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English| 發(fā)布日期：2020-11-25 |
近年來，肉制品的質(zhì)量安全成為老百姓極為關(guān)注的問題，肉類摻假摻雜事件屢見不鮮，這種現(xiàn)象在深加工肉行業(yè)甚至成為了潛規(guī)則。不良商家為了謀取利益，在售價(jià)高的牛肉羊肉中，摻假摻雜來賺黑心錢。例如2019年報(bào)道的某麻辣燙店里售賣的“羊肉卷”中鴨肉的含量高達(dá)60 %，這就是大家稱的“復(fù)合肉卷”，而純羊肉和“復(fù)合肉卷”價(jià)格每斤相差高達(dá)30元左右。這不僅嚴(yán)重威脅到了消費(fèi)者的健康和權(quán)益，還擾亂了我國(guó)肉類加工行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展。因此，開發(fā)快速準(zhǔn)確的檢測(cè)技術(shù)對(duì)保障消費(fèi)者舌尖上的安全及肉品行業(yè)健康發(fā)展有重要意義。
傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)有聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（PCR）、蛋白質(zhì)鑒別等，但這些方法耗時(shí)長(zhǎng)、操作復(fù)雜，不能滿足快速檢測(cè)及現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的需要。近年來出現(xiàn)了一些肉品質(zhì)鑒別快速檢測(cè)技術(shù)，酶聯(lián)免疫吸附（ELISA）是一種基于免疫學(xué)方法的對(duì)各種動(dòng)物源性成分進(jìn)行鑒定的技術(shù)，但存在特異性較低、受樣品基質(zhì)影響大的局限。實(shí)時(shí)熒光定量PCR也是一種快檢技術(shù)，該技術(shù)利用PCR反應(yīng)體系中熒光信號(hào)的變化對(duì)產(chǎn)物生成進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，但仍然需要較復(fù)雜的樣品前處理過程，并且對(duì)操作人員的技術(shù)要求很高。這些方法均需要進(jìn)行樣品前處理，操作復(fù)雜，尚不能完全滿足當(dāng)前肉制品快檢的需求。
拉曼光譜技術(shù)是近年發(fā)展起來的一種快速無損檢測(cè)方法，該方法一般不需要進(jìn)行前處理，操作簡(jiǎn)單，在農(nóng)產(chǎn)品、食品的檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用。拉曼光譜中的拉曼位移與分子的振動(dòng)能級(jí)一一對(duì)應(yīng)，可以反映出檢測(cè)物分子的結(jié)構(gòu)狀態(tài)和振動(dòng)信息，被廣泛應(yīng)用于物質(zhì)結(jié)構(gòu)分析。國(guó)內(nèi)外用拉曼光譜法檢測(cè)肉中脂肪[1]、蛋白質(zhì)[2][3]等的研究已有報(bào)道。
De Biasio等[4]利用激光波長(zhǎng)為785nm的顯微共聚焦拉曼光譜儀采集了雞肉、豬肉、羊肉、牛肉、馬肉、火雞肉的拉曼光譜（如圖1所示），結(jié)合光譜預(yù)處理方法及分類方法，用來鑒別肉的種類，結(jié)果表明：拉曼光譜技術(shù)結(jié)合主成分分析PCA可以很容易區(qū)分紅肉和白肉（如圖2所示），但是區(qū)分不同物種的肉時(shí)還需要更復(fù)雜的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法。
圖1：馬肉、豬肉、雞肉、火雞肉、牛肉、馬肉的平均拉曼光譜
圖2：雞肉、火雞肉、豬肉、馬肉、羊肉、牛肉的PAC分類
周亞玲[5]利用拉曼光譜技術(shù)建立了一種摻雞肉牛肉餡快速判別的方法。制備雞肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0 %、10 %、20 %、30 %、40 %、50 %、60 %、70 %、80 %、90 %、100 %的摻假牛肉餡共計(jì)89個(gè)樣本，使用顯微拉曼光譜儀采集其拉曼光譜（如圖3），采用PCA對(duì)不同雞肉含量的牛肉餡進(jìn)行聚類分析，并利用支持向量回歸建立模型（SVR）。
圖3：摻雞肉牛肉餡的拉曼光譜曲線
圖4：純牛肉餡及摻雞肉牛肉餡的PCA圖
結(jié)果表明：PCA能夠?qū)郊倥Ｈ怵W快速鑒別出來；摻假牛肉餡樣本的SVR校正模型決定系數(shù)、交互驗(yàn)證決定系數(shù)、預(yù)測(cè)模型決定系數(shù)分別為0.9994、0.9993、0.9716，說明建立的SVR模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)摻雞肉牛肉餡的快速、準(zhǔn)確判別。
由此可見，拉曼光譜技術(shù)在肉品定性判別方面是可行的，并且有望應(yīng)用于肉品摻假摻雜定量檢測(cè)。
近日，我們利用如海光電的高性能光譜儀XS 11639組裝搭建了一套拉曼光譜檢測(cè)系統(tǒng)（設(shè)備搭建如圖5），用來檢測(cè)雞肉的脂肪。
圖5：組裝拉曼光譜檢測(cè)系統(tǒng)
將雞肉脂肪放置在拉曼激發(fā)光的聚焦點(diǎn)采集其拉曼光譜，激光波長(zhǎng)為532 nm，激光功率為5 mw，積分時(shí)間為1 s，光譜平均次數(shù)為10次，雞肉脂肪的原始拉曼光譜的譜圖如圖6所示。
圖6：雞肉脂肪的原始拉曼光譜
雞肉脂肪等生物組織的熒光非常強(qiáng)，而拉曼光譜信號(hào)僅為熒光信號(hào)的萬分之一或更低，因此往往被熒光所淹沒。為了更加清晰和明顯地表示出拉曼光譜，所使用的檢測(cè)裝置應(yīng)具有足夠高的靈敏度和分辨本領(lǐng)。在我們得到的雞肉脂肪的原始拉曼光譜中，可以看到非常明顯的能夠精確描述蛋白質(zhì)和多肽結(jié)構(gòu)的拉曼特征峰，如酰胺Ⅰ的特征峰在1597-1680 cm-1，歸屬為碳氧雙鍵伸縮、氮?dú)滏I彎曲和碳?xì)滏I伸縮，酰胺Ⅲ的特征峰在1229-1300 cm-1，歸屬為碳氧鍵伸縮和氮?dú)滏I彎曲。對(duì)比一些文獻(xiàn)中肉制品拉曼光譜（如圖1、圖3），我們得到的脂肪拉曼光譜也有很好的生物組織拉曼信號(hào)。該實(shí)驗(yàn)可以說明如海光電的拉曼檢測(cè)系統(tǒng)具有良好的信號(hào)收集能力和分辨能力，可以獲得較高質(zhì)量的雞肉脂肪的拉曼信號(hào)，滿足生物組織檢測(cè)的高靈敏度和高分辨率的需求。
此外，雞肉脂肪等生物組織的拉曼光譜中熒光背景很強(qiáng)，因此正確的數(shù)據(jù)處理方法也至關(guān)重要，如海拉曼光譜檢測(cè)系統(tǒng)的控制軟件pro中帶有背景降噪及光譜平滑功能，能夠扣除熒光背景及平滑光譜，圖7為光譜預(yù)處理后的雞肉脂肪的拉曼光譜。
圖7：預(yù)處理后的雞肉脂肪拉曼光譜
如海光電的拉曼光譜檢測(cè)設(shè)備可以得到高質(zhì)量的雞肉脂肪的拉曼光譜，在肉類摻假摻雜鑒別、肉的品質(zhì)分級(jí)等方面有廣闊的應(yīng)用前景。
參考文獻(xiàn)：
[1] Cardenia V, Rodriguez-Estrada M T, Cumella F, et al. Oxidative stability of pork meat lipids as related to high-oleic sunfloweroil and vitamin E diet supplementation and storage conditions[J]. MeatScience, 2011, 88(2): 271-279.
[2] Herrero A M , Carmona P , Cofrades S , et al. Raman spectroscopic determination of structural changes in meat batters upon soy protein addition and heat treatment[J]. Food Research International, 2008, 41(7):0-772.
[3] Herrero A M. Raman spectroscopy for monitoring protein structurein muscle food systems[J]. Food Science and Nutrition, 2008, 48(6):512-523.
[4] De Biasio M , Stampfer P , Leitner R , et al. Micro-Raman spectroscopy for meat type detection[C]// Spie Sensing Technology & Applications. 2015.
[5] 周亞玲. 基于拉曼光譜技術(shù)的摻雞肉牛肉餡快速判別方法[J]. 肉類研究, 2018, v.32；No.231(05):40-43.
