張雅淑，黃美婷，呂仕軍，陸莉莉，曹軼群，謝彩鋒，陸海勤，黎慶濤*，黃智*

（1.廣西大學(xué)輕工與食品工程學(xué)院,廣西南寧 530004；2.廣西壯族自治區(qū)產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)研究院,廣西南寧 530200）

紅糖是甘蔗經(jīng)過(guò)壓榨、澄清、蒸發(fā)、濃縮過(guò)程加工而成的一種非分蜜糖（non-centrifugal sugar,NCS）[1],保留了甘蔗中大部分的酚類、黃酮類化合物、維生素、礦物質(zhì)以及氨基酸等成分[2-5],紅糖中營(yíng)養(yǎng)及活性成分的差異來(lái)源于甘蔗原料的差異,原料差異主要受到甘蔗品種、種植地區(qū)生態(tài)環(huán)境和氣候等因素的影響[6-10]。隨著消費(fèi)者對(duì)天然、健康食品的追求不斷增加,正品紅糖的市場(chǎng)需求量也在日益增長(zhǎng),然而這也導(dǎo)致了假冒偽劣產(chǎn)品的涌現(xiàn)[11]。因此,通過(guò)追溯紅糖的產(chǎn)地來(lái)遏制假冒和劣質(zhì)商品的流通,是一種非常有效的手段。

指紋圖譜是一種可以反映樣品整體在各種條件下的化學(xué)特征和規(guī)律的技術(shù),常用于復(fù)雜樣品的鑒定和品質(zhì)控制[12]。紅糖的指紋圖譜研究主要采用一系列的分析技術(shù),包括色譜技術(shù)[如高效液相色譜（high performance liquid chromatography,HPLC）[13]、氣相色譜（gas chromatography,GC）[14]、質(zhì)譜（mass spectrometry,MS）[15]等]以及光譜技術(shù)[如紅外光譜（infrared spectroscopy,IR）[16-17]、紫外可見(jiàn)光譜和三維熒光光譜[18]等]。紅糖的指紋圖譜技術(shù)主要應(yīng)用在質(zhì)量評(píng)估、真?zhèn)舞b別和產(chǎn)地溯源。在品質(zhì)評(píng)估方面,陸楊等[13]對(duì)35 批藥用輔料紅糖的紫外全波長(zhǎng)融合指紋圖譜進(jìn)行相似度分析,構(gòu)建了藥用輔料紅糖的紫外光譜指紋圖譜,標(biāo)定10 個(gè)共有峰,為制定藥用輔料紅糖的品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)提供依據(jù)。在真?zhèn)舞b別方面,蔡瑋琦等[19]為了將白砂糖、紅糖、赤砂糖以及黑糖進(jìn)行區(qū)分,建立了白砂糖、紅糖、赤砂糖與黑糖的非糖部分高效液相色譜指紋圖譜,結(jié)合模式識(shí)別發(fā)現(xiàn)白砂糖、紅糖、赤砂糖以及黑糖之間可以相互區(qū)分,從而達(dá)到準(zhǔn)確區(qū)分該類食品的目的。楊婷等[20]通過(guò)氣相色譜-離子遷移譜技術(shù)建立了3 種紅糖和3 種赤砂糖揮發(fā)性成分指紋圖譜,共鑒定出65 種已知物質(zhì),主成分分析結(jié)果表明紅糖和赤砂糖揮發(fā)性成分存在明顯差異,為紅糖和赤砂糖鑒定分析提供了依據(jù)。在產(chǎn)地溯源方面,陳其釗等[21]建立了廣西、廣東和云南21 批紅糖的HPLC-二極管陣列檢測(cè)器（diode array detector,DAD）指紋圖譜,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)標(biāo)定13 個(gè)共有峰,發(fā)現(xiàn)其中11 個(gè)成分是造成不同批次樣品差異性的主要標(biāo)記物,可將這3 個(gè)產(chǎn)地兩兩區(qū)分。但產(chǎn)地的覆蓋率較窄,樣本數(shù)量不足,對(duì)紅糖產(chǎn)地溯源的研究還不完善。Chen 等[14]采用氣相色譜-嗅覺(jué)-質(zhì)譜聯(lián)用（gas chromatography-olfactory-mass spectrometry,GC-O-MS）對(duì)比分析了來(lái)自廣東、廣西和云南三省的18 批甘蔗紅糖中揮發(fā)性風(fēng)味化合物的差異,結(jié)果表明建立的正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squares discrimination analysis,OPLS-DA）模型鑒別出了可區(qū)分紅糖產(chǎn)地的4 種化合物。

將色譜指紋圖譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合可以充分利用圖譜信息對(duì)樣品進(jìn)行品質(zhì)評(píng)價(jià)[22]。模式識(shí)別是化學(xué)計(jì)量學(xué)在紅糖化合物鑒定方面的一個(gè)重要分支,用于挖掘和可視化圖譜信息,從而建立有效的識(shí)別模型用于紅糖的品質(zhì)評(píng)估和產(chǎn)地溯源[23]。其中,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)是常見(jiàn)的模式識(shí)別分類方法,可對(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)中的隱藏模式進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或分類,聚類分析（hierarchical cluster analysis,HCA）和主成分分析（principal component analysis,PCA）是其中常用的兩種模型,HCA可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,PCA 可對(duì)類別之間的相似性進(jìn)行評(píng)估[24-25]。Chen 等[18]使用紫外可見(jiàn)光譜、三維熒光光譜和質(zhì)譜,通過(guò)PCA 和線性判別法分析圖譜數(shù)據(jù),能夠準(zhǔn)確區(qū)分天然紅糖和商業(yè)紅糖,建立紅糖原料的品質(zhì)控制方法。

近年來(lái),隨著消費(fèi)者對(duì)食品安全的關(guān)注度不斷提高,紅糖的產(chǎn)地溯源問(wèn)題也備受關(guān)注,但目前只有Chen 等[14]和陳其釗等[21]在紅糖溯源方面建立了指紋圖譜。以上研究雖然取得了一定的成果,但是覆蓋范圍相對(duì)有限,僅涵蓋了廣西、廣東和云南3 個(gè)地區(qū)；其次,僅分析了21 批和18 批紅糖樣本,樣本數(shù)量也不足。本研究對(duì)來(lái)自廣西、廣東、云南、貴州和香港5 個(gè)紅糖主產(chǎn)地的11 家制糖企業(yè)的55 批紅糖樣品進(jìn)行了深入的研究,通過(guò)HPLC-DAD 檢測(cè)技術(shù),建立5 個(gè)紅糖主產(chǎn)地特有的指紋圖譜和全部產(chǎn)地的共有指紋圖譜,并結(jié)合共有模式法、相似度評(píng)價(jià)法和化學(xué)計(jì)量學(xué)法,對(duì)55 批紅糖樣品的指紋圖譜進(jìn)行比對(duì),以期有效區(qū)分不同來(lái)源的紅糖,并準(zhǔn)確鑒別不同產(chǎn)地紅糖之間的化學(xué)成分差異,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同產(chǎn)地紅糖的快速準(zhǔn)確鑒別,以確保紅糖產(chǎn)品的品質(zhì)與安全。

1 材料與方法

1.1 樣品與試劑

從廣西、廣東、貴州、香港和云南的11 家制糖企業(yè)中,選取了55 批紅糖樣品。其中,廣西地區(qū)的5 家不同制糖企業(yè)分別標(biāo)記為桂中號(hào)（L1～L5）、桂南1 號(hào)（M1～M5）、桂南2 號(hào)（Z1～Z5）、桂東1 號(hào)（X1～X5）和桂東2 號(hào)（P1～P5）；廣東地區(qū)的兩家不同制糖企業(yè)標(biāo)記為廣東1 號(hào)（H1～H5）和廣東2 號(hào)（G1～G5）；云南地區(qū)的兩家不同制糖企業(yè)標(biāo)記為云南1 號(hào)（N1～N5）和云南2 號(hào)（Y1～Y5）；貴州地區(qū)的1 家制糖企業(yè)標(biāo)記為貴州號(hào)（F1～F5）；香港地區(qū)的1 家制糖企業(yè)標(biāo)記為香港號(hào)（D1～D5）。

乙腈（色譜純）:成都市科隆化學(xué)品有限公司；三氟乙酸（色譜純）:天津市科密歐化學(xué)試劑有限公司；無(wú)水乙醇（分析純）:廣東予能實(shí)驗(yàn)室設(shè)備科技有限公司；超純水:成都優(yōu)越科技有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

GRINDOMIX GM200 刀式研磨儀:德國(guó)Retsch（萊馳）公司；KQ-500DE 型數(shù)控超聲波清洗器:昆山市超聲儀器有限公司；Agilent Poroshell 120 EC-C18（4.6 mm×100 mm,2.7μm）色譜柱、Cary 3500 紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)、Agilent 1260 液相色譜儀:美國(guó)安捷倫公司；AL204萬(wàn)分之一電子天平:梅特勒-托利多儀器有限公司；TG20WS 臺(tái)式高速離心機(jī):湖南湘立科學(xué)儀器有限公司；HYC-1378 醫(yī)用冷藏箱:青島海爾電器有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品的制備

將烘干的紅糖樣品用電子天平稱取8 g（精確至0.000 1 g）,使用80 mL 無(wú)水乙醇溶解在100 mL 離心管中,為使超聲過(guò)程中紅糖不受環(huán)境溫度升高的影響,在超聲波清洗器內(nèi)加入冰塊,使超聲全過(guò)程保證在低溫5～15 ℃下進(jìn)行,中途溫度升高需補(bǔ)加冰塊。超聲處理（550 W、40 kHz）30 min,將超聲處理后的溶液使用4 000 r/min 的臺(tái)式高速離心機(jī)離心8 min 取上清液,將上清液倒入直徑為15 cm 的圓形培養(yǎng)皿,置于通風(fēng)櫥使乙醇全部揮發(fā),加入5 mL 超純水復(fù)溶,分別用2、1 mL 超純水潤(rùn)洗,定容至10 mL 制成供試品溶液。放入4 ℃醫(yī)用冷藏箱待測(cè)[21]。

1.3.2 高效液相色譜檢測(cè)

1.3.2.1 高效液相色譜條件

紅糖指紋圖譜高效液相色譜采用Agilent Poroshell 120 EC-C18（4.6 mm×100 mm,2.7μm）色譜柱,流動(dòng)相采用乙腈-0.1%三氟乙酸梯度洗脫,檢測(cè)波長(zhǎng)為270 nm,柱溫30 ℃,流速采用0.2～1.0 mL/min 梯度流速,進(jìn)樣量20μL,洗脫程序見(jiàn)表1。

1.3.2.2 精密度、重現(xiàn)性和穩(wěn)定性測(cè)定

稱取同一批次紅糖樣品6 份（X1）,并按照1.3.1方法制備供試品溶液,取其中一份樣品連續(xù)進(jìn)樣6 次,取另一份樣品分別在0、2、4、8、12、24、48 h 進(jìn)樣檢測(cè),按照1.3.2.1 指紋圖譜色譜條件分別進(jìn)行檢測(cè),選擇18 號(hào)峰作為參照,并通過(guò)Microsoft Excel 軟件計(jì)算該樣品中共有峰的相對(duì)峰面積和相對(duì)保留時(shí)間,計(jì)算精密度、重復(fù)性和穩(wěn)定性的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（relative standard deviation,RSD）,并將6 次測(cè)定結(jié)果通過(guò)《中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)（2012.1 版）》軟件進(jìn)行相似度計(jì)算。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.3.1 共有模式法分析產(chǎn)地特有峰和共有峰

將5 個(gè)產(chǎn)地紅糖樣品的HPLC-DAD 色譜圖數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入色譜軟件中,分別生成產(chǎn)地各自特有的紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式。按《中藥注射劑指紋圖譜研究的技術(shù)要求（暫行）》[26]中的要求,選取分離度好且共有的色譜峰作為參照,計(jì)算各產(chǎn)地紅糖指紋圖譜的相對(duì)保留時(shí)間,并匹配色譜峰。選擇某一產(chǎn)地90% 以上樣品中的共有峰,形成該產(chǎn)地特有指紋圖譜[27],再選取各產(chǎn)地中均存在的共有峰生成所有產(chǎn)地的共有指紋圖譜,通過(guò)分析特有峰的保留時(shí)間以及共有峰的峰面積來(lái)鑒別不同產(chǎn)地的紅糖。

1.3.3.2 相似度分析

將1.3.3.1 中建立的產(chǎn)地特有的HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式和共有的HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式,分別導(dǎo)入色譜軟件進(jìn)行分析,比較55 批樣品各產(chǎn)地組內(nèi)和組外的相似度差異。

1.3.3.3 基于共有峰峰面積的化學(xué)計(jì)量分析

將55 批不同產(chǎn)地紅糖樣品的9 個(gè)共有峰峰面積導(dǎo)入在線代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Metabo Analys 統(tǒng)計(jì)軟件中,以標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,標(biāo)準(zhǔn)化為“Autoscale samples”,“Pearson”模式為距離測(cè)量方式,以“ward”為聚類方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,得到層次聚類熱圖。為了研究55 批紅糖樣品中9 種成分的分布規(guī)律,使用在線代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 精密度、重復(fù)性和穩(wěn)定性測(cè)定結(jié)果

經(jīng)測(cè)定精密度、重復(fù)性和穩(wěn)定性的檢測(cè),發(fā)現(xiàn)6 組指紋圖譜共匹配了32 個(gè)共有峰,并計(jì)算共有峰的相對(duì)峰面積（relative peak area,PA）的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）,結(jié)果顯示RSD 均低于3%。同時(shí),相似度均超過(guò)0.99,證明了儀器的高精密度和試驗(yàn)方法的良好重現(xiàn)性。

2.2 產(chǎn)地特有的指紋圖譜共有模式分析特有色譜峰保留時(shí)間的差異

生成的產(chǎn)地特有的紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式見(jiàn)圖1,不同產(chǎn)地紅糖樣品的HPLC-DAD 指紋圖譜共有峰的平均相對(duì)保留時(shí)間見(jiàn)表2。

圖1 不同產(chǎn)地紅糖的HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式Fig.1 HPLC-DAD fingerprint patterns of brown sugar from different producing areas

表2 不同產(chǎn)地紅糖的HPLC-DAD 指紋圖譜共有峰的平均相對(duì)保留時(shí)間Table 2 Average relative retention time of common peaks in HPLC-DAD fingerprints of brown sugar from different origins

由圖1、表2 可知,各產(chǎn)地的紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜顯示出較多的共有峰。廣西、廣東、云南、貴州和香港地區(qū)紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式分別存在共有峰26、20、9、37 個(gè)和39 個(gè)。平均相對(duì)保留時(shí)間為1.527、1.670、1.747、1.987 和2.208 的色譜峰為廣西特有,廣東特有的色譜峰平均相對(duì)保留時(shí)間為3.915,貴州特有色譜峰平均相對(duì)保留時(shí)間為0.368 和0.505,平均相對(duì)保留時(shí)間為1.404、1.437、1.475、1.820、1.854、1.966、1.980、2.141 和2.276 的色譜峰為香港特有。廣西、廣東、貴州和香港地區(qū)紅糖分別存在特有峰5、1、2 個(gè)和9 個(gè),通過(guò)對(duì)各地區(qū)的特有峰保留時(shí)間進(jìn)行分析,可以初步區(qū)分不同產(chǎn)地的紅糖。

2.3 產(chǎn)地共有峰峰面積分析及紅糖樣品指紋圖譜

生成產(chǎn)地共有的紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式見(jiàn)圖2。圖3 為55 批紅糖樣品指紋圖譜和產(chǎn)地共有的HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式對(duì)照。全部產(chǎn)地共有峰的平均相對(duì)保留時(shí)間見(jiàn)表3,平均相對(duì)峰面積見(jiàn)表4。

圖2 產(chǎn)地共有HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式Fig.2 Common HPLC-DAD fingerprint patterns for producing areas

圖3 紅糖樣品指紋圖譜Fig.3 Fingerprint patterns of brown sugar

表3 產(chǎn)地共有HPLC-DAD 指紋圖譜共有峰的平均相對(duì)保留時(shí)間Table 3 The average relative retention time of common peaks in the HPLC-DAD fingerprint of the place of origin

表4 產(chǎn)地共有峰的平均相對(duì)峰面積Table 4 The average relative peak area of common peaks

在紅糖的HPLC-DAD 圖譜中,色譜峰代表不同的化學(xué)組分,色譜峰面積的大小代表各組分含量的高低,共有峰的相對(duì)峰面積反映所含化學(xué)成分的相對(duì)含量,RSD 值表示了化學(xué)成分間的差異[28]。由圖3、表3、表4 可知,產(chǎn)地共有的HPLC-DAD 指紋圖譜共確定了9 個(gè)共有峰,共有峰的相對(duì)保留時(shí)間RSD≤1.53%。然而,不同產(chǎn)地紅糖中共有峰的平均相對(duì)峰面積差異較大,其RSD 值為45.565%～197.088%。這種差異主要是由于紅糖來(lái)自不同的產(chǎn)地,由于氣候、生態(tài)環(huán)境、原料品種和加工工藝等方面存在一定的差異,因此導(dǎo)致了其化學(xué)成分種類及含量的差異。廣東、廣西、云南、貴州和香港地區(qū)的S2 號(hào)共有峰的平均相對(duì)峰面積分別為 47.592% 、26.873% 、814.853% 、8.683% 和3.111%,通過(guò)S2 號(hào)共有峰的平均相對(duì)峰面積,可以成功地將這5 個(gè)產(chǎn)地區(qū)進(jìn)行區(qū)分。

2.4 指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)

在進(jìn)行初步的產(chǎn)地判別后,利用相似度評(píng)價(jià)法對(duì)紅糖產(chǎn)地組內(nèi)和產(chǎn)地之間進(jìn)行分析和鑒別,結(jié)果見(jiàn)表5、表6。

表5 紅糖樣品與所屬產(chǎn)地的HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度Table 5 Similarity of common patterns between brown sugar samples and HPLC-DAD fingerprints of their respective producing areas

表6 產(chǎn)地特有紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜與產(chǎn)地共有紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜間的相似度Table 6 Similarity between region-specific HPLC-DAD fingerprints of brown sugar and common HPLC-DAD fingerprints of brown sugar

由表5 可知,廣西紅糖樣品與其HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度為0.533～0.986,廣東紅糖樣品與其HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度為0.686～0.966,云南紅糖樣品與其HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度為0.436～0.862,貴州紅糖樣品與其HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度為0.783～0.918,香港紅糖樣品與其HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度為0.992～0.999。香港紅糖樣品與其產(chǎn)地特有指紋圖譜共有模式之間的相似度較高,紅糖樣品與各自相應(yīng)產(chǎn)地的HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度均大于0.9,說(shuō)明相同產(chǎn)地的紅糖樣品間所含的化學(xué)成分較相似。廣西紅糖樣品與其指紋圖譜共有模式間的相似度范圍較大,分析原因可能是廣西紅糖樣本數(shù)量較多,相對(duì)于其他地區(qū)更能體現(xiàn)出較大的差異性,但這種差異仍在合理的范圍內(nèi)。云南紅糖樣品與其指紋圖譜共有模式間的相似度較低,由于云南地處低緯高原,蔗區(qū)海拔、降雨量、日照時(shí)間等自然條件差異顯著,使得云南蔗區(qū)成為世界上生產(chǎn)條件最復(fù)雜的蔗區(qū)之一,這些環(huán)境因素導(dǎo)致了甘蔗原料的明顯差異,進(jìn)而影響了云南紅糖樣品的獨(dú)特性[29]。

表6 顯示廣西、廣東、貴州、香港、云南紅糖指紋圖譜共有模式與5 個(gè)產(chǎn)地共有紅糖HPLC-DAD 指紋圖譜共有模式間的相似度分別為0.837、0.823、0.915、0.849、0.473,廣東、廣西和香港的紅糖之間相似度差異較小,云南紅糖與其他地區(qū)相似度存在較大的差異。貴州和云南地區(qū)的紅糖,可以明顯地區(qū)別于其他地區(qū),表明貴州和云南的甘蔗品質(zhì)和特性存在明顯差異,從而能夠與其他地區(qū)的產(chǎn)品立即區(qū)分出來(lái)。相似度評(píng)價(jià)雖然能夠?qū)崿F(xiàn)初步的區(qū)分,但無(wú)法提供更精確的區(qū)分結(jié)果,為了實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的區(qū)分,還需要進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)分析以得出更深入的結(jié)論。

2.5 聚類分析（HCA）法處理共有峰峰面積

使用相似度評(píng)價(jià)法分析紅糖產(chǎn)地,發(fā)現(xiàn)貴州和云南的紅糖可明顯區(qū)分,但廣東、廣西和香港的紅糖相似度高,難以區(qū)分。因此,需將產(chǎn)地共有指紋圖譜中的9 個(gè)共有峰結(jié)合化學(xué)模式法進(jìn)一步分析,得到的聚類熱圖見(jiàn)圖4。

圖4 紅糖樣品聚類熱圖Fig.4 Heatmap of brown sugar samples

如圖4 所示,5 個(gè)地區(qū)的紅糖樣品之間存在明顯的差異,每個(gè)地區(qū)各自聚為一小類,小組間存在明顯差異,顯示了各地區(qū)樣本間明顯的區(qū)別。云南的紅糖樣品被分為兩個(gè)子類,這表明云南紅糖樣本之間存在組間差異,進(jìn)一步驗(yàn)證了2.4 相似度評(píng)價(jià)法顯示的結(jié)果。此外,廣東地區(qū)的紅糖樣品中含有較高比例的成分S4、S5、S8 和S9,香港地區(qū)的樣品含有較多的S4、S5 和S9,廣西地區(qū)的紅糖樣品中主要含有成分S4 和S5,貴州地區(qū)含有更多的S4 和S6,云南地區(qū)的紅糖樣品中顯現(xiàn)出含有較多的成分S1 和S6,這些不同的化學(xué)成分分布為區(qū)分不同產(chǎn)地的紅糖提供了依據(jù)。研究結(jié)果顯示,不同產(chǎn)地的紅糖樣品化學(xué)成分的種類及含量具有明顯差異,因此通過(guò)聚類分析深入分析這些化學(xué)成分的分布情況,可以準(zhǔn)確地對(duì)紅糖產(chǎn)地進(jìn)行追蹤溯源。

2.6 主成分分析（PCA）法處理共有峰峰面積

使用在線代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和相關(guān)性分析,結(jié)果見(jiàn)圖5。

圖5 紅糖樣品主成分分析Fig.5 Principal component analysis of brown sugar samples

圖5A 顯示除部分廣東紅糖樣品與廣西紅糖存在部分重疊外,其他3 個(gè)產(chǎn)地的紅糖樣品2D 得分圖呈現(xiàn)出分散的態(tài)勢(shì),基本可以相互區(qū)分,特別是香港和貴州的紅糖能夠很好地與其他地區(qū)的紅糖進(jìn)行區(qū)分。

變量載荷圖可以反映主成分與變量之間的關(guān)系,載荷的絕對(duì)值越大,對(duì)主成分的影響就越大,而這種影響可以通過(guò)載荷所代表的點(diǎn)到原點(diǎn)之間的距離來(lái)進(jìn)行衡量。如果某個(gè)點(diǎn)在進(jìn)行主成分分析之后位置在原點(diǎn)附近,則說(shuō)明該變量對(duì)于樣本之間的區(qū)別貢獻(xiàn)不大[30],由圖5B 可知,PC1 主要受S4、S6、S5 的影響,PC2 主要受S6、S2、S7 的影響。

圖5C 顯示PC1 的方差貢獻(xiàn)率為59.9%,PC2 的方差貢獻(xiàn)率為17.1%,PC3 的方差貢獻(xiàn)率為11.6%,主成分PC1 的方差貢獻(xiàn)率最大,PC1、PC2 與PC3 的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為88.6%。這3 種主成分對(duì)模型的貢獻(xiàn)較大,可作為鑒別紅糖產(chǎn)地的特征性指標(biāo)。

結(jié)果顯示不同產(chǎn)地的樣品主要受組分S4、S6、S5、S2、S7 的影響。此外,組分S3 與S8 的對(duì)稱性和平穩(wěn)性幾乎相同,這意味著這兩個(gè)成分所反映的信息基本相同。主成分分析能夠很好地區(qū)分廣西、云南、貴州和香港的紅糖,但部分廣東樣品無(wú)法與廣西樣品區(qū)分,這是因?yàn)閺V東與廣西所用甘蔗的品種大多相同,生產(chǎn)工藝相似,并且廣西和廣東兩地都位于我國(guó)南部,同屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),地理位置相近,氣候條件相似,兩地的甘蔗都具有雨熱同期的特點(diǎn)[31-32]。

2.7 共有峰成分定性定量分析

采用HPLC-DAD 方法,結(jié)合對(duì)照品比對(duì)以進(jìn)一步確定共有峰成分,結(jié)果見(jiàn)圖6。

圖6 表沒(méi)食子兒茶素高效液相色譜特征峰Fig.6 Characteristic peaks of epigallocatechin in high performance liquid chromatography

由圖6 可知,根據(jù)出峰時(shí)間（5.368 min）確定S1 號(hào)色譜峰為表沒(méi)食子兒茶素,化學(xué)式為C15H14O7。

采用外標(biāo)法,通過(guò)峰面積計(jì)算得出樣品中表沒(méi)食子兒茶素的含量,并將紅糖樣品中的含量結(jié)果展示在圖7。

圖7 紅糖樣品中表沒(méi)食子兒茶素的含量Fig.7 Content of epigallocatechin in brown sugar samples

由圖7 可知,55 批紅糖樣品中表沒(méi)食子兒茶素含量較高,但各批次樣品成分含量差異較大。廣東地區(qū)廣東1 號(hào)廠家含有表沒(méi)食子兒茶素平均含量最多,廣東2 號(hào)廠家含有表沒(méi)食子兒茶素平均含量最少。因此,即使是同一產(chǎn)地的紅糖,各廠家之間的表沒(méi)食子兒茶素含量也存在差異,這表明表沒(méi)食子兒茶素的含量與產(chǎn)地?zé)o關(guān),可能受到不同加工方式的影響。

3 結(jié)論

本研究以5 個(gè)主產(chǎn)地的11 家制糖企業(yè)的55 批紅糖樣品作為研究對(duì)象,建立產(chǎn)地特有的HPLC-DAD 指紋圖譜,發(fā)現(xiàn)廣西、廣東、貴州和香港地區(qū)紅糖分別存在5、1、2 個(gè)和9 個(gè)特有峰,可以初步區(qū)分不同產(chǎn)地的紅糖。產(chǎn)地共有HPLC-DAD 指紋圖譜中共確定了9 個(gè)共有峰,廣東、廣西、云南、貴州和香港地區(qū)的S2 號(hào)共有峰的平均相對(duì)峰面積分別為47.592%、26.873%、814.853%、8.683%和3.111%,通過(guò)S2 號(hào)產(chǎn)地共有峰的峰面積,可以成功地將這5 個(gè)產(chǎn)地的紅糖進(jìn)行區(qū)分。為了更準(zhǔn)確地鑒別紅糖產(chǎn)地,采用了HCA 和PCA 兩種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法分析峰面積,HCA 可以明顯區(qū)分不同紅糖主產(chǎn)地的樣品,并得到廣西、云南地區(qū)紅糖樣本之間存在差異。PCA 不僅能夠區(qū)分辨別不同地區(qū)的樣品,還能清楚地揭示對(duì)溯源有影響的成分,并準(zhǔn)確評(píng)估其貢獻(xiàn)大小。本研究建立的紅糖溯源量化方法,保證了更科學(xué)的紅糖產(chǎn)地區(qū)分和溯源,為規(guī)范市場(chǎng)提供了有力的技術(shù)支持和堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù)。