一种用于真实性筛选的快速食物链方法：使用两台手持式近红外光谱 (NIRS) 设备开发、验证和转移化学计量模型

摘要：

这项研究评估了手持式近红外光谱（NIRS）设备，即NeoSpectra Micro在确定牛至真品方面的应用。利用大量牛至（n = 295）和潜在的牛至掺假物（n = 109）样本，使用SIMCA 15软件开发和验证了模型。这些模型在测定真正的牛至和掺假物样品方面表现出极好的可预测性。最佳模型对牛至和掺杂物的正确预测分别为93.0％和97.5％。评估了不同的标准化方法，以确定模型可转移到第二台近红外光谱仪器。就第二台设备而言，最佳预测是使用未经过任何光谱标准化（原始数据）的数据得出的。随后，最佳模型能够正确预测第二台设备上90％的真实牛至样本和100％的掺假样本。这项研究表明，该设备有可能在食品供应链的各个阶段用作简单、具有成本效益、可靠的手持式筛查工具，用于确定牛至的真实性。据信，这种形式的监测可能对食品真实性分析的其他领域非常有益，有助于消除食品欺诈对经济和健康的负面影响。