拉曼光谱技术在肉品加工与品质控制中的研究进展

李 可，闫路辉，赵颖颖，赵电波，白艳红

（郑州轻工业大学食品与生物工程学院，河南省食品生产与安全协同创新中心，河南省冷链食品质量安全控制重点实验室，河南 郑州 450001）

肉品含有丰富的营养，且可烹饪加工成味道鲜美的肉制品，是人们在日常生活里所钟爱的食材及产品[1]。因此在肉品科学领域中，开展肉品加工中的品质变化研究十分重要，而运用高新技术鉴定肉品品质变化是一直是研究的热点之一[2]；另外，在肉品加工生产中存在不良问题，例如厂家或商家在肉产品中掺假，使用含有致病微生物或药物残留的肉品等，在此方面的评价中传统方法存在分析时间长、成本高、效率低等缺点[3]；因此，利用高新技术建立高效准确的检测系统以及安全评价体系，对肉品的发展十分重要且必要。

在科学研究及肉品生产的应用中，快速无损的光谱技术逐渐成为检测应用技术的重要手段。肉品中每个官能团分子都有其独特的拉曼光谱信号，特别是肉品中的S—S、COO—、C＝O、C—H等官能团都会产生强烈的拉曼光谱信号[4]，但因拉曼光谱技术获取的数据量大且复杂，因此需要结合化学计量学的方法提取具有代表性的信息。近些年拉曼光谱技术在肉品科学研究中的应用逐渐增多，且在肉品加工生产中的应用研究也逐步增加，本文拟对拉曼光谱技术在肉品科学研究与应用进展进行综述，并阐述其与化学计量学相结合的方式在肉制品加工生产中的重要前景，以期为肉品科学领域中拉曼光谱技术的应用以及为肉品加工行业建立高效的检测肉品品质系统提供理论参考。

1 拉曼光谱技术的原理

拉曼光谱技术是基于拉曼散射效应而发展起来的，其是分子对光的一种非弹性散射效应。当能量为hν0的外来光子照射到样品分子中，分子的能态上升并跃迁到激发态，但因其不稳定将会释放出光子。若释放出的光子以相同的能量向四面八方散射，这种仅发生方向改变的散射称为瑞利散射，如图1中a处所示；若释放的光子与分子间发生了能量交换，使得光子的方向和能量均发生变化，这种散射被称为拉曼散射。而在拉曼散射过程中，分子在受到光子的激发并散射出去的过程中吸收一部分能量，光子以减小的能量散射出去，称为斯托克斯散射，此时分子接受的能量将转变为分子的振动或转动能量，从而使其处于激发态E1，如图1中b处所示；而一部分的光子当从激发态E1处离开时，会带走该处的振动或转动能量ΔE，并以较大的频率散射出去，称为反斯托克斯散射，如图1中c处所示[5-6]。

由于斯托克斯散射光的强度总是大于反斯托克斯的强度，所以在拉曼光谱技术中检测的主要是斯托克斯散射。而不同的化学键或基团的ΔE不同，因此可以从拉曼光谱的频率中判断出分子所含的化学键或基团，其在蛋白结构中主要的拉曼振动频率及其振动模式见表1[7]。

图1 瑞利和拉曼散射示意图Fig. 1 Schematic diagram of Rayleigh and Raman scattering spectroscopy

表1 拉曼光谱中可用的蛋白质结构信息[7]Table 1 Useful Raman modes of vibration in protein structures[7]

2 拉曼光谱技术在肉品加工中的应用

2.1 在肉品不同加工单元中的应用

拉曼光谱技术在肉品加工中研究的重点是检测肉品蛋白质的结构与理化特性，是肉品科学研究中的重要手段之一，例如研究肉品加工（加热、滚揉和斩拌等）中的蛋白结构变化、加工技术（超高压、超声波等）对蛋白结构的变化等方面，是分析蛋白质结构变化的重要应用手段[8-9]。

Beattie等[10]研究了烹饪时猪背最长肌的拉曼光谱变化，将拉曼光谱技术用于分析烹饪过程中蛋白质变化，表明拉曼光谱可预测猪肉的熟制程度。谢媚等[11]研究了滚揉对鹅肉品质及其蛋白结构的影响，发现在930 cm-1处C—C引起的α-螺旋条带强度有所增加，滚揉能破坏维持α-螺旋构象稳定的氢键，此外β-折叠和无规卷曲含量也相对增加，可能是由α-螺旋构象转化导致；同时也表明了在1 340 cm-1和1 450 cm-1附近谱带的脂肪族氨基酸微环境变化以及757 cm-1的疏水基变化。肉品加工制作过程中，通过拉曼光谱技术可观察到加工工艺能破坏维持α-螺旋构象稳定的氢键，使α-螺旋构象解开，分子间暴露的疏水残基相互作用形成折叠结构或其他的转角、无规卷曲构象。

适当的加工技术可改善肉品的加工特性、提高肉品出品率和加工效率、改善肉质等，而拉曼光谱技术可从蛋白二级结构含量的变化阐释肉品品质变化的原因。李鹏等[12]研究了超声辅助变压滚揉对鸡肉蛋白质结构及含水量的变化，结果表明经过超声辅助变压滚揉之后，蛋白质的二级结构组成发生显著变化，α-螺旋含量降低，β-折叠和β-转角含量显著增加。Zhang Ziye等[13]研究了高压对肌原纤维蛋白凝胶持水能力的影响，通过研究拉曼光谱760 cm－1处的表面疏水性和归一化强度，得到了蛋白凝胶持水能力最高时的压力，并发现β-折叠、β-转角和无规卷曲结构的含量与肉的保水性和凝胶性具有正相关性。

2.2 在肉品辅配料添加或替代中的应用

低盐降脂是肉品加工发展趋势，而研究如何提高低盐降脂肉制品的品质在肉品加工中是必要的。通过添加不同辅料、非肉成分、食盐与脂肪替代物等工艺可达到降脂低盐、改善肉质的效果[14]，但此过程对肉品的影响仍在探索。拉曼光谱技术因其无需处理样品、可直接快速检测的优势迅速成为研究该过程对肉制品影响的重要技术。

2.2.1 在降低食盐含量过程中的应用

低盐饮食可增强人体自身抵抗力[15]，且低盐对肉糜制品或肉制品品质有较大影响。李可等[16]研究了不同浓度NaCl对猪肉糜加工特性的影响，结果发现随着NaCl浓度增加，猪肉糜的硬度显著提高，不易流动水含量增加，保水性逐渐增加，α-螺旋含量下降，β-折叠含量上升，其拉曼光谱数据显示的蛋白质二级结构变化的结果与韩敏义等[17]研究的NaCl对猪肉肌原纤维蛋白凝胶功能特性影响的结果相类似。此外，通过研究NaCl的添加量对猪肉丸子的影响，发现随着NaCl浓度增加，肌原纤维蛋白溶解度增加，使蛋白质分子中掩埋的残基更多地暴露于水分子中，形成新的氢键，—OH基团伸缩振动波峰也向高波数（3 226 cm-1和3 227 cm-1）方向移动[18]。此外，Zhu Dongyang等[19]研究NaHCO3替代NaCl对鸡肉糜蛋白构象的影响，发现单独使用NaHCO3相比单独使用NaCl时，酰胺I带的波数从1 659 cm-1移至1 661 cm-1，同时也会增加I850/I830的比例。

2.2.2 在降低脂肪含量过程中的应用

使用不同替代物降低肉类中脂肪含量是趋势，但在此过程中替代物对肉类影响的机制仍需探索，拉曼光谱技术可用于研究蛋白质二级结构、脂肪链顺序的变化以及脂类蛋白相互的作用[20]；因此可使用拉曼光谱技术研究肉制品中添加脂肪替代物后脂质和蛋白质结构特征。Kang Zhuangli等[21]研究了打浆加工后的预乳化大豆油替代猪背脂肪的效果，发现当用预乳化大豆油代替猪背脂时，β-折叠、β-转角与无规卷曲含量增加，α-螺旋含量降低，并形成了很多的疏水相互作用，证明了用预乳化的大豆油代替猪背肉，能够生产低盐低脂的法拉克福香肠。

2.2.3 其他方面的应用

雒宏琳等[22]研究了不同添加量的白酒对浙东白鹅胸脯肉肌原纤维蛋白结构的影响，发现随着白酒体积分数的增大，二硫键的3 种构象之间发生转变，扭式-扭式-扭式的强度降低，而扭式-扭式-反式和反式-扭式-反式的强度有所上升；而当白酒体积分数达到2%时，二硫键的3 个构象都遭到破坏；α-螺旋和β-折叠含量显著下降，表明白酒能够影响肌原纤维蛋白的结构和凝胶特性。韩敏义[23]研究了微生物转谷氨酰胺酶（microbial transglutaminase，MTG）对猪肌原纤维蛋白结构的影响，发现添加MTG后α-螺旋含量下降，其他二级结构含量呈上升的趋势，二硫键的3 种构象之间发生转变，疏水基团暴露以及氨基酸残基被掩埋，使肉的口感变嫩，与李想[24]的研究结果一致。拉曼光谱技术作为快速准确的检测技术，可测定蛋白二级结构、氨基酸残基环境变化等；但是要去除其他干扰因素才能得到准确结果。

3 拉曼光谱技术在肉品品质分析方面的研究应用

3.1 食用品质

肉品的食用品质主要包括色泽、嫩度和风味等，是消费者重视的肉品品质之一[25]。肉品嫩度传统的测定方法包括剪切力法、色泽测定仪等，而近些年来出现了不少可应用于此方面研究的高新技术，拉曼光谱技术是其中起步较晚，但发展较快、前景较好的一种技术。

Fowler等[26]用拉曼光谱技术与剪切力法测定新鲜羊肉，建立了羊肉嫩度与拉曼数据的联系，发现拉曼数据与剪切力具有较好的相关性；但Bauer等[27]使用偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）分析的拉曼数据与嫩度有更好的相关性。Wang Qi等[28]采用拉曼光谱法来评估和预测猪腰肉的嫩度、多汁性和咀嚼性，其分析结果与感官评价小组得到的结果具有良好的一致性。Herrero等[29]测定了加热后的不同配方肉糜的质构特性，发现硬度、咀嚼性与蛋白质二级构象中的α-螺旋、β-折叠含量具有良好的相关性。不同种类的肉在拉曼光谱测定下，其酰胺I区和酰胺III区所在的光谱波数不同，但当不同种类肉的嫩度改变时，其α-螺旋与β-折叠构象均发生改变，这也是蛋白质影响肉嫩度的重要因素。

在色泽方面，拉曼光谱目前主要用于检测肌红蛋白、血红蛋白及其衍生物所在的光谱波数，对测定的色素蛋白进行结构鉴定和分析。Tintchev等[30]使用拉曼光谱技术研究了高压处理后大马哈鱼肌红蛋白和血红蛋白结构的变化，其中多烯链的主要波数在1 155 cm-1和1 518 cm-1处，此外，C—C的伸缩振动也从1 157 cm-1移动到了1 155 cm-1处，而在生理情况下这两种蛋白质均处于还原状态，其ν4模式下的血红素铁波数分别在1 355 cm-1和1 376 cm-1处。

脂肪是影响肉品风味的重要成分，其不仅是肉品风味物质的前体，也是引起氧化变质的主要成分。拉曼光谱技术在脂肪检测方面的应用较少，研究主要集中在脂肪酸的组成以及脂肪的结构变化上。Olsen等[31]使用气相色谱检测了猪肉脂肪中的饱和、单不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸含量，并使用拉曼光谱技术检测同样的样品后发现，由拉曼光谱技术所测得的脂肪酸含量结果与气相色谱法测得脂肪酸的成分含量有着高度相似性，表明了拉曼光谱法可以快速无损地测定猪肉脂肪组织成分及其同一组织脂肪溶解过程中成分变化。Fowler等[32]同样验证了该优势。此外，Abbas等[33]通过傅里叶变红外光谱与拉曼光谱相结合，发现在研究分析动物脂肪结构方面具有较好可行性，结果表明脂肪的结构主要是由—CH伸缩振动、C＝O伸缩振动、C—C伸缩振动等谱带的变化反映。

3.2 加工品质

肉品加工品质主要包括肉的持水力、pH值和蛋白质的变性程度等，是影响肉制品食用品质以及经济价值的决定性因素[34]。

肉的持水性是影响肉的嫩度、颜色以及多汁性、成品率的重要因素。Pedersen等[35]发现持水力与使用PLSR处理后的拉曼光谱数据之间具有高度相关性，且猪肉的持水力的最佳预测信息主要在1 800～1 900 cm-1和3 071～3 128 cm-1处得到。该结果一方面说明可利用拉曼光谱技术在屠宰流水线处进行实时快速检测猪肉肉质保水性，从而实现肉质分级的可行性；另一方面也说明在研究改善肉质保水性时可通过拉曼光谱技术迅速得到相关信息。

pH值是衡量肉品新鲜度的重要指标。Scheier等[36]使用移动型拉曼仪器在屠宰场冷却室对猪放血后的半膜肌进行测量，将测量的pH45min、pH24h采用PLSR与拉曼数据进行相关分析，结果发现pH45min、pH24h与拉曼光谱数据具有很强的相关性。Fowler等[37]在此基础上研究拉曼光谱手持装置预测新鲜羊肉肉质特征的可能性，结果显示羊在死后第1天所测半膜肌的pH24h与拉曼光谱数据具有良好的相关性，但在第5天时，二者相关性与第1天相比降低。Andersen等[38]则研究证明死后代谢物浓度的改变是导致拉曼光谱重要区域改变的原因。

蛋白质的变性程度是决定肉品加工品质的根本因素。Yang Huijuan等[39]使用均质后的太湖猪肉糜生产香肠，并通过拉曼光谱技术监测凝胶过程中的蛋白质二级结构的变化，发现在凝胶化过程中α-螺旋含量减少，但β-折叠、β-转角与无规卷曲结构含量增加。Sun Weizheng等[40]利用拉曼光谱技术研究了广式香肠加工过程中肌原纤维蛋白的结构变化，在890～1 060 cm-1处的酰胺I、酰胺III与C—C伸缩振动变化结果均说明了在加工的18 h内伴随着β-折叠含量的增加和α-螺旋含量的减少，并且在最后的静置阶段由于蛋白质的分解，二级结构进行了重建。这些结果均表明了拉曼光谱技术在肉品加加工品质评测中的实用性，且其可从蛋白质结构层次阐释品质变化，为改善肉品加工品质提供了良好的监测手段，但在实际应用中仍需运用高强度便携式拉曼光谱仪，以便得到更多蛋白结构信息。

3.3 安全品质

影响肉品安全品质的主要因素包括肉品的新鲜度、肉品掺假以及药物残留等。在加工贮存期间肉品的新鲜度一直是热门的研究课题，腐败微生物在肉品中的繁殖是引起肉品新鲜度下降的主要因素。在贮存期间肉中的腐败微生物生长繁殖快，并在内源酶的联合作用下，使肉中的蛋白质、脂肪分解氧化，导致风味物质发生改变并产生氨臭味，肉的pH值降低，颜色变暗，肉的表面发黏[41]。Sowoidnich等[42]介绍了一种便携式拉曼传感器系统，以猪背肌和半腱肌为研究对象，通过贮存期间拉曼光谱的变化和微生物分析，以灭菌肉品作对照，指出了在没有细菌参与的情况下，微生物腐坏作用下拉曼光谱数据在贮藏过程中的变化，证明了拉曼光谱技术在可食用肉以及变质肉快速识别的适用性。Argyri等[43]同样证明了用拉曼光谱技术可以准确可靠地评估肉品的腐败程度；但有学者指出光谱技术虽然在评价微生物参数方面具有潜力，但在光谱预处理及模型建立方面具有较大的挑战[44]。

通过光谱技术检测肉品掺假一直是近些年的研究热点。拉曼光谱技术能检测出官能团分子的化学结构，进而对肉品进行鉴别。İsmail等[45]将增强式拉曼光谱用于快速测定牛肉中的马肉掺假，并通过主成分分析（principal component analysis，PCA）对牛肉和马肉样品中提取的纯脂肪样品的拉曼数据进行分类，开发了新模型系统，证明了拉曼光谱能结合PCA快速区分牛肉和马肉，进而快速区分肉品种类。但其距工业化应用还有一段距离，仍需开发数据处理软件、建立数据库及其模型等。

动物饲养过程中药物残留的快速检测是肉品安全品质的研究重点，拉曼光谱技术可通过先行采集饲养过程中所需常用药物的拉曼光谱，进而可对肉品进行快速检测药物残留量以及定性分析。Wang Kaiqiang等[46]通过表面增强拉曼技术测定葡萄中的双非诺康唑含量，结果表明表面增强拉曼光谱技术可以测定出微量药物残留。此外，拉曼光谱技术还可分辨药物的真伪、探索药物与蛋白结合的方式[47-48]。在实际应用中，透明包装对拉曼光谱技术的影响仍较大，需要清楚干扰因素。

4 拉曼光谱技术结合化学计量学在肉品品质预测中的应用

拉曼光谱技术虽然在肉品科学研究以及工业化生产应用中有着较大的优势和潜力，但其在肉品检测中所得到的数据繁多且复杂，分析时仍需选择代表性的信息进行鉴定，利用化学计量学方法可从庞大复杂数据中提取代表性信息，建立模型进而分析，从而鉴定不同种类肉以及预测肉品品质，包括PCA、软独立建模分析、PLSR、偏最小二乘（partial least squares，PLS）及偏最小二乘判别分析、蚁群优化算法（ant colony optimization，ACO）等[49]。

在建立与蛋白质结构有关的拉曼光谱数据库方面，Rygula等[50]综述了26 种蛋白质的结构、功能和性质，并根据蛋白质二级结构中4 个构象含量对这些蛋白质进行归类分析，展示了拉曼光谱技术测定和分析大量单个蛋白质的潜力。Velioğlu等[51]将拉曼光谱技术与PCA相结合应用在区分新鲜和冷冻解冻的鱼类样本，以及不同种类的鱼类方面，通过拉曼光谱技术测量了从鱼中获得的脂肪酸样品，并根据PCA收集到的数据证明了拉曼光谱和化学计量学方法在区分鱼类种类以及区分新鲜和冷冻解冻鱼类样本方面的能力。de Biasio等[52]利用拉曼光谱对5 种肉（鸡肉、猪肉、火鸡、牛肉和马肉）进行鉴别，结果表明拉曼光谱与PCA结合可以区分红肉和白肉。Zhao Ming等[53]使用色散拉曼光谱和多变量数据分析鉴别了经牛肉内脏（肾脏、肝脏、心脏、肺）掺假的牛肉汉堡。此外，拉曼光谱技术在光学计量学的基础上还可与其他技术相结合，以期达到鉴定肉品种类的作用。Zając等[54]提出了一种基于傅里叶变换拉曼光谱法测定牛肉中是否掺杂马肉的方法，得到了一种相比红外光谱技术准确度更高的结果。

拉曼光谱技术所测得数据经化学计量学归类统计建模后，还可应用于预测肉品加工终点温度、肉制品感官属性、肉品质量等。Berhe等[55]研究了拉曼光谱技术能否通过结合多变量数据分析来预测“即食”猪肉产品加工时的终点温度，通过多变量数据分析对所测拉曼光谱数据中的蛋白质二级结构、二硫键等进行归类，发现即使在贮存8 d后，也可以通过拉曼光谱来预测肉品加工时的终点温度。Fowler等[56]研究了通过拉曼光谱来预测肉品感官特性的可行性，结果显示所得到的拉曼光谱数据与经过训练或未经训练感官小组的结果具有高度相似性，证明了拉曼光谱技术结合化学计量学分析可作为一种快速且非破坏性的技术来预测肉品的感官品质特征。Nache等[57]通过将拉曼光谱技术分别与ACO、PLSR结合来评估动物死后的肉品品质，并以pH值验证结果，结果表明这种方法是可行的。以上实验均证明了拉曼光谱数据经化学计量学进行建模分析后，可对不同肉品进行鉴别，或预测肉品的品质变化，但距实际应用仍有一定距离。

5 结 语

拉曼光谱技术因其快速无损、无需样品前处理、方便准确等优点在肉品领域中的应用研究迅速增加，研究肉品加工中品质（食用品质、加工品质及安全品质等）变化和肉品安全机制等仍是拉曼光谱技术在肉品科学研究的主流方向，但工业化生产应用仍需进一步探索。此外，拉曼光谱技术与结合化学计量学的使用，将会是肉品加工行业中品质预测及控制重点研究方向。拉曼光谱技术在肉品学科中运用的手段主要有两种，一方面通过各官能团分子对拉曼光谱反应的信号鉴别官能团；另一方面通过化学计量学的方法将拉曼光谱数据与肉品品质进行比较分析，从而研究肉品品质变化或鉴定区分肉品。因此在未来的研究中，拉曼光谱技术可重点发展以下几点：1）优化拉曼光谱技术，可开发与其他技术相结合的拉曼光谱技术，以满足不同的环境条件；2）优化拉曼光谱处理技术，针对不同应用场景建立数据库，以便实现对肉品品质的快速分析预测，实时调控；3）实用、简便的数据处理方法及软件是未来肉品工业应用光谱技术发展趋势，可针对拉曼光谱复杂数据开发数据集成分析软件、图像处理系统；4）开发针实用性强、成本低的在线拉曼光谱检测设备，以便可在肉品工业中大力推广。