本文轉(zhuǎn)載自Purdue University News，由ChatGPT翻譯，圖片來源于網(wǎng)絡(luò)

在2024QS世界大學排名中，普渡大學榮獲第99位

? ? ? ?當你為手工藝食品付費——瑞士格魯耶爾奶酪、有機香草提取物、意大利火腿——你是否得到了你所支付的東西？全球食品欺詐估計高達每年400億美元，這是普渡大學研究人員正在應對的問題，他們采用了一種敏感到足以區(qū)分相同成分但不同地點制造的食品的食品“指紋”技術(shù)。

? ? ? ?食品欺詐，美國食品和藥物管理局正式稱之為“經(jīng)濟動機的摻假”，是指制造商用更廉價的成分替代更有價值的成分，比如用植物油摻假橄欖油，或用植物莖粉摻假藏紅花。

? ? ? ?這是一種難以發(fā)現(xiàn)的犯罪行為，因為食品可能在全球供應鏈的任何地方被篡改。當不誠實的供應商僅僅用類似的產(chǎn)品替換更昂貴的對應產(chǎn)品時，確保真實性更加困難，比如喜馬拉雅海鹽或圣瑪爾扎諾番茄。

? ? ? ?“想象一下來自葡萄牙的放養(yǎng)火腿（那可是在洞穴中陳化了兩年啊）與你在沃爾瑪購買的火腿之間的區(qū)別，”普渡大學計算生命科學的研究教授Bartek Rajwa說道?！八鼈兌际秦i肉，成分相同，但口感、氣味和質(zhì)地卻非常不同。要區(qū)分它們，我們需要一個能夠定量分析這些特征的系統(tǒng)。這是一個巨大的挑戰(zhàn)。”

? ? ? ?Rajwa及其團隊正在開發(fā)一種待取得專利的兩部分過程，以提供有關(guān)食品樣本的原子組成和化學結(jié)構(gòu)的信息，足以確定成分、制備方式和可能的產(chǎn)地。作為生物分析技術(shù)專家，Rajwa在開發(fā)識別食品細菌污染系統(tǒng)的工作中偶然接觸到食品認證領(lǐng)域。

? ? ? ?“我開始參加食品科學會議，傾聽該領(lǐng)域的專家，那時我才意識到問題的規(guī)模，”Rajwa說道?！拔覀冋務摰氖且粋€幾乎不為人注意的龐大犯罪企業(yè)。大多數(shù)時候，唯一的傷害是你支付了溢價但得到了質(zhì)量較差的產(chǎn)品，但也有一些情況可能造成嚴重傷害?！?/p>

? ? ? ?許多光譜學方法，包括質(zhì)譜法、熒光光譜法和液相色譜法，被用于食品鑒定。然而，Rajwa表示，目前沒有一種現(xiàn)有方法是百分之百可靠的，大多數(shù)方法都復雜昂貴，給該領(lǐng)域的創(chuàng)新留下了足夠的空間。

? ? ? ?為了應對這一挑戰(zhàn)，Rajwa與普渡大學的合作伙伴J. Paul Robinson和Euiwon Bae轉(zhuǎn)向了激光誘導擊穿光譜法（LIBS），這是一種在材料科學和冶金領(lǐng)域得到廣泛應用但在食品科學中并不常見的方法。

? ? ? ?LIBS使用高功率激光在樣品表面產(chǎn)生微小的等離子體噴流。等離子體發(fā)出的不同波長光的強度表明了樣品成分中元素的類型和比例，甚至提供了一些有關(guān)其質(zhì)地的有價值信息。

? ? ? ?LIBS生成了一個獨特的數(shù)字光譜，然后通過Rajwa團隊為此任務開發(fā)的機器學習方法進行處理，生成一個指紋，可用于驗證所檢測食品的身份。

? ? ? ?在一篇發(fā)表于《食品》雜志上的論文中，該團隊測試了幾種阿爾卑斯風格奶酪、咖啡、香草提取物、意大利香醋和肉豆蔻、胡椒和姜黃等香料的樣品。

? ? ? ?對于許多食品來說，即使使用廉價的便攜式手持式LIBS儀器，該方法也具有很高的準確性。但對于像阿爾卑斯風格奶酪這樣更復雜的食品，Rajwa說LIBS光譜并不足夠。

? ? ? ?為了獲取關(guān)于奶酪和火腿等復雜食品產(chǎn)地的額外信息，他正在進行第二步的研究，使用拉曼光譜法，該方法能夠識別特定的有機分子，例如與食品中的殺蟲劑、殺菌劑或抗生素有關(guān)的分子。

? ? ?? “從某種意義上說，它們構(gòu)成了這對互補的組合；一個無法檢測到的，另一個可以，”Rajwa說?！癓IBS給出了每個原子的數(shù)量，而拉曼光譜則告訴你它們是如何組織的?！?/p>

閱讀原文：https://www.purdue.edu/newsroom/releases/2023/Q3/gourmet-or-imitation-new-technique-ferrets-out-food-fraud.html

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