基于FTIR-ATR光谱与化学计量学的石榴糖蜜糖浆掺假快速检测技术研究

本研究针对高价值石榴糖蜜(PM)易被高果糖玉米糖浆(HFCS)、葡萄糖-果糖糖浆(GFS)和甜菜糖浆(BSS)掺假的问题，创新性结合FTIR-ATR光谱与化学计量学方法（PCA预处理、DD-SIMCA建模和PLS-R分析），实现了5-50%掺假比例的准确鉴别（灵敏度≥0.91，特异性≥0.94）与定量检测（R2≥0.98），为食品真实性鉴定提供了快速、无损的解决方案。

　　

石榴糖蜜（Pomegranate molasses, PM）作为地中海和中东地区传统调味品，因其富含多酚类物质和抗氧化成分而备受推崇。然而随着市场需求增长，这种高价产品频繁遭遇糖浆掺假，不仅损害消费者权益，更可能削弱其保健价值。传统检测方法如核磁共振(NMR)和液相色谱质谱联用(LC-MS/MS)虽精准但成本高昂，而现有研究多聚焦果汁掺果汁的鉴别，对更隐蔽、更经济的糖浆掺假缺乏有效手段。

针对这一技术空白，马尼萨杰拉尔巴亚尔大学的研究团队在《Microchemical Journal》发表创新成果，首次将衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)与化学计量学结合，系统建立了石榴糖蜜中三种常见糖浆掺假的鉴别与定量模型。研究团队采集土耳其14个产区34份纯品PM样本，人工掺入5-50%的高果糖玉米糖浆(HFCS)、葡萄糖-果糖糖浆(GFS)和甜菜糖浆(BSS)，通过4000-400 cm^?1波数范围的FTIR光谱扫描，运用主成分分析(PCA)降维筛选特征波段，构建数据驱动软独立建模分类法(DD-SIMCA)和偏最小二乘回归(PLS-R)模型。

关键技术方法包括：1) 跨产区样本采集（土耳其14个省份）；2) FTIR-ATR全波段扫描；3) PCA预处理筛选3280-1640 cm^?1水分子干扰区外的特征峰；4) DD-SIMCA建立分类模型；5) PLS-R定量分析掺假比例。

主要研究结果
采样与光谱分析
34份纯PM样本呈现2990 cm^?1处羧酸C-H键特征峰，而掺假样本在1200-900 cm^?1糖类指纹区出现显著差异。PCA成功将原始数据维度从1801个波数点压缩至3个主成分，解释95%的变异。

DD-SIMCA分类模型
模型对纯品与掺假PM的区分灵敏度达0.91以上，特异性超过0.94。即使5%最低掺假比例，分类效率仍保持0.94，显著优于既往NMR方法对果汁掺假7.092的RMSEP值。

PLS-R定量分析
三种糖浆掺假的预测模型R²均高于0.98，其中HFCS模型表现最优（R²_CAL=0.992），验证了FTIR对糖类分子结构的精准识别能力。

结论与意义
该研究突破性地证实FTIR-ATR结合化学计量学可替代传统检测手段，实现：1) 糖浆型掺假的高精度筛查（较果汁掺假更隐蔽）；2) 无需复杂前处理的快速检测（单次扫描<2分钟）；3) 满足工业化需求的低成本方案。Gizem Simge Kilinc等学者建立的模型为食品真实性监管提供了新范式，其方法论可扩展至其他高附加值农产品的掺假检测。特别值得注意的是，研究揭示的2990 cm^?1羧酸峰可作为PM纯度的潜在标志物，这为开发便携式检测设备提供了理论依据。