譜和發(fā)射光譜兩種普通熒光光譜數(shù)據(jù)的有效整合，可以在測(cè)定和鑒別具有熒光效應(yīng)的食品添加劑或污染物時(shí)提供更加完整豐富、有價(jià)值的信息。

2.2.3 前表面熒光光譜分析技術(shù)（Front-face Fluorescence Spectroscopy, FFFS） 該技術(shù)通過特殊的入射角照射樣品（圖1）[10]，目的是有效降低因樣品較混濁（吸光度>0.1）產(chǎn)生內(nèi)濾波效應(yīng)（Inner Filter Effect）而造成的結(jié)果不準(zhǔn)確現(xiàn)象[11]。該技術(shù)與傳統(tǒng)熒光光譜分析技術(shù)的區(qū)別在于傳統(tǒng)的熒光光譜儀器的發(fā)射光是垂直穿透樣品并激發(fā)熒光。該技術(shù)具有檢測(cè)成本低、檢測(cè)限量低以及樣品前處理簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)，與化學(xué)計(jì)量工具的進(jìn)一步結(jié)合，使得該技術(shù)在對(duì)畜禽肉、魚、水果類等新鮮度和品質(zhì)評(píng)價(jià)，酒類、油脂、乳制品、果汁等摻假鑒別領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用[10]。

圖1 前表面熒光光譜分析技術(shù)原理圖Fig.1 Schematic diagram of front-face fluorescence spectroscopy

2.2.4 同步熒光光譜分析技術(shù)（Synchronous Fluorescence Spectroscopy, SFS） 在食品檢測(cè)過程中，成分復(fù)雜且多變的樣品在進(jìn)行分子熒光光譜分析時(shí)常出現(xiàn)光譜重疊及光散射干擾嚴(yán)重的現(xiàn)象。Lloyd 等[12]針對(duì)該問題提出同步熒光光譜技術(shù)，該技術(shù)在保持對(duì)樣本的激發(fā)光波長(zhǎng)和發(fā)射光波長(zhǎng)之間的差值Δλ不變的情況下，對(duì)樣品的發(fā)射光波長(zhǎng)及熒光強(qiáng)度進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄和分析[13]。SFS 具有使譜帶變窄、減少光譜重疊和光散射干擾、提高檢測(cè)靈敏度等特點(diǎn)，通過對(duì)光譜形狀、不同激發(fā)和發(fā)射波長(zhǎng)下的熒光強(qiáng)度等數(shù)據(jù)的處理可實(shí)現(xiàn)對(duì)成分復(fù)雜樣品的鑒定和定量分析。國(guó)內(nèi)已有研究人員利用SFS 完成了對(duì)植物油的分類及摻假鑒別[14]，以及畜肉中農(nóng)藥殘留的定量分析[15]。

2.2.5 總同步熒光光譜技術(shù)（Total Synchronous Fluorescence Spectroscopy, TSFS） TSFS 是對(duì)多個(gè)SFS 數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，不同于同步熒光光譜技術(shù)，TSFS 的每個(gè)SFS 都以其各自的Δλ值獲得[16]。與EEM 類似，TSFS 的光譜數(shù)據(jù)是對(duì)同步熒光光譜數(shù)據(jù)的二維應(yīng)用擴(kuò)展到了三維，也可以繪制成3D 圖或等高線圖，是熒光強(qiáng)度以激發(fā)波長(zhǎng)和偏移Δλ為雙變量的函數(shù)圖像。TSFS 具有SFS 的所有優(yōu)點(diǎn)，此外，TSFS 還可以在數(shù)據(jù)采集階段通過收集具有適當(dāng)偏移量的熒光數(shù)據(jù)來去除高強(qiáng)度的瑞利散射信號(hào)，從而減少了由瑞利散射引起的誤差影響，省去了在數(shù)據(jù)分析階段用于消除瑞利散射影響的數(shù)學(xué)處理步驟[17]。但目前尚未有在食品檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用報(bào)道。

2.2.6 熒光光譜成像技術(shù)（Fluorescence Spectral Imaging） 熒光光譜成像技術(shù)目前已經(jīng)作為一種指紋技術(shù)應(yīng)用于食品檢測(cè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了對(duì)食品樣本中各成分的全面表征，是一種高效、高靈敏、無損且可進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)的光譜技術(shù)。該技術(shù)最大的優(yōu)勢(shì)是可同時(shí)獲取被測(cè)物質(zhì)的定量、定性及定位信息[4]。其基本原理是運(yùn)用光譜掃描手段，使用濾波器改變樣品被熒光激發(fā)后的發(fā)射光波長(zhǎng)，收集不同發(fā)射波長(zhǎng)下樣品的熒光圖像，在經(jīng)過系統(tǒng)程序分析后可獲得圖像上任意點(diǎn)的光譜曲線[18]。熒光光譜成像技術(shù)在僅限于點(diǎn)測(cè)量的熒光光譜分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，增加了關(guān)于樣品中各熒光成分的空間分布信息，因此，常用于對(duì)具有熒光效應(yīng)的異質(zhì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)定位[3]，在確定異質(zhì)物含量的同時(shí)確定該物質(zhì)在食品中的位置信息。

3 食品中的熒光物質(zhì)來源分類

熒光光譜分析技術(shù)的原理是利用樣品中熒光物質(zhì)產(chǎn)生熒光效應(yīng)，這些熒光物質(zhì)可以是源自于食品樣品內(nèi)部，即由樣品自身成分產(chǎn)生熒光效應(yīng)，被稱為內(nèi)源性熒光物質(zhì)（Autofluorescence）。目前常用于熒光光譜分析技術(shù)的內(nèi)源性熒光物質(zhì)主要有氨基酸、NADH、Flavin adenine dinucleotide（FAD）、卟啉類化合物、彈性蛋白和膠原蛋白等，波長(zhǎng)范圍一般為250 到800 nm。

熒光物質(zhì)也可以由外部成分與樣品相結(jié)合共同產(chǎn)生熒光效應(yīng)，被稱為外源性熒光物質(zhì)（Exogenous fluorescent）。由于內(nèi)源性熒光團(tuán)產(chǎn)生的熒光信號(hào)大多微弱且具有非特異性，因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始考慮引用外源性熒光探針用于彌補(bǔ)內(nèi)源性熒光團(tuán)的缺陷。外源性熒光探針的優(yōu)勢(shì)在于其極具多樣性，從熒光小分子到熒光蛋白和納米顆粒均可作為熒光探針在樣品中有效應(yīng)用，且波長(zhǎng)范圍為250 到1200 nm，幾乎涵蓋了所有的光譜波長(zhǎng)。

4 熒光光譜在食品領(lǐng)域的應(yīng)用

熒光光譜在食品檢測(cè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，食品中的熒光成分包括芳香族氨基酸（如苯丙氨酸、酪氨酸、色氨酸）、維生素A、維生素E、維生素B2和維生素B 的輔因子、基團(tuán)、多酚、葉綠素和卟啉等。食品樣品中的其他熒光元素還包括加工過程衍生的化合物（如美拉德反應(yīng)產(chǎn)物）、食品添加劑、香料化合物、合成著色劑、抗氧化劑、污染物（如抗生素、農(nóng)藥殘留、黃曲霉毒素和糞便污染等）[18]和重金屬檢測(cè)[19]。這些成分都可以使用熒光光譜分析技術(shù)手段進(jìn)行準(zhǔn)確有效的定性定量分析，從而進(jìn)一步達(dá)到對(duì)食品進(jìn)行品質(zhì)評(píng)價(jià)、品質(zhì)分級(jí)或摻假鑒別的目的（表1）。

表1 熒光光譜分析技術(shù)在食品領(lǐng)域應(yīng)用一覽表Table 1 Application list of fluorescence spectrum analysis technology in the food field

4.1 糧油食品的檢測(cè)

熒光光譜技術(shù)在糧油食品檢測(cè)中的應(yīng)用主要有品質(zhì)檢測(cè)、品質(zhì)分類分級(jí)、摻假鑒別以及糧油食品中有害物質(zhì)的檢測(cè)。在對(duì)糧油食品進(jìn)行不同的檢測(cè)時(shí)，所檢測(cè)的熒光物質(zhì)也存在差異。糧油品質(zhì)劣變的主要原因是油脂中脂肪酸的氧化，其中與脂肪酸氧化過程相關(guān)的甘油三酯和維生素E 等天然熒光基團(tuán)也隨之發(fā)生變化，因此可被用于監(jiān)測(cè)糧油食品貯藏過程中的品質(zhì)變化，以及評(píng)價(jià)抗氧化劑對(duì)植物油氧化穩(wěn)定性的影響[48]。油脂的植物來源、地理來源[49]等常與糧油食品中的生育酚、核黃素、葉綠素和多酚等熒光物質(zhì)相關(guān)。糧油食品中有害物質(zhì)的檢測(cè)主要有具有熒光特性的真菌毒素、重金屬、農(nóng)藥殘留、食品添加劑、防腐劑（如苯甲酸等）等[5]。

糧油食品的品質(zhì)檢測(cè)較多采用三維熒光光譜技術(shù)[50]和同步熒光光譜技術(shù)[23]。陶春先等[51]用三維熒光光譜技術(shù)對(duì)摻雜不同濃度煎炸油的食用植物油進(jìn)行檢測(cè)，通過對(duì)比樣品油中維生素E 的熒光峰區(qū)分了食用植物油和煎炸油。胡珂青等[14]用同步熒光光譜技術(shù)鑒別杜仲籽油中的摻假物質(zhì)，通過對(duì)比光譜峰面積成功區(qū)分了杜仲籽油中摻雜的花生油、玉米油、菜籽油等7 種不同植物源的食用油。Mabood 等[50]應(yīng)用同步熒光光譜技術(shù)，通過對(duì)比純特級(jí)初榨橄欖油標(biāo)品與待測(cè)油樣品的熒光光譜有效實(shí)現(xiàn)了摻假鑒別，并結(jié)合偏最小二乘分析對(duì)摻假油含量進(jìn)行了定量分析。三維熒光光譜技術(shù)和同步熒光光譜技術(shù)還可有效結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)食品品質(zhì)的快速檢測(cè)[22]，兩種熒光光譜技術(shù)的結(jié)合更有利于有效信息數(shù)據(jù)的獲取和模型構(gòu)建速度及準(zhǔn)確率的提升。

糧油食品安全檢測(cè)是糧油食品檢測(cè)的重要部分，其中汞、砷、鉛等重金屬含量檢測(cè)的常用技術(shù)為原子熒光光譜技術(shù)[5]，該方法檢測(cè)速度快、精度高，現(xiàn)已成為我國(guó)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)方法，但是該方法的實(shí)驗(yàn)成本較高，且樣品的前處理方法復(fù)雜。鄭宇等[24]采用固相萃取技術(shù)與原子熒光光譜技術(shù)結(jié)合，對(duì)稻米中的無機(jī)硒進(jìn)行固相分離萃取后再進(jìn)行原子熒光光譜檢測(cè)，無需對(duì)樣品進(jìn)行酶解，簡(jiǎn)化了樣品處理過程，稻米和蝦仁樣品的加標(biāo)回收率分別為84.1%~98.7%和89.8%~109.3%，準(zhǔn)確性和重復(fù)性也相對(duì)較好，實(shí)現(xiàn)了原子熒光光譜技術(shù)在該領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)化。

4.2 畜禽肉品的檢測(cè)

熒光光譜技術(shù)在畜禽肉檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括畜禽肉的成分鑒別、品質(zhì)評(píng)價(jià)、新鮮度預(yù)測(cè)以及肉品中污染物及重金屬的檢測(cè)等。畜禽肉類中含有色氨酸及其殘基、NADH 等脂質(zhì)氧化產(chǎn)物、膠原蛋白、維生素、抗氧化劑以及天然色素分子等熒光物質(zhì)。其中色氨酸及其殘基、NADH 等脂質(zhì)氧化產(chǎn)物等物質(zhì)常用于指示品質(zhì)劣變[52?53]；肉類脂肪組織和軟骨組織的膠原蛋白、蛋白質(zhì)以及微量的氧化組分中含有的熒光物質(zhì)可用于分析肉品的氧化程度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)肉品新鮮度的鑒別及預(yù)測(cè)[54]。畜禽肉中的熒光物質(zhì)種類較多，利用三維熒光光譜技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域內(nèi)所有熒光物質(zhì)變化的檢測(cè)。任夢(mèng)佳等[25,55]利用三維熒光光譜技術(shù)檢測(cè)不同貯藏溫度下的冷鮮豬肉，對(duì)激發(fā)波長(zhǎng)范圍為200~500 nm，發(fā)射波長(zhǎng)范圍為210~750 nm 波段內(nèi)的所有熒光物質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，并利用平行因子法從熒光光譜數(shù)據(jù)中提取可有效代表整個(gè)三維熒光光譜的特征組分（主成分）數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建偏最小二乘法（PLS）模型預(yù)測(cè)TVB-N、TBA 和pH 指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了冷鮮豬肉新鮮度的快速無損檢測(cè)。但由于肉品成分的復(fù)雜性并且對(duì)光譜產(chǎn)生干擾的因素較多，肉品品質(zhì)變化過程中某些熒光變化不明顯的物質(zhì)容易被忽視，易造成檢測(cè)結(jié)果的不準(zhǔn)確。有學(xué)者提出使用前表面熒光光譜分析技術(shù)對(duì)特異性熒光物質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)可以較好地解決上述問題。Veberg 等[56]利用前表面熒光光譜技術(shù)對(duì)火雞肉糜中脂質(zhì)氧化產(chǎn)物相關(guān)的熒光物質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)熒光峰值與脂肪氧化的特異性標(biāo)記物呈正相關(guān)，表明該技術(shù)可以快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出肉糜中輕微的氧化變化。熒光光譜成像技術(shù)在對(duì)于肉品中熒光物質(zhì)定性定量分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)熒光物質(zhì)的定位分析。汪希偉[57]利用熒光光譜成像技術(shù)對(duì)不同貯藏時(shí)間下豬肉中因脂質(zhì)氧化而產(chǎn)生的熒光代謝產(chǎn)物進(jìn)行了檢測(cè)，利用圖像分割出肌肉、背膘及肉皮的熒光區(qū)域，通過分析熒光區(qū)域占整個(gè)樣本區(qū)域的百分比有效描述了豬肉的脂質(zhì)氧化程度。

熒光光譜分析技術(shù)也可用于對(duì)畜禽肉品中污染物、重金屬及藥物殘留等的檢測(cè)。Mekhrengin 等[58]對(duì)肉類表面的菌類進(jìn)行了固定450 nm 激發(fā)波長(zhǎng)下的熒光檢測(cè)及分析，對(duì)大腸桿菌及其代謝物進(jìn)行了及時(shí)的準(zhǔn)確定位。該方法還可用于對(duì)未知菌種的檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了熒光法對(duì)食品污染菌的檢測(cè)。畜禽肉中的重金屬檢測(cè)方法與糧油中重金屬的檢測(cè)方法類似，也常采用原子熒光光譜技術(shù)[28]。洪茜等[59]利用四環(huán)素的堿解增敏作用，對(duì)豬肉樣品的同步熒光光譜標(biāo)準(zhǔn)歸一化處理，并構(gòu)建支持向量機(jī)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)豬肉樣本中四環(huán)素殘留量的有效檢測(cè)和分級(jí)。

4.3 水產(chǎn)品的檢測(cè)

在對(duì)水產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，熒光光譜技術(shù)主要應(yīng)用于品質(zhì)評(píng)價(jià)及肉品中重金屬的檢測(cè)。與畜禽肉中的熒光基團(tuán)類似，水產(chǎn)品中也含有較多的熒光物質(zhì)，如煙酰胺腺嘌呤二核苷酸（NADH）、核酸、維生素A、維生素B2以及含有色氨酸、酪氨酸或苯丙氨酸殘基等芳香族氨基酸的蛋白質(zhì)[60]、膠原蛋白、生育酚[61]以及脂肪氧化產(chǎn)物[62]等。其中，芳香氨基酸和核酸、色氨酸和NADH 不僅熒光性強(qiáng)易檢測(cè)，而且在貯藏、加工和運(yùn)輸過程中會(huì)隨水產(chǎn)品組織結(jié)構(gòu)及生化特性的改變而發(fā)生變化，熒光光譜峰值變化與儲(chǔ)存時(shí)間高度相關(guān)，是可用作水產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)的重要熒光物質(zhì)[63]。

由于水產(chǎn)品中的熒光物質(zhì)復(fù)雜且多變，因此，在對(duì)水產(chǎn)品進(jìn)行品質(zhì)評(píng)價(jià)時(shí)常采用前表面熒光光譜分析技術(shù)。有學(xué)者通過前表面熒光光譜技術(shù)對(duì)魚體中色氨酸和NADH 的熒光峰值進(jìn)行分析，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)（主成分分析、Fisher 線性判別分析法等）實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同貯藏條件下魚片品質(zhì)、新鮮和反復(fù)凍融魚體的準(zhǔn)確判別[64]；還有學(xué)者通過檢測(cè)不同冷藏時(shí)間下魚體的色氨酸和NADH 的前表面熒光光譜變化，構(gòu)建偏最小二乘模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)魚肉冷藏時(shí)間的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)[30]。

對(duì)于水產(chǎn)品中重金屬的檢測(cè)也常采用原子熒光光譜分析技術(shù)[19,65]，史永富等[65]采用甲苯萃取-原子熒光光譜法對(duì)魚肉中甲基汞進(jìn)行了檢測(cè)，以魚肉中總汞和甲基汞標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)（GBW10029）以及英國(guó)食品分析水平評(píng)估計(jì)劃（Food Analysis Performanse Assessment Scheme, FAPAS）魚肉罐頭（T07189）對(duì)方法的準(zhǔn)確度和精密度進(jìn)行了驗(yàn)證，回收率分別為96.1%和97.5%，準(zhǔn)確度高，重復(fù)性好。

4.4 乳制品的檢測(cè)

熒光光譜分析技術(shù)在乳制品中的應(yīng)用主要是品質(zhì)鑒別、品質(zhì)評(píng)價(jià)以及乳品中有害添加物和抗生素殘留等的檢測(cè)。牛乳是乳制品中的重要原料，牛乳中含有氨基酸、核黃素、維生素A、維生素B2、卟啉、NADH、美拉德反應(yīng)和脂質(zhì)氧化產(chǎn)物等多種熒光基團(tuán)[18]，利用這些熒光物質(zhì)的熒光變化可有效實(shí)現(xiàn)乳制品的品質(zhì)鑒別與評(píng)價(jià)。Dufour 等[66]利用前表面熒光光譜技術(shù)通過分析維生素A、色氨酸等的熒光物質(zhì)的熒光峰位置和峰值并實(shí)現(xiàn)對(duì)生牛乳和加熱牛乳的有效區(qū)分。除了利用熒光峰值對(duì)已知的熒光物質(zhì)進(jìn)行定量檢測(cè)外，熒光光譜技術(shù)還可以通過對(duì)比樣品中熒光峰的位置和峰值差異區(qū)分不同品種的牛奶樣品。丁婉榕[40]選用波長(zhǎng)為380 nm 的激發(fā)光照射4種不同品牌的新鮮牛奶樣品，探究樣品中熒光物質(zhì)隨儲(chǔ)藏時(shí)間延長(zhǎng)發(fā)生的變化建立線性判別分析模型，并結(jié)合不同存儲(chǔ)時(shí)間下牛奶中的細(xì)菌含量的檢測(cè)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)對(duì)牛奶存儲(chǔ)時(shí)間的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。除對(duì)牛奶的品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)和鑒別之外，牛奶的食品安全問題也非常重要，熒光光譜分析技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)乳品中四環(huán)素等微量有害物質(zhì)殘留的快速檢測(cè)[67?68]。

4.5 果蔬產(chǎn)品的檢測(cè)

熒光光譜分析技術(shù)在果蔬產(chǎn)品領(lǐng)域檢測(cè)主要起到品質(zhì)鑒別及分級(jí)、品種分類、病害檢測(cè)以及重金屬檢測(cè)[43]等作用。在對(duì)果蔬產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，葉綠素是最為常用的熒光特征物質(zhì)，該物質(zhì)不僅具有良好的熒光特性，其熒光參數(shù)還與果蔬采摘前后的生理特性密切相關(guān)，從而可以間接地反映出果蔬的品質(zhì)狀況；此外，葉綠素的熒光參數(shù)還與果蔬的生理病害相關(guān)，可應(yīng)用于果蔬生理病害的預(yù)測(cè)[69]。因此，葉綠素常用于果蔬產(chǎn)品品質(zhì)及病害檢測(cè)的固有熒光探針。Moshou 等[70]利用熒光光譜分析技術(shù)對(duì)不同貯藏條件下的蘋果中葉綠素的熒光進(jìn)行檢測(cè)分析，發(fā)現(xiàn)葉綠素的熒光強(qiáng)度與蘋果粉質(zhì)化程度呈負(fù)相關(guān)，并通過構(gòu)建動(dòng)力學(xué)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同品質(zhì)蘋果的分級(jí)分揀。王迎旭等[42]對(duì)溫室黃瓜植株頂端部位病斑區(qū)域葉綠素進(jìn)行熒光數(shù)據(jù)采集并分析其變化趨勢(shì)，基于葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度和動(dòng)力學(xué)參數(shù)對(duì)黃瓜褐斑病和炭疽病進(jìn)行分類和早期監(jiān)測(cè)，分別采用支持向量機(jī)算法和極端梯度提升算法對(duì)不同程度病害植株進(jìn)行分類，構(gòu)建了對(duì)黃瓜病害的分類及檢測(cè)模型。在無特征熒光物質(zhì)或不確定具體熒光物質(zhì)時(shí)，也可以使用熒光光譜分析技術(shù)對(duì)果蔬產(chǎn)品進(jìn)行品質(zhì)鑒別。董泳江[4]將分子熒光光譜分析技術(shù)與偏最小二乘法結(jié)合對(duì)蘋果的糖度和硬度建立模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同貯藏條件下蘋果品質(zhì)的有效區(qū)分，與常用于檢測(cè)蘋果品質(zhì)的近紅外光譜技術(shù)對(duì)比，顯示兩種技術(shù)的準(zhǔn)確度近似，證明了該技術(shù)的可行性。潘莎莎等[71]也應(yīng)用了熒光光譜圖像技術(shù)，在700 nm 激發(fā)波長(zhǎng)下對(duì)正毛化橘紅和其他品種橘紅進(jìn)行照射，并與MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同品種化橘紅的快速準(zhǔn)確鑒別，準(zhǔn)確率可達(dá)100%。

4.6 其他

熒光光譜分析技術(shù)的應(yīng)用還常見于對(duì)飲品類食品的摻假鑒別、分類鑒別[46,72]及重金屬的檢測(cè)[44]等，一般通過分析不同樣品中熒光物質(zhì)的熒光強(qiáng)度和熒光峰為位置差異，并結(jié)合多種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法實(shí)現(xiàn)。毛立新等[45]利用同步熒光光譜技術(shù)對(duì)稀釋至不同濃度梯度橙汁的原液含量進(jìn)行檢測(cè)，利用不用樣品間熒光強(qiáng)度的差異構(gòu)建偏最小二乘法模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同橙汁原液濃度樣品的定量分析。Karoui 等[72]利用前表面熒光光譜分析技術(shù)，選取四種與蜂蜜中常見的熒光物質(zhì)（芳香族氨基酸、維生素、輔因子和多酚類化合物）相近的特征激發(fā)波長(zhǎng)分別照射7 個(gè)不同花種的蜂蜜樣本，利用析因判別分析有效區(qū)分了7 種蜂蜜。對(duì)于燒烤等成分多樣且復(fù)雜的樣品，熒光光譜分析技術(shù)也可以有效地分析熒光物質(zhì)的位置和峰值。金玲等[73]對(duì)燒烤類、鐵板類等食品中的多環(huán)芳烴進(jìn)行了恒波長(zhǎng)同步熒光光譜檢測(cè)并對(duì)多環(huán)芳烴物質(zhì)的光譜圖像進(jìn)行簡(jiǎn)化處理，確定了多環(huán)芳烴物質(zhì)的熒光峰位置并進(jìn)行定量分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)燒烤類、鐵板類等食品中多環(huán)芳烴含量的快速檢測(cè)。

5 展望

熒光光譜在食品檢測(cè)中的應(yīng)用對(duì)檢測(cè)和監(jiān)管食品品質(zhì)與安全的意義重大。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于熒光光譜分析技術(shù)已在生物活體檢測(cè)、水產(chǎn)品、禽畜肉產(chǎn)品、果蔬及糧油產(chǎn)品等品質(zhì)檢測(cè)、食品等級(jí)分類、產(chǎn)地溯源、農(nóng)獸藥殘留和添加劑檢測(cè)等方面取得了較大的進(jìn)展。不僅如此，熒光光譜分析技術(shù)還與多種其他技術(shù)相結(jié)合，為食品檢測(cè)提供有效輔助。但是不同熒光物質(zhì)所建立的預(yù)測(cè)模型不僅因模型選擇的不同而影響準(zhǔn)確度，還會(huì)因化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的不同而存在精度上的差異，目前常用的方法有平行因子分析、主成分分析、Fisher 判別分析等光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理及分類判別方法，還有逐步多元線性回歸、偏最小二乘回歸等定性分析方法，相關(guān)系數(shù)、校正均方根誤差等多種定量分析方法，因此，為各特征熒光物質(zhì)選擇合適的化學(xué)計(jì)量學(xué)分析及模型預(yù)測(cè)方法還有待進(jìn)一步的研究。其次，目前對(duì)于熒光光譜分析技術(shù)的應(yīng)用尚未像其他光譜分析技術(shù)一樣形成完整的、成體系的檢測(cè)流程及系統(tǒng)，主要原因有兩點(diǎn)：一是食品中的熒光物質(zhì)較復(fù)雜，光譜之間的重疊及干擾嚴(yán)重，給分析過程造成了一定的困擾；二是圍繞熒光光譜展開的研究多集中于對(duì)樣品光譜圖像的對(duì)比，通過圖像間的差異分析樣品的品種差異和品質(zhì)變化，較少探究與品質(zhì)相關(guān)的熒光物質(zhì)的變化機(jī)理。如何將熒光光譜分析技術(shù)對(duì)食品的檢測(cè)應(yīng)用于實(shí)際市場(chǎng)，以及對(duì)于對(duì)熒光光譜分析技術(shù)體系的進(jìn)一步研究和完善問題還有待解決。

熒光光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有廣泛性和多樣性，不僅測(cè)量精度高，而且成本較低，為實(shí)現(xiàn)食品品質(zhì)、安全檢測(cè)及預(yù)測(cè)奠定了大量的數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)，同時(shí)也為打造便攜式食品檢測(cè)儀器提供了新的思路與強(qiáng)有力的理論支撐。