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作者与发表信息

本研究由Xiaodan Liu、Yonghui Yu、Xiulin Bai、Xiaolong Li、Jun Zhang和Dun Wang共同完成，分别来自武汉轻工大学食品科学与工程学院、浙江大学农业生物系统工程与食品科学学院、嘉兴南湖学院机电工程学院以及襄阳市农业科学院。该研究于2022年12月29日发表在期刊Processes上，文章标题为《Rapid Identification of Insecticide- and Herbicide-Tolerant Genetically Modified Maize Using Mid-Infrared Spectroscopy》。

学术背景

本研究的主要科学领域是转基因作物的快速检测技术。随着转基因技术的广泛应用，转基因食品的安全性引发了越来越多的争议。为了确保食品安全并保障消费者权益，开发一种快速、准确的转基因产品检测方法显得尤为重要。传统的转基因检测方法（如聚合酶链式反应PCR和酶联免疫吸附测定ELISA）虽然灵敏且准确，但耗时长、操作复杂，不适合快速在线检测。近年来，光谱技术（如近红外光谱、中红外光谱和高光谱成像）因其快速、环保、操作简便等优势，在农业和食品领域得到了广泛应用。然而，中红外光谱技术在转基因玉米检测中的应用尚未被探索。因此，本研究旨在探索中红外光谱技术在转基因玉米快速识别中的可行性，为转基因产品的快速准确检测提供一种潜在的方法。

研究流程

本研究包括以下几个主要步骤：样品制备、光谱采集、数据预处理、变量选择、建模与分析。

1. 样品制备

研究使用的转基因玉米和非转基因玉米样品来自浙江大学昆虫科学研究所。转基因玉米通过转入cry1Ab/cry2Aj-G10evo基因获得了抗虫和抗除草剂特性。实验中共制备了600粒转基因玉米和600粒非转基因玉米样品。样品在60°C下干燥6小时后，每5粒玉米研磨成粉，取0.02克玉米粉与0.98克溴化钾（KBr）粉末混合，在80°C下干燥6小时并冷却。随后，将0.2克混合样品压制成10毫米边长的方形片，最终获得240个样品片用于光谱采集。

2. 光谱采集

使用Jasco FT/IR-4100光谱仪采集样品的中红外透射光谱数据。光谱分辨率为4 cm⁻¹，光谱范围为400–4000 cm⁻¹，每个样品进行32次扫描，取平均值作为样品的透射光谱。

3. 数据预处理

为了减少实验过程中外部环境干扰引入的噪声，研究采用小波变换（Wavelet Transform, WT）对原始光谱数据进行去噪处理。优化后的Daubechies 4小波分解尺度为6。

4. 变量选择

由于全光谱数据量大且包含冗余信息，研究采用连续投影算法（Successive Projections Algorithm, SPA）选择最优波长进行进一步分析。最终从全光谱中选择了14个最优波长，排除了受水分子干扰的2480.29 cm⁻¹波段，剩余13个波长主要与C-H、C-O和C=O等有机官能团相关。

5. 建模与分析

研究采用多种化学计量学方法建立分类模型，包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares-Discriminant Analysis, PLS-DA）、K近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）和极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）。首先，使用K-means算法将所有样品按2:1的比例分为校准集和预测集。随后，基于全光谱和最优波长分别建立分类模型，并通过模型的识别率评估其性能。

主要结果

1. 光谱分析

转基因玉米和非转基因玉米的平均光谱趋势相似，但非转基因样品的平均透射率始终高于转基因样品。这可能与基因型差异导致的物理和化学成分差异有关。典型波长（如760.29 cm⁻¹、880.97 cm⁻¹等）反映了样品在碳水化合物、纤维素、半纤维素和蛋白质等方面的差异。

2. PCA分析

基于前三个主成分（PC1、PC2和PC3）的三维散点图显示，转基因玉米和非转基因玉米在PC3上分离明显，表明PC3携带了主要的判别信息。PC3的载荷图显示，其主要峰值与光谱分析中标记的典型波长一致，进一步证实了中红外光谱在转基因玉米识别中的可行性。

3. 变量选择

SPA算法选择的13个最优波长中，大多数波长在转基因和非转基因样品之间存在显著差异（p值<0.05），进一步证实了基因型差异导致的代谢物差异。

4. 分类模型

基于全光谱的模型在校准集和预测集中的识别率均超过80%。其中，基于最优波长的PLS-DA模型表现最佳，校准集和预测集的识别率均超过96%。KNN模型表现最差，而ELM模型表现相对较好。特别是基于全光谱和最优波长的ELM模型在校准集中的识别率达到100%，在预测集中的识别率达到98.75%。

结论

本研究证实了中红外光谱技术结合化学计量学方法在转基因玉米快速识别中的可行性。基于最优波长的ELM模型表现出色，为转基因产品的在线检测提供了潜在工具。该研究不仅为转基因玉米的快速检测提供了一种新方法，还为其他转基因产品的检测提供了参考。

研究亮点

1. 重要发现：中红外光谱技术结合ELM模型能够以高准确率识别转基因玉米。
   
2. 方法新颖性：首次将中红外光谱技术应用于转基因玉米的快速识别，并采用SPA算法优化波长选择。
   
3. 研究目标特殊性：专注于转基因玉米的快速在线检测，填补了该领域的研究空白。

其他有价值的内容

本研究还详细分析了光谱数据中典型波长对应的化学键振动信息，为后续研究提供了重要的理论支持。此外，研究中使用的数据预处理和建模方法（如小波变换和极限学习机）也为其他光谱分析研究提供了参考。