拉曼光谱法检测玉米中黄曲霉毒素B_(1)和玉米赤霉烯酮

摘要

为提高激光拉曼光谱技术对不同霉变程度玉米中的黄曲霉毒素B_(1)(AFB_(1))和玉米赤霉烯酮(ZEN)检测的准确率,本试验以6个不同霉变等级的玉米样品为研究对象进行拉曼光谱检测。首先采用迭代多项式拟合基线校正方法对原始拉曼光谱进行基线校正,去除荧光背景;然后采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和高斯-洛伦兹混合函数峰位拟合(Gauss-Lor)3种方法对光谱进行预处理,并对预处理结果进行对比,确定GaussLor方法更为合适;运用竞争性自适应重加权算法(CARS)对AFB_(1)和ZEN分别选取了22和36个特征波长;最后运用BP神经网络(BPNN)和偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)分别在特征波长和全波长下对2种毒素含量进行预测。结果表明,基于所筛选出的特征波长光谱信息所建立的BPNN模型预测效果最佳,其对AFB_(1)和ZEN含量预测值的相关系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.9869、0.0987和0.9673、0.0922。本研究结果为激光拉曼光谱技术快速检测玉米中真菌毒素提供了一定的借鉴,并为其他谷物中真菌毒素的拉曼检测提供了参考。