□ 姜 莎 范 鑫 張彥斌 張宏博 內(nèi)蒙古自治區(qū)食品檢驗檢測中心

近年來，隨著人們生活水平的提高，對作為動物性蛋白主要來源的肉類食品的品質(zhì)要求也越來越高，一些特色地域標志肉類食品如蘇尼特羊肉、黑水鳳尾雞等開始受到消費者的青睞。由于供給不平衡，產(chǎn)業(yè)附加值高，在市場上出現(xiàn)了許多假冒偽劣產(chǎn)品，損害了消費者和企業(yè)的利益[1]。產(chǎn)地溯源技術的開發(fā)既保護了地區(qū)品牌和特色產(chǎn)品，同時為食品安全監(jiān)管及追溯體系的建立提供了技術支撐。近年來，國內(nèi)外已經(jīng)開展了大量關于肉類食品產(chǎn)地溯源方面的研究，本研究對穩(wěn)定同位素技術、礦物元素分析技術、近紅外光譜技術與DNA指紋圖譜等技術[2]的應用進行了總結，以期為肉類食品地理鑒別的進一步發(fā)展提供有力的理論支持。

1 穩(wěn)定同位素技術

穩(wěn)定同位素在自然環(huán)境中不衰變，可作為溯源標志物。但穩(wěn)定同位素分餾受環(huán)境、氣候、生物代謝類型等多種因素的影響，使不同地理來源的肉類同位素自然豐度存在一定差異，為肉類產(chǎn)地鑒別的研究提供了特征性指紋信息[3]。

郭莉等[4]采集內(nèi)蒙古12個旗縣的564份羊肉樣品，運用元素分析儀—同位素比質(zhì)譜儀聯(lián)用（elementary analyzer—stable isotope ratio mass spectrometers, EA—IRMS）法測定 δ13C和δ15N值，并進行二維投射和層聚類分析，結果表明，可以完全的將呼倫貝爾市和錫林郭勒盟放牧羊肉與西部區(qū)四子王旗、和林縣和達拉特旗舍飼羊肉區(qū)分開。呂軍等[5]測定了3個地區(qū)牛肉樣品粗蛋白中δ13C、δ15N、δ2H與δ18O的值，判別分析及聚類分析結果顯示，各地δ13C、δ15N、δ2H、δ18O都有顯著差異，并且可利用δ13C值推斷各地牛飼料中的主要成分。郭波莉等[6]采集青海省海北藏族自治州、海南藏族自治州、玉樹藏族自治州3個不同地域的牦牛肉，利用元素—穩(wěn)定同位素比率質(zhì)譜儀（EA—IRMS）分析樣品中δ13C、δ15N、δ2H的值，結果顯示，牦牛肉中穩(wěn)定同位素指紋與高海拔地區(qū)的牧草、飲水、地形密切相關，具有獨特的指紋特征。Erasmus等[7]利用穩(wěn)定同位素比例質(zhì)譜儀（IRMS）分析了來自7個農(nóng)場的南非杜泊羔羊，結果表明，13C/12C能反映飼料差異，利用13C/12C和15N/14N能區(qū)分不同農(nóng)場的羊，與產(chǎn)地有關的飼養(yǎng)方式的差異是區(qū)分南非羔羊原產(chǎn)地的一個重要因素。Sun等[8]測定了我國5個不同地區(qū)脫脂羊肉和羊毛樣品中碳、氮、氫同位素的含量，三類同位素在不同地域間存在顯著差異，羊肉中的δ13C含量與飼料種類極顯著相關（P＜0.01），δ13C、δ15N、δ2H含量與羊毛中各同位素顯著相關（P＜0.05），δ2H含量與飲水顯著相關（P＜0.05），因此，δ13C、δ15N、δ2H可作為羊肉產(chǎn)地判別指標。Kim等[9]運用穩(wěn)定同位素比例質(zhì)譜儀對335個韓國豬肉樣品和264個美洲和歐洲豬肉樣品中的碳、氮同位素比率進行了測定，結果顯示，不同產(chǎn)地的豬肉，由于飼養(yǎng)方式的不同，其碳、氮同位素比率存在顯著差異，據(jù)此可將韓國豬肉與其他國家豬肉區(qū)分開；之后他們又利用電感耦合等離子體發(fā)射光譜（ICP—OES）和電感耦合等離子體質(zhì)譜（ICP—MS）對豬肉中的29種礦物元素含量進行分析，將韓國豬肉與美國、德國、澳大利亞、荷蘭與比利時進口豬肉進行區(qū)分，判別率達97%[10]。

2 礦物元素分析技術

食品中的礦物元素需要從周圍環(huán)境中攝取，受地域環(huán)境因子（土壤、水、空氣等）的影響，可形成其典型的地域特征，被認為是食品產(chǎn)地的有效溯源指標[11]。

齊婧等[12]對3種不同地域來源的地理標志豬肉中的33種礦物元素含量進行測定，篩選出13個元素進行主成分分析、多重比較分析和判別分析。其 中 Na、Fe、Co、Cu、Zn、Se、Rb與Sr地域差異顯著（P＜0.05）。通過對比得出正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least—squares discrimination analysis，OPLS—DA）和決策樹分類模型較適合基于礦物元素指紋分析的特色豬肉產(chǎn)地溯源，交叉驗證準確率達到100%。白婷等[13]研究了市售白羽肉雞和黑水鳳尾雞雞胸肉和雞腿肉中氨基酸和礦物質(zhì)元素含量之間的差異，結果顯示，通過對15種礦物質(zhì)元素進行主成分分析、聚類分析和判別分析，其中Mn、Mo和Cs 3個元素可將這兩個品種100%區(qū)分開來。孫淑敏等[14]運用電感耦合等離子體質(zhì)譜儀測定了3個牧區(qū)2個農(nóng)區(qū)的脫脂羊肉和土壤樣品中4種常量元素和13種微量元素的含量，結合方差分析、相關分析和判別分析。結果表明，礦物元素含量在地域間有明顯差異，農(nóng)區(qū)普遍高于牧區(qū)。其中，脫 脂 羊 肉 中 的 Ca、Zn、Be、Ni、Fe、Ba、Sb、Mn和Se元素含量與土壤相關，是用于羊肉產(chǎn)地溯源的有效指標，對單個地域樣品的判別率在70%～100%，對農(nóng)牧區(qū)樣品的判別率在90%以上。池福敏等[15]采用國家標準檢測方法對來自4個地區(qū)的藏豬樣品中的15種礦物元素進行檢測，結果顯示，不同產(chǎn)地藏豬肉樣在鉀、鈉、鎂、鐵及硒的含量上差異極顯著，可進一步進行產(chǎn)地鑒別分析。Zhao等[16]采用穩(wěn)定同位素和多礦物元素分析方法，測定了來自不同產(chǎn)地的脫脂牛肉樣品中的碳、氫同位素和23種礦物元素，結合主成分分析和判別分析對數(shù)據(jù)進行降維和模式判別，正確率可達100%，交叉驗證率為100%。Rees等[17]選擇碳、氫、氮穩(wěn)定同位素比值和鎂、鉈、銣與鉬等礦物元素對雞肉產(chǎn)地進行溯源，通過交叉驗證的判別分析，綜合判別率為88.3%（n=339）。Zhao等[18]對來自中國4個省的雞肉中的碳、氮穩(wěn)定同位素和12種礦物元素進行分析，從中篩選出K、Zn、Rb和13C、15N組成判別模型，并對結果進行DA—PCA分析，結果表明，應用穩(wěn)定同位素和多元素分析技術相結合的判別效果優(yōu)于單獨使用礦物元素。

3 近紅外光譜技術

近紅外光是指波長在780～2 526 nm范圍內(nèi)的電磁波，具有光的“波力”二象性，主要吸收含氫基團（—CH，—NH，—OH 等）振動的倍頻和合頻。當待測樣品中含有以上不同基團時，可利用近紅外光譜儀對樣品進行測定。

楊旭寧等[19]建立了基于Matlab圖形用戶界面（graphical user interface，GUI）的平臺，用以鑒別羊肉產(chǎn)地，根據(jù)900～1 700 nm高光譜成像儀采集3個不同產(chǎn)地羊肉新樣本的近紅外高光譜數(shù)據(jù)驗證鑒別平臺的有效性，正確率為85%。孫瀟等[20]利用近紅外光譜結合聚類分析、主成分分析對來自4個產(chǎn)地的180個經(jīng)蒸、煮、微波加工的同雞齡、同部位雞肉樣本建立產(chǎn)地溯源判別模型，預測集識別正確率為90%～95%。由此可見，近紅外光譜模型不僅可用于冷鮮肉產(chǎn)地溯源的判別，還可用于加工后肉品的產(chǎn)地溯源。孫淑敏等[21]采用近紅外光譜指紋技術對3個牧區(qū)、2個農(nóng)區(qū)的99份羊肉樣品進行分析，利用主成分分析結合線性判別分析（principal component analysis +linear discriminant analysis，PCA+LDA），以及偏最小二乘判別分析法（partial least squares discrimination analysis，PLS—DA）建模，結果表明，PCA+LDA法優(yōu)于PLS—DA法，對5個地域來源樣本的整體確判別率為91.2%。史巖等[22]利用近紅外光譜（780～2 500 nm）結合主成分分析和聚類分析對5個產(chǎn)地100個雞肉樣本進行分析，建立了雞肉產(chǎn)地溯源的判別模型，對預測集的識別率和拒絕率均為100%。Sun等[23]利用近紅外光譜結合主成分分析（PCA）、偏最小二乘分析（D—PLS）、線性判別分析（LDA）和偏最小二乘回歸（PLSR）對3個牧區(qū)和2個農(nóng)業(yè)區(qū)的羔羊肉樣品進行分析，結果表明，D—PLS和LDA對牧區(qū)和農(nóng)區(qū)樣本的正確判別率均為100%，對5個單個區(qū)域樣本的正確判別率分別為88.9%和75%。

4 DNA指紋圖譜技術

DNA指紋是指建立在DNA分子標記基礎上，以生物個體間核苷酸序列變異為基礎的遺傳標記（分子標記），可直接在DNA水平上檢測生物個體間的差異，是生物個體在DNA水平上遺傳變異的直接反映。

吳瀟等[24]從24個微衛(wèi)星標記（simple sequence repeats，SSR 標記）中通過雜合度和多態(tài)信息含量計算篩選出11個用于豬肉產(chǎn)品的DNA溯源，統(tǒng)計分析顯示，這11個微衛(wèi)星標記能有效區(qū)分100個隨機個體，同時采集的10個肌肉和內(nèi)臟組織樣的基因型是一致的，并通過基因型判斷這些樣品來自43號個體。

5 其他技術的應用

劉興勇等[25]分析了利用17種水解氨基酸的含量對云南5地的黑山羊肉進行產(chǎn)地溯源的可行性，并進行了方差分析、主成分分析、聚類分析、K最鄰近法及人工神經(jīng)網(wǎng)絡判別分析，結果表明，經(jīng)過聚類分析和K最鄰近法進行產(chǎn)地鑒別，羊肉樣品被分為5類，分別代表5個不同產(chǎn)地，其中來自麗江、龍陵和羅平的樣品能實現(xiàn)100%完全分類，來自昆明、石林、麗江3地的樣品的人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類正確率為100%。田曉靜等[26]利用質(zhì)地特性參數(shù)結合多元統(tǒng)計分析（主成分分析、典則判別分析和線性判別分析）對4個產(chǎn)地的羊肉進行鑒別，結果表明，線性判別分析建立的羊肉地域判別模型，對4個產(chǎn)地羊肉的正確識別率達到70%。Zaima等[27]對3個不同產(chǎn)地的日本黑牛大腿肉中的脂質(zhì)含量進行了分析，結果表明，常規(guī)的液相—質(zhì)譜提取方法得到的3個樣品中的脂質(zhì)種類和含量沒有明顯的區(qū)別，而運用基質(zhì)輔助激光解吸電離質(zhì)譜成像技術（matrix assisted laser desorption ionization mass spectrometry imaging，MALDI MSI）結合主成分分析則可以根據(jù)不同產(chǎn)地牛肉中的脂質(zhì)差異來進行產(chǎn)地溯源。

6 結語

綜上所述，穩(wěn)定同位素技術、礦物元素分析技術、近紅外光譜技術與DNA指紋圖譜等技術目前在肉類食品產(chǎn)地溯源中發(fā)展較快。目前大多數(shù)研究僅采用了單一的檢測手段及較傳統(tǒng)的模式識別方法，而肉類食品產(chǎn)地溯源是一項復雜的技術。因此，多種技術的聯(lián)合使用以及現(xiàn)代信號處理技術、模式識別技術的不斷提高，從而建立各參數(shù)與產(chǎn)地來源的穩(wěn)定圖譜信息，將是國內(nèi)外肉類食品產(chǎn)地溯源技術的發(fā)展趨勢。