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嘉峪检测网 2017-03-22 10:44
在肉制品中掺杂未标示或虚假标示的肉类品种已逐渐成为一个全球性问题。目前，许多肉类溯源和掺假鉴别技术涉及生物化学、免疫学、分子学等。如聚合酶链式反应（polymerase chainreaction，PCR）作为一种分子学方法，可在样品中特异性地鉴别出特定的DNA或RNA。然而这些方法不仅耗时、耗材，而且需要对样品进行预处理。因此，光谱分析以其快速和简单的样品预处理的特点体现出了极大的优势。近红外（near-infrared，NIR）、中红外（mid-infrared，MIR）、红外（infrared，IR）、傅立叶变换红外（Fourier-transform infrared，FTIR）、紫外可见吸收（ultravioletevisual，UV-VIS）光谱和拉曼光谱（Raman spectroscopy）均可应用于不同加工肉制品中肉类品种的检测。这些波通过被食物样品反射、透射或吸收，产生了能够反映样品性状的特定光谱。应用化学计量学对这些复杂的光谱数据进行处理，以保持特定光谱的准确性。此外，光谱分析还可用于生鲜肉制品的质量分析。
图1 肉类物种鉴定的光谱分析[1]
光谱分析技术与肉类物种鉴定原理
1、红外光谱
由不同肉类品种生产的肉制品，其水分、蛋白质和脂肪酸的组成也不同，这些不同导致了在特定波长下光谱产生差异。其中，O—H、C—H、N—H、C＝O和氢键等在红外射线照射下产生振动响应，记录为红外光谱。红外光谱包含近红外（12 500～4 000 cm-1）和中红外（4 000～400 cm-1）2 个区域。O—H、C—H、N—H、C＝O和氢键等在近红外区域，产生振动和谐波；而中红外光谱则能反映这些官能团的弯曲、拉伸和摇摆运动，表现出分子更多的详细信息。当分子中各原子以同一频率、同一相位在平衡位置附近作简谐振动时，分子振动的能量与红外射线的光量子能量正好对应就会产生红外光谱。简单来说，即当分子的振动状态改变时，就可以发射红外光谱，也可以因红外辐射激发分子而振动而产生红外吸收光谱。分子的振动和转动的能量不是连续的而是量子化的。但由于在分子的振动跃迁过程中也常常伴随转动跃迁，因此振动光谱呈带状。因此，每种肉类样品都有由其组成和结构决定的独有的红外吸收光谱，据此可以对分子进行结构分析和鉴定。
在中红外区域中，4 000～1 500cm-1为官能团区，4 000～500cm-1为指纹区。在官能团区，可检测到醛类物质（2 900～2 700 cm-1）中O—H和N—H（3 700～2 500 cm-1）、C—H（3 300～2 800 cm-1）的拉伸。三建（C≡N、C≡C、C＝C＝C）在光谱中的特征区域为2 700～1 850 cm-1；双键（C＝C、C＝N、C＝O）为1 950～1 450 cm-1。
与中红外相比，近红外对食品的穿透能力更强；但是在多数近红外测量时需要一定的参照校准，使其应用存在选择性和限制性。而在傅立叶变换（Fourier-transform，FT）中，干涉仪和傅立叶变换可将光源发出的频率分离，从而使每一个频率通过样品的能量值都能够被测量。干涉仪的使用不仅缩短了检测时间和降低噪音，还提高了检测的灵敏度和精确度。由于波数的信号质量与衡量该波数所用时间的平方根成正比，因此缩短检测时间也提高了信噪比（signal to noise ratio，RS/N）。
由于不同脂肪酸组成的甘油三酯是一个单组分系统，光谱分析对油脂和脂肪的分析具有明显优势，它可以使油脂和脂肪在整齐形式下直接被测量。因此，在许多肉类物种鉴定研究中，将脂肪从肉样品中提取出来，并对其进行实际的光谱分析，用以对不同肉类物种的分类和量化。
红外测量肉类食品时，反射模式有镜面反射和漫反射。在镜面反射中，由于红外辐射不能透过肉类样品表面，因此响应值仅由样品表面产生，而不会产生吸收响应。在漫反射中，红外辐射穿透样品表面进入内部，与样品基质相互作用后再返回样品表面，从而产生吸收响应。但当样品粒径远远大于照射光的波长时，就会产生散射效应。
2、拉曼光谱
目前已形成傅立叶拉曼光谱、表面增强拉曼光谱、激光共振拉曼光谱和显微共焦拉曼光谱等多种分析手段，在食品品质评价及质量安全检测方面应用广泛。
在拉曼光谱中，分子原来处于基电子态，当受到光能激发时，键中电子跃迁到虚态。因此，它反映了分子在不同振动状态之间的变迁。拉曼散射为一个双光子过程，一光子被吸收，同时另一不同能级的光子被释放。弹性散射，又称瑞利（Rayleigh）散射，在获取分子特征信息时并没有用，因为此时电子与化学键结合，其状态没有发生变化。而非弹性散射（仅0.001%）则对官能团的鉴别是必要的。与红外光谱相比，由于水的拉曼散射很微弱，拉曼光谱可以忽略水分对光谱的影响，而红外光谱则会受到样品中水分含量的影响。此外，拉曼光谱还可以捕获到样品中蛋白质二级结构（如α-螺旋、β-折叠）以及氨基酸残基等详细信息。不同波数区间的拉曼光谱条带分别对应着氨基酸或脂质等的不同官能团。研究已发现510～545 cm-1（半胱氨酸）、829 cm-1（苯丙氨酸、亮氨酸、缬氨酸）、856 cm-1（谷丙氨酸、缬氨酸、赖氨酸）、879 cm-1（谷氨酸、赖氨酸）、1 082 cm-1和1 126 cm-1（脂类）、1 247 cm-1和1 304 cm-1（分别为蛋白质β-折叠和α-螺旋）等谱峰[1]。
3、激光诱导击穿光谱
激光诱导击穿光谱（laser-induced breakdown spectroscopy，LIBS）作为一种新兴技术，它可以在很短的时间内使激光能量聚焦于样品，使原子释放特征光谱，即LIBS光谱。因此，该技术非常适合用于肉制品中元素的定性和定量分析。类似于其他光谱分析，应用化学计量学对复杂光谱的有效信息进行提取，即可获得样品元素组成的特征光谱。
各种光谱分析技术已被用于肉类物种鉴定。一些研究揭示了光谱分析技术在正确鉴别肉制品中肉类品种的重要性。然而，这些方法依然存在一些技术上的限制，为给肉类行业提供一个有力的解决方案，应在充分考虑到所有的限制和过程变量的基础上，对这些技术复合应用。
参考文献：
KUMAR Y, KARNE S C. Spectral analysis: a rapid tool forspecies detection in meat products[J]. Trends in Food Science and Technology, 2017, 62: 59-67.
来源：AnyTesting
