本文的主要作者包括Jing Tian、Honggao Liu、Jieqing Li和Yuanzhong Wang，分别来自云南农业大学资源与环境学院、云南省农业科学院药用植物研究所和昭通大学天麻与真菌共生生物学云南省重点实验室。该论文发表于《Journal of Food Composition and Analysis》期刊，2024年10月4日在线发布。
本文综述了近年来在食用菌质量评估中应用的非破坏性技术（Non-Destructive Techniques, NDT）的最新进展，重点介绍了振动光谱、紫外-可见光谱和电子传感技术在食用菌来源鉴定、种类识别、储存时间识别和成分预测中的应用。文章还展望了未来在食用菌质量评估中的新技术和新领域。
食用菌作为高营养价值的食材，其质量受到地理环境、储存时间等多种因素的影响。传统的质量评估方法虽然有效，但通常耗时、费力且需要专业人员进行操作。相比之下，非破坏性技术（NDT）具有快速、准确、无损等优势，因此在食用菌质量评估中展现出广泛的应用前景。
本文详细介绍了多种非破坏性技术，包括振动光谱、紫外-可见光谱、拉曼光谱、电子鼻、电子舌和计算机视觉技术。这些技术通过不同的原理和方法，能够快速获取食用菌的化学和感官信息，并结合化学计量学（Chemometrics）进行数据分析。
振动光谱是一种低成本且可靠的分析方法，广泛应用于化学结构测定和生化分析。常用的振动光谱技术包括中红外光谱（MIR）、近红外光谱（NIR）、拉曼光谱和超光谱成像（HSI）。这些技术能够通过光的散射、吸收和透射过程，获取样品的化学成分信息。
电子传感技术模仿人类的感官感知，包括电子鼻（e-nose）、电子舌（e-tongue）和计算机视觉技术。电子鼻通过传感器阵列识别不同气味，电子舌则通过液体传感器感知化学物质。计算机视觉技术则通过图像处理技术，获取样品的视觉信息。
在食用菌质量评估中，研究人员通过非破坏性技术获取了大量的物理和化学信息。为了减少数据中的噪声和干扰，通常需要进行数据预处理、特征提取和数据融合。
数据预处理是数据分析的第一步，常用的方法包括乘法散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）、连续小波变换（CWT）等。这些方法能够有效去除数据中的噪声和基线漂移，提高模型的准确性。
特征提取和变量选择是简化数据的关键步骤。常用的方法包括主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）。这些方法能够从原始数据中提取出与目标属性相关的特征变量，减少数据维度，提高模型的解释性。
数据融合技术通过结合来自不同技术平台的数据，能够更全面地反映样品的物理和化学特性。数据融合可以分为低层次融合、中层次融合和高层次融合。低层次融合将所有原始数据整合到一个新的矩阵中，中层次融合则先提取特征变量再进行融合，而高层次融合则对不同的特征变量矩阵进行建模后再融合。
在食用菌质量评估中，建模是可视化数据并提高其解释性的重要步骤。常用的模型包括无监督模型和有监督模型。
无监督模型通过机器学习自动探索数据中的结构，常用的方法包括层次聚类分析（HCA）和主成分分析（PCA）。这些方法能够将数据分为多个类别，帮助研究人员初步探索数据之间的关系。
有监督模型通过已知样本建立判别模型，能够对未知样本进行定性和定量分析。常用的方法包括偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。这些模型在食用菌质量评估中表现出色，尤其是在小样本情况下。
本文还详细介绍了非破坏性技术在食用菌质量评估中的具体应用，包括地理溯源、种类识别、储存时间识别和成分预测。
地理溯源在食用菌质量评估中具有重要意义。不同地理环境下的食用菌化学成分存在差异，因此通过振动光谱和紫外-可见光谱结合机器学习技术，能够有效识别食用菌的地理来源。
食用菌的种类识别对于确保食品安全和品质至关重要。通过近红外光谱和中红外光谱，研究人员能够快速识别不同种类的食用菌，并结合深度学习模型提高识别准确率。
储存时间和加工方法对食用菌的质量和营养成分有显著影响。通过非破坏性技术，研究人员能够准确预测食用菌的储存时间和加工过程中的营养成分变化。
食用菌中的营养成分如蛋白质、多糖、碳水化合物等对人体健康具有重要意义。通过近红外光谱和超光谱成像技术，研究人员能够快速预测食用菌中的营养成分含量，并结合化学计量学模型提高预测精度。
本文系统总结了非破坏性技术在食用菌质量评估中的应用，展示了这些技术在提高评估效率、减少样品损耗和确保食品安全方面的巨大潜力。通过结合化学计量学和机器学习，非破坏性技术能够为食用菌的质量控制提供更加绿色、环保和高效的解决方案。
本文通过系统综述非破坏性技术在食用菌质量评估中的应用，展示了这些技术在提高评估效率、减少样品损耗和确保食品安全方面的巨大潜力。通过结合化学计量学和机器学习，非破坏性技术能够为食用菌的质量控制提供更加绿色、环保和高效的解决方案。