普渡大学：用科技打败狠活

本文转载自Purdue University News，由ChatGPT翻译，图片来源于网络

在2024QS世界大学排名中，普渡大学荣获第99位

       当你为手工艺食品付费——瑞士格鲁耶尔奶酪、有机香草提取物、意大利火腿——你是否得到了你所支付的东西？全球食品欺诈估计高达每年400亿美元，这是普渡大学研究人员正在应对的问题，他们采用了一种敏感到足以区分相同成分但不同地点制造的食品的食品“指纹”技术。

       食品欺诈，美国食品和药物管理局正式称之为“经济动机的掺假”，是指制造商用更廉价的成分替代更有价值的成分，比如用植物油掺假橄榄油，或用植物茎粉掺假藏红花。

       这是一种难以发现的犯罪行为，因为食品可能在全球供应链的任何地方被篡改。当不诚实的供应商仅仅用类似的产品替换更昂贵的对应产品时，确保真实性更加困难，比如喜马拉雅海盐或圣玛尔扎诺番茄。

       “想象一下来自葡萄牙的放养火腿（那可是在洞穴中陈化了两年啊）与你在沃尔玛购买的火腿之间的区别，”普渡大学计算生命科学的研究教授Bartek Rajwa说道。“它们都是猪肉，成分相同，但口感、气味和质地却非常不同。要区分它们，我们需要一个能够定量分析这些特征的系统。这是一个巨大的挑战。”

       Rajwa及其团队正在开发一种待取得专利的两部分过程，以提供有关食品样本的原子组成和化学结构的信息，足以确定成分、制备方式和可能的产地。作为生物分析技术专家，Rajwa在开发识别食品细菌污染系统的工作中偶然接触到食品认证领域。

       “我开始参加食品科学会议，倾听该领域的专家，那时我才意识到问题的规模，”Rajwa说道。“我们谈论的是一个几乎不为人注意的庞大犯罪企业。大多数时候，唯一的伤害是你支付了溢价但得到了质量较差的产品，但也有一些情况可能造成严重伤害。”

       许多光谱学方法，包括质谱法、荧光光谱法和液相色谱法，被用于食品鉴定。然而，Rajwa表示，目前没有一种现有方法是百分之百可靠的，大多数方法都复杂昂贵，给该领域的创新留下了足够的空间。

       为了应对这一挑战，Rajwa与普渡大学的合作伙伴J. Paul Robinson和Euiwon Bae转向了激光诱导击穿光谱法（LIBS），这是一种在材料科学和冶金领域得到广泛应用但在食品科学中并不常见的方法。

       LIBS使用高功率激光在样品表面产生微小的等离子体喷流。等离子体发出的不同波长光的强度表明了样品成分中元素的类型和比例，甚至提供了一些有关其质地的有价值信息。

       LIBS生成了一个独特的数字光谱，然后通过Rajwa团队为此任务开发的机器学习方法进行处理，生成一个指纹，可用于验证所检测食品的身份。

       在一篇发表于《食品》杂志上的论文中，该团队测试了几种阿尔卑斯风格奶酪、咖啡、香草提取物、意大利香醋和肉豆蔻、胡椒和姜黄等香料的样品。

       对于许多食品来说，即使使用廉价的便携式手持式LIBS仪器，该方法也具有很高的准确性。但对于像阿尔卑斯风格奶酪这样更复杂的食品，Rajwa说LIBS光谱并不足够。

       为了获取关于奶酪和火腿等复杂食品产地的额外信息，他正在进行第二步的研究，使用拉曼光谱法，该方法能够识别特定的有机分子，例如与食品中的杀虫剂、杀菌剂或抗生素有关的分子。

       “从某种意义上说，它们构成了这对互补的组合；一个无法检测到的，另一个可以，”Rajwa说。“LIBS给出了每个原子的数量，而拉曼光谱则告诉你它们是如何组织的。”

阅读原文：https://www.purdue.edu/newsroom/releases/2023/Q3/gourmet-or-imitation-new-technique-ferrets-out-food-fraud.html

wx：拓未国际教育