光譜分析技術在肉類產品檢測中的應用

[2017/3/23]

前不久，“膠水牛排”成為食品安全熱點問題，引發了公眾擔憂。“重組”牛排屬于調理肉制品，允許添加卡拉膠、TG酶等一系列添加劑來塑形并提升口感，對人體健康沒有影響，但其內部易出現微生物細菌污染，需要完全烹飪熟透后食用。盡管拼接肉并不違規，但筆者走訪市場發現，不少“重組肉”在產品包裝上冠以“原切西冷牛排”、“原切菲力牛排”的醒目標簽出售。專家表示，這種重組加工卻標“原切”的方法誤導消費者，涉嫌商業欺詐，目前國內相關行業標準正在積極籌備中。在肉制品中摻雜未標示或虛假標示的肉類品種已逐漸成為一個全球性問題。
　　
　　目前，許多肉類溯源和摻假鑒別技術涉及生物化學、免疫學、分子學等。如聚合酶鏈式反應（polymerase chainreaction，PCR）作為一種分子學方法，可在樣品中特異性地鑒別出特定的DNA或RNA。然而這些方法不僅耗時、耗材，而且需要對樣品進行預處理。因此，光譜分析以其快速和簡單的樣品預處理的特點體現出了極大的優勢。近紅外（near-infrared，NIR）、中紅外（mid-infrared，MIR）、紅外（infrared，IR）、傅立葉變換紅外（Fourier-transform infrared，FTIR）、紫外可見吸收（ultravioletevisual，UV-VIS）光譜和拉曼光譜（Raman spectroscopy）均可應用于不同加工肉制品中肉類品種的檢測。這些波通過被食物樣品反射、透射或吸收，產生了能夠反映樣品性狀的特定光譜。應用化學計量學對這些復雜的光譜數據進行處理，以保持特定光譜的準確性。此外，光譜分析還可用于生鮮肉制品的質量分析。
　　
　　
　　光譜分析技術與肉類物種鑒定原理
　　
　　1紅外光譜
　　
　　由不同肉類品種生產的肉制品，其水分、蛋白質和脂肪酸的組成也不同，這些不同導致了在特定波長下光譜產生差異。其中，O—H、C—H、N—H、C＝O和氫鍵等在紅外射線照射下產生振動響應，記錄為紅外光譜。紅外光譜包含近紅外（12 500～4 000 cm-1）和中紅外（4 000～400 cm-1）2 個區域。O—H、C—H、N—H、C＝O和氫鍵等在近紅外區域，產生振動和諧波；而中紅外光譜則能反映這些官能團的彎曲、拉伸和搖擺運動，表現出分子更多的詳細信息。當分子中各原子以同一頻率、同一相位在平衡位置附近作簡諧振動時，分子振動的能量與紅外射線的光量子能量正好對應就會產生紅外光譜。簡單來說，即當分子的振動狀態改變時，就可以發射紅外光譜，也可以因紅外輻射激發分子而振動而產生紅外吸收光譜。分子的振動和轉動的能量不是連續的而是量子化的。但由于在分子的振動躍遷過程中也常常伴隨轉動躍遷，因此振動光譜呈帶狀。因此，每種肉類樣品都有由其組成和結構決定的獨有的紅外吸收光譜，據此可以對分子進行結構分析和鑒定。
　　
　　在中紅外區域中，4 000～1 500cm-1為官能團區，4 000～500cm-1為指紋區。在官能團區，可檢測到醛類物質（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）在光譜中的特征區域為2 700～1 850 cm-1；雙鍵（C＝C、C＝N、C＝O）為1 950～1 450 cm-1。
　　
　　與中紅外相比，近紅外對食品的穿透能力更強；但是在多數近紅外測量時需要一定的參照校準，使其應用存在選擇性和限制性。而在傅立葉變換（Fourier-transform，FT）中，干涉儀和傅立葉變換可將光源發出的頻率分離，從而使每一個頻率通過樣品的能量值都能夠被測量。干涉儀的使用不僅縮短了檢測時間和降低噪音，還提高了檢測的靈敏度和精確度。由于波數的信號質量與衡量該波數所用時間的平方根成正比，因此縮短檢測時間也提高了信噪比（signal to noise ratio，RS/N）。
　　
　　由于不同脂肪酸組成的甘油三酯是一個單組分系統，光譜分析對油脂和脂肪的分析具有明顯優勢，它可以使油脂和脂肪在整齊形式下直接被測量。因此，在許多肉類物種鑒定研究中，將脂肪從肉樣品中提取出來，并對其進行實際的光譜分析，用以對不同肉類物種的分類和量化。
　　
　　紅外測量肉類食品時，反射模式有鏡面反射和漫反射。在鏡面反射中，由于紅外輻射不能透過肉類樣品表面，因此響應值僅由樣品表面產生，而不會產生吸收響應。在漫反射中，紅外輻射穿透樣品表面進入內部，與樣品基質相互作用后再返回樣品表面，從而產生吸收響應。但當樣品粒徑遠遠大于照射光的波長時，就會產生散射效應。
　　
　　2拉曼光譜
　　
　　目前已形成傅立葉拉曼光譜、表面增強拉曼光譜、激光共振拉曼光譜和顯微共焦拉曼光譜等多種分析手段，在食品品質評價及質量安全檢測方面應用廣泛。
　　
　　在拉曼光譜中，分子原來處于基電子態，當受到光能激發時，鍵中電子躍遷到虛態。因此，它反映了分子在不同振動狀態之間的變遷。拉曼散射為一個雙光子過程，一光子被吸收，同時另一不同能級的光子被釋放。彈性散射，又稱瑞利（Rayleigh）散射，在獲取分子特征信息時并沒有用，因為此時電子與化學鍵結合，其狀態沒有發生變化。而非彈性散射（僅0.001%）則對官能團的鑒別是必要的。與紅外光譜相比，由于水的拉曼散射很微弱，拉曼光譜可以忽略水分對光譜的影響，而紅外光譜則會受到樣品中水分含量的影響。此外，拉曼光譜還可以捕獲到樣品中蛋白質二級結構（如α-螺旋、β-折疊）以及氨基酸殘基等詳細信息。不同波數區間的拉曼光譜條帶分別對應著氨基酸或脂質等的不同官能團。研究已發現510～545 cm-1（半胱氨酸）、829 cm-1（苯丙氨酸、亮氨酸、纈氨酸）、856 cm-1（谷丙氨酸、纈氨酸、賴氨酸）、879 cm-1（谷氨酸、賴氨酸）、1 082 cm-1和1 126 cm-1（脂類）、1 247 cm-1和1 304 cm-1（分別為蛋白質β-折疊和α-螺旋）等譜峰[1]。
　　
　　3激光誘導擊穿光譜
　　
　　激光誘導擊穿光譜（laser-induced breakdown spectroscopy，LIBS）作為一種新興技術，它可以在很短的時間內使激光能量聚焦于樣品，使原子釋放特征光譜，即LIBS光譜。因此，該技術非常適合用于肉制品中元素的定性和定量分析。類似于其他光譜分析，應用化學計量學對復雜光譜的有效信息進行提取，即可獲得樣品元素組成的特征光譜。
　　
　　各種光譜分析技術已被用于肉類物種鑒定。一些研究揭示了光譜分析技術在正確鑒別肉制品中肉類品種的重要性。然而，這些方法依然存在一些技術上的限制，為給肉類行業提供一個有力的解決方案，應在充分考慮到所有的限制和過程變量的基礎上，對這些技術復合應用。

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