食物很容易被細菌感染，進而對人類的健康造成威脅。因此，對這種污染的控制就顯得十分重要。在這方面，拉曼光譜儀提供了一種簡單而又靈敏的方法。
目前，對細菌帶來的食品污染的檢測大部分還依賴于微生物學的分析方法，或者是通過聚合酶鏈式反應（PCR）實現的。利用微生物學進行的識別是以細菌對所提供的不同營養物質所發生的作用為基礎的。通過選擇的營養媒介，可以對這種作用進行檢測。因此，通過試劑可以顯示出不同成分存在或不存在于介質當中。如果一種細菌正在作用于培養介質中的一種確定成分，那么可以通過色彩的突變來顯示出這種細菌。通過與營養介質的適當結合，就可以推論出相應的細菌種類。根據聚合酶鏈式反應，可以分離出細菌的DNA，并且可以復制出特殊基因組序列。另外再通過DNA捕捉設備以及一臺標記裝置，就可以鑒定出細菌種類。雖然這種檢測方法十分專業，但仍有不足之處，即在通常情況下，必須要有用于識別的大量的同一種類細菌。出于這個原因，預先進行細菌培養的試驗就顯得十分必要，而根據細菌的種類，這個試驗將需要花費幾個小時甚至幾天的時間。
拉曼光譜儀的應用
通過使用拉曼光譜儀進行細菌識別是一種不同的方法。通過拉曼光譜儀，可以檢測出分子的特征電磁波。每個分子都有一個完全屬于自己的特征光譜，這些光譜非常清晰明了，工作人員在談起這些光學指紋時都會顯得很興奮。通過一套顯微拉曼設備的應用，包括一臺拉曼裝置和一臺顯微鏡，就可以從亞顯微測量計范圍內的一個空間獲取信息，因而使測量單個細菌細胞的拉曼光譜成為可能。圖1是單個細菌在532nm激光波長上的拉曼光譜圖譜范圍內的圖片，可以識別出單個分子級別的拉曼譜帶。其中蛋白質（有機化合物-I、有機化合物-III和苯基丙氨酸）和DNA的拉曼譜帶是非常突出的。
圖1. 一個單獨的細菌細胞在532nm波長處的拉曼光譜。
由于不同的細菌種類在它們的細胞生物化學成分方面有所不同，因而根據它們的拉曼光譜就可以分辨出細菌的種類。這種方法非常大的好處就是，可以測量單個細菌。因而可以略去微生物技術中的提煉步驟，從而可以節省大量的時間。
牛奶中的細菌檢測
拉曼光譜儀還可用于牛奶中的細菌污染檢測，不同物質如碳酸鈣、牛奶蛋白、淀粉、牛奶脂肪或乳糖，都有各自清晰的光譜。因為在細菌當中也發現了牛奶所具有的一些成分，因此必須要找到一種方法，能夠將細菌從牛奶的殘留物中分離出來。圖2的左圖顯示，對受到污染的牛奶進行測定時，在顯微鏡下拍攝到的圖片。在這里，對細菌進行定位是非常重要的，這是因為蛋白質聚集或者脂肪微粒也是以相似的方式和大小形成的，在這樣的一個基體中，可以對細菌進行可視熒光染色。這里使用的是著色劑，它們會有選擇地與細菌相結合。通過染色，一些特別的細胞就會被著色，與此相反，非生物微粒會保持不變。圖2的右圖顯微鏡圖片中，顯示的是同一區域拍攝的熒光圖片。在這里，細菌發綠光（用圓圈標記）。并且在亮度高的區域拍攝到的圖片中，相似的顆粒也會被標注出來。我們知道，如果只是基于形態學，做到這樣的區分是不可能的。另外，如果是在一個干凈的局部區域，還可能區分出活的和死的細菌。這個染色技術使用了兩種熒光著色劑。一種著色劑只對活細菌進行染色，而另一種著色劑只對死細菌染色。不過，這種對細菌進行熒光標記還是有不足之處，拉曼光譜對熒光是非常敏感的，因而當一些不同等級的熒光比拉曼強度更強時，它會被掩蓋住。為了在熒光標記的細菌上獲得不受任何影響的拉曼光譜，必須要遵循幾個前提條件，即拉曼的激光波長必須被轉移或翻轉至光譜范圍當中，并且在熒光吸收范圍之外。
圖2. 借助熒光染色對牛奶中的細菌進行定位（左圖，透射光圖片；右圖，熒光圖片）。
圖3顯示的是球形桿菌和蘇云桿菌孢子的拉曼光譜。這樣，天然孢子的拉曼光譜就可以與這些來自牛奶或者說是來自牛奶脂肪的細菌孢子進行比較。乍一看，幾乎無法對這些孢子各自的拉曼光譜進行區分，然而它們與無污染牛奶光譜的區別是顯而易見的。為了能夠更好地對這些光譜進行比較，可以進行相似性計算。圖3右圖顯示的是拉曼光譜經過等級劃分的一個分群抽樣分析樹形圖。在圖中，每條水平線表示一個光譜，根據它們在不同方位的相似性，通過垂直線把它們彼此相互連接起來。而這種相似性在距離間隔方面是具有不均一性的。
圖3. 拉曼光譜儀對牛奶中的細菌進行識別（左圖，不同種類桿狀菌的拉曼光譜與牛奶的拉曼光譜之間的比較；右圖，利用有等級分別的分組抽樣法對拉曼光譜進行分類）。
兩個拉曼光譜越不相似，不均一性的程度就越大。在樹形圖中，大的一群細菌光譜清楚地分為兩個獨立的蘇云桿菌和球形桿菌的拉曼光譜群。不過在這些光譜群里，不再能夠區分出哪個是天然的內生孢子，哪個是從牛奶中分離出來的內生孢子。很明顯，利用微拉曼光譜儀可以在不必進行培養的前提下對單獨的細菌進行分類。
自動識別
為了在食物，如牛奶中對陌生細菌進行識別，必須建立一個基本而且更加廣泛的數據庫。為此，開發出了一臺自動顯微拉曼裝置，它可以實現在更短的時間內對大量細菌數目進行分析（圖4）。這個工具可以生成對應于不同食物基本成分的一個拉曼光譜儀數據庫，利用該數據庫就可以對細菌引起的污染進行識別，而不必預先培養。
圖4. 用于細菌定位和識別的自動顯微拉曼光譜儀。
作者簡介
Susann Meisel，在耶拿FSU大學物理化學系教授辦公室指導下攻讀博士；工作內容：采用拉曼微攝譜儀對微生物進行研究。
Petra R?sch，在耶拿FSU大學Jürgen Popp教授的工作組從事科研工作；工作內容：對用于生物學、醫學和藥物檢測的電磁波光譜儀進行分析和特性研究。
Markus Lankers，rap.ID公司創始人，負責公司的研究和開發工作。