基于矿物元素指纹图谱技术的松江大米产地溯源

采用电感耦合等离子体质谱技术分析180件松江大米与非松江大米样本中40种矿物元素含量,并结合多元统计方法(方差分析、相关性分析、因子分析和判别分析)分析矿物元素指纹特征,建立判别模型以溯源大米样品的松江与非松江产地。结果表明,大米样本的矿物元素含量在松江与非松江地域间具有显著性差异,元素之间具有显著相关性,因而将筛选后16种元素降维至5个公因子,公因子得分散点图能够明确判别大米产地;以筛选后的B、Na、Fe、Co、Ni、Zn、As和Se共8种矿物元素指标建立的溯源模型对训练集大米产地的整体判别正确率为93.0%,灵敏度为95.2%,特异性为86.8%,交叉检验判别正确率为84.2%⁹5.2%。验证集样本验证已建立的溯源模型准确度,发现松江与非松江大米产地整体判别正确率为92.1%,灵敏度为96.0%,特异性为84.6%。该模型对训练集与验证集的判别统计学参数基本一致,证明该溯源模型具有优异的判别正确率、灵敏度、特异性和溯源稳定性,因此在判别松江大米与非松江大米的产地上具有切实可行性。结果表明,大米样本的矿物元素含量在松江与非松江地域间具有显著性差异。     

加工精度对大米矿质元素分布的影响

矿质元素指纹分析技术已逐渐被应用到农产品的质量控制中,大米中的矿质元素含量不仅与环境(产地和年份)、品种密切相关,还受加工方式的影响。为研究大米中矿物元素在不同加工等级间的差异,筛选出受加工精度影响较大的元素,以水稻品种龙粳40作为模式生物,加工成5个等级,利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定不同等级大米中52种矿物元素的含量,并通过X射线光电子能谱仪(XPS)对龙粳40水稻籽粒颖果外表面、近表面、近米中部和米中部的元素含量进行定量分析。结果表明,不同加工精度间Na,Mg,Al,Ca,V,Cr,Mn,Fe,Co,Cu,Zn,Rb,Sr,Mo,Cs和Ba元素含量差异显著。Na,Ca,Fe元素在水稻籽粒不同部位的含量有差异,颖果表面Na,K,Ca,Fe含量较高,近米中部和米中部含量较低,说明在颖果中Na,K,Ca,Fe等元素主要富集在糙米籽粒的外最层(主要是糠层和外胚乳层),加工精度是稻米矿质元素指纹分析技术研究中应考虑主要因素之一。     

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。     

基于大米特征矿物元素产地鉴别建模方法比较研究

基于前期实验筛选到的与产地和母质土壤直接相关的23种特征矿物元素作为产地判别特征指标,比较Fisher判别模型和前馈神经网络预测模型的适用性。以连续3年随机采集的五常、查哈阳和建三江地理保护区274份样本作为建模对象,以模型的判别率为指标,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和X射线荧光光谱仪测定样本中特征矿物元素含量(Mg、Ca、Cr、Mn、Zn、As、Rb、Sr、Ag、Cd、Sb、Te、Ba、La、Nd、Sm、Gd、Dy、Ho、Er、Yb、Pb、U),结合线性(一般线性判别分析)和非线性(前馈神经网络训练方法)模型构建方法用于产地鉴别。结果表明,Fisher判别分析模型对训练集判别率为81.5%,交叉检验判别率为78.8%,测试集总体判别率为87.5%。前馈神经网络预测模型对大米产地识别结果平均相对误差值为17.14%,产地的整体识别准确率为100%。筛选到的特征矿物元素携带了足够多的产地信息,通过前馈神经网络法建立的判别模型具有更优的判别能力,能解决小距离相似自然环境产地样本难以识别的问题。     

基于矿物元素指纹差异的不同产地滩羊肉判别

通过分析不同地域滩羊肉中矿物质元素含量差异,结合多元统计分析,筛选出有效的溯源指标,构建用于原产地鉴别的判别模型。采用电感耦合等离子质谱技术测定宁夏盐池县、内蒙古自治区鄂托克前旗、陕西省定边县和甘肃省环县滩羊背最长肌样品中25种矿物质元素含量,对采样地区样品中的矿物质元素含量进行方差分析、主成分分析及线性判别分析,建立判别模型并验证。结果显示,滩羊肉样品中测定的25种矿物质元素其中17种矿物质元素含量在不同地域间存在显著差异,主成分1主要由Cr、Mn、Ni、Cu、Se和Rb 6种元素构成,判别贡献率最大,为26.403%;主成分2主要由K、P、Fe和Sn 4种元素构成,贡献率为22.285%。通过逐步判别分析筛选出Ca、P、Cr、Mn、Ni、Cu、Se、Rb、Mo和Sn 10项元素指标建立滩羊肉产地判别模型,所建立的模型对滩羊肉产地判别整体正确率均为100%,模型对不同产地滩羊肉的区分判别准确。因此,基于矿物元素指纹的判别可以有效鉴别不同产地滩羊肉。     

基于矿物元素指纹差异的榴莲产地甄别

为保护高值热带作物榴莲的原产地信息,采集马来西亚、泰国、柬埔寨和越南共4 个产区73 份不同品种榴莲样本,利用电感耦合等离子体质谱法测定榴莲果核与榴莲果肉中28 种矿物元素含量,结合方差分析、主成分分析、Fisher逐步判别分析和BP人工神经网络,建立基于矿物元素的榴莲产地判别模型并验证其准确率。结果表明,榴莲果核和果肉中分别有16 种和13 种矿物元素在4 个产区存在显著差异;主成分分析中前6 个主成分累计贡献率为85.207%,代表矿物元素含量的主要信息;将有显著差异的元素代入Fisher逐步判别方程,结果发现单一榴莲果核及榴莲果肉判别准确率较低,榴莲果核和榴莲果肉耦合指标显著提高判别准确率,筛选出果核中Li、Be、Mg、Mn、Rb元素和果肉中Be、Ag、Ba元素8 项指标构建榴莲产地溯源模型,模型的初始验证准确率为91.8%,交叉验证准确率为90.4%;将有显著差异的元素代入BP人工神经网络模型,榴莲果核As、Ag、Al、Rb和果肉中Ag元素为BP人工神经网络前5重要元素,模型训练验证准确率为96.1%,检验验证准确率为95.5%。初步证明利用矿物元素指纹特征结合化学计量学方法对东南亚产地榴莲判别具有可行性。     

大米加工精度检测新技术的研究

大米加工精度是评价大米品质的重要指标。研究一种新的大米加工精度检测技术,将大米样品通过伊红Y-亚甲基蓝染色法染色后,置于大米加工精度检测仪中进行留皮度测定,进而判定大米的加工精度等级。通过不同实验室间的验证结果统计分析,表明该方法重复性、再现性良好,稳定性符合国标要求,满足大米加工精度定量检测需求。根据实验室间验证数据计算得到重复性限r和再现性限R,并将该方法标准化,指导实际应用。     

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。     

大豆有机成分辅助矿物元素指纹特征产地溯源

为提高矿物元素指纹图谱技术对大豆产地溯源的稳定性和准确性。采用电感耦合等离子体质谱仪测定黑龙江嫩江及北安共168?份大豆及对应土壤样品中矿物元素含量并分别测定大豆中蛋白质、脂肪、可溶性总糖和灰分含量。结果表明,采用步进式方法筛选出的10?种特征指标建立的判别模型对训练集大豆产地的整体正确判别率为96.4%,其中对黑龙江嫩江、北安大豆产地的正确判别率分别为98.1%、95%。回代检验对验证集大豆产地的整体正确判别率为98.2%,其中对黑龙江嫩江、北安大豆产地的正确判别率分别为100%、96.7%。验证集中对黑龙江嫩江、北安大豆产地的整体正确判别率高于测试集两产地的正确判别率（98.2%＞96.4%）,说明这7?种矿物元素和3?种有机成分是用于大豆产地判别的主要特征指标,携带了充分的产地判别信息。     

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。     

矿物元素和稳定同位素在肉类食品产地溯源中的应用研究进展

稳定同位素和矿物元素指纹分析是肉类食品产地溯源最为可靠的技术手段之一。本文按照牛肉、羊肉、猪肉和禽肉四大肉类食品综述近年来国内外基于稳定同位素和矿物元素指纹分析的肉类食品产地溯源技术研究进展,整理和归纳已有研究路线和成果,旨在为我国肉类食品产地溯源研究和应用提供参考。     

基于锶同位素和7种元素的红枣产地判别

为建立红枣产地判别模型,提供红枣原产地溯源理论依据,采集河南新郑、山西太谷和新疆哈密、策勒、于田的红枣样品,采用热电离质谱仪和电感耦合等离子体质谱仪测定锶同位素(87Sr/86Sr)和33种元素含量,结合化学计量学主成分分析和判别分析建立判别模型,对新疆不同产地红枣和河南、山西红枣进行判别分析。多重比较结果表明:新郑、于田红枣Rb含量显著高于哈密、策勒,太谷红枣Zn含量显著高于于田。策勒红枣87Sr/86Sr显著高于新郑、太谷、于田、哈密,而新郑、太谷、于田红枣87Sr/86Sr显著高于哈密。通过共线性诊断分析,选取87Sr/86Sr和7种元素(Sc、V、Co、Zn、Y、Cd、Cs)建立判别模型,5个产地红枣回代检验、留一交叉验证的整体判别率分别为100%、82.7%。87Sr/86Sr和7种元素结合化学计量学判别不同产地红枣的方法切实可行。     

Multiangle discrimination of geographical origin of rice based on analysis of mineral elements and characteristic volatile components

The aim of the study was to develop a multiangle discrimination method which combines mineral elements with volatile compounds to identify the geographical origin of rice. The levels of twenty‐four elements and characteristic volatile compositions of rice samples from different growing area (Panjin, Wuchang and Sheyang city of China) were measured by inductively coupled plasma mass spectrometer (ICP‐MS) and electronic nose (E‐nose), respectively. The obtained data were subject to the analysis of variance (anova ), principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA). The twenty elements including B, Mg, Al, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Zn, Ga, As, Sr, Cd, Sn, Sb, Ba, Pb, Bi and Tl and eleven sensors including LY2/LG,LY2/G, LY2/AA, LY2/GH, LY2/gCTL, LY2/gCT, P10/1, T30/1,T70/2, P10/2 and PA/2 were mainly contributed to discriminate the origin of the rice, and the average classification accuracy was 93.5%. Compared with one‐dimensional discrimination method, the multiangle analytical method of combining mineral elements with volatile compounds significantly improved the discrimination accuracy of origin of rice.     

柳河大米产地环境及其矿物元素分布特征的典范对应分析

为筛选稳定可靠的柳河大米产地确证元素,通过2 次典范对应分析研究影响吉林省柳河大米采样点分布的环境因子,分析大米产地确证元素在区域尺度内的影响关系及其稳定性。典范对应分析结果表明,2 个环境梯度轴分别解释大米矿物元素含量总方差的17.3%和23.4%,柳河大米矿物元素含量和环境变量之间存在较强的空间相关性,受产地环境变量影响最大的为Se元素,Ca、Zn、Mg含量受其影响最小,Mg、Ca、Na、Mn、Zn具有较好的稳定性和空间代表性,可作为柳河大米产地确证的指标元素。研究结果为建立柳河大米确证模型提供有效的理论依据。     

化学方法在农产品产地溯源中的研究进展

近年来,同位素指纹溯源技术、矿物元素指纹溯源技术及有机成分指纹溯源技术被认为是追溯农产品产地来源的有效方法。本文综述这三种技术在农产品中的研究现状,为农产品产地溯源技术研究提供参考。      

新疆甜瓜锶同位素、矿质元素特征及产地溯源

建立甜瓜产地判别模型,为甜瓜原产地溯源提供理论依据。采集新疆哈密、吐鲁番、巴州和阿克苏的甜瓜样品,采用热电离质谱仪和电感耦合等离子体质谱仪测定锶同位素m（⁸⁷Sr）∶ m（⁸⁷Sr）和多种矿质元素含量,结合化学计量学主成分分析和判别分析建立产地判别模型,对新疆不同产地甜瓜进行判别分析。多重比较结果表明,哈密甜瓜铝、铁和铷的含量显著高于吐鲁番、巴州和阿克苏等地;巴州甜瓜钙和钠的含量显著高于吐鲁番、哈密和阿克苏等地。巴州和阿克苏甜瓜m（⁸⁷Sr）∶ m（⁸⁷Sr）显著高于哈密和吐鲁番。选取m（⁸⁷Sr）∶ m（⁸⁷Sr）和8种矿质元素（钙、钾、钠、钒、铬、镍、砷和铷）建立的判别模型,4个产地甜瓜回代检验、留一交叉验证的整体判别率分别为100%、93.8%。利用m（⁸⁷Sr）∶ m（⁸⁷Sr）和多种矿质元素结合化学计量学方法对新疆不同产地甜瓜判别可行。