近紅外（NIR）光譜分析是一種利用近紅外波長的光來確定材料的物理、化學或結構特性的技術。它是一種紅外光譜，覆蓋780至2500 nm波長范圍內的光譜區域，通過吸收、發射或反射來測量紅外輻射與物質的相互作用。這項技術已經證明了其檢測和量化微生物的可靠性，成為分子生物學技術的非破壞性替代方案。這項技術與多元分類方法相結合，被認為是一種高效快速識別牛奶中細菌污染的方法。

據麥姆斯咨詢報道，近日，西班牙奧維耶多大學（University of Oviedo）和阿斯圖里亞斯乳制品研究所（Instituto de Productos Lácteos de Asturias）的研究人員在IEEE Sensors Journal期刊上發表了題為“Near Infrared Spectroscopy for Bacterial Detection in the Dairy Industry”的論文，討論了利用近紅外光譜結合多元分類方法來檢測乳制品行業牛奶中的細菌污染。結果表明，近紅外光譜技術有潛力作為一種快速、準確的方法來識別乳制品行業的細菌污染。

這項研究旨在確定近紅外光譜檢測牛奶中細菌污染的能力。首先，通過分析該技術確定兩種不同細菌菌株在牛奶中形成的生物膜的能力，然后通過在液體牛奶中接種不同濃度的四種細菌，以確定檢測牛奶中每種細菌的能力。

為了分析這項研究中的近紅外光譜數據，研究人員選擇了主成分分析（PCA）和偏最小二乘判別分析（PLS-DA）相組合的方法來應對高維光譜數據的挑戰，旨在降低維度，提取信息特征，并提高樣品分類的有效性。

通過實驗發現近紅外光譜在檢測牛奶中生物膜的存在方面是準確可靠的。結果表明，該技術可有效區分污染和未污染樣品，并且受試者工作特征曲線（ROC）下的面積（AUC）大于99%。該方法對不同菌株的樣品分類也很有效。

牛奶和未污染對照樣品中生長的生物膜的光譜數據

研究人員使用相同的方法來評估這種技術在檢測牛奶中細菌污染比例方面的有效性。實驗結果表明，該技術可以有效地對四種不同細菌污染的牛奶樣品和未污染的對照樣品進行分類，且AUC大于97%。此外，當所有細菌的數據一起分析時，即使在低細菌濃度下，結果仍然良好，獲得了70%的平均精度。

不同細菌數據的主成分分析

這項研究的結果表明，無論造成污染的細菌類型如何，近紅外技術都可以準確分類污染和未污染的牛奶樣品，即使在低濃度時也是如此。然而，光譜分析似乎不能區分不同的污染細菌。

研究人員表明使用近紅外光譜檢測是一種很有前途的無損檢測牛奶中細菌污染的方法。這項研究中使用的光譜儀器和數據處理方法可以通過分析光譜模式的變化來定性地確定細菌污染，從而區分污染樣品和對照樣品。類似地，近紅外技術可以檢測牛奶中形成的生物膜，就像生物膜在培養基中生長時一樣。這一發現很重要，因為它更準確地反映了乳制品行業中發現的表面附著細菌。

總的來說，快速和非侵入式的細菌檢測是乳制品行業的一個重要目標。傳統檢測牛奶中細菌的方法耗時且需要熟練的人員，而近紅外光譜可以實時提供準確的結果，而無需樣品制備或破壞，并且與傳統細菌檢測方法相比，可以減少時間和成本。然而，在該技術被廣泛應用于產業界之前，仍需要進一步的研究來優化該技術并大規模驗證其準確性。此外，有必要考慮樣本光譜記錄中出現錯誤或失真的可能性，并審查采集方案，以提高模型的準確性。

審核編輯：劉清