拉曼光譜技術在肉品加工與品質(zhì)控制中的研究進展

李 可，閆路輝，趙穎穎，趙電波，白艷紅

（鄭州輕工業(yè)大學食品與生物工程學院，河南省食品生產(chǎn)與安全協(xié)同創(chuàng)新中心，河南省冷鏈食品質(zhì)量安全控制重點實驗室，河南 鄭州 450001）

肉品含有豐富的營養(yǎng)，且可烹飪加工成味道鮮美的肉制品，是人們在日常生活里所鐘愛的食材及產(chǎn)品[1]。因此在肉品科學領域中，開展肉品加工中的品質(zhì)變化研究十分重要，而運用高新技術鑒定肉品品質(zhì)變化是一直是研究的熱點之一[2]；另外，在肉品加工生產(chǎn)中存在不良問題，例如廠家或商家在肉產(chǎn)品中摻假，使用含有致病微生物或藥物殘留的肉品等，在此方面的評價中傳統(tǒng)方法存在分析時間長、成本高、效率低等缺點[3]；因此，利用高新技術建立高效準確的檢測系統(tǒng)以及安全評價體系，對肉品的發(fā)展十分重要且必要。

在科學研究及肉品生產(chǎn)的應用中，快速無損的光譜技術逐漸成為檢測應用技術的重要手段。肉品中每個官能團分子都有其獨特的拉曼光譜信號，特別是肉品中的S—S、COO—、C＝O、C—H等官能團都會產(chǎn)生強烈的拉曼光譜信號[4]，但因拉曼光譜技術獲取的數(shù)據(jù)量大且復雜，因此需要結合化學計量學的方法提取具有代表性的信息。近些年拉曼光譜技術在肉品科學研究中的應用逐漸增多，且在肉品加工生產(chǎn)中的應用研究也逐步增加，本文擬對拉曼光譜技術在肉品科學研究與應用進展進行綜述，并闡述其與化學計量學相結合的方式在肉制品加工生產(chǎn)中的重要前景，以期為肉品科學領域中拉曼光譜技術的應用以及為肉品加工行業(yè)建立高效的檢測肉品品質(zhì)系統(tǒng)提供理論參考。

1 拉曼光譜技術的原理

拉曼光譜技術是基于拉曼散射效應而發(fā)展起來的，其是分子對光的一種非彈性散射效應。當能量為hν0的外來光子照射到樣品分子中，分子的能態(tài)上升并躍遷到激發(fā)態(tài)，但因其不穩(wěn)定將會釋放出光子。若釋放出的光子以相同的能量向四面八方散射，這種僅發(fā)生方向改變的散射稱為瑞利散射，如圖1中a處所示；若釋放的光子與分子間發(fā)生了能量交換，使得光子的方向和能量均發(fā)生變化，這種散射被稱為拉曼散射。而在拉曼散射過程中，分子在受到光子的激發(fā)并散射出去的過程中吸收一部分能量，光子以減小的能量散射出去，稱為斯托克斯散射，此時分子接受的能量將轉變?yōu)榉肿拥恼駝踊蜣D動能量，從而使其處于激發(fā)態(tài)E1，如圖1中b處所示；而一部分的光子當從激發(fā)態(tài)E1處離開時，會帶走該處的振動或轉動能量ΔE，并以較大的頻率散射出去，稱為反斯托克斯散射，如圖1中c處所示[5-6]。

由于斯托克斯散射光的強度總是大于反斯托克斯的強度，所以在拉曼光譜技術中檢測的主要是斯托克斯散射。而不同的化學鍵或基團的ΔE不同，因此可以從拉曼光譜的頻率中判斷出分子所含的化學鍵或基團，其在蛋白結構中主要的拉曼振動頻率及其振動模式見表1[7]。

圖1 瑞利和拉曼散射示意圖Fig. 1 Schematic diagram of Rayleigh and Raman scattering spectroscopy

表1 拉曼光譜中可用的蛋白質(zhì)結構信息[7]Table 1 Useful Raman modes of vibration in protein structures[7]

2 拉曼光譜技術在肉品加工中的應用

2.1 在肉品不同加工單元中的應用

拉曼光譜技術在肉品加工中研究的重點是檢測肉品蛋白質(zhì)的結構與理化特性，是肉品科學研究中的重要手段之一，例如研究肉品加工（加熱、滾揉和斬拌等）中的蛋白結構變化、加工技術（超高壓、超聲波等）對蛋白結構的變化等方面，是分析蛋白質(zhì)結構變化的重要應用手段[8-9]。

Beattie等[10]研究了烹飪時豬背最長肌的拉曼光譜變化，將拉曼光譜技術用于分析烹飪過程中蛋白質(zhì)變化，表明拉曼光譜可預測豬肉的熟制程度。謝媚等[11]研究了滾揉對鵝肉品質(zhì)及其蛋白結構的影響，發(fā)現(xiàn)在930 cm-1處C—C引起的α-螺旋條帶強度有所增加，滾揉能破壞維持α-螺旋構象穩(wěn)定的氫鍵，此外β-折疊和無規(guī)卷曲含量也相對增加，可能是由α-螺旋構象轉化導致；同時也表明了在1 340 cm-1和1 450 cm-1附近譜帶的脂肪族氨基酸微環(huán)境變化以及757 cm-1的疏水基變化。肉品加工制作過程中，通過拉曼光譜技術可觀察到加工工藝能破壞維持α-螺旋構象穩(wěn)定的氫鍵，使α-螺旋構象解開，分子間暴露的疏水殘基相互作用形成折疊結構或其他的轉角、無規(guī)卷曲構象。

適當?shù)募庸ぜ夹g可改善肉品的加工特性、提高肉品出品率和加工效率、改善肉質(zhì)等，而拉曼光譜技術可從蛋白二級結構含量的變化闡釋肉品品質(zhì)變化的原因。李鵬等[12]研究了超聲輔助變壓滾揉對雞肉蛋白質(zhì)結構及含水量的變化，結果表明經(jīng)過超聲輔助變壓滾揉之后，蛋白質(zhì)的二級結構組成發(fā)生顯著變化，α-螺旋含量降低，β-折疊和β-轉角含量顯著增加。Zhang Ziye等[13]研究了高壓對肌原纖維蛋白凝膠持水能力的影響，通過研究拉曼光譜760 cm－1處的表面疏水性和歸一化強度，得到了蛋白凝膠持水能力最高時的壓力，并發(fā)現(xiàn)β-折疊、β-轉角和無規(guī)卷曲結構的含量與肉的保水性和凝膠性具有正相關性。

2.2 在肉品輔配料添加或替代中的應用

低鹽降脂是肉品加工發(fā)展趨勢，而研究如何提高低鹽降脂肉制品的品質(zhì)在肉品加工中是必要的。通過添加不同輔料、非肉成分、食鹽與脂肪替代物等工藝可達到降脂低鹽、改善肉質(zhì)的效果[14]，但此過程對肉品的影響仍在探索。拉曼光譜技術因其無需處理樣品、可直接快速檢測的優(yōu)勢迅速成為研究該過程對肉制品影響的重要技術。

2.2.1 在降低食鹽含量過程中的應用

低鹽飲食可增強人體自身抵抗力[15]，且低鹽對肉糜制品或肉制品品質(zhì)有較大影響。李可等[16]研究了不同濃度NaCl對豬肉糜加工特性的影響，結果發(fā)現(xiàn)隨著NaCl濃度增加，豬肉糜的硬度顯著提高，不易流動水含量增加，保水性逐漸增加，α-螺旋含量下降，β-折疊含量上升，其拉曼光譜數(shù)據(jù)顯示的蛋白質(zhì)二級結構變化的結果與韓敏義等[17]研究的NaCl對豬肉肌原纖維蛋白凝膠功能特性影響的結果相類似。此外，通過研究NaCl的添加量對豬肉丸子的影響，發(fā)現(xiàn)隨著NaCl濃度增加，肌原纖維蛋白溶解度增加，使蛋白質(zhì)分子中掩埋的殘基更多地暴露于水分子中，形成新的氫鍵，—OH基團伸縮振動波峰也向高波數(shù)（3 226 cm-1和3 227 cm-1）方向移動[18]。此外，Zhu Dongyang等[19]研究NaHCO3替代NaCl對雞肉糜蛋白構象的影響，發(fā)現(xiàn)單獨使用NaHCO3相比單獨使用NaCl時，酰胺I帶的波數(shù)從1 659 cm-1移至1 661 cm-1，同時也會增加I850/I830的比例。

2.2.2 在降低脂肪含量過程中的應用

使用不同替代物降低肉類中脂肪含量是趨勢，但在此過程中替代物對肉類影響的機制仍需探索，拉曼光譜技術可用于研究蛋白質(zhì)二級結構、脂肪鏈順序的變化以及脂類蛋白相互的作用[20]；因此可使用拉曼光譜技術研究肉制品中添加脂肪替代物后脂質(zhì)和蛋白質(zhì)結構特征。Kang Zhuangli等[21]研究了打漿加工后的預乳化大豆油替代豬背脂肪的效果，發(fā)現(xiàn)當用預乳化大豆油代替豬背脂時，β-折疊、β-轉角與無規(guī)卷曲含量增加，α-螺旋含量降低，并形成了很多的疏水相互作用，證明了用預乳化的大豆油代替豬背肉，能夠生產(chǎn)低鹽低脂的法拉克福香腸。

2.2.3 其他方面的應用

雒宏琳等[22]研究了不同添加量的白酒對浙東白鵝胸脯肉肌原纖維蛋白結構的影響，發(fā)現(xiàn)隨著白酒體積分數(shù)的增大，二硫鍵的3 種構象之間發(fā)生轉變，扭式-扭式-扭式的強度降低，而扭式-扭式-反式和反式-扭式-反式的強度有所上升；而當白酒體積分數(shù)達到2%時，二硫鍵的3 個構象都遭到破壞；α-螺旋和β-折疊含量顯著下降，表明白酒能夠影響肌原纖維蛋白的結構和凝膠特性。韓敏義[23]研究了微生物轉谷氨酰胺酶（microbial transglutaminase，MTG）對豬肌原纖維蛋白結構的影響，發(fā)現(xiàn)添加MTG后α-螺旋含量下降，其他二級結構含量呈上升的趨勢，二硫鍵的3 種構象之間發(fā)生轉變，疏水基團暴露以及氨基酸殘基被掩埋，使肉的口感變嫩，與李想[24]的研究結果一致。拉曼光譜技術作為快速準確的檢測技術，可測定蛋白二級結構、氨基酸殘基環(huán)境變化等；但是要去除其他干擾因素才能得到準確結果。

3 拉曼光譜技術在肉品品質(zhì)分析方面的研究應用

3.1 食用品質(zhì)

肉品的食用品質(zhì)主要包括色澤、嫩度和風味等，是消費者重視的肉品品質(zhì)之一[25]。肉品嫩度傳統(tǒng)的測定方法包括剪切力法、色澤測定儀等，而近些年來出現(xiàn)了不少可應用于此方面研究的高新技術，拉曼光譜技術是其中起步較晚，但發(fā)展較快、前景較好的一種技術。

Fowler等[26]用拉曼光譜技術與剪切力法測定新鮮羊肉，建立了羊肉嫩度與拉曼數(shù)據(jù)的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)拉曼數(shù)據(jù)與剪切力具有較好的相關性；但Bauer等[27]使用偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）分析的拉曼數(shù)據(jù)與嫩度有更好的相關性。Wang Qi等[28]采用拉曼光譜法來評估和預測豬腰肉的嫩度、多汁性和咀嚼性，其分析結果與感官評價小組得到的結果具有良好的一致性。Herrero等[29]測定了加熱后的不同配方肉糜的質(zhì)構特性，發(fā)現(xiàn)硬度、咀嚼性與蛋白質(zhì)二級構象中的α-螺旋、β-折疊含量具有良好的相關性。不同種類的肉在拉曼光譜測定下，其酰胺I區(qū)和酰胺III區(qū)所在的光譜波數(shù)不同，但當不同種類肉的嫩度改變時，其α-螺旋與β-折疊構象均發(fā)生改變，這也是蛋白質(zhì)影響肉嫩度的重要因素。

在色澤方面，拉曼光譜目前主要用于檢測肌紅蛋白、血紅蛋白及其衍生物所在的光譜波數(shù)，對測定的色素蛋白進行結構鑒定和分析。Tintchev等[30]使用拉曼光譜技術研究了高壓處理后大馬哈魚肌紅蛋白和血紅蛋白結構的變化，其中多烯鏈的主要波數(shù)在1 155 cm-1和1 518 cm-1處，此外，C—C的伸縮振動也從1 157 cm-1移動到了1 155 cm-1處，而在生理情況下這兩種蛋白質(zhì)均處于還原狀態(tài)，其ν4模式下的血紅素鐵波數(shù)分別在1 355 cm-1和1 376 cm-1處。

脂肪是影響肉品風味的重要成分，其不僅是肉品風味物質(zhì)的前體，也是引起氧化變質(zhì)的主要成分。拉曼光譜技術在脂肪檢測方面的應用較少，研究主要集中在脂肪酸的組成以及脂肪的結構變化上。Olsen等[31]使用氣相色譜檢測了豬肉脂肪中的飽和、單不飽和脂肪酸和多不飽和脂肪酸含量，并使用拉曼光譜技術檢測同樣的樣品后發(fā)現(xiàn)，由拉曼光譜技術所測得的脂肪酸含量結果與氣相色譜法測得脂肪酸的成分含量有著高度相似性，表明了拉曼光譜法可以快速無損地測定豬肉脂肪組織成分及其同一組織脂肪溶解過程中成分變化。Fowler等[32]同樣驗證了該優(yōu)勢。此外，Abbas等[33]通過傅里葉變紅外光譜與拉曼光譜相結合，發(fā)現(xiàn)在研究分析動物脂肪結構方面具有較好可行性，結果表明脂肪的結構主要是由—CH伸縮振動、C＝O伸縮振動、C—C伸縮振動等譜帶的變化反映。

3.2 加工品質(zhì)

肉品加工品質(zhì)主要包括肉的持水力、pH值和蛋白質(zhì)的變性程度等，是影響肉制品食用品質(zhì)以及經(jīng)濟價值的決定性因素[34]。

肉的持水性是影響肉的嫩度、顏色以及多汁性、成品率的重要因素。Pedersen等[35]發(fā)現(xiàn)持水力與使用PLSR處理后的拉曼光譜數(shù)據(jù)之間具有高度相關性，且豬肉的持水力的最佳預測信息主要在1 800～1 900 cm-1和3 071～3 128 cm-1處得到。該結果一方面說明可利用拉曼光譜技術在屠宰流水線處進行實時快速檢測豬肉肉質(zhì)保水性，從而實現(xiàn)肉質(zhì)分級的可行性；另一方面也說明在研究改善肉質(zhì)保水性時可通過拉曼光譜技術迅速得到相關信息。

pH值是衡量肉品新鮮度的重要指標。Scheier等[36]使用移動型拉曼儀器在屠宰場冷卻室對豬放血后的半膜肌進行測量，將測量的pH45min、pH24h采用PLSR與拉曼數(shù)據(jù)進行相關分析，結果發(fā)現(xiàn)pH45min、pH24h與拉曼光譜數(shù)據(jù)具有很強的相關性。Fowler等[37]在此基礎上研究拉曼光譜手持裝置預測新鮮羊肉肉質(zhì)特征的可能性，結果顯示羊在死后第1天所測半膜肌的pH24h與拉曼光譜數(shù)據(jù)具有良好的相關性，但在第5天時，二者相關性與第1天相比降低。Andersen等[38]則研究證明死后代謝物濃度的改變是導致拉曼光譜重要區(qū)域改變的原因。

蛋白質(zhì)的變性程度是決定肉品加工品質(zhì)的根本因素。Yang Huijuan等[39]使用均質(zhì)后的太湖豬肉糜生產(chǎn)香腸，并通過拉曼光譜技術監(jiān)測凝膠過程中的蛋白質(zhì)二級結構的變化，發(fā)現(xiàn)在凝膠化過程中α-螺旋含量減少，但β-折疊、β-轉角與無規(guī)卷曲結構含量增加。Sun Weizheng等[40]利用拉曼光譜技術研究了廣式香腸加工過程中肌原纖維蛋白的結構變化，在890～1 060 cm-1處的酰胺I、酰胺III與C—C伸縮振動變化結果均說明了在加工的18 h內(nèi)伴隨著β-折疊含量的增加和α-螺旋含量的減少，并且在最后的靜置階段由于蛋白質(zhì)的分解，二級結構進行了重建。這些結果均表明了拉曼光譜技術在肉品加加工品質(zhì)評測中的實用性，且其可從蛋白質(zhì)結構層次闡釋品質(zhì)變化，為改善肉品加工品質(zhì)提供了良好的監(jiān)測手段，但在實際應用中仍需運用高強度便攜式拉曼光譜儀，以便得到更多蛋白結構信息。

3.3 安全品質(zhì)

影響肉品安全品質(zhì)的主要因素包括肉品的新鮮度、肉品摻假以及藥物殘留等。在加工貯存期間肉品的新鮮度一直是熱門的研究課題，腐敗微生物在肉品中的繁殖是引起肉品新鮮度下降的主要因素。在貯存期間肉中的腐敗微生物生長繁殖快，并在內(nèi)源酶的聯(lián)合作用下，使肉中的蛋白質(zhì)、脂肪分解氧化，導致風味物質(zhì)發(fā)生改變并產(chǎn)生氨臭味，肉的pH值降低，顏色變暗，肉的表面發(fā)黏[41]。Sowoidnich等[42]介紹了一種便攜式拉曼傳感器系統(tǒng)，以豬背肌和半腱肌為研究對象，通過貯存期間拉曼光譜的變化和微生物分析，以滅菌肉品作對照，指出了在沒有細菌參與的情況下，微生物腐壞作用下拉曼光譜數(shù)據(jù)在貯藏過程中的變化，證明了拉曼光譜技術在可食用肉以及變質(zhì)肉快速識別的適用性。Argyri等[43]同樣證明了用拉曼光譜技術可以準確可靠地評估肉品的腐敗程度；但有學者指出光譜技術雖然在評價微生物參數(shù)方面具有潛力，但在光譜預處理及模型建立方面具有較大的挑戰(zhàn)[44]。

通過光譜技術檢測肉品摻假一直是近些年的研究熱點。拉曼光譜技術能檢測出官能團分子的化學結構，進而對肉品進行鑒別。?smail等[45]將增強式拉曼光譜用于快速測定牛肉中的馬肉摻假，并通過主成分分析（principal component analysis，PCA）對牛肉和馬肉樣品中提取的純脂肪樣品的拉曼數(shù)據(jù)進行分類，開發(fā)了新模型系統(tǒng)，證明了拉曼光譜能結合PCA快速區(qū)分牛肉和馬肉，進而快速區(qū)分肉品種類。但其距工業(yè)化應用還有一段距離，仍需開發(fā)數(shù)據(jù)處理軟件、建立數(shù)據(jù)庫及其模型等。

動物飼養(yǎng)過程中藥物殘留的快速檢測是肉品安全品質(zhì)的研究重點，拉曼光譜技術可通過先行采集飼養(yǎng)過程中所需常用藥物的拉曼光譜，進而可對肉品進行快速檢測藥物殘留量以及定性分析。Wang Kaiqiang等[46]通過表面增強拉曼技術測定葡萄中的雙非諾康唑含量，結果表明表面增強拉曼光譜技術可以測定出微量藥物殘留。此外，拉曼光譜技術還可分辨藥物的真?zhèn)?、探索藥物與蛋白結合的方式[47-48]。在實際應用中，透明包裝對拉曼光譜技術的影響仍較大，需要清楚干擾因素。

4 拉曼光譜技術結合化學計量學在肉品品質(zhì)預測中的應用

拉曼光譜技術雖然在肉品科學研究以及工業(yè)化生產(chǎn)應用中有著較大的優(yōu)勢和潛力，但其在肉品檢測中所得到的數(shù)據(jù)繁多且復雜，分析時仍需選擇代表性的信息進行鑒定，利用化學計量學方法可從龐大復雜數(shù)據(jù)中提取代表性信息，建立模型進而分析，從而鑒定不同種類肉以及預測肉品品質(zhì)，包括PCA、軟獨立建模分析、PLSR、偏最小二乘（partial least squares，PLS）及偏最小二乘判別分析、蟻群優(yōu)化算法（ant colony optimization，ACO）等[49]。

在建立與蛋白質(zhì)結構有關的拉曼光譜數(shù)據(jù)庫方面，Rygula等[50]綜述了26 種蛋白質(zhì)的結構、功能和性質(zhì)，并根據(jù)蛋白質(zhì)二級結構中4 個構象含量對這些蛋白質(zhì)進行歸類分析，展示了拉曼光譜技術測定和分析大量單個蛋白質(zhì)的潛力。Velio?lu等[51]將拉曼光譜技術與PCA相結合應用在區(qū)分新鮮和冷凍解凍的魚類樣本，以及不同種類的魚類方面，通過拉曼光譜技術測量了從魚中獲得的脂肪酸樣品，并根據(jù)PCA收集到的數(shù)據(jù)證明了拉曼光譜和化學計量學方法在區(qū)分魚類種類以及區(qū)分新鮮和冷凍解凍魚類樣本方面的能力。de Biasio等[52]利用拉曼光譜對5 種肉（雞肉、豬肉、火雞、牛肉和馬肉）進行鑒別，結果表明拉曼光譜與PCA結合可以區(qū)分紅肉和白肉。Zhao Ming等[53]使用色散拉曼光譜和多變量數(shù)據(jù)分析鑒別了經(jīng)牛肉內(nèi)臟（腎臟、肝臟、心臟、肺）摻假的牛肉漢堡。此外，拉曼光譜技術在光學計量學的基礎上還可與其他技術相結合，以期達到鑒定肉品種類的作用。Zaj?c等[54]提出了一種基于傅里葉變換拉曼光譜法測定牛肉中是否摻雜馬肉的方法，得到了一種相比紅外光譜技術準確度更高的結果。

拉曼光譜技術所測得數(shù)據(jù)經(jīng)化學計量學歸類統(tǒng)計建模后，還可應用于預測肉品加工終點溫度、肉制品感官屬性、肉品質(zhì)量等。Berhe等[55]研究了拉曼光譜技術能否通過結合多變量數(shù)據(jù)分析來預測“即食”豬肉產(chǎn)品加工時的終點溫度，通過多變量數(shù)據(jù)分析對所測拉曼光譜數(shù)據(jù)中的蛋白質(zhì)二級結構、二硫鍵等進行歸類，發(fā)現(xiàn)即使在貯存8 d后，也可以通過拉曼光譜來預測肉品加工時的終點溫度。Fowler等[56]研究了通過拉曼光譜來預測肉品感官特性的可行性，結果顯示所得到的拉曼光譜數(shù)據(jù)與經(jīng)過訓練或未經(jīng)訓練感官小組的結果具有高度相似性，證明了拉曼光譜技術結合化學計量學分析可作為一種快速且非破壞性的技術來預測肉品的感官品質(zhì)特征。Nache等[57]通過將拉曼光譜技術分別與ACO、PLSR結合來評估動物死后的肉品品質(zhì)，并以pH值驗證結果，結果表明這種方法是可行的。以上實驗均證明了拉曼光譜數(shù)據(jù)經(jīng)化學計量學進行建模分析后，可對不同肉品進行鑒別，或預測肉品的品質(zhì)變化，但距實際應用仍有一定距離。

5 結 語

拉曼光譜技術因其快速無損、無需樣品前處理、方便準確等優(yōu)點在肉品領域中的應用研究迅速增加，研究肉品加工中品質(zhì)（食用品質(zhì)、加工品質(zhì)及安全品質(zhì)等）變化和肉品安全機制等仍是拉曼光譜技術在肉品科學研究的主流方向，但工業(yè)化生產(chǎn)應用仍需進一步探索。此外，拉曼光譜技術與結合化學計量學的使用，將會是肉品加工行業(yè)中品質(zhì)預測及控制重點研究方向。拉曼光譜技術在肉品學科中運用的手段主要有兩種，一方面通過各官能團分子對拉曼光譜反應的信號鑒別官能團；另一方面通過化學計量學的方法將拉曼光譜數(shù)據(jù)與肉品品質(zhì)進行比較分析，從而研究肉品品質(zhì)變化或鑒定區(qū)分肉品。因此在未來的研究中，拉曼光譜技術可重點發(fā)展以下幾點：1）優(yōu)化拉曼光譜技術，可開發(fā)與其他技術相結合的拉曼光譜技術，以滿足不同的環(huán)境條件；2）優(yōu)化拉曼光譜處理技術，針對不同應用場景建立數(shù)據(jù)庫，以便實現(xiàn)對肉品品質(zhì)的快速分析預測，實時調(diào)控；3）實用、簡便的數(shù)據(jù)處理方法及軟件是未來肉品工業(yè)應用光譜技術發(fā)展趨勢，可針對拉曼光譜復雜數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)集成分析軟件、圖像處理系統(tǒng)；4）開發(fā)針實用性強、成本低的在線拉曼光譜檢測設備，以便可在肉品工業(yè)中大力推廣。