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    基于HPLC-DAD 指紋圖譜結(jié)合化學模式識別的紅糖產(chǎn)地溯源方法

    2024-05-06 14:10:18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
    食品研究與開發(fā) 2024年8期
    關(guān)鍵詞:紅糖區(qū)分產(chǎn)地

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

    紅糖是甘蔗經(jīng)過壓榨、澄清、蒸發(fā)、濃縮過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],紅糖中營養(yǎng)及活性成分的差異來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]。隨著消費者對天然、健康食品的追求不斷增加,正品紅糖的市場需求量也在日益增長,然而這也導致了假冒偽劣產(chǎn)品的涌現(xiàn)[11]。因此,通過追溯紅糖的產(chǎn)地來遏制假冒和劣質(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特征和規(guī)律的技術(shù),常用于復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]、紫外可見光譜和三維熒光光譜[18]等]。紅糖的指紋圖譜技術(shù)主要應用在質(zhì)量評估、真?zhèn)舞b別和產(chǎn)地溯源。在品質(zhì)評估方面,陸楊等[13]對35 批藥用輔料紅糖的紫外全波長融合指紋圖譜進行相似度分析,構(gòu)建了藥用輔料紅糖的紫外光譜指紋圖譜,標定10 個共有峰,為制定藥用輔料紅糖的品質(zhì)標準提供依據(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,從而達到準確區(qū)分該類食品的目的。楊婷等[20]通過氣相色譜-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-二極管陣列檢測器(diode array detector,DAD)指紋圖譜,結(jié)合化學計量學標定13 個共有峰,發(fā)現(xiàn)其中11 個成分是造成不同批次樣品差異性的主要標記物,可將這3 個產(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-質(zhì)譜聯(lián)用(gas chromatography-olfactory-mass spectrometry,GC-O-MS)對比分析了來自廣東、廣西和云南三省的18 批甘蔗紅糖中揮發(fā)性風味化合物的差異,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計量學方法結(jié)合可以充分利用圖譜信息對樣品進行品質(zhì)評價[22]。模式識別是化學計量學在紅糖化合物鑒定方面的一個重要分支,用于挖掘和可視化圖譜信息,從而建立有效的識別模型用于紅糖的品質(zhì)評估和產(chǎn)地溯源[23]。其中,無監(jiān)督學習系統(tǒng)是常見的模式識別分類方法,可對未標記數(shù)據(jù)中的隱藏模式進行準確的預測或分類,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可對數(shù)據(jù)進行分類,PCA 可對類別之間的相似性進行評估[24-25]。Chen 等[18]使用紫外可見光譜、三維熒光光譜和質(zhì)譜,通過PCA 和線性判別法分析圖譜數(shù)據(jù),能夠準確區(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,隨著消費者對食品安全的關(guān)注度不斷提高,紅糖的產(chǎn)地溯源問題也備受關(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,但是覆蓋范圍相對有限,僅涵蓋了廣西、廣東和云南3 個地區(qū);其次,僅分析了21 批和18 批紅糖樣本,樣本數(shù)量也不足。本研究對來自廣西、廣東、云南、貴州和香港5 個紅糖主產(chǎn)地的11 家制糖企業(yè)的55 批紅糖樣品進行了深入的研究,通過HPLC-DAD 檢測技術(shù),建立5 個紅糖主產(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、相似度評價法和化學計量學法,對55 批紅糖樣品的指紋圖譜進行比對,以期有效區(qū)分不同來源的紅糖,并準確鑒別不同產(chǎn)地紅糖之間的化學成分差異,實現(xiàn)對不同產(chǎn)地紅糖的快速準確鑒別,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)分別標記為桂中號(L1~L5)、桂南1 號(M1~M5)、桂南2 號(Z1~Z5)、桂東1 號(X1~X5)和桂東2 號(P1~P5);廣東地區(qū)的兩家不同制糖企業(yè)標記為廣東1 號(H1~H5)和廣東2 號(G1~G5);云南地區(qū)的兩家不同制糖企業(yè)標記為云南1 號(N1~N5)和云南2 號(Y1~Y5);貴州地區(qū)的1 家制糖企業(yè)標記為貴州號(F1~F5);香港地區(qū)的1 家制糖企業(yè)標記為香港號(D1~D5)。

    乙腈(色譜純):成都市科隆化學品有限公司;三氟乙酸(色譜純):天津市科密歐化學試劑有限公司;無水乙醇(分析純):廣東予能實驗室設(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 紫外可見分光光度計、Agilent 1260 液相色譜儀:美國安捷倫公司;AL204萬分之一電子天平:梅特勒-托利多儀器有限公司;TG20WS 臺式高速離心機:湖南湘立科學儀器有限公司;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 無水乙醇溶解在100 mL 離心管中,為使超聲過程中紅糖不受環(huán)境溫度升高的影響,在超聲波清洗器內(nèi)加入冰塊,使超聲全過程保證在低溫5~15 ℃下進行,中途溫度升高需補加冰塊。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 的臺式高速離心機離心8 min 取上清液,將上清液倒入直徑為15 cm 的圓形培養(yǎng)皿,置于通風櫥使乙醇全部揮發(fā),加入5 mL 超純水復溶,分別用2、1 mL 超純水潤洗,定容至10 mL 制成供試品溶液。放入4 ℃醫(yī)用冷藏箱待測[21]。

    1.3.2 高效液相色譜檢測

    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,流動相采用乙腈-0.1%三氟乙酸梯度洗脫,檢測波長為270 nm,柱溫30 ℃,流速采用0.2~1.0 mL/min 梯度流速,進樣量20μL,洗脫程序見表1。

    1.3.2.2 精密度、重現(xiàn)性和穩(wěn)定性測定

    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)進樣6 次,取另一份樣品分別在0、2、4、8、12、24、48 h 進樣檢測,按照1.3.2.1 指紋圖譜色譜條件分別進行檢測,選擇18 號峰作為參照,并通過Microsoft Excel 軟件計算該樣品中共有峰的相對峰面積和相對保留時間,計算精密度、重復性和穩(wěn)定性的相對標準偏差(relative standard deviation,RSD),并將6 次測定結(jié)果通過《中藥色譜指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)(2012.1 版)》軟件進行相似度計算。

    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 個產(chǎn)地紅糖樣品的HPLC-DAD 色譜圖數(shù)據(jù)分別導入色譜軟件中,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,計算各產(chǎn)地紅糖指紋圖譜的相對保留時間,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,通過分析特有峰的保留時間以及共有峰的峰面積來鑒別不同產(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,分別導入色譜軟件進行分析,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計量分析

    將55 批不同產(chǎn)地紅糖樣品的9 個共有峰峰面積導入在線代謝組學數(shù)據(jù)分析平臺Metabo Analys 統(tǒng)計軟件中,以標準化數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,標準化為“Autoscale samples”,“Pearson”模式為距離測量方式,以“ward”為聚類方法對數(shù)據(jù)進行聚類分析,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,使用在線代謝組學數(shù)據(jù)分析平臺對數(shù)據(jù)進行主成分分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 精密度、重復性和穩(wěn)定性測定結(jié)果

    經(jīng)測定精密度、重復性和穩(wěn)定性的檢測,發(fā)現(xiàn)6 組指紋圖譜共匹配了32 個共有峰,并計算共有峰的相對峰面積(relative peak area,PA)的相對標準偏差(RSD),結(jié)果顯示RSD 均低于3%。同時,相似度均超過0.99,證明了儀器的高精密度和試驗方法的良好重現(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保留時間見表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保留時間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 個和39 個。平均相對保留時間為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保留時間為3.915,貴州特有色譜峰平均相對保留時間為0.368 和0.505,平均相對保留時間為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 個和9 個,通過對各地區(qū)的特有峰保留時間進行分析,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照。全部產(chǎn)地共有峰的平均相對保留時間見表3,平均相對峰面積見表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保留時間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,共有峰的相對峰面積反映所含化學成分的相對含量,RSD 值表示了化學成分間的差異[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 個共有峰,共有峰的相對保留時間RSD≤1.53%。然而,不同產(chǎn)地紅糖中共有峰的平均相對峰面積差異較大,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,因此導致了其化學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 號共有峰的平均相對峰面積分別為 47.592% 、26.873% 、814.853% 、8.683% 和3.111%,通過S2 號共有峰的平均相對峰面積,可以成功地將這5 個產(chǎn)地區(qū)進行區(qū)分。

    2.4 指紋圖譜相似度評價

    在進行初步的產(chǎn)地判別后,利用相似度評價法對紅糖產(chǎn)地組內(nèi)和產(chǎn)地之間進行分析和鑒別,結(jié)果見表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,說明相同產(chǎn)地的紅糖樣品間所含的化學成分較相似。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)條件最復雜的蔗區(qū)之一,這些環(huán)境因素導致了甘蔗原料的明顯差異,進而影響了云南紅糖樣品的獨特性[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。相似度評價雖然能夠?qū)崿F(xiàn)初步的區(qū)分,但無法提供更精確的區(qū)分結(jié)果,為了實現(xiàn)更精細的區(qū)分,還需要進行化學計量學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

    使用相似度評價法分析紅糖產(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 個共有峰結(jié)合化學模式法進一步分析,得到的聚類熱圖見圖4。

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

    如圖4 所示,5 個地區(qū)的紅糖樣品之間存在明顯的差異,每個地區(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子類,這表明云南紅糖樣本之間存在組間差異,進一步驗證了2.4 相似度評價法顯示的結(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)地的紅糖樣品化學成分的種類及含量具有明顯差異,因此通過聚類分析深入分析這些化學成分的分布情況,可以準確地對紅糖產(chǎn)地進行追蹤溯源。

    2.6 主成分分析(PCA)法處理共有峰峰面積

    使用在線代謝組學數(shù)據(jù)分析平臺對數(shù)據(jù)進行主成分分析和相關(guān)性分析,結(jié)果見圖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 個產(chǎn)地的紅糖樣品2D 得分圖呈現(xiàn)出分散的態(tài)勢,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,載荷的絕對值越大,對主成分的影響就越大,而這種影響可以通過載荷所代表的點到原點之間的距離來進行衡量。如果某個點在進行主成分分析之后位置在原點附近,則說明該變量對于樣本之間的區(qū)別貢獻不大[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 的方差貢獻率為59.9%,PC2 的方差貢獻率為17.1%,PC3 的方差貢獻率為11.6%,主成分PC1 的方差貢獻率最大,PC1、PC2 與PC3 的累計方差貢獻率為88.6%。這3 種主成分對模型的貢獻較大,可作為鑒別紅糖產(chǎn)地的特征性指標。

    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 的對稱性和平穩(wěn)性幾乎相同,這意味著這兩個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,但部分廣東樣品無法與廣西樣品區(qū)分,這是因為廣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南部,同屬亞熱帶季風氣候區(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[31-32]。

    2.7 共有峰成分定性定量分析

    采用HPLC-DAD 方法,結(jié)合對照品比對以進一步確定共有峰成分,結(jié)果見圖6。

    圖6 表沒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)出峰時間(5.368 min)確定S1 號色譜峰為表沒食子兒茶素,化學式為C15H14O7。

    采用外標法,通過峰面積計算得出樣品中表沒食子兒茶素的含量,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 號廠家含有表沒食子兒茶素平均含量最多,廣東2 號廠家含有表沒食子兒茶素平均含量最少。因此,即使是同一產(chǎn)地的紅糖,各廠家之間的表沒食子兒茶素含量也存在差異,這表明表沒食子兒茶素的含量與產(chǎn)地無關(guān),可能受到不同加工方式的影響。

    3 結(jié)論

    本研究以5 個主產(chǎn)地的11 家制糖企業(yè)的55 批紅糖樣品作為研究對象,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 個和9 個特有峰,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 個共有峰,廣東、廣西、云南、貴州和香港地區(qū)的S2 號共有峰的平均相對峰面積分別為47.592%、26.873%、814.853%、8.683%和3.111%,通過S2 號產(chǎn)地共有峰的峰面積,可以成功地將這5 個產(chǎn)地的紅糖進行區(qū)分。為了更準確地鑒別紅糖產(chǎn)地,采用了HCA 和PCA 兩種化學計量學方法分析峰面積,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,還能清楚地揭示對溯源有影響的成分,并準確評估其貢獻大小。本研究建立的紅糖溯源量化方法,保證了更科學的紅糖產(chǎn)地區(qū)分和溯源,為規(guī)范市場提供了有力的技術(shù)支持和堅實的科學依據(jù)。

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