概述奶粉是世界上貿(mào)易量最大的食品商品之一,，每年出口量超過250萬噸,。[1] 從嬰幼兒配方食品到烘焙糕點(diǎn)，很多食品中都會(huì)使用奶粉,。然DairyGuard：奶粉營養(yǎng)成分檢測與摻假篩查Near Infrared Spectroscopy應(yīng) 用 文 章而,，乳制品也是食品造假的常見對(duì)象之一，僅2011~2012年間美國藥典委員會(huì)（USP）就記錄了全球范圍內(nèi)137例因經(jīng)濟(jì)利益而發(fā)生的摻假事件,。[2] 奶粉的營養(yǎng)價(jià)值關(guān)鍵在于蛋白質(zhì)含量,，但是目前蛋白質(zhì)檢測的標(biāo)準(zhǔn)方法僅僅是對(duì)氮元素含量進(jìn)行簡單測試，然后根據(jù)氮元素含量推算蛋白質(zhì)含量,。因此,，摻入富含氮元素的化學(xué)物質(zhì)可以人為增加蛋白質(zhì)的表觀含量,，從而提高奶粉的價(jià)格。

經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使的摻假案例使得對(duì)于奶制品中三聚氰胺含量的限制非常嚴(yán)格,。例如,，美國FDA規(guī)定食品中三聚氰胺和氰尿酸的含量要低于2.5 ppm，嬰兒奶粉中二者含量要低于1 ppm,。[3]在上述含量水平上證明食品中不含這些摻假成分需要LC/MS/MS等靈敏度非常高的檢測方法,。[4]一些靈敏度高的實(shí)驗(yàn)室檢測方法是非常重要的，但是這類方法往往也非常昂貴和耗時(shí),，可能導(dǎo)致無法獲得具有代表性的樣品,。對(duì)于經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使的摻假行為來說，還有兩個(gè)需要考慮的因素,。首先,，在ppm量級(jí)水平摻假基本上是無利可圖的，因此確實(shí)摻假的樣品中摻雜物質(zhì)的含量應(yīng)該更高,。例如,，讓脫脂奶粉中氮元素占奶粉總質(zhì)量的比例增加0.16%（對(duì)應(yīng)于使蛋白質(zhì)占奶粉總質(zhì)量的比例增加1%），需要添加2400 ppm的三聚氰胺,。其次,，更難解決的問題在于，除了三聚氰胺以外還有其他各種各樣可以添加的富含氮元素的化學(xué)物質(zhì),。[5] 要有效地預(yù)防非法摻假行為，必須考慮目前已知摻假物質(zhì)之外的其他可能性,。

基于上述原因,，在應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使的摻假行為時(shí)，不需要進(jìn)行分離而是檢測樣品整體成分的“指紋圖譜”技術(shù)具有非常重要的作用,。近紅外（NIR）光譜已經(jīng)廣泛用于食品,、飼料和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的蛋白質(zhì)、水分,、脂肪等營養(yǎng)和品質(zhì)參數(shù)的定量分析,。然而并不被人所熟知的是，近紅外光譜也可以作為檢測摻假樣品的有力方法,。近紅外光譜測試幾秒鐘即可完成,，包含了任意摻假成分在內(nèi)的樣品全部成分信息。檢測過程中沒有任何樣品分離措施,，因此需要恰當(dāng)?shù)幕瘜W(xué)計(jì)量學(xué)方法來區(qū)分奶粉基質(zhì)和摻假物質(zhì)的光譜信號(hào),。本文描述了DairyGuard 奶粉分析儀和Adulterant Screen 算法如何檢測奶粉中含量遠(yuǎn)低于1%的7種摻假成分，不需要耗時(shí)建立偏最小二乘（PLS）或其他化學(xué)計(jì)量學(xué)校正模型,。

什么是Adulterant Screen,？以前使用近紅外光譜進(jìn)行摻假物質(zhì)檢測都是使用標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法（如圖1所示）,。以偏最小二乘回歸為基礎(chǔ)的定量分析方法能夠比較準(zhǔn)確的檢測出三聚氰胺的含量。然而,，這類靶向檢測方法僅僅適用于建立校正模型時(shí)所針對(duì)的摻假物質(zhì),，而且模型建立過程非常耗時(shí)——需要準(zhǔn)備幾十到幾百個(gè)樣品，并且準(zhǔn)確測定這些樣品中摻假物質(zhì)的含量,。另一種可供選擇的思路是：使用SIMCA等基于主成分分析（PCA）的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,，建立未摻假樣品的光譜模型，根據(jù)待測樣品光譜與該模型的匹配程度確定其是否合格,。這類方法是真正的非靶向檢測,，能夠檢測任意摻假物質(zhì)，但是無法給出不合格樣品產(chǎn)生的原因（沒有對(duì)摻假物質(zhì)進(jìn)行識(shí)別）,。這類方法沒有用到摻假物質(zhì)的光譜,，靈敏度也不會(huì)高于定量分析方法?；诠庾V數(shù)據(jù)庫檢索的方法——即便是使用多元算法——的困難在于不能準(zhǔn)確擬合樣品基質(zhì)的光譜變化,，而且商業(yè)數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用也非常有限

Adulterant Screen是專門為復(fù)雜基質(zhì)中任意潛在摻假成分篩查而設(shè)計(jì)的新算法。該算法綜合了非靶向篩查方法的通用性和簡便性優(yōu)勢,，以及靶向檢測方法的高靈敏度優(yōu)勢,。

Adulterant Screen如何工作？第一步,，建立未摻假樣品的光譜數(shù)據(jù)庫,，這與建立SIMCA模型的步驟類似。這個(gè)數(shù)據(jù)庫應(yīng)該盡可能包含各種類型的樣品,，例如包括不同批次,、不同生產(chǎn)者、不同工藝參數(shù)的產(chǎn)品,。然而,，這些樣品應(yīng)該都是正常的，不需要像建立營養(yǎng)成分定量分析方法那樣選擇高杠桿值的特殊樣品（例如含有特殊營養(yǎng)成分的產(chǎn)品）,。樣品光譜數(shù)量取決于基質(zhì)復(fù)雜程度和所要求的靈敏度,，一個(gè)典型的奶粉數(shù)據(jù)庫大概包含幾十個(gè)樣品。第二步,，建立摻假成分的光譜數(shù)據(jù)庫,。只需要純物質(zhì)的光譜即可，不用制備混合樣品,。DairyGuard軟件中已經(jīng)內(nèi)置了一個(gè)包含19種富含氮元素的農(nóng)業(yè)和工業(yè)化合物的光譜數(shù)據(jù)庫,。在數(shù)據(jù)庫中添加新的摻假成分也非常簡單，只要測量純摻假成分的光譜,，并將其拷貝到數(shù)據(jù)庫文件夾即可,。上 述 兩 組 光 譜 導(dǎo) 入 軟 件 之 后 ,， 就 可 以 開 始 使 用Adulterant Screen技術(shù)了

Adulterant Screen與SIMCA比較：物理摻假樣品通過噴霧-干燥法獲得66個(gè)全脂奶粉樣品，其中48個(gè)用于建立參考樣品數(shù)據(jù)庫,，12個(gè)用于制備摻假樣品,，其余6個(gè)作為空白對(duì)照。所使用的潛在摻假成分為三聚氰胺,、尿素,、雙縮脲、雙氰胺,、環(huán)丙氨嗪和氰尿酸,。每種摻假成分在研細(xì)后分別以質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.2%和2%的比例與奶粉充分混合均勻。通過其他方式（例如濕法混合）生產(chǎn)的奶粉樣品可能產(chǎn)生不同的結(jié)果,，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫中參考樣品光譜進(jìn)行調(diào)整,。所有樣品光譜都通過PerkinElmerDairyGuard奶粉分析儀系統(tǒng)進(jìn)行測量，其中包含一臺(tái)Frontier 近紅外(NIR)光譜儀,，配備NIRA II漫反射附件,。每個(gè)樣品累積掃描20秒，光譜分辨率為16 cm-1,。使用PerkinElmer AssureID 軟件建立SIMCA模型,，置信度水平設(shè)置為默認(rèn)值(99%)。參考樣品數(shù)據(jù)庫中所有48個(gè)樣品的光譜均被用于建模,。Adulterant Screen中24個(gè)樣品的光譜用于建立模型,，另外24個(gè)樣品的光譜用于驗(yàn)證模型（設(shè)定閾值）。樣品分析結(jié)果如表1所示,，表明Adulterant Screen方法的檢測靈敏度要優(yōu)于SIMCA方法,。

Adulterant Screen算法獲得一個(gè)樣品的光譜之后，該算法首先將其與參考樣品PCA模型進(jìn)行比較,。然后，依次使用各種潛在摻假成分的光譜對(duì)該模型進(jìn)行擴(kuò)展,。如果在模型中增加某種摻假成分的光譜之后,，樣品光譜的擬合程度得到顯著增加，說明該樣品很可能含有這種摻假成分,。該算法也適用于同時(shí)含有多種摻假成分的樣品,，可以檢索最多三種摻假成分的各種組合方式。該算法的輸出結(jié)果是數(shù)據(jù)庫中各種摻假成分的估計(jì)濃度,、檢測限和置信指標(biāo),。對(duì)濃度的估計(jì)是根據(jù)數(shù)據(jù)庫中摻假成分光譜與其在樣品光譜中分量的相對(duì)強(qiáng)度，沒有考慮到有效光程的差異,。因此,，這只是一種半定量的估計(jì)結(jié)果,。檢測限的估計(jì)結(jié)果也采取同樣的方式。最后,，置信指標(biāo)顯示了該摻假成分實(shí)際存在的可能性大小,。置信指標(biāo)和檢測限估計(jì)值是非常重要的，因?yàn)樵摲椒ǖ撵`敏度取決于摻假成分光譜與樣品光譜的相似程度,。如果要驗(yàn)證檢測限的準(zhǔn)確性,，建議準(zhǔn)備一些摻假成分含量略高于檢測限的樣品，看這些樣品中的摻假成分是否能以較高的置信程度被檢出,。如果樣品中的摻假成分不在數(shù)據(jù)庫之內(nèi),，或者奶粉本身與參考樣品的匹配程度較差，軟件會(huì)提醒用戶該樣品中可能存在未知異常成分,。

……

結(jié)論為了獲得經(jīng)濟(jì)利益而在食品或食品原料中摻假的問題由來已久,，也不可能在短時(shí)間內(nèi)得以消除。我們需要使用各種可能的分析方法來應(yīng)對(duì)食品摻假問題,，近紅外光譜在原材料檢測中的廣泛應(yīng)用將使其起到非常關(guān)鍵的作用,。PerkinElmer所提供的Adulterant Screen算法不僅保留了SIMCA等非靶向化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的優(yōu)勢，而且通過潛在摻假成分光譜數(shù)據(jù)庫獲得了更高的靈敏度,。通過簡單的調(diào)整,，該方法即可用于新產(chǎn)品類型或新?lián)郊俪煞值暮Y查，不需要準(zhǔn)備混合物樣品建立校正模型,。摻假成分光譜數(shù)據(jù)庫還能提供更加豐富的診斷信息,，讓分析結(jié)果更加可靠，為下一步分析提供指導(dǎo)信息,。PerkinElmer所提供的DairyGuard奶粉分析儀是一個(gè)完整的解決方案,，預(yù)置了用于奶粉檢測的Adulterant Screen方法（以及相關(guān)的定量分析方法），所有功能都集成于簡單的觸屏操作界面,。