近年來，肉制品的質量安全成為老百姓極為關注的問題，肉類摻假摻雜事件屢見不鮮，這種現象在深加工肉行業甚至成為了qian規則。不良商家為了謀取利益，在售價高的牛肉羊肉中，摻假摻雜來賺黑心錢。例如2019年報道的某麻辣燙店里售賣的“羊肉卷”中鴨肉的含量高達60 %，這就是大家稱的“復合肉卷”，而純羊肉和“復合肉卷”價格每斤相差高達30元左右。這不僅嚴重威脅到了消費者的健康和權益，還擾亂了我國肉類加工行業的健康、可持續發展。因此，開發快速準確的檢測技術對保障消費者舌尖上的安全及肉品行業健康發展有重要意義。

傳統檢測技術有聚合酶鏈式反應（PCR）、蛋白質鑒別等，但這些方法耗時長、操作復雜，不能滿足快速檢測及現場檢測的需要。近年來出現了一些肉品質鑒別快速檢測技術，酶聯免疫吸附（ELISA）是一種基于免疫學方法的對各種動物源性成分進行鑒定的技術，但存在特異性較低、受樣品基質影響大的局限。實時熒光定量PCR也是一種快檢技術，該技術利用PCR反應體系中熒光信號的變化對產物生成進行實時監測，但仍然需要較復雜的樣品前處理過程，并且對操作人員的技術要求很高。這些方法均需要進行樣品前處理，操作復雜，尚不能*當前肉制品快檢的需求。

拉曼光譜技術是近年發展起來的一種快速無損檢測方法，該方法一般不需要進行前處理，操作簡單，在農產品、食品的檢測中發揮著重要作用。拉曼光譜中的拉曼位移與分子的振動能級一一對應，可以反映出檢測物分子的結構狀態和振動信息，被廣泛應用于物質結構分析。國內外用拉曼光譜法檢測肉中脂肪^[1]、蛋白質^[2][3]等的研究已有報道。

De Biasio等^[4]利用激光波長為785nm的顯微共聚焦拉曼光譜儀采集了雞肉、豬肉、羊肉、牛肉、馬肉、火雞肉的拉曼光譜（如圖1所示），結合光譜預處理方法及分類方法，用來鑒別肉的種類，結果表明：拉曼光譜技術結合主成分分析PCA可以很容易區分紅肉和白肉（如圖2所示），但是區分不同物種的肉時還需要更復雜的化學計量學方法。

圖1：馬肉、豬肉、雞肉、火雞肉、牛肉、馬肉的平均拉曼光譜

圖2：雞肉、火雞肉、豬肉、馬肉、羊肉、牛肉的PAC分類

      周亞玲^[5]利用拉曼光譜技術建立了一種摻雞肉牛肉餡快速判別的方法。制備雞肉質量分數為0 %、10 %、20 %、30 %、40 %、50 %、60 %、70 %、80 %、90 %、100 %的摻假牛肉餡共計89個樣本，使用顯微拉曼光譜儀采集其拉曼光譜（如圖3），采用PCA對不同雞肉含量的牛肉餡進行聚類分析，并利用支持向量回歸建立模型（SVR）。

圖3：摻雞肉牛肉餡的拉曼光譜曲線

圖4：純牛肉餡及摻雞肉牛肉餡的PCA圖

結果表明：PCA能夠將摻假牛肉餡快速鑒別出來；摻假牛肉餡樣本的SVR校正模型決定系數、交互驗證決定系數、預測模型決定系數分別為0.9994、0.9993、0.9716，說明建立的SVR模型可以實現對摻雞肉牛肉餡的快速、準確判別。

由此可見，拉曼光譜技術在肉品定性判別方面是可行的，并且有望應用于肉品摻假摻雜定量檢測。

近日，我們利用如海光電的高性能光譜儀XS 11639組裝搭建了一套拉曼光譜檢測系統（設備搭建如圖5），用來檢測雞肉的脂肪。

圖5：組裝拉曼光譜檢測系統

將雞肉脂肪放置在拉曼激發光的聚焦點采集其拉曼光譜，激光波長為532 nm，激光功率為5 mw，積分時間為1 s，光譜平均次數為10次，雞肉脂肪的原始拉曼光譜的譜圖如圖6所示。

圖6：雞肉脂肪的原始拉曼光譜

雞肉脂肪等生物組織的熒光非常強，而拉曼光譜信號僅為熒光信號的萬分之一或更低，因此往往被熒光所淹沒。為了更加清晰和明顯地表示出拉曼光譜，所使用的檢測裝置應具有足夠高的靈敏度和分辨本領。在我們得到的雞肉脂肪的原始拉曼光譜中，可以看到非常明顯的能夠精確描述蛋白質和多肽結構的拉曼特征峰，如酰胺Ⅰ的特征峰在1597-1680 cm-1，歸屬為碳氧雙鍵伸縮、氮氫鍵彎曲和碳氫鍵伸縮，酰胺Ⅲ的特征峰在1229-1300 cm-1，歸屬為碳氧鍵伸縮和氮氫鍵彎曲。對比一些文獻中肉制品拉曼光譜（如圖1、圖3），我們得到的脂肪拉曼光譜也有很好的生物組織拉曼信號。該實驗可以說明如海光電的拉曼檢測系統具有良好的信號收集能力和分辨能力，可以獲得較高質量的雞肉脂肪的拉曼信號，滿足生物組織檢測的高靈敏度和高分辨率的需求。

此外，雞肉脂肪等生物組織的拉曼光譜中熒光背景很強，因此正確的數據處理方法也至關重要，如海拉曼光譜檢測系統的控制軟件pro中帶有背景降噪及光譜平滑功能，能夠扣除熒光背景及平滑光譜，圖7為光譜預處理后的雞肉脂肪的拉曼光譜。

圖7：預處理后的雞肉脂肪拉曼光譜

如海光電的拉曼光譜檢測設備可以得到高質量的雞肉脂肪的拉曼光譜，在肉類摻假摻雜鑒別、肉的品質分級等方面有廣闊的應用前景。

參考文獻：

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[5] 周亞玲. 基于拉曼光譜技術的摻雞肉牛肉餡快速判別方法[J]. 肉類研究, 2018, v.32；No.231(05):40-43.