2023年8月1日，山东润柏农业科技有限公司联合山东省花生研究所等单位，在《食品测量与表征》（Journal of Food Measurement and Characterization，中科院三区期刊，IF=3.4（2022））上发表了题为“预测花生籽仁镉浓度的近红外反射光谱模型”（ Near-infrared reflectance spectroscopy model predictive of cadmium concentration in peanut kernels）的研究论文（论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11694-023-02064-7）。
花生是世界上一百多个国家和地区广泛种植的主要经济作物，用于榨油、食用和饲料。花生具有独特的坚果风味，不仅营养丰富，还有诸多保健功效和一定的药用价值，被誉为“长生果”，深受消费者青睐。但花生是富集镉能力最强的大田作物之一。镉摄入能引起肺功能不全、肾功能障碍、骨软化和高血压等疾病，除此之外，镉还被认为是一种潜在的致癌物。鉴于镉与花生仁中的非油成分结合，一些国家和组织规定了食用花生镉限量。如，中国农业行业标准《绿色食品 花生及制品》（NY/T420-2017）规定，花生仁中的镉不得超过0.5 mg/kg；澳大利亚规定食用花生中的镉不得超过 0.5 mg/kg，而欧盟则要求花生食品中镉上限为 0.2 mg/kg。花生镉超标已成为长期以来困扰我国花生出口的重要食品安全问题。随着国内花生食用占比逐年增加，这一问题愈益突出。
目前已开发出石墨炉原子吸收光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法和电感耦合等离子体质谱法等多种灵敏的低浓度镉测定方法。然而，这些方法通常需要昂贵的仪器设备、有毒的化学试剂和复杂的样品预处理程序，费时费力，不适合快速筛查大批量样品。相比之下，近红外光谱技术是一种公认的快速、简单、无损检测的分析技术。花生上现已成功构建了油脂、蛋白质、蔗糖、脂肪酸、氨基酸、维生素 E、抗氧化活性和感官品质的近红外模型。但迄今为止，还没有关于应用近红外光谱技术定量预测花生仁镉浓度的研究报道。
本研究收集了110份花生仁样品的近红外漫反射光谱，并通过电感耦合等离子体质谱法测定了花生仁中的镉浓度。首次建立了定量预测花生仁镉浓度的近红外模型。在校准集中，最佳模型决定系数Rcal2 为0.9194，交互验证根均方差RMSECV为 0.0388。未参与模型构建的另外105 份花生仁样本的预测集中，决定系数Rp2高达 0.9539，预测根均方差低至0.0341。
本研究为花生低镉育种和镉管理提供了一种快速、低成本的筛选手段，为解决花生镉污染问题带来了希望。
非常好的文章。
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