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该研究由Sagesse Bel Christ Kogniwali-Gredibert、William Mbogning Feudjio、Gilbert Yvon Mbesse Kongbonga等人共同完成，研究团队分别来自喀麦隆杜阿拉大学原子分子物理与量子光学中心（CEPAMOQ）、中非共和国班吉大学物质能量与辐射实验室（LAMER）以及乍得Sarh圣查尔斯·卢旺加大学数学物理系。该研究于2024年1月3日在线发表在《Journal of Food Composition and Analysis》期刊上，文章标题为《Front-face fluorescence spectroscopy combined with chemometrics for the discrimination of wheat flour and cassava flour》。

学术背景

该研究属于食品科学与分析化学领域，主要关注小麦粉和木薯粉的鉴别问题。随着非洲人口增长和城市化进程，小麦需求激增，但当地小麦产量不足，导致大量进口，进而引发国际小麦价格上涨。为应对这一危机，许多国家开始探索将木薯粉掺入小麦粉中以降低成本。然而，木薯粉的过量添加可能影响小麦粉及其制品的质量和感官特性，因此开发一种快速、准确的鉴别方法显得尤为重要。传统分析方法如色谱法、毛细管电泳等虽然有效，但操作繁琐且成本较高。近年来，光谱技术因其简单、低成本、非破坏性和环保等优势逐渐受到关注。本研究旨在评估荧光光谱结合化学计量学方法在鉴别小麦粉与木薯粉混合物中的潜力。

研究流程

研究流程主要包括样品制备、光谱采集、数据预处理和化学计量学分析四个步骤。

1. 样品制备
   研究团队从喀麦隆当地超市购买了五种不同品牌的小麦粉和一种木薯粉样品。每种小麦粉与木薯粉按六种比例（10%、20%、30%、40%、50%、60%）混合，共制备了36个样品。

2. 光谱采集
   使用改进的荧光光谱仪进行光谱采集。仪器由450瓦氙灯、349 nm和373 nm带通滤光片、样品室和USB光谱仪组成。采用前表面荧光技术记录粉末样品的荧光光谱，每个样品在349 nm和373 nm激发波长下分别测量三次，共获得108个光谱数据。

3. 数据预处理
   数据预处理在MATLAB R2018a平台上进行，采用“mdatoolsm”工具箱。为减少噪声和粉末粒度的影响，研究团队比较了多种光谱预处理方法，最终选择标准正态变量变换结合Savitzky-Golay平滑法（SNV-SG）作为最佳预处理方法。

4. 化学计量学分析
   化学计量学分析包括主成分分析（PCA）、聚类分析（CA）、主成分分析-判别分析（PCA-DA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）。PCA用于探索样品的光谱数据，CA用于发现样品中的相似性模式，PCA-DA和PLS-DA用于建立分类模型。研究团队构建了四类模型：一个二分类模型（纯小麦粉与混合小麦粉）和三个三分类模型（纯小麦粉、10%混合粉、其他混合粉；纯小麦粉、10%+20%混合粉、其他混合粉；纯小麦粉、10%-30%混合粉、40%-60%混合粉）。

主要结果

1. 荧光光谱分析
   荧光光谱显示，小麦粉和木薯粉在349 nm和373 nm激发波长下的光谱轮廓相似，表明两者可能含有相似的荧光物质，如NADH（还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸）和维生素B2（核黄素）。

2. 探索性分析
   PCA和CA分析表明，纯小麦粉与混合小麦粉可以明显区分，但无法根据木薯粉的添加比例进一步细分混合样品。

3. 分类模型
   二分类模型的预测准确率达到100%，表明模型能够准确区分纯小麦粉和混合小麦粉。三分类模型的预测准确率均超过90%，其中PLS-DA模型表现最佳。特别是10%、10%+20%和10%-30%类别的特异性、灵敏度和精确度均大于0.8，表明模型能够有效预测混合小麦粉中木薯粉的添加比例。

结论

该研究表明，荧光光谱结合化学计量学方法能够有效鉴别小麦粉与木薯粉混合物，并根据木薯粉的添加比例进行分类。这一方法为小麦粉掺假检测提供了一种快速、准确且低成本的技术手段，具有重要的科学和应用价值。

研究亮点

1. 首次将荧光光谱技术应用于小麦粉与木薯粉混合物的鉴别研究。
2. 构建了高准确率的分类模型，特别是PLS-DA模型在三分类任务中表现优异。
3. 研究结果为小麦粉掺假检测提供了一种新的技术路径，具有广泛的应用前景。

其他价值

该研究不仅为食品掺假检测提供了新的技术手段，还为其他类似研究（如其他谷物或淀粉类食品的鉴别）提供了参考。此外，研究团队开发的荧光光谱仪和数据预处理方法也为相关领域的研究提供了技术支持。