《Food Control》：Detection of Cow Milk Adulteration in Yogurt Made from Camel Milk Using Fourier-Transform Infrared Spectroscopy and Chemometrics
编辑推荐：
•ATR-FT-IR结合SIMCA成功区分了骆驼奶、牛奶和混合奶酸奶。•主要三分类SIMCA模型表现出清晰分离（ICD 4.18–8.15）。•七分类SIMCA揭示了探索性的配方水平差异。•脂质、蛋白质和碳水化合物区域对类别分离有贡献。•ATR-FT-IR提供了一种无溶剂的实
- •
ATR-FT-IR结合SIMCA成功区分了骆驼奶、牛奶和混合奶酸奶。
- •
主要三分类SIMCA模型表现出清晰分离（ICD 4.18–8.15）。
- •
七分类SIMCA揭示了探索性的配方水平差异。
- •
脂质、蛋白质和碳水化合物区域对类别分离有贡献。
- •
ATR-FT-IR提供了一种无溶剂的实验室方法用于酸奶真伪鉴别。
引言
牛奶和乳制品是全世界经济意义最为重要且消费最广泛的食品商品之一（OECD/FAO，2025年）。除了其营养价值外，乳制品还容易受到经济动机的掺假，尤其是在涉及高价值特种奶的情况下（Everstine等，2013年；Mafra等，2022年）。用其他动物种来源的低成本牛奶进行欺诈性替代或稀释仍然是食品安全监管机构、生产者和消费者面临的挑战，尤其是在掺假产品无法通过视觉或感官检查轻易检测到的情况下。
骆驼奶因其独特的营养组成和报道的功能特性而日益受到商业和科学界的关注，包括缺乏β-乳球蛋白以及含有多种具有抗菌和抗氧化活性的生物活性蛋白（Hailu等，2016年；Khaliq等，2024年）。这些特性促使其作为特种乳制品日益受到关注。然而，由于平均产奶量较低、地理产区受限以及相对较高的采集、加工和冷链配送成本，骆驼奶产量与牛奶相比仍然有限。因此，骆驼奶及其产品的市场价格往往高于传统乳制品，这可能会增加掺假的经济动机。
这种价格差异促使人们使用成本更低的牛奶部分或完全替代骆驼奶（Mafra等，2022年；Yao等，2023年）。此类掺假损害了产品的真实性，并可能改变赋予骆驼奶产品商业价值的组成特性。在酸奶等发酵产品中检测可能更具挑战性，因为热处理会改变蛋白质结构，而发酵会导致酸化和乳糖代谢，并促进蛋白质网络的形成。这些过程共同改变了化学基质，可能会影响与物种相关的分析信号（Golinelli等，2014年；Papadopoulou等，2021年）。因此，不能假定为原奶开发的分析方法在没有针对基质特异性验证的情况下可直接推广到发酵产品。这些挑战凸显了研究适用于评估骆驼奶酸奶真实性的分析方法的必要性。
已有多种分析技术被应用于奶种鉴别，包括电泳法、免疫化学法、色谱法、分子生物学法和质谱法等（Mafra等，2022年；Warakaulle等，2024年；Zachar等，2011年）。尽管这些方法在适当开发和验证后可提供高特异性和灵敏度，但部分方法需要繁琐的样品制备、专用设备、试剂或复杂的数据处理，这可能限制其适用于某些常规筛查应用（Agregán等，2021年；Azad & Ahmed，2016年；Everstine等，2013年）。表1对与酸奶及其他乳制品基质中奶种鉴别相关的分析方法进行了定性比较，考虑了样品制备、试剂需求、仪器设备及常规筛查的实际考量。
近年来，振动光谱技术，尤其是傅里叶变换红外（FT-IR）光谱结合化学计量学分析，已成为食品真伪鉴别和掺假检测的有前景的方法（Rodriguez-Saona等，2020年；Windarsih等，2021年）。FT-IR光谱能够相对快速地获取包含与蛋白质、脂质和碳水化合物相关信息化学指纹（Karoui & Baerdemaeker，2007年；Nicolaou等，2010年）。结合多元统计方法后，这些光谱特征可用于研究成分差异并根据其特性区分样品。先前的研究已证明FT-IR光谱在检测来自牛、羊、绵羊和骆驼的奶及乳制品物种掺假方面的潜力（Nicolaou等，2010年；Souhassou等，2018年；Yao等，2023年）。最近，Wan等（2026年）研究了衰减全反射FT-IR（ATR-FT-IR）光谱结合单类分类方法检测骆驼奶粉中混入牛奶粉、绵羊奶粉和大豆粉掺假的应用。尽管这些骆驼奶掺假研究涉及液态奶和奶粉，但FT-IR光谱在发酵骆驼奶产品中的应用仍较少被研究。酸奶加工和发酵过程中产生的变化可能影响光谱特征，凸显了需要在酸奶基质中专门评估真伪鉴别方法的必要性（Karoui & Baerdemaeker，2007年；Souhassou等，2018年；Yao等，2023年）。
尽管先前的研究已证明FT-IR光谱在检测骆驼奶和骆驼奶粉掺假方面的潜力（Souhassou等，2018年；Yao等，2023年；Wan等，2026年），但其在专门检测骆驼奶酸奶中牛奶掺假方面的应用仍研究不足。解决这一研究空白对开发发酵乳制品真实性评估的分析方法具有现实意义。因此，本研究评估了ATR-FT-IR光谱结合软独立建模分类法（SIMCA）在区分纯骆驼奶酸奶与含牛奶酸奶方面的应用，使用在受控实验条件下制备的冻干酸奶样品进行无溶剂光谱测量。具体目标为：(i) 研究纯骆驼奶酸奶、纯牛奶酸奶和混合奶酸奶在所分析数据集内的光谱差异；(ii) 探索由含5–40%牛奶的奶混合物制备的测试酸奶配方之间的配方水平光谱差异；以及(iii) 表征所研究奶和酸奶配方的理化性质，以支持对所观察光谱差异的解释。三分类SIMCA模型被视为主要的真实性相关分析，而七分类模型则用作配方水平差异的探索性评估。通过聚焦发酵乳制品基质，本研究为ATR-FT-IR光谱结合SIMCA在骆驼奶酸奶真实性评估中的潜在应用提供了初步证据，同时认识到使用独立生物样品进行进一步验证的必要性。
章节摘要
骆驼奶和牛奶
骆驼奶样品（n = 15）从15头单独的骆驼采集，牛奶样品（n = 23）从23头单独的奶牛采集，确保动物水平的样品独立性。骆驼奶来自土耳其艾登省因奇利奥瓦的卡亚骆驼农场，而牛奶则来自土耳其艾登阿德南门德雷斯大学农学院畜牧设施。挤奶后，所有样品立即冷却，运往艾登阿德南门德雷斯大学食品工程系。
牛奶和所产酸奶样品的化学组成
原骆驼奶、牛奶及其混合物的化学组成见表2。结果表明所研究奶配方之间存在组成差异。牛奶的干物质显著高于骆驼奶，主要归因于其较高的脂肪和蛋白质含量（表2）。这些发现与此前报道的骆驼奶总固体含量较低的结果一致，这通常与其相对较低的脂肪和蛋白质含量有关（Haj & Kanhal）。
结论
本研究证明了衰减全反射傅里叶变换红外（ATR-FT-IR）光谱结合软独立建模分类法（SIMCA）作为无溶剂实验室分析方法在评估骆驼奶酸奶真实性方面的潜力，使用冻干样品进行检测。主要三分类SIMCA模型在所分析数据集中区分了纯骆驼奶酸奶、含牛奶的混合奶酸奶和纯牛奶酸奶，ICD范围为
CRediT作者贡献声明
Didem Peren Aykas：原创初稿撰写、可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、方法论、调查研究、资金获取、正式分析、数据整理、概念构思。Mehmet ?elebi：正式分析、数据整理。Selda Bulca：审阅与编辑、方法论、概念构思。Murat Uygun：正式分析
未引用参考文献
Abdi, 2010; Al haj and Al Kanhal, 2010; Arain等，2024a; Aykas等，2020; 德国标准化学会，2000; 国际标准化组织与国际乳业联合会，2008; Khanmohammadi等，2009; Moros等，2006; Moseholm, 1988; Nie等，2023; Zhang等，2024。
利益冲突
作者声明他们没有已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。
数据可用性
支持本研究结果的原始数据可从通讯作者处合理索取。
资金
本工作由土耳其科学技术研究委员会（TüB?TAK）在1002短期研发资助计划下支持（资助编号：123O770）。资助方在研究设计、数据收集和分析、发表决策及稿件准备中没有参与。
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。
致谢
作者衷心感谢卡亚骆驼农场（土耳其艾登省因奇利奥瓦）为本研究慷慨提供骆驼奶。
Didem P. Aykas|Selda Bulca|Mehmet ?elebi|Murat Uygun
