近红外蛋白检测

近红外大豆蛋白分析仪是一种专用于大豆及其制品的快速、无损、多指标定量检测的分析设备。其主要应用于大豆产业链的各个环节，包括收购、储存、加工等，为大豆品质鉴定提供了有效的检测手段。了解更多近红外大豆蛋白分析仪产品信息→https://www.instrument.com.cn/netshow/SH116147/C541874.htm收购场景快速决策支持：在大豆的收购过程中，仪器可在短时间内对大豆蛋白含量等关键指标进行检测。这使得收购人员可以迅速做出决策，确保所购大豆符合质量标准。仓储场景质量监控：在大豆仓储环节，近红外大豆蛋白分析仪可用于定期对储存的大豆样品进行检测，实时监控大豆的蛋白质等指标，确保仓储期间质量的稳定性。加工场景工艺调控：在大豆加工过程中，仪器可用于监测原料大豆的蛋白含量，为生产过程提供数据支持，帮助调整加工工艺，确保最终产品的品质。室内检测实验室应用：作为室内检测设备，仪器可放置在实验室环境中，用于进行更为精细和深入的大豆蛋白质分析，为科研和产品研发提供支持。车载检测移动式检测：设备的车载设计使其能够方便地在不同地点进行移动和应用。这对于需要在野外或不同仓储点进行检测的场景非常有用，提供了便携式的解决方案。综合而言，近红外大豆蛋白分析仪在不同场景的应用为大豆产业链的各个环节提供了灵活、有效的检测手段，有助于确保大豆及其制品的质量和生产过程的可控性。

点击进入优惠通道→近红外大豆蛋白分析仪 在食品加工、农业生产和食品安全监测等领域，大豆中蛋白质含量的检测非常重要。近红外大豆蛋白分析仪的出现，大大提高了大豆检测的效率和可靠性。传统的蛋白质分析方法需要复杂的样品制备和分析过程，耗时且繁琐。近红外大豆蛋白分析仪采用近红外光谱技术，可在几秒钟内完成蛋白质含量的测定，大大提高了分析速度。 近红外光谱是一种无损分析方法，不需要对样品进行任何处理，避免了传统方法中可能引入的误差。近红外大豆蛋白分析仪通过测量样品在近红外光波段的吸收特性来获得样品中的蛋白质含量。 近红外大豆蛋白分析仪还具有操作方便、应用范围广等优点。仪器操作简便，只需将样品放入仪器中，按相应按钮即可开始分析。近红外大豆蛋白分析仪在大豆检测中发挥着重要作用。可快速、准确地分析大豆中的蛋白质含量，提高检测效率和可靠性。 无损分析方法还可以减少人为误差的影响，提高分析结果的准确性。随着科学技术的不断发展，近红外大豆蛋白分析仪将变得更加智能化、多功能，为大豆检测提供更多的便利和效益。

阿尔兹海默病（Alzheimer’s Disease，AD）是一种严重的神经退行性疾病，其起病隐匿，病程长，病因复杂，严重影响患者的生活质量，给患者家庭和社会带来巨大的经济负担。AD的主要病理特征之一表现为患者脑部出现β-淀粉样蛋白（β-Amyloid proteins，Aβ蛋白）的沉积。开发能特异性靶向Aβ蛋白，特别是AD早期的Aβ蛋白单体和寡聚体的分子影像探针，对于AD的早发现和早治疗，以及抗AD药物治疗效果的早期评估都具有重要意义。　　近日，中国科学院上海药物研究所研究员柳红课题组与南京大学化学化工学院教授叶德举课题组合作构建了靶向Aβ蛋白的近红外荧光小分子探针，并应用于转基因AD模型小鼠脑部Aβ蛋白的实时荧光成像与可视化。该成果以Engineering of donor-acceptor-donor curcumin analogues as near-infrared fluorescent probes for in vivo imaging of amyloid-β species为题发表在Theranostics上。　　近红外荧光成像由于具有灵敏度高、成像快捷、操作简便等优点，已被广泛应用于疾病标志物的检测中。近年来，研究人员也相继开发了Aβ蛋白响应的荧光探针用于Aβ蛋白的检测。但是，目前报道的荧光探针大多还存在荧光发射波长较短，与Aβ蛋白的结合动力学过程较慢、亲和力较低，以及仅能检测AD病程较晚期的Aβ蛋白斑块等不足。因此，发展具有近红外荧光发射波长，对Aβ蛋白单体、寡聚体和聚集体具有快速响应和高亲和力的近红外荧光探针用于活体内Aβ蛋白的高灵敏度和高特异性检测，对AD的早期诊断和疗效监测具有重要意义。　　该工作基于Aβ单体、寡聚体和聚集体的蛋白结构与结合模式，通过理性设计和官能团替换，设计并合成得到9个具有Donor-Acceptor-Donor（D-A-D）结构的近红外荧光探针（1-9），可以与Aβ蛋白单体、寡聚体和聚集体高特异性结合并产生显著增强的近红外荧光信号。　　该研究中发现的探针9具有较红的近红外荧光发射波长，较高的荧光量子产率，一方面可提高光对颅骨和头皮的穿透深度，从而提高探针活体上检测Aβ蛋白的灵敏度；另一方面可降低探针在活体应用时的给药剂量，从而减少了高剂量探针对神经系统的潜在毒性。此外，探针9因引入具有一定亲水性能的羟乙基官能团，改善了探针的理化性质，提高了探针的进脑量。同时，探针9表现出快速的结合动力学过程（　　论文链接探针与Aβ蛋白响应机理示意图

时值秋收之际，“2018中国秋季粮油市场分析暨贸易洽谈会”于2018年9月6日至7日在哈尔滨顺利召开。聚光科技（杭州）股份有限公司（以下简称“聚光科技”）下属子公司北京吉天仪器有限公司（以下简称“吉天仪器”）以协办单位的身份亮相大会。　　本次会议上，国内外24位行业专家进行了大豆及粮油的相关分析、技术报告，并与来自全国各地的500多名实体企业代表一起，共同分析和判断了在未来几年内，黑龙江省、东北三省乃至全国范围的大豆、玉米市场的发展动态。通过洽谈会来帮助参会企业了解市场，以便企业更好地把握市场商机。大会现场　　数据是市场分析的重要支撑之一，为了能够给东北的粮农及收购企业提供有力的分析依据，及时掌握大豆的真实质量数据，聚光科技在此次分析暨洽谈会上展示了其最新推出的高科技便携式蛋白仪及台式分析仪-SupNIR 2700。仪器快速而精准的现场数据输出表现，得到了参会专家及参会企业的一致好评，也是此次会议的亮点之一，再次印证了近红外经过历年的发展，中国制造能满足中国之需。吉天仪器展示仪器　　吉天仪器此次展示的便携式蛋白仪，型号为“EXPEC 1230系列近红外分析仪”。该分析仪器采用目前国内主流的全息数字光栅和高灵敏度铟镓砷检测器相结合的光学设计，波长范围为1000-1800nm，可通过收集、电脑操作，实现固体颗粒、条状、粉末及液体样品中一些物理和化学成分的无损快速检测。整套系统操作简单，能极大的满足实验室精确测量及室外便携式应用的不同需求。实验室业务综合服务供应商　　聚光科技的近红外发展史，基本上代表了国产近红外的快速发展史。2007年，聚光科技收购北京英贤，开始全面推动近红外分析仪的开发研创、生产和售后服务工作。2008年开始先后推出了SupNIR-2700系列、SupNIR-2600系列、SupNIR-1520型便携式近红外分析仪（荣获自主创新奖）、SupNIR-4510在线近红外产品（荣获BCEIA金奖）等，创新开展了一系列包括啤酒、肉类、种子、药品等领域在内的新应用开发工作。至今，聚光科技近红外仪器对外合作科研项目已达近十余项，包括国家科技支撑专项、863项目等，在近红外领域取得了骄人的成绩。　　聚光科技近红外对中国的近红外用户带来的价值是行业内外有目共睹的。在扛着国产近红外代表大旗的同时，也扛上了责任与义务。未来，聚光科技将坚持创新发展，围绕实验室终端用户打造成国内最具规模的、国际知名的智慧实验室综合服务供应商，为民族企业在实验室领域的长足发展、为中国科学技术的进步做出应有的贡献，印证中国制造。

时值秋收之际，“2018中国秋季粮油市场分析暨贸易洽谈会”于2018年9月6日至7日在哈尔滨顺利召开。北京吉天仪器有限公司/聚光科技（杭州）股份有限公司以协办单位的身份亮相大会。本次会议上，国内外24位行业专家进行了大豆及粮油的相关分析、技术报告，并与来自全国各地的500多名实体企业代表一起，共同分析和判断了在未来几年内，黑龙江省、东北三省乃至全国范围的大豆、玉米市场的发展动态。通过洽谈会来帮助参会企业了解市场，以便企业更好地把握市场商机。 大会现场数据是市场分析的重要支撑之一，为了能够给东北的粮农及收购企业提供有力的分析依据，及时掌握大豆的真实质量数据，聚光科技在此次分析暨洽谈会上展示了其最新推出的高科技便携式蛋白仪及台式分析仪-SupNIR 2700。仪器快速而精准的现场数据输出表现，得到了参会专家及参会企业的一致好评，也是此次会议的亮点之一，再次印证了近红外经过历年的发展，中国制造能满足中国之需。 吉天仪器/聚光科技展示仪器聚光科技/吉天仪器此次展示的便携式蛋白仪，型号为“EXPEC 1230系列 近红外分析仪”。该分析仪器采用目前国内主流的全息数字光栅和高灵敏度铟镓砷检测器相结合的光学设计，波长范围为1000-1800nm，可通过收集、电脑操作，实现固体颗粒、条状、粉末及液体样品中一些物理和化学成分的无损快速检测。整套系统操作简单，能极大的满足实验室精确测量及室外便携式应用的不同需求。 实验室业务综合服务供应商 聚光科技的近红外发展史，基本上代表了国产近红外的快速发展史。2007年，聚光科技（杭州）股份有限公司收购北京英贤，开始全面推动近红外分析仪的开发研创、生产和售后服务工作。08年开始先后推出了SupNIR-2700系列、SupNIR-2600系列、SupNIR-1520型便携式近红外分析仪（荣获自主创新奖）、SupNIR-4510在线近红外产品（荣获BCEIA金奖）等，创新开展了一系列包括啤酒、肉类、种子、药品等领域在内的新应用开发工作。至今，聚光科技近红外仪器对外合作科研项目已达近十余项，包括国家科技支撑专项、863项目等，在近红外领域取得了骄人的成绩。吉天仪器/聚光科技近红外对中国的近红外用户带来的价值是行业内外有目共睹的。在扛着国产近红外代表大旗的同时，也扛上了责任与义务。未来，吉天仪器/聚光科技将坚持创新发展，围绕实验室终端用户打造成国内最具规模的、国际知名的智慧实验室综合服务供应商，为民族企业在实验室领域的长足发展、为中国科学技术的进步做出应有的贡献，印证中国制造。

国家标准计划《畜禽肉品质检测 近红外法通则》Livestock and poultry meat quality testing—general rules by near infrared spectroscopy method由TC516由全国屠宰加工标准化技术委员会归口上报及执行，主管部门为农业农村部。主要起草单位 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所 、中国农科院科学院农科院质量标准与检测技术研究所 、中国农业科学院农产品加工研究所等 。该标准规定了畜禽肉品质的近红外光谱检测法对仪器的要求和检测方案，该标准适用于畜禽肉品质的定性、定量检测，检测项目包括但不限于：畜禽肉种类判别、营养组分（蛋白质、水分、脂肪）等。目前该标准正在征求意见中，等待进一步出台实施。采用传统对畜禽肉中的蛋白质、水分、脂肪等营养组分检测，耗时长，需要使用大量的化学试剂，有污染，受条件限制，同时测定的样本量有限。而近红外技术（Near Infrared）是近些年国际上出现的一种迅速发展的技术，可应用于肉品领域实现快速无损检测。美国农业农村部已批准近红外仪器应用于畜禽肉品质的在线检测，国际AOAC标准中已有启用近红外技术，同时测定肉和肉制品中的水分、蛋白质、脂肪，而且实现了模型平台的资源共享。而此项标准采用近红外方法对肉类营养品质无损检测的行业标准，对于肉类中重要的营养指标和组分检测无损测定提供的有效的检测监控技术依据。随着肉类产业的快速发展，肉类加工者和生产者面临许多挑战，需要准确，可靠和快速的分析手段和技术以便控制原材料，预制产品并确保最终产品的质量。LUMEX傅立叶近红外肉品分析仪，只需对脂肪，蛋白质和水分进行一次通用校准即可使用所各类肉类样品。此外可依据用户实际需求，针对香肠，肉干等肉制品定制化制定建标模型，如盐分、灰、碳水化合物、胶原蛋白、卡拉胶、大豆、小麦粉、淀粉等含量。我国作为一个肉类的生产大国和消费大国，对肉类的需求已从数量型向质量型转变。但在我国畜禽肉生产加工行业普遍存在加工模糊化现象，缺乏营养品质数据支撑、缺乏肉类分级数据支撑。由此造成消费经验化所致过量生产和消费，以及优质不优价，产品优劣混杂，致使市场竞争力低下等问题。消费者在对肉类食品需求量不断增加的同时，更加关注肉类产品的品质与安全。《畜禽肉品质检测 近红外法通则》这项新标准的颁布，为畜禽肉生产加工行业提供了迫切需要新的检测技术，能够快速准确判断畜禽肉类品质，推动企业的质量控制模式。

仪器信息网讯 2012年6月5日，由中国仪器仪表学会分析仪器分会、中国仪器仪表学会农业仪器应用技术分会主办，北京雄鹰国际展览公司承办的2012中国食品与农产品质量安全检测技术应用国际论坛暨展览会(CFAS 2012)在北京国际会议中心隆重开幕。本届论坛特别邀请到了多位食品、农产品监管部门的领导和食品质检领域的著名学者做主题报告。 　　如下为吉林大学化学院于爱民教授报告(高德江博士代)的精彩内容： 吉林大学化学院高德江博士 报告题目：快速筛查和检测非蛋白氮/水解蛋白及地沟油技术、难点和展望 　　在报告中，高德江博士从乳制品质量安全标准讲起，介绍了蛋白质的一系列检测方法及其特点。国家标准的方法主要有凯氏定氮法、分光光度法、燃烧法等。此外还有行业标准及ISO标准、AOAO标准等。基于上述方法标准，各仪器厂商都相继开展了一系列仪器的研发：凯氏定氮仪、多功能近红外分析仪、全自动杜马斯燃烧法定氮仪、真蛋白质快速检测仪等。并介绍了蛋白质快速检测仪的应用和影响因素。 　　随后，高德江博士重点介绍了地沟油的相关检测手段和方法。高德江博士介绍到，地沟油可以分为狭义地沟油、新型地沟油和煎炸地沟油，暂无确切的定义，也就无相应的特性指标，更无准确的检测方法，最多也只是筛查方法。地沟油的相关筛查指标主要有酸价、电导率、胆固醇、多环芳烃、特定基因组成、脂肪酸分布、表面活性剂、挥发性成分、生物胺等，另外还有纳米增强拉曼光谱法、微量元素分析法、时域太赫兹波谱技术、核磁技术等检测方法。 　　相对而言，仪器法比快速法的识别率高，但是，快速法具有现场快速识别的优势，二者可以互为补充。不过，地沟油成分复杂、差异性大、给检测带来很大的不确定性。因此，这些检测方法还需要进一步验证和完善。 　　最后，高德江博士还介绍了国外对“地沟油”的处理方法，其中，日本要求餐饮行业的废弃食用油必须全部回收，并以较高价格卖给日本政府，而日本政府则将这些地沟油提炼后用作垃圾车的燃料。加拿大也通过成熟产业链让地沟油变废为宝。希望这些国家对于地沟油的举措能给我国以借鉴。

奶粉品质的快速检测奶粉是人们日常生活中不可缺少的乳制品，它是由鲜奶加工而成，保留了鲜奶的主要营养成分。国家规定的奶粉理化检测指标包括蛋白质、脂肪、水分、乳糖等。奶粉中的蛋白、脂肪、水分和糖类含量是决定奶粉质量的核心指标‚ 也是影响检测速度的关键环节。因此奶粉理化检测的绝大部分工作都集中在蛋白、水分的检测项目上。对于其成分的测定方法，一般采用传统的方法，如用烘箱干燥法测水分含量，用凯氏定氮法测蛋白质含量等。这些方法耗时长，而且不能实现乳制品生产的实时监控。在这个过程中消耗了大量的人力资源和时间，同时昂贵的消耗品、相当高的培训和维护费用、间歇性仪器故障等诸多弊端也给日常的分析带来了很大的困扰。采用近红外光谱检测技术，生产技术人员能立即获得生产产品的各项参数指标，及时调整生产条件，从而有效地保证了产品的生产质量，同时也节约了生产的时间与费用的支出。因此，拥有一款功能强大的近红外检测设备可以让工作事半功倍。▲步琦近红外光谱仪 NIR-Master作为一款傅里叶变化近红外，仪器具备较高的分辨率，同时配备各种检测附件，满足各类型样品的检测，将样品放置在检测窗口，在不到 30s 的时间内即可完成样品的扫描，同时给出水分，蛋白质，脂肪等多个参数的含量。检测软件 NIRWare 软件界面友好、简洁，对于普通操作人员只需在主机上按一下开始键，其余就交给机器了，无需打开各种各样的菜单就可以进行光谱采集可出结果。由于软件的简洁性，培训时间相对较少。定标软件 NIRCal5.0 具有多种定性和定量算法，功能强大。无论是软件还是硬件，都能够满足奶粉的快速检测需求。检测效果通过取样并建立奶粉定标模型，结果见下表：样品检测参数参数范围 (%)偏差奶粉脂肪10.90-13.300.28蛋白质17.21-19.760.32水分1.82-3.060.11

近红外光谱法快速检测饲料原料豆粕作为油脂加工的副产物，是棉籽粕、花生粕、菜籽粕等 12 种动植物油粕饲料产品中产量最大，用途最广的一种。作为一种高蛋白质物质，豆粕是制作牲畜与家禽饲料的主要原料，还可以用于制作糕点食品，健康食品以及化妆品和抗菌素原料。豆粕中粗蛋白质含量高达 30～50%，大约 85% 的豆粕被用于家禽和猪的饲养，豆粕内含的多种氨基酸适合于家禽和猪对营养的需求。实验表明，在不需额外加入动物性蛋白的情况下，仅豆粕中所含有的氨基酸就足以平衡家禽和猪的营养，从而促进牲畜的营养吸收。按照国家标准，豆粕分为三个等级，一级豆粕、二级豆粕和三级豆粕。对于饲料企业而言，不同等级的豆粕不仅价格上存在较大差异，而且作为饲料原料，对于饲料成品的质量有重要影响。对于饲料企业而言，快速准确的分析豆粕的品质，对于企业的生产消耗与盈利具有重要影响。评定豆粕品质需要粗蛋白，粗脂肪，水分灰分等指标进行测定，目前用于这些指标的分析方法主要为传统的理化分析方法，采用这种方法进行测定常常需要破坏样品，耗时长，购买大型化学分析仪器，且需要装配良好的实验室和经过培训的操作人员，有的需要使用危险性化学试剂，一定程度上制约了饲料行业的发展。为了对饲料原料进行品质监控，需要一种快速、费用低和非破坏性的测量方法，一次完成几种不同又有关联的质量指标分析。近红外光谱分析技术满足了以上各种需求，能够在短时间内快速判定样品信息，并能够完成以上有机指标的测定。同时也能做到对样品无损害，了解饲料原料的质量状况，以及精准控制饲料加工的进程，保障饲料的质量和安全，提高饲料企业的经济效益。1测量仪器采用步琦旁线近红外 proximate，拥有 IP66 的防护等级，采用固定光栅设计，无可移动部件，稳定耐用，不仅可以放置在实验室进行检测，也可以放置在潮湿多尘的生产车间，在生产过程中取样检测，只需几秒，便可持续提供精确测量值，确保最大生产效率以及产品的质量。▲ BUCHI Proximate近红外光谱仪2实验方法随机选取豆粕样品并扫描样品，得到样品近红外吸收光谱。▲豆粕近红外光谱图模型建立及模型评价。▲粗蛋白的化学值与预测值的相关关系图▲水分的化学值与预测值的相关关系图▲粗纤维的化学值与预测值的相关关系图豆粕中蛋白质，水分 以及粗纤维的实际测量值和预测值具有较小的相关性，相关系数 R2都达到 0.8 以上，粗蛋白和水分相关系数分别达到 0.888 和 0.867，粗纤维相关系数 0.844，三个指标的偏差值 SEC 分别为0.23,0.17,0.18。3实验结果从实验结果来看，近红外作为一种快速的测量方法，其定标模型显示较高的精确度，稳定性，并且可以代替化学方法测定豆粕中蛋白质，水分，粗纤维的含量。该方法不仅仅局限于豆粕，对于其它饲料原料以及成品同样可以快速测定。对于饲料企业而言，近红外光谱技术能够从饲料原料，到生产过程，到饲料成品进行质量控制，稳定产品质量，降低劳动成本，提高经济效益。

p style=" text-align: justify " 　　粮食质量检验对粮食流通工作与粮食安全建设具有重大意义，和我们的生活更是息息相关，粮食的质量数据，既是决定粮食等级与收购价格的主要参考之一，也是储粮条件设定的依据。入库粮食质量的好坏更是影响着收购后粮食储存的安全度。 br/ /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 319px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/0e8053f5-6ca6-48e2-8e6d-a1b7dc194c48.jpg" title=" 1.jpg" alt=" 1.jpg" width=" 500" height=" 319" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　然而在实际工作中，粮食收储却面临着诸多问题。比如，粮库收粮时水分检测都是局部抽样化验室化验，入仓时水分差异较大，如果不同水分的粮食储藏在同一仓库中，因水分不同导致温度差异、虫害、霉变的产生，从而引发大部分粮食损坏 再如，大豆在储藏过程中水分不同，在温度作用下，蛋白质发生热敏性凝固，破坏了脂肪和蛋白质共存的乳化状态，出油率和豆粕蛋白质降低 并且由于传统检测人为操作因素较多，难免存在耗时长、干扰因素大、“偷换样品”、“人情粮”等现象。 /p p style=" text-align: justify " 　　因此，在以技术驱动生产力的大环境下，实时在线分析技术的推广就显得尤为重要。而在诸多在线检测技术中，近红外光谱分析技术的应用前景最被看好。该技术作为可快速、准确分析多组成本的含量，是针对农产品成份定性、定量分析的有效手段之一，可同时检测水分、蛋白、脂肪、淀粉等指标，在粮食作物的检测中，近红外光谱分析技术较之人工和其他方法具备快速、易用、准确、低成本等优势。 /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 213px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/51e0dd20-72d1-4274-a82a-72cb40e24fce.jpg" title=" 2.png" alt=" 2.png" width=" 500" height=" 213" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　无锡迅杰光远科技有限公司，作为一家以近红外技术研发与产品化为核心的科技公司，在粮食检测领域积累了大量的实践经验，其研发和生产的IAS-Online-s100 在线近红外固体检测设备，可有效的解决整个收粮流程中对粮食蛋白质、水份等指标的检测，检验结果准确公正，并围绕该技术为粮油行业构建在线检测解决方案。 /p p style=" text-align: justify " 　　传统的检测方式多为局部采样，由于粮食传输与检测过程不是并行的，所以实验室的检测数据一般都滞后于生产过程，如需检测多个指标则需投入更多的人力物力。而采用近红外技术，只需通过在粮食样品传递过程中进行加装，即可一次同步检测蛋白、水分、脂肪、等多个指标，满足将检测数据实时量化呈现的要求。 /p p style=" text-align: justify " 　　另外，由于采用模块化设计，设备使用场景丰富可安装在管道、传输机、提升机、烘干塔等设备上，且安装简单，既适合在现有产线上直接加装，也可以与新产线进行配套。 /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 211px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/c31724a4-b124-4c46-903a-95d09688a24c.jpg" title=" 3.png" alt=" 3.png" width=" 500" height=" 211" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　在使用方式上，IAS-Online-s100内置工控计算机，保证稳定性与安全性，计算机直接控制分析和显示结果，可以打印、传输和使用U盘输出结果 用户也可在后台轻松的进行“粮食检验监测数据和情况的集中管理”、“视图化品控分析”等工作，从而实现在粮油加工和收储环节，对来料品质、生产过程进行监控，实现精细化管理的各项需求。 /p p style=" text-align: justify " 　　目前IAS-Online-s100可检测粮食种类如下： /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/c79cf3a9-df73-417f-8289-9b10315be1dc.jpg" title=" 5.png" alt=" 5.png" / /p p style=" text-align: justify " 　　与此同时，我们还可以通过在线、离线和户外手持用等多款设备的优化组合，实现粮食收购现场、实验室、仓库和运输途中等环境的覆盖，让粮油的品质控制实现“无死角”、“多场景”和“全过程监控”。 /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 188px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/ac1a6b23-8407-446e-adc7-76dec3a34c31.jpg" title=" 6.png" alt=" 6.png" width=" 500" height=" 188" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　加之近红外技术本身所具有的“检测费用低”、“操作简便，呈现检测结果快”、“不破坏样品，无需复杂预处理，无损、无污染”、“检测数据可存储和可追朔”及“可与各类场景适配加装或便携携带”等使用特性，极大地提高基层粮库的检测效率和降低检测成本、劳动成本，从而提高经济效益。 /p p style=" text-align: justify " 　　目前，该设备已正式投入市场，并在粮油行业取得了良好正面的反馈，该方案做到了数据准确、检验快速，实现了水分、成份检验“精度”与“高效”的共存同时，可以非常好的避免人为操作漏洞，同时使用简单，做到任意环节的质量可追溯，是一套为企业入库粮质量保驾护航的实用性粮库质检的智能化解决方案。 /p p style=" text-align: right " （迅杰光远） /p

近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用近红外应用”1介绍玉米是我国重要的粮食作物。根据国家统计局数据显示，我国 2021 年玉米播种面 4332 万 hm2，玉米产量达 2.7 亿 t。玉米中的水分、蛋白质、脂肪、糖类等主要化学成分含量会直接影响到玉米的经济效益。化学成分含量的测定已成为原料品质评价中的重要环节。玉米种子作为生产中最基本的资料，其质量的好坏直接影响玉米的产量及品质。玉米品质指标（水分、蛋白质、淀粉等）的检测常用理化方法，安全指标（毒素等）的检测使用液相等物理或化学方法，可用冷浸法等对种质品质进行分析，但这些方法均会对样本本身造成破坏，存在处理时间较长以及需要专业人员操作、仪器成本高等缺点。因此，探究一种可以对玉米进行无损、快速检测技术显得尤为重要。近红外光谱分析技术具有样品不需复杂耗时的前处理、无损耗、多成分同时分析、无污染的检测优势，近年来得到了广泛关注。近红外光谱分析技术是利用物质对光的吸收、散射、反射与透射等特性对待测物进行分析的检测技术，通过样品的吸收光谱及理化分析结果可对样品进行定性或定量分析。近红外光谱分析技术的检测步骤为使用化学计量法对近红外光谱数据进行预处理及建立模型，将样本的预测集通过模型进行检测，验证模型是否精准，并对模型进行评价及优化。近红外光谱技术常用处理方法，由于近红外光谱中强大的背景信息造成的噪声干扰和存在冗余变量，导致从样品的近红外光谱中提取与检测目标相关的信息较困难，因此，需对光谱数据进行预处理。常用的光谱预处理方法有去噪自编码器（DAE）、正交信号校正法（OSC）、标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）等。2近红外光谱技术模型评价指标定量模型评价指标 评价近红外光谱定量模型预测准确性的实质是模型的预测结果与样品结果的接近程度，评价预测模型一般采用校正决定系数（R2c）、验证决定系数（R2v）、校正相关系数（Rc）、验证相关系数（Rv）、校正均方根误差（RMSEC）、验证均方 根 误 差（RMSEV） 和 相 对 分 析 误 差（RPD）等参数，决定系数与相关系数是预测值与使用化学方法检测出的真值样本集相关性的标准，通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大时，认为所建模型效果越好；RMSEC 和 RMSEV 是校正集与验证集的预测值和使用化学方法检测出的真值之间差异大小的量度，RMSEC 和 RMSEV 越小，认为所建模型性能越优；RPD 是衡量模型可靠性的指标，当 RPD3，认为所建立的预测模型可靠性较高，3RPD2.5，认为模型可用于分析；RPD定性模型评价指标 近红外光谱技术在定性分析中多用于样品分类，常用判定指标有正确率、敏感性、特异性等。相关检测设备从采样现场到实验室快速无损检测样品的指标，主要包括水分、脂肪、蛋白、灰分等。可以帮助企业优化生产过程，控制最终产品质量，提高利润。近红外光谱仪检测过程无需化学试剂，可大大降低实验室湿化学成本。检测快速，可大大减少操作人员的劳动力，降低使用门槛，节约管理费用。▲ 步琦近红外光谱仪 ProxiMate防水型不锈钢外壳，入口防护等级为 IP69，可进行高压管冲洗，即使是最苛刻的工作环境也能满足多种即时可用的预校准，适用性广泛直观的现触摸屏界面，简单、明了样品使用磁耦合驱动装置旋转器，分析完成后该装置可拆除，轻松清洁允许用户利用近红外光，可见光或将两种信号结合来提高测量性能和全面评估样品，从而使其测量性能达到最大化3相关模型参数ProductParameterRangeSpectraSEPMaizeStarch16-76%6553.5MaizeFat3.14 -5.352980.2MaizeProtein6-21%6821.3MaizeMoisture7-13%6820.5MaizeAsh1-8%3070.04步琦公司为您提供完整的玉米检测解决方案，同时提供定制化服务和使用，欢迎用户前往我司实地参观考察。

奶酪生产过程的实时监测奶酪是以乳、脱脂乳或部分脱脂乳、稀奶油、酪乳或者这些原料的混合物为原料，经过凝乳酶或者其他凝乳剂凝乳，并排除部分乳清而制成的新鲜或经发酵成熟的乳制品。奶酪的营养成分丰富，富含乳蛋白、钙、磷等营养成分，既能满足人体的营养需求，还具有重要的生理作用，经发酵后生成的多肽，氨基酸等可溶性物质极易被人体消化吸收。在奶酪的生产过程中，混合是一个重要的生产步骤，各种原料需要达均匀状态，为了保证混合的均匀性，避免返工，生产出稳定的高质量产品，利用在线近红外技术监控奶酪原料的混合过程，实时检测主要参数，为稳定的生产提供依据。近红外光谱主要是由于分子振动从基态向高能级跃迁时吸收特定波长的近红外光产生的。近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动倍频和合频信息，测量的主要是含氢基团 X-H 振动的倍频和合频吸收。因此通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的振动信息。通过对奶酪原料混合物的近红外光谱分析，建立各个成分的定标模型，从而可以快速的获得混合物成分的含量。▲在线近红外光谱仪 X-ONE▲安装示意图BUCHI NIR-Online® (在线近红外)在奶酪的生产过程中，只需几秒，便可持续提供精确测量值，确保最大生产效率。在控制室中可清晰显示实时趋势，方便操作员及时应对加工过程产生的偏差。监控奶酪生产过程，及时停止凝固，发酵，搅拌和融化，优化水分含量和储存稳定性。检测效果通过建立奶酪的脂肪和干物质的定标模型，模型结果见下表：样品检测参数参数范围 (%)偏差奶酪脂肪25.0 35.00.20总固58.0 68.00.15除上述两个指标外，步琦在线近红外光谱仪还能同时测量蛋白质，乳糖等多个指标，更好的服务于您的日常工作，通过实时检测方式为工艺优化提供科学的依据，降低生产成本，提高生产效率。

珀金埃尔默推出新型近红外分析仪丰富食品检测解决方案DA 6200™ 为肉类和橄榄油加工带来更好的质量与过程控制珀金埃尔默日前宣布推出DA 6200™ 近红外分析仪，帮助肉类和橄榄油食品加工企业更准确、简便、快速地进行质量和过程控制。 DA 6200进一步扩展了珀金埃尔默公司先进的食品检测解决方案，其全面的产品组合涵盖从植物遗传学、作物健康、营养成分检测，到食品掺假，以及农药、重金属和溶剂分析。快速、精准的检测DA 6200分析仪是珀金埃尔默旗下波通产品系列的一部分，它基于下一代二极管阵列近红外透射光谱（NIR）技术，可在30秒内提供样品中脂肪、水分、蛋白质水平以及胶原蛋白、盐和灰分的精确检测结果。这种精确度和速度也可用于大型非均匀介质样本检测。使用DA 6200分析仪将可以令肉类加工商包括香肠、肉糜或家禽制品生产商提高效率。此外，还可以提高产品的一致性并验证最终产品的质量是否符合法规和品牌标准。 橄榄油生产商将可以利用该分析仪来检验橄榄的品质，预测油品产量，优化采油工艺。使用方便，便携灵活紧凑的结构和电池电源选项使DA 6200分析仪便于携带，在生产环境中具有灵活性。其直观的触摸显示屏能为技术人员和科学家带来清晰、方便的读取效果。该分析仪还配备了定制化的肉类和橄榄油产品校准系统，旨在更便捷地实现跨产品类型的应用，无需现场协作开发。珀金埃尔默公司食品、色谱和质谱业务副总裁兼总经理Greg Sears表示:“目前，全球人口已超过76亿，全球食品供应链所服务的人数正不断增加。食品市场巨大且分散，我们需要确保进入其中的食品是安全的、有营养的，且其所含成分和质量水平符合产品标签上所列出的指标，这些至关重要。珀金埃尔默的食品检测解决方案正在帮助客户满足这些需求，新型的DA 6200分析仪将可以帮助肉类和橄榄油食品生产商进一步提高质量和过程控制水平。”

EXPEC 1370 系列近红外光谱分析仪是基于近红外分光光谱技术和化学计量学分析方法的光谱分析仪器，该分析仪具有检测精准快速、多成分指标同步检测、操作简便等优势，支持对固体颗粒、粉末样品分析，特别适合用于粮油加工、饲料工业等行业的化验室精准快速检测原料、加工过程及成品品质。整个分析过程操作简单，只要将样品杯装满样品置于样品台上，利用操作软件控制仪器自动测量，快速给出多成份的分析结果。采用样品盘旋转检测方式，提高不均匀样品的代表性及测量的准确度，分析速度快，10秒钟内同步检测多成分指标，如水分、粗脂肪、粗蛋白、粗纤维、粗灰分等。铜川市农科所化验室今年已完成玉米样品202个（水分、粗蛋白、粗脂肪、粗淀粉、粗灰分、粗纤维），小麦样品15个（湿面筋、硬度、粗蛋白、水分、容重、降落数值、吸水量）的快速分析，为以后的相关品种营养成分质量控制奠定了基础。

本文要点：新冠病毒（SARS-CoV-2）的早期发现是预防其传播的有效途径。新冠病毒抗原检测是便捷的方法，但如何发展高灵敏度的有效诊断方法仍是一个挑战。本文提出了一种基于近红外二区窗口荧光发射纳米颗粒的横向流动分析方法( lateral flow assay，LFA)，用于新冠病毒抗原的灵敏检测。得益于NIR-II荧光的高穿透性和低自体荧光，这种NIR-ⅡLFA可以增强SBR，使得SARS-CoV-2抗原的检测限可降至0.01 ngmL-1。在临床拭子样本测试中，NIR-II LFA优于胶体金LFA，与聚合酶链反应测试的总体一致性更高。NIR-II LFA可以成功检测低抗原浓度(0.015 ~ 0.068 ngmL-1)的临床标本，而胶体金LFA检测失败。NIR-II LFA可为新冠肺炎感染的早期诊断和大规模筛查提供一个高灵敏度、快速、经济有效的平台。NIR-II荧光纳米颗粒是通过将有机染料封装在聚苯乙烯(PS)纳米颗粒中制备的。纳米颗粒表面修饰的羧基，允许与胺功能化的单克隆抗体(mAbs117)进行偶联。与mAbs117偶联后，纳米颗粒(NIR-II nanoparticles@mAbs117)尺寸增大47 nm、表面变粗糙(Figure 1(a))。制备的纳米颗粒分散在水中呈淡绿色，并显示明亮的NIR-II荧光(Figure 1(b))。其紫外-可见-近红外(UV-Vis-NIR)吸收光谱在806 nm处出现峰值，而荧光发射光谱在1046 nm处出现峰值(Figure 1(c))。纳米颗粒对于新冠病毒抗原进行LFA检测的原理如Figure 2 所示。LFA条带由5部分组成:样品垫（Sample pad）、结合垫（Conjugate pad）、NC膜（NC membrane）、吸收垫（Absorbent pad）和塑料衬底（Plastic backing）。NIR-II nanoparticles@mAbs117被固定在结合垫上。将N蛋白捕获抗体(mAbs30)和链霉亲和素分别置于NC膜上的测试线(T线)和控制线(C线)上，T线和C线之间的间隙约为3 mm。样品液被滴加到样品垫上后，在毛细力作用下流向吸收垫。在流动过程中，样品中新冠病毒N蛋白将与结合垫上的nanoparticles@mAbs117形成 nanoparticles@SARS-CoV-2 N蛋白复合物。由于新冠病毒N蛋白与mAbs30之间的抗原抗体相互作用，该复合物在T线上被mAbs30抗体捕获，形成三明治免疫复合物结构。样品中N蛋白越多，在试验线上聚集的夹心免疫复合物越多。随着样品继续流动，生物素标记的nanoparticles@mAbs117被链霉亲和素捕获在C线上。在808 nm激发并在1000 nm长通滤波器滤波后，可使用低成本的InGaAs光电探测器在室温下记录荧光信号。荧光信号与纳米颗粒的数量呈正相关。通过对T线和C线的荧光信号强度积分，建立抗原浓度与荧光强度的对应关系，可以得到定量的样品浓度。基于此原理，建立了一种高灵敏度的SARS-CoV-2抗原横向流动检测方法，可用于SARS-CoV-2抗原的定量早期诊断。优化筛选出NIR-II nanoparticles@mAbs117的抗体载量和免疫测定时间为240 ngmL-1和15min。随后，通过检测不同浓度的新冠病毒重组抗原，评估LFA的灵敏度。随着N蛋白浓度的增加，T/C信号强度相应增加(Figure 3(a))。T/C强度与N蛋白浓度在0.02-120 ngmL-1范围内呈良好的线性关系。在检测阈值附近进行了一系列低浓度实验。通过空白加三倍标准差的平均信号强度计算，LoD降至0.01 ngmL-1(Figure 3(b))。再现性是评价方法有效性的关键因素。在N蛋白浓度为0.5、10和100 ngmL-1时，回收率估计分别为102.6%、98.9%和109.1%(Figure 3(c))。通过检测甲型流感、乙型流感、S蛋白(SARS-CoV-2重组刺突蛋白)和N蛋白，验证了条带的特异性。结果表明，本研究的条带可以特异性识别新冠病毒，并且与其他蛋白没有交叉反应(Figure 3(d))。从低抗原浓度的检测中发现，T线与背景信号区分明显：当抗原浓度降低到0.1 ngmL-1时，SBR高达3.46；当抗原浓度低至0.01 ngmL-1时，SBR仍可达到1.21，但T线看起来比较模糊(Figure 4(a))。与商业胶体金分析试剂盒进行比较，在用相同抗体制备的胶体金检测试剂盒中：当抗原浓度稀释到0.1 ngmL-1时，T线不明显；而0.5 ngmL-1时SBR仅为1.23(Figure 4(b))。另一种商业胶体金型新冠病毒抗原试剂盒，当抗原浓度稀释至0.5 ngmL-1时，T线不清晰。结果提示NIR-II LFA检测新冠病毒抗原的敏感性高于胶体金LFA。为进一步验证NIR-II LFA的有效性，研究采集了30份临床拭子样本，包括18份COVID-19阳性样本和12份COVID-19阴性样本(由深圳疾病预防控制中心PCR证实)。通过比较荧光强度分布曲线可以清楚地区分阳性样品和阴性样品。其中10例抗原浓度较低，范围为0.015 ~ 0.068 ngmL-1(Figure 5(a))。我们测试了相同条件下胶体金检测方法 (WWHS Biotech, Inc.)。18份阳性样本中仅检出8例抗原浓度较高的病例(Figure 5(b))，其余10例抗原浓度较低无法与阴性样品区分。如Figure 5(c)所示，NIR-II LFA优于胶体金LFA，因为它可以减少假阴性样品的数量。需要指出的是，标本保存液和保存时间可能会影响临床标本抗原定量的准确性。目前的结果表明，NIR-II方法在疑似病例或早期感染的情况下可以实现更敏感的COVID-19检测，但仍需要对临床COVID-19样本进行更详细的研究，以供未来应用。参考文献doi.org/10.1007/s12274-022-4351-1⭐️ ⭐️ ⭐️近红外二区小动物活体荧光成像系统 - MARS NIR-II in vivo imaging system高灵敏度 - 采用Princeton Instruments深制冷相机，活体穿透深度高于15mm高分辨率 - 定制高分辨大光圈红外镜头，空间分辨率优于3um荧光寿命 - 分辨率优于 5us高速采集 - 速度优于1000fps （帧每秒）多模态系统 - 可扩展X射线辐照、荧光寿命、一区荧光成像、原位成像光谱，CT等显微镜 - 近红外二区高分辨显微系统，兼容成像型光谱仪 ⭐️ ⭐️ ⭐️ 恒光智影 上海恒光智影医疗科技有限公司，专注于近红外二区成像技术。致力于为生物医学、临床前和临床应用等相关领域的研究提供先进的、一体化的成像解决方案。自主研发近红外二区小动物活体荧光成像系统-MARS。 与基于可见光波长的传统成像技术相比，我们的技术侧重于X射线、紫外、红外、短波红外、太赫兹范围，可为肿瘤学、神经学、心血管、药代动力学等一系列学科的科研人员提供清晰的成像效果，助力科技研发。 同时，恒光智影还具备探针研发能力，我们已经成功研发了超过15种探针，这些探针将广泛地应用于众多生物科技前沿领域的相关研究中。

国家标准计划《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定 近红外光谱法》由 TC76（全国饲料工业标准化技术委员会）归口 ，主管部门为国家标准化管理委员会。主要起草单位 四川威尔检测技术股份有限公司 、中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所[国家饲料质量监督检验中心（北京）] 、通威股份有限公司 。附件：国家标准《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定 近红外光谱法》编制说明.pdf国家标准《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定 近红外光谱法》征求意见稿.pdf

近红外光谱测定冰淇淋品质的快速检测近红外应用”1简介夏季到了，随着高温天气愈演愈烈,冰淇淋的消费热度不断攀升，冰淇淋是以饮用水、牛奶、奶粉、奶油（或植物油脂）、食糖等为主要原料，加入适量食品添加剂，经混合、灭菌、均质、老化、凝冻、硬化等工艺制成的体积膨胀的冷冻食品。不同人群对冰淇淋产品有着不同偏好，不同的配方会影响冰淇淋的口感以及营养价值，冰激凌富含优质蛋白质、乳糖、钙、磷、钾、钠、氨基酸、维生素等多种营养成分以及其他对人极为有益的生物活性物质，具有调节生理功能、平衡人体渗透压和酸碱度的功能，因此，冰淇淋在生产过程中也需要保证食品安全和配方标准。通过近红外光谱法测定冰淇淋的理化标准，可以快速判断产品的品质状况，在极短的时间内给出检测结果，为企业生产保驾护航。2应用设备及附件使用步琦 N-500 近红外光谱仪和液体测量池，搭配耐摔杯，将样品温浴至 40℃ 后将样品混合均匀，然后再将样品冷却至 20℃，通过样品的前处理之后，将样品放置检测窗口测量，得到稳定的检测光谱。生产技术人员能立即获得生产产品的各项参数指标，及时调整生产条件，从而有效地保证了产品的生产质量，同时也节约了生产的时间与费用的支出。▲步琦近红外光谱仪 N-500N-500 是一款傅里叶变化近红外，仪器具备较高的分辨率，同时配备各种检测附件，满足各类型样品的检测，在不到 20s 的时间内即可完成样品的扫描，同时给出干物质，蛋白质，脂肪等多个参数的含量。检测软件 NIRWare 软件界面友好、简洁，对普通操作人员的专业知识要求低，无需打开各种各样的菜单就可以进行光谱采集可出结果。定标软件 NIRCal5.0 具有多种定性和定量算法，功能强大。无论是软件还是硬件，都能够满足冰淇淋的快速检测需求。3采集样品，建立相关参数的定标模型随机选取酸奶样品并扫描样品，得到样品近红外吸收光谱，并建立相关理化指标的定标模型其中脂肪，蛋白质，干物质，脂肪，蛋白质的实际测量值和预测值具有较高的相关性，相关系数 R2 都达到 0.95 以上，三个指标的偏差值 SEC 分别为 0.59,0.30,0.11。▲干物质化学值与预测值的相关关系图▲脂肪化学值与预测值的相关关系图▲蛋白质化学值与预测值的相关关系图4结论通过近红外光谱法能够同时测定冰淇淋干物质，脂肪，蛋白质等多个指标，各项指标近红外光谱与原始化学测试的含量之间都具有较好的相关性，模型误差也满足日常的检测标准，更好的服务于您的日常工作，通过实时检测方式为工艺优化提供科学的依据，降低生产成本，提高生产效率。

近红外让油料作物检测更高效植物油料是油脂工业的重要原料，包括大豆，菜籽，葵花籽，花生等，通过标准的工业化加工流程，得到我们日常所需的各类植物油脂。我们的生活离不开油脂，每年大量的食用油会走上我们的餐桌，食用油品质量关系到千家万户的饮食健康，特别是随着人民群众生活水平日益增长，安全优质营养健康的油脂产品消费需求不断升级，所以我们需要从源头关注和把控食用油的质量和营养，而食用油的质量和营养取决于油料作物的品质。对于企业而言，高品质的油料作物不仅可以加工生产出品质上佳的食用油，提高出油率，为企业提质增效，而且加工过程中得到的其它产物，如油料粕，磷脂，维生素等，同样可以以高品质的营养价值服务于人们的生活。 油料作物品质检测的主要指标包括水分，蛋白质含量，油脂含量等主要指标，通过传统的检测方法费时费力，时效性差，同时会产生检测废液，不利于生产效率的提高。自 20 世纪 70 年代以来，近红外光谱技术以其测试方便、高效、性价比高等优势，迅速成为农业和商业领域质量检测的重要手段。目前在大豆，油菜、花生等油料作物的主要品质指标分析方面已取得了阶段性进展，近红外快速检测技术已经广泛应用于油脂加工行业。步琦近红外光谱技术可提供全面的的解决方案，反馈精确的检测结果，助力油料作物的品质检测。1工业级旁线近红外——ProxiMateProxiMate是一种适用于粮油的台式近红外光谱仪器，具有可靠耐用、设计紧凑和使用简单的特点。它能减少生产停机时间，对批次抽样进行快速的质量控制。用户界面直观，设置分级权限操作；提供广泛的预校准包，可适用于各种粮油领域。稳定耐用，高防护性，可用于车间的旁线检测检测方便快速，同时可得到多个检测指标快速反馈抽检结果，进行质量控制2在线实时检测——NIR-Online高品质植物油、油料籽粕或者有价值副产物的生产都从确保进入生产区域的油料籽品质开始。在收储区域安装在线检测分析仪，可实时显示关键指标，方便决定接收还是拒收。这些信息被送到控制室，并根据预设标准自动进行品质分级，从而优化后续生产步骤，节省成本。快速决定原料的品质，实时品质分级提供关键参数的真实品均值，合理支付货款自动存档记录全部产品随着技术的进步，油料作物的检测方法也需要更新变革，建立完整的近红外模型，助力油料作物的快速分析是当前检测的发展趋势。关注步琦近红外光谱技术，为您提供更丰富有效的解决方案。

原奶的实时监测在线分析技术广泛的应用于化工、食品、制药环境监测等各个领域，是现代工业生产中不可或缺的一部分，各种工业生产，特别是连续自动化生产都离不开关键环节的质量控制，通过在线分析技术的应用，对产品质量的提升、节能降耗、提高生产率、具有非常重要的作用。在国内，一些乳制品企业没有固定的牧场为其提供稳定的奶源，需要从各地农户、牧场买入原奶，作为进一步加工的原料。但是奶由于养殖环境、饲喂质量，奶牛品种等各种条件的影响，原奶的质量不稳定，差异较大，因此需要从生产现场取大量的样品送实验室检测，用于鉴别原奶质量的优劣，作为支付奶农的依据。这就消耗了大量的时间，同时实验室的检测结果较生产滞后，造成原料的积压。利用在线近红外技术可很好的解决这个问题，实时提供检测结果，提高工作效率，减轻实验室的工作量。使用专用的液体管道附件，将主机探头固定于管道一侧，然后在检测点后尽可能近的位置加上取样阀，以便取样校正设备。使用步琦在线近红外专用的液体管道附件，可以让牛奶流动更加稳定，从而让检测结果更加稳定。 ！效果：通过取样并建立原奶定标模型，可同时测定原奶中脂肪、蛋白质、非脂溶性物质及总固，在线检测能够及时反映样品的变化，大大减少取样检测的时间消耗，提高了工作效率，因此在线检测技术可以作为一项新技术应用于原奶检测中。

在线近红外和乳制品行业乳制品是我国的国民消费品之一。牛奶是乳制品的基础原料，是需要受到控制的食品之一。原料奶成分会因季节、地区和动物的不同而有所差异，在牛奶和乳制品生产中的各个环节控制和提高产品质量就使得消费者身体健康得到了保障，因此需要对牛奶质量进行控制。奶酪、酸奶、软质干酪、黄油或奶油等乳制品都是多用途材料，需要根据材料及其用途进行不同分析。分析成分指标，如水分、总固体量、乳糖、蛋白质或脂肪，从而获取营养信息，从而开展生产活动。由于乳制品的品质和安全备受关注，传统的实验室分析方法比较耗时，需要操作人员不断的现场取样，送往化验室化验，将结果反馈给生产，分析得出的数据往往滞后于生产过程，无法满足实时在线监测的要求。在线近红外由于其分析速度快，无损，几乎适用于所有乳制品类型（液体、黏稠体、固态、粉末）的检测。珀金埃尔默推出的DA Online在线近红外分析仪严格检测每一个环节，可以减少取样频度和化验频度，并能实时将结果反馈生产。从原奶质量评价，到生产过程质量控制，再到成品检测，帮助乳品企业把好每一关，直到优质产品出厂。在线近红外检测乳制品类型在线近红外产品图片和实际应用DA 7300DA 7440 DA 7300 对黄油的生产线应用 DA 7440 对纯牛奶的生产线应用在线近红外 奶粉中水分的数据模型了解更多应用资料和产品信息，扫描下方二维码，下载DA Online在线近红外乳品分析方案相关资料。

仪器信息网讯 2023年8月8日，FIIF2023第三届近红外光谱检测及相关技术研究分论坛在北京成功召开。由中国高科技产业化研究会饲料分会和中国仪器仪表学会近红外光谱分会主办，上海谱绿科技服务有限公司和四川威斯派克科技有限公司联合主办，吸引了近300人出席会议，仪器信息网作为支持媒体出席该论坛。FIIF2023第三届近红外光谱检测及相关技术研究分论坛现场会议伊始，国家饲料工程技术研究中心李德发院士，中国农业科学院油料作物研究所李培武院士，中国仪器仪表学会张莉副秘书长，中国仪器仪表学会近红外光谱分会秘书长褚小立分别为大会致辞，向莅临会议的嘉宾们表示热烈的欢迎和诚挚的问候，并预祝本次会议取得圆满成功。国家饲料工程技术研究中心 李德发院士致辞致辞中，李德发院士表示饲料行业近红外创新中心（NIRSAAS）与饲料营养大数据平台（FeedSaas®）联合创新实验室推出的PANSAAS（精准动物营养解决方案），是我们在中国饲料行业发展历史上又有一个新的突破。用新的手段来实现精准营养，降低成本，进一步提高饲料转化效率，也是饲料行业又一创新举措。中国农业科学院油料作物研究所 李培武院士致辞李培武院士表示此次分论坛的召开，必将推动近红外光谱技术在饲料行业更加广泛的应用，为推动饲料行业健康可持续发展做出更大的贡献。同时，李培武院士也祝饲料行业创新论坛第三届近红外公论坛圆满成功。中国仪器仪表学会 张莉副秘书长致辞张莉副秘书长代表中国仪器仪表学会对第三届近红外光谱检测及相关技术研究分论坛的顺利召开表示祝贺。其介绍说，FIIF作为饲料行业高级别的创新论坛，能够将近红外光谱分析技术作为其中非常重要的话题，充分显示了近红外光谱分析技术在咱们饲料行业的重要性！中国仪器仪表学会近红外光谱分会 褚小立秘书长致辞褚小立秘书长在致辞中首先感谢本届大会组委会精心组织这次活动，近红外光谱在饲料行业中的应用一直是我国近红外领域的一面旗帜。褚小立相信在李德发院士等老一辈科学家的带领下，这面旗帜一定会勇走创新之路，在推动饲料科技自强、自立自强中再创新梦，让这面旗帜永远飘扬。论坛由中国农业大学王军军教授（左上）、青岛华测技术支持负责人隋莉（右上）、中国农业大学杨增玲教授（左下）、中高会饲料分会理事刘焕龙博士（右下）分别主持，会议共邀请了14位近红外光谱分析领域的知名专家进行报告分享。国家饲料质量检验检测中心（北京）研究员、常务副主任 樊霞报告题目：饲料质量安全检测技术研究和政府监管思路饲料工业是链接种植业、养殖业、畜产品加工业等的中轴产业，饲料质量安全对维系饲料工业可持续健康发展、动物源性食品质量安全及人民身体健康具有重意义。饲料质量安全快检测技术及标准化研究不仅是饲料质量安全监管的前提和基础，更是保障饲料安全的现行科学、规范，高效的重要手段。樊霞基于我国饲料质量安全监管中核心品质成分快速检测技术和标准/标准物质缺乏的问题，本着“创新—高效—实用”的方针，全面而系统的在饲料核心品质成分如氨基酸、维生素、微量元素的快速检测技术以及检验方法标准和标准物质研制方面开展研究。中国仪器仪表学会近红外光谱分会秘书长 褚小立报告题目：近红外光谱数据分析的统计学基础与应用近红外光谱分析是将近红外谱区的光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术。数据分析及统计是这项技术的一个关键点，它能从光谱中获得尽可能多的有用信息，从而提高分析结果的稳健性和准确性。褚小立介绍说，近红外光谱数据分析主要涉及两个方面：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。上海谱绿科技服务有限公司 技术负责人 端木军报告题目：国产近红外技术在饲料质量检测中的应用端木军向大家介绍了谱绿发展的价值理念：推广普及近红外快检技术，高性价比，强大数据库，定标应用开发及维护技术服务支持。同时提到公司愿景希望让每一家需要近红外技术检测分析的企事业单位，都有机会了解合作，真正享受谱绿带来的实惠与专业化服务。最后端木军提到国产仪器竞争无处不在，重点在于自身的发展与提高！天津大学 徐可欣教授报告题目：近红外技术研发体会徐可欣分享了近红外技术研发体会，提到近红外技术的研发需要有被测物的选择、间接测量的原理、测量条件的再现性、光谱仪器的制作及水平、分光方式及技术选择等方面的综合考虑。徐可欣也提出自己关于如何生产出高质量仪器的几点思考：①高质量的仪器设计；②高度的技术融合人才；③实施求是的落地细节；④质量不过关不投放市场（性能、可靠性优先于成本）。江苏大学 陈斌教授报告题目：近红外光谱仪主要技术指标、评价及选型微机电加工技术的发展，极大推动了小微型近红外光谱仪的发展进程。相较于传统近红外光谱仪，小微型近红外光谱仪具有体积小、功耗低、便于二次开发以及可实现现场快速检测等优点，陈斌分享了小微型近红外光谱仪的选型方向：应该走专用型的道路，差异化的选择，要给用户预置模型、模型更新等功能，要让小微型近红外光谱仪物尽其用。小微型近红外是仪器，不是“玩具”，研发需要耐心、静心、忍心，需要有开放的心态！华东理工大学 杜一平教授报告题目：在线近红外光谱技术的开发与应用在线近红外技术能适应生产车间的粉尘、温湿度、光线、震动等环境而检测结果不受影响，具有高灵敏度、高选择性、高可靠性的检测功能,可以提供加工过程中的实时信息、自动控制加工过程，并在加工过程中进行人工干预，在很多领域都有成功安装使用的经验。杜一平分享了在线近红外技术在中药提取过程的在线检测，解决了中药提取过程中光监测的难点。青岛蔚蓝生物渊源有自共享实验室首席科学家 郭吉原报告题目：NIR技术在饲料企业应用过程中被忽视的几个问题郭吉原提到了近红外技术在饲料企业应用过程中容易忽视的问题：①NIR建模样品的选择，②NIR预测结果准不准的问题，③企业NIR团队的组建问题，④NIR是一门检测技术，不是“神”也不是“妖”。报告也以上四个问题进行分析探讨，解释了人们对于NIR的两个误解：不能神化NIR，NIR是科学检测技术，此技术有适用范围，虽然可以预测非常多的项目，但也有不足之处；不能妖化NIR，认为NIR什么项目都不能测的想法是错误的，在预测能力范围内的工作，在光谱上有明确信号的物质都是可以测定的。中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所 王培龙研究员报告题目：饲料质量安全精准检测关键技术与装备饲料作为畜禽养殖的重要物品，对畜产品的安全和质量有着重要的影响。一些高品质的饲料可以提高畜产品的营养价值，提高养殖效益。饲料质量安全也是国家重大需求和保障生命健康的重要途径。王培龙团队围绕着饲料质量安全检测与评价开展了饲料毒理学和饲料质量安全分析基础两方面研究。饲料毒理学以环境污染物和微生物毒素等为目标，探索机制规律，最终搭建平台建立模型；饲料质量安全分析基础从政府监管和安全保证为主导，以微纳传感、功能材料、空间组学等为基础攻克多项难题。报告中，王培龙也介绍了团队在“瘦肉精”、样品前处理、POPs从环境向食品迁移等多项研究进展，推动了我国饲料畜产品安全检测科技创新，有利支撑了饲料畜产品质量安全监管。布鲁克近红外技术应用专家 熊罗英报告题目：布鲁克傅里叶变换近红外在饲料行业中的应用随着计算机技术的发展和化学计量学研究的深入，加之近红外光谱仪器制造技术的日趋完善，促进了近红外光谱分析技术的极大发展。由于现代近红外分析技术所独具的特点，近红外分析技术已成为近年来发展迅速的快速分析测试技术，被广泛应用于食品和农业＆饲料中。作为业内领先的近红外研发和制造商，布鲁克提供性能可靠近红外分析工具，确保饲料及其原料的安全性，不仅满足常规检测要求，而且善于解决挑战性难题。北京伟创英图科技有限公司技术经理 韩熹报告题目：国产仪器定制化服务与应用实践韩熹提到近红外检测仪器也要像游戏机一样做到“量体裁衣”，根据客户需求定制仪器。按需定制要通过检测对象、检测效率、定向优化、软件操作、参考标准、统计报表多方面入手为用户提供服务。伟创英图也吸收、传承了国内外先进制造技术和系统集成经验，推出了便携式、实验室式、手持式、在线式、特种行业应用等多款近红外光谱仪及专业化学计量学软件、测量软件、在线综合监控软件等。中国农业大学 张丽英教授报告题目：NIRS应用与基础数据精准性控制NIRS在饲料检测领域最初是用于饲草原料和谷物类原料中水分和蛋白质含量的检测，随后也应用于饲料和饲料原料中干物质、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪、灰分、氨基酸等指标的检测。饲料检测关系到养殖业者的投入成本和成果，也是科学精准的饲养基础。张丽英提到饲料检测的质量保证与控制要从“人、机、料、环、测”五个方面最大限度的减少分析检测过程中的系统误差和随机误差，确保饲料分析检测数据的准确性和可靠性。同时张丽英也提到分析检测工作是一项重复、枯燥但又需要一定技术水平的工作，因此分析人员必须有高度的责任心和过硬的技术！威尔检测技术股份有限公司 高级分析师宋涛报告题目：集团近红外技术应用与网络化管理宋涛从构建近红外网络化管理体系、建立功能丰富的工作平台、体系运行三方面向大家介绍了威尔检测集团近红外技术应用与网络化管理体系。其中特别提到，在构建近红外网络化管理体系过程中需要解决设备之间差异、近红外模型、异常数据处理机制等问题，在建立好体系之后，要进一步通过网络管理、信息沟通处理平台和学习平台让工作平台更成熟，并且在体系运营过程中要结合各家集团管理特点进行应用。FOSS 中国服务业务线总监 赵武善报告题目：FOSS云服务系统助力饲料企业管理赵武善向大家分享了FOSS近红外技术的进展，同时向大家介绍了FOSS定标数据库的构建和应用。据介绍，FOSS定标数据库已发展30多年，包括饲料原料的常规定标、氨基酸定标，原料粗饲料定标，及饲料成品定标等，能够提供诸多快捷准确的检测基准。赵武善介绍说，FOSS的云服务网络系统和延展服务已发展非常完善，与产业结合能够快速的进行原料采购计价、成本分析和生产成本控制、评估和选择好的原料供应商、动态配方调整，最大程度利用原料提高利润等，为企业做到降本增效。中国农业大学农业农村部饲料工业中心 李军涛博士报告题目：近红外快速检测技术与精准动物营养解决方案（PANSAAS）近红外检测技术拥有测定速度快、受干扰小、直接测定、无损、无污染等特点，广泛应用在饲料检测中；但同时近红外检测也有前期投入大、建模成本高等技术限制。在此基础上，饲料行业近红外创新中心（NIRSAAS）与饲料营养大数据平台（FeedSaas®）联合创新实验室推出PANSAAS—精准动物营养解决方案来应对饲料原料供需形势严峻和近红外检测技术限制等问题。据介绍，PANSAAS具有5大核心功能：近红外仪器评价、实验室检测能力认证、数据挖掘、光谱建模、精准营养技术服务，能够提供全方面的动物营养解决方案。会上，主办方还为各位报告嘉宾举行了演讲嘉宾授牌仪式，报告嘉宾一一上台领奖，并与主持嘉宾合影留念。部分参展厂商

一直以来，福斯用户在国内外重要刊物发表学术文章不胜枚举，我们很荣幸有机会选取部分研究内容，与大家分享。图片来源：中国农业科学官网 [1] 专家研究分享【研究意义】高粱是中国公认的白酒传统固态发酵和饲料的主要原料之一，白酒的出酒率和品质及饲料的质量均与高粱中籽粒直链淀粉含量与支链淀粉含量的比值大小有重要关系[2]。图片来源：中国农业科学官网 [1]【结论】构建了一套低成本、绿色、高效的高粱籽粒直链淀粉、支链淀粉含量检测模型。该模型的结果监控显示精准度高，稳定性好，可靠性强，并且可以代替化学方法测定高粱籽粒直链淀粉、支链淀粉的含量[3]。福斯育种材料筛选解决方案快速、多参数、可开发定标（粮食谷物作物等）01DS3 F 近红外 - 多功能【全】面手 样品类型：谷物、饲料、土壤、食品、药品等检测项目：一分钟内检测蛋白、脂肪、纤维、水分、各种脂肪酸/氨基酸等功能特点：近红外光谱漫反射法波长范围850-2500nm自动增益的硫化铅与硅检测配套即装即用的定标数据库强大的定标开发能力02Infratec系列近红外 - 小样品【巧】帮手样品类型：粮食谷物，无需粉碎检测项目：一分钟内检测蛋白、脂肪、纤维、水分、各种脂肪酸/氨基酸、容重等功能特点：近红外光谱透射法波长范围400-1100nmSTM小样品单元（用于少量样品检测）配套即装即用的定标数据库强大的定标开发能力可选容重单元、粉样单元03Sofia 便携式近红外 - 试验田【小】助手样品类型：粮食谷物，无需粉碎检测项目：三分钟内检测水分、蛋白、脂肪、淀粉等功能特点：近红外光谱透射法自重仅9公斤，小巧便携无需电脑，彩色触摸屏操作可连240V或12V电源（汽车点烟器），方便户外使用

当我们走进水果店时，会发现同一种水果会分不同的价格售卖，而影响价格的主要原因是其品质，这时我们就会产生疑问 ➙什么样的荔枝核小而甜？什么样的西瓜皮薄瓤多脆又甜？我们今天来分享一些关于：如何用科学的方法区分不同品质的水果（当然也能区分同一类水果的不同产地与品种）随着生活质量提高和消费水平的改变，消费者对于水果品质不同的需求也就促成了水果的销售分级处理；利用非接触式水果分选检测技术，不断细分果品，以便满足不同消费市场的需求。什么是水果分选？一般来说，将其分为四类：大小、重量、外观品质（颜色、新鲜度）、内部品质 其中在内部品质分选中，主要判断的指标如下：糖度硬度酸度内部缺陷然而传统的破坏性检验方法不仅成本高，还造成资源浪费，因此光谱无损检测的方法成为一大趋势。水果分选机因其具有检测速度快、可同时检测多种内部成分等优点，近年在农产品内部品质检测方面发展迅速。其基本原理是：当用近红外光照射水果时，不同的水果内部成分对于不同波长的光学吸收和散射程度不同，而内部光谱也会随着水果内部成分质量分数的不同而发生变化。利用这一特性，即可根据近红外光谱特征分析水果中的主要成分及其质量分数。为什么是近红外光谱？近红外光谱近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。近红外光谱优劣势但是近红外经过两百多年的发展与应用开发，仪器的进步与算法的革新，仪器制造商与科学家们已经可以将越来越多的劣势规避，从而更好地发挥了近红外不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此也受到越来越多人的青睐。应用案例基于近红外光谱技术检测水果糖度（水分/黑心病【可见+近红外】）主要过程：（1）选取具有代表性的水果（2）通过漫反射或透射方式采集水果样品相关光谱数据；（3）对光谱数据预处理，消除不同因素对水果模型精度带来的误差，选择更有代表性样品的光谱数据；（4）采用国家和国际认证的化学分析方法测量水果样品成分的准确含量；（5）建立预测模型（6）未知水果样品近红外光谱的采集，然后用所建立的预测模型预测未知样品的成分含量。（7）用标准的化学分析方法测量未知水果样品成分的含量，验证所建立预测模型的准确性，然后对预测模型进行校正和优化。典型装置设计：三大功能模块：光路模块、附件模块、数据处理模块光路模块的光源对待测水果样品进行有效照射，通过光纤传递给光纤探头，再将透过水果样品的光谱信息进行收集，并通过光纤传递给数据处理模块的光谱仪。通过微处理器进行处理、计算和分析，从而完成对待测水果样品糖度的预测，在显示屏上获取结果，实现水果糖度的无损检测。由于水果的尺寸大小、果肉薄厚，糖酸度有高有低，且分布不均的情况，在光谱采集模块中有多种方式：图片来源：仪器信息网以下图为实际的光谱采集谱图案例▼▼▼脐橙原始光谱采集（可见+近红外）苹果吸收光谱（可见+近红外）香蕉的不同反射光谱（近红外）并做归一化平均草莓反射光谱（可见+近红外）正常与不同腐变程度的苹果透射光谱比较图（可见+近红外）化学计量学建模在完成光谱采集后，数据处理成为整个装置的核心步骤。再建立准确化学值与光谱信息之间的化学计量学模型。化学计量学模型的建立主要包括两个过程：校正和预测硬件：光谱采集模块① 光谱仪（近红外系列光谱仪，可见-近红外光谱仪）② 光源（海洋光学提供集成和光路设计方案，解决客户在光学部分的担忧；因集成到在线设备，我们推荐使用高度可集成化、高稳定性的光源，以适应在线设备的光路设计和长时间稳定运行。） ③ 光谱收集附件（可选配/定制/也可空间光耦合的光纤、准直镜附件，帮助客户解决系统中光传输和耦合问题。）软 件① 光谱读取软件定制/二次开发（Omnidriver/Seabreeze）② 近红外光谱建模软件（可根据需求选取不同建模软件）③ 数据传输与分选机制协议定制针对不同的水果产线和分选机制，为客户定制数据传输模块及协议方式。由于通讯方式的差异及需求差异，我们还可以为客户进行光谱仪器协议、固件等开发，实现同样光谱设备在不同应用中发挥其不同长处。理由1：触发准确性在水果分选设备产线中，光谱仪工作在外触发模式，当传输带送入一个水果到测量位置，立即触发光谱仪开始积分，积分时间100ms，因此对触发的准确性要求很高。而竞争对手的产品外触发时间不准确，如果产线使用的是高功率卤钨灯，多停留一段时间就有可能造成水果的热损伤。理由2：量产能力性机器人自动校正并保证每台设备的精准校调，确保每条产线的分选标准一致。理由3：量身定制在线系统中如果出现系统故障会影响整条产线的正常运行，我们可为客户定制系统运行自测协议，减少人为检验步骤，提高生产效率。本文来源：海洋光学关于海洋光学海洋光学作为世界领先的光学解决方案提供商，应用于半导体、照明及显示、工业控制、环境监测、生命科学生物、医药研究、教育等领域。其产品包括光谱仪、化学传感器、计量检测设备、光纤、透镜等。作为光纤光谱仪的发明者，如今海洋光学在全球已售出超过40万套的光纤光谱仪。关于爱蛙科技爱蛙科技（iFrogTech）是海洋光学官方授权合作伙伴，提供光谱分析仪器销售、租赁、维护，以及解决方案定制、软件开发在内的全链条一站式精准服务。如需了解更多详情或探讨创新应用，可拨打400-860-5168转5895客服电话。

9月8日-9日，“第十三届中国秋季粮油市场分析暨贸易洽谈会”在黑龙江省哈尔滨市友谊宫成功举办。2016年国内外大豆及油粕市场经历了熊牛行情的转换，在下一个年度牛市行情能否持续，已经成为大豆及油粕市场高度关注的热点。进口大豆面临更加复杂的国际市场供需及经济环境，国产大豆种植面积及产量大幅增加，市场行情及购销格局将产生新的变化。会议邀请了20位专家做大豆及粮油相关报告，近千名来自全国各地的实体企业代表参会，共同分析和判断黑龙江省、东北三省乃至全国范围在未来的几年内大豆、玉米市场的发展动态，并通过洽谈会来帮助参会的企业了解市场，更好地把握住市场带来的商机。“第十三届中国秋季粮油市场分析暨贸易洽谈会”现场　　聚光科技（杭州）股份有限公司（以下简称”聚光科技”）作为协作单位受邀参与了此次盛会，为了能够给东北的粮农及收购企业提供有力的分析依据，及时掌握大豆的真实质量数据，聚光科技携带最新推出的高科技便携式蛋白仪参与了此次会议，帮助大批的参会单位现场做质量判断，等级判别。快速而精准的现场数据输出，得到了众多参会企业的强烈好评。通过这台便携式蛋白仪检测的蛋白数据，会议现场就促成了5家大豆收购企业及供销企业的采购意向，作为仪器的生产商感到非常欣慰。让人更加振奋的是，聚光科技在参会当天就完成了20家客户的蛋白仪设备采购订单，这是所有近红外分析仪参会史上的第一次，说明该仪器着实满足了广大用户的迫切需求，预计不远的将来会出现爆发性的市场增长。聚光科技便携式蛋白仪展台前的火爆场面　　同时由于参会期间便携式蛋白仪的优异表现，聚光科技在现场收到了大批客户的邀请，希望能够携带设备去客户工厂进行试用，并且与现有的三款主流进口设备进行比对测试，比对结果出乎了大部分人的意料，设备的稳定性完全达到进口的水准，甚至超出了部分进口设备，再次证明了“中国制造”一样可以造出好产品。　　此次聚光科技携带的便携式蛋白仪型号为EXPEC1230系列近红外分析仪，采用目前国内主流的全息数字光栅和高灵敏度铟镓砷检测器（TEC制冷恒温）相结合的光学设计，波长范围1000-1800nm，可通过收集、电脑操作，实现固体颗粒、条状、粉末及液体样品中一些物理和化学成分的无损快速检测，整套系统操作简单，满足实验室精确测量及室外便携式应用的不同需求。

大家好，本周为大家分享一篇来自Angewandte Chemie - International Edition的文章：Infrared Multiphoton Dissociation Enables Top-Down Characterization of Membrane Protein Complexes and G ProteinCoupled Receptors[1]，文章的通讯作者是牛津大学化学系的Carol V. Robinson教授。　　非变性质谱(Native MS)是结构生物学中一个成熟的工具。在电喷雾电离过程中使用非变性缓冲液可以保存多组分蛋白质复合物之间的非共价相互作用，以及它们的配体、辅因子或其他结合蛋白。它可以用于探究蛋白质复合物的相互作用和功能，因为结合事件导致质量变化，可以在质谱仪中跟踪和剖析。然而，由于膜蛋白的疏水性，使得它们在传统的非变性质谱缓冲液中不溶且容易聚集，因此在非变性质谱中呈现出独特的挑战。目前采用的方法是将蛋白质复合物溶解到膜类似物中，例如：去垢剂、纳米脂质盘、两性聚合物等，再将这些膜类似物通过碰撞激活去除。其中去垢剂是应用的最广泛的一种。然而由于碰撞激活的能量在应用中受到限制，该方法并不能在质量分析前很好地去除去垢剂。此外，在非变性质谱条件下，键的断裂也受到非共价相互作用强度的影响(例如蛋白质-蛋白质、蛋白质-去垢剂剂以及去垢剂胶束内的相互作用)。　　基于光子的方法，如紫外光解离(UVPD)和红外多光子解离(IRMPD)已被证明有利于可溶性蛋白质及其复合物的Top-Down质谱分析。与此同时，基于光子的膜蛋白Top-Down模式的应用正在兴起。原理上，激光束路径中的离子被连续地驱动到振动激发态。因此，在基于光子的方法中，能量储蓄通常与前体离子的电荷状态和分子量无关。然而，电荷状态和分子量仍然会影响肽键解离需要的输入能量。先前报道的通过UVPD对79 kDa的五聚体的大电导机械敏感通道(MscL)Top-Down的断裂得到了令人印象深刻的54%的序列覆盖。然而，对于氨通道(AmtB)一个127 kDa的同源三聚体，通过碰撞激活和UVPD两种不同的方式破碎，仅实现了20%的序列覆盖率。事实上，相对较低的序列覆盖率是由于大分子量以及三聚体中增加的非共价相互作用影响的结果。尽管这些工具能够在非变性状态下实现Top-Down质谱分析，但其在膜蛋白表征中的应用仍不广泛。这就要求建立一种能使低电荷密度的高分子量蛋白质稳定地产生蛋白质序列离子的方法，而膜蛋白嵌入异质膜或膜类似物则使这一问题更加复杂。虽然IRMPD之前被用于从去垢剂中释放膜蛋白，但使用IRMPD对非变性的膜蛋白进行测序的研究相对较少。　　图1. (A)改进的Orbitrap Eclipse Tribrid的原理图，其中包括一个红外激光器直接进入四极线性离子阱(QLIT)的高压细胞。离子化的蛋白质胶束被转移到高压QLIT中，在那里整个离子群受到红外光子的照射，然后被转移到Orbitrap进行质量分析。通过调节激光输出功率(W)和照射时间(ms)，可以使膜蛋白从去垢剂胶束中完全解放出来。(B)三聚氨通道(AmtB)在3.0 W输出功率和200ms辐照时间下的非变性质谱。(C)在3.3 W输出功率和200ms辐照时间下AmtB的非变性质谱。　　因此，作者利用改进的Orbitrap Eclipse Tribrid质谱仪，与连续波远红外(IR) CO2激光器连接，使光束聚焦到双四极杆线性离子阱(QLIT)的高压池中(图1A)。红外激活可以有效地去除蛋白质复合物中的去垢剂胶束，随后通过IRMPD使得膜蛋白碎片化。在这种安排下，由纳米电喷雾电离产生的蛋白质复合物被转移到高压池中。在转移到Orbitrap进行检测或m/z分离和随后的碎片化之前，整个离子群将受到943cm-1红外光子的照射。利用红外的方法去除去垢剂胶束，红外激光有两个可调控参数:激光输出功率(高达60瓦)和照射时间(毫秒到秒)。因此，可以更好地控制从蛋白质胶束中释放膜蛋白，确保非变性复合物的保存，同时完全去除包裹复合物中的去垢剂。通过对激光输出功率和照射时间的优化，作者发现红外激活的参数是高度可调的，不同的激光功率和照射时间的组合也可以产生分辨率相当的谱图。其中例如在3.3 W下照射200 ms时，可以得到多个电荷态的三聚体峰(~6500 m/z)，也可以观察到三聚体与脂质结合的峰，而且对于图谱中的单体也能观察到与脂质结合的峰(图1C)。作者还对不同的去垢剂产生分辨率较高的图谱所需要红外参数进行了评估，从而评价了这几种去垢剂得到高分辨率图谱的难易程度(图2)。　　图2. 红外辐射去除膜蛋白离子中的去垢剂是高度可调的。增加激光输出功率对三种常用的MS兼容去垢剂(C8E4,G1和DDM) AmtB三聚体峰外观的影响。辐照时间固定为200 ms，激光输出功率分别为2.1、2.4、3.0和3.6 W。去垢剂在真空中按易去除的顺序显示，这是由完全释放膜蛋白复合物所需的激光输出功率决定的，从而在m/z光谱中产生良好分辨的电荷状态峰。为了探究IRMPD分离蛋白质和去垢剂胶束的机制，作者对三种不同的去垢剂：四聚乙二醇单辛醚(C8E4)、树突状低聚甘油(G1)和十二烷基-β-D-麦芽糖苷(DDM)的溶液相和气相红外光谱进行了表征，并利用密度泛函理论(DFT)计算得到了C8E4头部基团的红外谐波光谱，用来验证所得到的红外吸收光谱会受到振动耦合的影响，对于质子化的去垢剂离子，氢键和富氧去垢剂内的质子共享可以改变观察到的振动频率。结果表明C8E4胶束的溶液相吸收光谱包含一个与预期激光波数943cm-1重叠的显著带，这就解释了为何较低的激光能量可以将去垢剂胶束和蛋白质复合物分离。而在谐波光谱中在预期的激光波数处的确产生了峰，并推测该峰来自于O-H伸缩、C-C伸缩，C-H弯曲和C-O伸缩振动的耦合。而G1和DDM的最大吸收则偏离了943cm-1的预期波数，作者认为这是不同去垢剂氢键作用的结果。而蛋白质在真空中的红外吸收能力较弱，由此推测在IRMPD的过程中，去垢剂是主要的吸收对象。所以仅需要较低的能量就可以使蛋白质从复合物中剥离而不至于破坏蛋白质的非共价作用。完整的蛋白质离子还支持串联质谱的实验，为了得到蛋白质的序列信息，作者分离了m/z在6674处(电荷态为+19)的AmtB三聚体蛋白，并将其置于高激光输出功率(9 W)下照射5 ms，在m/z 1750~4000之间产生密集的多电荷态离子片段，并得到了26%的序列覆盖，这优于之前基于碰撞激活的方法(　　图3. 三聚体AmtB的IRMPD。(A)在m/z 6674处分离19+电荷态离子阱后，IRMPD后观察到的碎片离子MS2谱。多重带电碎片被高亮显示 来自相同地点的重复片段用虚线分组。为了清楚起见，许多指定的离子没有注释 (B)片段丰度相对于裂解原点(残基数)的条形图，其中丰度表示来自每个位点的片段归化一强度之和。条形图的颜色强度表示每个片段的加权平均电荷。将AmtB的拓扑域叠加在条形图上 α-螺旋跨膜区域用黄色方框表示，编号为1到11。跨膜区由质周环和细胞质环连接，用灰色线表示。(C)主干裂解位点覆盖在AmtB (PDB: 1U7G)的结构上。蓝色和红色阴影区域分别代表b型和y型离子。颜色强度对应于所分配片段的丰度。从气相分子动力学模拟中得到的高温(500 K)下的跨膜螺旋快照用虚线圈标出。为了验证这一个推测，作者又对另外两种GPCR蛋白：β -1-肾上腺素能受体(β1AR)和腺苷A2A受体(A2AR)用IRMPD进行了MS2图谱的测定，结果也观察到了片段离子相似的二级结构定位，在跨膜结构区域有着高丰度的片段，但是在二硫键相连的螺旋中并没有观察到丰富的离子片段。并再次利用分子动力学模拟研究了两种GPCR的结构对断裂的影响。在500 K下的最终结构中显示，两种GPCR中都保留了α-螺旋特征，并与观察到的裂解位点密切相关。此外，还对这两种蛋白进行了HCD和IRMPD的比较分析。对于β1AR, IRMPD产生的片段离子平均分子量为8866 Da，高于HCD产生的5843 Da。IRMPD产生的片段离子也保留了更高的平均电荷(4.7 + vs 3.6+ z)。最终，IRMPD的碎片化导致β1AR的序列覆盖率更高，为28%，而HCD为17%。在A2AR中也观察到类似的趋势，IRMPD的覆盖率为19%，而HCD为9%。　　总的来说，作者证明了可以在改进的Orbitrap Eclipse质谱仪的高压QLIT下，通过红外照射可以完全释放一系列去垢剂胶束中的膜蛋白。然后，通过增加激光输出功率，获得直接从膜蛋白及其复合物中释放的序列信息片段离子，证明红外光去除去垢剂是通用的和高度可控的，为保存和鉴定膜蛋白和配体之间脆弱的非共价相互作用构建了一个可靠的方法。而且还对片段离子的产生机制做了阐述，即质子可以通过沿蛋白质骨架迁移来稳定和诱导连续的肽键裂解。　　撰稿：李孟效　　编辑：李惠琳　　文章引用：Infrared Multiphoton Dissociation Enables Top-Down Characterization of Membrane Protein Complexes and G ProteinCoupled Receptors　　参考文献　　Lutomski, C.A., El-Baba, T.J., Hinkle, J.D., et al. Infrared multiphoton dissociation enables top-down characterization of membrane protein complexes and g protein-coupled receptors[J]. Angewandte Chemie-International Edition，2023.

在腐竹相关的新闻中，常常可以看到某“腐竹蛋白质含量不达标”。原来，腐竹等豆制品中的蛋白质来源于豆制品中含大豆蛋白质的原料，蛋白质属于质量指标。《非发酵豆制品》（GB/T 22106-2008）中规定，腐竹中蛋白质最低限量为45.0 g/100g；其他豆制品中蛋白质最低限量为43.0 g/100g。造成蛋白质含量不达标的原因，一方面可能是企业为节约成本没有严格按照配方投料，降低了含蛋白质原料的比例（这个原因往往会让企业得不偿失）；另外，很有可能是因为大豆原料蛋白质含量不确定，不均匀，而企业把关不严(或者说缺乏有效工具），使用了蛋白质含量未达标的原料造成。然而，很多豆制品生产企业并不知道有一款仪器可以帮忙，它是一款便携式无损检测仪器，坚固、手提即可，只需要一分钟就能检测出大豆蛋白质含量，满足大豆采购商的要求。有了对原料蛋白质含量的控制，控制腐竹的蛋白质含量超过国标最低限就不是靠经验了，而是靠数据监控。另外，收购商也可以很好地根据检测结果给原料大豆定价，令原料供应者心服口服。而大豆供应商也可以根据这款仪器测定自家产品的品质，从容应对想压低收购价的收购商。一分钟可显示检测结果（水分含量，含油量，蛋白质和水溶蛋白含量）仪器已经有了众多用户（包括海外用户）这款仪器不仅仅可以用于豆制品企业采购大豆，也可用于大豆质量分级。大豆 GB 1352-2023中规定，大豆质量指标应符合表1规定，对其水分含量有要求，高油大豆质量指标应符合表2规定，对脂肪含量有要求，高蛋白大豆质量指标应符合表3规定，不同等级的蛋白质含量要求不同。延伸阅读：九旬院士的近红外创业路——访陈星旦院士初衷不改 实现近红外技术产业化——“创新100”走访广东星创众谱仪器有限公司

本文题目之所以叫“果蔬近红外检测技术中的点点滴滴”，就是因为近红外技术的大理论、大思维、大方法诸位早已熟知，一些没有覆盖着的小理论、小思维、小方法也很重要，有待大家共同挖掘，以期弥补不足 另外一个含义是所有内容都与近红外相关，但相互间关系不大，甚至无关，敬请谅解。中国农业大学 韩东海教授　　1、用心感悟样品光物性　　图1是2019年6月23日在微信朋友圈发的信息，得到众人点赞。这是我第一次看到这么形象地描述水果光物性的图。这张图清晰地告诉人们，哪些水果容易检测，哪些比较困难，可以帮助人们在研发水果品质无损检测过程中，及时采取应对措施，减少失败，争取时间。　　通常我们希望物料透光性要好，可是过于透光，近红外光谱中待检成分信息变弱，不利于分析。例如，葡萄、迷你西红柿。此时，通常采用加大光程的办法加以解决。AMAICA手持仪2)，多种果实检测硬件是通用的，只有西红柿在加大光程后，硬件进行了单独设计，独立使用。　　透光度低，难以获得有效信息，后续分析无法进行，例如，红薯。在众多物料中，红薯透射性极差，以至于很难实现透射检测。现有研究中，红薯主要采用漫反射采集近红外光谱3，4)，受制于透射深度有限，一旦径向待检成分分布差异大，就很难得到正确结论。再就是在红薯断面上采集近红外光谱5)，虽然这种方法也具有一定的意义，但已经不属于无损检测了。此类物料要实现在线近红外检测，难度更大。　　2、 定量利用光谱强度，定性利用光谱形状　　有关近红外吸光度谱的论述很多，也很成熟。多数情况下，利用近红外吸光度谱的强度进行定量分析，而关于原始光谱的探讨少之又少，所以原始光谱容易被忽略。实际上，利用原始光谱形状在一些问题的分析处理上也具有一定的优势。　　图2是几种果蔬的近红外原始光谱图。总体来讲，原始光谱波形比较简单，通常就是两个峰，一个谷。个别情况只有一个峰，如葡萄。因为苹果皮薄，质地均匀，内部品质多种多样，特性稳定，故以苹果为基准论述原始光谱特性。两个峰一左一右，左峰在710nm附近，右峰在810nm左右(注释：仪器不同，多少有些差异，无标准而言)。右峰的位置基本在810nm±5nm范围内，而左锋有时则相差很大，大则右移15nm。　　苹果、柿子、梨和桃等波形相似，710nm峰值高于810nm 西瓜、甜瓜、蜜桔、葱头、绿蜜桔、柠檬、圆白菜、土豆的波形相像，共同特点是710nm峰值低于810nm。葡萄、迷你西红柿、草莓、牛油果、枇杷、甜椒最特殊，只在810nm处有一个明显高峰。　　类别相同但品质不同果蔬的710nm峰值上下变化大，而810nm峰值略微上下浮动。例如三种内部品质不同的正常苹果、褐变苹果、糖心苹果的810nm峰值相差不大，而710nm处的峰值规律为糖心苹果正常苹果褐变苹果三种中的任一810nm峰值(图3)。由此可知，内部品质在原始光谱上主要显现在710nm峰值上，这样就可以利用这个特点进行定量分析或定性判别。　　为什么710nm处既有上下变化，又有左右位移呢?现无定论。我认为，一是受水分影响，例如糖心苹果水分高于一般苹果，水分高则光易通过，所以糖心苹果的710nm峰值最高；二是受颜色影响，710nm为红色波长，红色的补色是绿色，当果实不论是瓜皮还是果肉呈现绿色时，则吸收红光，透射光减少，710nm峰值降低。未成熟苹果的710nm峰值与810nm不相上下，就是因为果肉呈浅绿色，吸收了红光，透过光减少，导致710nm峰值降低。西瓜的710nm低于810nm就是因为厚厚的绿色瓜皮阻挡了红光透过，而810nm这些属性不显著。左右位移是否受果实质构的影响有待进一步论证。　　关于葡萄等物料只在810nm处有一个明显高峰的解释，暂且无人讨论。本人认为，这些果实透光性极好，很小的功率即可满足要求，710nm的能量尚未达到透过物料时，810nm处已接近饱和。　　所以，果蔬原始谱更多地反映了样品的质构信息、形状差异更为突出。　　现在的在线果蔬品质判别多数是先定量后定性。例如褐变苹果的判别大致程序是光谱预处理、二阶导、建立PLS模型、计算预测值、确立阈值、按照阈值区分正常还是褐变。如果采用原始光谱就可以直接进行定性分析，这样的研究案例曾多次报道。特举三个案例，具体如下。　　1)当公式(1)和(2)的IBrowning都大于0时，为褐变苹果；当IBrowning都小于0时为正常果6)。　　2)Seo利用原始谱尝试了多种组合进行糖心苹果、正常苹果、褐变苹果的判别，如表1所示，(T710-T800)/T675的效果最好7)。　　3)王加华基于原始谱利用PADA、PCADA、PLSDA三种算法进行了定性判别，获得PLSDA的效果最佳(表2)8)。　　3、 一点测量很重要，两点测量更完美　　在实验室进行实验时，由于水果的糖酸度分布不均，用漫反射进行近红外光谱采集时，往往在赤道上选择2个或4个点求平均，这确实是两点或多点测量。但本文要介绍的两点测量不同以往，另有含义，如图4所示9)。　　这是苹果在线分选线上的实际情况。苹果果柄冲上放置在移动托盘上移动，在第一个位置进行糖酸度、褐变、糖心等的检测，一般水果到此为止足以，但富士苹果有果柄根部裂果现象，必须在第二个位置进行果柄根部裂果检测，所以才有了两点检测一说。有人可能会说，如果果柄冲下放置的话，一个位置就能解决了。如果苹果分选只进行这几个指标的检测确实如此即可，但苹果还要进行外观颜色的评价，因为苹果受太阳的照射，果柄周边颜色艳丽，所以日本苹果装箱时果柄都是冲上的，这样才能获得最佳商品性。又有人会说，所有检测项目都由上面的检测器承担了，这些问题就可在一个工位解决了。确实，有些单位就是这么做的，但是，上位检测遮光问题难以彻底解决，而现在的方法，很方便放心地解决了杂散光干扰。　　葱头分选时，葱头根部冲下放置。当葱头内部腐烂严重时，只通过光纤2(图5)的检测就能胜任。不过，对于常发生在上半球的轻微腐烂，光纤2接收不到上半球的信息，漏检现象严重。为此专门设置了光纤1，这样就能把轻微和严重一并检出。这种两点检测设计，是由物料的性质所决定的。两点测量后，轻微腐烂检出率由79.5%提升到95.7%。　　苹果检测是一台光谱仪在两个不同工位采集光谱，葱头检测是在一个工位同时采集两条光谱。苹果检测一台光谱仪约50万人民币，为了降低成本，采取了一台两工位。　　葱头检测为了避免杂散光进入检测器实施了挡板措施，苹果检测无任何遮挡。据说，苹果检测虽有杂散光影响，仍能获得正确检测结果。　　4、日常生活与专业兼顾的Brix和SEP　　食品的甜度测量采用高效液相色谱法和气相色谱法，两种仪器价格贵，操作要求高。另外，物料还需要繁琐的前处理，仪器稳定需要数十分钟的等待。近红外技术检测的果蔬糖度是包括酸在内的可溶性固形物，单位是Brix。因为构成Brix的多数水果的主要成分是糖，所以把Brix称为糖度，与日常生活中的甜度不完全一样。　　破坏性检测Brix可用折射仪测量。业界常用的PAL系列测量精度一般在±0.2%，而非破坏的近红外方法达到这个精度绝非易事。折射仪有标准蔗糖溶液校正，可明确规定其检测精度，而近红外方法没有基准物，加之影响近红外测量的干扰因素过多，不能用最大误差而只能用标准误差表达。折射仪测量一个群体的果实糖度是抽样先榨汁再测量，而近红外方法无法严格规定测量范围和测量部位，特别是对于成分分布不均的果实而言难上加难。再加上，果实细胞大小、纤维多少、果皮薄厚均影响着光的传播。因为存在着这么多的影响因素，近红外方法只能用统计误差SEP表示11)。　　如果近红外方法检测某种果实100个的标准误差SEP是1°Brix，实测糖度为15°Brix，则实际意义为16个高于16°Brix，16个低于14°Brix，68个在15±1°Brix，如图6所示。这一点特别需要向用户解释清楚，不然日后会受到责怪，而通俗易懂地解释清楚并非易事。　　参考文献　　1) http://mechatronics.co.jp/ 　　2) http://www.astem-jp.com/ 　　3) 農業総合センター農業研究所：「ベニアズマ」生いもデンプン含量の非破壊測定技術，2012年　　4) 卜晓朴，彭彦昆，王文秀，王凡，房晓倩，李永玉：生鲜紫薯花青素等多品质参数的可见-近红外快速无损检测，《食品科学》2018年39卷16期　　5) 松尾美紅?上野敬一郎?宮原照昌?北原兼文?紙谷喜則?河野澄夫：近赤外透過法を用いた安納いも糖度等の迅速測定に関する基礎的研究　　6) 高井 秀悦：光によるリンゴの褐変判別法に関する研究，職業能力開発報文誌VOL.30　No.1(49),2018　　7) Y. W. Seo：Nondestructive Detection of the Internal Defects of Fuji. Apple using VIS/NIR Transmittance Spectroscopy. An ASABE Meeting Presentation，Paper Number: 066121，2006　　8) 王加华：苹果、洋梨内部品质无损检测信息基础及数学模型的开发，中国农业大学博士论文，2010　　9) 蔦 瑞樹, 吉村 正俊, 葛西 智, 松原 和也, 和田 有史, 池羽田 晶文：選果機を用いた可視-近赤外分光スペクトルによるリンゴ‘ふじ’の内部褐変発生予測，日本食品工学会誌 2019年 20 巻 1 号 7-14　　10) 西野　勝：近赤外分光法によるタマネギ内部腐敗球の非破壊判別技術　　11) 立石 賢二：青果物の糖度を非破壊で計測する簡便な糖度計，計測と制御52 巻 (2013) 8 号（中国农业大学 韩东海教授）

近日，中科院大连化物所微型分析仪器研究组（105组）耿旭辉研究员、关亚风研究员团队与大连医科大学附属第二医院田晓峰教授、张宁副教授团队，大连海事大学理学院王桂秋教授团队合作，在高灵敏近红外激光诱导荧光检测器（LIF）研制及其在甲状旁腺探测中的应用方面取得新进展。　　甲状旁腺（PG）主要调控人体钙磷平衡，大小约为3至8mm，术中辨认非常困难。因此，PG在颈部手术中有误切或漏切的风险。目前，术中PG辨识主要依靠外科医生经验结合病理诊断。近年来，研究表明近红外自荧光探测技术可无创、准确地辨识PG，具有较高的特异性和灵敏度。然而，目前临床应用的探测仪因体积较大、自荧光发光机制不明等原因并未得到广泛应用。　　本工作中，合作团队研制了高灵敏近红外光纤式LIF并应用于PG探测。该团队设计了20°夹角光纤探头，减少了探测“盲区”和反射光的收集，相比于共线式集束探头，灵敏度提高了53.4%，短期波动和长期漂移分别降低了61.1%和58.3%；在发射光路中增设二向色镜模块，基线和噪音分别降低了96.7%和92.1%，信噪比提高约9倍。该LIF对CF790染料的检测下限为5.1×10-14mol/L，比已报道的光纤式LIF低数百倍；将研制的LIF原理样机应用于离体病变的PG样本探测，准确率高于文献报道平均水平。目前，合作团队已研制出手持式PG探测器，未来将应用于术中原位PG探测辨别。本研究对推动光纤式LIF技术的发展和PG探测辨别具有重要意义。　　耿旭辉、关亚风团队长期从事高灵敏小型LIF及应用研究，采用小型、廉价的激光二极管替代激光器为光源、自主研制的硅基弱光探测器替代进口光电倍增管（PMT）探测荧光，研制出紧凑式共聚焦LIF，对荧光素检测下限为3×10-12M，功耗和开机平衡时间优于进口仪器（Talanta，2018）；用高亮度、长斯托克位移荧光探针标记的抗体进行免疫荧光标记，首次定量分析了单个白血病细胞中的active caspase3蛋白，检测下限为7个分子（91pL检测体积内）（Analytical Chemistry，2019）；设计了球面二向色反光镜，将检测池放置在球心而非常规的反光镜的焦点上，对荧光素钠检测下限为1.5×10-13M或8.9个荧光素钠分子（98 pL检测体积内）（Analytical Chemistry，2020）。　　研究成果以“A Highly Sensitive Optical Fiber Based Near-infrared Laser Induced Fluorescence Detector (LIF) for Parathyroid Gland Detection”为题，发表在《传感器和执行器B-化学》（Sensors and Actuators B: Chemical）上。该工作的第一作者是我所105组联合培养硕士研究生段逸。以上工作得到了辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才、中国科学院青年创新促进会、国家自然科学基金等项目的资助。(文/段逸 图/王传亮)　　文章链接：https://doi.org/10.1016/j.snb.2022.131879

在过去的十年里，红外（IR）光谱已被广泛应用于哺乳动物组织中的胶原蛋白研究。对有序胶原蛋白光谱的更好理解将有助于评估受损胶原蛋白和疤痕组织等疾病。因此，利用偏振红外光研究胶原蛋白（I型胶原和II型胶原）的层状结构和径向对称性逐渐成为研究热点。目前，基于焦平面阵列检测器的偏振远场（FF）傅立叶变换红外（FTIR）成像、偏振远场（FF）、光学光热红外（O-PTIR）以及散射型扫描近场光学显微镜（s-SNOM）的纳米红外技术在胶原蛋白领域得到广泛应用。偏振远场（FF）方法可应用于完整肌腱的截面，其纤维平行且垂直于偏振光排列。光学光热IR红外（O-PTIR）和纳米傅立叶变换红外（nano-FTIR）方法则应用于直径为100~500 nm的原纤维，在生物聚合物上共同实现互相印证和互补的结果。 通常，I型胶原蛋白在偏振红外光下反应不同。采用基于焦平面阵列（FPA）检测的远场傅里叶变换IR（FF-FTIR）对其进行成像时，受制于蛋白质酰胺I和II的红外特征峰吸收带的波长（~7 μm）的分辨率限，难以获取高质量的成像结果。而采用散射型扫描近场光学显微镜（s-SNOM）方法的纳米FTIR（nano-FTIR）光谱技术，可以获得空间分辨率约为20nm的红外光谱，解决了受限于IR辐射波长的限制（通常5-10 μm）。此外，采用光学光热红外技术（O-PTIR）成像和光谱学的方法，也可以摆脱红外波长的限制，实现亚微米（500nm）的空间分辨率，为完整组织和原纤维胶原蛋白的研究打开了一个新窗口。 近期，在Kathleen M. Gough等人的研究中[1]，作者采用基于光学光热红外（O-PTIR）技术的PSC非接触亚微米分辨红外拉曼同步测量系统 mIRage对样品～500 nm单点区域收集振动光谱，如图1所示。该光学光热红外（O-PTIR）技术的工作原理是光热检测，其中红外量子联激光器（QCL）激发样品在1800–800 cm-1光谱范围内的分子振动。产生的光热效应通过短波长探测激光器检测。图2A-B中的光谱表明，固有的激光偏振所获得的高对比度所产生的光谱与使用FTIR焦平面阵列和偏振器组合进行的光谱测试近乎一致。并且对于安装在玻璃显微镜的不同载玻片，样品均获得了具有良好SNR的高质量光谱。图1. 完整肌腱的光学光热IR（O-PTIR）光谱，?500 nm测量点。（A）利用线性偏振量子联激光器（QCL）从CaF2窗口在平行和垂直两个不同方向上获得光谱。插入的可视图像显示了6个采谱位置；比例尺= 70 μm。（B）对比从CaF2（部）和玻璃（底部）载玻片在线性偏振QCL的平行和垂直方向上获得的光谱。 光学光热红外（O-PTIR）技术可以通过在载物台上轻易地旋转样品来测试平行和垂直于红外激光偏振方向的光谱。并利用光学光热红外（O-PTIR）技术在几个单一频率下对原纤维成像，以获得表观物理宽度的确定性估计。如图2右侧所示，在垂直方向上， 1655 cm-1处记录的单波长图像的红黄带表明该原纤维的宽度不超过500 nm。该尺寸将目标物标定为真正的原纤维，并且可与红外s-SNOM实验中检测到的300 nm原纤维相当。光学光热红外（O-PTIR）技术与nano-FTIR的测试结果相互印证，反映了“原纤维”宽度的标准范围。此外作者观察到，来自原纤维的酰胺I和II谱带比完整肌腱的窄，并且相对强度和谱带形状都发生了变化。这些光谱反映出在偏振红外光下正常I型胶原纤维的更多有用信息，并可作为研究胶原组织的基准。图2. 从CaF2窗口利用O-PTIR测试控制肌腱原纤维获得的光谱。用平行于激光偏振的原纤维获得的光谱（红色）；蓝色是垂直方向上的光谱。右侧是在垂直方向基于1655 cm-1的单波长图像。正方形表示光谱采集位置。比例尺= 1 μm。 与基于焦平面阵列检测器的偏振远场傅立叶变换红外（FF-FTIR）光谱相比，光学光热红外（O-PTIR）具有更高的空间分辨率，且可提供单波长光谱。使用FF-FTIR FPA探测往往包括其他非胶原材料。同时，光学光热红外（O-PTIR）还可以提供偏振平行于原纤维取向的原纤维光谱。这也是光学光热红外（O-PTIR）和纳米FTIR光谱对直径为100~500 nm的胶原原纤维给出证实性和互补性结果的次证明。综上所述，这些结果为进一步研究生物样品中的胶原蛋白提供了广阔的基础。 参考文献：[1]. Gorkem Bakir, Benoit E. Girouard, Richard Wiens, Stefan Mastel, Eoghan Dillon, Mustafa Kansiz, Kathleen M. Gough, Molecules 2020, 25, 4295 doi:10.3390/molecules25184295.

p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201712/insimg/21aa3963-bf30-4ddf-8a82-45077aa9cf4c.jpg" title=" 微信图片_20171221103025_副本.jpg" / /p p 　　我于2002年毕业于中国农业大学食品学院，毕业后一直从事着与饲料原料及产品质量安全相关的工作。 /p p 　　在工作中通过查阅资料以及企业调研中接触到了近红外，同时我所张萍研究员也一直在开展与近红外技术相关的研究工作，懵懂的觉得这项技术功能强大，几乎无所不能，值得尝试一下，从此也开始充满挑战而又欲罢不能的艰辛历程。在此过程中得到了从事近红外研究的各位高手和前辈的指点，在此借这次机会向各位见过的没见过的曾经帮助过我的人表示诚挚的感谢!有意思的是，我所接触过的从事近红外研究的各位专家、各位高手，绝大部分都直接或间接的受教于陆院士。我本人不仅拜读过陆院士的被封为从事近红外研究必读的红宝书《现代近红外光谱分析技术》，而且在各种论坛、研讨会聆听过陆院士的报告，陆院士高屋建瓴、思路清晰，亲眼见到在会间老先生非常热情的不知疲倦的同与会者进行交流，本来期望在武汉的近红外会议上能再次聆听老先生的教诲并当面向老先生请教，但2015年11月17日噩耗传来，在那一刻我真的很难相信那是真的。老先生的离开是不可估量的损失啊!!对近红外的热情感染了周围的每一个人，陆院士的这种锐意进取的精神尤其让人难忘，能够在71岁的高龄仍能保持开放的思维，开拓近红外这个新的领域，我们又有什么理由不努力呢?! /p p 　　近红外这项技术功能很强大，应用的很广泛，对于饲料行业尤其如此。在饲料原料、产品的质量控制等方面得到广泛的应用，如水分、蛋白、脂肪、粗纤维、氨基酸等都能应用该技术进行快速检测 此外，饲料生产企业面临着一个原料掺假的问题，存在着“道高一尺魔高一丈”的现象，为了提高豆粕蛋白含量，以前添加三聚氰胺，现在添加膨化尿素、炒制尿素等高含氮物质 有个别的原料生产商采用在豆皮中加入磷脂的方法，来应对一般企业关注相关原料中蛋白脂肪含量的日常检测，达到牟利的目的 为了提高饲料原料的品质，在原料中采用了膨化工艺，比如膨化豆粕、棉粕、菜籽粕等，通过高温高湿处理能够使蛋白变性、钝化抗营养因子、灭活有害微生物，对膨化加工工艺的参数控制不好，膨化中温度过高，会发生一些诸如麦拉德反应，不仅不能有效保障膨化原料的一致性，而且降低膨化产品的消化率及饲料产品的转换效率，近红外技术在这些领域中应该都可以给予很好的解决方案，故此用近红外方法解决上述问题是我们所关注质量安全研究内容的一部分。 /p p 　　应用实时在线近红外技术在实现精准营养方面也有很大的潜力，生产过程中根据原料的营养物质的浓度，实时调整配方 在相同的配方下，通过饲料加工工艺参数的调节，为不同养殖动物的摄食习惯及生活习性实现沉性、浮性、缓沉料的生产，如何要实现上述目标的话，NIR技术将会发挥自己的独特的优势。同时也需要饲料生产企业的技术人员对近红外技术有更高的要求。但目前在饲料企业应用近红外技术的实践中，饲料企业对这一技术的应用和认识还有待进一步的提高。2014年农业部颁布了《饲料质量安全管理规范》，对饲料企业的软硬件条件提出了更高的要求。在一次管理规范的推广会议中，针对要求饲料企业配备液相色谱仪及原子吸收光谱仪的问题，有的企业品控人员就提出是否可以拥有一台近红外光谱仪可以对原料和成品的质量进行监控，是否配备了近红外光谱仪就可以不再花费高额的费用购置液相色谱仪和或原子吸收光谱仪，当时的主管领导就说近红外是二手的检测，需要液相色谱进行第一手的检测 有一次在对一家非常有名的粮油企业进行实验室认可评审过程中，该公司采用近红外光谱技术，为了保证检测结果的可追溯性，对近红外光谱仪进行了校准，但校准证书的内容是：波数正确度4000～2000cm-1 为1.8%，波数的正确度2000cm-1以下 1.4%，波数的重复性4000～2000cm-1 为2.8%，校准内容是中红外的波长范围 在饲料企业调研过程中还发现饲料企业尤其是集团公司的子公司的技术人员对近红外的定标模型的概念模糊，日常只是通过样品扫描，得到谱图，由模型给出的计算值，有的甚至根本不看谱图，只满足于依据仪器公司给的模型得到计算值，没有也未能很好的评价模型的有效性。“授人以鱼不如授人以渔”，对饲料企业使用NIR的人员进行技术培训和普及推广，使其不仅知其然，更知其所以然，使其更好地发挥NIR的功能。All I am, or can be, I owe to my angel mother.这句褚博在群中分享的名言，也激励我在日后的工作中，在老先生无私奉献精神的感召下，做一个近红外的传播者，用自己微弱的光去为行业做些有益的事儿。 /p p 　　2016年11月19日陆院士的追思会在褚博等人的精心准备下如期召开，我有幸参加了这次追思会，与从事近红外的各个行业的专家和朋友再次见面，追思先生的高风亮节，同时陆院士的女儿也专程从美国赶过来参加，并从女儿的角度分享了陆院士作为母亲在生活中对女儿的言传身教，使我们对老先生有了更加立体的认识。老先生对“契约”精神的践行、处理日常事务的睿智、大度无不体现着一位长者的风范。其中有一件事对我触动颇深，有一次闵女士要离家去远方上大学，陆院士没有像一般的家长那样大包大揽，替女儿把需要的东西收拾好，而是对女儿说，可以随便拿，只要你自己能够拿的动，能够handle你所想要的东西，体现了一种更高层次的爱，体现了陆院士的一种大智慧，同时也体现了陆院士在人生中的一种信条，从小培养自己子女的待人处事的能力。当前中国的家长对子女教育的出现了好些问题，其中就包括缺少像陆院士这样对子女教育中的大智慧，联想到自己在生活中，每天早上送女儿上学，为了赶时间往往替女儿代劳把一天用的课本和用具帮她准备，所以回家就赶紧跟妻子分享了这个事例，希望以后在女儿的教育中也能借鉴陆院士的经验。在此也祝愿闵女士能早日把陆院士文章整理出来，这不仅能够更能使我们这些晚辈能够更了解陆先生，这些文章对于读者也是一笔不可估量的精神财富。闵姐，您辛苦了，谢谢!! /p p 　　自2015年8月，有幸加入了褚博的微信群，一年多的时间里，清晨打开网络读一条褚博发的警句，渐渐地这也成为了生活的一部分，把警句进行分享，予人玫瑰，手有余香，让更多的朋友感受这份正能量 同时，在自己情绪低落时，在工作中遇到的困难和挫折时，能够使自己重新振作精神，这些遇到的困难和挫折是暂时的，没什么打不了 遇到的一些关于近红外技术上的难题，得到了群中朋友的真诚的帮助。 /p p 　　感谢近红外使我认识了这么多从事这项技术的非常优秀的人，一路上有你们，在近红外技术的求索路上，风景更美。 /p p style=" text-align: right " strong span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 　　中国农业科学院饲料研究所 董颖超 /span /strong /p