成像技術(shù)在食品安全與質(zhì)量控制中的研究進(jìn)展

鄧亞美, 王秀娟, 楊敏莉, 賀木易, 張 峰*

(1. 中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院, 北京 100176; 2. 中國(guó)醫(yī)科大學(xué)藥學(xué)院, 遼寧 沈陽(yáng) 110122)

食品質(zhì)量與安全作為一個(gè)全球性問(wèn)題,在發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家都受到越來(lái)越多的關(guān)注。在食品安全方面,主要涉及食品污染物和殘留,如農(nóng)獸藥殘留、促生長(zhǎng)劑、環(huán)境污染物、食品加工過(guò)程中產(chǎn)生的污染物和包裝材料中遷移的污染物等[1,2]。在食品質(zhì)量控制方面,主要涉及食品品質(zhì)評(píng)價(jià)和摻假,包括營(yíng)養(yǎng)成分的含量測(cè)定,如脂類、蛋白質(zhì)、低聚糖、維生素和碳水化合物,以及各種添加劑的檢測(cè),如防腐劑、抗氧化劑和用于風(fēng)味、顏色和氣味的化學(xué)品等[3]。食品質(zhì)量與安全與人們的生活息息相關(guān),消費(fèi)者對(duì)于食品品質(zhì)和安全的要求也越來(lái)越高。開(kāi)發(fā)和應(yīng)用更有效、更強(qiáng)大的分析方法來(lái)檢測(cè)食品中已知或未知的成分及有害物的需求正在顯著增加。

傳統(tǒng)的食品分析方法如酶聯(lián)免疫吸附法、色譜法及色譜-質(zhì)譜法[4-7]往往需要復(fù)雜的樣品前處理,具有耗時(shí)、消耗大量的有機(jī)試劑、污染環(huán)境等缺點(diǎn)。更重要的是,樣品經(jīng)過(guò)均質(zhì)處理后,無(wú)法獲取目標(biāo)物在樣品組織上的空間分布信息。此外,傳統(tǒng)的檢測(cè)方法大多是離線的,對(duì)樣品具有破壞性,無(wú)法實(shí)現(xiàn)食品的無(wú)損檢測(cè)。如何快速、無(wú)損、實(shí)時(shí)、可視化地監(jiān)測(cè)食品質(zhì)量與安全已經(jīng)成為食品領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。

光譜成像技術(shù)融合光譜技術(shù)與成像技術(shù)于一體,可同時(shí)獲得食品中目標(biāo)物的圖像信息和光譜特征,從而實(shí)現(xiàn)食品的高效、快速、實(shí)時(shí)、無(wú)損檢測(cè)[8,9]。目前,光譜成像技術(shù)在食品領(lǐng)域中應(yīng)用較多的有高光譜成像技術(shù)和拉曼光譜成像技術(shù)[10,11]。質(zhì)譜成像(mass spectrometry imaging, MSI)是一種分子可視化技術(shù),相對(duì)于光譜成像來(lái)說(shuō)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。MSI不需要復(fù)雜的樣品前處理、染色、熒光標(biāo)記、抗原抗體反應(yīng)等過(guò)程,可以直接分析樣品組織或細(xì)胞[12]。MSI可以獲得同一組織切片上多種分子的空間分布信息,實(shí)現(xiàn)高通量分析。目前,MSI技術(shù)已經(jīng)廣泛用于醫(yī)學(xué)、藥學(xué)等研究領(lǐng)域[13-15]。近年來(lái),MSI在食品領(lǐng)域也得到了廣泛的關(guān)注[16-18]。本文主要介紹了高光譜成像、拉曼光譜成像及MSI技術(shù)的原理及其在食品質(zhì)量與安全領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展。

1 高光譜成像技術(shù)

高光譜成像(hyperspectral imaging, HSI)是一種先進(jìn)的無(wú)損檢測(cè)技術(shù),融合了光譜學(xué)、計(jì)算機(jī)、數(shù)字圖像處理等多種技術(shù)[19,20]。典型的高光譜成像系統(tǒng)由硬件和軟件組成。具體配置可根據(jù)待測(cè)樣品和所使用的圖像采集技術(shù)而變化。大多數(shù)高光譜成像系統(tǒng)硬件平臺(tái)都有共同的基本組成部分(如圖1所示):提供照明的光源;光直接或通過(guò)光纖傳輸照射樣品;同時(shí)獲得光譜和空間信息的檢測(cè)器;以及高光譜儀,用于分散反射、透射或散射光的波長(zhǎng),并將信號(hào)傳送到檢測(cè)器的感光表面;調(diào)整光采集范圍的物鏡;固定在傳送帶上的載物臺(tái),用于支撐和傳送樣品;計(jì)算機(jī)[21]。成像的原理為激發(fā)光源模塊產(chǎn)生線光源,照射到待檢樣品后產(chǎn)生漫反射光,利用高信噪比的高光譜儀將產(chǎn)生的光轉(zhuǎn)換成光譜,并將其形成圖像,由攝像機(jī)統(tǒng)一接受并記錄顯示到計(jì)算機(jī)中。樣品的掃描過(guò)程可以通過(guò)控制載物臺(tái)的移動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。獲得的高光譜圖像,可以指示食品樣品中的化學(xué)成分和物理性質(zhì)。

圖 1 高光譜成像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)Fig. 1 Configuration of a hyperspectral imaging system

HSI技術(shù)是圖像技術(shù)與光譜技術(shù)的完美結(jié)合,一方面,HSI系統(tǒng)可以識(shí)別由N-H、O-H和C-H基團(tuán)的拉伸和彎曲引起的振動(dòng)光譜特征,從而可以用于物質(zhì)定量和定性;另一方面HSI通過(guò)獲取樣品的圖像,提供詳細(xì)的空間信息。通過(guò)獲取的二維光譜信息和一維空間信息,HSI能夠同時(shí)確定食品的內(nèi)在屬性和外在屬性,并生成化學(xué)圖譜,直觀地顯示食品質(zhì)量參數(shù)的分布[22]。HSI不僅可以分析食品表面,還可以探測(cè)到樣品mm～cm深度的內(nèi)部特征。HSI檢測(cè)的波長(zhǎng)通常在400～2 500 nm,光譜分辨率在1～10 nm[21]。一般情況下,HSI的空間分辨率可以通過(guò)將掃描的空間距離除以每個(gè)圖像中的像素?cái)?shù)來(lái)計(jì)算,通常為mm/像素[22]。HSI技術(shù)具有非破壞性、操作簡(jiǎn)便、快速且重復(fù)性好、能實(shí)時(shí)在線檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn),顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的檢測(cè)方法,已成為食品品質(zhì)檢測(cè)、分類與分級(jí)的有力手段,在食品檢測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。本節(jié)中,將根據(jù)食品的種類闡述該技術(shù)在食品安全和質(zhì)量評(píng)估中的具體應(yīng)用。

1.1 肉類

在當(dāng)今市場(chǎng)上,消費(fèi)者對(duì)優(yōu)質(zhì)肉產(chǎn)品的需求正在增加。一些常見(jiàn)的質(zhì)量特性,包括感官特性(顏色、嫩度、風(fēng)味)、微生物特性(新鮮度、腐敗度)、化學(xué)特性(脂肪、蛋白質(zhì)、水分)以及工藝特性(pH值、保水性)通常用于評(píng)價(jià)肉類品質(zhì)[23]。目前,HSI技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到肉類產(chǎn)品的無(wú)損檢測(cè)中[24-35]。He等[24]建立了HSI技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法來(lái)評(píng)價(jià)鮭魚(yú)的嫩度。采集不同嫩度魚(yú)片的高光譜圖像,在400～1 720 nm范圍內(nèi)提取其光譜特征。建立了最小二乘支持向量機(jī)(least square-support vector machine, LS-SVM)預(yù)測(cè)模型,相關(guān)系數(shù)(R)為0.905,預(yù)測(cè)均方根誤差(root-mean square error of prediction, RMSEP)為1.089。Cheng等[27]建立了用K值評(píng)價(jià)草魚(yú)、鰱魚(yú)片新鮮度的HSI方法。通過(guò)偏最小二乘回歸法(partial least square regression, PLSR)分析400～1 000 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)魚(yú)片的吸收光譜圖像。結(jié)果表明,具有較高的相關(guān)系數(shù)(R=0.936)和較低的RMSEP(5.21% )。

新鮮的肉類在儲(chǔ)藏過(guò)程中,由于自身營(yíng)養(yǎng)成分的降解及微生物的繁殖,會(huì)引起腐敗。一些微生物指標(biāo)如菌落總數(shù)、大腸菌群和致病菌等可以用于判斷微生物腐敗,進(jìn)而評(píng)價(jià)肉類新鮮度[33-35]。Cheng等[34]利用HSI技術(shù)快速、無(wú)損地測(cè)定豬肉中的生物胺指數(shù)(biogenic amine index, BAI)來(lái)評(píng)價(jià)肉類新鮮度。建立400～1 000 nm波長(zhǎng)范圍的PLSR模型,取得了良好的結(jié)果。Cheng等[35]采用400～1 000 nm波長(zhǎng)的HSI技術(shù)和PLSR模型對(duì)草魚(yú)魚(yú)肉中的大腸桿菌進(jìn)行可視化分析從而評(píng)價(jià)微生物腐敗。模型的相關(guān)系數(shù)R值為0.880,預(yù)測(cè)結(jié)果較好。

許多研究也證實(shí)了HSI技術(shù)在肉類分級(jí)及快速鑒別中的能力[36-39]。Pu等[36]利用可見(jiàn)和近紅外高光譜圖像及組織結(jié)構(gòu)分析對(duì)新鮮和凍融豬肉進(jìn)行分類。分類準(zhǔn)確率分別為93.14%和90.91% 。Kamruzzaman等[39]利用可見(jiàn)近紅外HSI技術(shù)在400～1 000 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)檢測(cè)新鮮牛肉中摻假雞肉的情況。建立了PLSR模型,將3種光譜曲線與樣品摻假程度聯(lián)系起來(lái)。然后使用不同的獨(dú)立數(shù)據(jù)集對(duì)這些模型進(jìn)行驗(yàn)證,相關(guān)系數(shù)R值分別為0.97、0.97和0.96, RMSEP分別為2.62% 、2.45%和3.18%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))。結(jié)果表明,HSI可用于檢測(cè)、量化和可視化牛肉中雞肉摻假添加量。

1.2 水果和蔬菜

新鮮水果和蔬菜在運(yùn)往市場(chǎng)之前必須經(jīng)過(guò)許多步驟,如收獲、清洗、分類、分級(jí)和包裝。在這些過(guò)程中,它們通常容易受到損害。目前HSI技術(shù)主要用于黃瓜、梨、芒果、草莓等果蔬品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)[40-43]。Cen等[40]利用在線高光譜成像系統(tǒng)無(wú)損檢測(cè)黃瓜的冷害情況。通過(guò)獲得的正常和低溫黃瓜的高光譜反射率(500～675 nm)和透射率(675～1 000 nm)圖像,基于特征選擇方法與支持向量機(jī)分類器相結(jié)合,總體分類精度達(dá)到90.5% 。結(jié)果表明了HSI技術(shù)在黃瓜冷害在線檢測(cè)中的潛力。Lee等[43]研究了一種在950～1 650 nm的近紅外范圍之外的高光譜成像,以檢測(cè)梨皮下的瘀傷。采用基于F值的分類算法對(duì)圖像進(jìn)行分析,找出識(shí)別表面瘀傷的最佳波段比。結(jié)果表明,最佳閾值波帶檢測(cè)梨瘀傷的準(zhǔn)確率為92% ,說(shuō)明超近紅外HSI技術(shù)是一種潛在的梨瘀傷檢測(cè)方法。

1.3 其他食品

HSI技術(shù)在玉米霉變及奶粉摻假中也得到了應(yīng)用[44,45]。在食品安全方面,HSI的一個(gè)應(yīng)用是檢測(cè)玉米等谷物中自然生長(zhǎng)的黃曲霉及寄生曲霉產(chǎn)生的真菌毒素和黃曲霉毒素。傳統(tǒng)的黃曲霉毒素測(cè)定方法需要磨粒和化學(xué)分析,而HSI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)無(wú)損、快速檢測(cè)。Wang等[44]利用短波紅外高光譜成像系統(tǒng),在 1 000～2 500 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi),對(duì)健康玉米籽粒表面的黃曲霉毒素B1進(jìn)行了檢測(cè)。驗(yàn)證的準(zhǔn)確度達(dá)到了88% 。三聚氰胺曾被非法添加到牛奶配方和飼料中,以增加產(chǎn)品的表觀蛋白質(zhì)含量,但導(dǎo)致了一些嬰兒的患病和死亡。因此,檢測(cè)三聚氰胺的非法添加十分重要。Fu等[45]利用近紅外HSI技術(shù)在990～1 700 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)檢測(cè)了奶粉中極低含量(<200 mg/kg)的三聚氰胺摻假。由于芳香胺結(jié)構(gòu)的存在,在 1 473.8 nm左右觀察到三聚氰胺和牛奶之間最顯著的光譜差異。

這些應(yīng)用研究表明,HSI技術(shù)在肉類、水果和蔬菜的品質(zhì)檢測(cè)及安全評(píng)估中得到了廣泛的應(yīng)用。HSI技術(shù)克服了傳統(tǒng)光譜技術(shù)檢測(cè)區(qū)域小、檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、僅能檢測(cè)表面情況等局限性。在HSI分析中,圖像和光譜的完美結(jié)合不僅提供了食品的物理和幾何特征,如被分析樣品的形狀、大小、外觀和顏色,還可以獲得由光譜分析得到的化學(xué)組成信息。因此,HSI在食品檢測(cè)中表現(xiàn)出許多優(yōu)勢(shì)如不需要樣品制備、具有物質(zhì)非破壞性、能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線分析、操作簡(jiǎn)單和快速。更重要的是,HSI可以在檢測(cè)空間信號(hào)的同時(shí)獲得樣品的內(nèi)部光譜信息,為食品品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)及有害物的生成研究提供有力手段。但是,HSI作為一項(xiàng)新技術(shù),其充分開(kāi)發(fā)仍面臨著數(shù)據(jù)處理困難、計(jì)算速度慢、成本高等挑戰(zhàn),需要在今后的研究中加以解決,以優(yōu)化和擴(kuò)大其在食品領(lǐng)域中的應(yīng)用。

圖 2 拉曼光譜成像示意圖Fig. 2 Schematic of a Raman imaging system

2 拉曼光譜成像技術(shù)

拉曼光譜成像是拉曼光譜技術(shù)與成像技術(shù)的結(jié)合,可同時(shí)獲得拉曼光譜區(qū)域中對(duì)應(yīng)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)和形態(tài)信息及分布圖像,從而獲得用于評(píng)估食品質(zhì)量和安全所需的信息[46]。圖2所示為拉曼光譜成像的示意圖,主要由光譜儀、激光器、電荷耦合器件(charge coupled device, CCD)檢測(cè)器以及光學(xué)鏡片等組成。其成像原理為激光器發(fā)出的光經(jīng)反光鏡、二向色鏡反射后通過(guò)物鏡聚焦于樣品表面,發(fā)出的散射光由原光路收集,經(jīng)物鏡和反光鏡后反射進(jìn)入光譜儀,光譜儀內(nèi)部的聚焦透鏡將散射光聚焦后穿過(guò)入射狹縫投射于光學(xué)準(zhǔn)直透鏡,信號(hào)經(jīng)準(zhǔn)直后到達(dá)光柵,光柵把寬波長(zhǎng)的單束復(fù)合光分散為不同頻率的多束單色光,這些單色光經(jīng)成像物鏡按照不同的波長(zhǎng)成像于透鏡焦平面上,后經(jīng)CCD檢測(cè)器產(chǎn)生信號(hào),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物質(zhì)的拉曼光譜成像[47]。

拉曼光譜成像的目的是同時(shí)獲得待測(cè)物的光譜和空間信息,實(shí)現(xiàn)食品中物質(zhì)的可視化分布[11]。拉曼光譜成像在食品分析中表現(xiàn)出許多優(yōu)勢(shì):檢測(cè)成本低,無(wú)損,不受樣品中水的干擾,樣品用量少等。

目前,拉曼光譜成像技術(shù)在食品中主要用于食品添加劑、非法添加劑檢測(cè)及奶粉摻假檢測(cè)等方面。粉狀食品和配料的摻假和欺詐正在威脅著消費(fèi)者的健康,并造成嚴(yán)重的食品安全風(fēng)險(xiǎn),因此,建立快速、無(wú)損檢測(cè)技術(shù)十分重要。Qin等[48]利用線掃描顯微拉曼光譜成像系統(tǒng),以785 nm激光為激發(fā)源,對(duì)食品粉末進(jìn)行了鑒別。該系統(tǒng)收集了3種代表性食品粉末和添加物(如奶粉和三聚氰胺、小麥粉和過(guò)氧化苯甲酰、玉米淀粉和馬來(lái)酸酐)的拉曼圖像。該研究開(kāi)發(fā)了拉曼光譜和圖像處理算法并創(chuàng)建化學(xué)圖像用于顯示食品粉末中添加物的識(shí)別、空間分布和形態(tài)特征。Dhakal等[49]建立了點(diǎn)掃描拉曼光譜成像技術(shù)定量檢測(cè)奶粉中三聚氰胺的方法。該方法可以檢測(cè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)低至0.005%的三聚氰胺。檢測(cè)出的三聚氰胺含量與配制的三聚氰胺含量呈線性關(guān)系,相關(guān)系數(shù)R值為0.99。結(jié)果表明,該方法可用于奶粉中三聚氰胺的無(wú)損定量預(yù)測(cè)。翟晨等[50]利用拉曼光譜成像技術(shù)對(duì)小麥粉中兩種添加劑(過(guò)氧化苯甲酰和L-抗壞血酸)實(shí)現(xiàn)了快速、無(wú)損、原位檢測(cè)。該研究建立了兩種添加劑的拉曼特征峰強(qiáng)度與其濃度的線性關(guān)系模型,其相關(guān)系數(shù)R值分別為 0.982 8 和 0.991 2。同時(shí),該研究得到了兩種添加劑空間分布的可視化圖像。陳達(dá)等[51]建立了拉曼光譜成像技術(shù)識(shí)別摻假奶粉(摻入面粉、淀粉、滑石粉和大豆粉)的檢測(cè)方法。所建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多尺度模型對(duì)未知樣品的判別正確率為98.9% ,為奶粉摻假識(shí)別提供了一種新方法。Tan等[52]提出了一種單滴拉曼光譜成像策略來(lái)半定量牛奶制品中的危險(xiǎn)因素三聚氰胺、硫氰酸鈉和鹽酸林可霉素。該方法對(duì)3種污染物的檢出限分別為0.1、1和0.1 mg/kg。結(jié)果表明,該研究開(kāi)發(fā)了一種新的、環(huán)境友好的方法,能夠有效地評(píng)估牛奶的安全性,可以很好地推廣到其他食品安全的檢測(cè)中。

綜上所述,拉曼光譜成像結(jié)合了成像和拉曼光譜兩項(xiàng)重要技術(shù),同時(shí)提供食品的圖像和光譜信息。目前的研究表明,該技術(shù)可以評(píng)估食品安全問(wèn)題,特別是在識(shí)別奶粉摻假中發(fā)揮著重要作用。拉曼光譜成像具有快速、無(wú)損、低成本等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí),拉曼光譜成像技術(shù)克服了HSI技術(shù)只能從宏觀上檢測(cè)樣品的局限性,可以實(shí)現(xiàn)食品中物質(zhì)的內(nèi)部檢測(cè),有利于食品中有關(guān)物質(zhì)的深層解析和機(jī)制研究。但該技術(shù)仍存在一定的局限性,如分析的食品類型多集中于粉狀物質(zhì)及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)不夠完善。今后的研究重點(diǎn)應(yīng)放在應(yīng)用不同的化學(xué)計(jì)量學(xué)算法來(lái)改進(jìn)對(duì)食品質(zhì)量和安全參數(shù)的評(píng)價(jià)上。此外,研制合適的信號(hào)增強(qiáng)基片是獲得可靠結(jié)果、提高測(cè)試靈敏度的關(guān)鍵,這也將是未來(lái)拉曼光譜成像研究的重點(diǎn)。

3 質(zhì)譜成像技術(shù)

質(zhì)譜成像(mass spectrometry imaging, MSI)的原理為利用激光或離子束照射組織切片使其表面分子離子化,通過(guò)質(zhì)譜檢測(cè)離子化分子的質(zhì)荷比(m/z),再由成像軟件將獲得的質(zhì)譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)像素點(diǎn)并重構(gòu)出目標(biāo)物在組織上的空間分布圖像[53]。MSI技術(shù)可以直接分析樣品組織切片或細(xì)胞,產(chǎn)生任意指定質(zhì)荷比的化合物的二維離子密度圖,從而獲得組織或細(xì)胞中目標(biāo)物的構(gòu)成、相對(duì)豐度及空間分布信息。該技術(shù)與其他成像技術(shù)相比具有明顯的優(yōu)勢(shì):不需要復(fù)雜的前處理、染色、標(biāo)記等;可以在同一組織切片上實(shí)現(xiàn)多種分子的可視化;檢測(cè)靈敏度高;成像圖片質(zhì)量高;高通量等[54]。近年來(lái),MSI技術(shù)在食品領(lǐng)域逐漸受到關(guān)注,本文主要介紹幾種MSI技術(shù)的原理及其在食品安全與質(zhì)量控制中的應(yīng)用進(jìn)展。

3.1 MSI技術(shù)

由于MSI能夠提供獨(dú)特的空間化學(xué)信息,因此出現(xiàn)了許多不同類型的技術(shù),這些技術(shù)的差別主要在于分析物解吸/電離方法不同。其中,在食品科學(xué)領(lǐng)域主要有基質(zhì)輔助激光解吸電離質(zhì)譜成像(matrix assisted laser desorption ionization mass spectrometry imaging, MALDI-MSI)、解吸電噴霧離子化質(zhì)譜成像(desorption electrospray ionization mass spectrometry imaging, DESI-MSI)、實(shí)時(shí)直接分析質(zhì)譜成像(direct analysis in real time mass spectrometry imaging, DART-MSI)、二次離子質(zhì)譜成像(secondary ion mass spectrometry imaging, SIMS-imaging)、激光燒蝕電噴霧電離質(zhì)譜成像(laser ablation electrospray ionization mass spectrometry imaging, LAESI-MSI)、激光解吸電離質(zhì)譜成像(matrix-free laser desorption ionization mass spectrometry imaging, LDIMSI)等[17,18,55]。本節(jié)將主要介紹MALDI-MSI、DESI-MSI和DART-MSI技術(shù)的成像原理。

3.1.1 MALDI-MSI技術(shù)

MALDI-MSI技術(shù)是目前發(fā)展較為成熟的成像技術(shù),原理是以軟電離技術(shù)MALDI為基礎(chǔ),將待測(cè)物均勻分散在基質(zhì)分子中并形成共結(jié)晶(如圖3a所示)。利用紫外或紅外激光束照射共結(jié)晶時(shí),基質(zhì)分子吸收能量并迅速產(chǎn)熱,使得基質(zhì)晶體升華,進(jìn)而使樣品從表面解吸進(jìn)入氣相,基質(zhì)和分析物發(fā)生膨脹,進(jìn)行氣相質(zhì)子交換反應(yīng)形成離子,離子化分子在電場(chǎng)或負(fù)壓作用下進(jìn)入質(zhì)譜的質(zhì)量分析器。最后利用特定的質(zhì)譜成像軟件分析樣品組織,將質(zhì)譜儀獲得的樣品上每個(gè)點(diǎn)的m/z信息轉(zhuǎn)化為照片上的像素點(diǎn)。在每個(gè)樣品點(diǎn)上,將所有質(zhì)譜數(shù)據(jù)經(jīng)平均化處理獲得一幅代表該區(qū)域內(nèi)化合物分布情況的完整質(zhì)譜圖。實(shí)驗(yàn)儀器通過(guò)逐步采集質(zhì)譜數(shù)據(jù),最后得到具有空間信息的整套樣品的質(zhì)譜數(shù)據(jù),完成對(duì)組織樣品的分子成像[16,56]。

圖 3 3種MSI技術(shù)的原理圖Fig. 3 Schematic diagrams of three mass spectrometry imaging technologiesa. matrix assisted laser desorption ionization mass spectrometry imaging (MALDI-MSI); b. desorption electrospray ionization mass spectrometry imaging (DESI-MSI); c. direct analysis in real time mass spectrometry imaging (DART-MSI).

3.1.2 DESI-MSI技術(shù)

DESI是一種常壓敞開(kāi)式離子化技術(shù),近幾年被用于質(zhì)譜成像[57]。DESI-MSI技術(shù)的原理為利用微型噴霧器耦合電高壓并在霧化氣體的輔助下將溶劑以一定流速噴射形成帶電微液滴,進(jìn)而噴射至樣品組織表面,在組織切片表面形成液體膜,溶解樣品表面的分析物[58]。在一次液滴的影響下,含有分析物離子的二次液滴以類似電噴霧的機(jī)制噴射和電離,實(shí)現(xiàn)離子化過(guò)程。在水平連續(xù)運(yùn)動(dòng)中改變相對(duì)于DESI噴霧器組件位置的樣品位置,同時(shí)獲取所得圖像的每個(gè)像素的質(zhì)譜,最后經(jīng)過(guò)成像軟件重構(gòu)出樣本組織的質(zhì)譜成像圖(如圖3b所示)。DESI-MSI技術(shù)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì):不依賴于真空環(huán)境,在常壓下進(jìn)行;不需要基質(zhì)輔助,避免了基質(zhì)離子化產(chǎn)生的干擾,同時(shí)避免了基質(zhì)噴涂過(guò)程中目標(biāo)物的移位[18,59]。但是它與MALDI-MSI及其他技術(shù)相比,空間分辨率較低,一般為100～200 μm,提高空間分辨率是目前DESI-MSI技術(shù)面臨的主要挑戰(zhàn)。

3.1.3 DART-MSI技術(shù)

DART是一種多用途的環(huán)境電離技術(shù),它可以在常壓下快速分析固體、液體和氣體,而不需要樣品準(zhǔn)備。DART離子源的原理是氦通過(guò)一個(gè)軸向管傳導(dǎo),并支持產(chǎn)生離子、電子和激發(fā)原子的電暈放電[60]。隨后,氦通過(guò)另外兩個(gè)腔室,在那里電子、陽(yáng)離子和陰離子被去除,只有電子激發(fā)的中性物質(zhì)進(jìn)入大氣反應(yīng)區(qū)。這些在大氣中釋放的原子將導(dǎo)致環(huán)境氣體(如大氣水或溶劑)發(fā)生氣相反應(yīng)電離級(jí)聯(lián)。此外,這些離子作為化學(xué)電離試劑靠近分析樣品的表面,導(dǎo)致分析物離子化并被轉(zhuǎn)移到質(zhì)量分析儀。DART-MSI技術(shù)的原理如圖3c所示,它以DART為基礎(chǔ),不需要基質(zhì)、真空和溶劑的存在,直接分析組織樣本,獲得樣品成像圖[61]。DART-MSI技術(shù)具有很多優(yōu)點(diǎn),可以在環(huán)境條件下對(duì)原始樣品進(jìn)行分析,分析物很少或沒(méi)有碎片,空間分辨率高,適合小分子成像等。

3.2 MSI在食品安全與質(zhì)量控制中的應(yīng)用

目前,MSI技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到碳水化合物、脂質(zhì)和蛋白質(zhì)等營(yíng)養(yǎng)成分分析,內(nèi)、外源性毒素等食品安全研究及食品來(lái)源鑒別等方面[17]。本節(jié)主要介紹MSI技術(shù)在食品安全與質(zhì)量控制中的應(yīng)用。

3.2.1 MSI用于食品安全研究

食品中有害物質(zhì)的檢測(cè)是保證食品質(zhì)量安全的重要組成部分。這些有害物質(zhì)可以由原材料自然產(chǎn)生,也可以在食品加工和儲(chǔ)藏過(guò)程中形成,甚至可以非法添加到食品中。傳統(tǒng)的食品分析方法,由于樣品經(jīng)過(guò)均質(zhì)處理,忽略了空間異質(zhì)性,對(duì)精準(zhǔn)定位有害物及追蹤污染源非常不利。MSI技術(shù)可以定位和可視化食品中有害物質(zhì)的分布,能夠極大地幫助我們監(jiān)測(cè)已知或未知的風(fēng)險(xiǎn)因子,確保食品安全。目前,MSI技術(shù)在食品安全方面主要涉及食品真菌污染、食品化學(xué)性污染和篩查過(guò)敏源等。

真菌毒素是由各種真菌產(chǎn)生的有毒次生代謝產(chǎn)物,它是食品污染的一大風(fēng)險(xiǎn)因子。研究真菌毒素在受污染食品中的分布對(duì)于深入了解感染機(jī)制和在食品加工過(guò)程中減少污染的可能性具有重要意義。de Oliveira等[62]利用MSI技術(shù)原位、快速地檢測(cè)了花生表皮和核仁部位的4種黃曲霉素(B1、B2、G1、G2)和植物毒素。研究表明,該技術(shù)可用于監(jiān)測(cè)真菌污染,定性評(píng)估黃曲霉毒素和二苯乙烯類在花生皮和花生仁中的分布情況,為堅(jiān)果和其他食品精確跟蹤真菌污染提供參考。Hickert等[63]運(yùn)用MALDI-MSI技術(shù)研究了霉變的葡萄和玉米中赭曲霉毒素A和伏馬菌素的分布情況。結(jié)果表明,MALDI-MSI能成功地檢測(cè)到樣品中赭曲霉毒素A(OTA)和伏馬菌素B、C系列(FB1、FB2、FB3、FB4、FC2/3、FC4)及部分水解的伏馬菌素(pHFB1、pHFB2、pHFB3、pHFC1、pHFC2/3)。這兩類真菌毒素在樣品中的分布是不同的:OTA只存在于樣品的可見(jiàn)真菌腐敗部位,而伏馬菌素分布在整個(gè)樣品中。

馬鈴薯中含有一類天然的有毒糖苷生物堿,可能對(duì)人體健康和食品安全構(gòu)成威脅。人體攝入過(guò)量的糖苷生物堿會(huì)引起惡心、嘔吐、呼吸衰竭等癥狀。利用MSI技術(shù)可以有效地監(jiān)測(cè)該類物質(zhì)的產(chǎn)生和變化。Tata等[64]采用DESI-MSI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯塊莖中有毒物質(zhì)和生物活性代謝物的同時(shí)監(jiān)測(cè),為食品安全控制提供了新思路。本課題組利用MALDI-MSI技術(shù)研究了不同貯藏時(shí)間下,4種糖苷生物堿在馬鈴薯不同部位的空間分布及變化規(guī)律。該研究利用logistic方程建立了生物堿的生長(zhǎng)模型,可用于評(píng)價(jià)芽、周皮和髓質(zhì)中4種生物堿的生長(zhǎng)趨勢(shì),并揭示了生物堿的生物合成機(jī)制。該研究可為馬鈴薯貯藏及食品安全監(jiān)測(cè)提供有益的指導(dǎo)。

為了提高水果、蔬菜、小麥和水稻等作物的產(chǎn)量和質(zhì)量,常常使用殺菌劑。由于殺菌劑對(duì)人體有害,所以需要對(duì)食品中的農(nóng)藥殘留進(jìn)行監(jiān)控。Taira等[65]利用MSI技術(shù)研究了腐霉利殺菌劑在黃瓜中的殘留情況以及動(dòng)態(tài)滲透過(guò)程。結(jié)果表明,隨著噴灑農(nóng)藥時(shí)間的遷移,腐霉利殺菌劑不僅會(huì)殘留在黃瓜的果皮中,還會(huì)慢慢遷移到黃瓜的果肉和中心區(qū)域。此外,Annangudi等[66]利用MALDI-MSI技術(shù)研究了3種商用殺菌劑在小麥葉片表面的分布情況。該實(shí)驗(yàn)?zāi)M了田間應(yīng)用條件,對(duì)小麥葉面噴施后所選殺菌劑的空間分布進(jìn)行了直接成像,并討論了該技術(shù)在環(huán)境領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。Nielen等[67]利用LAESI-MSI技術(shù)對(duì)食品(柑橘、番茄和玉米)中的污染物進(jìn)行了宏觀和微觀空間成像,包括殺菌劑殘留和真菌毒素污染。該研究表明殺菌劑在果皮上的滲透深度存在位置差異性。杏仁、枇杷和亞麻籽等食源性植物中容易產(chǎn)生氰苷,該類物質(zhì)可水解生成高毒性的氰氫酸,從而對(duì)人體造成危害。Dalisay等[68]利用MALDI-MSI技術(shù)研究了亞麻籽中的生氰糖苷類物質(zhì)的空間分布。在某些情況下,精確地定位有害天然毒素的存在,不僅為食品的質(zhì)量安全考慮,還有利于進(jìn)一步研究天然毒素的形成和代謝。

食品中蛋白質(zhì)和多肽類過(guò)敏源所引起的安全風(fēng)險(xiǎn)也需要引起關(guān)注。Bencivenni等[69]利用MSI技術(shù)研究了番茄中非特異脂質(zhì)轉(zhuǎn)移蛋白的空間分布特點(diǎn),結(jié)果發(fā)現(xiàn),這種蛋白主要分布在種子中。該研究對(duì)于篩選低過(guò)敏性農(nóng)作物非常重要。食品中過(guò)敏源成像分析是相對(duì)較新的研究領(lǐng)域,可為食品加工公司無(wú)過(guò)敏源產(chǎn)品提供一種簡(jiǎn)單、可視化證實(shí)方法。

3.2.2 MSI用于食品質(zhì)量控制

食品的真實(shí)性是食品質(zhì)量控制和安全保障中重要的環(huán)節(jié),MSI技術(shù)在藥食同源類食品的真假鑒別和分類中也得到了應(yīng)用。以人參皂苷為生物活性成分的人參屬植物根被廣泛用作中草藥和食品添加劑。人參、西洋參、三七是人參屬常見(jiàn)的三大商業(yè)品種,形態(tài)相似,通常難以用肉眼區(qū)分。Wang等[70]利用MALDI-MSI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)人參皂苷在根組織中的定位及對(duì)3種人參種屬的快速鑒別。MALDI-MSI分析根組織,可檢測(cè)到51種皂苷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,皂苷在組織中的分布與植物結(jié)構(gòu)有明顯的關(guān)系。將MSI和主成分分析結(jié)合,首次實(shí)現(xiàn)了3種不同的人參種屬的快速區(qū)分。MSI獲得的二維離子密度圖可以反映人參皂苷在不同根組織結(jié)構(gòu)中的分布差異和相對(duì)豐度變化,為品種鑒別提供有價(jià)值的信息。

肉類中脂質(zhì)的氧化會(huì)生成低級(jí)脂肪酸、醛、酮等物質(zhì),具有刺鼻的不良?xì)馕?影響肉類的風(fēng)味、質(zhì)地、顏色和營(yíng)養(yǎng)。因此,控制和減少脂質(zhì)氧化是保證肉制品質(zhì)量的關(guān)鍵。Dyer等[71]利用MALDI-MSI技術(shù)研究了脂質(zhì)氧化降解產(chǎn)物的空間分布圖,分析了不同的包裝條件(高氧、空氣和真空)對(duì)牛背最長(zhǎng)肌在貯藏期間脂質(zhì)氧化的影響。該研究為MSI技術(shù)用于肉類的質(zhì)量控制提供了參考。咖啡因其獨(dú)特的香味而深受大家的喜愛(ài),研究咖啡加工過(guò)程中風(fēng)味物質(zhì)的分布及有害物質(zhì)的產(chǎn)生對(duì)于保證咖啡質(zhì)量非常重要。Fowble等[72]利用DART-MSI技術(shù)研究了新鮮和烘焙的咖啡豆中高揮發(fā)性化合物呋喃和5-羥甲基糠醛的空間分布。結(jié)果表明,5-羥甲基糠醛主要分布在烘焙后的咖啡豆皮中,而呋喃在新鮮和烘焙的咖啡豆中均存在。該研究有利于探討咖啡豆加工過(guò)程中物質(zhì)的變化,以保證咖啡的品質(zhì)和質(zhì)量安全。

從這些應(yīng)用實(shí)例可以看出,MSI技術(shù)在食品領(lǐng)域顯示出巨大的潛力和優(yōu)勢(shì),不僅可以分析食品中內(nèi)源性成分,也可以對(duì)外源性物質(zhì)進(jìn)行成像。該技術(shù)不需要復(fù)雜的樣品前處理(如染色和標(biāo)記),即可對(duì)樣品組織表面進(jìn)行可視化分析。與其他成像技術(shù)相比,MSI可以提供分析物完整的質(zhì)譜信息,這對(duì)于鑒定物質(zhì)結(jié)構(gòu)非常有利。同時(shí),MSI還可以實(shí)現(xiàn)高通量檢測(cè)和非目標(biāo)物的成像,有利于篩查食品中潛在的有害物。該技術(shù)可準(zhǔn)確繪制出食品中營(yíng)養(yǎng)成分和有害物質(zhì)的空間分布圖像,有助于檢測(cè)和監(jiān)控食品中一些有毒有害的物質(zhì),探討有害物質(zhì)的生成機(jī)理及變化規(guī)律,幫助我們?cè)诜肿铀缴媳O(jiān)測(cè)食品質(zhì)量和安全。同時(shí),食品中內(nèi)源性物質(zhì)的可視化分析有助于我們研究其生物合成和代謝途徑,從而有利于保證食品品質(zhì)與質(zhì)量安全。雖然MSI在食品領(lǐng)域取得了一定的進(jìn)展,但目前仍然存在一些問(wèn)題,如對(duì)食品中某些含量較低的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)或有毒有害物質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)時(shí),對(duì)實(shí)驗(yàn)的靈敏度和空間分辨率要求較高。此外,對(duì)于食品中蛋白質(zhì)和多肽的結(jié)構(gòu)鑒定仍存在一定的難度。

4 總結(jié)與展望

本文綜述了幾種成像技術(shù)的原理及在食品安全與質(zhì)量控制中的應(yīng)用,主要涉及食品品質(zhì)檢測(cè)、食品來(lái)源鑒別、食品微生物污染、食品物理?yè)p傷和食品化學(xué)物殘留等食品安全與質(zhì)量控制領(lǐng)域。成像技術(shù)作為一種很有前途的技術(shù),應(yīng)該擴(kuò)展到更廣的食品研究領(lǐng)域,在食品質(zhì)量監(jiān)控及預(yù)防食品安全問(wèn)題爆發(fā)方面發(fā)揮更大的作用。其中,高光譜成像技術(shù)具有無(wú)損、實(shí)時(shí)和快速檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn),是食品領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛的光譜成像技術(shù)。高光譜成像的研究成果有力地表明,高光譜成像,特別是近紅外高光譜成像,在檢測(cè)肉類和海產(chǎn)品的質(zhì)量和安全性方面具有巨大的潛力。高光譜成像的未來(lái)工作可以集中在諸如開(kāi)發(fā)更高靈敏度的相機(jī)和更高分辨率的系統(tǒng)、改進(jìn)數(shù)據(jù)處理方法、增加圖像組合預(yù)測(cè)模型、提高檢測(cè)精度和擴(kuò)大食品的應(yīng)用范圍等問(wèn)題上。MSI技術(shù)在不需要放射性或者熒光標(biāo)記的前提下,同時(shí)獲得化合物的結(jié)構(gòu)和空間分布信息,具有高通量、高分子特異性,在食品領(lǐng)域受到越來(lái)越多的關(guān)注。MSI技術(shù)可以在離子化方式、檢測(cè)靈敏度、空間分辨率和數(shù)據(jù)處理等方面得到提高和完善，未來(lái)必將更廣泛地應(yīng)用到食品質(zhì)量與安全領(lǐng)域。此外,可以將光譜成像和質(zhì)譜成像技術(shù)結(jié)合起來(lái),發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì),同時(shí)獲得目標(biāo)物的光譜信息和質(zhì)譜信息,使得成像技術(shù)在食品研究中的應(yīng)用前景更加廣闊。