基于稀土元素指紋分析技術的紫菜產地溯源

劉春娥,林　洪,宋　雁,郭　斌,劉兆平,隋建新,*

(1.中國海洋大學食品科學與工程學院食品安全實驗室,山東青島266003;2. 中國農業大學(煙臺),山東煙臺 264670;3.國家食品安全風險評估中心,北京 100022)

?

基于稀土元素指紋分析技術的紫菜產地溯源

劉春娥1,2,林洪1,宋雁3,郭斌2,劉兆平3,隋建新1,*

(1.中國海洋大學食品科學與工程學院食品安全實驗室,山東青島266003;2. 中國農業大學(煙臺),山東煙臺 264670;3.國家食品安全風險評估中心,北京 100022)

目的:探討稀土元素指紋分析對紫菜產地溯源的可行性。方法:利用電感耦合等離子體質譜(ICP-MS)對南北兩地區(江蘇條斑紫菜,福建壇紫菜)的36個紫菜樣品中16種稀土元素含量進行測定,并對數據進行聚類分析、主成分分析和判別分析,建立紫菜的產地判別模型。結果:聚類分析將紫菜分為五大類,主成分分析提取了兩個主成分,占方差解釋的97%,這兩種分析方法均可以將不同省份的紫菜樣品完全區分;Fisher線性判別(fisher linear discriminant analysis,FLD)驗證了產地判別模型的適用性,對6個采樣點的樣品判別準確率達到100%。結論:稀土元素可以作為紫菜產地溯源的依據。

稀土,產地溯源,紫菜,指紋分析

食品產地溯源是指通過分析不同地域來源產品特定指標間的差異,探尋用于表征不同地域來源產品的特異性指標,結合化學計量學方法,篩選出有效的溯源指標,建立判別模型進行產地判別[1-2]。食品中豐富的無機元素組成受到產地生態環境的影響,某些區域具有特定的元素指紋,通過選擇合理的元素,可建立穩定的產地鑒別模型[3-4]。國內外對于采用無機元素指紋作為咖啡、茶葉等植物源食品以及牛羊肉等動物源食品產地判別指標的研究工作已有報道[5-9]。

稀土元素(rare earth element,REE)是元素周期表第Ⅲ族副族元素鈧、釔和鑭系元素的合稱,已有基于稀土元素指紋識別食品產地的研究。Santos[10]等利用稀土元素判別水果產地,LDA線性判別分析(linear discriminant analysis)判別準確率83.3%。Bandoniene[11]等基于稀土元素等多種礦物元素,對奧地利、中國和俄羅斯的南瓜籽油進行了產地判別的研究,結果表明不同地區稀土元素含量差異明顯,可用來進行產地溯源。Benincasa等[12]利用稀土元素識別橄欖油產地,利用LDA線性判別法成功建立判別模型。林昕等[13]利用稀土元素指紋判別普洱古樹茶和臺地茶,產地檢驗判別率達94.4%。趙芳等[14]利用稀土元素指紋判別葡萄酒產地,成功建立判別模型。

目前國內外對食品進行產地溯源的研究主要集中在陸地動植物產品,而對水產品的研究較少[15],具體到運用稀土元素對水產品進行產地判別的未見報道。本文以紫菜為研究對象,以稀土元素為研究指標,結合3種數據處理方法,建立判別模型,對紫菜產地進行識別。同時為其他名優海產品的原產地溯源提供一定的理論參考依據。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

紫菜干樣品36個來自江蘇(條斑紫菜,Porphyrayezoensis)和福建(壇紫菜,Porphyrahaitanensis)各3個采樣點,樣品采集及鑒定單位為福建省莆田市海洋漁業局和江蘇省紫菜協會,每個采樣點采集6份樣品,其中江蘇連云港五環樣品,標號1～6;江蘇和潤樣品,標號7～12;江蘇如東樣品,標號13～18;福建文甲樣品,標號19～24;福建漳浦樣品,標號25～30;福建北高樣品,標號30～36；稀土元素標準液(100 μg/mL)北京中科質檢生物技術有限公司,包含La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Y、Sc 16種元素;實驗中所使用的玻璃儀器均采用20%HNO3溶液浸泡過夜。

Agilent 7500a電感耦合等離子體質譜儀(ICP-MS)美國Agilent公司;MARS型微波消解儀美國CEM公司。

1.2測定方法

樣品前處理及ICP-MS操作條件均參照GB 5009.94-2012植物性食品中稀土元素的測定[16]進行。

1.3數據分析

采用SPSS 對數據進行方差分析和多重比較,采用主成分分析、聚類判別和線性分析3種分類方法。

2　結果與討論

2.1紫菜樣品稀土含量

福建、江蘇6個采樣點36個紫菜樣品中稀土元素含量及各個采樣點稀土元素平均值的多重比較分析結果見表1。由表1可以看出,不同省份的樣品中稀土含量存在顯著差異(p<0.05),江蘇省三個采樣點稀土元素平均含量均遠低于福建省,其中福建省的文甲海域紫菜中的稀土含量最高,與同一省份的漳浦和北高呈顯著性差異(p<0.05)。36個紫菜樣品中,鑭系元素中含量最高的是Ce、Nd、La,釔族元素中Y的含量也很高。

水體中稀土元素主要分布于水體懸浮物及底泥中,可溶態稀土含量較低,然而底泥中的稀土元素可以向水體中二次釋放,因此盡管不同海域水體中可溶態稀土元素含量差別不大[17-18],但生活在不同海域的藻類其體內稀土元素含量差別較大[19-21],即藻類中稀土元素含量及分布模式存在地理分布上的差異,本實驗的測定結果也證明了這一點。

2.2聚類分析

對6個地點36個紫菜樣品進行聚類分析,聚類方法采用Ward法,聚類距離采用歐氏距離的平方,得到36個樣品的聚類樹狀圖,見圖1。

圖1　紫菜聚類分析樹狀圖Fig.1　Cluster dendrogram of lavers from different areas

從圖1中可以看出,臨界值取2.5時,紫菜樣品可分為五類,編號1、2、3、4、5、6聚為一類,這一類是江蘇連云港五環紫菜樣品;編號7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18聚為一類,其中7、8、9、10、11、12是江蘇連云港和潤紫菜樣品,13、14、15、16、17、18是來自江蘇如東的樣品;編號23、24、31、32、33、34、35、36聚為一類,其中31、32、33、34、35、36是來自福建北高的樣品,23、24來自福建文甲;編號25、26、27、28、29、30的聚為一類,來自福建漳浦,編號19、20、21、22的聚為一類,來自福建文甲。

表1　不同地區紫菜中稀土元素含量(mg/kg)

注:不同小寫字母表示不同產地間該元素含量有顯著差異(p<0.05)。

聚類分析的結果表明,根據稀土元素含量分類基本可以實現對紫菜產地的初步判定,江蘇三個樣品產地中,五環的樣品與和潤、如東的樣品差別較大,可以明顯區分,和潤和如東的樣品差別較小,可歸為一類。從表1結果可知,和潤和如東樣品中稀土含量差異不顯著,而二者與五環樣品稀土平均含量差異顯著,聚類分析結果與三產地稀土含量多重比較結果相吻合。福建三地的樣品之間可以明顯分類,除文甲有兩個樣品錯判為北高外,其余樣品全部正確分類。

2.3主成分分析

對紫菜的36個樣品進行因子分析,分析方法選擇主成分,旋轉方法采用最大四次方值法。提取結果見表2,各元素在主成分空間中的位置見圖2。

圖2　紫菜中稀土元素前兩個主成分載荷Fig.2　Loading plot of the first two principal components of REE in laver

表2可以看出,提取了兩個主成分,占方差解釋的97.291%,即兩個因子解釋了實驗數據的97.291%。從圖2可以看出各個元素在成分1和成分2上所處的位置,成分2對Sc、Ce解釋較多,成分1對其他14種元素解釋較多。

表2　主成分解釋方差表

表3　紫菜線性判別分類結果

圖3　因子得分散點圖Fig.3　Scatter plots of lavers from different areas

根據兩個主成分繪制因子圖(圖3)。從圖3中可以看出,除了江蘇如東與和潤的樣品之間出現部分重疊外,其他產地樣品分布于不同空間,其中文甲地區分布比較離散,其他5地區分布相對集中,產地之間實現完全區分。根據主成分分析結果,基于稀土元素含量分析,可以將兩個省份的紫菜樣品完全區分,同一省內不同地區的樣品也基本可以實現產地識別。

2.4線性判別

對紫菜稀土元素含量進行判別分析。基于16種稀土元素,建立Fisher判別模型,篩選出判別有效的12個元素(La、Ce、Pr、Nd、Sc、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Lu),剔除4個無效變量(Y、Er、Tm、Yb),模型建立過程中提取了兩個典型判別函數,函數1和函數2,方差貢獻率分別為70.8%和23.8%。紫菜樣品在函數1和函數2上的散點分布見圖4,從圖4中可以看到,江蘇和潤、五環的樣品略有交集,且都能與如東的樣品區分,和潤和五環的樣品稀土平均含量差異極為顯著,二者樣品產地略有交叉,這可能是因為兩個地區中判別有效的12個元素分布模式相似;福建的文甲、漳浦和北高各自聚合度較好,沒有樣品與其他產地交叉,三個地區可以完全區分。交叉檢驗的分析結果見表3。由表3中數據可知,根據紫菜中12種稀土元素含量得到的線性判別分析,其交叉檢驗的分類正確率達到100%,即對6個采樣點的紫菜樣品產地判別完全正確。

圖4　線性判別分布圖Fig.4　FLD plot of the first two canonical discriminant functions of lavers according to different areas

3　結論

紫菜中稀土元素含量及組成受其生長水域環境的影響,本文采用ICP-MS測定紫菜稀土元素含量,結合聚類分析、主成分分析和FLD線性判別分析,得到指紋譜圖信息,能夠較好的表征紫菜產地特征。聚類分析結果表明紫菜稀土元素含量與產地及海域相關,主成分分析直觀區分不同地區紫菜的稀土元素特征,FLD線性判別驗證了產地判別模型的適用性,三種分析方法均可以完全區分兩個省份的樣品,線性判別分析中對6個采樣點交叉檢驗的分類正確率達到100%。因此,稀土元素可作為紫菜產地溯源的有效指標,利用稀土元素指紋分析對紫菜進行產地溯源是可行的。

[1]魏益民,郭波莉,魏帥,等. 食品產地溯源及確證技術研究和應用方法探析[J]. 中國農業科學,2012,45(24):5073-5081.

[2]夏立婭. 大米產地特征因子及溯源方法研究[D]. 保定:河北大學,2013.

[3]馬奕顏,郭波莉,魏益民,等. 植物源性食品原產地溯源技術研究進展[J]. 食品科學,2014(5):246-250.

[4]Camin F,Larcher R,Nicolini G,et al. Isotopic and elemental data for tracing the origin of European olive oils[J]. Journal of Agriculture and Food Chemistry,2010,58(1):570-577.

[5]田志浩. 西洋參及其制劑的產地判別研究[D].北京:北京中醫藥大學,2014.

[6]郭波莉,魏益民,潘家榮,等. 多元素分析判別牛肉產地來源研究[J].中國農業科學,2007,40(12):2842-2847.

[7]Fernández-Cáceres PL,Martín MJ,Pablos F,et al. Differentiation of tea(Camellia sinensis)varieties and their geographical origin according to their metal content[J]. Journal of Agriculture and Food Chemistry,2001,49(10):4775-4779.

[8]Zhao HY,Guo BL,Wei YM,et al. Determining the geographic origin of wheat using multielement analysis and multivariate

statistics[J]. Journal of Agriculture and Food Chemistry,2011,59(4):4397-4402.

[9]Anderson K A,Smith B W. Chemical profiling to differentiate geographic growing origins of coffee[J]. Journal of Agriculture and Food Chemistry,2002，50(7):2068-2075.

[10]Santos V S,Nardini V,Jr C L,et al. Identification of species of the Euterpe genus by rare earth elements using inductively coupled plasma mass spectrometry and linear discriminant analysis[J]. Food Chemistry,2014,153(12):334-339.

[11]Bandoniene D,Zettl D,Meisel T,et al. Suitability of elemental fingerprinting for assessing the geographic origin of pumpkin(Cucurbitapepovar.styriaca)seed oil[J]. Food Chemistry,2013,136:1533-1542.

[12]Benincasa C,Lewis J,Perri E,et al. Determination of trace element in Italian virgin olive oils and their characterization according to geographical origin by statistical analysis[J]. Analytica Chimica Acta,2007,585(2):366-370.

[13]林昕,黎其萬,和麗忠,等. 基于稀土元素指紋分析判別普洱古樹茶和臺地茶的研究[J]. 現代食品科技,2013,12:2921-2925.

[14]趙芳,林立,孫翔宇,等. 基于稀土元素指紋分析識別葡萄酒原產地[J]. 現代食品科技,2015(2):261-267.

[15]劉小芳,薛長湖,王玉明,等. 刺參中無機元素的聚類分析和主成分分析[J]. 光譜學與光譜分析,2011,31(11):3119-3122.

[16]中華人民共和國衛生部. GB 5009.94-2012植物性食品中稀土元素的測定[S]. 北京:中國標準出版社,2012.

[17]梁濤,王立軍,張朝生,等.潮間帶水體各要素中稀土元素的含量及其分布模式[J].中國稀土學報,2005,23(1):68-74.

[18]Leybourne M I,Johannesson K H. Rare earth elements(REE)and yttrium in stream waters,stream sediments,and Fe-Mn oxyhydroxides:Fractionation,speciation,and controls over REE+ Y patterns in the surface environment[J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta,2008,72(24):5962-5983.

[19]嚴小軍,范曉,侯小琳,等.海藻中稀土元素的初步研究[J].海洋與湖沼,1999,30(5):558-563.

[20]Nobuo S,Naoki K,Hiroshi I. Determination of rare earth elements,thorium and uranium in seaweed samples on the coast in Niigata Prefecture by inductively coupled plasma mass spectrometry[J]. Applied Geochemistry,2008,23(10):2955-2960.

[21]石謙,郭衛東,胡明輝,等.廈門灣底棲生物稀土元素的含量及其分布與環境意義[J].海洋學報,2004,26(2):87-94.

Geographical origin traceability of laver based on rare earth element fingerprints

LIU Chun-e1,2,LIN Hong1,SONG Yan3,GUO Bin2,LIU Zhao-ping3,SUI Jian-xin1,*

(1.College of Food Science and Engineering,Laboratory of Food Safety,Ocean University of China,Qingdao 266003,China; 2.China Agriculture University(Yantai),Yantai 264670,China; 3.China National Center for Food Safety Risk Assessment,Beijing 100022,China)

Objective:Rare earth element(REE)fingerprints were studied to identify geographical regions of laver. Methods:36 samples of laver were selected from two different origins of China,Jiangsu and Fujian. Inductively coupled plasma-mass spectrometry(ICP-MS)was applied to determine the contents of 16 rare earth elements in laver. Cluster analysis(CA),principal component analysis(PCA)and fisher linear discriminant analysis(FLD)were applied to differentiate the laver geographical origin. Results:The results of Q-type cluster analysis showed that 36 samples could be clustered reasonably into five groups. Two principal components which accounted for over 97% of the total variance were extracted from the standardized data. The CA and PCA were the effective methods for rare earth elements analysis of laver samples. By cross validation,FLD correctly classified 100.00% of laver samples from 6 regions respectively. Conclusion:Therefore,it is possible to identify geographical regions of laver based on rare earth element fingerprints and multiple statistical analysis.

rare earth element;origin traceability;laver;fingerprints analysis

2015-10-09

劉春娥(1980-),女,博士研究生,研究方向:水產品安全,E-mail:lchune@126.com。

隋建新(1981-),男,博士,講師,研究方向:食品安全檢測,E-mail:suijianxin@ouc.edu.cn。

國家食品安全風險評估中心-藻類等食品中稀土元素的專項檢測(20140514)。

TS254.7

A

1002-0306(2016)10-0057-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.10.002