指紋圖譜技術在食品品種判別方面的研究進展

潘泓杉 馬紅

摘要 本文對指紋圖譜構建技術在食品品種判別中的研究現(xiàn)狀和發(fā)展進行概述，包括檢測揮發(fā)性物質的氣相色譜質譜聯(lián)用（GC-MS）、電子鼻以及檢測非揮發(fā)性物質的高效液相色譜（HPLC）、電子舌、電感耦合等離子體質譜（ICP-MS）等，同時對指紋圖譜技術在食品品種判別方面的未來發(fā)展方向提出展望。

關鍵詞 指紋圖譜；食品品種判別；研究進展

中圖分類號 O657.7；TS207.3 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2018）12-0240-03

Abstract In this paper，the research status and development of fingerprinting technology in food variety discrimination were summarized，such as gas chromatograph-mass spectrometer（GC-MS） and electronic nose，which were used to detect volatile constituent，and high performance liquid chr-omatography（HPLC），electronic tongue and inductively coupled plasma-mass spectrometer（ICP-MS），which were used to detect non-volatile const-ituent.At the same time，the future development direction of fingerprinting technology in the food variety discrimination was prospected.

Key words fingerprinting technology；food variety discrimination；research progress

食品按照加工程度可分為生鮮食品和加工產品。不同食品具有不同的物理、化學性質。對同一品種食品來說，由于產地、種植和加工方式的不同，食品品質也會有所不同，而品質的差異對銷售價格的影響十分顯著。目前，市場上存在以次充好、以偽代真的現(xiàn)象，僅通過人為感官的角度對食品的品質進行辨別具有很大的主觀差異性，易導致判別結果不夠客觀，故一些學者提出運用指紋圖譜技術對食品品質進行檢測。

食品指紋圖譜是指將食品特有的品質，如香氣、滋味、元素組成、形狀、色澤等，通過特定的信息化處理后能對產品進行分析識別的技術，這種識別具有唯一性，可用于產品真?zhèn)巫R別和產品質量優(yōu)劣判別[1]。指紋圖譜技術研究建立在現(xiàn)代儀器分析、數(shù)學統(tǒng)計手段及計算機模擬方法的基礎之上[2]，具有可靠方便、準確快速、不易受環(huán)境影響等特點，并能準確反映個體間的內在差異，能夠在排除主觀差異的條件下進行不同品種食品的量化對比，因而極其適合于品種鑒定工作，同時也為未知品種食品的判別提供了幫助[3-6]。

國內外學者已經將指紋圖譜技術應用到食品的品種判別中，為區(qū)分不同品種間的差異提供可靠、穩(wěn)定、專屬的判斷依據(jù)。但是當前應用指紋圖譜技術對食品種類的研究不夠廣，多種方法聯(lián)合使用的研究也很少。本文對指紋圖譜技術研究進展進行總結分析，同時對目前存在的問題進行歸納，并探討預測其未來的發(fā)展趨勢。

1 食品指紋圖譜構建的主要技術

隨著現(xiàn)代科技水平的飛速發(fā)展，日新月異的食品檢測分析方法能夠實現(xiàn)復雜食品特征解析、食品安全監(jiān)督以及食品品種區(qū)分。但是單一的技術手段在食品檢測方面存在一定的局限性，無法對復雜食品建立全方位的解讀。不同的食品指紋圖譜技術構建方法及分析方式在食品分析過程中起到的導向作用不同。為對食品進行透徹、全面的分析，要根據(jù)食品特點選擇合適的儀器，或將多種儀器聯(lián)合使用。

1.1 揮發(fā)性物質指紋圖譜的建立

1.1.1 氣相色譜質譜聯(lián)用（GC-MS）。GC-MS作為食品氣味指紋圖譜建立過程中最常用的方法之一，既發(fā)揮了色譜技術高效的分離能力，又結合了質譜特異的鑒別能力，可以同時準確測定并由峰值顯示出對應的多種氣體物質的具體成分及含量。由于GC-MS對試驗條件要求高[7]，因而對樣品的前處理比較復雜，進行數(shù)據(jù)檢測前的準備工作難度大，但所得的最終試驗結果直觀、信息量大，便于對所檢測物質進行全面的分析。趙光偉等[8]利用GC-MS對3個不同品種香瓜的香氣特征進行了試驗分析，通過對比檢測出的物質成分及含量信息，得出3種香瓜的香氣成分主要為酯類，同時還具有特有的香氣成分的結論，可以通過這種特殊香氣的種類來鑒別香瓜的品種。

1.1.2 電子鼻。電子鼻或稱氣味掃描儀，主要由集成多種氣體傳感器的傳感器陣列、信號采集電路、模式識別系統(tǒng)等功能組件構成[9]，是一種模仿生物嗅覺的氣體檢測系統(tǒng)，其原理是利用氣敏傳感器感知、識別和檢測揮發(fā)性成分。電子鼻不能檢測出揮發(fā)性物質的具體組分，但可以檢測出樣品整體的特征香氣類型，從而區(qū)分不同樣品[10]。電子鼻由于其結構簡單、使用方便、檢測速度快，成為建立食品的氣味指紋圖譜技術方面的首選設備。

任智宇等[11]建立了不同品種、是否進行熏硫化及不同開放程度的菊花電子鼻判別模型，由于樣品中揮發(fā)油的含量對應不同的電子鼻響應值，故菊花電子鼻指紋圖譜的構建和分析實現(xiàn)了對樣品菊花的分類判別。

1.2 非揮發(fā)性物質指紋圖譜的建立

1.2.1 高效液相色譜（HPLC）。HPLC技術通過分離樣品中各非揮發(fā)性成分來達到分析目的，因其具有高效、高速、高靈敏度的特點而被廣泛應用。為實現(xiàn)液相與固相的分離，經常和質譜技術聯(lián)用（液質聯(lián)用，HPLC-MS），在分離物質的同時獲得物質的相對分子質量以及結構信息[12]，從而得到有效的物質檢測結果。 李佳秀等[13]使用HPLC對櫻桃、桃、蘋果、藍莓、石榴和梨6類水果共53個品種果汁中有機酸（酒石酸、奎寧酸、莽草酸、乳酸、宮馬酸、草酸、蘋果酸、枸櫞酸）進行成分和含量測定。結果顯示，不同水果的有機酸成分存在差異，故可以根據(jù)果汁有機酸的種類對不同類別的水果進行鑒別，而對于同一類別的水果，各個品種間雖然有機酸構成相同，但含量上存在差異，可以根據(jù)這種差異對同類水果的不同品種進行辨別，進而提升果汁的品質。

1.2.2 電子舌。電子舌是一種與人類味覺系統(tǒng)相仿、主要用于液體呈味物質的分析和識別的儀器。與電子鼻相類似，電子舌主要由味覺傳感器陣列、信號處理系統(tǒng)和模式識別系統(tǒng)3個部分組成，將采集到的不同化學物質的味覺信號轉換成電信號，并利用數(shù)學手段對電信號進行識別、分析和處理[14]。同樣，電子舌不能得到樣品中成分的定性與定量結果，而是樣品的整體信息，通過信息的比較實現(xiàn)味覺的鑒別。電子舌操作簡便、檢測速度快、結果準確，是快捷高效的檢測手段。高利萍等[15]應用電子舌檢測區(qū)分不同成熟度草莓的鮮榨汁，結果顯示，利用電子舌技術可以明顯區(qū)分未成熟、半成熟、成熟以及完熟期的草莓鮮榨汁。

1.2.3 電感耦合等離子體質譜（ICP-MS）。ICP-MS技術是應用于多元素分析的方法，特別是用于痕量和超痕量的元素分析，也可對多種非金屬元素進行檢測。其憑借低檢出限[16]、多元素同時分析、分析速度快、靈敏度高、重現(xiàn)性好等優(yōu)勢，已經成為一種常用的成熟的分析測試手段，是分析食品樣品中多元素的可靠、高效方法，應用于眾多食品營養(yǎng)分析與安全監(jiān)測領域。

金鈴和[17]應用ICP-MS建立了椴樹蜜中23種礦質元素以及鍶和鉛同位素比值的測定方法，對比發(fā)現(xiàn)，東北黑蜂蜜和椴樹蜜的礦質元素含量和同位素比值分布不同，基于礦質元素含量的PCA能夠明顯區(qū)別出東北黑蜂蜜與椴樹蜜。

2 指紋圖譜技術在食品中的應用

2.1 茶葉

茶葉是中國傳統(tǒng)飲品之一，茶文化源遠流長。據(jù)Euro-monitor Internetional統(tǒng)計，中國是最大的茶葉市場，2000年中國茶食品市場規(guī)模為121.6億元，2013年已超1 000億元，年復合增長率在19%左右。茶葉中含有茶多酚、茶色素、茶多糖、γ-氨基丁酸等成分。通過科普宣傳，大眾對茶葉具有降低血壓、膽固醇以及提高免疫力等保健功能[18-19] 也有所了解，但對品種區(qū)別與區(qū)分方式的了解不夠。由于不同品種茶葉的風味和營養(yǎng)成分差別很大，價格也存在較大的差異，市場上茶葉品種也存在模糊不清的情況，故需要對不同品種茶進行成分分析和品種鑒定。國內已有學者通過指紋圖譜技術對不同品種茶葉的鑒定進行了研究。

楊天鳴等[20]利用近紅外光譜分析技術，使用多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction，MSC），再結合主成分-馬氏距離判別分析方法（Principal Component Analysis- Mahal-anobis distance，PCA-MD），對7種不同品種茶葉的譜圖進行分析，其譜圖差異明顯。利用所得的PCA-MD 模型對7個品種的茶葉全部完成分類，模型的預測分類識別率均為100%。

寧井銘等[21]研究了普洱茶曬青毛茶和綠茶的HPLC指紋圖譜，進行了相似度分析、系統(tǒng)聚類分析、主成分分析和二維排序分析，4種分析方式均能較好地對茶葉進行識別。采用相關系數(shù)、夾角余弦和重疊率3種方式計算18個曬青毛茶茶樣指紋圖譜的相似度，均可以將曬青毛茶與炒青綠茶及扁形綠茶區(qū)分開來，其中夾角余弦法最為精確。同時系統(tǒng)聚類和二維排序等方法不僅可以區(qū)分普洱茶曬青毛茶與綠茶，還能對臨滄市、普洱市和版納州的曬青毛茶進行大致區(qū)分。倪 倩等[22]通過比較幾種茶葉的HPLC指紋圖譜，發(fā)現(xiàn)10種普洱生茶和2種綠茶（龍井、碧螺春）之間的HPLC指紋圖譜在沒食子酸兒茶素、表沒食子酸兒茶素、沒食子酸酯、表兒茶素沒食子酸酯含量上存在明顯差異。

2.2 果酒

果酒是以水果為原料經發(fā)酵而成的低度飲料酒，因其獨特的風味和色澤而深受廣大消費者的喜愛。我國水果產業(yè)持續(xù)發(fā)展，品種資源繁多，為果酒產業(yè)提供了良好基礎。果酒產業(yè)的發(fā)展也在一定程度上緩解了殘次果無法銷售等問題[23]。果酒富含糖、有機酸、酯類及多種維生素[24]，且酒精度低，是一種低酒精度、高營養(yǎng)的保健功能飲品。然而香精、色素和甜味劑的添加和以次充好的造假行為層出不窮。通過對果酒的指紋圖譜的研究可以直觀地判斷果酒產品真?zhèn)我约捌焚|優(yōu)劣。

徐抗震等[25]通過反向高效液相色譜-電化學檢測法（Hi-gh Performance Liquid Chromatography-Electrochemical Dete-ction，HPLC-EDC），并選取相關系數(shù)法和向量夾角余弦法對14種蘋果酒樣品進行指紋圖譜分析，確定了8個共有峰，同時發(fā)現(xiàn)，由于原料和生產工藝的差別，國外與國內的蘋果酒差異較大，為果酒類質量分析提供了有效的微觀信息。

張軍翔等[26]通過利用梯度分離法對9個品種葡萄酒的花色苷進行了高效液相色譜分離，建立了HPLC指紋圖譜，結合聚類分析對大部分品種葡萄酒有很高的識別能力，能夠通過指紋圖譜從圖形和數(shù)據(jù)上反映出不同品種葡萄酒花色苷的差別。通過一些特征峰的對比可以將山葡萄酒及雜種葡萄酒與歐亞種品種葡萄酒區(qū)分開。

楚剛輝等[27]采用紅外光譜法建立喀什樹莓酒與偽品的指紋圖譜，經分析確定了18個共有峰。通過相似度分析得出結論：10批樹莓酒的圖譜相似度較高，具有很好的一致性，但5種偽品相似度各異，與真品相似度有一定差距。采用Q型聚類分析法，10種樹莓酒聚為一類，5種偽品各為一類，有效辨別了真品與偽品。

2.3 食用菌

食用菌是人們日常生活中最重要的植物性蛋白和營養(yǎng)素來源之一。自改革開放以來，中國食用菌產業(yè)發(fā)展迅速，據(jù)2012年中國食用菌產業(yè)發(fā)展大會資料介紹，中國食用菌產量占到全球總產量70%以上[28]。食用菌含有豐富的多糖、功能性蛋白、三萜、黃酮、多酚、皂苷、核苷等具有生物活性的化合物，具有增強免疫力、緩解疲勞、輔助降血脂、延緩衰老等功效，且成本相對低廉，經濟效益高[29-31]。為了達到更好的保健作用，需要對不同品種的食用菌進行區(qū)分。目前，已有學者通過指紋圖譜技術對香菇、牛肝菌等食用菌進行了部分品種鑒別。陳萬超等[32]對12個國內主栽審定品種的香菇進行SP-ME-GC-MS指紋圖譜的分析，使用鄰二氯苯作為內標物，共提取出42種共有成分。以組間聯(lián)接聚類法獲得香菇揮發(fā)性成分聚類譜系圖。通過PCA分析能較好區(qū)分香菇和其他食用菌。

楊天偉等[33]用氯仿作為提取溶劑，對9種采自云南不同產地的絨柄牛肝菌建立了紫外指紋圖譜，歐氏距離法和主成分分析法均能在一定程度上反映樣品特征，并且能較好地反映樣品之間的差異性，從而可鑒別出不同產地的牛肝菌。

Ricardo Malheiro等[34]使用頂空固相萃取和氣質聯(lián)用技術對6種野生食用菌的揮發(fā)性次級代謝物進行檢測。通過目標分析，將46種揮發(fā)性物質分為醇、醛、酮、倍半萜烯類化合物和萜烯五大類，不同品種的揮發(fā)性主成分都有所不同。通過主成分分析，發(fā)現(xiàn)其中有11種揮發(fā)性成分是這6種野生蘑菇的重要判別物質，可以對其進行有效判別。

2.4 其他食品

指紋圖譜在其他食品的品種鑒別方面也有很大貢獻，如肉類、蜂蜜、糧食、調味品等。通過對不同品種食品的指紋圖譜研究，能夠實現(xiàn)對不同品種的判別，也在一定程度上起到了品質控制和防止偽品等作用。

卜凡艷[35]以三黃雞、烏骨雞和A-A雞（愛拔益加肉雞）腿肌的香氣成分為研究對象，通過GC-MS對3種雞肉進行分析，并對每個品種共有峰相對峰面積進行聚類分析，每個品種與其他品種都能很好的區(qū)分。同時采用9個未知品種進行驗證，9個未知品種都能被較好地區(qū)別。Piotr Marek Ku等[36]選擇油菜籽、青檸、石楠花、洋槐、玉米、蕎麥等62種作物的花蜜，通過質子轉移反應質譜（pro-ton transfer reaction-mass spectrometry，PTR-MS）和HPLC處理，經主成分分析和k最近鄰算法進行分析，2種方法均可以區(qū)分蜂蜜品種，但HPLC在品種分析準確度上比PTR-MS更優(yōu)，特別是在210 nm處記錄的HPLC指紋最適合使用化學計量分析鑒定植物來源。PTR-MS有助于快速在線篩選蕎麥蜜。

于慧春等[37]選取河南信陽不同品種的4種水稻，經過電子鼻測定，選用平均微分值法和面積斜率比值法提取樣品特征數(shù)據(jù)。使用主成分分析、費舍爾判別分析法和誤差反向傳播算法分析數(shù)據(jù)，進行品種判別。在主成分分析的分類結果中，樣品存在少量重疊；費舍爾判別分析法能夠完全區(qū)分4種樣品，分類效果優(yōu)于主成分分析法；誤差反向傳播算法準確率為100%，能夠非常有效地區(qū)分4個品種的水稻。

解華東等[38]以冰醋酸溶液（質量濃度45 g/L）作參比液，研究了34種食醋的紫外吸收光譜曲線。通過相似度對比，33種食醋的紫外吸收光譜曲線相似度值在0.9以下，具有十分明顯的區(qū)別，說明其均屬于不同類型。

3 指紋圖譜技術應用前景與不足

3.1 增強分析儀器的穩(wěn)定性

由于天氣、溫度、濕度以及儀器調試等都會對最終結果造成影響，因而增強儀器在不同條件下的穩(wěn)定性、加強儀器的穩(wěn)定程度、最大程度減小系統(tǒng)誤差是今后儀器發(fā)展的必經之路。

3.2 簡化前處理過程

許多指紋圖譜技術方法都在向簡便操作發(fā)展，如電子鼻、電子舌的操作十分簡便。但是指紋圖譜技術樣品的前處理操作繁瑣復雜（如HPLC等），不便于迅速檢測，對于未來快速、簡便地得到系統(tǒng)的指紋圖譜是一個巨大的阻礙。故對于樣品前處理的簡化仍需在未來發(fā)展中作進一步研究。

同時如GC樣品前處理中的消化要使用到強酸等危險試驗藥劑，故減少危險試驗藥品的使用、降低試驗的危險性也是未來的發(fā)展趨勢。

3.3 多種方法聯(lián)合使用

指紋圖譜技術在食品品種判別方向也取得了一定的進展，但是對于多種方法聯(lián)合使用的技術在國內的研究還比較少。加強多種方法聯(lián)合使用，能綜合地從多角度、多方向進行分析，以更大限度地區(qū)分不同品種食品。

4 參考文獻

[1] 吳玉田.中醫(yī)藥現(xiàn)代化與中藥指紋圖譜分析[J].中國中西醫(yī)結合雜志，2002（9）：645-646.

[2] 謝晶，佟懿.氣味指紋圖譜技術在食品揮發(fā)性氣味分析中的應用[J].食品工業(yè)科技，2011，32（1）：309-312.

[3] 張鳳.生化指紋圖譜技術在品種鑒定中的應用及研究進展[J].種子世界，2009（10）：33-34.

[4] 董文江.指紋圖譜技術結合化學計量學在某些食品和中藥樣品質量控制中的應用[D].南昌：南昌大學，2013.

[5] RIEDL J，ESSLINGER S，F(xiàn)AUHL-HASSEK C.Review of validation and reporting of non-targeted fingerprinting Approaches for food authentica-tion[J].Analytica Chimica Acta，2015，885：17.

[6] CUADROS-RODR？魱GUEZ L，RUIZ-SAMBL？魣S C，VALVERDE-SOM L，et al.Chromatographic fingerprinting：An innovative approach for food ′identitation′ and food authentication-A tutorial[J].Analytica Chimica Acta，2016，909：9.

[7] 陳曉水，侯宏衛(wèi)，邊照陽，等.氣相色譜-串聯(lián)質譜（GC-MS/MS）的應用研究進展[J].質譜學報，2013，34（5）：308-320.

[8] 趙光偉，徐志紅，孔維虎，等.3個甜瓜品種果實香氣成分的HS-SPEM/GC-MS比較分析[J].果樹學報，2015，32（2）：259-266.

[9] 李強，谷宇，王南飛，等.電子鼻研究進展及在中國白酒檢測的應用[J].工程科學學報，2017，39（4）：475-486.

[10] 方園，詹詩畫，鄒奉元.電子鼻技術及其在服裝領域的應用[J].現(xiàn)代紡織技術，2017，25（2）：76-80.

[11] 任智宇，拱健婷，趙麗瑩，等.電子鼻技術在硫熏菊花鑒別中的應用[J].世界科學技術-中醫(yī)藥現(xiàn)代化，2015，17（11）：2405-2409.

[12] 王勇.現(xiàn)代檢測技術在食品安全檢測中的應用[J].綠色科技，2014（11）：201-203.

[13] 李佳秀，張春嶺，劉慧，等.不同果汁中有機酸的組成及差異性分析[J].果樹學報，2017，34（9）：1192-1203.

[14] 王興亞，龐廣昌，李陽.電子舌與真實味覺評價的差異性研究進展[J].食品與機械，2016，32（1）：213-216.

[15] 高利萍，王俊，崔紹慶.不同成熟度草莓鮮榨果汁的電子鼻和電子舌檢測[J].浙江大學學報（農業(yè)與生命科學版），2012，38（6）：715-724.

[16] TELGMANN L，LINDNER U，LINGOTT J，et al.Analysis and Speciation of Lan-thanoides by ICP-MS[J].Physical Sciences Reviews，2016，1（11）：58.

[17] 金鈴和.ICP-MS測定東北黑蜂蜜和椴樹蜜中礦質元素及其在蜂蜜產地溯源中的應用研究[D].泰安：山東農業(yè)大學，2016.

[18] 沈成正.茶葉的營養(yǎng)價值及栽培技術[J].現(xiàn)代園藝，2013（2）：31.

[19] 李英，汪松能，王燕.茶葉的營養(yǎng)與保健[J].農業(yè)考古，2010（5）：253-254.

[20] 楊天鳴，蘇蕊，付海燕，等.茶葉品種鑒別的近紅外光譜指紋圖譜模式識別方法[J].甘肅科技，2015，31（11）：40-43.

[21] 寧井銘，張正竹，谷勛剛，等.基于高效液相色譜的普洱曬青毛茶指紋圖譜識別方法[J].農業(yè)工程學報，2010，26（3）：243-248.

[22] 倪倩，佟玲，李文博，等.普洱生茶的HPLC指紋圖譜[J].光譜實驗室，2011，28（4）：2103-2106.

[23] 張春陽，陳潔珍，吳潔芳，等.果酒成分研究進展[J].中國釀造，2014，33（10）：6-9.

[24] 杜恣閑，鄭建莉.果酒的營養(yǎng)成分及其發(fā)展分析研究[J].江西化工，2011（2）：23-26.

[25] 徐抗震，宋紀蓉，任瑩輝，等.色譜指紋圖譜在蘋果酒質量評價中的應用[J].色譜，2007（1）：93-95.

[26] 張軍翔，馮長根，李華.不同品種紅葡萄酒花色苷高效液相色譜指紋圖譜識別[J].農業(yè)工程學報，2006（10）：216-221.

[27] 楚剛輝，阿吉姑·阿布都熱西提，丁曉麗.喀什樹莓酒及其5種偽品的紅外指紋圖譜鑒別[J].食品科學，2012，33（20）：157-161.

[28] 蘇安祥.中國食用菌產業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].農產品加工（學刊），2013（21）：56-57.

[29] 潘春磊，盛春鴿，黃文，等.食用菌保健功能及產品開發(fā)技術研究進展[J].北方園藝，2014（15）：197-200.

[30] 莊海寧，張勁松，馮濤，等.我國食用菌保健食品的發(fā)展現(xiàn)狀與政策建議[J].食用菌學報，2015，22（3）：85-91.

[31] RATHORE H，PRASAD S，SHARMA S.Mushroom nutraceuticals for improved nutrition and better human health：A review[J].Pharmanutrit-ion，2017，5（2）：35-46.

[32] 陳萬超，楊焱，李文，等.香菇揮發(fā)性成分SPME-GC-MS分析及特征指紋圖譜的建立[J].食品與生物技術學報，2016，35（10）：1074-1080.

[33] 楊天偉，李濤，張霽，等.不同產地、種類牛肝菌的紫外光譜鑒別分析[J].食品工業(yè)，2015，36（9）：208-212.

[34] MALHEIRO R，PINHO P G D，SOARES S，et al.Volatile biomarkers for wild mushrooms species discrimination[J].Food Research International，2013，54（1）：186-194.

[35] 卜凡艷.雞肉香氣特征指紋圖譜研究[D].杭州：浙江工商大學，2008.

[36] KUS P M，RUTH S V.Discrimination of Polish unifloral honeys using overall PTR-MS and HPLC fingerprints combined with chemometrics[J].LWT - Food Science and Technology，2015，62（1）：69-75.

[37] 于慧春，熊作周，殷勇.基于電子鼻的水稻品種鑒別研究[J].中國糧油學報，2012，27（6）：105-109.

[38] 解華東，布麗君，李志西.基于紫外指紋圖譜技術的食醋品種檢測方法[J].農業(yè)機械學報，2009，40（4）：133-138.