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这篇综述文章由张军（Jun Zhang）、刘子豪（Zihao Liu）、蒲瑶远（Yaoyuan Pu）等作者撰写，他们分别来自嘉兴南湖大学、嘉兴大学信息科学与工程学院、江苏大学农业工程学院以及酒泉市种子管理站。文章发表在《Processes》期刊上，发表时间为2023年2月。

文章的主题是利用近红外光谱（NIR spectroscopy）和高光谱成像（hyperspectral imaging）技术识别转基因农产品和食品。这项研究的重要性在于，随着转基因技术的广泛应用，对转基因产品的有效检测变得越来越重要。传统的基于DNA或蛋白质的检测方法虽然可靠，但存在耗时、破坏性和成本高的缺点，因此需要新的快速无损检测技术。

主要观点一：近红外光谱和高光谱成像技术的基本原理及特点

近红外光谱技术（NIRS）是一种波长范围在780到2500纳米之间的光谱分析技术，分为短波近红外（780-1100 nm）和长波近红外（1100-2500 nm）。通过分析含有氢键基团（如C-H、N-H、O-H等）的分子振动和倍频吸收特征，可以获取样品的化学成分和结构信息。高光谱成像技术（HSI）则结合了传统二维成像与光谱技术，具有多波段、高分辨率、宽光谱范围和图像与光谱统一的特点。这两种技术都具有非破坏性、快速检测和易用性的优点，非常适合在线应用和实时监测。

支持证据包括多个研究案例，例如Soo-In Sohn等人使用可见-近红外光谱（Vis-NIR spectroscopy）成功区分了转基因油菜及其杂交种，准确率高达100%。Lijuan Xie等人利用NIRS技术检测转基因番茄及其亲本叶片，结果表明该技术能够提供快速识别转基因农产品的理论基础。

主要观点二：近红外光谱和高光谱成像技术在转基因农产品和食品检测中的应用

NIRS和HSI技术已经在多种转基因农产品和食品的检测中得到了广泛应用。这些应用涵盖了蔬菜、谷物、水果、大豆、棉花等多种作物。例如，在蔬菜检测方面，Soo-In Sohn等人使用Vis-NIR光谱实现了对转基因油菜及其杂交种的区分，准确率高达99.4%。Lijuan Xie等人利用NIRS技术检测转基因番茄及其亲本叶片，发现该技术能够有效识别转基因番茄的叶绿素和乙烯合成情况。

在谷物食品检测方面，Wenchao Zhu等人应用Vis/NIR光谱实现了对转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量（SPAD值）的快速检测，预测集的正确率达到87.27%。Takefumi Hattori等人开发了一种快速NIRS方法，用于预测转基因稻草的木质素和淀粉含量以及酶解糖化效率，结果显示实验室湿化学值与NIR预测值之间存在强相关性。

支持证据还包括多个具体研究案例，例如Xuping Feng等人使用NIR光谱筛选转基因玉米，全光谱分类率达到100%，特征波长分类率达到90.83%。Cheng Peng等人使用近红外光谱研究转双价基因（cry1ab/cry2aj-g10evo）玉米籽粒和玉米粉，结果显示基于全波段光谱的SVM模型准确率为90.625%。

主要观点三：数据预处理和建模方法的重要性

为了提高NIRS和HSI技术的检测效果，数据预处理和建模方法的选择至关重要。常见的数据预处理方法包括平滑处理、导数处理、多重散射校正（MSC）、基线校正、标准正态变换（SNV）、正交信号校正（OSC）等。这些方法可以消除无关信息和噪声，提高模型的鲁棒性和预测能力。

在建模方法方面，常用的有主成分分析（PCA）、竞争自适应重加权采样（CARS）、遗传算法（GA）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）等。这些方法可以帮助选择特征波长，减少冗余信息，提高模型的分类和预测精度。例如，Long Zhang等人使用SNV预处理和PLS-DA建模算法，成功区分了转基因水稻和野生型水稻，正确分类率达到100%。

支持证据包括多个研究案例，例如Jianguo Zhu等人使用NIRS研究转基因油和非转基因油的混合溶液，结果显示基于MSC预处理的模型预测性能最佳，准确率达到91.6%。通过使用SPA算法，SVM模型的预测准确率提高到98.3%。

主要观点四：深度学习方法的应用前景

近年来，深度学习算法（尤其是卷积神经网络，CNN）在NIRS和HSI技术的数据分析中显示出巨大潜力。与传统机器学习方法相比，卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作逐步提取光谱数据中的特征，从而在一定程度上减少光谱预处理和变量选择的需求。例如，DeepSpectra模型在食品和农产品质量评估以及转基因检测中表现出色，优于其他模型。

支持证据包括多个研究案例，例如Yang J等人提出了一种端到端的深度学习方法DeepSpectra，用于定量光谱分析，结果显示该方法在多种应用场景中表现出色。Zhang X等人综述了基于光谱和深度学习的食品和农产品质量评估方法，强调了深度学习在提高检测精度和自动化程度方面的优势。

文章的意义和价值

本文系统地回顾了近红外光谱和高光谱成像技术在转基因农产品和食品检测中的应用，总结了现有研究的主要成果和方法，指出了未来研究的方向。文章不仅为研究人员提供了丰富的参考资料，还为实际应用提供了可行的技术方案。通过引入深度学习等新兴技术，本文展示了这些无损检测技术在未来农业生产中的广阔应用前景。此外，文章还强调了便携式和在线检测技术的发展潜力，为农民和制造商提供了更先进的转基因检测手段。