近红外光谱分析技术在水果品质无损检测上的应用

近红外光谱分析技术具有快速、非破坏性、低成本及同时测定多种成分等特点,在很多领域得到广泛应用。本文简介了近红外光谱技术的检测原理,指出其检测优点和不足。综述了国内外将近红外光谱技术应用于水果品质无损检测方面的研究进展,并对利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的研究前景进行了展望。     

可见/近红外光谱技术在液态食品检测中的应用研究进展

可见/近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农产品与食品品质检测领域获得越来越广泛的应用。日本和欧美很多国家在近红外光谱对农产品与食品品质检测方面已经取得了很大的进展,国内在这一领域的研究虽有一定的成果,但与国外相比仍有一定的差距,有待加强。文章从酒类、奶制品、果汁、食用油等方面综述了近几年国内外可见/近红外光谱技术在液态食品品质检测中的最新应用研究进展,分析了可见/近红外光谱技术应用于液态食品品质检测的种种优势,思考了应用中存在的一些问题并尝试提出了相应的解决方法,最后对进一步的研究提出了展望。     

近红外光谱分析技术在农产品/食品品质在线无损检测中的应用研究进展

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点, 已成为一种快速的现代分析技术, 广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级, 指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。     

NIRS技术及其在口岸现场检测中的应用

近红外光谱（NIRS）分析技术是近年来发展十分迅速的一种快速、无损的新型检测技术,在农业与食品等研究领域获得越来越广泛的应用。分析了近红外光谱分析技术的原理和组成,介绍了近红外光谱分析技术的优越性,着重论述了该技术在食品、石化、有害气体等方面的现场检测应用。     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模...     

近红外光谱检测技术在害虫检测中的应用

近红外光谱是20 世纪80 年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。以其快速、无损伤、操作简单、稳定性好、效率高等特点,在仓储害虫检测、种子害虫侵染检测和林草害虫危害检测中的应用已成为一个活跃的研究领域。而近红外光谱技术在我国害虫检测中的研究和应用则较少,处于刚刚起步阶段。因此,文章介绍了利用近红外光谱技术检测的基本原理, 综述了国内外利用近红外光谱技术检测农林业害虫的应用情况,并对近红外检测技术在害虫检测上的应用进行了展望,以期推动近红外光谱技术在我国害虫检测科技和生产中的应用。     

近红外光谱检测技术在聚合物领域的应用研究进展

近红外光谱(NIR)检测技术能够提供样品丰富的结构和组成信息,且具有分析速度快、样品无需处理等突出特点,在聚合物领域有了越来越广泛的应用。综述了该技术在聚合物合成到成型加工再到回收利用整个生命周期过程中各个环节的应用研究进展。在聚合物的合成和加工过程中,近红外光谱检测技术可用于材料参量的定量测量,且由于光纤良好的化学和热稳定性,使其能够在强腐蚀、高温、高压等危险环境下进行在线实时监测。对于聚合物合成,选择聚合反应转化率、聚合产物粒径和聚合物组成三个关键参量,概述了近红外光谱在线测量上述参量的相关研究进展;对于聚合物加工,主要讨论了反应性挤出加工过程中近红外光谱在线测量聚合物分子量、残余单体含量、接枝率等反映材料加工状态参量的应用研究。在聚合物的回收利用过程中,近红外光谱可用于废旧塑料制品的定性分类识别,围绕该应用分析了其国内外的研究现状。指出了近红外光谱检测技术在应用中存在的问题,并提出几点建议,最后对该技术在聚合物领域的发展方向进行了展望,并认为随着研究工作的深入和在线测量仪器的发展,近红外光谱检测技术将在聚合物领域有着更加广阔的应用前景。     

近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展

综述了近红外分析技术在农作物生长及食品加工处理过程中氨基酸检测的应用情况,及其研究进展。对近红外分析食品氨基酸应用中涉及的化学值HPLC检测以及化学计量学方法进行总结,对相关原始文献中的数据、资料和主要观点进行整理和归纳。对氨基酸的HPLC、化学计量学分析方法及其在农作物品质监测、茶叶中氨基酸和茶多酚含量的同时测定、饲料品质鉴定、奶酪火腿肉制品中氨基酸及其他化学成分含量的测定情况进行了综述,分析了方法的优缺点并对近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用进行了展望。近红外光谱在氨基酸检测中应用的发展需基于氨基酸高效液相色谱检测的化学值来建立相应的模型,模型传递的问题是目前制约其大范围推广的主要原因。在线分析可以监测从原料到产品的整个反应变化过程,满足食品从生产到销售等领域中品质实时监控的需求,将是今后重要的发展方向。     

Cr3+掺杂的宽带近红外荧光粉及其研究进展

具有非损伤、快速检测特点的近红外光谱技术与近红外成像技术在食品成分检测、癌症早期诊断、脑科学等领域获得了越来越多应用,其面临的技术瓶颈之一就是缺乏一种具有小型化、快速响应特点的宽带近红外光源。为解决该问题,荧光粉转化的宽带近红外LED(pc-LED)逐渐在众多技术方案中脱颖而出。本综述重点总结了宽带近红外pc-LED核心材料Cr~(3+)掺杂的宽带近红外荧光粉的研究进展,并详细介绍了宽带近红外光源的应用背景及光源种类,总结了Cr~(3+)的发光特性。本综述针对Cr~(3+)掺杂的宽带近红外荧光粉需要解决的重要问题展开讨论,包含了效率提升、发射谱带展宽、电声耦合问题和应用探索四个方面,以帮助读者了解该研究课题的现状、面临问题及未来发展趋势。     

近红外光谱检测技术及其在林业中的应用

近红外光谱是20 世纪80 年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。文章介绍了近红外光谱技术的发展历程和在国外的应用概况,重点列举了近红外光谱在林业中的成功应用实例。资料表明, 近红外光谱以其快速、无损伤、操作简单、稳定性好、效率高等特点,在国外的水果品质检测、木材性质检测和林业育种中的应用已成为一个活跃的研究领域。而近红外光谱技术在我国林业上的研究和应用则刚刚起步,因此本文对国内外利用近红外光谱技术在林业上的应用作一综述,并对近红外检测技术在林业上的应用进行了展望,以推动近红外光谱技术在我国林业科技和生产中的应用。     

太赫兹波谱技术在食品掺假检测中的研究进展

近年来食品掺假事件频繁发生,对食品安全领域产生巨大挑战,食品掺假问题已成为人们关注的焦点和讨论的热点,因此实现食品掺假的快速、准确以及无损检测对保障食品质量和安全具有重要意义。随着新食品原料、新添加剂以及新型食品加工技术不断涌现,使得食品掺假问题呈现技术化、隐形化、多样化等特征,食品中掺假对象的鉴别技术面临更严峻的挑战。目前一些现代检测技术可针对食品掺假问题进行有效检测,如高效液相色谱法、稳定碳同位素比值法等,然而由于需对样品进行复杂预处理、检测仪器操作技术要求较高等原因,使其针对现有的食品掺假检测存在一定的局限性,因此寻求一种新型的、灵敏度高的以及具有指纹特性的无损检测技术进行现有食品掺假检测成为关键。太赫兹（Terahertz,THz）波谱是指频率在0.1~10 THz之间的电磁波,具有微波和红外双重特性,其中包括指纹特性、相干性、安全性等。由于物质中大部分有机大分子之间弱相互作用、骨架振动、偶极子的旋转和振动跃迁频率与太赫兹波谱相对应,使得太赫兹技术在食品掺假检测应用领域蕴含着巨大的潜力。首先阐述了太赫兹波谱技术用于物质检测的原理;重点综述了太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面的最新研究进展,具体以转基因食品鉴别、食品原产地鉴别、乳制品掺假检测、蜂蜜掺假检测及其他食品掺假检测进行综述;其次分析了目前太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面所存在的问题,如水分吸收、散射效应等影响;最后展望了太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面的应用前景,如开发低成本的太赫兹源和探测器以促进太赫兹技术普及应用、将机器学习算法用于太赫兹波谱建模分析以提高模型精度和分析速度、与其他现代检测技术结合使用以实现检测技术间优势互补等;以期为开展太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面研究提供参考和指导。     

长周期光栅生物传感器研究进展

长周期光纤光栅是对周围环境比较敏感的一种无源光学器件,由于其具有无后向反射、对折射率灵敏度高、体积小、易于集成化、不受电磁干扰、耐酸碱腐蚀、不需要参比电极等诸多特点,在折射率传感领域备受关注。自从2000年Bentley研究组第一次将长周期光纤光栅用于抗原的检测以来,经过十余年的发展,长周期光栅在生物物质的检测方面取得了很大的进展,已被用于抗原抗体、细菌病毒、蛋白质、DNA、酶及核酸等诸多生物物质的检测。本文对长周期光纤光栅近年来在生物传感领域的研究进展和应用进行了总结和评述,并对长周期光纤光栅在生物物质检测方面的未来发展趋势做了展望。     

近红外光谱桉树杂交种鉴别

桉树育种和遗传分析是开展桉树世代改良及其目标性状改良等研究的前提。而常用的遗传基础研究方法专业性要求高,且费时费力。该研究旨在利用近红外光谱（NIRs）分析NIRs信息与桉树遗传信息间的关系,并探索NIRs信息用于桉树杂交种判别分析的可行性和准确性。以现有的桉树杂交种测试试验及其亲本材料为对象,用手持式近红外仪Phazir Rx（1624）采集了7个桉树杂交种及其4个亲本树种叶片的NIRs信息。每个树种选择10个单株,每个单株选10片当年生健康叶片,扫描其正面叶脉中部两侧光谱各5次,以均值代表单个叶片的NIRs信息。每种基因型总共各获得100条NIRs信息,其中70条构成训练集样本,30条构成验证集样本。原始NIRs信息采用S.G二阶导数转换预处理,以消除基线及其他因素对光谱信息的影响,增强特征峰信息。经预处理后的NIRs信息用于后续分析,首先通过主成分分析（PCA）的因子得分对树种的分类判断NIRs信息与测试树种遗传信息间的关系。在此基础上,分别用簇类独立软模式（SIMCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）两种判别模式建立桉树杂交种的NIRs判别模型。经预处理后的NIRs信息的变异系数曲线显示,在波长2 000 nm后,各树种的NIRs信息存在丰富的特征峰,且特征峰的分布范围存在较大的差异。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的PC1和PC2得分可以清晰地将各树种进行分类,这在很大程度上表明NIRs信息可以正确反映桉树不同基因型的遗传信息。NIRs模型的判别效果显示,少数遗传关系比较接近的杂交组合的SIMCA模式相互判别准确率较低,而多数杂交组合间的SIMCA判别准确率则在73%～100%之间;桉树各杂交组合间的单独和综合模型的PLS-DA判别准确率均为100%,且基于PLS-DA判别的综合模型能将7个杂交组合一一与其他组合正确区分开,判别效果明显优于SIMCA模式。结果表明：NIRs信息可以正确反映桉树不同基因型的遗传信息,NIRs判别模型可以比较准确地将各树种进行区分,因此,NIRs信息可用于桉树杂交种和纯种的田间定性判别,从而辅助桉树育种材料遗传基础的研究。     

The Application of Terahertz Spectroscopy to Protein Detection: A Review

Abstract

Terahertz (THz) technology is a recent promising technology that plays an important role in various areas, including national defense, military, materials, chemistry, medicine, pharmaceutical, communications, and many other fields. In this article, the application of terahertz spectroscopy to protein detection is reviewed. The theoretical foundation of terahertz technology in protein detection is explained. In addition, research on protein conformational changes and molecular interactions is reviewed. Subsequently, the quantitative analysis of protein content is introduced. In addition, existing challenges and solutions are discussed.     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

拉曼光谱技术在食品质量安全检测中的应用

拉曼光谱技术具有样品无需前处理、操作简便、时间短、灵敏度高等优点,可获得样品的物理化学及深层结构信息,已广泛应用于石油化工、生物医学、地质考古、刑事司法、宝石鉴定等领域。拉曼光谱对水等极性物质极其不敏感,在食品质量安全检测方面具有良好的应用前景。论文简述了拉曼光谱技术的检测原理、分类以及系统的组成,综述了拉曼光谱技术在食品成分分析和农药残留检测中的最新研究进展,指出了该技术在食品质量安全检测中的关键技术并对今后的研究进行了展望。     

太赫兹超材料生物传感器的应用研究进展

太赫兹（THz）波,是指频率范围在0.1～10 THz的电磁波,在电磁波谱中处于红外与微波之间。太赫兹波的光子能量相对于可见光更低,1 THz对应的能量大约只有4.14 meV,意味着这将大大减少对生物体内组织器官的辐射而引起的伤害,不会对生物分子产生电离。因此,该波段在基础科学、人体安检、危险品检测、高速通信和医学成像等领域具有重要的潜在应用价值。但在医药和生物探测的应用中,通常需要检测微量的分析物,这就需要更高的灵敏度和检测的准确度。但是现存的检测方法受到太赫兹波强度检测可靠性不高的影响。基于超材料的生物传感可以通过增强局域电磁谐振,实现亚波长分辨,大大提高了传感器的分辨率与灵敏度,引起了人们的广泛关注。超材料是一种人工设计的周期性结构,通过合理设计可以增强局域电磁谐振响应,实现亚波长分辨,大大提高传感器的分辨率与灵敏度。太赫兹超材料传感器为生物传感领域提供了一种新的检测方法,具有灵敏度高、响应速度快、无标记检测等优点。随着微纳加工技术的快速发展,制作超材料太赫兹传感器的成本不断降低,从而在生物医学领域具有非常大的潜在应用价值。基于超材料的太赫兹传感器的研究已成为目前一个非常热门的国际前沿方向。但是关于太赫兹超材料传感器的最新研究进展未见报道,为此通过大量搜集并整理相关资料,综述了太赫兹超材料传感器在各种生物探测场景中的最新应用,分别从医学诊断、食品安全、农药检测等方面展开介绍。最后,对太赫兹超材料在生物传感器的发展和应用前景进行了总结和展望。该研究将为人们充分掌握太赫兹超材料生物传感器的最新应用进展提供重要参考,同时为太赫兹超材料传感器的发展和应用提供方向性的指导。     

光谱颜色科学研究进展及其在中药领域中应用前景分析

综述了光谱颜色科学的研究进展,近年来常用的颜色模型及颜色测量仪器,归纳总结测色技术在农业、食品、工业、医药等领域的应用进展。探讨测色技术实现中药外观色泽量化的可能性,并分析其在中药领域中的应用前景,为实现中药无损在线的质量控制规范化研究提供示范。     

联合近红外参数与CT影像的椎弓根螺钉监测方法

脊柱的治疗非常重要,其中螺钉的准确植入是其内固定术的一个重要影响因素。但由于椎骨外形差异较大,很容易在螺钉植入过程中出现误植,从而引起并发症。因此,需要寻找一种准确的椎弓根螺钉植入检测与监测方法。提出了一种联合近红外参数和CT影像方法,该方法可应用于椎弓根螺钉的植入过程中,将计划植钉路径上椎骨组织的近红外参数和CT值进行研究,提高术中植钉的准确率。首先以猪椎骨为实验模型,规划手术中的典型螺钉植入路径;然后采用相关系统测量植入针道上的光谱,计算光谱分析得到最佳近红外参数,将其定义为特征因子;进一步将规划路径上的CT值与特征因子进行关联,建立三维空间CT值与近红外参数的转换模型。结果表明CT值与特征因子具有线性关系,为椎弓根螺钉植钉手术中的螺钉位置实时监测提供了参考依据,该模型可以用于螺钉植入术中监测和误植预警。论文提出的联合近红外参数和CT影像的椎弓根螺钉植入术中监测方法,为临床手术中植钉准确率的提高奠定了基础。