一种基于ft-nir技术的糙米中黄曲霉毒素含量的快速检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及谷物品质检测技术领域，具体而言涉及一种基于FT-NIR技术实现同 时对糙米中黄曲霉毒素队、B2、Gp G2及其总量水平的快速检测方法。
【背景技术】
[0002] 谷物中含有丰富的碳水化合物、脂肪、蛋白质以及无机盐类营养物质，是关系国计 民生的重要战略物资。然而，在适宜的水分和温度条件下，谷物极易发霉变质。据报道，我 国每年因霉变造成的粮食产后损失高达2100万t，占全国粮食总产量的4. 2%，是每年新增 粮食产量的4倍多。
[0003] 谷物中常见霉菌约200种，霉菌代谢产生的毒素有300多种，危害较大的有黄曲霉 毒素（AFT)、赭曲霉毒素（OTA)以及呕吐毒素（DON)等。据联合国粮农组织估算，全球每年 约有25 %的农产品遭受真菌毒素污染，大约2 %因污染严重而失去营养和经济价值，造成 的直接或间接经济损失达数百亿美元。
[0004] 其中，黄曲霉毒素是目前已知的最稳定、危害最大的毒素。自然界中至少存在14 种不同类型的AFT，常见的AFT主要包括AFB1、AFB2、AFG1、AFGjP AFM i等。其中，AFB i的毒 性最具代表。世界卫生组织下属的国际癌症研究机构（IARC)于1993年得出结论，AFB1对人 和动物具有强致癌性，并将其归为一类致癌物。动物实验表明，饲料中AFB 1含量在100 μ g/ kg左右时，饲喂26周即可使敏感动物如小鼠出现肝癌。
[0005] 鉴于黄曲霉毒素的严重危害，世界各国先后制定了相应的限量标准和法规。我国 食品卫生标准（GB 202715-2005)对主要黄曲霉毒素最高限量做了规定，玉米、大米以及小 麦中AFB1含量分别不能高于20. 0、10. 0和5. 0 μ g/kg。国际法典委员会（CAC)明确规定食 品中六?1'出1、82、6 1和62)不能高于15以8/1^。目前黄曲霉毒素的检测主要有高效液相色谱 法及串联质谱法、薄层色谱法和酶联免疫吸附法等，然而上述方法或者前处理复杂、时效性 差、成本高，或者对人和环境污染大、结果不稳定。除此之外，微柱筛选法、金标试纸法和生 物传感器法等快速检测方法大多只停留在定性及半定量阶段，或者灵敏度、准确度不高，容 易误判。因此，发展一种快速、准确且经济可行的检测方法，已经成为确保粮食质量安全亟 需解决的关键问题之一。
[0006] 近年来，随着计算机技术与化学计量学的飞速发展，近红外光谱分析技术，由于 其具有快速无损、绿色环保和低成本的优势，越来越受到食品、烟草、医药、纺织及农业等 行业的重视，并在上述行业的品质及质量分析中得到成功应用。傅里叶变换近红外光谱 (FT-NIR)仪与其它类型相比，具有信噪比高、分辨率高、重复性及稳定性好等优点，且带有 多种检测接口和附件，可用于多种制品的常规和在线检测。糙米是稻谷脱去外保护皮层的 完整籽粒，作为一种绿色的健康食品日益受到消费者的欢迎。然而，糙米由于失去稻壳的保 护作用，在储运过程中更易受真菌污染而产生黄曲霉毒素，严重威胁人类健康。因此，利用 近红外光谱分析技术，建立糙米中黄曲霉毒素含量水平的快速分析与检测方法体系，对于 确保粮食安全与人民群众身心健康无疑具有重要的意义。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于提供一种基于FT-NIR技术，通过采集糙米样品的特征光谱信 息达到黄曲霉毒素 B1、B2、G1、G2及其总量的快速定量检测的方法，旨在实现同时对糙米中黄 曲霉毒素 G2及其总量的定量检测，提高检测的时效性、准确度，简化操作复杂性， 减小样品损耗量。
[0008] 本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有 利的方式发展独立权利要求的技术特征。
[0009] 为达成上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
[0010] -种基于FT-NIR技术的糙米中黄曲霉毒素含量的快速检测方法，包括如下步骤： [0011] 步骤1、样品准备，收集不同黄曲霉侵染程度的糙米样品，将糙米样品粉碎得到样 品粉末，并在-18°C环境下冷藏，待测；
[0012] 步骤2、光谱检测，对于样品粉末，采用傅立叶变换近红外光谱仪扫描样品的漫反 射光谱信息，并采用多功能柱净化-高效液相色谱-荧光法测定样品粉末中黄曲霉毒素队、 BpG^G2及其总量的水平；
[0013] 步骤3、光谱预处理，对前述步骤得到的样品粉末的原始光谱信息进行预处理，消 除干扰；
[0014] 步骤4、定量预测分析，利用多元线性回归的逐步回归分析方法（SMLR)对预处理 后的光谱信息进行分析，建立糙米样品粉末中黄曲霉毒素队、8 2、匕、62及其总量与样品的光 谱信息的化学计量模型；
[0015] 步骤5、快速测定，利用前述建立的模型，基于待测的糙米的光谱信息而输出其黄 曲霉毒素队、B 2、Gp G2及其总量。
[0016] 进一步的实施例中，前述步骤1中，糙米颗粒样品的粉碎包括：
[0017] 将每份糙米颗粒样品粉碎，时间至少为10s，过40目筛，如此以保证样品的均一 性。
[0018] 进一步的实施例中，前述步骤2中，应用傅立叶变换近红外光谱仪采集糙米粉末 样品的光谱信息，具体包括：
[0019] 利用傅立叶变换近红外光谱仪扫描样品粉末，；采用吸收模式，光谱扫描范围为 12000~3500cm \分辨率为4cm \扫描次数为64次，重复扫描3次，重复扫描间需上下晃 动样品瓶（时间t>3s)，取平均光谱进行分析。
[0020] 进一步的实施例中，前述步骤3中，光谱预处理的实现包括：
[0021] 对每份糙米颗粒样品在测定前采用多元散射校正算法对样品的原始光谱信息进 行处理，消除颗粒分布不均匀及颗粒大小产生的散射影响，并通过Dixon检验，在95%的置 信水平下，自动计算出各样本光谱的马氏距离，去除异常样本；
[0022] 进一步的实施例中，前述步骤4中，糙米样品粉末中黄曲霉毒素队、B2、Gp G2及其 总量与样品的光谱信息的化学计量模型的建立过程包括：
[0023] 步骤4-1、选取建模集和预测集样本，在模型构建前，利用Kennard-Stone (KS)算 法对样本的建模集与验证集进行挑选，即通过计算自变量X，即光谱之间的欧式距离，将光 谱差异大的样本选入建模集，剩余距离较小样本归为验证集，，KS中样本差异性是通过比较 两个样本P，q之间光谱的欧氏距离来确定的，即
[0024]
[0025] xp (j)和xq (j)是样本p和q在第j个波数的吸光度值，J代表光谱波数数目；
[0026] 采用KS随机选取2/3份样品的光谱信息用于模型构建，剩余1/3份样品作为预测 集样本，验证模型可靠性；
[0027] 步骤4-2、选取建模的光谱区域，基于糙米样品中黄曲霉毒素含量极低的情况，为 获取更多贡献较大的光谱信息，需对光谱全波段的波长提取，具体步骤如下：
[0028] 波长个数选取依据：首先，依据模型相关系数r的大小进行波长个数的初步筛选， 波长个数选取区间为7~12个，选取较大r对应的波长个数；其次，依据建模集均方根误差 RMSEC及预测集均方根误差RMSEP的大小对波长个数进行筛选，选取较小RMSEC和RMSEP对 应的波长个数；最后，依据模型RH)值，选定最大相对分析误差RH)对应的建模所需的波长 个数；
[0029]
[0030] RH)值越大，表明模型稳健性越好，RPD>2. 5,表明此模型可用于定量分析目的；
[0031] 波长选取原则，即：
[0032] 1.从m个全波段变量中选择一个对y作用显著的变量建立一元线性回归方 程：
[0033]
[0034] 2.在余下的m-Ι个变量中选择一个对y作用最显著的变量&，建立:蜂^和吟^变量 的二元回归方程：
[0035]
[0036] 检验％,是否显著，若不显著立即剔除，若显著则考虑下一步引入变量，继续下去；
[0037] 第k步，加入前k-Ι步引入1个变量建立一元回归方程，1彡m-1 :