党的十八大以来，国家高度重视 粮食 安全，出台了一系列助农惠农政策， 粮食 产量 能 稳步 提升 。 至 2 02 3 年 ， 已 连续 9 年 稳定 在1.3万亿斤以上， 中国 人 的 饭碗 牢牢 端在 自己 手里 。 但 我们 应该 清醒认识到 ， 粮食及其制品长期受到真菌污染的困扰， 据 联合国粮食及农业组织（ Food and Agriculture Organization of the United Nations ， FAO ） 估计，世界上25%的粮食作物受到产霉菌毒素真菌的影响 ，真菌污染粮食后在适宜条件下会大量生长繁殖，导致粮食变色，产生异味，干物质损失，脂质和蛋白质降解等现象。真菌生长过程中会伴随着真菌毒素的产生，这些真菌毒素主要包括曲霉菌属（ Aspergillus ）产生的黄曲霉毒素（ aflatoxins ）；青霉菌属（ Penicillium ）和曲霉菌属产生的赭曲霉毒素（ ochratoxins ）； 镰刀菌属（ Fusarium ）产生的伏马菌素（ fumonisins ）、脱氧雪腐镰刀菌烯醇（ deoxynivalenol ）、单端孢霉烯族化合物（ trichothecenes ）和玉米赤霉烯酮（ zearalenone ）等 。大部分真菌毒素具有强致癌性和强毒性，尽管在粮食中存在含量通常较低，但短期或长期接触真菌毒素仍会造成人体免疫系统损伤 ，儿童生长抑制 ，营养不良 和肝癌 等临床症状。因此，及时、准确的检测出粮食中真菌毒素的污染情况，是保障粮食安全、减少经济损失的重要控制手段。
目前使用最广泛的真菌毒素检测方法包括免疫学方法、色谱法和生物传感器 。免疫学方法可检测大部分真菌毒素，但由于 交叉反应性和基质依赖性 会导致假阳性出现，同时由于免疫学方法 灵敏度 较低，容易出现假阴性结果 。色谱法可用于一次性定量检测多种真菌毒素，具有较高的准确性和灵敏度，但色谱法成本高 、 操作复杂 、 耗时较长，不适用于对样品的现场抽查。近红外光谱（ N ear infrared spectroscopy，NIR） 技术 是一种用于评估产品质量的快速、无损且经济的分析 方法，不需要试剂，也不产生废物，可同时进行多项测定，校准后，近红外光谱仪的使用和操作较简单。 该方法已 经应用于 农业、食品和制药行业中， 在 原材料测试、产品质量控制和过程监控 等方面应用广泛 。
本文综述了近红外光谱技术国内外的研究现状，介绍了 近红外光谱技术 的工作原理，以及国内外对近红外光谱技术的应用情况，并对近红外光谱未来的发展方向进行了展望，以期为近红外光谱技术对真菌毒素检测的后续研究提供相应的参考基础。
一、 近红外光谱技术原理
近红外光被定义为 730至2500 nm的波长区域，位于波长较短的可见光和波长较长的 中 红外光之间 。 红外光谱揭示了红外电磁辐射 与化学键之间的相互作用 ，近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和合频吸收光谱，其主要原因是分子振动的非谐振性从基态向高能级跃迁时产生，具有较强的穿透能力 。 对样品反射或透射分析可以确定样品中分子 倍频和合频 的能量。这些振动的能量可以识别化学键的性质，从而提供有关分子中官能团的 分子结构和组成 信息。 所有有机化学键在近红外区域都有吸收带，而矿物质只能在有机络合物和螯合物中检测到，或者通过它们对氢键的影响间接检测到 。由于氢原子质量轻， 形成的化学键非谐性较高，即官能团 X-H （ X是指O，C，N，S等 ）的吸收带在 近红外光谱中占主导地位 。
近红外光谱还反映了样品的物理性质或特征， 这是近红外光谱有别于其他仪器技术 的 独特特征。因此，近红外光谱不仅可以提供有关食品化学成分的信息，还可以提供有关其功能的信息 。近红外光谱 可作为获取物质理化信息的一种有效载 体，由于吸收峰的特异性，解释中红外光谱非常简单。相反，解释近红外光谱则更为复杂，因为它们涉及光谱峰的叠加，它还需要使用化学计量学，即应用数学工具从 近红外光谱收集的数据中 获取尽可能多的信息， 并开发可用于更好地理解分析系统的数学模型 。
由于 近红外光谱技术是一种低选择性技术 ， 在实施过程中需要进行校准， 校准描述了光谱与参考数据之间的关系， 校准是通过其预测新样品的能力以及评估其相对于所使用的参考方法的好坏程度来评估的 。建立数学模型需要使用实验室获得的参考数据来校准，这些数据（蛋白质含量、水分含量等）与样品的红外光谱相关。数学模型主要通过六个步骤建立 ：（ 1 ） 选择校准样品 。校准样品必须能够代表模型开发后将进行常规分析的待测样品，待测样品 的 待测成分 含量范围应包含在校准样品的范围内 。校准样品一般随机分为两组：校正集和验证集（分别约占 75% 和 25%） ，校正集用于建立校正模型，验证集用来验证校正模型 ； （ 2 ）化学分析。对校准样品使用国家或国际上认可的标准理化分析方法（例如高效液相色谱法或气相色谱质谱法）进行分析 ； （ 3 ）近红外光谱采集。 通过反射或透射模式光谱获取校准样品的红外光谱 ， 在反射模式下，光谱仪检测样品反射的光强度，而在透射模式下，光谱仪记录透过样品的光强度； （ 4 ）光谱数据预处理。尽可能减弱或者消除非目标因素对所采取光谱数据带来的不利影响 ； （ 5 ） 建立 数学校准 模型 。通过建立数学模型 来 确定 光谱值和参考值之间的相关性； （ 6 ） 模型验证。 利用验证集样品的光谱值和参考值验证校正模型的预测性能， 一旦模型被开发并验证，就可以常规使用。
二、国外应用近红外光谱检测粮食中真菌毒素的研究进展
1800年，Herschel首次观察到可见光谱红色部分以外的辐射，这种辐射可以通过照相底片检测，红外光谱首次应用于微生物分析可追溯到20世纪50年代，到1979年，Norris研究出第一台完整的谷物近红外光谱透射仪，自20世纪90年代以来，近红外光谱技术发展迅速，人们利用近红外光谱进行了各种研究。Carames E等开发基于近红外光谱数据的多元模型对来自巴西三个不同地区的60个大麦籽粒样品进行了研究。结果表明，该数学模型在检测大麦是否被恩镰孢菌素（enniatins）污染的过程中表现出足够的灵敏度和敏感度（分别为100%和94.2%），证明近红外光谱在监测这种新兴真菌毒素的应用中具有较大潜力。Putthang R等应用短波长范围950-1650 nm的近红外光谱，结合偏最小二乘回归、预测测试和完全交叉验证，开发了检测黄曲霉毒素B1的定量校准模型。开发的数学校正模型，相关系数为0.952，预测标准误差为3.362 μg/kg，并且存在的偏差≤0.778 μg/kg。Sirisomboon C D等应用短波长近红外光谱结合偏最小二乘回归，开发数学模型来检测大米中的黄曲霉毒素的研究中发现，大米中的水分和淀粉含量会对近红外光谱的检测造成较大的误差。
傅里叶变换近红外光谱（Fourier transform near infrared）技术是利用干涉仪进一步提高光谱重现性、波长辨别准确度和精密度的技术。Gaspardo B等使用傅里叶变换近红外光谱检测意大利143个玉米粉样品中伏马菌素B1、B2含量，并对25个未知样品进行了外部验证。结果表明，该模型检测伏马菌素B1、B2含量符合外部验证实验，相关系数为0.964。De Girolamo A等开发傅里叶变换近红外光谱偏最小二乘回归和线性判别分析模型来测定小麦样品中脱氧雪腐镰刀菌烯醇的含量，结果表明前者误差较大，不适用于小麦中脱氧雪腐镰刀菌烯醇的检测，后者错误率较小，适合筛查大量小麦样品中的脱氧雪腐镰刀菌烯醇污染，符合欧盟法规要求。De Girolamo A等采用傅里叶变换近红外光谱对被赭曲霉毒素高度和低度污染的小麦样品进行分析，正确率为94%，最低阈值为2 μg/kg。