李平惠 錢麗麗 楊義杰 張東杰

(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)研究生學(xué)院1，大慶 163319)(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)食品學(xué)院2，大慶 163319)

基于礦物元素指紋圖譜技術(shù)的蕓豆產(chǎn)地溯源研究

李平惠1錢麗麗2楊義杰1張東杰2

(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)研究生學(xué)院1，大慶 163319)(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)食品學(xué)院2，大慶 163319)

探討礦物元素指紋分析技術(shù)對蕓豆產(chǎn)地溯源的可行性，篩選出判別蕓豆產(chǎn)地溯源的有效指標。利用電感耦合等離子體質(zhì)譜儀(ICP-MS)測定來自依安縣和拜泉縣2個地域 54份蕓豆樣品中31 種礦物元素的含量，對數(shù)據(jù)進行方差分析、主成分分析、聚類分析和判別分析。研究表明，蕓豆中25種礦物元素含量在地域間存在顯著性差異，通過逐步判別分析篩選出Ca、As、Mg和Pt 4項元素指標建立蕓豆產(chǎn)地判別模型，所建立的模型對蕓豆產(chǎn)地整體交叉檢驗判別率為94.4%。因此，礦物元素指紋圖譜技術(shù)可用于判別蕓豆產(chǎn)地來源。

蕓豆 產(chǎn)地 ICP-MS 礦物元素

中國是蕓豆的生產(chǎn)大國，也是出口大國[1]。在長期的特定地域和氣候環(huán)境下形成許多地理標志產(chǎn)品(如依安蕓豆和拜泉蕓豆)，具有特定的地理特征和產(chǎn)品品質(zhì)，其質(zhì)量、特色、聲譽對市場銷售和價格影響較大。蕓豆產(chǎn)地溯源技術(shù)的建立可以有效保護地理標志蕓豆生產(chǎn)企業(yè)知名度，提高市場競爭力，滿足消費者迫切了解產(chǎn)地真實性等需求。產(chǎn)地溯源旨在探尋表征不同地域來源產(chǎn)品的特異性指標。礦物元素是農(nóng)產(chǎn)品的基本組成成分，其自身不能合成，須從環(huán)境(土壤和水)中攝取，因此不同地域產(chǎn)品有其各自的礦物元素指紋特征。且礦物元素含量受食品貯藏時間和貯藏條件影響較小，并且檢測分析成本較其它產(chǎn)地溯源技術(shù)(穩(wěn)定性同位素、有機成分分析)相對較低，產(chǎn)地判溯源別效果好、可靠性高，是一種有效的產(chǎn)地溯源指標[2-3]。電感耦合等離子體質(zhì)譜法(ICP-MS)以檢測線性范圍寬范、檢出限極低和多元素同時測定等特點在元素含量分析中得到廣泛的應(yīng)用[4,5]。近年來，國際上應(yīng)用礦物元素分析技術(shù)在產(chǎn)地溯源方面取得了較好的成果。Gonzalvez 等[6]利用ICP-MS測定葡萄酒中Mg、Pb、Ti等38種礦物元素的含量，結(jié)合聚類分析、主成分分析判別葡萄酒的產(chǎn)地來源，產(chǎn)地判別正確率達100%；Yasui 等[7]利用ICP-AES結(jié)合ICP-HRMS研究發(fā)現(xiàn)Ba、Ni、Mo、Mn、Zn、Fe、Cu、Rb 和 Sr 9個對地域判別有效的溯源指標，可正確區(qū)分日本地區(qū)的大米樣品。Antonio 等[8]利用礦物元素指紋分析正確區(qū)分了來自亞洲和非洲的85個茶葉樣品。國內(nèi)食品產(chǎn)地溯源研究尚處于初步探索階段，主要集中在探討礦物元素指紋對食品產(chǎn)地溯源的可行性。孫淑敏等[9]利用ICP-AES結(jié)合方差分析、相關(guān)分析和判別分析研究發(fā)現(xiàn)羊肉中礦物元素含量組成在地域間存在顯著性差異，農(nóng)區(qū)元素含量普遍高于牧區(qū)。郭波莉等[10]利用對礦物元素對牛肉產(chǎn)地進行判別，通過逐步判別分析篩選出Se、Sr、Fe、Ni 和 Zn 5個元素指標，對牛肉產(chǎn)地來源的整體判別率到達了98.4%。陳燕清等[11]發(fā)現(xiàn)Mg、K、Pb、Zn、Fe、Mn、Ca和Cu 8種元素可作為食醋品牌和種類判別的有效指標。有關(guān)礦物元素指紋分析技術(shù)在蕓豆產(chǎn)地溯源方面的研究鮮見報道。通過分析不同地域蕓豆中礦物元素分布特征，找尋有效的礦物元素溯源指標，對蕓豆產(chǎn)地來源判別分析進行可行性研究。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

采集黑龍江省齊齊哈爾市依安縣、拜泉縣2013年蕓豆樣品54份。其中依安縣29份，拜泉縣25份。具體采樣情況見表1。

表1 蕓豆樣本地域來源

1.2 試驗方法

1.2.1 采樣方法 在主產(chǎn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)選擇蕓豆種植面積大的區(qū)域進行樣品采集，采集蕓豆1 kg，標號，選取無破損、無蟲蝕飽滿的樣品100 g作為分析樣品。

1.2.2 樣品前處理 將蕓豆樣品用蒸餾水沖洗干凈，放入38 ℃的烘箱中鼓風(fēng)干燥10 h，再用1093旋風(fēng)磨(丹麥Foss Tecator公司)磨制得蕓豆全粉，待測。

1.2.3 元素含量測定 參考趙海燕等[12]方法，準確稱取0.200 0 g左右蕓豆全粉，置于消化管中，加入6mL 濃硝酸(65%，分析純)和3 mL鹽酸(37%，分析純)，放入 MARS高通量密閉微波消解儀(CEM 公司)中，采用程序升溫法進行微波消解。消解后得到澄清透明的溶液，溶液經(jīng)排酸后用超純水(>18.2 MΩ·cm)洗出樣品，定容到 100 mL，用 750 0a ICP-MS(美國 Agilent 公司)測定樣品中 Na、Mg、Al、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Rb、Sr、Y、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Gd、Pt和Pb共31種礦物元素含量。

用外標法進行定量分析，以美國 Agilent 公司的環(huán)境標樣(Part#518 3-468 0，Agilent)為標準樣品，用內(nèi)標元素Li、Ge、Y、In、Tb 和Bi保證儀器的穩(wěn)定性，當(dāng)內(nèi)標元素的 RSD>5%，重新測定樣品。測試過程中每個樣品重復(fù)測定3次。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理方法

用SPSS 20.0 軟件對數(shù)據(jù)進行方差分析(獨立樣本T檢驗)、主成分分析、聚類分析和判別分析(逐步判別分析)。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同地域來源蕓豆中礦物元素含量差異及組成特征

分別對依安縣和拜泉縣2個地域不同蕓豆樣品的31種礦物元素含量進行多重比較分析，結(jié)果表明，Na、Mg、Al、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Cu、As、Se、Rb、Sr、Y、Ag、Cd、Sb、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Gd和Pt 25種元素含量在地域間有顯著性差異(表2)。一些礦物元素的變異系數(shù)較大(如Cd 94.444%)，說明礦物元素含量在同一縣市不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)的差異也較大。

表2 不同地域蕓豆的礦物元素含量/μg·g-1

表2(續(xù))

注：不同小寫字母表示顯著性差異(P<0.05),帶*號的單位為ng·g-1。

2.2 不同地域來源蕓豆中礦物元素含量的主成分分析

對在地域間存在顯著差異的25種礦物元素進行主成分分析，從表3中可以看到總方差73.307%的貢獻率來自前5個主成分。從主成分特征向量雷達圖(圖1)可以看出，第1主成分和Mg、Al、Ca、V、Cr、Mn、Fe、As、Se、Sr、Y、Sb、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Gd、Pt的含量高度正相關(guān)，第2主成分和Cu的含量高度正相關(guān)，第3主成分和Ag的含量高度正相關(guān)，第4主成分和Cd的含量高度正相關(guān)，第5主成分和Na、Rb的含量高度正相關(guān)。

利用第1、2、3主成分的標準化得分作圖。從圖2中可以看出，僅有1個依安樣品與拜泉樣品沒有分開，其他樣品均被正確分類。第1、3主成分主要綜合了蕓豆樣品中Mg、Al、Ca、V、Cr、Mn、Fe、As、Se、Sr、Y、Sb、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Gd和Pt 元素含量信息，拜泉樣品中Mg、Al、Ca、V、Cr、Mn、Fe、As、Se、Sr、Y、Sb、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Gd、Pt和Ag元素含量高，其第1、3主成分得分較高；第2主成分主要綜合了蕓豆樣品中Cu含量信息，依安樣品中Cu含量高，第2主成分得分較高，樣品的分布區(qū)域與元素含量組成差異分析結(jié)果一致。因此，主成分分析可以通過綜合的方式把樣品中多種元素的信息直觀地表現(xiàn)出來。

表3 前5個主成分中各變量的特征向量及累計方差貢獻率

圖1 前5個主成分特征向量雷達圖

圖2 第1、2、3主成分得分圖

2.3 不同地域來源蕓豆中礦物元素含量的聚類分析

使用系統(tǒng)聚類法，對依安、拜泉54份蕓豆中的25種元素含量進行聚類分析，結(jié)果如圖3。

圖3 系統(tǒng)聚類樹狀圖

當(dāng)聚類標準(距離)不同時，聚類結(jié)果不同。從聚類距離為15處切斷樹狀圖時，樣品被分為2大類：一類為拜泉樣品，其中包括4個依安樣品(2、10、13和24)歸類錯誤；第二類為依安樣品，其中包括2個拜泉樣品(30、49)歸類錯誤。雖然聚類過程中個別樣品出現(xiàn)歸類錯誤，但大多數(shù)蕓豆樣品產(chǎn)地的區(qū)分取得了較好的效果。

2.4 不同地域來源蕓豆中礦物元素含量的判別分析

為進一步了解各元素含量指標對蕓豆產(chǎn)地的判別效果，從存在顯著差異的25種元素中篩選出對地域判別有效的變量，建立判別模型，并驗證模型的有效性。驗證測試中以測試集(2/3樣本)建立判別模型，外推驗證集(1/3樣本)結(jié)合交叉驗證法驗證模型的有效性。

模型1(Y)=-71.606+0.074 Ca+400 6.118 As+823.120 Se+6 227.736 Pt

模型2(B)=-156.828+0.107 Ca+766 8.300 As+1 363.820 Se+8 019.599 Pt

從表4可看出，此模型對測試集蕓豆產(chǎn)地的整體正確判別率為97.3%，依安縣、拜泉縣蕓豆產(chǎn)地的正確判別率分別為94.7%、100%。該模型的交叉驗證結(jié)果顯示，依安縣的全部樣品均判屬正確，拜泉縣有85.7%的樣品被正確識別，整體判別的正確率為94.1%，交叉檢驗的錯判率為5.9%<10%，對蕓豆產(chǎn)地判別具有價值(判別效果一般用誤判率來衡量，要求誤判率小于10%或20%才有應(yīng)用價值[13])。說明Mg、Ca、As和Pt對依安縣和拜泉縣蕓豆樣品具有有效的鑒別力。

表4 礦物元素指紋信息的判別模型驗證

注：a. 已對驗證集初始分組案例中的 100.0%進行了正確分類。

b. 已對測試集初始分組案例中的 97.3% 個進行了正確分類。

c. 僅對分析中的案例進行交叉驗證。 在交叉驗證中，每個案例都是按照從該案例以外的所有其他案例派生的函數(shù)來分類的。

d. 已對所選交叉驗證分組案例中的 94.1%進行了正確分類。

3 結(jié)論與討論

蕓豆樣品中礦物元素含量在地域間存在顯著性差異。礦物元素Mg、Ca、As和Pt 4項有效指標，對蕓豆產(chǎn)地的整體判別的正確率為94.1%。礦物元素指紋分析結(jié)合多元統(tǒng)計學(xué)判別分析，是用于蕓豆判別歸屬和產(chǎn)地溯源的一種有效方法。

礦質(zhì)元素是植物從土壤中吸收的，土壤中的礦物元素組成受環(huán)境條件的影響，在不同地域間形成其特定元素的指紋特征[14]。環(huán)境中礦質(zhì)元素的含量與其在植物中累積的程度呈一定的相關(guān)性[15]。不同的生長環(huán)境會影響植物體內(nèi)礦質(zhì)元素的含量，因此植物中礦物元素與其產(chǎn)地密切相關(guān)[16]，利用礦物元素組成差異特征判別蕓豆產(chǎn)地是可行的。本研究通過分析不同地域蕓豆中礦物元素含量差異結(jié)合主成分分析、聚類分析、判別分析對蕓豆樣品的產(chǎn)地進行區(qū)分(判別歸屬)，進一步證實了礦物元素指紋分析技術(shù)判別蕓豆產(chǎn)地溯源是可行的。

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Trace Research on the Origin of Kidney Bean Based on Mineral Element Fingerprints Technique

Li Pinghui1Qian Lili2Yang Yijie1Zhang Dongjie2

(Graduate School of Heilongjiang Bayi Agricultural University1, Daqing 163319)(College of Food, Heilongjiang Bayi Agricultural University2, Daqing 163319)

The preliminary investigation was carried out to examine the feasibility of mineral element fingerprint analysis in identifying the geographical origin of kidney bean, and to screen out the effective indicators in kidney bean origin assessment. The concentrations of 31 mineral elements had been determined using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) in 54 kidney bean samples from Yi'an and Baiquan Counties of China, and analysis of variance (ANOVA)、principal component analysis (PCA), cluster analysis (CA) and discriminant analysis (DA) were applied in data analysis. Results showed that 25 kinds of mineral elements content in kidney beans had significant differences between regions. Ca, As, Mg and Pt 4 elements were selected to establish the origin of the discriminant model of kidney bean by the index of stepwise discriminant analysis. The model of whole kidney beans origin cross validation discriminant rate was 94.4%. Therefore, Mineral elements fingerprints technique can be used for discrimination the origin of kidney bean.

kidney bean, geographical origin, ICP-MS, mineral elements

TS21

A

1003-0174(2016)06-0134-06

國家雜糧工程技術(shù)開發(fā)(2011FU125X07)，黑龍江省高等學(xué)校科技創(chuàng)新團隊建設(shè)計劃(2014TD006)

2014-10-22

李平惠，女，1988年出生，碩士，食品科學(xué)

張東杰，男，1966年出生，教授，農(nóng)產(chǎn)品加工與安全