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Camelia Maria Golea, Georgiana Gabriela Codină 和 Mircea Oroian 是本研究的主要作者，他们分别来自罗马尼亚苏恰瓦斯特凡·塞勒马尔大学食品工程学院和“Mihai Cristea”植物遗传资源库。该研究发表在《Food Control》期刊上，文章编号为109318，出版日期为2022年8月28日。

本研究的学术背景主要涉及小麦面粉成分分析领域。传统的小麦品质分析方法通常需要大量样品和时间，并可能破坏样品。因此，研究人员希望开发一种快速、无损的方法来分析小麦面粉的成分。傅里叶变换红外光谱（FT-IR）作为一种快速定量和定性食品分析方法，具有替代传统食品分析技术的巨大潜力。本研究旨在通过标准方法分析不同品种小麦面粉的理化特性，并将其与先进的FT-IR技术进行比较。

研究包括多个程序。首先，收集了70种小麦样品，其中包括4个单粒小麦（Triticum monococcum）样品、10个斯佩耳特小麦（Triticum aestivum ssp. spelta）样品和其余的普通小麦（Triticum aestivum ssp. aestivum）样品。所有样品均在实验田中种植。其次，对小麦样品进行了多项理化特性测试，包括水分、灰分、蛋白质、湿面筋、沉降指数、pH值、酸度、脂肪、淀粉、降落值、损伤淀粉和谷蛋白图参数拉伸和松弛等。这些测试采用了多种标准方法，如ICC 110/1（水分）、ICC 104/1（灰分）、凯氏定氮法（蛋白质）等。此外，使用FT-IR光谱仪（Nicolet IS-20）在衰减全反射（ATR）模式下获取小麦面粉的FT-IR光谱，波数范围为4000到650 cm−1，分辨率为4 cm−1。数据处理和分析采用Unscrambler X软件进行基线校正、归一化、一阶导数、二阶导数、SNV和MSC预处理，并使用偏最小二乘回归（PLS-R）预测理化参数。

研究的主要结果表明，不同小麦品种之间的理化特性存在显著差异。例如，蛋白质含量在普通小麦、斯佩耳特小麦和单粒小麦之间有显著差异（P < 0.001），分别为9.8–16.4%、14.9–15.2%和11.5–16.9%。湿面筋含量也显示出类似的趋势，单粒小麦最高（31.3%），其次是斯佩耳特小麦（30.99%）和普通小麦（28.16%）。FT-IR光谱结合PLS-R分析的结果与标准方法获得的结果非常接近。在所有情况下，校准步骤中的回归系数均高于0.964，验证步骤中的回归系数均高于0.749。对于蛋白质、面筋、淀粉、降落值（FN）和单位损伤淀粉（UCDC）预测，相对误差预测（REP）低于10%，性能偏差比（RPD）高于3，而水分含量预测未能达到这两个条件。

本研究得出结论，ATR-FTIR光谱结合光谱预处理模型可以成为评估小麦质量的有效工具。研究的科学价值在于提供了一种快速、无损的方法来分析小麦面粉的成分，其应用价值在于可以广泛应用于食品工业，特别是面包制作行业。重要意见包括：古代小麦品种（如单粒小麦和斯佩耳特小麦）在矿物质含量方面优于普通小麦；FT-IR光谱结合化学计量学可以广泛应用于谷物研究。

本研究的亮点包括：首次系统地比较了不同小麦品种的理化特性；开发并验证了基于FT-IR光谱和PLS-R分析的快速预测模型；发现了古代小麦品种在蛋白质、湿面筋、脂肪、灰分和酸度方面的优势。此外，研究还详细介绍了FT-IR光谱的采集和数据分析流程，为后续研究提供了参考。