接近红外的高光谱成像作为一种分类工具,用于小麦批量中脱氧烯降解
A Vicens-Sans1, X Pascari1, F Molino1
1Applied Mycology Unit, Food Technology, Engineering and Science Department, University of Lleida, AGROTECNIO-CERCA Centre, Av. Rovira Roure 191, 25198 Lleida, Spain.
Food research international (Ottawa, Ont.)
|February 3, 2024
概括
近红外高光谱成像 (NIR-HSI) 提供了一种可行的方法,可以根据脱氧尼瓦醇 (DON) 含量对小麦核进行分类. 这项技术可以帮助去除受污染的核,提高食品安全,尽管它可能导致大量批量排斥.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 食品安全 食品安全
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 脱氧尼瓦伦醇 (DON) 是一种污染小麦的真菌毒素,对人类和动物健康构成风险.
- 准确和快速检测在单个小麦核中的DON对于食品安全至关重要.
- 目前用于DON检测的方法可能耗时,可能不适合高通量查.
研究的目的:
- 评估近红外高光谱成像 (NIR-HSI) 与化学测量相结合的可行性,以根据其DON水平对单个小麦核进行分类.
- 开发和测试分类模型,以识别超过欧盟最高DON水平的小麦粒.
- 评估NIR-HSI在进入食物链之前去除高度污染的核的潜力.
主要方法:
- 收集了600个自然被DON污染的小麦粒,超过了欧盟的最高水平.
- 使用超高性能液态染色学 (UHPLC) 分析了单个内核中的DON含量.
- 开发了使用NIR-HSI数据对DON分类的线性差异分析 (LDA) 模型,并将其测试在平衡和不平衡的数据集上.
主要成果:
- NIR-HSI和LDA模型实现了0.71的平衡精度来分类DON水平.
- 这些模型可以通过拒绝受污染的谷粒来帮助获得更安全的小麦批量.
- 然而,该方法可能导致超过30%的批量被拒绝,这表明安全性和产量之间的权衡.
结论:
- NIR-HSI是一种可行的技术,用于监测单个小麦核中的DON污染.
- 这种方法可以帮助在链条进入前去除高度受污染的核,提高食品安全.
- 可能需要进一步优化,以平衡准确性和可接受的批排斥率.
