基于矿质元素指纹分析的陈皮产地溯源研究

• Published in: 食品工业科技 Vol. 43; no. 11; pp. 295 - 302
• Main Authors: 李富荣, 刘雯雯, 文典, 徐爱平, 李蕾, 陈永坚, 陈楚国, 王旭
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 广东省农业科学院农业质量标准与监测技术研究所,广东广州 510640 2022; 农业农村部农产品质量安全风险评估实验室(广州) ,广东广州 510640%广东农科监测科技有限公司,广东广州 510640
• Subjects: 陈皮; 判别分析; 农产品; 矿质元素; 产地溯源
• ISSN: 1002-0306
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2021090119

TS201.2; 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.