基于內源性成分的蜂蜜品質綜合評價

張然，田洪蕓，宿書芳，祝建華，楊穎，劉偉，李新玲，明雙喜，王愛竹，王駿

(山東省食品藥品檢驗研究院，山東 濟南,250102)

基于內源性成分的蜂蜜品質綜合評價

張然，田洪蕓，宿書芳，祝建華，楊穎，劉偉，李新玲，明雙喜，王愛竹，王駿*

(山東省食品藥品檢驗研究院，山東 濟南,250102)

基于蜂蜜內源性成分檢驗數據建立了的蜂蜜品質綜合評價模型。通過對優質蜜、一般蜜、劣質蜜3個對照組121個樣本中41個內源性成分的檢驗和單因素方差分析，確定了18個與蜂蜜品質變化相關的辨析指標，其中13個為正相關，5個為負相關，應用主成分分析建立蜂蜜品質綜合評價模型。評價得分客觀反映了蜂蜜樣本的品質優劣，表明綜合評價模型可以用作蜂蜜摻偽鑒別的重要參考。

蜂蜜；摻偽鑒別；綜合評價；主成分分析

1 概述

蜂蜜摻偽[1]是近年來受到社會廣泛關注的食品安全問題，也是食品安全監管領域的重點和難點，國家食藥總局對十二屆全國人大三次會議第8187號建議回復中明確指出：現有食品安全標準無法直接判斷假蜂蜜等問題，應積極推動蜂蜜標準修訂和摻假方法的建立。

近年來用于蜂蜜摻偽鑒別的方法主要有：穩定碳同位素比值分析法(stable carbon isotope ratios analysis, SCIRA)、高效陰離子交換色譜-脈沖安培檢測法(high performance anion exchange chromatography-pulsed amperometric detector, HPAEC-PAD)、近紅外光譜法(near infrared spectroscopy, NIRS)、淀粉酶活性檢測法、蛋白質差異性鑒別法、雙果糖酐(difructoseanthydride, DFAs)檢測法、差示掃描量熱法等[2-6]。上述這些方法要么建立在對一個或幾個理化指標或標記物進行檢驗的方法之上，隨著造假技術的更新和摻偽原料的更替，很容易被摻偽造假者回避，不能持續發揮作用；要么穩定性差或僅停留在研究層面，與食品檢驗實驗室技術、設備配置要求差異較大，很難在食品檢驗機構中推廣。

內源性成分是蜂蜜天然品質的體現，現有摻偽手段很難實現蜂蜜中微量營養成分的把控。本研究在蜂蜜中多種內源性成分檢驗數據的基礎上，探索內源性成分的組成結構，以及與蜂蜜品質、摻偽鑒別的關聯，通過對檢驗數據的統計分析，得出能夠用于蜂蜜摻偽鑒別的品質辨析指標，并利用主成分分析建立模型，對蜂蜜的品質進行綜合評價。

2 研究方法

2.1 樣本來源

為研究蜂蜜摻偽造假和蜂蜜品質差異，本研究設置了優質蜜，一般蜜和劣質蜜3個樣本對照組。優質蜜組采用便利抽樣法，通過山東省內6家大型蜂蜜生產企業和其所屬的養蜂場、養蜂合作社，現場采集來源可靠的天然蜂蜜樣本30個；一般蜜組采用隨機抽樣法，在山東省內流通環節采集蜂蜜樣本，經品質指標檢驗獲得符合國標的合格樣本61個；劣質蜜組采用隨機抽樣法和便利抽樣法結合，樣本來源包括留取食品安全執法查獲的造假蜂蜜，和市場上采集樣品經品質指標檢驗不合格的偽劣蜂蜜樣本共30個。

2.2 檢驗項目與方法

經文獻研究和對過往檢驗數據積累的分析，結合蜂蜜的主要成分構成，本研究共選取了41個檢驗項目(見表1)。

2.3 基于單因素方差分析的蜂蜜品質辨析指標研究

單因素方差分析是用來確定因素對試驗結果有無顯著性影響的一種統計方法[7]。本研究應用單因素方差分析，分別檢驗41個項目的檢出值是否在高質蜜、一般蜜、低質蜜3個組間存在顯著性差異。差異顯著提示項目檢出值的變化很可能與蜂蜜品質密切相關，相應的項目很可能具備辨析蜂蜜品質的作用。

2.4 基于主成分分析的蜂蜜品質綜合評價

主成分分析是從變量群中提取共性主成分的統計技術[8]。本研究在蜂蜜品質辨析指標研究的基礎上，通過主成分分析，一方面是研究辨析指標對蜂蜜質量的影響是否有趨勢相同的共性存在，同時揭示辨析指標間的結構關聯，建立綜合評價模型，通過綜合評價得分對蜂蜜樣本品質進行評價和排序。

表1 檢驗項目列表

3 結果及分析

3.1 蜂蜜品質辨析指標

通過SPSS 20.0對檢驗數據進行單因素方差分析結果顯示，按照P<0.05的標準，41個檢驗項目中有18個在優質蜜、一般蜜和低質蜜組間存在顯著差異(見表2)，可以作為蜂蜜品質辨析指標。其中淀粉酶值、脯氨酸、賴氨酸等13個指標的檢出值隨著蜂蜜品質組別由劣到優，檢出值均值呈現遞增，提示這些指標與蜂蜜品質變化呈正相關；而等羥甲基糠醛、鈉、鉀等5個指標則與蜂蜜品質變化呈負相關。

表2 蜂蜜品質辨析指標檢出值和單因素方差分析結果

3.2 蜂蜜品質辨析指標的主成分分析

為了使分析結果更真實地反應蜂蜜天然成分結構，消除假蜜帶來的干擾，本研究在主成分分析時，將劣質蜜組30個樣本的數據排除在外。對剩余91個樣本18個辨析指標的全部數據進行分析可得，Kaiser-Meyer-Olkin指數為0.854(標準值>0.7)，顯著性P值為0.000(標準值<0.05)，說明數據適合進行主成分分析。分析結果顯示(見表3)，18個蜂蜜品質辨析指標可歸結為4個主成分，累計方差貢獻率可以達到80.198%(標準值>80%)。

表3 主成分分析方差貢獻率

通過表4中各辨析指標荷載矩陣可見，各辨析指標中氨基酸類成分和礦物質磷對主成分1貢獻明顯；VB6與其他成分是主成分2的單一主要因素；檸檬酸、鈉、鉀有相近的數據變化趨勢，是主成分3的主要影響因素；而鋅和羥甲基糠醛是主成分4的主要影響因素。

表4 各辨析指標荷載矩陣

3.3 蜂蜜品質綜合評價模型

在主成分分析結果的基礎上，根據各辨析指標的特征向量和主成分的方差貢獻率，可以得到蜂蜜綜合品質計算公式為：

(1)

式中：Gq，蜂蜜綜合品質；lk，各檢驗項目權重系數；xk，各檢驗項目檢出值；i，求和序號下界(本研究中取1)；n，求和序號上界(本研究中取18)；k，項目序號。

各項目的標準化權重系數見表5。

表5 各指標項目權重系數

3.4 綜合評價模型的驗證

應用蜂蜜品質綜合評價模型對121個樣本的綜合品質進行評價發現(見表6)，優質蜜、一般蜜、劣質蜜組間無論在綜合評價的平均值還是極值方面均存在明顯差異，特別是劣質蜜組，綜合評價平均得分僅為-1.62，組內最大值-0.95與一般組的最小值-0.50的差距超過了一般組標準差，綜合評價得分反映了各組所代表的蜂蜜品質情況。

表6 各對照組綜合評價得分情況

4 總結

基于對蜂蜜內源性物質的主成分分析，建立了用于蜂蜜品質綜合評價的指標模型，相較于現有針對一個或幾個標記物的蜂蜜鑒偽方法[2-3]，本研究能夠更好地反映蜂蜜的內在品質。通過指標模型的研究，得出了18個蜂蜜品質辨析指標，涵蓋了氨基酸、礦物質、維生素等多個類別，在提供鑒偽方法的同時，反映了蜂蜜內源性成分組成結構。本研究得出的蜂蜜品質綜合評價模型，經驗證能夠較好地反映蜂蜜產品的品質，可以作為蜂蜜鑒偽或品質評價的重要參考。

受實驗樣本的限制，蜂蜜品質辨析指標所代表的內源性物質在蜂蜜中的累積機制、相互作用機理，以及蜜種差異對內源性成分的影響等問題在本研究中未得到充分考慮，在下一步工作中將繼續進行有針對性的深入研究。隨著數據量的積累，可建立蜂蜜內源性成分數據庫與內源性成分指紋圖譜，為全面了解蜂蜜有效成分，實現蜂蜜生產經營鏈全程科學控制提供技術支持。

[1] 裴高璞, 史波林, 趙鐳, 等. 蜂蜜質量市場動態及摻假檢測方法現狀分析 [J]. 食品科學, 2013, 34(15): 329-336.

[2] 吳燕濤, 穆同娜, 王紹清, 等. 現代分析技術在蜂蜜摻假鑒別中應用研究進展 [J]. 食品研究與開發, 2015(5): 137-142.

[3] 袁玉偉, 張志恒, 葉雪珠, 等. 蜂蜜摻假鑒別技術的研究進展與對策建議 [J]. 食品科學, 2010, 31(9): 318-322.

[5] WANG S, GUO Q, WANG L, et al. Detection of honey adulteration with starch syrup by high performance liquid chromatography [J]. Food Chemistry, 2015, 172：669-674.

[6] 周厚報, 鄧建軍, 胡苗苗, 等. 基于蛋白質差異鑒別蜂蜜真偽的研究進展 [J]. 食品與發酵工業, 2013, 39(6): 116-119.

[7] 郭萍. 單因素方差分析在數理統計中的應用 [J]. 長春大學學報:自然科學版, 2014(10): 1 370-1 373.

[8] 陳述云, 張崇甫. 對多指標綜合評價的主成分分析方法的改進 [J]. 統計研究, 1995(1): 35-39.

Comprehensive evaluation study of honey quality based on endogenous components

ZHANG Ran, TIAN Hong-yun, SU Shu-fang, ZHU Jian-hua, YANG Ying,LIU Wei, LI Xin-ling, MING Shuang-xi, WANG Ai-zhu, WANG Jun*

(Shandong Institute for Food and Drug Control, Jinan 250102, China)

A comprehensive evaluation model of honey quality based on endogenous components has been established. Forty one endogenous components were tested with 121 honey samples includeding 3 control groups, high-quality honey, common honey and poor-quality honey. According to the test result and One-Way ANOVA analysis, 18 honey quality related indicators were derived including 13 positively related indicators and 5 negatively related indicators. Using principal component analysis, a comprehensive evaluation model of honey quality was established. The evaluation score reflected the quality of honey samples, suggesting that the comprehensive evaluation model can be used as an important reference for the identification of honey adulterations.

honey; adulteration identification; comprehensive evaluation; principal component analysis

10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201701039

碩士研究生(王駿為通訊作者,E-mail: 13953105081@163.com)。

山東省食品藥品檢驗研究院自擬課題(2016ZNKT0003)

2016-05-12，改回日期：2016-07-04