近红外（NIR）光谱分析是一种利用近红外波长的光来确定材料的物理、化学或结构特性的技术。红外光谱覆盖780至2500 nm波长范围内的光谱区域，通过吸收、发射或反射来测量红外辐射与物质的相互作用。这项技术已经证明了其检测和量化微生物的可靠性，成为分子生物学技术的非破坏性替代方案。被认为是一种高效快速识别牛奶中细菌污染的方法。

      这项研究旨在确定近红外光谱检测牛奶中细菌污染的能力。为了分析这项研究中的近红外光谱数据，研究人员选择了主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）相组合的方法来应对高维光谱数据的挑战，旨在降低维度，提取信息特征，并提高样品分类的有效性。结果表明，该技术可有效区分污染和未污染样品，并且受试者工作特征曲线（ROC）下的面积（AUC）大于99%。该方法对不同菌株的样品分类也很有效。

       研究人员表明使用近红外光谱检测是一种很有前途的无损检测牛奶中细菌污染的方法。这项研究中使用的光谱仪器和数据处理方法可以通过分析光谱模式的变化来定性地确定细菌污染，从而区分污染样品和对照样品。

       总的来说，快速和非侵入式的细菌检测是乳制品行业的一个重要目标。传统检测牛奶中细菌的方法耗时且需要熟练的人员，而近红外光谱可以实时提供准确的结果，而无需样品制备或破坏，并且与传统细菌检测方法相比，可以减少时间和成本。然而，在该技术被广泛应用于产业界之前，仍需要进一步的研究来优化该技术并大规模验证其准确性。此外，有必要考虑样本光谱记录中出现错误或失真的可能性，并审查采集方案，以提高模型的准确性。