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摘 要：真菌毒素严重威胁粮食的质量安全，对人体健康危害极大，开展基于漫反射红外光谱法的粮食真菌毒素检验方法研究。采集光谱数据，得到原始光谱图。通过数据处理与校正，去除影响样本光谱的异常信息。实验结果表明，能够清楚地反映样品的光谱特征，检测精度符合粮食要求，本文方法具有可靠性。
关键词：漫反射红外光谱法;真菌毒素;检测方法;多元散射校正
1 材料与方法
1.1 样品来源
本文收集了全国各地的粮食稻谷样品50份，样品来源范围广，具有较好的代表性，选择混合均匀的稻谷样品，每份不低于200 g，经过脱壳除杂处理，粉碎过筛，现磨现用。
1.2 仪器与试剂
实验设备选用瑞典仪器公司的近红外光谱仪，光谱测量范围300～1 600 nm，THU35C 型砻谷机、FA2104A型电子天平（精度为0.01 g）。实验的试剂主要包括黄曲菌素B1酶试剂盒、葡萄糖、无水乙醇、氢氧化钾和异丙醇等。
1.3 实验方法
1.3.1 实验原理
漫反射形式是红外光谱采集的另一种形式，主要用作固体粉末样品的采集[1-2]。红外光谱反射的漫反射光通过抗真菌毒素抗体与酵素抗原和待测抗原的竞争反应，利用酵素的催化显色反应检测真菌毒素。
1.3.2 操作步骤
使用砻谷机将样本脱壳粉碎，称取8.0 g样品放入容量为60 mL的试剂瓶中，加入10 mL甲丙醇后振荡20 min，再进行过滤后收集，制得样品提取液，待测样品溶液通过样品稀释液制得。将样本孔设置为3类，一个调零孔，24个对照孔，其余为样本孔，按照顺序依次编号。在1号孔加入样品稀释液，对照孔加入标准溶液，样品孔加入待测样液，再向1号加入酵标抗原稀释液，其余孔加入酵标抗原溶液。
1.3.3 光谱数据采集
红外光谱技术最关键的环节是实验数据的采集过程[3-4]，通过采集样本的光谱数据以及获取使用标准方法的实测数据，对光谱做预处理，建立光谱变量与实测值之间的校正模型，对稻谷样本进行光谱采集和实际值的测定。将制备好的样本根据发酵周期去除样本，以每10个为1组进行光谱采集。在整个采集过程中，应保证室内温度恒定，大约在25 ℃，湿度在60%以上。利用光纤探头缓慢放入三角瓶中，紧贴于样本表面，尽量保证在测试时人工操作的稳定性，需要采集不同位置的光谱，将平均光谱作为该样本的最终光谱，得到原始光谱图。
1.3.4 数据处理与校正
光谱数据的处理是由Indico软件和配套的标准白板进行数据处理。在样品采集完成后，需要进行预处理，并利用多元散射校正的方法实现对待测样品的校正，获得更理想准确的光谱数据[5]。多元散射校正法对光谱处理的具体公式如下：
（1）
（2）
（3）
式（1）为平均光谱，式（2）为式（1）的线性回归，式（3）是对每一条光谱作多元散射校正，其中G是校正集的光谱矩阵，Gi为第i个样品的光谱，zi和mi是第i个光谱与平均光谱的线性回归斜率与截距，n为光谱样本数量，通过调整不同的斜率和截距，减少光谱差异，尽量保留原有的组分信息，通过校正，随机变异得到一定程度的去除。
2 结果与分析
2.1 光谱图像结果分析
本文对收集的50份稻谷样品进行真菌毒素的测定，将稻谷真菌毒素分为3个浓度梯度光谱图像进行测定分析，红外光谱图如图1所示。
图1中，光谱曲线经过多元散射的校正后，分辨率有所提高，能显示出样品明显的光谱特征，找到吸收光谱位置。利用多元线性回归方法校正处理，对预测集的25个稻谷样品的毒素含量进行预测，考察本文方法的预测精度和稳定性，其具体方程为：
T=0.861 2c+2.587 6（4）
式中：c为特征波数的吸光度值;T为稻谷中真菌毒素。
2.2 标准参考值与预测值的相关性
由图2可知，在去除异常稻谷样品情况下，预测值在总体上与实际值保持一致，有7份样品的预测值与实际值基本相同，仅有3份样品预测值与实际值相差较多，最多相差3.89 μg/kg，整体预测精度满足国家粮食检测精度要求，表明本文方法具有可靠性。
3 结论
本文采用基于漫反射的红外光谱法对粮食样本进行采集，并通过多元散射对样本进行处理和校正，对真菌毒素的检验取得了一定的研究成果，同时还存在诸多不足。本文所有样本都进行了压实处理，控制对光辐射的影响，但人工压实与实际自然条件下的稻谷仍存在差异，在今后的研究中应考虑这一情况。
参考文献
[1]蒋晓杰，周旭，杨志成，等.漫反射红外光谱法结合PLS测定稻谷脂肪酸值研究[J].中国粮油学报，2019，34（3）：117-120.
[2]唐保山，李坤，张雯雯，等.近紅外漫反射光谱结合偏最小二乘法对紫胶理化指标的快速测定[J].食品与发酵工业，2020，46（18）：236-244.
[3]吴凤琪，岳振峰，张毅，等.食品中主要菌菌毒素分析方法的研究进展[J].色谱，2020，38（7）：759-767.
[4]张俊楠，王金全，杨凡，等.饲料菌菌毒素生物降解研究进展[J].饲料工业，2019，40（21）：51-58.
[5]王瑞国，郭丽丽，王培龙，等.杂质吸附型净化结合超高效液相色谱-串联质谱法同时测定谷物和动物饲料中37种菌菌毒素[J].色谱，2020，38（7）：817-825.
关键词：漫反射红外光谱法;真菌毒素;检测方法;多元散射校正
1 材料与方法
1.1 样品来源
本文收集了全国各地的粮食稻谷样品50份，样品来源范围广，具有较好的代表性，选择混合均匀的稻谷样品，每份不低于200 g，经过脱壳除杂处理，粉碎过筛，现磨现用。
1.2 仪器与试剂
实验设备选用瑞典仪器公司的近红外光谱仪，光谱测量范围300～1 600 nm，THU35C 型砻谷机、FA2104A型电子天平（精度为0.01 g）。实验的试剂主要包括黄曲菌素B1酶试剂盒、葡萄糖、无水乙醇、氢氧化钾和异丙醇等。
1.3 实验方法
1.3.1 实验原理
漫反射形式是红外光谱采集的另一种形式，主要用作固体粉末样品的采集[1-2]。红外光谱反射的漫反射光通过抗真菌毒素抗体与酵素抗原和待测抗原的竞争反应，利用酵素的催化显色反应检测真菌毒素。
1.3.2 操作步骤
使用砻谷机将样本脱壳粉碎，称取8.0 g样品放入容量为60 mL的试剂瓶中，加入10 mL甲丙醇后振荡20 min，再进行过滤后收集，制得样品提取液，待测样品溶液通过样品稀释液制得。将样本孔设置为3类，一个调零孔，24个对照孔，其余为样本孔，按照顺序依次编号。在1号孔加入样品稀释液，对照孔加入标准溶液，样品孔加入待测样液，再向1号加入酵标抗原稀释液，其余孔加入酵标抗原溶液。
1.3.3 光谱数据采集
红外光谱技术最关键的环节是实验数据的采集过程[3-4]，通过采集样本的光谱数据以及获取使用标准方法的实测数据，对光谱做预处理，建立光谱变量与实测值之间的校正模型，对稻谷样本进行光谱采集和实际值的测定。将制备好的样本根据发酵周期去除样本，以每10个为1组进行光谱采集。在整个采集过程中，应保证室内温度恒定，大约在25 ℃，湿度在60%以上。利用光纤探头缓慢放入三角瓶中，紧贴于样本表面，尽量保证在测试时人工操作的稳定性，需要采集不同位置的光谱，将平均光谱作为该样本的最终光谱，得到原始光谱图。
1.3.4 数据处理与校正
光谱数据的处理是由Indico软件和配套的标准白板进行数据处理。在样品采集完成后，需要进行预处理，并利用多元散射校正的方法实现对待测样品的校正，获得更理想准确的光谱数据[5]。多元散射校正法对光谱处理的具体公式如下：
（1）
（2）
（3）
式（1）为平均光谱，式（2）为式（1）的线性回归，式（3）是对每一条光谱作多元散射校正，其中G是校正集的光谱矩阵，Gi为第i个样品的光谱，zi和mi是第i个光谱与平均光谱的线性回归斜率与截距，n为光谱样本数量，通过调整不同的斜率和截距，减少光谱差异，尽量保留原有的组分信息，通过校正，随机变异得到一定程度的去除。
2 结果与分析
2.1 光谱图像结果分析
本文对收集的50份稻谷样品进行真菌毒素的测定，将稻谷真菌毒素分为3个浓度梯度光谱图像进行测定分析，红外光谱图如图1所示。
图1中，光谱曲线经过多元散射的校正后，分辨率有所提高，能显示出样品明显的光谱特征，找到吸收光谱位置。利用多元线性回归方法校正处理，对预测集的25个稻谷样品的毒素含量进行预测，考察本文方法的预测精度和稳定性，其具体方程为：
T=0.861 2c+2.587 6（4）
式中：c为特征波数的吸光度值;T为稻谷中真菌毒素。
2.2 标准参考值与预测值的相关性
由图2可知，在去除异常稻谷样品情况下，预测值在总体上与实际值保持一致，有7份样品的预测值与实际值基本相同，仅有3份样品预测值与实际值相差较多，最多相差3.89 μg/kg，整体预测精度满足国家粮食检测精度要求，表明本文方法具有可靠性。
3 结论
本文采用基于漫反射的红外光谱法对粮食样本进行采集，并通过多元散射对样本进行处理和校正，对真菌毒素的检验取得了一定的研究成果，同时还存在诸多不足。本文所有样本都进行了压实处理，控制对光辐射的影响，但人工压实与实际自然条件下的稻谷仍存在差异，在今后的研究中应考虑这一情况。
参考文献
[1]蒋晓杰，周旭，杨志成，等.漫反射红外光谱法结合PLS测定稻谷脂肪酸值研究[J].中国粮油学报，2019，34（3）：117-120.
[2]唐保山，李坤，张雯雯，等.近紅外漫反射光谱结合偏最小二乘法对紫胶理化指标的快速测定[J].食品与发酵工业，2020，46（18）：236-244.
[3]吴凤琪，岳振峰，张毅，等.食品中主要菌菌毒素分析方法的研究进展[J].色谱，2020，38（7）：759-767.
[4]张俊楠，王金全，杨凡，等.饲料菌菌毒素生物降解研究进展[J].饲料工业，2019，40（21）：51-58.
[5]王瑞国，郭丽丽，王培龙，等.杂质吸附型净化结合超高效液相色谱-串联质谱法同时测定谷物和动物饲料中37种菌菌毒素[J].色谱，2020，38（7）：817-825.