近红外与表面增强拉曼光谱融合技术快速检测花生油中黄曲霉毒素B1

作者：吴升德; 朱家骥; 钱昊; 姜鑫; 许艺; 焦天慧^*

来源：食品安全质量检测学报, 2023, 14(23): 70-79.

DOI：10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.2023.23.023

• 近红外光谱
• 表面增强拉曼光谱
• 光谱数据融合
• 黄曲霉毒素B1

目的 在近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)与表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)特征层数据融合的基础上构建偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型实现花生油中黄曲霉毒素B1(aflatoxin B1,AFB1)含量的快速检测。方法 首先,分别采集待测样本的NIR与SERS光谱。其次,将采集的NIR与SERS光谱分别进行光谱预处理。然后,采用基于希尔伯特-施密特独立准则的变量空间迭代优化算法(Hilbert-Schmidt independence criterion based variable space iterative optimization,HSIC-VSIO)分别筛选NIR与SERS光谱的特征变量。最后,将筛选的特征变量进行融合并构建PLSR模型用于定量检测花生油中AFB1含量。结果 与NIR光谱数据、SERS光谱数据以及NIR与SERS光谱直接融合数据构建的PLSR模型相比,NIR与SERS光谱特征层融合数据构建的PLSR模型具有最佳的预测性能:校正集均方根误差(root mean squared error of calibration set,RMSEC)为0.1569,校正集决定系数(coefficient of determination of calibration set,)为0.9908,预测集均方根误差(root mean squared error of prediction set,RMSEP)为0.1827,预测集决定系数(coefficient of determination of prediction set,)为0.9854,性能偏差比(ratio of performance to deviation,RPD)为8.2761。将本方法与标准方法分别检测真实含有AFB1的花生油样本,结果表明两者的检测性能无显著性差异(P=0.84>0.05)。结论 本方法可实现花生油中AFB1含量的快速、高精度定量检测,也验证了NIR与SERS光谱融合的可行性与有效性。

• 单位
  集美大学; 食品与生物工程学院; 盐城工学院