王 睿，王 強，王 存，吳洪斌*

（1.重慶第二師范學院生物與化學工程系，重慶 400067；2.重慶第二師范學院食品安全與營養(yǎng)研究所，重慶 400067；3.新疆農(nóng)墾科學院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所，新疆 石河子 832000）

基于金屬元素組成的新疆石榴產(chǎn)地識別分析

王 睿1′2，王 強1′2，王 存1，吳洪斌3′*

（1.重慶第二師范學院生物與化學工程系，重慶 400067；2.重慶第二師范學院食品安全與營養(yǎng)研究所，重慶 400067；3.新疆農(nóng)墾科學院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所，新疆 石河子 832000）

采用電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜法，對新疆6 個主要產(chǎn)地（庫車、吐魯番、葉城、疏附、喀什、和田）的36 個石榴樣品的可食部分（果肉）和籽中12 種金屬元素的含量進行測定，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）和線性判別分析（linear discrimination analysis，LDA）對石榴可食部分和籽中金屬元素進行綜合評價。結(jié)果表明：PCA得出2 個三因子模型，分別解釋了石榴可食部分和籽中金屬元素數(shù)據(jù)的84.29%和60.33%；通過對石榴可食部分中金屬元素組成進行PCA，PCA更好地將36 個石榴樣品劃分為6 類，與實際產(chǎn)地吻合。LDA得出新疆不同產(chǎn)地石榴可食部分和籽的總體驗證判別率分別為100%和100%，交互驗證判別率分別為100%和94.44%。說明提出的方法具有很好的產(chǎn)地識別作用，可作為石榴產(chǎn)地的一種鑒別方法。

石榴；金屬元素；主成分分析；線性判別分析；電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜

石榴（Punica granatum L.）屬石榴科植物，在地中海、中亞大陸及中國各地均有分布。石榴中所含活性成分主要有各種脂肪酸、黃酮、萜類、生物堿、甾醇類化合物以及簡單糖類和氨基酸等[1-2]。石榴藥理作用廣泛，其中主要體現(xiàn)在抗氧化、抗癌、抗菌、抗病毒、抗紫外損傷以及改善代謝綜合癥等方面[3]，同時石榴還是重要的保健食品原料。國內(nèi)外研究[4-6]發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)地來源對石榴的總多酚、槲皮素等活性成分有一定影響；但未見關(guān)于石榴可食部分（果肉）和籽中金屬元素與產(chǎn)地關(guān)系的報道。本實驗采用電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜（inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry，ICP-AES）法測定不同產(chǎn)地石榴可食部分（果肉）和籽中金屬元素Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn、Mn的含量，對石榴資源的金屬元素組成數(shù)據(jù)應用主成分分析（principal component analysis，PCA）和線性判別分析（linear discrimination analysis，LDA）進行評價，以期為石榴資源的產(chǎn)地鑒定和分類提供依據(jù)，同時也為石榴資源的產(chǎn)業(yè)鏈開發(fā)和土壤金屬污染控制提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑與儀器

石榴采集地點和數(shù)量信息：庫車（n=4）、吐魯番（n=6）、葉城（n=4）、疏附（n=6）、喀什（n= 8）、和田（n=8）。

混合多元素標準溶液（Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn、Mn） 北京博德恒悅科貿(mào)有限公司；其他化學試劑均為國產(chǎn)分析純；所用溶液均利用雙蒸水自行配制。

DHG-9240A電熱恒溫鼓風干燥箱 上海齊欣科學儀器有限公司；Optima 7000DV型全譜直讀電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜儀 美國Perkin Elmer公司。

1.2 方法

1.2.1 石榴可食部分（果肉）和籽中12 種金屬元素的含量

1.2.1.1 預處理

所用玻璃器皿用質(zhì)量分數(shù)1%稀硝酸浸泡24 h，以便除去雜質(zhì)等因素干擾，然后用去離子水沖洗2～3 遍，烘干備用。由新鮮成熟的石榴果實剝皮分離制備石榴可食部分（果肉）和籽，取石榴可食部分和籽分別于55 ℃烘箱中烘干至恒質(zhì)量（20h），粉碎后過60 目篩，置于干燥器中備用。精確稱取石榴樣品1.00 g于50 mL錐形瓶中，各加入硝酸-高氯酸溶液（4∶1，V/V）8 mL，封口浸泡過夜，加熱回流消化至無色透明或略帶黃色后近干，冷卻后轉(zhuǎn)移至50 mL的容量瓶中，用超純水定容，備用。每個石榴樣品濕法消解3 次。

1.2.1.2 ICP-AES測定

儀器工作參數(shù)：電荷注入檢測器的低波段（＜265 nm），積分時間15 s；高波段（＞265 nm），積分時間5 s；進樣霧化器氬氣壓力28 psi；進樣蠕動泵轉(zhuǎn)速100 r/min；輔助氣流量0.2 L/min；高頻發(fā)生器功率1 500 W；樣品沖洗時間5 s；測定波長范圍188.979～396.153 nm。

在優(yōu)化的儀器工作條件下，利用標準品繪制各個元素的標準曲線，相應的相關(guān)系數(shù)達0.999以上，根據(jù)標準曲線對各個樣品中的12 種元素進行分析測定。

1.2.2 多元數(shù)據(jù)分析（multivariate analysis，MVA）

采用有監(jiān)督的模式識別方法（PCA和LDA）對新疆不同產(chǎn)地石榴可食部分（果肉）和籽中金屬元素含量信息進行化學模式識別研究。采用標準化處理的數(shù)據(jù)作為多元分析對象，LDA則采用逐步判別法。每個石榴樣品濕法消解3 次，測定后取平均值（n=3）。采用XLSTAT分析軟件進行PCA和LDA。

2 結(jié)果與分析

2.1 石榴可食部分（果肉）和籽中12 種元素含量的測定結(jié)果

表1 不同產(chǎn)地石榴可食部分和籽中金屬元素平均含量（n==33）Table1 Average element concentrations in the edible part and seeds of pomegranaattee ((n == 33))μg/g

金屬元素作為食品和醫(yī)藥資源的藥性物質(zhì) 基礎(chǔ)的重要組成部分，其對食品和醫(yī)藥的活性往往起著關(guān)鍵作用[7-8]。采用ICP-AES結(jié)合MVA法評價植物資源獨特的元素指紋數(shù)據(jù)，可以達到原產(chǎn)地保護的目的[9]。通過ICP-AES分析，表1顯示了新疆6大產(chǎn)地（庫車、吐魯番、葉城、疏

附、喀什、和田）的36 個石榴可食部分（果肉）和籽中12 種金屬元素的含量，結(jié)果同樣顯示了不同產(chǎn)地的石榴中金屬元素變化顯著，同時不同產(chǎn)地石榴可食部分（果肉）和籽中金屬元素差異很大。

2.2 PCA石榴可食部分（果肉）和籽中12 種金屬元素含量

PCA指將多維變量通過線性變換以選出較少個重要變量的一種MVA方法[10-11]。PCA是在保留原始主要信息的前提條件下，將多個變量的信息進行線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和降維，對降維后的數(shù)據(jù)進行線性分類，最后在PCA的散點圖上顯示樣品之間的整體品質(zhì)差異。PC1和PC2上包含了在PCA轉(zhuǎn)換中得到的PC1和PC2的貢獻率，貢獻率越大，說明主要成分可以較好地反映原來多指標的信息[12-14]。

結(jié)果表明，PCA分別得出2 個三因子模型，解釋了石榴可食部分和籽中金屬元素數(shù)據(jù)的84.29%和60.33%，前3 個PCs的方差貢獻率分別為：41.44%、32.87%、9.98%和25.37%、19.31%、15.65%。計算36 個石榴樣品可食部分和籽的PCs值，分別以PC1為X軸、PC2為Y軸（或以PC1為X軸、PC3為Y軸），將36 個樣品點分別標入坐標系中，即得到PCs得分的二維圖。由圖1可知，每個點都是由原多維空間的樣品數(shù)據(jù)點降維映射而來，反映了36 個樣品的分類情況。由圖1A可知，不同產(chǎn)地的36 種石榴樣品能夠很好地分開，且不同產(chǎn)地石榴樣品間的距離較遠，而同產(chǎn)地石榴樣品聚成一堆。但以石榴籽金屬元素含量為產(chǎn)地識別的有效指標時，36 個樣品的聚類效果明顯較差（圖1B）。由圖1明顯看出，以石榴可食部分金屬元素含量為產(chǎn)地識別的有效指標，其產(chǎn)地識別效果明顯好于石榴籽。

2.3 LDA判定結(jié)果

表2 新疆不同產(chǎn)地石榴果肉金屬元素的LDA判定結(jié)果Table2 LDA classification results for mineral pro?le in the edible part of pomegranate from different areas of Xinjjiiaanngg

表3 新疆不同產(chǎn)地石榴籽金屬元素的LDA判定結(jié)果Table3 LDA classification results for mineral pro?le in pomegranate seeds from different areas of Xinjjiiaanngg

LDA是一種常規(guī)的模式識別和樣品分類方法，經(jīng)常被應用于統(tǒng)計分析、模式識別以及機器學習中，主要是尋找預測變量X和分類變量Y之間的線性關(guān)系，通常將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間，以達到抽取分類信息和壓縮特征空間維數(shù)的效果，投影后保證模式樣本在新的子空間有最大的類間距離和最小的類內(nèi)距離，即這一方法篩選變量的準則是最大化種類間的差異，而最小化種類內(nèi)的差異，獲得模式在該空間中有最佳的可分離性[15-16]。首先利用判別分析的總體驗證和交互驗證對建模樣品進行回判，以驗證判別效果。運用交互驗證法往往能得出較總體驗證法更高的誤判率，其回判結(jié)果的可信度更高[17-18]。本實驗對36 個建模樣品進行總體驗證和交互驗證。判別結(jié)果見表2、3。以新疆不同產(chǎn)地石榴可食部分和籽中金屬元素含量為LDA分析對象，LDA得出新疆不同產(chǎn)地石榴的總體驗證判別率分別為100%和100%，交互驗證判別率分別為100%和94.44%。結(jié)果表明石榴可食部分Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn和Mn元素是鑒別其原產(chǎn)地的有效指標，從而為建立新疆石榴地理標志及原產(chǎn)地保護提供重要依據(jù)。

3 討論與結(jié)論

國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地對其品質(zhì)和安全具有重要影響。食品產(chǎn)地溯源是污染物溯源的前提基礎(chǔ)，同時也是食品產(chǎn)業(yè)鏈追溯的重要組成部分[19]。目前，植物源性食品的產(chǎn)地溯源對象已由葡萄酒、茶葉、咖啡、橄欖油、蜂蜜、果汁等擴展至小麥、土豆、番茄、大蒜、蘑菇等食品，其分析技術(shù)主要為礦物元素指紋分析、有機成分指紋分析、近紅外光譜指紋分析和電子鼻等，其中植物體中的礦物元素組成與其生長環(huán)境中的水、土壤、大氣和氣候等密切相關(guān)，同時還與植物種類、人類施肥、灌溉以及根區(qū)的微生物環(huán)境等因素有關(guān)[20-21]。新疆是我國最西部的石榴產(chǎn)區(qū)，同時石榴作為新疆和田特色植物之一[22]。研究發(fā)現(xiàn)，通過對新疆不同產(chǎn)地石榴果肉金屬元素的PCA，可以將新疆石榴主產(chǎn)區(qū)（和田和喀什）與其他新疆非主產(chǎn)區(qū)明確區(qū)分，該技術(shù)是有效實施新疆主產(chǎn)區(qū)石榴原產(chǎn)地追溯、保護名優(yōu)特產(chǎn)品的重要技術(shù)手段，不同石榴原產(chǎn)地的鑒定對控制石榴質(zhì)量和保護消費者利益有重要意義。張錦等[23]利用電感耦合等離子體-質(zhì)譜（inductively coupled plasma-mass spectrometry，ICP-MS）對12 個產(chǎn)地山楂中微量元素的含量進行測定，并對山楂中微量元素含量的測定結(jié)果進行PCA和聚類分析，實現(xiàn)了對不同產(chǎn)地山楂質(zhì)量的綜合分析。李慕春等[24]采用ICP-AES法測定辣椒籽中多種礦質(zhì)元素，同時成功將6 個辣椒籽品種分為2大類。此外，Benincasa等[25]使用ICP-MS測定橄欖油中的礦物元素含量，LDA可成功區(qū)分橄欖油的原產(chǎn)地。

本實驗測定了新疆6大不同產(chǎn)地石榴可食部分和籽中金屬元素組成，促進了新疆石榴資源開發(fā)利用及品質(zhì)評價。采用濕法消解和ICP-AES對不同產(chǎn)地石榴可食部分和籽中12 種金屬元素進行測定，并應用PCA和LDA方法對測定結(jié)果進行分析。

以石榴可食部分中12 種金屬元素含量為指標采用PCA對石榴不同產(chǎn)地樣品進行分類，可將新疆6大石榴產(chǎn)地庫車、吐魯番、葉城、疏附、喀什、和田的石榴樣品區(qū)分開來。LDA得出新疆不同產(chǎn)地石榴可食部分和籽的總體驗證判別率分別為100%和100%，交互驗證判別率分別為100%和94.44%，表明石榴可食部分Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn和Mn元素是鑒別其原產(chǎn)地的有效指標，從而為建立新疆石榴地理標志及原產(chǎn)地保護提供重要參考。

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Identification of Pomegranate from Different Producing Areas of Xinjiang Based on Mineral Profile

WANG Rui1′2′WANG Qiang1′2′WANG Cun1′WU Hongbin3′*
(1. Department of Biological and Chemical Engineering Chongqing University of Education Chongqing 400067′China; 2. Institute of Food Safety and Nutrition Chongqing University of Education Chongqing 400067′China; 3. Institute of Agro-Products Processing Science and Technology Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Science Shihezi 832000′China)

The concentrations of 12 mineral elements in the edible part and seeds of 36 pomegranate samples collected from 6 different producing areas of Xinjiang were determined by inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry (ICP-AES and analyzed by principal component analysis (PCA and linear discriminate analysis (LDA). Two three-factor models accounting for 84.29% and 60.33% of data variability for the metal element composition of the edible part and seeds respectively were established by PCA Thirty-six pomegranate samples were classi?ed into six groups by PCA agreeing with the producing areas A satisfactory classi?cation of the edible part and seeds of pomegranate was obtained with overall correct classi?cation rates of both 100%′and cross-validation rates of 100% and 94.44%′respectively Thus this discrimination method can be applied in the geographic origin discrimination of pomegranate.

pomegranate (Punica granatum L.); metal elements principal component analysis (PCA); linear discriminant analysis (LDA); inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry (ICP-AES)

TS201.2；S1

A

1002-6630（2015）06-0202-04

10.7506/spkx1002-6630-201506038

2014-07-06

王睿（1982—），男，講師，碩士，研究方向為食品營養(yǎng)和功能性食品。E-mail：jackywangrui@163.com

*通信作者：吳洪斌（1980—），男，副研究員，碩士，研究方向為食品營養(yǎng)與農(nóng)產(chǎn)品副產(chǎn)物綜合利用。E-mail：woo2007@foxmail.com