1. 研究目的与意义
花生原名落花生，具有独特香味，富含大量的蛋白质、脂肪、糖类以及钙、磷、铁矿物元素等，因而十分容易受到霉菌的污染。无论在田间还是储藏过程中，如果遇到较高的湿度和温度环境，霉菌就会迅速生长，分解消耗花生的营养物质，导致花生霉烂、腐败。在适当的环境条件下，霉菌会产生具有生物活性的有毒的二次代谢产物。这些产物不仅影响花生的质量安全，还直接或间接关系到人们的健康与安全[1]。其中黄曲霉毒素B1是黄曲霉和寄生曲霉生长过程中的代谢产物，在所有己知真菌毒素中，它的毒性最强，主要存在于药材、谷物、坚果、棉籽以及动物饲料相关的产品中，特别容易污染花生、玉米、稻米、大豆、小麦等粮油产品，其毒性远远高于砷化物和有机农药的毒性，国际癌症研究机构（OARC）在1993年就将其列为Ⅰ类致癌物，认为它是肝癌的一个重要诱因。根据世界粮农组织（FAO）提供的数据，在全球范围内每年有25%的粮食会遭受霉菌或霉菌毒素的污染[2]，而造成浪费。在我国每年因为霉变造成的粮食产后损失就能达到2100万吨[3]。因此霉菌或霉菌毒素对粮食的污染是世界范围内的都是很严重的问题。选择效率高的检测富含黄曲霉素的花生的方法很重要。
传统的花生霉变检测方法主要有，薄层色谱法(TLC)，HPLC等，而最新的花生无损检测方法主要有高光谱技术，近红外光谱技术，机器视觉识别技术等[4]。
TLC法是经典的AF检测分析技术，样品经提取、浓缩后，由于薄层板对不同浓度AF的分离速率存在差异，并结合毒素荧光特性的不同（大小、强弱）来测定AF的含量。TLC法又包括单向和双向两种方法，双向薄层色谱法通过去除样品中部分杂质以提高检测灵敏度，优于单向薄层色谱法检测结果，但其具有检测相对繁琐、耗时长等不足[5]。
2. 研究内容和预期目标
本课题利用可见-近红外光谱技术实现正常花生与黄曲霉超标花生判别检测，通过自然霉变并使用人工气候箱的方法来获得不同感染程度的花生样本，黄曲霉毒素含量通过ELISA方法检测得到并作为参考值。通过化学计量学方法建立基于近红外数据的花生黄曲霉毒素预测模型。关键问题是如何处理菌种培养温湿度，花生用量，ELISA试剂盒用量。
3. 国内外研究现状
国内外对花生黄曲霉毒素的研究起步相对较晚，1974年国内提出花生在贮藏期间，若温湿度控制不当，花生变会受霉菌侵染，从而降低花生的品质安全。后国内外先后研发出微柱层析测定法，单克隆抗体亲和柱分离荧光法，多功能净化柱等方法，均存在操作繁琐、成本高、时效性差等不足之处。
目前基于机器视觉技术的霉变检测研究主要涉及花生、玉米、板栗等粮油农产品。陈红等[16]在2007年采用机器视觉对霉变花生有进行自动识别与分选，建立基于花生仁图像颜色和纹理特征的人工神经网络霉变识别模型。该模型对正常、轻度霉变、严重霉变花生仁的识别正确率分别为95%、90%、100%。次年，又通过计算H和S通道图像的阈值识别霉变区域，根据霉变区域面积比判断霉变情况，正确率达90%。展惠等[17]在2009年研究了一种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法，进行合格与缺陷板栗的识别。以板栗颜色和纹理特征作为输入，建立了BP神经网络板栗分级模型。试验结果显示，训练集回判率为100%，预测集识别率达91.67%。赵莉等[18]在2009年利用机器视觉技术对芸豆进行霉变检测，提出基于表面粒度和霉变区域面积比的芸豆外观品质涨价方法。
近年来，随着化学计量学的进步发展，近红外光谱应用技术获得了很大进步，在粮油霉变检测检测等很多领城都得到了广泛应用，在低含量真菌和毒素定性、定量检测方面的研究也开始涌现。Berardo等[19]提出应用近红外光谱方法检测玉米中霉菌感染，采用导数处理算法分离光谱重叠峰，与原始光谱相比，在近红外区城出现不同特征的吸收峰，这说明光谱预处理算法可有效提取光谱信息，提高光谱检测性能。Hirano等[20]运用近红外光谱技术对花生的霉变情况进行预测，用近红外光谱获取被黄曲霉菌污染的花生光谱信息，找到700m和1100nm两个波长，通过对这两个波长处信息进行恰当处理，建立了判定花生霉变程度的方法，实现了花生的分级鉴定。进入20世纪80年代后期，随着计算机技术的普及、化学计量学方法的应用，分析工作者能更有效地处理大量光谱信息，近红外光谱分析技术得到迅速发展，有关近红外光谱的研究文献急剧增长。近红外光谱分析方法被越来越多地应用于农产品霉变检测领域，引起人们广泛的重视。
4. 计划与进度安排
| 研究计划 | 2022年12月--2022年1月：收集好参考文献，制作出实验具体方案 |
| 2022年 2月--2022年3月：按照实验方案实施实验，测量得出各种所需数据 | |
| 2022年 4月--2022年5月：完成论文初稿的撰写 | |
| 2022年 5月--2022年6月：对论文进行修改，最后定稿打印 | |
| 撰写方案 | 1.阐述研究的目的意义 2.高光谱技术的稻谷黄曲霉毒素检测的材料与方法 3.结果与分析 4.结论 |
5. 参考文献
[1] 邱庆树,李正超,申馥玉等.花生的营养价值[J].花生科技,1998,3:14-18
[2] 赵贵兴,陈霞,刘昊飞等.花生的功能成分、营养价值及其开发利用研究[J].安徽农学通报,2011,12(17):39-42
[3] 赵贵兴,陈霞,刘昊飞等.花生的功能成分、营养价值及其开发利用研究[J].安徽农学通报,2011,12(17):39-42
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