| 发布日期：2020-11-25 |
近年来，肉制品的质量安全成为老百姓极为关注的问题，肉类掺假掺杂事件屡见不鲜，这种现象在深加工肉行业甚至成为了潜规则。不良商家为了谋取利益，在售价高的牛肉羊肉中，掺假掺杂来赚黑心钱。例如2019年报道的某麻辣烫店里售卖的“羊肉卷”中鸭肉的含量高达60 %，这就是大家称的“复合肉卷”，而纯羊肉和“复合肉卷”价格每斤相差高达30元左右。这不仅严重威胁到了消费者的健康和权益，还扰乱了我国肉类加工行业的健康、可持续发展。因此，开发快速准确的检测技术对保障消费者舌尖上的安全及肉品行业健康发展有重要意义。
传统检测技术有聚合酶链式反应（PCR）、蛋白质鉴别等，但这些方法耗时长、操作复杂，不能满足快速检测及现场检测的需要。近年来出现了一些肉品质鉴别快速检测技术，酶联免疫吸附（ELISA）是一种基于免疫学方法的对各种动物源性成分进行鉴定的技术，但存在特异性较低、受样品基质影响大的局限。实时荧光定量PCR也是一种快检技术，该技术利用PCR反应体系中荧光信号的变化对产物生成进行实时监测，但仍然需要较复杂的样品前处理过程，并且对操作人员的技术要求很高。这些方法均需要进行样品前处理，操作复杂，尚不能完全满足当前肉制品快检的需求。
拉曼光谱技术是近年发展起来的一种快速无损检测方法，该方法一般不需要进行前处理，操作简单，在农产品、食品的检测中发挥着重要作用。拉曼光谱中的拉曼位移与分子的振动能级一一对应，可以反映出检测物分子的结构状态和振动信息，被广泛应用于物质结构分析。国内外用拉曼光谱法检测肉中脂肪[1]、蛋白质[2][3]等的研究已有报道。
De Biasio等[4]利用激光波长为785nm的显微共聚焦拉曼光谱仪采集了鸡肉、猪肉、羊肉、牛肉、马肉、火鸡肉的拉曼光谱（如图1所示），结合光谱预处理方法及分类方法，用来鉴别肉的种类，结果表明：拉曼光谱技术结合主成分分析PCA可以很容易区分红肉和白肉（如图2所示），但是区分不同物种的肉时还需要更复杂的化学计量学方法。
图1：马肉、猪肉、鸡肉、火鸡肉、牛肉、马肉的平均拉曼光谱
图2：鸡肉、火鸡肉、猪肉、马肉、羊肉、牛肉的PAC分类
周亚玲[5]利用拉曼光谱技术建立了一种掺鸡肉牛肉馅快速判别的方法。制备鸡肉质量分数为0 %、10 %、20 %、30 %、40 %、50 %、60 %、70 %、80 %、90 %、100 %的掺假牛肉馅共计89个样本，使用显微拉曼光谱仪采集其拉曼光谱（如图3），采用PCA对不同鸡肉含量的牛肉馅进行聚类分析，并利用支持向量回归建立模型（SVR）。
图3：掺鸡肉牛肉馅的拉曼光谱曲线
图4：纯牛肉馅及掺鸡肉牛肉馅的PCA图
结果表明：PCA能够将掺假牛肉馅快速鉴别出来；掺假牛肉馅样本的SVR校正模型决定系数、交互验证决定系数、预测模型决定系数分别为0.9994、0.9993、0.9716，说明建立的SVR模型可以实现对掺鸡肉牛肉馅的快速、准确判别。
由此可见，拉曼光谱技术在肉品定性判别方面是可行的，并且有望应用于肉品掺假掺杂定量检测。
近日，我们利用如海光电的高性能光谱仪XS 11639组装搭建了一套拉曼光谱检测系统（设备搭建如图5），用来检测鸡肉的脂肪。
图5：组装拉曼光谱检测系统
将鸡肉脂肪放置在拉曼激发光的聚焦点采集其拉曼光谱，激光波长为532 nm，激光功率为5 mw，积分时间为1 s，光谱平均次数为10次，鸡肉脂肪的原始拉曼光谱的谱图如图6所示。
图6：鸡肉脂肪的原始拉曼光谱
鸡肉脂肪等生物组织的荧光非常强，而拉曼光谱信号仅为荧光信号的万分之一或更低，因此往往被荧光所淹没。为了更加清晰和明显地表示出拉曼光谱，所使用的检测装置应具有足够高的灵敏度和分辨本领。在我们得到的鸡肉脂肪的原始拉曼光谱中，可以看到非常明显的能够精确描述蛋白质和多肽结构的拉曼特征峰，如酰胺Ⅰ的特征峰在1597-1680 cm-1，归属为碳氧双键伸缩、氮氢键弯曲和碳氢键伸缩，酰胺Ⅲ的特征峰在1229-1300 cm-1，归属为碳氧键伸缩和氮氢键弯曲。对比一些文献中肉制品拉曼光谱（如图1、图3），我们得到的脂肪拉曼光谱也有很好的生物组织拉曼信号。该实验可以说明如海光电的拉曼检测系统具有良好的信号收集能力和分辨能力，可以获得较高质量的鸡肉脂肪的拉曼信号，满足生物组织检测的高灵敏度和高分辨率的需求。
此外，鸡肉脂肪等生物组织的拉曼光谱中荧光背景很强，因此正确的数据处理方法也至关重要，如海拉曼光谱检测系统的控制软件pro中带有背景降噪及光谱平滑功能，能够扣除荧光背景及平滑光谱，图7为光谱预处理后的鸡肉脂肪的拉曼光谱。
图7：预处理后的鸡肉脂肪拉曼光谱
如海光电的拉曼光谱检测设备可以得到高质量的鸡肉脂肪的拉曼光谱，在肉类掺假掺杂鉴别、肉的品质分级等方面有广阔的应用前景。
参考文献：
[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] 周亚玲. 基于拉曼光谱技术的掺鸡肉牛肉馅快速判别方法[J]. 肉类研究, 2018, v.32；No.231(05):40-43.
