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    多元素分析結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法快速判別寧夏和青海枸杞

    2020-07-22 02:46:38連思雨謝瑜杰張紫娟范春林王明林陳輝
    食品與發(fā)酵工業(yè) 2020年13期
    關(guān)鍵詞:種元素枸杞青海

    連思雨,謝瑜杰,張紫娟,范春林,王明林,陳輝*

    1(中國檢驗檢疫科學(xué)研究院,北京,100176) 2(山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 食品科學(xué)與工程學(xué)院,山東 泰安,271018)

    隨著人們生活質(zhì)量提升,枸杞等藥食兼用的特色高值農(nóng)產(chǎn)品開始進入大眾視野。枸杞中含有豐富的多糖、氨基酸、黃酮類化合物、甜菜堿、維生素和微量元素等營養(yǎng)成分[1-2],具有提高機體免疫力、改善視力、調(diào)節(jié)血糖、血脂、血壓、延緩衰老、抗癌抑制腫瘤等效用[3-5],已經(jīng)成為生活中常用的養(yǎng)生滋補佳品。但隨著科研深入,人們已經(jīng)不滿足單純對枸杞的營養(yǎng)成分、藥理作用[6]進行研究,更傾向于枸杞產(chǎn)地、來源等真實性信息探究,這也是消費者直接關(guān)心的問題。

    目前常用的食品產(chǎn)地溯源的方法有穩(wěn)定性同位素技術(shù)、近紅外光譜技術(shù)及礦物元素分析技術(shù)等。穩(wěn)定性同位素技術(shù)在谷物溯源時使用較多,CHUNG等[7]和RASHMI等[8]曾應(yīng)用穩(wěn)定性同位素技術(shù)分別對來自不同地域的水稻以及小麥進行溯源。近紅外光譜技術(shù)在魚類和肉類中應(yīng)用廣泛[9],OTTAVIAN等[10]利用近紅外光譜技術(shù)對野生和飼養(yǎng)的海鱸魚進行區(qū)分;孫淑敏[11]和史巖等[12]利用近紅外光譜技術(shù)對肉類進行溯源。礦物元素溯源技術(shù)較為常用,在肉類[13]、魚類[14]、酒類[15]及谷物類[16]均有應(yīng)用。比較國內(nèi)外溯源技術(shù)發(fā)現(xiàn),礦物元素分析技術(shù)通過元素差異鑒別食品產(chǎn)地,操作簡單且更加快速準(zhǔn)確,是食品產(chǎn)地溯源的關(guān)鍵[17-18]。

    枸杞原本為野生資源,從20世紀60年代開始廣泛種植,如今枸杞在我國主要有寧夏、青海、甘肅、內(nèi)蒙及新疆等幾大產(chǎn)區(qū)。目前寧夏枸杞、中寧枸杞已經(jīng)注冊為地理標(biāo)識,價格昂貴[19]但深受大眾喜愛;青海地區(qū)由于其地理位置優(yōu)越,污染較少,已經(jīng)發(fā)展為我國枸杞的第2大產(chǎn)區(qū),種植面積達到了43.9萬畝,成為后起之秀[20],但在價格和影響力方面仍不及寧夏枸杞。由于兩大產(chǎn)區(qū)的枸杞相似性很高,不法商販為了謀取利益,經(jīng)常利用消費者心理虛構(gòu)產(chǎn)地,導(dǎo)致枸杞市場混亂。因此,關(guān)于寧夏和青海兩大產(chǎn)區(qū)的枸杞鑒別技術(shù)亟待發(fā)展。

    本文應(yīng)用電感耦合等離子體-質(zhì)譜(inductively coupled plasma-mass spectrometry, ICP-MS)測定了寧夏地區(qū)和青海地區(qū)共180種枸杞中44種元素含量,首次通過測定元素含量結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法,包括偏最小二乘判別分析(partial least squares discrimination analysis, PLS-DA)和反向傳輸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propogation artificial neural network, BP-ANN),建立了寧夏和青海枸杞產(chǎn)地的溯源模型,并考察模型的特異性和靈敏度,為枸杞溯源及產(chǎn)地鑒別提供技術(shù)支持。

    1 實驗部分

    1.1 儀器于設(shè)備

    超微量天平,梅特勒-托列多儀器上海有限公司;Milli-Q超純水系統(tǒng),美國Millproe公司;Agilent 7700x電感耦合等離子-質(zhì)譜儀,美國Agilent Technologies;CEM MARS 6 微波消解儀,美國CEM公司。

    1.2 試劑和材料

    濃HNO3、H2O2,均為MOS級,北京化學(xué)試劑廠;超純水(18.2 MΩ·cm):由Milli-Q超純水系統(tǒng)所制,用于定容樣品溶液和配制標(biāo)準(zhǔn)溶液;稀土元素標(biāo)準(zhǔn)儲備液(10 μg/mL)、多元素標(biāo)準(zhǔn)儲備液(10 μg/mL)、內(nèi)標(biāo)液(100 μg/mL)、調(diào)諧液(10 μg/L), 美國Agilent Technologies;Rh單元素標(biāo)準(zhǔn)溶液(1 000 μg/mL), 國家有色金屬及電子材料分析測試中心;國家標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)胡蘿卜(GSBW10047)。

    2018年在寧夏玉門、瓜州、惠農(nóng)等地區(qū)收集地理信息可靠的枸杞樣品99個,在青海都蘭縣、諾木紅等地區(qū)收集地理信息可靠的枸杞樣品81個。

    1.3 溶液配制及樣品前處理

    標(biāo)液制備:將稀土元素標(biāo)準(zhǔn)儲備液和多元素標(biāo)準(zhǔn)儲備液逐級稀釋至適當(dāng)濃度;內(nèi)標(biāo)液:將100 μg/mL的標(biāo)準(zhǔn)液用10% HNO3(體積分數(shù))稀釋成1 mg/L,Rh標(biāo)準(zhǔn)液用于稀土元素分析;調(diào)諧液:將10 μg/L調(diào)諧液用10% HNO3稀釋成1 μg/L。

    取適量枸杞放入烘箱,在65 ℃條件下烘烤48 h,冷卻后研磨至粉末狀態(tài),過60目篩,裝入100 mL樣品瓶貼簽備用。

    用超微量天平稱取0.2 g粉末狀樣品,精確至0.000 1 g,放入潔凈干燥的聚四氟乙烯消解罐中,加入5 mL濃HNO3,室溫下放置過夜,次日加入2 mL H2O2,室溫下反應(yīng)20 min,將聚四氟乙烯消解罐加蓋后放入微波消解儀按照表1設(shè)定好的程序進行消解。

    表1 微波消解工作參數(shù)

    消解完成后,冷卻至室溫后打開消解罐,用超純水洗滌消解罐3次,定容至50 mL,混勻。

    1.4 ICP-MS測定條件

    ICP-MS測定的參數(shù)均由儀器自動調(diào)諧給出,每次測定前均進行調(diào)諧,根據(jù)儀器的狀態(tài)對參數(shù)進行調(diào)整,以滿足靈敏度、氧化物、穩(wěn)定性等各項指標(biāo)。射頻功率1 550 W,射頻電壓1.66 V,載氣流量1.00 L/min,蠕動泵采集樣品時轉(zhuǎn)速0.1 r/s。

    1.5 數(shù)據(jù)處理

    在與測定實驗樣品相同的儀器條件下連續(xù)測定試劑空白6次,以試劑空白檢出限的3倍為定量限(limit of quantitation, LOQ)濃度,10倍為檢出限(limit of detection, LOD)濃度。應(yīng)用安捷倫Mass hunter軟件進行數(shù)據(jù)處理,所有元素含量統(tǒng)一濃度后(μg/kg)直接導(dǎo)入Mass Profiler Professional軟件應(yīng)用單邊方差分析(P<0.05),并應(yīng)用該軟進行PLS-DA和BP-ANN分析。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 元素含量分析

    對寧夏和青海2個地區(qū)枸杞的稀土元素和礦物元素含量進行統(tǒng)計,結(jié)果見表2,枸杞中元素含量存在明顯差異。從表2可以看出,在稀土元素中,除寧夏地區(qū)La的平均含量>1 mg/kg,兩地其余稀土元素含量均處于較低水平,寧夏地區(qū)枸杞樣品稀土元素的平均含量均高于青海地區(qū);微量元素測定結(jié)果顯示,兩地區(qū)K、Na、Mg 3種元素含量較高,寧夏地區(qū)其平均含量分別為15 697、5 867、1 057 mg/kg,青海地區(qū)平均含量分別為15 361、3 969、809 mg/kg;其次是寧夏地區(qū)Al、Ca、Fe、Sb、Zn、Mn、Cu、Sr、Cr、Rb、Ba 11種元素和青海地區(qū)Al、Ca、Fe、Sb、Zn、Mn、Cu、Sr、Rb 9種元素,這些元素的平均含量均高于1 mg/kg;兩地其余元素均處于較低水平,對比發(fā)現(xiàn),Sb在寧夏地區(qū)枸杞中含量僅為27.963 mg/kg,而青海地區(qū)高達71 094 mg/kg,是青海地區(qū)唯一高于寧夏地區(qū)的元素。

    表2 寧夏和青海地區(qū)枸杞元素含量 單位:mg/kg

    將兩地枸杞樣品平均值進行統(tǒng)計分析,所測44種元素中Sb、La、Tb、Lu、Al、Sc、V、Cr、Se 9種元素存在顯著性差異(P<0.05)。這些結(jié)果可能與枸杞生長的地理環(huán)境、氣候條件息息相關(guān)。

    2.2 模型的靈敏度和特異性

    對于只含有2類樣品判別的模型,可以采用靈敏度和特異性這2個參數(shù)對其進行評價。靈敏度是指在模型中某類樣品被識別為該類樣品的百分比,特異性是指其他類樣品不被判別為該類樣品的百分比。對于該類模型,存在4種情況,即真陽性(true positive, TP),真陰性(true negative, TN),假陽性(false positive, FP)和假陰性(false negative, FN),用TP/(TP+FN)×100來表示模型靈敏度,用TN/(TN+FP)×100來表示模型特異性[21]。

    2.3 主成分分析

    所有枸杞樣品中的元素含量統(tǒng)一為質(zhì)量分數(shù)后(μg/kg)直接導(dǎo)入軟件,Mass Profiler Professional (MPP,version B. 15.0)進行分析。應(yīng)用MPP對寧夏和青海枸杞中44種元素含量進行統(tǒng)計分析,以寧夏枸杞樣品為中心,按照不同樣品間元素含量倍數(shù)2倍對元素進行過濾,將具有顯著差異的9種元素(Sb、La、Tb、Lu、Al、Sc、V、Cr、Se)進行主成分分析(principal component analysis, PCA)。圖1給出了99個寧夏枸杞和81個青海枸杞樣品在前2個主成分的得分分布圖,除個別樣品外,青海和寧夏枸杞樣品基本可以分開。寧夏枸杞位于第1主成分的負半軸,青海枸杞位于第1主成分的正半軸,前2個主成分可以解釋64.2%的變量,這表明,寧夏和青海枸杞中元素含量存在著一定的差異,基于多種元素對寧夏和青海枸杞進行判別是可行的。

    寧夏(■);青海(▲)

    2.4 模型建立與預(yù)測

    2.4.1 PLS-DA模型

    基于前述9種元素,應(yīng)用PLS-DA算法建立青海和寧夏枸杞的判別模型,采用多重交叉檢驗的方式進行模型驗證,重復(fù)10次。在模型確認和模型訓(xùn)練中寧夏枸杞樣品判別的靈敏度均為100%,而青海枸杞則均有2個樣品被判別為寧夏枸杞,模型的特異性為97.5%。為了進一步驗證模型的可靠性,分別從青海和寧夏枸杞中隨機選出75%的樣品建立模型,剩余25%的樣品則用于對模型進行確認。結(jié)果表明,應(yīng)用75%的枸杞樣品建模時,74個寧夏枸杞和61個青海枸杞均分別有1個樣品被誤判,模型的識別靈敏度和特異性分別為98.6%和98.4%,見表3。應(yīng)用該模型對剩余25%的枸杞樣品進行判別,25個寧夏枸杞和20個青海枸杞均能被準(zhǔn)確預(yù)測,模型預(yù)測的準(zhǔn)確率為100%。

    表3 PLS-DA和BP-ANN模型靈敏度和特異性比較 單位:%

    2.4.2 BP-ANN模型

    基于前述9種元素,應(yīng)用BP-ANN算法建立青海和寧夏枸杞的判別模型,采用分層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入層含有7個神經(jīng)元,隱層含有3層,每層含15個隱含節(jié)點,輸出層為2個節(jié)點;迭代層數(shù)為100;驗證類型為留一法。在模型確認和模型訓(xùn)練中青海和寧夏枸杞樣品判別的靈敏度和特異性均為100%,即在該模型中青海和寧夏枸杞均能完全區(qū)分。

    與PLS-DA模型類似,采用75%的樣品建模,25%的樣品預(yù)測的方式對BP-ANN方法建立的青海和寧夏枸杞判別模型的可靠性進行驗證。結(jié)果表明,應(yīng)用75%的枸杞樣品建模時,74個寧夏枸杞和61個青海枸杞均能準(zhǔn)確分類,模型的靈敏度和特異性均為100%,應(yīng)用該模型對剩余25%的枸杞樣品進行判別,25個寧夏枸杞和20個青海枸杞均能被準(zhǔn)確預(yù)測,模型預(yù)測的準(zhǔn)確率為100%,見表3。

    這表明,相比于PLS-DA模型,基于多種微量元素建立的寧夏和青海枸杞BP-ANN模型具有較強的判別能力。

    3 結(jié)論

    本文應(yīng)用微波消解結(jié)合ICP-MS測定了來自寧夏和青海共180個枸杞樣品中44種微量元素含量。結(jié)果顯示,2個地區(qū)枸杞中Sb、La、Tb、Lu、Al、Sc、V、Cr、Se 9種微量元素存在顯著差異,對9種差異性成分進行PCA分析識別,前2個主成分可以解釋64.2%的變量,基本可以區(qū)分寧夏和青海2個地區(qū)的枸杞樣品。利用PLS-DA算法和BP-ANN算法建模,發(fā)現(xiàn)BP-ANN模型的靈敏度和特異性均為100%,優(yōu)于PLS-DA模型??偠灾疚氖状谓⒌幕诙嘣胤治?、結(jié)合模式識別快速判別寧夏和青海枸杞的溯源技術(shù),可以快速實現(xiàn)兩地枸杞的判別。

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