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    基于礦質(zhì)元素和穩(wěn)定同位素的馬鈴薯產(chǎn)地溯源技術(shù)

    2020-09-17 02:59:22張欣昕張福金劉廣華王雪嬌連海飛
    食品科學 2020年18期
    關(guān)鍵詞:礦質(zhì)產(chǎn)地同位素

    張欣昕,張福金,,劉廣華,張 堯,王雪嬌,莎 娜,連海飛

    (1.內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)科學院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010030;2.鄂爾多斯市環(huán)境保護中心監(jiān)測站,內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017000)

    馬鈴薯作為世界十大營養(yǎng)食品之一,可以提供人類生活所必需的基本營養(yǎng)素。它富含淀粉、纖維等碳水化合物和優(yōu)質(zhì)蛋白質(zhì),并且具有較好的氨基酸組成[1],幾乎不含游離脂肪和膽固醇[2],是良好的、廉價的低脂肪食物來源。因此,馬鈴薯又有“能源植物”、“地下蘋果”、“第二面包”等多種美喻[3]。作為內(nèi)蒙古主要作物之一的馬鈴薯,應(yīng)其得天獨厚的天然地理環(huán)境,具有優(yōu)于其他產(chǎn)區(qū)的品質(zhì)特征,是內(nèi)蒙古特色標志性農(nóng)產(chǎn)品之一。

    目前,國內(nèi)外基于礦質(zhì)元素和穩(wěn)定同位素的產(chǎn)地溯源研究眾多:起初多應(yīng)用于植物源性特色農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域,包括葡萄酒[4]、茶葉[5]、水果[6]、小麥[7]、苦蕎[8]、花生[9]、大米[10]、中藥[11]等。例如:Kelly等[12]利用礦質(zhì)元素溯源分析技術(shù)對美國、歐洲、印度和巴基斯坦4 個國家的稻米進行產(chǎn)地鑒別,發(fā)現(xiàn)錳、硼、硒、鉛等元素能作為地域特征的重要指紋信息,是有效的溯源指標;Branch等[13]發(fā)現(xiàn)δ13C能有效區(qū)分加拿大、美國和歐洲不同地域的小麥樣品;馬奕顏[14]探討了礦物元素溯源分析技術(shù)在獼猴桃產(chǎn)地溯源的有效性,建立了獼猴桃產(chǎn)地溯源的有效指標體系及產(chǎn)地判別模型;張遴等[15]采用穩(wěn)定同位素質(zhì)譜技術(shù),對我國陜西、寧夏、山東等11 個省市‘紅富士’蘋果中δ13C進行測定分析,研究發(fā)現(xiàn)‘紅富士’蘋果中δ13C具有區(qū)域獨特性和時間穩(wěn)定性。隨著研究技術(shù)的發(fā)展,其研究領(lǐng)域逐漸擴展到動物性農(nóng)產(chǎn)品中,肉類(牛羊肉[16-17])、乳類制品[18]等領(lǐng)域的產(chǎn)地溯源也有了相當廣泛的研究。例如Schmidt等[19]對美國和歐洲的牛肉樣品中C和N同位素進行研究,結(jié)果表明C、N同位素比值可作為區(qū)分不同產(chǎn)區(qū)牛肉的重要指標。

    大量研究表明:基于礦質(zhì)元素和穩(wěn)定同位素的溯源分析技術(shù)在產(chǎn)地溯源上,溯源指標科學,判別正確率、可信度較高,因此,在借鑒前人完善的采樣方法、檢測技術(shù)以及分析手段的基礎(chǔ)上,嘗試利用礦質(zhì)元素和穩(wěn)定同位素溯源分析技術(shù),通過對不同產(chǎn)區(qū)馬鈴薯礦質(zhì)元素含量和穩(wěn)定同位素比值的分析討論,開展馬鈴薯產(chǎn)地判別研究,旨在為內(nèi)蒙古馬鈴薯產(chǎn)地判別以及地理標志產(chǎn)品保護提供參考與幫助,以期促進內(nèi)蒙古馬鈴薯區(qū)域品牌的構(gòu)建與發(fā)展。

    1 材料與方法

    1.1 材料與試劑

    8 mm×5 mm錫囊、濃硝酸(優(yōu)級純) 德國Meker公司;內(nèi)標物鈧(Sc)、鍺(Ge)、銦(In)、鉍(Bi)(單元素標準溶液1 000 mg/L) 國家標準物質(zhì)采購中心;尿素IVA33802174(同位素標準品) 德國Analysentechnik GmbH & Co.KG公司。

    1.2 儀器與設(shè)備

    MARS 6微波消解系統(tǒng) 美國CEM公司;iCAP-TQ電感耦合等離子體質(zhì)譜儀、DELTA V穩(wěn)定同位素質(zhì)譜儀(配Flash EA 1112型元素分析儀) 美國Thermo公司。

    1.3 方法

    1.3.1 樣品的采集

    在2017年和2018年馬鈴薯收獲期,分別采集內(nèi)蒙古、黑龍江、新疆、四川和廣東5 個省區(qū)馬鈴薯主產(chǎn)縣市馬鈴薯生產(chǎn)基地樣品,共計100 份,采樣地點信息如表1所示。每個采樣點隨機采集3 個樣品。將采集馬鈴薯去皮后,去離子水洗滌,組織搗碎機勻漿后,取50~100 g,于60 ℃鼓風烘箱干燥2 h后,再用105 ℃烘干至恒質(zhì)量[20],充分研磨后,過100 mm目篩,作為分析樣品備用。

    表1 采樣地點統(tǒng)計Table 1 Statistics of sampling locations

    1.3.2 樣品分析

    礦質(zhì)元素的測定:參考GB 5009.268—2016《食品中多元素的測定》[21]。準確稱取馬鈴薯樣品0.5 g(精確至0.001 g)于微波消解管內(nèi),加入10 mL濃硝酸,靜置1 h,旋緊管蓋,采取程序升溫法進行樣品消解,待消解結(jié)束后冷卻至室溫,用少量水沖洗內(nèi)蓋,真空趕酸,用去離子水定容至50 mL容量瓶內(nèi),同時做空白實驗。用電感耦合等離子體質(zhì)譜測定樣品中的鈉、鎂、鋁、鉀、鈣、鐵、硼、磷、釩、鉻、錳、鈷、鎳、銅、鋅、砷、硒、鎘共18 種礦物元素的含量。用外標法定量分析,用環(huán)境標樣為標準品,用Sc、Ge、In、Bi保證儀器穩(wěn)定性。電感耦合等離子體質(zhì)譜運行條件如表2所示。

    表2 電感耦合等離子體質(zhì)譜運行條件Table 2ICP-MS operating conditions

    穩(wěn)定同位素的測定:參照張協(xié)光等[22]的方法。稱取制備好的樣品0.5~1.0 mg包入錫囊,排盡空氣,放入元素分析儀的固體進樣器依次進樣,樣品在960 ℃條件下燃燒生成CO2和N2,經(jīng)稀釋儀稀釋后進入質(zhì)譜進行檢測。

    元素分析儀測定:氦氣吹掃流量100 mL/min,參考氣流速90 mL/min,氣相柱溫度70 ℃。

    質(zhì)譜條件:真空度6.0×10-6mbar,電離電壓3.0 kV,CO2參考氣壓0.6 bar,N2參考氣壓1.0 bar。

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    采用Excel 2010和SPSS 19.0軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 基于礦質(zhì)元素的產(chǎn)地鑒別

    2.1.1 礦質(zhì)元素含量差異分析

    表3 不同地區(qū)礦質(zhì)元素含量Table 3 Mineral elements contents in potato samples collected from different producing regions mg/kg

    表4 方差分析結(jié)果統(tǒng)計Table 4 Analysis of variance

    如表3、4所示,砷和硒的P值分別為0.07和0.095 7,在0.05水平上差異不顯著,其他16 種元素含量差異顯著(P<0.05),說明馬鈴薯中不同礦物元素在不同地區(qū)的含量存在顯著性差異。

    2.1.2 礦質(zhì)元素含量主成分分析

    表5 礦質(zhì)元素的主成分貢獻率Table 5 Contribution rates of principal components for mineral elements

    主成分分析是一種將多變量通過降維,找出數(shù)據(jù)群體主要影響因子的多元統(tǒng)計分析方法[23]。如表5所示,選取特征值大于1的成分作為主成分,提取5 個有效主成分。第1主成分貢獻率為33.747%,第2主成分貢獻率為15.243%,第3主成分貢獻率為9.344%,第4主成分貢獻率為6.248%,第5主成分貢獻率為5.973%,總貢獻率達到了70.557%,5 個主成分基本包括了不同元素含量和組成的大部分信息,可充分反映原始數(shù)據(jù)大量信息。

    根據(jù)元素的載荷大小逐步對元素進行篩選,參照鹿保鑫[24]的方法。選擇第1主成分和第2主成分的因子載荷值作圖,如圖1A所示,橫坐標代表第1主成分載荷值,縱坐標代表第2主成分載荷值,成分因子載荷值的絕對值取值越大,代表元素的方差貢獻率越大,即硼、磷、錳、鉻、銅、鋅元素載荷值均在0.8左右,在第1主成分上載荷值較大,6 個元素基本可以反映第1主成分的信息;鎂、鈉、鉀、鋁元素載荷值的絕對值在0.6~0.7之間,在第2主成分上載荷值較大,這4 個元素基本可以反映第2主成分的信息,說明硼、磷、錳、鉻、銅、鋅、鎂、鈉、鉀、鋁等元素,攜帶足夠的區(qū)域特征信息,在很大程度上可以作為馬鈴薯產(chǎn)地溯源的特征礦質(zhì)元素。利用第1主成分和第2主成分的因子得分繪制散點圖,如圖1B所示,內(nèi)蒙古和新疆、四川、廣東、黑龍江5 地樣品基本得到有效區(qū)分,內(nèi)蒙古本地樣品間也存在距離間隔,說明礦質(zhì)元素可作為馬鈴薯產(chǎn)地鑒別的指標,在內(nèi)蒙古本地樣品間的產(chǎn)地鑒別上也同樣具有應(yīng)用的可能性。

    圖1 不同地區(qū)主成分因子載荷圖(A)和得分圖(B)Fig.1 Loading plot (A) and score plot (B) of PCA for potato samples collected from different producing regions

    2.1.3 礦質(zhì)元素含量判別分析

    判別分析是按照一定分類條件,建立判別函數(shù),進行數(shù)據(jù)樣本分類的統(tǒng)計方法[25]。18 種礦物元素作為分析指標,利用Fisher函數(shù),對不同產(chǎn)地馬鈴薯進行了整體判別。表6分類結(jié)果顯示:18 種礦質(zhì)元素初始的整體判別率為98.4%,廣東和新疆的馬鈴薯樣品100%被正確識別,內(nèi)蒙古、四川和黑龍江存在錯判樣品,數(shù)量分別為1、3 份和2 份,內(nèi)蒙古、四川和黑龍江產(chǎn)地馬鈴薯樣品判別率分別為99.4%、85.7%和90.0%。

    并利用Leave-One-Out Cross Validation交叉驗證對判別結(jié)果進行驗證。交叉驗證分組案例中,有94.2%的馬鈴薯樣本被正確分類,其中四川、黑龍江和新疆的馬鈴薯樣本正確判別率分別為71.4%、50.0%和81.8%,低于整體水平。

    表6 不同地區(qū)礦質(zhì)元素的判別分析分類結(jié)果Table 6 Discriminant analysis of mineral elements in potato samples collected from different producing regions%

    在實際產(chǎn)地判別中,不可能同時測定18 種礦質(zhì)元素,時間成本和經(jīng)濟成本較高。為了提高實際應(yīng)用的效率,需要進一步篩選有效信息,減少變量,通過改變變量的處理方式,利用逐步判別對不同地區(qū)馬鈴薯樣品進行產(chǎn)地溯源。分析結(jié)果顯示,在0.01顯著水平下,有8 種元素進入判別模型,8 種元素分別為鈉、鋁、磷、錳、鈷、鎳、銅、鎘,回代檢驗結(jié)果顯示8 種元素交叉驗證的正確判別率為89.3%,判別率略低于18 種元素的判別效果,但實際效率相對較高,由鈉、鋁、磷、錳、鈷、鎳、銅、鎘8 種元素所建立的判別函數(shù)系數(shù)如表7所示。

    表7 判別式分類函數(shù)系數(shù)Table 7 Discriminant classification function coefficients

    研究發(fā)現(xiàn),主成分分析和判別分析方法都能對內(nèi)蒙古、新疆、四川、廣東、黑龍江5 地的馬鈴薯樣品進行準確鑒別,2 種方法均證明鈉、鋁、磷、錳和銅元素在馬鈴薯產(chǎn)地溯源中具有良好的產(chǎn)地指紋特征,但判別正確率未達到95%以上。

    2.2 基于同位素比值的產(chǎn)地鑒別

    2.2.1 同位素比值差異

    表8 不同地區(qū)δ13C和δ15N值Table 8 δ13C and δ15N values of potato samples collected from different producing regions

    如表8所示,不同地區(qū)的δ13C值范圍在-22.47‰~-38.55‰之間,δ15N值的范圍在-1.91‰~3.08‰之間,內(nèi)蒙古與黑龍江、新疆、廣東的δ13C值和δ15N值分別存在顯著性差異(P<0.05),說明內(nèi)蒙古馬鈴薯中的δ13C值和δ15N值與其他地區(qū)間有明顯的分離趨勢。

    研究表明[26]:同一物種的δ13C值差異受生長地的氣候環(huán)境(如溫度、海拔、降水等)的影響,而δ15N組成受植物類型、化學肥料、氣候條件、土壤狀況等因素的影響。劉賢趙等[27]研究年降水400 mm等值線上自東北向西南沿途采集的28 個科118 種239 份C3植物樣品,發(fā)現(xiàn)所有樣本δ13C與溫度之間呈極顯著線性正相關(guān)(P<0.000 1),隨年均溫度和夏季平均溫度的增加,植物碳同位素均呈偏正的趨勢;李嘉竹等[28]研究發(fā)現(xiàn)2 000 m以上高海拔區(qū)323 個C3植物樣品δ13C值與海拔高度存在極顯著的線性正相關(guān)(r=0.496,P<0.000 1);而2 000 m以下低海拔地區(qū)C3植物δ13C值與海拔呈負相關(guān),與溫度呈正相關(guān)。高登義等[29]也有相似的研究結(jié)果。另外,植物的水分利用也是影響δ13C值的關(guān)鍵因素,任書杰等[30]研究發(fā)現(xiàn)隨水分利用率的下降,δ13C值顯著升高,二者間表現(xiàn)出極顯著負相關(guān)。這些研究結(jié)果與本實驗的δ13C值和δ15N值在一定程度上具有一致性的規(guī)律。

    另外,采樣調(diào)研顯示:北方的黑龍江和內(nèi)蒙古馬鈴薯生產(chǎn)均采用規(guī)?;瘒姽嗪偷喂喾绞剑嗨渥?;南方馬鈴薯生產(chǎn)基本集中在山坡地區(qū),以小農(nóng)戶生產(chǎn)方式為主,基本不具備灌水設(shè)備。新疆的馬鈴薯生產(chǎn)主要集中在農(nóng)牧交錯帶,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多采用放牧與種植作物混合經(jīng)營,因此δ15N值較高,這與Suzuki等[31]的研究一致,該研究發(fā)現(xiàn)新南威爾士州大米具有更高δ15N值(9.0‰),明顯區(qū)別于加利福尼亞(3.2‰)和日本大米(0.4‰~6.1‰)。

    因此,以δ13C值為橫坐標,δ15N值為縱坐標作二維投射圖,如圖2所示,內(nèi)蒙古樣品與黑龍江、新疆、廣東和四川樣品基本可以成功區(qū)分,說明這5 地的δ13C值和δ15N值的組成差異較大,與方差分析結(jié)果一致。

    圖2 不同地區(qū)的δ13C值和δ15N值Fig.2 δ13C versus δ15N plot for potato samples collected fromdifferent producing regions

    2.2.2 同位素比值的聚類分析

    聚類分析是將數(shù)據(jù)中具有相似性的數(shù)據(jù)進行歸類劃分的統(tǒng)計方法[32]。對不同地區(qū)樣品中的δ13C值和δ15N值進行聚類分析,采用Ward聚類方法計算歐氏距離,產(chǎn)生聚類分析樹狀圖,結(jié)果如圖3所示。以最小分類級別(1.7)為分割線,所有樣品可以分為10 類,其中內(nèi)蒙古與黑龍江、新疆和廣東距離較遠,被完全分離,其δ13C值和δ15N值的組成差異較大,內(nèi)蒙古與四川樣品存在交叉現(xiàn)象、黑龍江和新疆樣品存在交叉現(xiàn)象。同時也發(fā)現(xiàn),內(nèi)蒙古本地區(qū)樣品也被劃分為5 類,內(nèi)蒙古不同地區(qū)在其δ13C值和δ15N值的組成上也存在較大差異,證明了δ13C值和δ15N值的組成也可應(yīng)用于內(nèi)蒙古不同馬鈴薯產(chǎn)地的鑒別研究。

    圖3 不同地區(qū)的δ13C值和δ15N值聚類分析Fig.3 Cluster analysis of potato samples collected from different producing regions based on δ13C and δ15N

    2.2.3 同位素比值的判別分析

    為了將δ13C值和δ15N值轉(zhuǎn)化為可通過函數(shù)計算,并能獲得產(chǎn)地判別精度,再一次應(yīng)用判別分析的方法對不同地區(qū)的δ13C值和δ15N值進行分析。利用Fisher函數(shù),獲得5 個判別函數(shù),利用判別函數(shù)進行不同產(chǎn)地樣品判別,如表9所示。初始判別率為82.0%,其中內(nèi)蒙古和黑龍江的產(chǎn)地初始判別準確率分別為82.6%和77.8%,低于平均水平,可能需要利用礦質(zhì)元素的指紋特性進一步提升產(chǎn)地鑒別的精度。

    表9 不同地區(qū)判別分析分類結(jié)果Table 9 Discriminant analysis of potato samples collected from different producing regions based on δ13C and δ15N%

    2.3 基于礦質(zhì)元素和同位素比值的產(chǎn)地判別

    針對8 種礦質(zhì)元素含量和同位素比值分別在產(chǎn)地判別正確率均未達到95%以上的問題,進一步研究2 種方法相結(jié)合的產(chǎn)地判別方法。

    基于鈉、鋁、磷、錳、鈷、鎳、銅、鎘、δ13C和δ15N值,再次對內(nèi)蒙古與黑龍江、新疆、四川和廣東不同產(chǎn)地馬鈴薯進行產(chǎn)地判別,結(jié)果如表10所示。在礦質(zhì)元素含量和同位素比值綜合指標下,對初始分組案例中94.7%進行正確分類,即不同產(chǎn)地的初始判別正確率為94.7%,對交叉驗證分組案例中93.2%進行了正確分類,即不同產(chǎn)地的交叉驗證正確率達93.2%,高于礦質(zhì)元素含量和同位素比值單獨判別正確率,判別結(jié)果良好。

    表10 基于礦質(zhì)元素和穩(wěn)定同位素的不同地區(qū)判別分析分類結(jié)果Table 10 Discriminant analysis of potato samples collected from different producing regions based on mineral elements and stable isotopes%

    3 結(jié) 論

    本研究分別對內(nèi)蒙古與黑龍江、新疆、四川和廣東不同產(chǎn)地馬鈴薯樣品進行礦質(zhì)元素含量和組成、碳和氮同位素比值進行測定。采用步進式方法篩選出鈉、鋁、磷、錳、鈷、鎳、銅、鎘8 種礦質(zhì)指紋指標,回代檢驗結(jié)果顯示這8 種元素的交叉驗證的正確判別率為89.3%;不同地區(qū)的δ13C值和δ15N值存在顯著性差異,內(nèi)蒙古樣品與黑龍江、新疆、廣東樣品基本可以成功區(qū)分,采用δ13C和δ15N建立的產(chǎn)地判別模型的判別正確率為82.0%;在鈉、鋁、磷、錳、鈷、鎳、銅、鎘、δ13C和δ15N的綜合指標下,不同產(chǎn)地的初始判別正確率達94.7%,不同產(chǎn)地的交叉驗證正確率達93.2%,高于礦質(zhì)元素含量和同位素比值單獨判別正確率,判別結(jié)果良好。結(jié)果證明利用礦物元素和穩(wěn)定同位素相結(jié)合的技術(shù)可以對馬鈴薯進行有效的產(chǎn)地判別,判別正確率較高,是產(chǎn)地溯源的有效方法。

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