基于共聚焦拉曼光谱技术检测茶叶中非法添加美术绿的研究

利用共聚焦拉曼光谱技术对茶叶中非法添加的重金属染料——美术绿进行检测研究。首先通过特定的浓缩方法,获取了五个浓度水平美术绿茶汤样本的拉曼光谱。通过比对标准品拉曼光谱,对混有美术绿的样本光谱进行了定性分析。并找到了能够用于定性鉴别茶叶中美术绿的4个主要拉曼特征波数,分别为1 341,1 451,1 527和1 593 cm-1。对原始拉曼光谱进行预处理后,融合反向间隔偏最小二乘(biPLS)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)对拉曼光谱中美术绿的特征波段进行深入挖掘,最终优选出了14个特征波数。基于这14个特征波数分别建立了偏最小二乘(PLS)回归模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,结果表明,两类模型均具有好的稳健性和很高的预测能力,模型的建模集、验证集和预测集的决定系数(R2)均超过了0.9,证明了所提取出来的特征波数的有效性。与偏最小二乘回归模型相比,基于LS-SVM的非线性定量检测模型的效果更佳,预测集决定系数(R2)达到0.964,均方根误差(RMSE)为0.535。以上研究结果表明,共聚焦拉曼技术结合特定的样品处理方法及化学计量学方法,可以实现茶叶中非法添加美术绿的定量检测。该研究为茶叶中非法添加美术绿这一食品安全问题的有效监管提供了帮助。     

基于表面增强拉曼的饮料中山梨酸钾快速定量检测方法

基于实验室自行搭建的拉曼光谱点扫描系统,利用表面增强拉曼技术对橙味饮料中山梨酸钾的含量进行了定量快速检测研究。通过与山梨酸钾标准品拉曼光谱及其水溶液表面增强拉曼光谱等比较分析,确定了山梨酸钾1 648.4,1 389.3和1 161.8 cm-1处的表面增强特征拉曼位移。通过山梨酸钾橙味饮料平行样品的拉曼位移峰强重现性实验并计算其峰强的相对标准偏差证实了该表面增强拉曼方法具有较好的重复性。采集了山梨酸钾浓度范围为1.706～0.180 7 g·kg-1的33个橙味饮料样品的表面增强拉曼光谱,所有原始光谱经S-G 5点平滑及Baseline基线去除荧光背景预处理后分别用一元线性回归分析、多元线性回归分析和偏最小二乘回归分析方法,建立了山梨酸钾的定量预测模型。经比较,选取三个山梨酸钾拉曼特征位移1 161.8,1 389.3和1 648.4 cm-1所建立的多元线性回归模型校正集的相关系数(R2_C)和均方根误差(RMSEC)分别为0.983 7和0.051 7 g·kg-1,验证集的相关系数(R2_P)和均方根误差(RMSEP)分别为和0.969 9和0.052 8 g·kg-1,比一元线性回归模型和偏最小二乘回归模型误差小、精度高。基于表面增强拉曼完全可以实现橙味饮料中山梨酸钾的定量快速预测,为各类食品中山梨酸钾含量的快速监测奠定了技术基础。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

农药二嗪农的表面增强拉曼光谱研究及定量分析

本研究采集了甲醇中二嗪农溶液在银胶中的表面增强拉曼光谱,解析了其光谱内容,并对甲醇中含不同梯度浓度二嗪农样本溶液进行定量探索。结果表明,农药二嗪农在430cm-1,561cm-1,602cm-1,816cm-1,893cm-1,1125cm-1,1275cm-1,1309cm-1,1372cm-1处有明显的表面增强拉曼特征峰,其中561cm-1,602cm-1,816cm-1三处的特征峰可以用于农药二嗪农的定性分析,检出限为0.006mg/mL。在此基础上,利用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了甲醇中二嗪农溶液的定量分析数学模型,对校正集和预测集进行了定量分析。其中,基于偏最小二乘法(PLS)的校正模型分析结果为:相关系数R2为0.99926,RMSEC为0.0120,预测集RMSEP为0.0419;基于主成分回归法(PCR)的数学模型分析结果为:校正集相关系数R2为0.99970,RMSEC为0.0260,预测集RMSEP为0.0388。结果表明,共焦显微光谱仪结合表面增强拉曼散射(SERS)技术检测农药二嗪农含量准确性较高,可用于农药二嗪农的定性及定量检测。     

拉曼光谱结合偏最小二乘法测定血清胆固醇含量

以日常体检用血清样品为分析对象,采集了其拉曼光谱,波数范围为250～2 400cm-1,并对信号进行归属,与临床传统生化法测定得到的胆固醇含量对比,结合偏最小二乘法建立了血清胆固醇拉曼光谱定量模型(n=73)。结果表明,拉曼光谱能够表征血清中主要化学基团的信息。所建立的血清胆固醇定量校正模型的相关系数R为0.909 6,交叉验证校正标准差(RMSECV)为0.24;检验集(n=17)预测标准差(RMSEP)为0.69,相关系数r为0.926 2。证明了应用拉曼光谱技术结合偏最小二乘法建立血清胆固醇定量模型,用于未知血清样品胆固醇含量无损快速检测是可行的。     

基于高光谱的牛奶中真蛋白质含量反演

牛奶蛋白质的分析和监测是奶制品行业中不可或缺的环节利用可见光/近红外反射光谱(350～2 500 nm)进行纯牛奶中真蛋白质含量的快速定量反演。分别通过ASD地物光谱仪和CEM真蛋白质测定仪采集牛奶样本的反射光谱数据以及蛋白质含量数据,对比分析不同的光谱预处理方法和波段筛选方法,得到特征波段,最后利用主成分回归(PCR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立牛奶反射光谱和蛋白质含量之间的定量校正模型,并对其预测能力进行比较,从而确定最优的牛奶中真蛋白质含量反演模型。实验结果证明：(1)比较不同光谱预处理方法,发现多元散射校正与二阶微分联合使用效果较好;(2)相对于全光谱建模,适当的特征变量优选有助于提高建模精度,缩短建模时间;(3)PCR的验证集决定系数R2_P为0.952 2,验证集均方根误差RMSEP为0.048 7,而LS-SVM的R2_P为0.958 0,RMSEP为0.048 2,其预测精度要优于PCR。研究表明,可见光/近红外高光谱反射率数据可以为牛奶真蛋白质含量的检测提供一种快速、无损的新方法。     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

特征谱区筛选在多元混合物的太赫兹光谱定量分析中的应用

用特征谱区筛选法结合太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对多元混合物成分含量进行了定量分析研究。实验利用太赫兹时域光谱系统测量了由乳糖一水合物(LAC)、对乙酰氨基酚(APAP)、可溶性淀粉(starch)以及微晶纤维素(MCC)四种材料组成的混合物样品的太赫兹吸收光谱,并分别尝试采用常规区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(biPLS)、联合区间偏最小二乘(siPLS)和移动窗口偏最小二乘(mwPLS)四种特征谱区筛选法对多元混合物的太赫兹吸收光谱进行特征子区间优选,建立了太赫兹吸收谱与四元混合物中乳糖一水合物含量之间的定量回归模型。通过比较四种谱区筛选算法模型及全光谱偏最小二乘(PLS)模型所得结果,表明采用移动窗口偏最小二乘法建立的谱区筛选模型得到的结果相对最优,其交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、校正集相关系数(R_C)和预测集相关系数(R_P)分别为0.980 3,1.114 1,0.996 0和0.995 1。实验结果表明,采用特征谱区筛选方法可以有效选择多元混合物太赫兹吸收光谱的特征区间,提高模型精度和降低模型复杂性,为实现多元混合物成分含量的快速检测提供了一种有效的方法。     

基于近红外光谱法的多组分复杂溢油源定量建模分析

研究利用近红外光谱分析方法进行模拟复杂混合溢油源的定量分析问题。选取汽油、柴油、煤油三种轻质石油类产品,按照不同浓度比例配置成40个模拟混合溢油样本,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集其在4 000～12 000 cm-1谱区范围内的近红外光谱;采用不同预处理方法,利用偏最小二乘算法建立混合溢油样本三组分各自的浓度定量模型。汽油、柴油和煤油的最优预处理方法均为二阶导数方法,分别在8 501.3～7 999.8 cm-1,6 102.1～4 597.8 cm-1,6 549.5～4 597.8 cm-1,7 999.8～7 498.4 cm-1和6 102.1～4 597.8 cm-1谱区范围内,预测模型的决定系数R2分别为0.998 2,0.990 2和0.993 6;RMSEP值分别为0.474 7,0.936 1和1.013 1;RPD值分别为25.126 9,10.517 3和13.072 0。实验结果表明：利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法能够定量确定模拟混合溢油样本中各组分的浓度,为海洋复杂溢油源的定量检测与分析提供有效手段。     

三维漫射光谱法检测猪肉嫩度的初步研究

猪肉是光的强散射物质,嫩度是评价猪肉品质优劣的重要标准之一,提出一种基于三维漫射光谱法的猪肉嫩度检测方式。将猪肉样本更多的散射信息引入光谱分析中。利用实验室搭建的数据采集系统,通过采集距光源入射点不同距离处的样本漫反射光信号构建了64个猪肉样本的三维漫射光谱。经过小波消噪处理后,利用多维偏最小二乘法(NPLS)建立了三维漫射光谱与猪肉嫩度之间的分析模型,模型的校正决定系数R2_Cal是0.883 1,校正标准差RMSEC是3.685 0N,预测决定系数R2_Pred是0.874 7,预测标准差RMSEP是3.9756N。实验结果表明, 与常规的漫反射光谱法相比,三维漫射光谱法所建立的猪肉嫩度NPLS模型具有更高的校正精度和预测稳健性,有望为猪肉嫩度及其他品质的快速检测提供一种新的途径。     

基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见/近红外光谱无损检测方法

鸡蛋新鲜度是反映鸡蛋内部品质的一个重要指标。为了能够实现鸡蛋新鲜度的快速无损检测,利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋550～950 nm的透射率光谱曲线,与鸡蛋的哈夫单位值进行了定量分析。通过不同的预处理方式分别结合偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)与支持向量回归(support vector regression, SVR)建立模型,比较了不同模型的预测结果,发现一阶微分结合SVR能够实现较好地预测,且利用SVR建模要优于PLSR。为了提高运算效率,减少无用信息对建模的不良影响,分别利用线性降维主成分分析法(principal component analysis, PCA)与非线性降维局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)对一阶微分后的光谱数据降维,比较两种降维方法的预测效果,得出了LLE降维要优于PCA降维,其训练集和预测集的相关系数与均方根误差分别为92.2%,7.21和91.1%,8.80,训练集交叉验证的均方根误差相比减少了0.79。实验结果表明,利用局部线性嵌入结合支持向量回归进行非线性建模,能够提高鸡蛋新鲜度的预测能力,表明该方法对鸡蛋新鲜度的可见/近红外光谱检测可行。     

食用植物油中反式脂肪酸含量的激光拉曼光谱检测

油脂中的反式脂肪酸(TFA)有害人们的身体健康,有必要对其含量进行监测。共收集各类食用植物油样本79个,涉及9个品种和27个品牌,分配到校正集和预测集的样本数分别为53个和26个。采用QE65000拉曼光谱仪采集79个样本的拉曼光谱,利用自适应迭代惩罚最小二乘法去除样本拉曼光谱的荧光背景;在此基础上,采用多种归一化方法对样本拉曼光谱进行处理,并对拉曼光谱的建模波数范围进行初选;再利用竞争性自适应重加权采样(CARS)方法筛选与食用植物油TFA含量相关的光谱变量,并应用偏最小二乘(PLS)回归将食用植物油TFA的特征变量光谱强度与气相色谱测定的TFA真实含量进行关联,建立食用植物油中TFA含量的定量预测模型。研究结果表明,多种归一化方法中,有4种归一化方法均能提高PLS定量预测模型的性能,其中Area normalization方法的效果最优;经建模波数范围初选,波数范围由686~2 301 cm-1缩减为737~1 787 cm-1,确定较优的建模波数范围为737~1 787 cm-1;经CARS方法筛选,共有31个光谱变量被选择,其选择的光谱变量主要分布在1 265,1 303,1 442及1 658 cm-1拉曼振动峰附近,且974 cm-1拉曼振动峰两侧均有光谱变量被选择;此外,CARS方法的PLS建模结果优于常用的无信息变量消除及连续投影算法。由此可知,激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法检测食用植物油中的TFA含量是可行的。归一化方法、建模波数范围初选及竞争性自适应重加权采样(CARS)方法能有效提高TFA定量预测模型的预测精度和稳定性,优化后的TFA定量预测模型的校正集及预测集的相关系数和均方根误差分别为0.949,0.953和0.188%,0.191%。与未优化的预测模型相比,预测均方根误差由0.361%下降为0.191%,下降幅度为47.1%;建模所用的变量数由683个下降为31个,仅占原变量数的4.54%。     

亚单分子层三聚氰胺的便携式拉曼检测

通过改进Lee和Meisel法,制备了两种银胶。以三聚氰胺分子为探针分子,银胶为SERS基底,使用便携式拉曼光谱仪进行拉曼测试。拉曼光谱表明银纳米粒子和三聚氰胺发生的吸附作用明显,三聚氰胺的四个较强振动峰有4～9cm-1的频移和强度比变化较大。由于SERS基底的表面增强作用,三聚氰胺的便携式拉曼光谱仪最小检测量达到了6×10-12g,实现了三聚氰胺的亚单分子层检测水平。该检测方法快捷、简便,如果结合奶粉或食品中三聚氰胺的固相萃取技术,将可以应用于三聚氰胺的现场、快速、半定量检测。     

激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法直接检测皮蛋壳中的Cu含量

运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对皮蛋壳中Cu元素直接进行检测,获得样本中Cu元素的特征谱线信息,采用湿法消解结合原子吸收分光光度计(AAS)测量样品中Cu元素的真实含量。由于LIBS检测的精度和准确度受到样品基体复杂,环境噪声,系统噪声,激光能量稳定性等一系列因素的影响,采用传统的单变量赛伯-罗马金拟合方式对样品的LIBS相对强度和浓度进行线性拟合不能满足定性分析的要求,因此,采用一种多变量的分析-偏最小二乘(PLS)对LIBS光谱数据进行了处理,比较分析了不同点数平滑处理和五种预处理方法对PLS建模精度和准确度的影响。分析得出采用11点平滑结合多元散射校正(MSC)预处理能有效地提高PLS建立的模型的相关系数,降低均方根误差和平均相对误差,有效提高了模型的准确性。研究结果表明,激光诱导击穿光谱技术能够准确地直接检测皮蛋壳中重金属Cu的含量,下一步的工作将对皮蛋进行批量试验,寻找出蛋壳与蛋清、蛋黄中重金属Cu的数量关系,实现通过LIBS检测皮蛋壳便可知蛋清、蛋黄中重金属含量的目标,为农产品质量安全提供新的快速无损检测技术方法。     

Detection of melamine in liquid milk using surface‐enhanced Raman scattering spectroscopy

Melamine, a nitrogen‐rich chemical, has recently caused enormous economic losses to the food industry due to the cases of milk products adulterated by melamine. This has led to an urgent need of rapid and reliable methods for detection of melamine in food. In this study, surface‐enhanced Raman scattering (SERS) spectroscopy was used to detect melamine in liquid milk. The sample preparation with liquid milk is very easy; it has to be only diluted with double‐distilled water followed by centrifugation. By using a silver colloid, at least a 10⁵‐fold enhancement of the Raman signal was achieved for the measurement of melamine. The limit of detection by this method was 0.01 µg ml⁻¹ for melamine standard samples. Based on the intensity of the Raman vibrational bands normalised to that of the band at 928 cm⁻¹ (CH₂), an external standard method was employed for quantitative analysis. The linear regression square (R²) of the curve was 0.9998; the limit of quantitation using this approach was 0.5 µg ml⁻¹ of melamine in liquid milk; the relative standard deviation was ≤10%; and recoveries were from 93 to 109%. The test results for SERS were very precise and as good as those obtained by liquid chromatography/tandem mass spectrometry. The method was simple, fast(only needs about 3 min), cost effective, and sensitive for the detection of melamine in liquid milk samples. Therefore, it is more suitable for the field detection of melamine in liquid milk. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。     

基于底物内标的蜂蜜中硝基呋喃妥因拉曼信号校正方法

针对表面增强拉曼光谱信号重复性欠佳的问题,利用实验室自行搭建的拉曼点检测系统,以蜂蜜中硝基呋喃妥因兽药为检测对象,探讨了基于蜂蜜固有内标的硝基呋喃妥因表面增强拉曼峰强校正方法。首先通过含不同浓度硝基呋喃妥因蜂蜜样品及硝基呋喃妥因标准品的拉曼光谱对比分析,确定739 cm-1处蜂蜜拉曼特征位移作为底物蜂蜜的内标峰,用比值法校正硝基呋喃妥因1 353和1 612 cm-1处拉曼特征峰强用于蜂蜜中硝基呋喃妥因定量分析。相同条件下分别采集了浓度为20 mg·kg-1的硝基呋喃妥因蜂蜜样品表面增强拉曼光谱30次,1 353和1 612 cm-1处硝基呋喃妥因特征峰强相对标准偏差（RSD）分别为11.515 6%和11.162 5%,利用739 cm-1处蜂蜜拉曼特征峰强作为内标分别校正1 353和1 612 cm-1处硝基呋喃妥因拉曼特征峰强后相对标准偏差分别降为4.852 6%和4.733 2%,显著提升了表面增强拉曼特征峰强的重复性和稳定性。因为仪器系统误差及表面增强过程中不可控因素引起的人为误差等对样品表面增强光谱中739 cm-1处蜂蜜特征峰强和1 353和1 612 cm-1处硝基呋喃妥因特征峰强的影响是完全相同的,所以通过内标比值法可以有效消除和减少拉曼信号稳定性和重复性差的问题。最后采集硝基呋喃妥因浓度范围为0.4~20 mg·kg-1的69个蜂蜜样品,基于硝基呋喃妥因1 353和1 612 cm-1处拉曼特征峰强和蜂蜜739 cm-1处拉曼特征峰强比值,分别建立了一元线性回归预测模型和多元线性回归模型,其中基于蜂蜜739 cm-1处内标校正硝基呋喃妥因1 612 cm-1处拉曼特征峰强的一元线性回归模型效果最佳,与校正前相比具有更高的精度和预测能力。该模型校正集决定系数（R2_C）和验证集决定系数（R2_Ｖ）分别为0.971 2和0.969 6,校正集均方根误差（RMSEC）和验证集均方根误差（RMSEP） 分别为1.115 1和1.242 2,相对分析误差（RPD）为4.306 0。结果表明,被测底物本身持有固有内标的样品可无需加入额外的内标物,简单用内标比值法可以有效消除仪器的系统误差以及表面增强剂与样品的混合时间等对拉曼信号强度的影响,显著提高了拉曼特征信号的重复性和稳定性,为表面增强拉曼光谱定量分析提供了技术参考。     

Rapid detection of a foreign protein in milk using IMS–SERS

A method for rapid detection of foreign protein contamination in complex food matrices is critically needed. Here we present a novel method that combines immunomagnetic separation (IMS) and surface‐enhanced Raman scattering (SERS) to detect ovalbumin (OVA), an egg white protein, added into whole milk. IMS was used to specifically capture the OVA out of the milk. Then SERS was applied to analyze the IMS eluate using silver dendrites as the substrate. Two SERS sample preparation methods, namely solution based and substrate based, were used to prepare the IMS eluate for SERS analysis. Results show both methods were able to detect 1 µg OVA in 1 ml milk (1 part per million). Based on the results of principal component analysis and partial least‐squares analysis, solution SERS was more capable of quantitative analysis, while substrate SERS was more sensitive for qualitative analysis. The total analytical time for IMS–SERS was less than 20 min, which satisfied the requirement of rapid detection in a milk processing facility. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

近红外吸收光谱技术快速检测奶制品中添加三聚氰胺

对奶制品中添加三聚氰胺的近红外吸收光谱快速检测技术进行了可行性研究。实验分别配置了8组不同三聚氰胺含量的纯牛奶样品,用FTIR光谱仪测量其吸收谱,并偏最小二乘法建立数学模型。研究结果表明,应用近红外吸收光谱技术可以对奶制品中添加三聚氰胺进行快速检测。