稻米中同位素与多元素特征及其产地溯源PCA-LDA判别

通过探究谷物中同位素与多元素的地域特色及其产地溯源的可能性,本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定稻米中同位素比率和多元素含量,并结合化学计量学中主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对不同省份的稻米进行产地溯源判定。结果表明,各地产的稻米中稳定同位素δ15N、δ13C、δD、δ18O数值范围不同,而且Li、Be和Na等其他矿物元素的含量变化较大,Pb、Sr同位素比率也各不相同,具有一定的地域特征。PCA法能够初步辨别各稻米地产,本研究进一步采用PCA-LDA法能够对大区域(黑龙江省、江苏省和辽宁省)的稻米进行产地判别,通过对23个样本进行判别验证,正确率为91%。对于黑龙江省4个地产的稻米样品,由于地理差异性比较小,同时样本数比较少,故只对其中2个产地稻米进行判别。通过同位素比率和多元素的含量的测定再结合化学计量学分析,一定程度上能够区分不同产地的稻米,为稻米产地溯源的可行性提供了方法依据。     

杨梅中稳定同位素和多元素特征在其产地溯源中的应用

为探讨杨梅稳定同位素与多元素的特征及其产地溯源应用的可能性,采用稳定同位素质谱(EAIRMS)和等离子发射光谱质谱法(ICP-MS)测定杨梅中稳定同位素比率(如δ~(15)N、δ~(13)C、δD和δ~(18)O等)和多元素(如Li、Be、Na、K和Fe等)含量,并结合化学计量学主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)建立判别模型,对浙江、福建、云南、贵州和江苏等省份的杨梅进行产地溯源技术研究。单因素方差分析(One-way ANOVA)表明,各产地杨梅中稳定同位素比率和其他矿物元素的含量具有一定的地域特征,但并不具有显著性差异,利用单指标无法区分各省份杨梅。PCA分析中,前3个主成分(累计方差贡献率仅为42.77%)的得分分布散点图均有部分重叠,不能有效区分杨梅产地。PCA-LDA方法将所有样本分为浙江类、福建类、其他省类(包括云南、贵州、江苏省样品)3类,利用蒙特卡洛随机法随机产生训练集和测试集分别用于建模和模型准确度验证,经过2 000次的循环计算,该模型对浙江省杨梅判别结果的准确率高达99.6%,福建省杨梅判别结果的准确率为90.3%,其他省份判别结果的准确率为98.4%。综上,利用稳定同位素和多元素检测并结合PCA-LDA法能够初步对杨梅进行产地溯源和判别,具有一定的可行性和应用价值。     

基于矿物元素指纹的龙井茶产地溯源

龙井茶由于外形、工艺的一致性,无法通过外观特征来识别其产地,茶叶中元素组成因气候条件和土壤类型不同而有所差异,形成茶叶产地的元素指纹。本研究通过测定不同产区龙井茶中多种元素含量及同位素比率,借助化学计量学工具建立龙井茶产地区分模型。从西湖龙井、越州龙井和钱塘龙井3个产区采集102个春茶样本,采用微波消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)、电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)、稳定同位素质谱(EA-IRMS)测定51种元素含量及18种元素同位素比率;运用正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)、逐步线性判别分析(FLDA)、决策树C5.0和神经网络(BP-ANN)4种判别方法对龙井茶进行产区判别。结果表明,4种方法所构建的模型对模型构建样本回代验证的正确判别率均在92%以上,而4种模型的交叉验证准确率以FLDA准确率最高,达到92.17%,决策树C5.0和BP-ANN模型略低,但也在84%以上,4种模型对外部样本的预测准确度均在80%以上,其中以OPLS-DA最高,达93.33%。不同产区龙井茶的矿质元素指纹结合化学计量学工具可以有效对龙井茶产地进行溯源;FLDA和OPLS-DA模型较适合龙井茶产地溯源。通过多元统计分析建立不同产区龙井茶判别模型,为龙井茶品牌的原产地保护提供了鉴定。     

浦江葡萄同位素与矿物元素特征及地理标志保护模型构建

为探讨稳定同位素与矿物元素在葡萄产地鉴别上的可行性,本研究分别从浦江、浙江其他产地(慈溪、温岭)、上海和安徽4个不同产地采集代表性葡萄样品;通过稳定同位素比率质谱(EA-IRMS)元素分析仪和电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定其同位素比率与矿物质元素含量,结合化学计量学统计工具对浦江葡萄开展原产地判别研究.结果表...     

稳定同位素和元素指纹分析在白术产地溯源中的应用

为解决道地药材白术的产地溯源问题,本研究采用稳定同位素比质谱仪(EA-IRMS)和电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)测定了6个产地168种白术中δ¹³C、δ¹⁵N、δ²H、δ¹⁸O和δ³⁴S值及41种矿质元素含量,并结合化学计量学对不同产地白术进行鉴别。结果表明,线性判别分析(LDA)可以区分6个产地的白术。基于不同变量共建立7种不同判别模型,其平均交叉验证率分别为:稳定同位与素(88.17%)、矿质元素(98.67%)、常量矿物元素(41.83%)、 痕量矿质元素(99.33%)、稳定同位素与矿物质元素(100%)、稳定同位素与常量矿质元素(91.83%)以及稳定同位素与痕量矿物质(98.83%)。其中,δ¹⁸O、 δ³⁴S值以及Li、Dy、Sm、Er等稀土元素是影响判别的主要因素,主要由产地地理位置、气候条件和土壤类型决定。综上,基于稳定同位素、矿质元素和化学计量学的方法可对不同产地白术进行产地溯源。     

茶叶中同位素与多元素特征及其原产地PCA-LDA判别研究

本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定茶叶中同位素比率和多元素含量,并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对福建、山东和浙江出产的茶叶,以及浙江余姚、金华和西湖出产的茶叶进行产地溯源判定.结果表明,不同产地的茶叶中稳定同位素δ15N、δ13C、δD、δ180数值范围不同,而且Li、Be和Na等27个矿物元素的含量变化也较大,具有一定的地域特征.PCA法能够区分不同产地的茶叶,但不同产地样本存在部分重合;而采用PCA-LDA法能够有效区分不同产地的茶叶,其中福建、山东和浙江产地的判定准确率为99％,浙江余姚、金华和西湖产地的判定准确率为86％.因此,利用稳定同位素和矿物多元素检测结合PCA-LDA法能够较好进行茶叶产地溯源,具有一定的可行性和应用价值.     

贵州名优茶与产地土壤矿质元素相关性及其溯源影响的研究

为探究贵州省名优茶产地不同深层土壤对茶叶矿质元素溯源效果的影响,以土壤-茶叶的多矿质元素法结合主成分分析(PCA)、反向传播(BP)神经网络法、逐步线性判别分析(SLDA)对茶叶产地进行溯源。结果显示,不同产地的茶叶和土壤具有独特的矿质元素指纹,茶叶中Fe、Mn、K、Ca、Mg、Cu的含量与土壤中对应元素含量显著相关(P<0.05),以这6种矿质元素含量结合PCA可有效区分茶叶的地理起源;不同深层土壤对茶叶产地的溯源有不同影响,通过SLDA法、BP神经网络法明确了以60~80 cm的土层进行产地溯源的效果最优,产地溯源验证判别率分别为98.5%(SLDA法)和100%(BP神经网络法),并基于SLDA法确定了Zn、Cu、P、Mn、Fe、Mg和K 7种元素构建的贵州名优茶产地溯源模型。此外,研究发现茶叶产地溯源几乎不受茶树品种的影响。本研究结果为贵州省名优茶矿质元素指纹图谱的建设及土壤-茶叶产地溯源的关系研究提供了理论依据。     

山东茶叶轻稳定同位素和矿物元素特征与产地识别化学计量学分析

为保护我国山东地理标志茶叶,通过元素分析仪-稳定同位素比率质谱(EA-IRMS)和电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定轻稳定同位素比值、矿物元素含量或同位素比进行特征挖掘及探讨,并采用化学计量学方法对山东不同产地的绿茶进行识别分析研究。结果表明,山东各产地茶叶中δ¹³C、δ²H、δ¹⁸O无显著差异,但δ²H和δ¹⁸O表现出沿海地区高于沿海内陆地区的规律,且δ¹⁸O与δ²H变化呈较高的线性相关性(R²=0.817 5);崂山产地的δ¹⁵N值较大,与其他产地间差异显著;临沂-泰安产地与崂山、胶南和日照三地地质条件不同,使得茶叶中某些矿物元素特征表现出空间分布上的差异。利用偏最小二乘判别分析分别对崂山、日照与山东其他产地建立茶叶识别模型,总体判别准确度分别为97.8%(崂山模型)和96.4%(日照模型),能够有效识别2个产地的茶叶。本研究结果可为茶叶中稳定同位素、矿物元素特征与产地环境的关联性分析,地理尺度更小的茶叶产地判别和地理标志产品保护提供研究思路。     

新疆红枣营养品质与稳定同位素及矿物元素特征产地溯源比较

为开发基于营养品质、稳定同位素及矿物元素分析的不同产地新疆红枣地理标志产品溯源新方法,本研究采集了2016年新疆不同产区(若羌、和田、阿克苏、麦盖提等15个县市)97个红枣种植地块的50份灰枣和47份骏枣样本,测定其果肉中13类营养品质指标(蛋白质、还原糖、自由氨基酸、总黄酮等),稳定碳、氮、氢、氧同位素比率(δ¹³C、δ¹⁵N、δ²H和δ¹⁸O)及21种微量矿物元素含量(Na、Mg、K、Fe和Zn等)用于其产地溯源分析与建模。采用单因素方差(one-way ANOVA)法比较不同产区间营养品质、稳定同位素比率及矿物元素特征的差异,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分别对两类红枣内在品质特征建立产地判别模型,对比其溯源准确度。结果表明,红枣稳定同位素及矿物元素产地特征差异比营养品质特征更明显,溯源判别准确度得到明显提升。灰枣和骏枣营养品质参数建模总体判别准确度分别为86.00%和85.11%,稳定同位素及矿物元素参数判别准确度分别为94.12%和95.74%,且两种地理标志保护的红枣品牌(若羌灰枣和和田玉枣)产地判别准确度高达100%,而其他产地误判为这两个产地红枣的概率为0%。因此,该策略有望作为新疆红枣产地溯源与地理标志农产品保护的可靠技术。     

西瓜稳定同位素与多元素特征分析及其产地溯源技术研究

本研究旨在利用稳定同位素与多元素分析技术结合化学计量学统计方法,开发不同省份西瓜产地溯源新策略。通过元素分析仪-同位素比质谱和电感耦合等离子质谱测定新疆、山东、广西、海南等产地的73份西瓜样本的碳、氮、氢、氧稳定同位素比值(δ¹³C、δ¹⁵N、δ²H、δ¹⁸O)与16种矿物元素含量(Na、K、Ca、Sr、Ba、Pb等)。单因素方差统计分析表明,δ¹³C、δ¹⁵N、δ²H、δ¹⁸O值与Na、K、Ca、Cr、Mn等元素含量特征在各省份西瓜样本间具有显著差异(P<0.05),但单一变量不足以将4个产地的西瓜完全进行区分。通过典则判别分析进行多变量统计分析,提取特征变量,构建线性判别函数,可以实现4个省份西瓜样本的原产地区分。该方法对新疆、山东、海南样本判别准确度高达100%,而广西样本判别率为71.4%,误判为海南产地概率为28.6%。由此可知,该策略能够实现大尺度地理空间的西瓜产地溯源,为其产地标识确证和优质品牌保护提供了有效的技术手段。     

云南3种特色蜂蜜糖组分的稳定碳同位素比值测定与分析

为了研究云南3种特色蜂蜜的碳同位素分布规律,本试验采用元素分析-同位素比质谱法(EA-IRMS)和液相色谱-同位素比质谱法(LC-IRMS)对60份云南特色蜂蜜(苕子蜜、澳洲坚果蜜和橡胶蜜)的六项碳同位素比值,即果糖、葡萄糖、二糖、三糖、蜂蜜和蜂蜜蛋白的δ¹³C值进行了测定。对云南3种特色蜂蜜的六项碳同位素比值的分布区间、果糖与葡萄糖的差值(Δδ¹³C_{果糖-葡萄糖})、蛋白与蜂蜜的差值(Δδ¹³C_{蛋白-蜂蜜})、最大差值(Δδ¹³C_max)、果葡比(F/G)等参数进行了统计和偏最小二乘判别分析,并与现有蜂蜜掺假鉴别的指标进行了比对。结果表明,部分蜂蜜样品(占比20%)不满足现有评价标准(Δδ¹³C_max ≤±2.1‰)。通过构建偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型可以实现3个蜜种的有效分类鉴别,主要差异性指标为三糖的δ¹³C值、三糖含量和二糖含量。本研究结果为特色蜂蜜的鉴别和品质评价提供了技术支撑,有利于促进云南乃至我国蜂蜜品质和质量的提升。     

基于矿物元素指纹图谱的黑龙江黄豆产地溯源

该研究探讨了矿物元素指纹分析技术对黑龙江黄豆产地溯源的可行性,筛选出判别黑龙江黄豆产地溯源的有效指标。利用电感耦合等离子体质谱仪(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)测定来自齐齐哈尔和北安2个地域50份黄豆样品中52种矿物元素的含量,并对数据进行了方差分析、主成分分析和判别分析。研究表明,46种矿物元素含量在地域间存在显著差异,通过逐步判别分析筛选出8项元素指标建立黄豆产地判别模型,所建立的模型对黄豆产地整体交叉检验判别率为95.7%。As、Ru、Gd含量在黄豆与土壤间呈显著正相关(P0.05),Tb含量在黄豆与土壤间呈极显著正相关(P0.01),由4种元素建立的判别模型对产地判别准确。因此,上述元素是黄豆矿物元素产地鉴别较可靠的指纹信息指标。     

用微量元素对东北大米产地识别的技术

为探讨元素指纹分析技术对东北三省大米产地识别的可行性,筛选出可以区分不同产地大米的标志元素,该研究采用电感耦合等离子体质谱（Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry,ICP-MS）测定东北三省主要水稻产区土壤-作物籽实中Li、B、Be等23种微量元素含量,利用相关分析、方差分析、偏最小二乘回归分析等多种分析方法对不同产地大米及土壤中微量元素含量进行分析,建立识别东北三省大米产地的判别模型。结果表明：大米中Mo、Zn含量与土壤中Mo、Zn含量呈显著正相关（P<0.01）;3个省份大米中Ga、Pb、Sr、Zr、Ba元素分布表现出一致性,而另外18种元素表现出显著差异性（P<0.05）。对18种显著差异元素建立产地识别模型,发现正交偏最小二乘回归分析和多层感知器神经网络分析建立的判别模型能较好地对东北三省大米进行有效区分和识别,多层感知器神经网络分析中整体检验组的综合正确判别率为96.3%;在Fisher判别分析中利用逐步判别法筛选出的7种元素建立的判别模型能有效识别东北三省大米产地,判别正确率为93.8%。研究表明基于微量元素含量...     

啤酒花中矿物元素在生长期的动态变化研究

利用电感耦合等离子体-质谱(ICP-MS)和电感耦合等离子体-发射光谱(ICP-OES)对不同种植地的青岛大花、札一和马可波罗3个新疆主产啤酒花品种中的22种矿物元素在生长期的含量进行跟踪测定。结果表明,啤酒花对矿物元素的吸收和积累存在"地域差异"和"时间差异",其中Sr、Na、Rb、Li、Ba、Ga、Co和V的含量受种植地的影响较大;但在整个生长周期内,啤酒花对重金属无明显吸收和富集作用。基于22种元素的主成分分析结果进一步证实,前3个主成分的累计贡献率达到84.36%,且由PC 1和PC 2构成的得分散点图可以很好地区分不同产地的啤酒花样本;而由PC 1和PC 3组成的得分散点图主要可以区分啤酒花的"成熟度"。其中,Mg、K、Li、Na可以用来判别啤酒花的产区;Al、Pb、V对于评价啤酒花的成熟度具有较大价值。     

稳定同位素比质谱用于不同进口国大豆溯源技术研究

为探讨锶(Sr)、碳(C)、氮(N)稳定同位素比质谱应用于我国进口大豆产地溯源的可行性,本试验利用热电离质谱检测进口大豆中⁸⁷Sr/⁸⁶Sr,利用稳定同位素比质谱仪检测进口大豆中的δ¹³C和δ¹⁵N,利用SPSS软件对进口自巴西、美国和阿根廷的大豆⁸⁷Sr/⁸⁶Sr比值、δ¹³C和δ¹⁵N进行统计分析。结果表明,不同产地国大豆样本中的⁸⁷Sr/⁸⁶Sr比值、δ¹³C和δ¹⁵N呈正态分布;方差分析和事后多重比较分析结果表明,不同产地国大豆样本中的⁸⁷Sr/⁸⁶Sr比值、δ¹³C和δ¹⁵N有显著差异(P<0.05);利用大豆样本中的⁸⁷Sr/⁸⁶Sr比值、δ¹³C和δ¹⁵N对进口大豆产地国进行判别分析,进口自阿根廷的大豆样本与进口自美国和巴西的大豆样本判别正确率达100%,3个主要大豆进口国大豆样本总体判别正确率达到82.4%。综上所述,利用⁸⁷Sr/⁸⁶Sr比值、δ¹³C和δ¹⁵N能够初步对进口自不同国家的大豆进行产地溯源和判别,为我国进口大豆产地国鉴别提供技术支持。     

Determination of authenticity, regional origin, and vintage of Slovenian wines using a combination of IRMS and SNIF-NMR analyses

The authenticity and geographical origin of wines produced in Slovenia were investigated by a combination of IRMS and SNIF-NMR methods. A total of 102 grape samples of selected wines were carefully collected in three different wine-growing regions of Slovenia in 1996, 1997, and 1998. The stable isotope data were evaluated using principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA). The isotopic ratios to discriminate between coastal and continental regions are the deuterium/hydrogen isotopic ratio of the methylene site in the ethanol molecule (D/H)(II) and delta(13)C values; including also delta(18)O values in the PCA and LDA made possible separation between the two continental regions Drava and Sava. It was found that delta(18)O values are modified by the meteorological events during grape ripening and harvest. The usefulness of isotopic parameters for detecting adulteration or watering and to assess the geographical origin of wines is improved only when they are used concurrently.