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快速检测：利用可见-近红外（Vis-NIR）光谱技术检测花生仁中的黄曲霉毒素B?

DOI：10.1177/0003702819829725 期刊：Applied Spectroscopy 出版年份：2019 更新时间：2025-09-24 03:40:24
摘要： 目前检测农产品和食品中黄曲霉毒素污染的方法通常基于湿化学分析，这些方法耗时、会破坏待测样品且需要专业人员操作，因此无法实现大规模无损筛查和现场检测。本研究利用400-2500纳米波段的可见-近红外（Vis-NIR）光谱技术，检测商业去壳花生仁（跑道型）中主要污染物黄曲霉毒素B1（AFB1）。通过将已知量的甲醇溶解黄曲霉毒素标准品滴加到花生仁表面制备不同污染程度的人工污染样本。采用全光谱建立的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型在不同波段范围内均获得良好预测效果：以20和100ppb为分类阈值时，使用全光谱获得的总体准确率分别为88.57%和92.86%。运用随机蛙跳（RF）算法筛选识别花生仁表面AFB1污染的最优特征波长，基于RF算法确定的最优光谱变量建立简化RF-PLS-DA分类模型。该优化模型在20ppb和100ppb阈值下的总体准确率分别达到90.00%和94.29%，较全光谱变量有所提升。简化后的RF-PLS-DA模型所用光谱变量较全光谱至少减少94.82%。研究表明，结合适当化学计量方法的Vis-NIR光谱技术可用于花生仁AFB1污染的鉴别。
作者： Feifei Tao，Haibo Yao，Zuzana Hruska，Yongliang Liu，Kanniah Rajasekaran，Deepak Bhatnagar
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究采用可见-近红外（Vis-NIR）光谱结合化学计量学方法检测花生仁表面黄曲霉毒素B1（AFB1）污染的可行性，旨在建立一种快速、无损的筛查方法。

研究成果

可见-近红外光谱结合PLS-DA和RF算法可有效检测花生仁中的黄曲霉毒素B1污染，具有高准确率（高达94.29%）和降低数据维度的优势。这表明其在快速无损筛查方面具有潜力，不过针对自然污染的实际应用仍需进一步研究。

研究不足

该研究在理想实验室条件下进行，采用人工污染样本，可能无法完全反映自然真菌感染情况。该方法对其他农产品或在田间条件下的有效性尚未验证。探测器范围末端的频谱噪声将可用频谱范围限制在410-1070纳米和1120-2470纳米之间。

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