便携式近红外光谱技术结合化学计量学快速检测针叶樱桃(Malpighia emarginata DC.)果浆掺假研究

本文推荐：研究者创新性地采用便携式近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和线性判别分析(LDA)算法，成功实现针叶樱桃果浆中黄原胶和淀粉掺假物的快速检测（准确率高达99%），为食品真实性鉴定提供了高效、无损的现场筛查方案。

　　

Highlight

食品安全真实性保障面临全球挑战，而近红外光谱(NIR)与化学计量学的结合为快速、可持续、低成本的无损分析提供了创新解决方案。

Exploratory analysis of the NIR spectra

在900-1700 nm波长范围内获取的NIR光谱显示（图1a-c），未掺假针叶樱桃果浆(AUT)、黄原胶掺假样本(GX)和淀粉掺假样本(AM)具有相似吸收曲线，但存在由光散射效应和基线漂移引起的强度差异。二阶导数预处理有效消除了这些干扰（图1e），凸显出1150 nm和1450 nm附近与O-H/N-H键振动相关的特征峰，这些官能团正是区分掺假物的关键化学标识。

Conclusion

本研究证实：便携式NIR光谱结合GA-LDA模型能以99%准确率识别掺假样本（仅1例误判），显著优于PLS-DA和SPA-LDA模型。该技术可精准鉴别黄原胶与淀粉类掺假物，为水果加工产业链的质量控制提供了"即时检测"(point-of-care)新工具。