摘要：拉曼光譜技術(shù)具有快速、原位、無(wú)損傷檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)。近年來(lái)，該技術(shù)在肉類工業(yè)中的應(yīng)用受到越來(lái)越多的關(guān)注。該文總結(jié)了拉曼光譜在肉品研究中常用的拉曼位移、信號(hào)來(lái)源及其與肉品品質(zhì)、安全的關(guān)系；總結(jié)分析了拉曼光譜在研究肉的pH值、嫩度、顏色、保水性、營(yíng)養(yǎng)成分、貨架期與致病菌、摻假判斷等食品品質(zhì)和食品安全指標(biāo)的應(yīng)用，以及拉曼光譜數(shù)據(jù)的處理與分析方法，以期為促進(jìn)拉曼光譜技術(shù)在肉的品質(zhì)和安全控制中的應(yīng)用提供研究思路和理論指導(dǎo)。
關(guān)鍵詞：拉曼光譜；肉；品質(zhì)預(yù)測(cè)；貨架期預(yù)測(cè)；摻假判定
肉的食用品質(zhì)通常包括嫩度、風(fēng)味、多汁性、肉色和保水性等，安全性包括微生物、獸藥殘留控制等。隨著消費(fèi)者對(duì)食品品質(zhì)和安全性要求的提高，食品品質(zhì)和安全檢測(cè)變的日益重要。傳統(tǒng)的肉品食用品質(zhì)分析多采用感官分析和儀器分析，微生物檢測(cè)多采用平板菌落計(jì)數(shù)。上述傳統(tǒng)分析方法通常費(fèi)時(shí)、費(fèi)力，因此開(kāi)發(fā)快速的品質(zhì)、安全檢測(cè)方法至關(guān)重要。
拉曼散射效應(yīng)是印度物理學(xué)家C.V. Raman于1928年首次發(fā)現(xiàn)的。在克服了散射信號(hào)弱、熒光干擾強(qiáng)、檢測(cè)效率低、數(shù)據(jù)處理慢等問(wèn)題后，拉曼光譜技術(shù)由于具有快速、原位、無(wú)損傷檢測(cè)等特點(diǎn)，在食品領(lǐng)域的應(yīng)用研究受到廣泛關(guān)注。在肉的品質(zhì)和安全分析中，色散型拉曼光譜（dispersive Raman，DIS-Raman）和傅立葉變換拉曼光譜（fourier transform Raman，F(xiàn)T-Raman）技術(shù)均有應(yīng)用；為了提高在食品致病菌、獸藥殘留等分析中的檢測(cè)效率，還有研究使用了表面增強(qiáng)拉曼光譜（surface-enhanced Raman spectroscopy，SERS）、空間偏移拉曼光譜（spatially offset Raman spectroscopy，SORS）等技術(shù)。拉曼光譜技術(shù)的應(yīng)用研究日新月異，及時(shí)總結(jié)、分析最新研究成果，對(duì)拉曼光譜技術(shù)的發(fā)展及其在我國(guó)肉類產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用具有重要意義。
因此，本文總結(jié)了拉曼光譜在肉與肉制品研究中常用的拉曼位移、信號(hào)來(lái)源及其與肉品品質(zhì)、安全的關(guān)系，并從拉曼光譜技術(shù)預(yù)測(cè)、分析肉的食用品質(zhì)、營(yíng)養(yǎng)成分、食品安全控制和肉的摻假等方面詳細(xì)論述了拉曼光譜在肉的品質(zhì)、安全控制中的應(yīng)用，以及拉曼光譜在肉品研究中常用的光譜處理和數(shù)據(jù)分析方法，同時(shí)分析了影響拉曼光譜預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的因素和解決措施，以期為拉曼光譜在肉的品質(zhì)控制中的研究提供新思路，并推進(jìn)拉曼光譜技術(shù)在肉類產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用。
1 拉曼光譜的技術(shù)原理及其在肉品研究中應(yīng)用的理論基礎(chǔ)
處于基態(tài)的樣品分子受到外來(lái)光子的激發(fā)后，其能量狀態(tài)變成不穩(wěn)定的中間狀態(tài)，樣品分子在離開(kāi)中間能量狀態(tài)時(shí)隨機(jī)輻射光子。激發(fā)光的光子與物質(zhì)分子相碰撞，可產(chǎn)生彈性碰撞和非彈性碰撞。在彈性碰撞過(guò)程中，二者沒(méi)有發(fā)生能量交換，光子頻率保持恒定，這種散射現(xiàn)象稱為瑞利散射（Rayleigh scattering）。在非彈性碰撞過(guò)程中，光子與分子有能量交換，光子轉(zhuǎn)移一部分能量給散射分子，或者從散射分子中吸收一部分能量，從而使其頻率改變，由于不同的化學(xué)鍵或基團(tuán)有不同的能量改變，并產(chǎn)生相應(yīng)的光子頻率變化，因此根據(jù)光子頻率變化就可以判斷出分子中所含有的化學(xué)鍵或基團(tuán)。這種分子對(duì)光子的非彈性散射效應(yīng)即是拉曼光譜技術(shù)的原理。散射光頻率與入射光頻率差值稱為拉曼位移。
肉與肉制品的物質(zhì)組成、含量及其在加工過(guò)程中蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的變化能通過(guò)拉曼位移反映出來(lái)，這成為拉曼光譜在肉與肉制品加工和品質(zhì)、安全控制中應(yīng)用的基礎(chǔ)。圖1是典型的生鮮牛肉拉曼光譜，其中的酰胺I帶（1645～1685cm-1）、酰胺III帶（1200～1235cm-1）與肉的品質(zhì)相關(guān)性最大。酰胺I帶主要包括α-螺旋（1650～1658 cm-1），β-折疊（1665～1680 cm–1）、β-轉(zhuǎn)角（1680cm-1）和無(wú)規(guī)則卷曲（1660～1665cm-1）結(jié)構(gòu)。
圖1 宰后1天牛肉的拉曼光譜
表1概括了肉品研究中常用的拉曼位移、信號(hào)來(lái)源及其與肉品質(zhì)的關(guān)系。肉品研究中常用的拉曼位移主要處于500～1800cm-1之間，涉及到的信號(hào)來(lái)源有色氨酸等多種氨基酸；C-CN等基團(tuán)的拉伸、彎曲、剪振以及α螺旋、β-折疊β-轉(zhuǎn)角等，主要用于肉的品質(zhì)（嫩度、pH值、保水性、肉色）預(yù)測(cè)、異質(zhì)肉（PSE（Pale, Soft, Exudative）肉、DFD（Dark, Firm, Dry）肉）判定、貨架期預(yù)測(cè)和摻假肉的鑒別。
表1 肉品研究中常用的拉曼位移及與肉品質(zhì)的關(guān)系
| 拉曼位移（cm-1） | 信號(hào)來(lái)源 | 作用或與肉品質(zhì)的關(guān)系 |
| 530、640-720 | V（S-S）拉伸（半胱氨酸、蛋氨酸） | 530cm-1信號(hào)強(qiáng)度與加熱中心溫度成負(fù)相關(guān)(Berhe et al,2016)。650cm-1信號(hào)強(qiáng)度與剪切力成負(fù)相關(guān)(Beattie et al,2004)、 |
| 755 | 色氨酸 | 判斷肉的貨架期(Sowoidnich et al,2012)。 |
| 760 | 色氨酸 | 與肉制品嫩度成正相關(guān)(Xu et al,2011) |
| 825、855 | 硌氨酸 | 825cm-1與855 cm-1并稱為酪氨酸雙帶，兩者比值可以監(jiān)測(cè)酪氨酸殘基的狀態(tài)(Bauer et al,2016)。855cm-1信號(hào)強(qiáng)度與嫩度成負(fù)相關(guān)(Bauer et al,2016)，與肉的貨架期相關(guān)(Sowoidnich et al,2012) |
| 826 | 對(duì)稱PO32-拉伸震動(dòng) | 與類PSE豬肉成負(fù)相關(guān)(Scheier et al,2014)。與肉的保水性成正相關(guān)(Fowler et al, 2016) |
| 875 | 無(wú)機(jī)磷酸鹽 | 預(yù)測(cè)豬肉pH值(Fowler et al,2015) |
| 920～950 | α-螺旋 | α螺旋信號(hào)特別是920cm-1、930cm-1信號(hào)強(qiáng)度與嫩度成正相關(guān)(Beattie et al,2004)(Fowler et al,2015) |
| 937 | C-CN 拉伸 | 鑒定牛肉摻假(Zaj?c et al,2012) |
| 970 | =C-H彎曲 | 與脂肪不飽和度成正相關(guān)(Berhe et al,2016) |
| 974 | =C-H離面形變 | 判別牛肉馬肉(Boyac? et al., 2014) |
| 998～1006 | β-折疊 | 與肉(Beattie et al.,2004)、肉制品(Chen and Han, 2011)嫩度相關(guān) |
| 1003 | 苯丙氨酸 | 常用作內(nèi)參。對(duì)環(huán)境變化不敏感，但對(duì)蛋白質(zhì)含量變化敏感( Teles et al, 1999) |
| 1059、1061 | C-C面外震動(dòng) | 與肉中脂肪飽和度成正相關(guān)(Fowler et al,2015) |
| 1124 | ATP | 預(yù)測(cè)宰后24h pH值(Scheier et al,2015) |
| 1213 | 反對(duì)稱磷?；?/td> | 判別牛肉馬肉(Boyac? et al., 2014) |
| 1225～1350 | 酰胺Ⅲ帶 | 提供蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)信息(Herrero, 2008)。與加熱中心溫度相關(guān)(Berhe et al,2016) |
| 1260、1264 | C-H形變 | 信號(hào)強(qiáng)度與多不飽和脂肪酸成負(fù)相關(guān)(Fowler et al,2015) |
| 1265、1300， 1312、1305 |
α-螺旋 | 與肉的嫩度成正相關(guān)(Fowler et al, 2014)(Schmidt et al, 2013)。與肉制品凝膠強(qiáng)度成負(fù)相關(guān)(Chen and Han,2011) |
| 1290 | C-H 扭轉(zhuǎn)震動(dòng) | 與肉中脂肪飽和度成正相關(guān)(Teles et al, 1999) |
| 1296 | 氧合肌紅蛋白 | 與肉色相關(guān)(Scheier et al, 2014) |
| 1356、1358 | 脫氧肌紅蛋白 | 與肉色相關(guān)(Hainer et al, 2009) |
| 1367 | 色氨酸環(huán)拉伸 | 與肉的保水性相關(guān)(Phongpa-Ngan, et al, 2014) |
| 1370 | 高鐵肌紅蛋白 | 與肉色相關(guān)(Hainer et al, 2009) |
| 1377 | 氧合肌紅蛋白 | 與肉色相關(guān)(Hainer et al, 2009) |
| 1438 | CH2剪振 | 與肉中脂肪飽和度成正相關(guān)(Fowler et al, 2015) |
| 1445 | CH2形變 | 與脂肪不飽和程度成正相關(guān)(Hainer et al, 2009) |
| 1450 | CH2剪振 | 常用作內(nèi)參。對(duì)環(huán)境變化和蛋白質(zhì)含量敏感。與蛋白質(zhì)水合作用成負(fù)相關(guān)(Herrero et al, 2009) |
| 1460～1483 | CH2剪振 | 與多汁性成正相關(guān)(Beattie et al, 2004) |
| 1508 | 脫氧肌紅蛋白 | 與肉色相關(guān)(Scheier et al, 2014) |
| 1551 | 色氨酸 | 判斷肉的貨架期(Sowoidnich et al, 2012)。與1576cm-1的比值反映ATP 向IMP的轉(zhuǎn)化比例(Scheier et al, 2014) |
| 1600～1700 | 酰胺Ⅰ帶 | 提供肉中蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)信息(Kang et al, 2014) (Herrero, 2008)。與加熱中心溫度相關(guān)(Berhe et al, 2016)。與肉的保水性呈負(fù)相關(guān)(Phongpa-Ngan, et al, 2014) |
| 1602、1642 | 脫氧肌紅蛋白 | 與肉色相關(guān)(Scheier et al, 2014) |
| 1635 | 氧合肌紅蛋白 | 與肉色相關(guān)(Scheier et al, 2014) |
| 1660～1665 | 無(wú)規(guī)則卷曲 | 與肉制品的質(zhì)構(gòu)相關(guān)。1660cm-1與肉的多汁性呈正相關(guān)(Sowoidnich et al, 2012) |
| 1645～1658 | α螺旋 | 與嫩度成正相關(guān)(Scheier et al, 2014) |
| 1650、1655，1656、1658 | C=C 拉伸 | 與不飽和脂肪酸含量成正相關(guān)(Berhe et al, 2016) |
| 1665～1680 | β-折疊 | 與肉制品的質(zhì)構(gòu)相關(guān)(Kang et al, 2014) (Shao et al, 2011) |
| 1680 | β-轉(zhuǎn)角 | 與肉制品的質(zhì)構(gòu)相關(guān)(Kang et al, 2014)(Shao et al, 2011) |
| 1745 | C=O 拉伸 | 與1665cm-1的比例判斷脂肪飽和度(Chen et al, 2018) |
2 拉曼光譜技術(shù)在肉與肉制品品質(zhì)控制中的應(yīng)用
2.1 拉曼光譜在肉制品品質(zhì)預(yù)測(cè)與分析中的應(yīng)用
2.1.1 pH值
pH值是肉的關(guān)鍵品質(zhì)指標(biāo)，pH值過(guò)高或過(guò)低的肉，品質(zhì)較差，均為異質(zhì)肉。肉的極限pH值大于6.1時(shí)，為DFD肉，該類肉表面干燥、貨架期短且有輕微的肥皂味；極限pH值低于5.4時(shí)，為PSE肉，該類肉汁液滲出嚴(yán)重、貨架期短。因此，實(shí)現(xiàn)pH 值的快速預(yù)測(cè)和異質(zhì)肉的快速判定，對(duì)于保證肉品質(zhì)的一致性有重要意義。
表2 拉曼光譜技術(shù)在預(yù)測(cè)肉的pH值中的應(yīng)用
| 樣品（數(shù)量） | 關(guān)鍵研究指標(biāo) | 激發(fā)波長(zhǎng)（nm） | 光譜處理方法 | 主要數(shù)據(jù)處理方法 | R或R2及驗(yàn)證 |
| 豬半膜肌 （n=96） |
pH | 671 | BC，MC | PLSR，CV | pH45min：R2cv=0.65， RMSECV=0.17； pH24h：R2cv=0.64， RMSECV=0.09； |
| 豬半膜肌（n=136-151） | pH | 671 | MC | PCA，PLSR | pH35min：R2=0.75， RMSECV=0.09； pH24h：R2=0.58， RMSECV=0.05； |
| 豬半膜?。╪=10） | pH、乳酸 | 671 | SNV，MSC，SGS，ACO，遺傳算法 | PCA，PLSR，CV | 乳酸：R2cv=0.97， RMSECV=4.5； pH：R2cv=0.97， RMSECV=0.06 |
| 羊半膜肌（n=80） | pH | 671 | 無(wú)處理 | PLSR，Monte-Carlo交叉驗(yàn)證 | pHu：R2cv=0.59； pH24h：R2cv=0.48； |
| 豬半膜?。╪=96） | pH | 671 | SNV，MSC，ACO | PCA，PLSR，擬合優(yōu)度 | pH45min：R2=0.90， RMSECV=0.18； pH24h：R2=0.85， RMSECV=0.10 |
注：BC為基線校正，MC為均值中心化，SNV為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換，MSC為多元散射校正，SGS為Savitzky–Golay平滑，ACO為蟻群優(yōu)化算法，PLSR為偏最小二乘回歸，CV為交叉驗(yàn)證，PCA為主成分分析，R2cv為交叉驗(yàn)證回歸系數(shù)，RMSECV 為交叉驗(yàn)證的均方根誤差，pH45min為宰后45min的pH值，pH24h為宰后24h的pH值。
如表2所示，拉曼光譜能夠快速預(yù)測(cè)宰后初期豬肉、羊肉的pH值。Scheier等較早得將拉曼光譜應(yīng)用于宰后早期預(yù)測(cè)豬肉品質(zhì)，研究發(fā)現(xiàn)磷酸基團(tuán)（980cm-1和1080cm-1）拉曼信號(hào)可以用于預(yù)測(cè)宰后早期的pH值（R2=0.71），后續(xù)的研究發(fā)現(xiàn)宰后初期磷酸化代謝物質(zhì)與無(wú)機(jī)磷酸拉曼信號(hào)的變化與pH值的降低有關(guān)；可以利用磷酸肌酸、三磷酸腺苷（Adenosine Triphosphate, ATP）、二磷酸腺苷（Adenosine Diphosphate, ADP）和α螺旋區(qū)分正常和異質(zhì)肉。之后該研究小組首次將便攜式拉曼光譜應(yīng)用于生豬屠宰線，實(shí)現(xiàn)利用糖原、乳酸、肌酸、磷酸肌酸、ATP、ADP的拉曼信號(hào)快速預(yù)測(cè)宰后35min和24h肉的pH值。但是相比實(shí)驗(yàn)室條件下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，在生產(chǎn)條件下pH值預(yù)測(cè)模型的R2值僅為0.58，預(yù)測(cè)能力顯著下降。隨后Nache等人利用偏最小二乘回歸等多種數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)一步提高了豬肉pH值在線預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。Fowler等人將拉曼光譜應(yīng)用于完整的半膜肌pH值的在線預(yù)測(cè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型的R2為0.35，這一數(shù)值與豬肉pH值的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性相比略低。其原因可能與羊肉中含有較少的IIB型肌纖維有關(guān)，也可能與其未合理處理拉曼光譜數(shù)據(jù)有關(guān)。
2.1.2 嫩度
嫩度是肉的重要食用品質(zhì)指標(biāo)，分析肉的嫩度通常采用感官評(píng)定或測(cè)定剪切力的方法，但測(cè)定肉的剪切力費(fèi)時(shí)、費(fèi)力。因此，開(kāi)發(fā)快速無(wú)損預(yù)測(cè)肉嫩度的方法對(duì)于控制肉的品質(zhì)具有重要意義。
從表3可以看出，在使用拉曼光譜預(yù)測(cè)牛米龍、牛背最長(zhǎng)肌、半腱肌、臀中肌、羊背最長(zhǎng)肌的剪切力時(shí)具有較高的準(zhǔn)確性，且可以實(shí)現(xiàn)對(duì)肉感官品質(zhì)的預(yù)測(cè)。然而，在Fowler的研究中，預(yù)測(cè)羊半膜肌、羊背最長(zhǎng)肌、牛背最長(zhǎng)肌剪切力時(shí)的準(zhǔn)確性較差，且在預(yù)測(cè)模型中增加肌原纖維斷裂、粒子直徑、肌節(jié)長(zhǎng)度和pH值均不能提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)owler傾向于不處理或少處理光譜數(shù)據(jù)，這可能是其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性低的原因，也突出了數(shù)據(jù)分析方法在拉曼光譜技術(shù)中的重要性。
表3 拉曼光譜在預(yù)測(cè)和分析肉的嫩度中的應(yīng)用
| 樣品（數(shù)量） | 關(guān)鍵研究指標(biāo) | 激發(fā)波長(zhǎng)（nm） | 光譜處理方法 | 主要數(shù)據(jù)處理方法 | R或R2及驗(yàn)證 |
| 牛米龍（n=52） | 剪切力、感官嫩度 | 785 | BC | PCA，PLSR | 剪切力：R2=0.75， RMSEP=20%；感官嫩度：R2=0.65，RMSECV=18% |
| 豬腰肉（n=169） | 剪切力 | 780 | BC，SMT Norm（最強(qiáng)信號(hào)） | PLSR，二元條形碼 | R2=0.99 |
| 羊背最長(zhǎng)肌 （n=140） |
剪切力 | 671 | Norm（1517 cm-1），SGS， | PCA，PLSR，CV | R2=0.79，0.86 |
| 豬半膜肌（n=96） | 剪切力 | 671 | BC，MC | PLSR，隨機(jī)快CV | R2cv=0.7，RMSECV=4N |
| 羊半膜肌（n=80） | 剪切力 | 671 | L2范數(shù) | PCA，PLSR，8-k 折CV，LO-CV |
R2cv=0.27，RMSEP=11.5N |
| 羊背最長(zhǎng)肌 （n=80） |
剪切力 | 671 | 背景扣除 | PCA，PLSR，8-k 折CV，LO-CV |
R2cv=0.06，RMSEP=13.6N |
| 牛臀中肌（n=175） | 剪切力 | 671 | EMSC，MC | PLSDA | R2cv=0.33～0.79 |
| 牛背最長(zhǎng)肌，半腱肌，臀中肌 | 剪切力 | 780 | SGS | PLSR，PLSDA | R2cv=0.75，RMSECV=6.82N |
| 牛背最長(zhǎng)肌 （n=45） |
剪切力、感官品質(zhì) | 671 | 無(wú)處理 | PCA，PLSR，k 折CV | 剪切力：R2=0.11；感官品質(zhì)：R2=0.76～0.9 |
| 牛背最長(zhǎng)肌 （n=130） |
剪切力 | 785 | MSC、SNV | PLSR | R2p=0.75, RMSECV=2.57N |
| 牛背最長(zhǎng)肌 （n=45） |
感官嫩度 | 671 | 無(wú)處理 | PLSR | ρ=0.60, ρ(CV)=0.47 RMSEP=10.52 |
注：BC為基線校正，SMT為平滑，Norm（最強(qiáng)信號(hào)）指以信號(hào)最強(qiáng)的拉曼位移為參照標(biāo)準(zhǔn)化，Norm（1517cm-1）指以1517cm-1拉曼位移信號(hào)為參照標(biāo)準(zhǔn)化，SGS為Savitzky–Golay平滑，MC為均值中心化，EMSC為擴(kuò)展的多元散射校正，MSC為多元散射校正，SNV為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換，PCA為主成分分析，PLSR為偏最小二乘回歸，RMSEP為預(yù)測(cè)的均方根標(biāo)準(zhǔn)誤差，CV為交叉驗(yàn)證，LO-CV為留一法交叉驗(yàn)證，PLSDA為偏最小二乘判別分析，R2cv為交叉驗(yàn)證回歸系數(shù)，RMSECV 為交叉驗(yàn)證的均方根誤差，R2p為預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)，ρ為預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)，ρ2(CV)為預(yù)測(cè)值與測(cè)定值的交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)。感官品質(zhì)包括嫩度、風(fēng)味、多汁性和總體喜好。
此外，不同物種、不同部位間肌肉的類型不同，以及肌肉內(nèi)糖原含量、Z線寬度等不同，會(huì)導(dǎo)致拉曼光譜的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不同。顏色較深的肉會(huì)增加光吸收導(dǎo)致拉曼信號(hào)降低，而較韌的肉拉曼信號(hào)強(qiáng)于嫩的肉，其原因可能是韌度高的肉蛋白質(zhì)密度高，增加了散射分子并最終增強(qiáng)了拉曼信號(hào)。因此，肌肉僵直期間拉曼光譜信號(hào)強(qiáng)，而肌肉成熟后肌纖維結(jié)構(gòu)的降解則降低了拉曼信號(hào)，導(dǎo)致牛肉宰后1天拉曼光譜的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高于其宰后5天拉曼光譜的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
拉曼光譜還可用于分析肉嫩度差異的原因。Fowler等研究發(fā)現(xiàn)嫩度高和嫩度低的牛肉之間α螺旋（930cm-1）和酪氨酸雙帶（826cm-1和853cm-1）的拉曼光譜顯著不同。在嫩度差的肉中，α螺旋的量降低，β折疊或無(wú)規(guī)則卷曲含量高，而嫩度高的肉酪氨酸雙帶強(qiáng)，嫩度差的肉酪氨酸雙帶弱。酪氨酸存在于多種蛋白質(zhì)中，酪氨酸的拉曼位移強(qiáng)度直接反映了肉在成熟過(guò)程中蛋白質(zhì)水解產(chǎn)生的自由酪氨酸的量。拉曼位移830cm-1信號(hào)強(qiáng)度的降低代表酪氨酸酚羥基與氧結(jié)合，降低了肌原纖維的降解能力，使肉的嫩度變差。
2.1.3 肉色和保水能力
拉曼光譜可以通過(guò)1296、1356、1358、1370、1377等與肌紅蛋白相關(guān)的拉曼位移，以及1367、1600～1700等與保水性相關(guān)的拉曼位移預(yù)測(cè)肉的顏色和保水性（見(jiàn)表1）。從表4可以看出，拉曼光譜可以用于預(yù)測(cè)肉的顏色、汁液損失和烹制損失。肉色是肉的重要商品屬性，肉色影響消費(fèi)者的購(gòu)買意愿，Scheier等發(fā)現(xiàn)拉曼光譜與豬肉的L*和b*值具有較高的相關(guān)性，而Folower 等發(fā)現(xiàn)拉曼光譜與羊肉的L*值相關(guān)性較差。由于利用色差計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)肉色的快速測(cè)量，拉曼光譜用于預(yù)測(cè)肉色的實(shí)用性較小，因此拉曼光譜在肉色判定領(lǐng)域的研究相對(duì)較少。
肉的保水性與產(chǎn)品出品率相關(guān)，且肉的保水性測(cè)定較為費(fèi)時(shí)，因此研究利用拉曼光譜快速預(yù)測(cè)肉的保水性具有重要意義。已有的研究發(fā)現(xiàn)拉曼光譜能夠較好的實(shí)現(xiàn)雞肉、豬肉和牛肉的保水性的快速預(yù)測(cè)，拉曼光譜與保水性的擬合效果較好（見(jiàn)表4）。但是在雞肉和牛肉的模型中，仍存在樣本量較少的問(wèn)題，因此增加樣本量進(jìn)一步提高擬合效果，是拉曼光譜用于實(shí)際生產(chǎn)中進(jìn)行保水性預(yù)測(cè)的關(guān)鍵。
表4 拉曼光譜在預(yù)測(cè)和分析肉色和保水性中的應(yīng)用
| 樣品（數(shù)量） | 關(guān)鍵研究指標(biāo) | 激發(fā)波長(zhǎng)（nm） | 光譜處理方法 | 主要數(shù)據(jù)處理方法 | R或R2及驗(yàn)證 |
| 豬半膜肌（n=96） | 肉色 | 671 | BC，MC | PLSR，隨機(jī)快 CV |
L*值：R2cv=0.64， RMSECV=1.9； b*值：R2cv=0.73， RMSECV=0.6； |
| 羊半膜?。╪=80） | L*值 | 671 | 無(wú)處理 | PLSR，Monte- Carlo 交叉驗(yàn)證 |
R2cv=0.33 |
| 雞大胸（n=187） | 汁液損失 | 785 | Norm（1849cm-1） | 線性相關(guān)分析 | R=0.89 |
| 豬半膜?。╪=96） | 汁液損失 | 671 | BC，MC | PLSR，CV | R2cv=0.73，RMSECV=1.0% |
| 豬半膜?。╪=136-151） | 汁液損失 | 671 | MC | PCA，PLSR | DL：R2=0.83， RMSECV=0.6% |
| 豬背最長(zhǎng)肌切塊（n=110） | 烹制損失 | 785 | EMSC，MC | PCA，PLSR | 烹制損失：R2=0.82， RMSECV=2.82% |
| 牛背最長(zhǎng)肌，半腱肌，臀中?。╪=94） | 烹制損失 | 780 | SGS | PLSR，PLSDA | 烹制損失：R2cv=0.77， RMSECV=0.97% |
注：BC為基線校正，MC為均值中心化，Norm（1849cm-1）指以1849cm-1拉曼位移信號(hào)為參照標(biāo)準(zhǔn)化，EMSC為擴(kuò)展的多元散射校正，SGS為Savitzky–Golay平滑，PLSR為偏最小二乘回歸，CV為交叉驗(yàn)證，PCA為主成分分析，PLSDA為偏最小二乘判別分析，R2cv為交叉驗(yàn)證回歸系數(shù)，RMSECV為交叉驗(yàn)證的均方根誤差。
2.2 拉曼光譜在肉制品營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)分析中的應(yīng)用
由表5知，拉曼光譜技術(shù)在分析肉中水分含量、蛋白質(zhì)含量、脂肪含量以及脂肪酸組成上得到應(yīng)用并取得較好的結(jié)果，較早期的研究首先將拉曼光譜應(yīng)用于脂肪組織中碘值和脂肪酸含量的測(cè)定，且均得到較理想的擬合效果。近年來(lái)，學(xué)者們進(jìn)一步將拉曼光譜應(yīng)用于肌肉組織中肌內(nèi)脂肪含量和脂肪酸含量的測(cè)定，發(fā)現(xiàn)拉曼光譜對(duì)多不飽和脂肪酸的預(yù)測(cè)效果較好，R2達(dá)0.93，但是對(duì)于肌內(nèi)脂肪含量的預(yù)測(cè)效果，不同的研究團(tuán)隊(duì)所得的研究結(jié)果有所差異。Olsen等在不同時(shí)間、使用不同設(shè)備檢測(cè)拉曼光譜技術(shù)預(yù)測(cè)脂肪含量的有效性和準(zhǔn)確性證明了拉曼光譜建立的模型在經(jīng)過(guò)多元散射校正后具有良好的預(yù)測(cè)能力。脂肪含量和脂肪酸組成是影響肉質(zhì)量的重要因素，建立快速檢測(cè)原料肉和肉制品中脂肪含量、脂肪酸譜的方法不但對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量控制具有重要意義，還能為產(chǎn)品的快速分級(jí)奠定基礎(chǔ)。但是，目前利用拉曼光譜對(duì)脂肪含量和脂肪酸含量進(jìn)行預(yù)測(cè)的研究較少，尤其是對(duì)肌肉中脂肪酸組成的預(yù)測(cè)更是少之又少。
表5 拉曼光譜在肉品營(yíng)養(yǎng)成分中的應(yīng)用
| 樣品（數(shù)量） | 關(guān)鍵研究指標(biāo) | 激發(fā)波長(zhǎng)（nm） | 光譜處理方法 | 主要數(shù)據(jù)處理方法 | R/R2及驗(yàn)證 |
| 牛背最長(zhǎng)肌，半腱肌，臀中?。╪=94） | 水分含量、粗蛋白含量、碘值、肌內(nèi)脂肪 | 780 | SGS | PLSR，PLSDA | 水分含量：R2cv=0.91， RMSECV=0.39% 粗蛋白含量： R2cv=0.70， RMSECV=0.38% 肌內(nèi)脂肪：R2cv=0.85， RMSECV=0.52% |
| 豬背部脂肪組織（n=73） | 碘值、多不飽 和、單不飽和脂肪酸、飽和脂肪酸 |
785 | 基于最小平方的多項(xiàng)式曲線擬合函數(shù)，SNV，SGS，二階多項(xiàng)式 | LSR，LO-CV | 碘值R=0.97， RMSECV=1.8； PUFA：R=0.95， RMSECV=1.5%； MUFA：R=0.91， RMSECV=1.5%； SFA：R=0.96， RMSECV=1.1% |
| 豬脂肪（n=94） | 碘值 | 785 | SGS，多項(xiàng)式 | PLSR，LO-CV | 碘值：R=0.89， RMSEP=3.70 |
| 羊背最長(zhǎng)肌（n=80） | 肌內(nèi)脂肪、多不飽和、單不飽和脂肪酸 | 671 | 背景扣除 | PCA，PLSR， 8-k折CV， LO-CV |
IMF：R2=0.54； PUFA：R2=0.93； MUFA：R2=0.54 |
| 豬背脂肪（n=492） | 22種脂肪酸 | 785 | EMSC，MC | PCA，PLSR | R2cv=0.78～0.90 |
注：SGS為Savitzky–Golay 平滑，SNV為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換，EMSC為擴(kuò)展的多元散射校正，MC為均值中心化，PLSR為偏最小二乘回歸，PLSDA為偏最小二乘判別分析，LO-CV為留一法交叉驗(yàn)證，PCA為主成分分析，R2cv 為交叉驗(yàn)證回歸系數(shù)，RMSEP為預(yù)測(cè)的均方根標(biāo)準(zhǔn)誤差，RMSECV 為交叉驗(yàn)證的均方根誤差，PUFA為多不飽和脂肪酸，MUFA為單不飽和脂肪酸，SFA為飽和脂肪酸，IMF為肌內(nèi)脂肪含量。
2.3 拉曼光譜在肉制品安全控制中的應(yīng)用
微生物腐敗和致病菌污染是影響食品安全的重要因素。由于傳統(tǒng)的微生物分析方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，肉類工業(yè)亟需能夠快速、無(wú)損的肉品腐敗和致病菌檢測(cè)技術(shù)。如表6所示，拉曼光譜可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生鮮肉和肉糜貨架期的預(yù)測(cè)，并實(shí)現(xiàn)一些重要食源性致病菌的快速檢測(cè)。
使用拉曼光譜可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同包裝下肉的細(xì)菌總數(shù)、乳酸菌、腸桿科菌、假單胞菌、熱殺索絲菌及酵母菌和霉菌，且其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高，或者對(duì)不同腐敗狀態(tài)的肉進(jìn)行分類判斷，可以實(shí)現(xiàn)肉品貨架期的預(yù)測(cè)或快速判定。在致病菌方面，研究發(fā)現(xiàn)拉曼光譜可以對(duì)單增李斯特菌、沙門氏菌、金黃色葡萄球菌和小腸結(jié)腸炎耶爾森氏茵在屬、種和株三個(gè)層次上進(jìn)行鑒定，樣品處理加拉曼光譜分析總時(shí)間少于2h，屬于快速分析方法。此外，研究發(fā)現(xiàn)拉曼光譜中拉曼位移1520、1330、1030和875cm-1僅存在于生物膜中，可以作為沙門氏菌生物膜的特征光譜。獸藥殘留也是消費(fèi)者關(guān)注的重要食品安全問(wèn)題。翟晨等和班晶晶等使用表面增強(qiáng)拉曼光譜分析了肉中的獸藥殘留，結(jié)果表明拉曼光譜在獸藥殘留分析中具有較高的準(zhǔn)確性。由此可見(jiàn)拉曼光譜不但可以對(duì)不同微生物進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的判定，還能分析微生物的成膜特性進(jìn)而為開(kāi)發(fā)合理的抑菌殺菌措施奠定基礎(chǔ)。需要注意的是，獸藥的殘留量數(shù)量級(jí)較小，因此通常采用表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)進(jìn)行分析。
表6 拉曼光譜在肉與肉制品食品安全控制和摻假判定中的應(yīng)用
| 樣品（數(shù)量） | 關(guān)鍵研究指標(biāo) | 激發(fā)波長(zhǎng)（nm） | 光譜處理方法 | 主要數(shù)據(jù)處理方法 | R/R2及驗(yàn)證、結(jié)果 |
| 牛背最長(zhǎng)肌 （n=20） |
菌落總數(shù)乳酸菌數(shù) | 785 | 背景扣除 | PLSR | 菌落總數(shù)：R2cv=0.90-0.99, RMSEP=0.38-0.61； 乳酸菌：R2cv=0.75-0.99, RMSEP=0.54-0.60 |
| 牛肉糜 （n=72） |
貨架期 | 633 | SNV | PLSR， SVMR，GP， GA，ANNA |
TVC：R2=0.80，RMSE=0.51； 假單胞菌：R2=0.70，RMSE=0.56； 乳酸菌：R2=0.79，RMSE=0.42； 熱殺索絲菌：R2=0.73， RMSE=0.68； 腸桿菌科：R2=0.72，RMSE=0.44 酵母、霉菌：R2=0.63，RMSE=0.55 |
| 豬背最長(zhǎng)?。╪=16） 半膜?。╪=14） |
貨架期 | 671 | BC，SGS，二次 多項(xiàng)式，MC |
PCA | 區(qū)分新鮮與腐敗肉（106cfu/cm2） |
| 雞胸肉 （n=84） |
貨架期 | 785 | SGS，Norm （1006cm-1） |
PCA程序聚類分析 | 可將產(chǎn)品分為新鮮、半新鮮、腐敗三組 |
| 肉源培養(yǎng)基 | 沙門氏菌成膜性 | 514.5 | 背景扣除，BC | 菌膜與浮游菌化學(xué)組成不同 | |
| 以肉為基礎(chǔ)的培養(yǎng)基 | 19種肉源微生物 | 532 | 統(tǒng)計(jì)敏感的非線性迭代峰截割算法；標(biāo)準(zhǔn)化 | 無(wú)監(jiān)督層次聚類，支持向量機(jī)；徑向基核函數(shù) | 革蘭氏陰性陽(yáng)性鑒定正確率99.2%；屬水平鑒定正確率73.5%-100%； 株水平鑒定正確率89.8%-100% |
| 豬肉 （n=60） |
瘦肉精（沙 丁胺醇） |
785 | SGS，自適應(yīng)迭代重加權(quán)懲罰最小二乘法 | 多元線性 | ρ=0.912 檢出限0.01mg/kg |
| 雞肉（n=15） | 恩諾沙星 | 780 | SNV， | PLSR，競(jìng)爭(zhēng)性 正自適應(yīng)加權(quán) |
Rp=0.877 RMSEP=0.093 |
| 馬肉牛肉糜 | 摻假判定 | 1064 | 標(biāo)準(zhǔn)化 | 一元線性回歸 | R2=0.94 |
| 摻入不同比例馬肉的牛肉（n=49） | 摻假判斷 | 785 | 求導(dǎo)數(shù)，BC， MC，標(biāo)準(zhǔn)化， 平滑與自動(dòng)縮放 |
PCA | 區(qū)別摻入不同比例馬肉的牛肉 |
| 馬、綿羊、豬、魚(yú)、禽、山羊和水牛肉及其色拉米制品（n=132） | 原料分析 | 785 | BC，求導(dǎo)數(shù)， MC，標(biāo)準(zhǔn)化， 平滑與自動(dòng)縮放 |
PCA | 鑒定肉或肉制品原料的物種 |
| 牛、羊、鹿肉 （n=90） |
品種判定 | 1064 | 背景扣除，BC，SNV，SGS | PCA，SVMR， PLSDA |
鑒別牛肉、鹿肉和羊肉 |
注：SGS為Savitzky–Golay平滑，BC為基線校正，MC為均值中心化，SNV為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換，SGS為Savitzky–Golay平滑，Norm（1006cm-1）指以1006cm-1拉曼位移信號(hào)為參照標(biāo)準(zhǔn)化，PLSR為偏最小二乘回歸，PLSDA為偏最小二乘判別分析，PCA為主成分分析，SVMR為支持向量機(jī)回歸，GP為基因編程，GA為遺傳算法，ANNA為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，RMSE 為均方根誤差，ρ為預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)，RMSEP為預(yù)測(cè)的均方根標(biāo)準(zhǔn)誤差。
2.4 拉曼光譜在肉與肉制品摻假分析中的應(yīng)用
摻假肉的快速、準(zhǔn)確鑒別和食品原料的來(lái)源分析是商品打假的技術(shù)基礎(chǔ)。如表6所示，Zaj?c等使用傅立葉變換拉曼光譜分析牛肉中摻入馬肉，結(jié)果表明其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高（R2=0.94），而色散型拉曼光譜也可以結(jié)合主成分分析準(zhǔn)確判定摻入馬肉的牛肉；拉曼光譜不但能確定牛、綿羊、豬、魚(yú)、禽、山羊和水牛肉鮮肉的物種來(lái)源，還能準(zhǔn)確區(qū)分上述不同來(lái)物種的肉加工的色拉米。拉曼光譜技術(shù)為肉的摻假判斷提供了新的技術(shù)支持，但是該技術(shù)在肉摻假領(lǐng)域中的研究還比較有限。
拉曼光譜技術(shù)在肉品中的應(yīng)用涵蓋了pH值、嫩度、顏色、保水性、營(yíng)養(yǎng)成分、貨架期與致病菌、摻假判斷等多個(gè)研究領(lǐng)域。除了上述應(yīng)用外，拉曼光譜技術(shù)在肉品中還有抗氧化效果鑒定、反復(fù)凍融牛肉鑒定、判斷不同分割部位等方面的研究。
3 總結(jié)與展望
拉曼光譜是一種基于拉曼散射效應(yīng)的光譜分析技術(shù)。該技術(shù)具有快速、原位、無(wú)損檢測(cè)、無(wú)需樣品處理等特點(diǎn)，可以在分子水平上提供材料組成和結(jié)構(gòu)變化的信息。目前，拉曼光譜廣泛應(yīng)用于鮮肉和肉制品的研究。研究對(duì)象涵蓋了豬牛羊禽魚(yú)等多個(gè)物種的分割肉或肉制品，研究?jī)?nèi)容則涵蓋測(cè)定或預(yù)測(cè)肉的pH、嫩度、顏色、保水性等食用品質(zhì)，以及肉的營(yíng)養(yǎng)成分、貨架期、微生物及獸藥殘留等，且大部分研究得到較準(zhǔn)確的分析、預(yù)測(cè)結(jié)果。研究結(jié)果明確了拉曼位移與肉品質(zhì)的關(guān)系，確立了某些肉的品質(zhì)的特征拉曼光譜，這些拉曼位移可以作為一種肉質(zhì)性狀的標(biāo)記，也可以解釋肉質(zhì)性狀發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制。在本文綜述的研究中，應(yīng)用的激發(fā)波長(zhǎng)有7種，應(yīng)用最多的激發(fā)波長(zhǎng)是671nm和785nm。光譜的預(yù)處理應(yīng)用最多的是基線校正、平滑、均值中心化和標(biāo)準(zhǔn)化。在數(shù)據(jù)處理上，主成分分析、偏最小二乘回歸、偏最小二乘判別分析和留一法交叉驗(yàn)證應(yīng)用較多，且得到良好的分類和預(yù)測(cè)結(jié)果。拉曼光譜在預(yù)測(cè)肉類pH 值、嫩度、顏色、保水性等食用品質(zhì)時(shí)具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。但拉曼光譜預(yù)測(cè)肉類嫩度時(shí)，不同的研究之間存在很大的差異。該技術(shù)還可以預(yù)測(cè)肉的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，如肌內(nèi)脂肪含量、碘值、飽和不飽和脂肪酸，但仍需要更多的研究來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。此外，拉曼光譜在肉類安全領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如預(yù)測(cè)肉和肉制品的貨架期，或通過(guò)拉曼光譜檢測(cè)肉類中的沙門氏菌屬。最后，拉曼光譜還可檢測(cè)肉類摻假，區(qū)分肉類來(lái)源的種類?？偠灾庾V是預(yù)測(cè)肉類品質(zhì)性狀、營(yíng)養(yǎng)、肉類腐敗和病原體污染以及鑒別摻假的有力工具。本文總結(jié)了大量研究的樣品數(shù)量、激發(fā)波長(zhǎng)、光譜及數(shù)據(jù)處理方法及結(jié)果準(zhǔn)確性等，為拉曼光譜技術(shù)在肉類研究中的應(yīng)用提供了技術(shù)參數(shù)指導(dǎo)和研究思路，并為研究肉制品品質(zhì)形成的機(jī)理提供了拉曼光譜這一新方法。
然而拉曼光譜在肉品中的應(yīng)用還存在以下問(wèn)題：第一，每個(gè)物種的分割肉塊或產(chǎn)品具有獨(dú)特的拉曼光譜，還需要大量掃描光譜數(shù)據(jù)并建立其與各品質(zhì)、安全指標(biāo)間的關(guān)系以待應(yīng)用。第二，目前拉曼光譜在肉品中的應(yīng)用研究還處于少量樣品的科研階段，如何保證拉曼光譜在原料和環(huán)境復(fù)雜多變的生產(chǎn)中保持預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，還需要科研人員努力解決。第三，不同研究在預(yù)測(cè)生鮮肉嫩度時(shí)準(zhǔn)確性的差別較大，尚需要大量研究并結(jié)合日益發(fā)展的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法以提高拉曼光譜預(yù)測(cè)生鮮肉嫩度的準(zhǔn)確性。雖然拉曼光譜在肉與肉制品中的應(yīng)用還存在諸多問(wèn)題，但是拉曼光譜快速、無(wú)損的檢測(cè)能力為工業(yè)化在線應(yīng)用提供了可能，必將成為一個(gè)具有廣大應(yīng)用前景的朝陽(yáng)技術(shù)。
