1 河北农业大学食品科技学院, 河北 保定 071000 南阳理工学院张仲景国医国药学院, 河南 南阳 473000
2 河北农业大学食品科技学院, 河北 保定 071000
3 中粮营养健康研究院, 营养健康与食品安全北京市重点实验室, 北京 102209
4 北京工业职业技术学院机电工程学院, 北京 100042
表面增强拉曼光谱(SERS)是将目标分子结合在纳米级粗糙金属表面, 使拉曼信号得到显著增强的技术, 具有灵敏度高、 不受水分干扰、 操作简单、 快速、 无损等优点, 现已成为食品、 化学和医学等领域的研究热点。 液体食品(如牛奶、 食用油、 饮料、 蜂蜜、 酒)是人类赖以生存、 日常生活中所不能缺少的食品, 其品质安全关系着消费者的身体健康和企业效益, 因此对液体食品品质安全进行快速、 实时检测具有十分重要的意义。 液体食品安全指标如抗生素残留、 农药残留、 色素、 非法添加剂等物质分子通常具有较强的拉曼活性, 利用SERS技术的“指纹”特性能够对液体食品中的痕量物质进行简单、 快速、 准确的定性、 定量检测分析。 与其他光谱技术相比, SERS技术不受水分干扰, 对水溶液样品基质(如牛奶、 饮料、 酒)的检测分析更为简单, 实现液体食品品质安全的在线实时检测更具潜力, 是液体食品品质安全检测领域一项极具应用潜力和应用前景的前沿分析技术。 文章简述了SERS技术的增强原理并对液体食品安全检测领域相关基底研究进行了总结, 聚焦于SERS技术在液体食品品质安全检测领域的应用研究现状, 重点从样品前处理方法、 基底类型和检出限三方面对液体食品相关品质安全指标(如油脂氧化、 抗生素残留、 农药残留、 葡萄酒产地辨别等)方面的新近研究工作和进展进行归纳总结; 讨论了SERS技术的优点与局限性, 以及面临的主要挑战和未来发展前景。
表面增强拉曼光谱 液体食品 抗生素 非法添加物 Surface-enhanced Raman spectroscopy Liquid foods Antibiotics Illegal additives 光谱学与光谱分析
2023, 43(9): 2657
1 天津商业大学生物技术与食品科学学院, 天津 300134
2 中国农业大学食品科学与营养工程学院, 北京 100083
3 湘潭大学化工学院, 湖南 湘潭 411105
我国人口基数大, 农产品和食品的需求量多。 农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。 如何实现使用无损、 快速、 环境友好型、 高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测, 是当代社会的发展需要。 传统的检测分析方法存在着耗时耗力、 检测的样品不能再次出售、 产生次品漏检的现象等缺点。 近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段, 逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。 然而, 近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。 对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言, 如不同地域、 不同年份、 不同温度、 不同加工方法、 不同成分组成甚至是不同品种, 这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。 随着计算机技术、 光谱仪硬件、 化学计量学以及互联网技术的发展, 相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题, 即建立一个近红外通用模型, 能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。 相比于传统的近红外光谱模型, 通用模型具有建模成本低、 工作量小等优点, 特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。 针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述, 通过比较传统模型建模方法与通用模型建模方法, 分别就建立通用模型过程中样品信息的获取、 模型的建立以及样品信息的预测三大建模步骤中使用的方法进行总结, 并归纳了近红外光谱通用模型在建模步骤中的要点。 近红外光谱通用型模型在农产品以及食品品质检测方面的研究尚处于发展阶段。 也提出对于通用模型开发与研究的一些建议, 并就近红外光谱通用模型预测方法在检测领域的发展趋势进行了进一步展望。
近红外光谱 通用模型 农产品及食品 无损检测 Near-infrared spectroscopy Universal model Agricultural products and foods Non-destructive detection 光谱学与光谱分析
2022, 42(11): 3355
1 湖南工学院材料科学与工程学院, 湖南 衡阳 421002
2 长江师范学院化学化工学院, 重庆 408100
3 湖南省中医药研究院中药研究所, 湖南 长沙 410013
婴幼儿谷类辅助食品是婴幼儿营养的重要能量来源, 其主要原料为大米, 而水稻极易从其生长的土壤和水中吸收重金属Cd积累到谷粒中, 导致大米中Cd的残留浓度相对较高, 从而对婴幼儿谷类辅助食品构成潜在威胁。 提出了电感耦合等离子体串联质谱(ICP-MS/MS)测定婴幼儿谷类辅助食品中重金属Cd的新策略。 样品经微波消解处理后, 采用ICP-MS/MS进行测定。 婴幼儿谷类辅助食品中Cd的测定所面临的质谱干扰主要来源于高浓度Mo所形成的Mo基多原子干扰离子(MoO+, MoN+, MoC+)以及Sn所形成的同量异位素(112Sn+, 114Sn+, 116Sn+)。 针对这些干扰, 在MS/MS模式下, 分别采用H2, NH3/He和O2为反应气, 考察不同Cd同位素的质谱干扰消除效果和分析灵敏度。 结果表明, 在H2和NH3/He反应模式下, H2和NH3均能与Mo基干扰离子发生质量转移反应, 而不与Sn+反应, 可选择110Cd+, 111Cd+和113Cd+进行测定, 但H2与Mo基干扰离子反应速度较慢, 难以彻底消除高浓度Mo基质中对Cd的质谱干扰; 在O2反应模式下, 所有干扰离子均能与O2发生质量转移反应, 虽然获得的分析灵敏度略低于NH3/He反应模式, 但背景等效浓度(BEC)明显比NH3/He反应模式低。 确定了以O2为反应气消除干扰测定Cd的最优分析方案。 利用标准参考物质评价了方法的准确性, 采用国标法(GB5009.268—2016)进行对比分析验证了方法的可靠性。 结果表明, Cd的LOD为2.03~13.4 ng·L-1, 标准参考物质的测定值与认定值基本一致, 在95%的置信水平, 对比分析结果之间无显著性差异。 方法的灵敏度高, 结果准确可靠, 适用于大批量婴幼儿谷类辅助食品中重金属Cd的高通量测定。
谷类辅助食品 婴幼儿 电感耦合等离子体串联质谱 反应模式 Cereal-based complementary foods Infants and young children Inductively coupled plasma tandem mass spectrometry Cd Reaction mode Cd 光谱学与光谱分析
2022, 42(9): 2818
1 University of Gdańsk, Gdańsk PL 80-308, Poland
2 云南省农业科学院药用植物研究所, 云南 昆明 650200
茯苓菌核在亚洲具有悠久的药用历史, 也是北京传统小吃“茯苓夹饼”原材料。 研究旨在测量和评价中国云南地区茯苓菌核的总汞含量。 与其他种类蘑菇子实体相比, 茯苓菌核汞含量较低。 汞含量(干物质)的范围为0.004 1~0.019 mg·kg-1, 中位数为0.011 mg·kg-1, 总体平均值为(0.011±0.004) mg·kg-1, 表明云南不同产地茯苓菌核中Hg含量受到复杂山地类型的影响较大。 对每天食用含有50 g茯苓菌核的茯苓夹饼Hg摄入量进行健康评估, 人均每天Hg摄入量为0.000 003 4~0.000 016 mg·kg-1, 按成人体重60 kg计算, 人均每天Hg摄入量为0.000 009 2~0.000 55 mg。 研究结果显示, 茯苓菌核中Hg元素含量较低, 其摄入量低于健康限量标准。 同时, 煎煮后的茯苓菌核中Hg摄入量也低于健康限量标准, 由茯苓菌核制成的茯苓夹饼Hg含量较低。
生物富集 重金属 真菌 野生食品 Bioconcentration Heavy metal Fungi Wild foods 光谱学与光谱分析
2016, 36(9): 3083
北京工业大学生命科学与生物工程学院, 北京 100124
使用高分辨连续光源石墨炉原子吸收光谱法对谷类、 蔬菜、 饮品、 海产品和乳制品五类共22种常见食品中的重金属元素铅、 镉和铬进行了研究。 建立了样品预处理、 样品消解和定量分析的实验方法, 得到了良好的分析精密度(RSD=1.3%～4.9%) 和回收率(95.1%～104.6%)。 结果表明, 茶叶中的铅和贝类中的铬含量远远大于其他食品, 小米、 韭菜和贝类中的镉含量较高。 本研究为食品中重金属的检测建立了可靠的定量分析方法, 为推动食品质量安全相关标准的制定提供了实验依据; 同时, 根据测定结果得出的食品中重金属含量的分布情况, 对提高消费者的食品安全意识能够起到积极的引导作用。
连续光源石墨炉原子吸收光谱法 食品 重金属 定量分析 Continuum source graphite furnace atomic absorptio Foods Heavy metals Quantitative analysis 光谱学与光谱分析
2012, 32(9): 2566
