玉米中产毒真菌及黄曲霉毒素污染的快速无损检测方法研究
作者及机构
本研究由Feifei Tao、Haibo Yao（通讯作者）、Fengle Zhu、Zuzana Hruska（美国密西西比州立大学地球系统研究所）、Yongliang Liu、Kanniah Rajasekaran和Deepak Bhatnagar（美国农业部农业研究服务局南方区域研究中心）合作完成，发表于*Journal of Agricultural and Food Chemistry*（2019年4月）。
研究领域与动机
黄曲霉毒素（aflatoxin）是由曲霉属真菌（如Aspergillus flavus和A. parasiticus）产生的剧毒次级代谢产物，广泛污染玉米、花生等农产品，威胁食品安全与人类健康。传统检测方法（如高效液相色谱HPLC、酶联免疫吸附试验ELISA）需破坏样品、耗时且依赖专业操作，难以实现大规模现场筛查。因此，本研究探索了可见-近红外光谱（Vis-NIR spectroscopy）技术，旨在开发一种快速、无损、高通量的检测方法，以区分产毒真菌（AF13菌株）与非产毒真菌（AF38菌株）感染的玉米籽粒，并定量黄曲霉毒素污染水平。
科学问题与目标
1. 区分产毒与非产毒真菌感染：传统方法无法区分产毒与非产毒菌株，而光学技术（如高光谱成像）在此领域的应用有限且精度不足。
2. 黄曲霉毒素污染的直接检测：真菌存在未必伴随毒素污染，需建立毒素阈值（20 ppb和100 ppb）的分类模型。
3. 简化模型优化：通过竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波长，降低数据维度。
1. 样本制备与处理
- 菌株与玉米籽粒：选用产毒菌株AF13和非产毒菌株AF38，人工接种180粒玉米籽粒（每组60粒，含对照组）。
- 培养与灭活：籽粒在湿度箱中培养8天，60℃烘干终止生长，表面灭菌以避免外部霉菌干扰。
2. 光谱采集与预处理
- 仪器与参数：使用Foss XDS Rapid Content Analyzer（400–2500 nm），分别从胚乳（endosperm）和胚芽（germ）侧扫描，记录吸光度（log(1/R)）。
- 光谱范围：分为Range I（410–1070 nm，硅探测器）和Range II（1120–2470 nm，硫化铅探测器），剔除噪声区间。
- 预处理：采用标准正态变量变换（SNV）消除散射效应。
3. 化学分析
- 毒素定量：参照VICAM Aflatest方法，对每粒玉米进行黄曲霉毒素HPLC检测，建立参考数据集。AF13接种组毒素浓度范围0–3400 ppb（均值599.03 ppb），AF38组均低于11 ppb。
4. 数据分析与建模
- 定性模型：
- PLS-DA（偏最小二乘判别分析）：分两阶段（两步法：先区分感染/未感染，再区分AF13/AF38）和单阶段（直接区分AF13与其他组）建模。
- 变量筛选：通过CARS算法从全光谱中提取关键波长（如Range II中的1816 nm、2036 nm等与蛋白质、碳水化合物相关的波段）。
- 定量模型：
- PLSR（偏最小二乘回归）：预测AF13感染籽粒的毒素浓度，采用留一交叉验证（LOOCV）评估。
1. 产毒真菌检测
- 全光谱PLS-DA模型：单阶段法优于两步法，胚芽侧Range II模型总体准确率达91.11%（AF13识别率100%）。
- CARS-PLSDA简化模型：使用27个（胚乳侧）和21个（胚芽侧）特征波长，准确率提升至97.78%，数据量减少99%。
2. 黄曲霉毒素污染分类
- 以20 ppb为阈值，CARS-PLSDA模型总体准确率86.67%；100 ppb阈值下为84.44%。
- 关键波长与毒素浓度的相关性分析显示，短波区（如592 nm）呈正相关，长波区（如1415 nm）呈负相关，与真菌代谢导致的化学成分变化一致。
3. 毒素定量
- PLSR模型预测AF13感染籽粒毒素浓度的相关系数（Rp）为0.91，但均方根误差较高（284.27 ppb），可能与毒素浓度范围广（0–3400 ppb）有关。
科学意义
1. 方法创新：首次将Vis-NIR光谱与CARS算法结合，实现了产毒真菌与毒素污染的双重无损检测。
2. 应用潜力：为农产品在线分选系统提供了技术基础，尤其适用于FDA规定的20 ppb和100 ppb阈值筛查。
局限性
- 定量模型误差较大，需进一步优化；未涵盖更多菌株或玉米品种的泛化性验证。
其他价值
- 研究揭示了真菌感染导致的光谱特征变化机制（如蛋白质和油脂波段偏移），为其他作物毒素检测提供了参考。