基于ICP-MS的甘肃不同产地小米矿物元素含量特征及判别分析

通过分析不同主产区小米矿物元素含量特征,结合化学统计学建立小米产地判别模型。该研究以甘肃省陇中地区、陇东地区和河西地区的主栽小米品种为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定了小米中18种矿物元素含量,利用方差分析、主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)、线性判别分析(LDA)和聚类分析(HCA)对数据进行统计分析。结果表明:小米样品18种矿物元素中有13种元素含量在3个主产区间存在显著差异(P<0.05),不同主产区小米矿物元素含量具有独特的地域分布特征;18种矿物元素之间存在较强的相关性;PCA分析共提取4个主成分,累计方差贡献率为75.82%;基于LDA和OPLS-DA的判别模型对小米产地判别正确率均为100%,基本可以实现甘肃省不同区域小米产地的精准判别,通过OPLS-DA模型确定了小米产地判别的特征元素(V、Fe、Cu、Cd、Se、Pb);基于特征元素的HCA分析可以成功地对小米产地进行判别。研究证明基于小米矿物元素含量构建的判别模型可以有效区分甘肃省不同产区的小米,为小米产地溯源和质量控制提供了科学依据。     

基于矿物元素指纹图谱技术的芸豆产地溯源研究

探讨矿物元素指纹分析技术对芸豆产地溯源的可行性,筛选出判别芸豆产地溯源的有效指标。利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定来自依安县和拜泉县2个地域54份芸豆样品中31种矿物元素的含量,对数据进行方差分析、主成分分析、聚类分析和判别分析。研究表明,芸豆中25种矿物元素含量在地域间存在显著性差异,通过逐步判别分析筛选出Ca、As、Mg和Pt 4项元素指标建立芸豆产地判别模型,所建立的模型对芸豆产地整体交叉检验判别率为94.4%。因此,矿物元素指纹图谱技术可用于判别芸豆产地来源。     

基于矿物元素技术的品种、产区葡萄酒的判别分析

通过分析宁夏贺兰山东麓不同品种,不同产区葡萄酒中矿物元素含量差异,结合多元统计分析,筛选有效的溯源指标,构建葡萄酒品种和原产地判别模型。该研究采集了宁夏贺兰山东麓产区6个单品葡萄酒样品54份,甘肃武威产区和河北沙城产区葡萄酒样品10份,利用电感耦合等离子体质谱仪(inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)测定了样品中58种矿物元素含量,结合方差分析、主成分分析和Fisher判别分析方法建立了葡萄酒品种和产地判别模型。结果表明,不同品种葡萄酒中有35种矿物元素含量存在显著差异;经过主成分分析,从58种矿物元素可提取出10个主成分,代表了总指标80.64%的信息;通过Fisher判别分析,回代检验的整体正确判别率为100%,但交叉检验的整体正确判别率仅为38.9%,说明基于矿物元素的差异性不能有效鉴别不同品种的葡萄酒。结合武威和沙城产区样品,经Fisher判别分析,回代检验和交叉检验的整体正确判别率分别为100.0%和98.4%,基本实现了不同产区葡萄酒的判别。研究证明矿物元素技术可用于葡萄酒的原产地判别。     

基于主成分分析和判别分析的大米产地溯源

以提高矿物元素对大米产地溯源的稳定性和准确性,找寻表征小范围相似地域特性的溯源指标为目的。采用原子吸收光谱法(AAS)分析吉林省松原市三大主产区10个产地100个大米样品中的矿物元素含量,对所得矿物元素含量数据进行差异分析、判别分析、主成分分析和聚类分析。试验结果实现了松原市三大主产区大米产地溯源,正确判别率为100%。松原市矿物元素溯源指标的筛选主成分分析结果:第一主成分主要由Zn、K、Mg、Na、Ca和Mn等6种元素构成,贡献率最大,占47.176%。判别分析验证主成分分析和聚类分析的准确性,其正确判别率为100%。利用矿物元素实现小范围产地溯源,并获得吉林省松原市溯源指标:Zn、K、Mg、Na、Ca和Mn 6种元素。     

基于主成分分析和判别分析的稻米产地溯源

以提高矿物元素对大米产地溯源的稳定性和准确性,找寻表征小范围相似地域特性的溯源指标为目的。采用原子吸收光谱法（AAS）分析吉林省松原市三大主产区10个产地100个大米样品中的矿物元素含量,对所得矿物元素含量数据进行差异分析、判别分析、主成分分析和聚类分析。试验结果为实现了松原市三大主产区大米产地溯源,正确判别率为100%。松原市矿物元素溯源指标的筛选主成分分析结果：第一主成分主要由Zn、K、Mg、Na、Ca和Mn 等6种元素构成,贡献率最大,占47.176%。判别分析验证主成分分析和聚类分析的准确性,其正确判别率为100%。利用矿物元素实现小范围产地溯源,并获得吉林省松原市溯源指标：Zn、K、Mg、Na、Ca和Mn 6种元素。     

基于矿质元素的我国不同产地葡萄酒的判别分析

通过分析我国不同产区葡萄酒中矿质元素含量的差异性,结合化学计量法,筛选出有效溯源指标,构建葡萄酒原产地判别模型。该研究采集了贺兰山东麓、沙城、清徐、武威、渤海湾和云南高原6个产区赤霞珠单品葡萄酒样本72份,采用微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定了Ag、Al、As等58种矿物元素含量,结合方差分析、主成分分析和Fisher判别分析,构建了葡萄酒的产地溯源模型。结果显示,葡萄酒里58种矿质元素中有35种含量在不同产地存在显著差异。经主成分分析,从58种矿质元素中提取了14个主成分,代表了总指标85.351%的信息;建立了基于Fisher判别分析的判别模型,回代检验和交叉检验的整体正确判别率分别为98.6%和84.7%,基本可实现不同产区葡萄酒的判别。研究证明了矿物元素溯源技术可用于葡萄酒的原产地判别。     

基于ICP-MS/MS分析矿物元素的江西茶叶产地溯源

目的 分析江西不同产区茶叶中矿物元素含量的差异,并结合多元统计方法分析矿物元素指纹特征,构建江西茶叶不同产地鉴别的判别模型。方法 采用电感耦合等离子体串联质谱法(ICP-MS/MS)对采集于3个江西代表县的150个茶叶样品中的15种矿物元素进行测定,获得其中的元素成分信息,结合主成分分析技术(PCA)和判别分析技术(DA),分析不同产地茶叶的特征元素变量,研究筛选元素特征指纹。结果 江西不同产地的茶叶中的常量元素、微量元素和重金属含量差异较大,可以成为指纹分析技术的有效产地溯源指标。主成分分析以提取特征值>1.0,可以将15个矿物元素提取2个主成分,总方差贡献率达63.00%,基本保留了原变量的大部分信息。以2个主成分为原始变量,建立判别典型函数,利用判别典型函数可以对三个不同产地的150个茶叶进行99.3%正确判别。结论 矿物元素指纹图谱可以用于江西茶叶的产地溯源判别,为今后江西各种知名茶叶品牌的原产地保护提供技术支撑。     

多元统计分析在小麦粉产地溯源中的应用

目的筛选小麦粉产地溯源特征元素,为深入挖掘食品安全风险监测数据,开发成熟有效的食品溯源技术积累基础。方法采用电感耦合等离子体质谱法测定河北省、新疆维吾尔自治区和江苏省共计173份小麦粉样品中的10种无机元素含量,利用主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)建立模式识别模型,考察建模效果。结果 PCA模型可以将新疆维吾尔自治区样品与其他两省实现分离;PLS-DA可以实现3个地区样品的分离;河北省和新疆维吾尔自治区、江苏省和新疆维吾尔自治区均在OPLSDA模型中得到良好分离。结论利用PCA、PLS-DA和OPLS-DA三种多元统计分析方法对河北省、新疆维吾尔自治区和江苏省3个地区小麦粉中10种无机元素进行分析,筛选出铜(Cu)、铁(Fe)和砷(As)三个特征元素,这些特征元素有望被应用于小麦粉产地溯源。     

基于矿质元素指纹分析的陈皮产地溯源研究

通过分析不同产地陈皮中矿质元素含量的差异,结合多元统计分析,筛选基于矿质元素指纹分析技术的有效产地溯源指标,构建陈皮不同产地鉴别的判别模型。该研究采集了广东、福建、重庆3个不同产地的206份陈皮样品,利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）和电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-AES）测定了32种矿质元素含量,结合方差分析、主成分分析和线性判别分析、正交-偏最小二乘法判别分析方法建立了陈皮产地判别模型。结果表明,陈皮样品的32种矿质元素中有26种元素含量在广东与其他两个产地间存在显著差异,而其中11种元素在3个不同产地间存在显著差异。经过主成分分析,从32种矿质元素可提取出4个主成分,代表了总指标70.0%的信息。基于主成分分析,陈皮样品可根据其来源进行初步聚类。其中前2个主成分的主要变量为Dy、Sm、Gd、Pr、Nd、Y、La、Fe、Be、V、Ce、Sc、Co、P、Mo、As、Pb、B这18种元素。通过线性判别分析确定了K、P、Ca、Co、Cu、Mn、Mo、V、Ni、B、Li、Pb、As、Sr、Ti、Th、Gd、Sc、Nd、Pr、Y这21种矿质元素为陈皮的有效溯源指标,基于正交-偏最小二乘法判别分析方法建立的判别模型确定了Sc、B、Y、Co、Nd、La、Pr、Be、Gd、Dy、Sm、Mo、Fe这13种元素的重要性。2种判别分析方法构建的判别模型的交叉验证和外部样品验证的整体正确判别率均达到100%,基本实现了陈皮的产地判别,研究证明矿质元素指纹分析技术可用于陈皮的产地溯源判别。     

基于水解氨基酸分析山羊肉的产地溯源

探讨氨基酸含量分析对羊肉产地溯源的可行性。对50个云南五地的黑山羊肉样品测定17种水解氨基酸含量,并进行方差分析、主成分分析、聚类分析、K最邻近法及人工神经网络判别分析。不同产地山羊肉Cys含量无差异,其它氨基酸含量存在不同程度差异,罗平山羊除Ala和Pro外其它氨基酸最高;石林山羊Ala和Met最高;丽江、昆明山羊Pro最高;昆明与龙陵山羊氨基酸含量则居中下水平,二者Glu、Phe、Lys、Arg、Pro含量存在显著差异（P<0.05）。主成分分析和聚类分析使羊肉样品分成不同类别,与产地基本一致。K最邻近法交叉验证对昆明样品的正确判别率为78.58%,对丽江和石林样品的正确判别率均为100%,整体正确判别率为93.48%,人工神经网络对三地样品判别正确率均为100%。对羊肉产地判别分类中人工神经网络优于K最邻近法。基于水解氨基酸含量分析对山羊肉产地来源的判别是有效可行的。     

基于多元分类判别方法对普洱生茶进行产地溯源研究

目的 探究多元分类判别方法对普洱茶产地溯源的有效性与可行性。方法 基于云南5个产地的60份普洱茶生茶样本,利用5种有机成分以及36种矿物元素的含量,结合主成分分析、判别分析和多层感知器分析等多元分类方法构建普洱茶产地溯源模型。结果 普洱茶(生茶)中总计33项指标具有与产地的显著相关性。不同产地的普洱茶样本在主成分上有差异,但分类的准确性较低。通过判别分析得到了普洱茶产地溯源的判别函数和组质心函数,该样本溯源正确率高于98%。通过多层感知器分析,该方法的分类正确率最高,生茶样本的训练集和测试集分类正确率分别为100.0%和95.5%。结论 普洱茶中有机成分与矿物元素受环境因素影响,在各自产地间形成各自的指纹特征,多维组合可用于建立普洱茶产地溯源模型,为普洱茶产地追溯提供一定的方法支持。     

基于矿物元素指纹分析中国地理标志猪肉的产地溯源

本研究初步探讨了矿物元素指纹分析对我国地理标志猪肉产地溯源的可行性。采用电感耦合等离子体质谱对四川巴山的青峪黑猪肉,山东莱芜黑猪肉和北京黑六猪肉三种不同地域来源的地理标志猪肉中33种矿物元素含量进行测定。通过元素含量筛选,排除猪肉样品中含量低于或接近检出限的元素,筛选出13个元素进行研究。结合主成分分析、多重比较分析和判别分析对数据进行统计分析。其中Na、Fe、Co、Cu、Zn、Se、Rb、Sr共8种元素在地域之间差异显著(p<0.05)。通过对比偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和神经网络六种分类模型,得出OPLS-DA和决策树分类模型较适合基于矿物元素指纹分析的特色猪肉产地溯源。矿物元素指纹分析在我国地理标志猪肉产地溯源领域具有长远的应用前景。     

基于稳定同位素和矿物元素的牛奶产地溯源技术

随着乳品产业的发展,乳品质量安全备受关注,具有特定产地、草饲散养等声称的高端乳制品层出不穷,牛奶的原产地溯源尤为必要.本研究分别测定黑龙江省、云南省、河北省、甘肃省、内蒙古自治区5个省区牛奶样本中的δ13C、δ15N、δ2H、δ18O四种稳定同位素比值及钙、铁、锌三种矿物元素的质量浓度,结合多元统计分析方法建立5个地区...     

基于IKnife-REIMS技术对地理标志保护产品习水麻羊产地溯源的研究

本研究建立了一种采用快速蒸发电离质谱技术(REIMS)连接高分辨质谱快速鉴定习水麻羊的方法.通过对不同产地羊肉样品的实地收集、仪器采集参数优化(电压设定为40V,长度2 cm,切口深度0.5 cm,切割时间2～3 s)和模型建立,得到一个实时溯源习水麻羊的检测方法.用主成分分析、偏最小二乘法判别分析建立模型,选取变量权...     

基于质地特性的羊肉产地鉴别

为实现羊肉产地快速、客观的鉴别,本文利用质地特性对甘肃山丹、东乡、兰州、靖远4个不同产地羊肉进行分析,并研究其持水性及质地特性的变化规律。对不同产地的羊肉进行定性区分和定量分析,结果表明:不同地域羊肉具有其独特的质地特性,靖远羊肉的嫩度和弹性最高;兰州羊肉的弹性、嫩度、内聚性最低,其持水性和硬度最高;羊肉的质地特征来看,尤以靖远羊肉品质为佳。采用质地特性参数结合多元统计分析(主成分分析、典则判别分析和线性判别分析)对羊肉产地进行鉴别,结果发现,主成分分析和典则判别分析均可定性识别不同产地羊肉;线性判别分析建立的羊肉地域判别模型,对四个产地羊肉的正确识别率达到70%,利用质地特性在羊肉产地的鉴别中具有可行性。此研究结果为羊肉产地的鉴别提供参考。     

特色农产品兰州百合产地溯源及确证

产地与兰州百合（Lilium davidii var. unicolor）质量安全和营养品质密切相关,其溯源确证有利于实施产地保护、特色产品保真及产业可持续发展。本研究利用同位素比率质谱（Isotope ratio mass spectrometry,IRMS）和电感耦合等离子体质谱（Inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS）测定兰州百合4个主产区样品的δ13C、δ15N、δ18O等3种稳定同位素比率和K、Mg、Ca、Na、B、Fe、Zn、Al、Mn、Cu、Mo、Cr、Cd、Se、As、Pb等16种矿质元素含量,结合主成分分析（Principal component analysis,PCA）、正交偏最小二乘法判别分析（Orthogonal partial least squares discrimination analysis,OPLS-DA）和线性判别分析（Linear discriminant analysis,LDA）对不同产区兰州百合构建分类模型,验证判别溯源确证。结果显示:δ13C、δ15N、K、Mg、Na、B、Fe、Mn、Cu、Mo、Cr、Cd在产地间存在显著差异（P<0.05）;PCA分析提取5个主成分,累计方差贡献率84.36%;LDA原始判别正确率100%,留一法交叉验证（Leave-one-out cross validation,LOO-CV）判别正确率为88.89%;OPLS-DA模型正确判别率为100%,分类效果最佳。本研究表明,基于兰州百合稳定同位素和矿质元素含量构建的多元统计分类模型可有效区分不同产区兰州百合,促进其追溯制度的建立和完善,对兰州百合的产地保护与质量控制具有重要意义。     

基于碳、氮稳定同位素技术的羊肉产地溯源可行性研究

选择内蒙古12个旗县,共计141只羊的背最长肌、股二头肌、臂三头肌、和腹下肌四个部位肌肉,共564份样品,运用元素分析仪-同位素比质谱仪联用(EA-IRMS)法测定样品δ13C和δ15N值,确定不同部位、不同产地羊肉的同位素组成,以及用其组成特征进行羊肉产地溯源的可行性分析。结果显示,四个部位的δ13C、δ15N值差异性不显著(p>0.05);用δ13C和δ15N值进行二维投射和层聚类分析,可以完全的将呼伦贝尔和锡林郭勒放牧羊肉与西部区四子王旗、和林县和达拉特旗舍饲羊肉区分。结果表明,通过稳定同位素δ13C和δ15N值可以区分部分旗县羊肉样品,为通过该方法实现肉制品的产地溯源提供了技术支撑和理论依据。     

基于矿物元素分析对进口泰国、越南、柬埔寨香米产地的鉴定

目的 探讨泰国、越南、柬埔寨3国香米矿物元素含量差异,并对产地进行鉴别.方法 通过电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)测定泰国、越南、柬埔寨3国75份香米中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Se、Cd、Hg和Pb 9种矿物元素含量,...