蛋白质和糖是食品的重要组分。 在食品加工、 贮运过程中, 蛋白质分子中的氨基与还原糖的羰基很容易以共价键的形式相结合发生糖基化反应。 美拉德式糖基化反应包括早期、 中期和末期三个阶段。 糖基化反应使得蛋白质分子主链或侧链发生修饰, 改变蛋白质结构、 静电荷和疏水性等, 影响蛋白质主链和侧链基团的化学活性, 进而改变蛋白质的理化功能性质, 如改善乳化性、 起泡性、 凝胶性等功能性质, 提高抗氧化性等营养特性, 降低致敏性, 增强抑菌性和贮藏特性等, 在食品加工、 贮运过程中非常普遍且有着重要意义。 糖基化反应过程中引起的蛋白质结构变化是其营养、 功能特性改变的重要原因。 近年来, 化学测定(自由氨基含量、 表面疏水性测定等)、 光谱(紫外、 荧光、 傅里叶变换红外光谱等)、 色谱(圆二、 分子排阻色谱等)、 质谱［基质辅助激光解吸附离子化-飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)、 液相色谱-电喷雾串联质谱(LC-MS2)等］等多种技术手段被探索用于分析蛋白质糖基化反应过程中的结构变化规律, 在糖基化反应机制研究及糖基化反应程度、 产物营养功能性质调控等方面起了重要作用。 尤其是轨道离子阱质谱(LC-Orbitrap-MS2)、 傅里叶变换离子回旋共振质谱(LC-FTICR-MS2)、 氢氘交换-傅里叶变换离子回旋共振质谱(HDX-FTICR-MS2)等技术的出现和成熟应用让糖基化位点研究更加深入, 可以对各位点的糖分子连接数和糖基化取代程度进行定量分析, 使得揭示蛋白质糖基化反应机制变为可能。 对基于蛋白质糖基化反应程度、 一级、 二级、 三级结构和官能团结构的表征和检测方法进行综述, 旨在为蛋白质糖基化反应的深入研究和在食品加工中的应用提供参考。

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。

随着时代发展, 人们对饮食要求越来越高, 从“能吃饱”逐渐变成“要吃好”。 目前人们对食品安全问题十分重视, 因此, 迫切需要一种无损、 快捷的食品检测技术以满足人们的需求。 光谱技术能够根据待测食品样本的物理结构和化学成分推算出其物质特性和组成成分, 在掺伪检测、 新鲜度检测以及有害物质残留检测等方面, 应用前景广阔。 与食品检测中的传统检测技术相比, 光谱技术具有迅速、 精度高、 没有样品损耗以及重复性好等优点, 已经成为食品检测中重要的发展方向。 该文整理了国内外近5年来食品检测中的光谱技术应用相关研究文献, 重点在数据预处理方法、 特征波段选择算法以及数据建模方法三个方面对食品检测中的光谱技术应用进行系统综述。 该文所论述食品检测中光谱技术的应用主要采用多元散射校正（MSC）、 标准正态变换（SNV）以及SG平滑算法对所采集光谱数据预处理; 采用连续投影算法（SPA）、 主成分分析（PCA）以及竞争性自适应重加权采样（CARS）进行特征波段选择; 采用偏最小二乘（PLS）、 支持向量机（SVM）以及人工神经网络（ANN）对检测结果数据进行分析。 同时总结展望了食品检测中光谱技术应用的发展方向: 光谱检测技术与多种食品检测技术相互融合将会成为未来发展方向; 将光谱与在线检测技术相结合, 实现对食品样本在线实时检测, 将会取得更有价值的检测结果; 研发便携式光谱检测设备, 将会更方便地进行食品现场检测, 检测效率将会显著提升, 并且具有很大市场潜力。

动物源性食品是人类营养摄入必不可少的食品之一, 兽药被广泛用于动物饲养和疾病防治, 但兽药残留超标等问题对消费者的健康安全构成了严重威胁。 为防止受污染的食品对消费者造成危害, 研发快速有效的兽药残留分析方法非常必要。 表面增强拉曼光谱法(SERS)作为一种痕量的检测方法, 有望能够满足目前动物源性食品高效、 快速、 灵敏的检测需求。 综述了SERS方法在动物源性食品兽药残留检测中的研究进展, 包括肉类(猪肉、 鸡肉、 鸭肉、 鱼肉)、 乳和乳制品及蜂蜜中兽药残留的SERS分析研究。 概述了SERS技术在肉类食品中主要兽药残留的检测应用进展。 家禽肉中的兽药分析包括四环素类药物、 磺胺类药物、 恩诺沙星和激素类等药物; 猪肉中的兽药主要分析了β-受体激动剂、 氯霉素、 左旋咪唑等药物; 鱼肉中的兽药分析了染料类、 磺胺类和氯霉素等药物。 对乳和乳制品中的四环素类、 氨基糖苷类、 青霉素类、 酰胺醇类药物的SERS检测进行了总结讨论。 简述了SERS在蜂蜜中氯霉素类、 四环素类等药物的分析。 对SERS在动物源性食品的研究发展方向和应用前景进行了总结和展望。 虽然SERS作为一种快速、 超灵敏的检测方法, 在分析复杂食品体系中的微量或痕量化合物方面, 尤其是在食品中可能对健康造成危害的禁用和限用化学物质检测方面显示出了巨大的潜力, 具有较好的发展前景, 但依然面临极大的挑战。 突破技术瓶颈, 建立动物源性食品中兽药残留检测的SERS快速分析策略, 开发出兽药残留的现场实时检测方案, 将对食品安全检测监管具有重要意义。

婴幼儿非母乳喂养时奶粉是摄取营养的主要制品， “三聚氰胺”、 “香兰素”等添加剂安全事件的频频发生， 引起全社会的高度关注。 如何快速检测并高效识别奶粉中的不良物质， 是国内外乳制品安全领域的研究热点， 对保障婴幼儿成长健康具有十分重要的现实意义。 由于淀粉和香兰素的红外和拉曼光谱均存在大量的吸收峰， 基质与添加物的光谱信号重合区域广信噪比低， 谱峰重叠干扰严重， 仪器越灵敏检测筛选的难度越大。 研究基于X射线衍射（XRD）建立了适用于食品添加剂香兰素的无损快速、 高灵敏度检测方法， 食品乳制品中的淀粉、 蛋白质等基质材料在XRD下均不具有复杂的衍射花样， 基于XRD的香兰素快速检测方法消除了食品乳制品中各类基质的背景干扰， 结合XRD图谱的指纹特性对香兰素的掺杂进行快速鉴别和定性识别检测。 结果表明， 掺杂香兰素后衍射图谱13.03°出现明显尖锐的衍射峰， 峰形好， 响应值高， 该衍射峰是快速检测香兰素是否存在的特征指纹峰。 XRD法快速检测香兰素采用直接进样、 精细扫描， 在去除基质影响的同时， 相对于气相色谱法、 电泳法， 该方法更加方便、 快速， 定性确认更准确， 结果可靠， 适用性强。 香兰素晶体衍射峰明显， 结构稳定， 同时制样简单， 极大地缩短了检测时间。 本研究中香兰素最低掺杂量为202 μg·g-1， 可用于市售加香食品中香兰素的含量的快速检测， 灵敏度可满足建议限量和超量掺加的检测需求。

为了解决食品生产加工场所的卫生检查地点不固定、检测效果受环境因素影响大等问题，根据不同种类食品残留物在紫外光照射下产生不同波长荧光的特性，采用荧光成像技术和分块大津算法，开发了一种能够协助现场检测员进行视觉卫生检查的手持式荧光成像设备。利用3种常见材料表面(木制案板、不锈钢板、聚乙烯塑料板)对奶粉(体积分数为50%、33%、20%、10%、2%)和菠菜残渣(体积分数为50%、33%、25%、20%、10%)进行了实验验证。结果表明，该系统可以协助检测员进行卫生安全检查，不同体积分数菠菜残渣在3种材料表面检出率为100%，不同体积分数奶粉残留物在木制案板和不锈钢板表面检出率为100%，在聚乙烯塑料板表面，除体积分数为2%的奶粉残留物部分检出外，其余体积分数奶粉残留物均能有效检出。该研究为食品加工场所手持式卫生检测设备开发提供了参考。

以石灰石为原料，利用HNO3酸解和Ca(OH)2沉淀除杂精制得到Ca(NO3)2溶液，在氨氛围下采用CO2碳化法制备食品级球霰石型碳酸钙。探讨了碳化工艺参数对碳酸钙晶型调控的影响，并利用扫描电子显微镜、X射线衍射仪以及傅里叶变换红外光谱仪对产物进行表征，提出了NH+4和NH2COO-共同作用调控球霰石晶型生成的机理。结果表明，氨氛围有助于球霰石的稳定成核。当NH3·H2O浓度为13%(质量分数)、CO2流量为05 L/min、反应温度为25 ℃、反应时间为25 min时，制得2~5 μm的单一相球霰石碳酸钙微球，产物的纯度达到995%(质量分数)，质量符合《食品安全国家标准 食品添加剂 碳酸钙》要求。本研究可为石灰石的高值化利用和亚稳态球霰石型碳酸钙的制备提供理论基础。

为实现对奶粉中非法食品添加剂三聚氰胺的精确定量检测，使用太赫兹时域光谱系统测定了三聚氰胺（质量分数梯度为0%~20%）与奶粉混合物的太赫兹吸收谱曲线。首先，利用主成分回归、支持向量机回归、偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机回归（LSSVR）对混合物中三聚氰胺质量分数进行预测。结果显示，LSSVR的预测精度最高，预测集相关系数R_P为0.99838，预测集均方根误差fRMSEP为0.41%。其次，为进一步提升LSSVR预测的精度，使用粒子群算法、遗传算法、布谷鸟算法、灰狼算法对LSSVR中正则化参数C和已确定核函数为高斯核函数后核参数γ进行参数优化。结果表明，经过4种算法优化后LSSVR预测精度均明显提高，其中经灰狼算法优化后的LSSVR对混合物中三聚氰胺的预测精度最高（R_P为0.99925，fRMSEP为0.28%）。该算法可为食品添加剂的定量检测提供新的方法和思路。

为促使食品接触紫砂制品中添加剂的使用符合国家标准, 通过仪器分析法, 建立一种有毒钡盐添加于紫砂制品中的无损检测技术, 使行业能有效利用于紫砂生产质量管理及产品材料的安全评估。 以能量色散X射线荧光光谱法直接对样品进行测试, 建立一套具有成分的标样以完成光子数与含量的函数关系, 并对大量的紫砂原矿、 泥料原料及各时期的紫砂制品进行对比数据库的建立以及精密度的分析。 在所选择的仪器及工作条件下分析重复测试的一致性相对标准偏差RSD为1.75%～4.83%。 标准样品的均匀性相对标准偏差RSD为3.10%～5.59%; 选取10件紫砂器样品进行样品的均匀性分析, 相对标准偏差RSD为1.23%～12.30%。 对厚度由1.9～14.1 mm的试片进行检测, 试验值与真实值的变化率为-6.94%～78.44%。 对109件紫砂矿料样本进行分析, 试验结果钡元素含量平均值为0.029 5%。 对三款原矿无添加碳酸钡的泥料原料以及两款添加约千分之三碳酸钡的紫砂泥料进行试验, 结果显示有添加碳酸钡的泥料, 钡的试验值为0.380%～0.398%。 无添加碳酸钡的泥料, 钡的试验值为0.016 2%～0.046 1%。 对11件具有明确纪年的紫砂器进行试验, 1979年及其之后样品的钡含量为0.238 8%～0.387 7%。 从1 085件紫砂成品样品实际分析数据中显示, 1979年以后的紫砂制品中的钡含量呈现逐步攀升的趋势。 该方法具有无破坏性、 效率高、 速度快、 准确度及重复测试一致性好及操作简易等特点, 相较于化学检验法更适合运用于食品接触陶瓷制品紫砂中添加剂碳酸钡的测定。 同时, 经过大量的试验数据得到人为添加碳酸钡的大致起始年代约在1979年, 此后紫砂制品中钡元素的含量呈现不断上升的趋势, 表明在缺乏有效测定方法和技术监管的情况下, 当下添加碳酸钡的行为未能获得实质控制。

茶叶是大众青睐的健康饮品之一, 但茶叶在机器采收和加工过程中, 容易混入茶梗和昆虫异物, 污染茶叶、 影响其质量安全, 是未来应防范和检测的重点。 X射线成像技术, 根据食品基质和异物的密度差实施检测, 广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料, 但对于茶梗、 昆虫这类低密度有机异物尚不适用, 所以迫切需要研发新型无损检测技术和方法。 针对片状茶叶重叠、 遮掩异物的问题, 提出了电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像的检测方案, 进行绿茶中的内源性异物茶梗和外源性异物昆虫的在线检测研究。 通过电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光成像系统, 采集了600～1 050 nm范围的近红外光谱600条和RGB-N四通道图像各65幅。 采用451条光谱进行建模, 其余149条光谱作为预测集, 评估模型的性能, 比较了去趋势(Detrending)、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)、 变权重正态变换(VSN)、 迭代自适应加权惩罚最小二乘法(airPLS)、 不对称最小二乘法(ALS)、 光程估计与校正(OPLEC)等不同光谱预处理方法的处理效果, 其中OPLEC能较好地消除散射效应, 偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型的正确识别率由78%提高到85%。 结果表明, 近红外光谱结合OPLEC能够更加准确地检出茶叶中的茶梗和昆虫异物。 与近红外光谱的精确点测量相比, 图像提供了较大范围的检测手段。 对65幅蓝色(B通道)图像进行分析, 采用最大类间方差法进行阈值分割后, 对图像进行取反运算、 中值滤波、 连通区域标记和特征提取, 提取出长轴长、 短轴长、 长短轴比、 离心率四个特征变量, 采用267个感兴趣目标, 建立了线性判别分析(LDA)模型, 用未参与建模的88个感兴趣目标来评价模型的预测能力, 正确识别率达到了64%。 实验结果表明, 电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像在线检测茶梗和昆虫异物具备可行性, 为食品中有机异物在线检测提供了低成本的解决方案。