基于光譜技術食藥用菌質量控制的研究進展

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(1.浙江工業大學食品科學與工程系,浙江杭州 310014; 2.杭州食品藥品檢測研究院,浙江杭州 310022; 3.湖州出入境檢驗檢疫局綜合技術服務中心,浙江湖州 313000)

食藥用菌富含糖類、蛋白質、多肽類、核酸、維生素及礦物質等營養物質[1-2],具有免疫調節、抗腫瘤、抗菌、抗病毒、降血壓、降血糖等功能[3-4]。隨著人們生活水平的提高,人們越來越注重生活品質和飲食健康,食藥用菌因其獨特的營養價值和醫療功效備受青睞。食藥用菌由于產地環境,菌種,基質及加工過程的不同,造成其質量參差不齊,因此需要對其進行嚴格的監管。傳統的食藥用菌分析主要采用化學試劑結合常規的分析儀器,如高效液相色譜(HPLC)、氣相色譜(GC)等。這些化學分析方法應用于食藥用菌分析主要存在以下幾個問題:對原料造成一定的損耗;環境污染,分析成本昂貴,檢測耗費時間長,無法實現多重有效成分同時分析。因此食藥用菌質量監管亟需快速、準確的評價方法為其提供技術支持。

光譜技術是根據物質的光譜來鑒別物質及確定其化學組成和相對含量的方法[5],具有快速無損、高靈敏度、高分辨率等優點,已廣泛應用于各種食品的分析領域,如高亞文等[6]對光譜技術在水產品鮮度評價的應用進行綜述,張菊華等[7]綜述了光譜技術在食用油脂分析中的研究進展。目前已有學者對紅外光譜技術在食用菌研究中的應用進行綜述[8],但是對于拉曼光譜、熒光光譜等其他光譜技術并未涉及,本文對紅外光譜、拉曼光譜、熒光光譜等光譜技術在食藥用菌研究方面的國內外現狀和應用進展方面展開綜述,以期為食藥用菌的深入研究和資源的合理開發利用提供參考。

1 光譜技術在食藥用菌中的應用

1.1 紅外光譜

紅外光譜技術是利用紅外光在不同樣本中發生吸收、反射、漫反射和透射等物理現象,結合化學計量學方法來反映不同樣品之間的差異,按照波長不同分為近紅外(0.75～2.5 μm)、中紅外(2.5～25 μm)和遠紅外(25～300 μm)光譜。

近紅外光譜分析技術現階段已相對成熟,已廣泛應用于食藥用菌的各個領域,特別是結合不同的化學計量學方法,可以針對食藥用菌的不同品質問題進行檢測,一般分為產品品質檢測、摻假檢測、植物源鑒別檢測、產地檢測,如Haiyan Fu,Qiaobo Yin等[9]利用近紅外光譜技術,對25組不同的靈芝樣本,建立不同的樣本模型,從而鑒別出摻假樣本以及溯源地。與近紅外光譜相比,中紅外光譜主要反映分子振動的基頻吸收,不同分子之間的吸收相對獨立,較容易提取待分析物的吸收信息,中紅外光譜現已被應用于食藥用菌植物源鑒別檢測、產地檢測和摻假檢測,如Choong等[10]采用中紅外光譜技術對虎乳靈芝、茯苓、豬苓、側耳和雷丸五種藥用真菌進行分析鑒別,通過二階導數光譜放大,將重疊的峰解析成更清晰的信號,觀察到五個樣本之間的顯著差異,整個過程有效、直接,可以用于真菌菌種的鑒別。紅外光譜在食藥用菌檢測中的應用詳見表1。

表1 紅外光譜在食藥用菌檢測中的應用Table 1 Application of Infrared Spectroscopy in the detection of edible and medicinal mushrooms

紅外光譜具有整體指紋性的特點,能夠全面映射出復雜的化學體系,在食藥用菌質量控制中具有無損鑒別、全組分分析的優點,是一種非常有潛力的質量控制和鑒別手段。但是紅外光譜技術依然存在一些問題,如有效信息提取率低,易受環境因素影響,模型通用性差,痕量分析誤差大等。在未來,隨著紅外光譜及相關技術進一步發展,在食藥用菌研究領域會有更廣闊的前景,對其產業的發展具有巨大的推動作用。

1.2 紫外光譜

紫外光譜的波長范圍為10～380 nm,是目前應用最廣泛的測定分子結構的方法之一,是依據不同物質所含成分的不飽和程度不同,因而其紫外吸收曲線的形態、峰位、峰強度也不同,以此來達到鑒別的目的,具有快速、準確的優點,可以用于鑒別不同的物質體系[25]。

目前已有學者利用紫外光譜技術結合不同的化學計量學方法檢測食藥用菌。李濤等[26]采用紫外光譜技術,結合夾角余弦、歐氏距離和主成分分析等分析方法用于不同產地、種類牛肝菌的快速鑒別和質量控制。楊天偉等[27]采用紫外指紋圖譜技術,結合歐氏距離和主成分分析法對云南9個不同地區絨柄牛肝菌進行鑒別,結果表明,9個不同產地的絨柄牛肝菌紫外指紋圖譜相似,但是紫外圖譜的峰強、峰位等存在一定的差異,原因是絨柄牛肝菌的主要化學組分相似,但含量不同。因此,紫外光譜技術結合歐氏距離和主成分分析法能夠鑒別不同產地絨柄牛肝菌,為野生食用菌的產地鑒別和質量控制提供參考。

目前,應用紫外光譜技術檢測食藥用菌的品質已取得一定成效,但是還無法實現對復雜樣品的準確分析,因此仍處于探索研究發展階段。

1.3 拉曼光譜

拉曼光譜作為一種分子光譜,具有快速響應、高特異性等優點,另外,由于其只需要很少的樣品量且對樣品的損傷極小[28],使得該方法非常適合生物樣品的研究。實際上,這些特征對于這類研究很重要,因為生物樣品通常比較復雜,含有水分組成,并且組成會隨著時間的推移而變化。先前對微生物的振動光譜研究表明該技術能夠分析、檢測和表征微生物[29-31]。

隨著20世紀70年代和80年代拉曼儀器的改進[32],使得拉曼光譜可以用于真菌分析。Kris等[33]采用拉曼光譜分析乳菇孢子的組成,不同物質在拉曼帶中的位置不同,通過分析得到拉曼譜圖,他們指出,乳菇孢子中脂質的含量很高,主要的脂肪酸是油酸,除了不同類型的脂質之外,還檢測到了甲殼質和支鏈淀粉,海藻糖由于譜帶位置的重疊,不能清晰地分辨出來。由此可見,拉曼光譜可以用于分析食用菌的組成。賴鈞灼等[34]采用光鑷拉曼光譜分析單個金福菇孢子的組成,結果表明,其拉曼光譜圖基本能呈現金福菇孢子所含物質的組成和結構信息,其主要成分為脂類物質。這就為采用光鑷拉曼光譜技術研究食用菌孢子萌發機理提供了一個新的思路。王桂文等[35]采用拉曼鑷子技術分析單個紅菇擔孢子的組成,以及不同儲存方式對擔孢子組成的影響,結果表明,紅菇擔孢子孢內主要成分是脂類物質,且孢子經過多年儲存,其胞內的主要成分不變,但是這種方法對于紅菇屬內不同種類的孢子無法加以區分。拉曼光譜在食藥用菌檢測中的應用詳見表2。

表2 拉曼光譜在食藥用菌檢測中的應用Table 2 Application of Raman Spectra in the detection of edible and medicinal mushrooms

拉曼光譜技術應用于食藥用菌品質安全檢測具有快速、簡單、無損和直接檢測樣品等優點,和其他各項無損檢測技術一起推動了食藥用菌產品無損檢測的發展。但是在實際應用過程中測量的準確度、精密度和重復性都有待進一步提高。

1.4 原子光譜

原子光譜分析通常是指根據氣態自由原子所產生的發射、吸收及熒光信號進行元素分析的一類儀器分析方法,被廣泛應用于物質無機元素分析。近兩年多來,原子光譜分析的研究與應用仍以原子發射光譜法(AES)為主,原子吸收光譜法(AAS)次之,其中,以電感耦合等離子體(ICP)為光源的ICP-AES應用最為廣泛[38]。原子光譜技術在食藥用菌檢測中的應用詳見表3。

表3 原子光譜在食藥用菌檢測中的應用Table 3 Application of Atomic Spectroscopy in the detection of edible and medicinal mushrooms

原子吸收光譜法主要是指通過氣態原子對一定波長的光輻射進行吸收,以此來使原子外層的電子從基態變化為激發態,從而能夠有效檢測出樣品中的物質。原子吸收光譜具有檢測速度快、精確度高、抗干擾能力強等優點,能夠有效地對樣品中的微量元素進行分析,近年來被廣泛用于食藥用菌中重金屬的檢測。但是原子吸收光譜也存在著一定的不足,如實驗結果容易受預處理手段的影響。為了可以更準確和快速地測定樣品中的金屬元素,原子吸收光譜可以與其他檢測手段聯用,比如高效液相色譜、氣相色譜、毛細管電泳等。

原子熒光光譜作為痕量和超痕量元素分析中最有效、最重要的方法之一[39],已被廣泛應用于食品、環境、水產品等樣品中的元素形態分析。應用原子熒光光譜法能夠對食藥用菌中砷、汞、硒和銻等金屬元素進行較為準確的測定。但是,由于食藥用菌中金屬元素含量較低,金屬形態也不盡相同,因此還需進一步提高檢測靈敏度和方法的重現性。

電感耦合等離子體原子發射光譜是一種用等離子體餡產生的高溫激發光源作為原子發射光譜的激發光源的一種儀器分析方法,目前廣泛用于多元素痕量分析中。齊景凱等[40]采用微波消解-電感耦合等離子體原子發射光譜測定白玉菇、香菇、雙孢蘑菇、金針菇和糙皮側耳中砷、汞、鎘、鉛、錫、鈷、鉬、硒、鎂、鈣、鉀、磷、鐵、鋅、鈉、錳、銅、鋁、鋇和鈦20種元素的含量。結果表明,各元素的平均回收率在95.58%～105.65%之間,相對標準偏差在0.84%～4.13%,檢出限為0.015～10.20 μg/L。該方法快速、簡便、準確,適用于食藥用菌中多種元素的同時測定。

1.5 高光譜技術(HSI)

高光譜技術是一種新型的分析檢測技術,借助于計算機技術將光譜技術和圖像技術有機結合在一起,可以同時測得樣品的空間信息和光譜信息,具有波段多、分辨率高和圖譜合一的特點。它不僅能像可見-近紅外光譜技術一樣能夠檢測物質成分,而且它還具備機器視覺技術的功能。由此,高光譜技術可以通過分析圖像信息和光譜信息,進而來檢測待檢測樣品的內部成分含量、空間分布等信息[49]。這項技術最初是為遙感開發的,但后來在不同領域如天文學、制藥、食品和醫藥等領域都得到了應用。

目前隨著高光譜技術的不斷發展,利用該技術對食藥用菌的檢測日趨成熟。Gowen等[50]使用推掃式線掃描高光譜儀在400～1000 nm的波長范圍內獲得蘑菇樣品的高光譜圖像。從蘑菇表面的各個位置獲得來自每個蘑菇樣品的反射光譜,并使用標準正常變異(SNV)轉化進行預處理。在儲存期間測量蘑菇樣品的重量損失(WL)和亨特左值(L)。結果表明,在解凍初期,冷凍樣品在外觀上相似,WL和L值與未受損害的蘑菇相似,而凍融24 h后冷凍損傷的蘑菇中WL和L值變化明顯。結合主成分分析和線性判別分析,對新鮮蘑菇和凍結損傷蘑菇的分類正確率分別為100%和97.9%。因此,使用這種方法,可以以高準確度(>95%正確分類)對冷凍損壞的蘑菇在解凍45分鐘后(23±2 ℃)進行分類,并且凍融破壞不明顯。Taghizadeh等[51]使用高光譜成像技術對不同聚合物薄膜包裝的蘑菇的保質期進行研究,結果表明,孔徑為1 mm的PET薄膜更有利于蘑菇的保鮮。本研究表明HSI可用于蘑菇品質的快速評價,從而促進蘑菇無損包裝的發展,以延長蘑菇的保質期。

綜上,基于高光譜技術對食藥用菌品質進行無損檢測是可行的,但高光譜數據因其波段數眾多,數據量大,建模的計算工作量繁瑣,直接影響建模的速度;光譜間存在強相關性,冗余信息多,影響建模的精度和穩定性。因此,對高光譜技術的光譜預處理、建模、特征波長選擇等數據處理方法進行探索性研究是十分必要的,在實際工作中,可以通過選擇適合的光譜預處理、建模(定性和定量)方法以提高預測精度;選擇適合的特征波長提取算法以提高檢測速度和精度。

2 結論與展望

光譜技術在食藥用菌質量檢測和安全評定方面,體現出巨大潛在的價值。與此同時,存在的問題和不足也慢慢顯現,如近紅外光譜技術對食藥用菌的分析結果易受外界因素的影響,進而其準確性也有所不足。拉曼光譜技術數據庫的建立和熒光干擾方面有所欠缺,需進一步研究才能進入廣泛應用階段。近紅外光譜、拉曼光譜、熒光光譜等光譜技術目前在食藥用菌檢測中發展迅速,檢測方向從外部品質檢測發展為內外部品質同時檢測、從靜態檢測發展為動態檢測。

從發展前景來看,今后光譜技術應用于食藥用菌檢測的研究重點在于以下兩個方面:一方面,將光譜技術與其他新技術有機融合,實現多參數同時檢測。另一方面,不斷完善食藥用菌檢測方法,深入研究提高食藥用菌檢測精度,開發出相應生產線的在線檢測設備?；诠庾V技術自身的優點,其作為一種品質評價的客觀手段在食藥用菌行業中必將得到實現和拓展。