华南理工大学孙大文院士在国际食品顶级期刊发表综述，系统阐述拉曼光谱技术在检测冷冻农产品结构和质量的最新研究进展
CriticalReviewsinFoodScienceandNutrition
日前，华南理工大学孙大文院士在食品领域国际顶级期刊CriticalReviewsinFoodScienceandNutrition(IF=7.)在线发表题为“Ramanspectroscopictechniquesfordetectingstructureandqualityoffrozenfoods:principlesandapplications”的综述，系统阐述了拉曼光谱技术在检测冷冻农产品结构和质量的最新研究进展。华南理工大学孙大文院士为本文唯一通讯作者（点击左下角阅读原文，直达文献页面）。
●成果介绍
食品腐败是导致食品浪费的一个重要原因，冷冻可以有效的延长货架期从而减缓新鲜产品变质。然而，冷冻过程中形成的大冰晶会导致食品的结构发生变化，造成一系列的质量损失。因此对其结构和质量的快速检测对于冷冻食品工业的发展具有极其重要的意义。拉曼光谱技术是一种有效的分析技术，可用于检测食品各组分的结构和冷冻食品的质量。该论文综述了用于检测和评估冷冻食品结构和质量变化的拉曼光谱技术的原理和类型，并讨论了每种拉曼技术的优缺点。这些技术包括色散、傅里叶变换、空间偏移、显微拉曼光谱。此外，还详细介绍了拉曼光谱在食品组分结构变化研究中的应用，并对拉曼光谱技术在冷冻食品监测中的最新应用和未来发展趋势进行了总结和讨论。该综述指出：拉曼光谱可以在不需要复杂预处理的情况下对冷冻食品的成分、理化和感官特性进行评价。还可用于研究蛋白质、脂质、水和其他成分的结构变化。近年来拉曼光谱的应用主要集中在冷冻水产品和肉类的检测上。拉曼光谱技术在冷冻食品监测中的进一步发展应集中在减少重叠信号、实现真正的非侵入性检测、消除错误分类和定量误差、建立标准化拉曼数据库和控制成本等方面。
Fig.1（A）鱼糜蛋白冷冻储藏12周后在-cm-1范围内拉曼光谱图，内插图：鱼糜蛋白质二级结构比例；（B）冷冻鱼肉脂肪在-cm-1范围内拉曼光谱图，插图:从马鲛鱼样品中提取的脂肪样品的拉曼光谱(黑线:新鲜样品，红线:冻融1次的样品，蓝线:冻融2的样品)；（C）阿根廷红虾壳在-cm-1范围内拉曼光谱图，自上而下分别为：对照组，虾壳外部白斑和内部白斑。（D）冷冻胡萝卜切片在-cm-1范围内拉曼光谱图。
参考文献