ATR-FTIR在小麦及其制品呕吐毒素污染水平快速测定中的应用

作     者：沈飞 刘潇 裴斐 李彭 姜大峰 刘琴 SHEN Fei;LIU Xiao;PEI Fei;LI Peng;JIANG Dafeng;LIU Qing

作者机构：江苏高校现代粮食流通与安全协同创新中心江苏高校粮油质量安全控制及深加工重点实验室南京财经大学食品科学与工程学院江苏南京210023 山东省疾病预防控制中心山东济南250014 

出 版 物：《食品科学》 (Food Science)

年 卷 期：2019年第40卷第2期

页      面：293-297页

核心收录：

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 09[农学] 070302[理学-分析化学] 090203[农学-茶学] 0703[理学-化学] 0902[农学-园艺学] 

基　　金："十三五"国家重点研发计划重点专项(2017YFC16006001) 国家自然科学基金面上项目(31772061) 国家自然科学基金青年科学基金项目(21705095) 国家农产品质量安全风险评估项目(GJFP2017001) 浙江省重点研发计划项目(2008C02050) 江苏高校优势学科建设工程资助项目 

主　　题：小麦 呕吐毒素 ATR-FTIR 定量检测 偏最小二乘回归 逐步多元线性回归 

摘      要：为快速测定小麦及其制品呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)污染情况,搜集小麦、面粉及面粉制品共98份,利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)获取样品在4 000～600 cm^(-1)的光谱信息,对样品中的DON含量建立了基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析和逐步多元性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)分析方法的定量分析模型。结果显示,不同DON含量样品在1 740、1 648、1 549 cm^(-1)和1 300～900 cm^(-1)等波段处的吸收值存在显著差异。PLSR和SMLR均能较好预测样品中的DON含量,其中PLSR模型的预测集决定系数R_P^2、预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)和相对分析偏差(residual predictive deviation,RPD)值分别为0.86、0.438 mg/kg和2.6。SMLR结合9个波长所建模型的R_P^2、RMSEP和RPD值分别为0.86、0.426 mg/kg和2.6。结果表明,ATR-FTIR用于小麦及其制品DON污染快速分析具有可行性。