结合太赫兹光谱与密度泛函理论的黄曲霉毒素B1指纹特征验证

摘要

【目的】融合密度泛函理论（DFT）与太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术，为黄曲霉毒素B1(AFB1)的高精度定量分析与指纹特征验证提供参考。【方法】基于DFT对AFB1分子进行结构优化与振动频率计算，获取其在0.1～5.0 THz频段内的理论吸收谱，并从分子振动模式角度对吸收峰进行解释；系统比较S-G平滑、移动平滑、归一化、标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶导数与二阶导数等7种光谱预处理方法对AFB1太赫兹光谱偏最小二乘回归（PLSR）建模效果的影响；最后针对传统特征提取方法（SPA/MCUVE/CARS/SFLA）对低浓度信号表征不足的问题，构建基于一维卷积神经网络（1D-CNN）和残差网络（ResNet）的黄曲霉毒素B1定量预测模型，通过卷积与池化操作，自适应地对原始光谱进行局部感知，并利用深度学习捕捉邻近波段的隐性特征，提升指纹峰的提取能力。【结果】在0.5～3.0 THz时，试验吸收峰与理论预测高度一致，验证了CO/C―O振动模式作为AFB1特异性指纹峰的可靠性。在AFB1质量浓度为0.25～10.00μg/mL时，1D-CNN模型预测集的决定系数为0.92，均方根误差为0.77。相较于传统方法，1D-CNN得到的特征频率与理论吸收峰具有良好的对应关系，提取的特征频率几乎完全覆盖2.114 THz处的理论峰值，而在1.108 THz处仅存在0.05 THz的偏移。【结论】1.108,1.767和2.114 THz处振动模式与试验光谱的匹配度较高。1D-CNN模型对黄曲霉毒素B1具有最佳预测能力，所建立的AFB1太赫兹指纹峰的特征验证方法为复杂基质中痕量毒素检测提供了新范式，为食品安全领域现场快检技术的建立提供了参考。

关键词

黄曲霉毒素B1 / 太赫兹时域光谱 / 密度泛函理论 / 指纹峰分析 / 机器学习