1. 研究目的与意义
小米，是一种古老的谷类作物，也是一种药食两用的优质杂粮，其富含的蛋白质、糖类、脂肪、多种维生素及硒、铁等都是人体所必需的营养物质，营养素配比合理，人体吸收消化率高。据明代李时珍《本草纲目》记载，“粟米气味 咸，微寒无毒，主养肾气，去脾胃中热，益气，陈者苦寒，治胃热消渴，利小便”[1-2]。随着我国经济的快速发展、人民生活水平日益提高和人们健康理念逐渐增强，人们的饮食结构和消费需求也发生了很大变化。从以消费大米、小麦为主向五谷杂粮转变，从改革开放之初的追求温饱向安全、营养和保健的健康饮食理念转变。研究小米的营养及功能成分的种类、含量及其功效，在理论指导的基础上进而做到深加工，对小米种植的稳步发展，人民饮食结构的逐步调整，小米产业经济效益的日益提高均具有重要的意义。不同品种的小米的成分存在着差异，这种差异影响着其品质和口感。目前，小米营养成分的检测方法主要依靠化学方法，不仅费时、耗力，且检测过程中消耗的化学试剂也对环境有一定的影响[3]。
拉曼光谱是一种基于拉曼散射效应的光谱学分析技术,通过研究分子振动、转动，光子照射到分子上时，会与被检测物质分子发生相互作用，产生散射光，散射光谱可以表征分子振动或转动能级差的特征频移，从而来反应物质中分子结构和成分[4-8]。拉曼光谱技术均具有无损、快速、灵敏度高的特点。近红外光谱主要由分子内基团振动的倍频吸收和合频吸收产生,可以对含氢官能团如C-H,N-H,S-H和O-H的伸缩振动进行检测。近红外光谱技术具有分析速度快、分析效率高、分析成本较低等特点。近年来这两种技术得到了物质分析领域研究人员的极大关注，现已广泛应用于农产品、生物科学、化工矿产等领域，尤其在食品的质量以及安全方面起到了积极的作用[9-11]。
快速的成分检测方法不仅方便环保，而且可以节省检测过程中的小米的消耗量，减少成本。通过拉曼光谱和近红外光谱可以对小米品种进行快速分类，另外拉曼光谱和近红外光谱与理化指标相结合，能够建立小米主成分的预测模型，实现小米主要成分的快速预测。对于小米品种鉴别、小米品质快速检测、遗传育种筛选等具有重要意义。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：基于拉曼、近红外等光谱手段，对不同品种小米样品进行快速检测，采用主成分分析等算法分析不同品种小米样品的主要差异，并通过建立回归模型，对其蛋白含量、水分含量、淀粉含量、直链淀粉含量等进行快速预测。
关键问题：光谱数据处理、分析算法的选择、建立回归模型类型
写作提纲：1、前言
3. 国内外研究现状
小米因其营养丰富，富含糖类、脂肪及蛋白质等，并且其含量比例与推荐膳食供给量（RDA）推荐的营养素摄入标准相似，而备受发达国家及发展中国家的广泛关注。我国小米的产量最多，占全世界总产量的五分之四，居世界第一。主要产地为华北地区，集中分布在黄河中下游地区、东北、内蒙古等地，南方地区也有部分地区种植，如贵州省等。现在国内已经进行了许多对小米各组分和理化性质的研究。2016年王峰等[12]以新疆地区的17份小米为研究对象，对硒、脂肪和氨基酸含量进行了测定与分析；张卓敏等[13]对黑龙江地区的小米利用双波长分光光度法和国标方法测定小米中粗淀粉、直链淀粉、支链淀粉、脂肪、粗蛋白、灰分及矿物质含量；杨斌等[14]对夏谷区主栽品种中选取9个谷子品种作为供试材料,对其淀粉的颗粒形态及大小、化学组成、碘蓝值、透光率、冻融稳定性、糊化特性、溶解度与膨胀势及凝沉特性等理化性质进行系统研究。发现不同品种小米淀粉的糊化特性、溶解度与膨胀势及淀粉糊的凝沉特性也有着明显的差异。因此,可根据不同的加工目的选择不同的谷子品种。
近年来国外对于小米的研究大多数是关于小米的各种营养组成成分与理化性质的分析，以及各种活性成分在食品加工中的应用。印度国际谷物研究中心[15]通过研究发现小米中的Ca含量比普通谷物的Ca含量要丰富得多，为了了解钙转运蛋白在粮食钙积累中的作用，通过实验并且鉴定了钙运转蛋白基因家族成员；巴西农业研究中心食品技术研究所[16]等研究了焙烤对小米营养特性和物理特性的影响，发现焙烤温度的升高会导致小米中酚类物质的含量显著降低，焙烤降低了小米的营养成分但是增加了它的功能特性；印度Chaudhary Devi Lal大学[17]发现小米中具有生物活性的化合物和重要的矿物质，例如水杨酸、龙胆酸、咖啡酸和丁香酸等，从小米中提取出来的具有生物活性的特殊化合物，包括抗氧化活性、保护DNA的能力、抗糖尿病、抗炎等促进健康的特性，这些特殊化合物可运用到食品的加工之中，生产出口感、口味以及保质期更加优越的粮食产品。
拉曼光谱作为一种新型的快速检测技术，具有信息含量丰富、灵敏度高、操作简便、可无损检测等优点，在食品安全领域有很大的实际应用价值。拉曼技术在食品检测方面的发展趋势主要包括对表面增强拉曼光谱机制的进一步探索以及对于各种品种的食品拉曼谱图库的建立。通过广泛的收集和汇总食品中各种成分的拉曼谱图，建立可搜索、可操作的数据库和网络平台，不仅可跨越时间和地区的界限，实现多研究机构资源共享，还能满足食品安全检测中现场快速准确检测的需求，实现拉曼技术更大范围的市场推广。例如孙娟[18]采用显微共聚焦拉曼光谱技术结合化学计量学方法,在考察激发波长、曝光时间、扫描次数、放大倍数以及扫描范围等参数的选择对采集结果影响的基础上,优化确定了最佳的参数，建立了大米的快速定性识别模型,为实现大米的粳籼米分类、产地溯源、品种判别提供一条有效简便的方法途径；窦颖等[19]提出一种基于拉曼光谱分析技术建立面粉中水分、灰分和湿面筋的定量分析研究方法, 运用光谱预处理方法结合偏最小二乘法建立了分析模型, 所建立的水分、灰分和湿面筋定量模型的相关系数分别达到 0.94、0.99 和 0.98。实验还通过新旧面粉的拉曼光谱,实现过期面粉的快速鉴别；Piot 等[20]运用共焦显微拉曼光谱技术对小麦谷物中蛋白质成分进行探测, 通过苯基丙氨酸、酪氨酸、色氨基酸和 S-S 键的拉曼峰值分析,了解了小麦谷物中蛋白质成分的空间分布情况等。
4. 计划与进度安排
一、2022年11月
确定课题研究计划，搜集、查阅相关文献资料，了解目前国内外研究动态。
二、2022年12月
5. 参考文献
[1]李星,王海寰,沈群.不同品种小米品质特性研究[J].中国食品学报，2017.
[2]王力立.小米中主要营养成分的测定及小米茶的制备[D].山西大学,2011.
[3]张桂英,张喜文,杨斌,张国权,李萍,杜文娟,姜龙波.不同品种小米淀粉理化特性的主成分分析与聚类分析[J]. 现代食品科技,2017.
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