低聚糖和多酚結合偏最小二乘判別分析鑒別油菜蜜產地

佘 僧，李 熠，宋洪波，陳蘭珍,*

（1.中國農業科學院蜜蜂研究所，北京 100093；2.福建農林大學食品科學學院，福建 福州 350002；3.農業農村部蜂產品質量安全風險評估實驗室（北京），北京 100093）

油菜屬于十字花科中的一種草本植物，環境適應能力強、花期長、種植范圍廣。由2016年國家統計局公布的數據顯示：我國油料產量為3 400.05萬 t，油菜籽產量為1 312.80萬 t，油菜籽播種面積達6 622.80千 公頃[1]。油菜種植在湖北、江蘇、青海、四川等23 個省份基本全部覆蓋，其中湖北屬于我國最大的油菜籽生產區，江蘇屬于我國傳統油菜籽主產區，青海隨著新農業經濟和旅游資源的開發，油菜的種植面積也在不斷的擴增[2]。我國主導的蜂蜜采集仍屬于傳統的“追花奪蜜”模式，油菜不僅是我國重要的油料資源，也是優質的蜜源植物之一。我國油菜花開花時間從三月份的云貴高原、四川盆地至湖北、安徽等長江沿岸，四月份江蘇沿海直至七、八月份青海、內蒙古草原，一直有大面積油菜花盛開。廣闊的油菜種植面積和跨越半年的油菜花期，提供了龐大的油菜蜜源，油菜蜜也成為了我國目前產量最高和出口量最大的單花蜜品種。自2007年中國農產品地理標志管理條令正式發布后，具有名優產地標識的產品被偽冒產品銷售給消費者的現象愈演愈烈，嚴重損害了優質品牌的信譽和消費者的信任，使得蜂蜜的產地溯源研究也變得更加迫切和需要[3-4]。油菜蜜作為我國單花蜜品種中蜜源植株分布最廣，氣候、地理環境最豐富的單花蜜品種，對研究蜂蜜的產地溯源具有重要的借鑒和參考價值。

蜂蜜的產地溯源技術主要包括穩定同位素技術、核磁共振技術、高效液相色譜-質譜聯用技術、氣相色譜-質譜技術等[5-6]。色譜技術可定性分析樣品中營養物質成分，結合質譜后可獲得營養成分的定量結果，對于分析樣本的特定物質含量具有優勢性。本實驗采用高效液相色譜-質譜聯用技術測定油菜蜜中的18 種多酚類物質，氣相色譜-質譜測定油菜蜜中的6 種低聚糖結合偏最小二乘判別分析（partial least square-discrimination analysis，PLS-DA）實現3 個油菜蜜產區的地理鑒別。低聚糖是通過2～4 個糖苷鍵將單糖連接而成小分子聚合物[7]。低聚糖含量占蜂蜜營養物質的60%～80%，屬于蜂蜜中最主要的成分[8]。蜂蜜中的功能性低聚糖甜度低，耐熱耐酸強，不經過胃腸消化便可直接被人體吸收利用，不增加血糖、血脂且改善腸胃吸收消化，提高免疫力等功效[9]。Da Costa Leite等[10]通過測定70 個巴西不同植物蜜源蜂蜜品種的10 種低聚糖物質，研究發現松二糖、麥芽三糖、麥芽糖具有顯著的品種鑒別能力。多酚廣泛存在于植物的根、葉、果實當中，是植物次生代謝產物。蜂蜜中的多酚全部來源于蜜源植物。多酚類化合物是指分子結構中有若干個酚羥基，主要包括苯酚、酚酸和黃酮類化合物[11-13]，具有清除自由基的抗氧化活性功效，對心血管病、動脈硬化等疾病具有預防作用[14-17]。Ku?等[18]通過高效液相色譜-質譜聯用分析6 種單花蜜中多酚含量及其抗氧化活性差異，該研究表明石楠蜜和蕎麥蜜在6 種蜂蜜中抗氧化活性最高，且不同品種間的多酚含量具有顯著性差異。Baltrusaityte等[19]通過對35 份蜂蜜樣本中多酚提取物清除自由基能力進行實驗，研究發現蜂蜜中多酚清除自由基能力平均在43%～95.7%之間，且抗氧化物質的含量與酚類化合物的含量呈顯著相關。

目前，蜂蜜中低聚糖和多酚的研究，主要在于其營養醫藥價值、品種鑒別等方面，鮮見有關于兩者相結合對于產地鑒別效果的研究報道。因此本實驗采集湖北鐘祥市、江蘇鹽城市、青海剛察縣3 個不同地理環境的油菜蜜樣本，通過定量分析3 個產地油菜蜜中低聚糖和多酚兩個重要營養指標的含量差異，并結合PLS-DA進行產地溯源研究，為蜂蜜的產地溯源研究提供方法參考和理論依據。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

油菜蜜樣本采自湖北鐘祥市（ZX）、江蘇鹽城市（YC）、青海剛察縣（GC）3 個不同地理來源的油菜主產區（表1）。3 個采樣地點的選擇具有顯著代表性，ZX（n=12）屬于內陸地區，位于我國第2階梯高度，屬于亞熱帶濕潤季風氣候區；YC（n=13）地處黃海入海口，位于我國第1階梯高度，屬于溫帶海洋性氣候區；GC（n=26）地處青藏高原，位于我國第3階梯高度，屬于高原大陸性氣候區。油菜植株均屬于甘藍型油菜，蜜蜂種類屬于意大利蜂；所有樣本均采自于油菜花盛花期，蜂場現場采集的樣本。油菜蜜樣本收集于250 mL玻璃瓶，封口膜密封，待測前貯存在4 ℃。

表1 樣本來源信息Table 1 Information about different geographical origins of rapes honey samples

去離子水（電阻率18.2 MΩ·cm） 美國Agilent公司；乙腈、甲醇、甲酸、氨水、鹽酸羥胺均為國產分析純；吡啶、β-苯基葡萄糖苷 北京百靈威科技有限公司；HMDS＋TMS＋吡啶、麥芽酮糖（純度≥98.0%）、松二糖（純度≥98%）、蔗果三糖（純度≥97.0%）、帕拉金糖（純度≥95.0%）、異麥芽糖（純度≥97%）、吡喃基葡蔗糖（純度≥97%）、沒食子酸（純度≥98.0%）、原兒茶酸（純度≥98.0%）、對羥基苯甲酸（純度≥98.0%）、咖啡酸（純度≥98.0%）、對香豆酸（純度≥98.0%）、阿魏酸（純度≥98.0%）、蘆丁（純度≥98.0%）、苯甲酸（純度≥98.0%）、楊梅酮（純度≥98.0%）、桑色素（純度≥98.0%）、槲皮素（純度≥98.0%）、柚皮苷（純度≥98.0%）、芹菜素（純度≥98.0%）、山柰素（純度≥98.0%）、柯因（純度≥98.0%）、松屬素（純度≥98.0%）、咖啡酸苯乙酯（純度≥98.0%）、高良姜素（純度≥98.0%） 美國Sigma-Aldrich公司。

1.2 儀器與設備

Milli-Q型純水器 美國Millipore公司；PHS-3E pH計上海儀電科學儀器股份有限公司；微量移液槍 德國Eppendorf公司；Vortex-Genie 2渦旋儀 美國Scientific Industry公司；PL203電子天平 美國Mettler-Toledo公司；QP2010-PIUS氣相色譜-串聯質譜 日本Shimadzu公司；6460高效液相色譜-串聯質譜 美國Agilent公司。

1.3 方法

1.3.1 低聚糖測定

油菜蜜中6 種低聚糖含量的測定方法參考文獻[20-21]方法。稱取油菜蜜樣本0.5 g于25 mL離心管中，置于40 ℃水浴鍋中溶解完全。隨后在溶解液中加入25 mL 80%乙醇溶液，攪拌至溶解完全，10 000 r/min離心10 min。取上清液100 μL，50 ℃氮氣吹干，置于60 ℃烘箱烘干，加入20 μL β-苯基葡萄糖苷（0.25 mg/mL，溶于吡啶）。加入200 μL 2.0%鹽酸羥氨溶液，70 ℃反應30 min，然后加入衍生劑HMDS＋TMS＋吡啶300 μL，70 ℃反應40 min，以4 ℃、10 000 r/min離心5 min，取上清液待測。

1.3.2 多酚測定

油菜蜜中18 種多酚含量的測定參考文獻[19,22-23]方法。稱取蜂蜜樣本5.0 g，置于50 mL離心管中，加入30 mL鹽酸溶液。將離心管置于渦旋儀上徹底溶解后，10 000 r/min離心10 min，取上清液等待固相微萃取。首先用甲醇和鹽酸溶液活化Oasis HLB固相萃取柱，然后將樣本上清液倒入已經活化后的Oasis HLB固相萃取柱，隨后以純水清洗萃取柱。清洗結束后以10 mL甲醇洗脫多酚類物質。洗脫液在40 ℃氮吹干，用1.0 mL甲酸-乙腈（7∶3，V/V）混合液溶解。將復溶液0.22 μm濾膜過濾后放入1.5 mL進樣瓶中，上機前待測。

1.4 數據處理與分析

每個實驗樣本都預備3 個平行，3 次測定值差值不超過0.02，以均值作為最后分析數據。利用SPSS v.17.0軟件進行數據分析和主成分分析（principal component analysis，PCA）[24]。數據服從于正態分布且齊次，單因素方差分析被用于研究不同產地油菜蜜低聚糖和多酚含量的顯著性差異，在α=0.05的置信區間服從Duncan檢測，數據分析的結果以 ±s的形式表示。利用PCA不同參數的載荷因子得分率，并利用Origin v.8.5軟件繪制柱形圖。利用SIMCA v.17.0軟件進行PLS-DA[25]。

2 結果與分析

2.1 低聚糖含量分析

油菜蜜中含有多種低聚糖物質，對ZX、YC、GC 3 個產地油菜蜜中含量較高的麥芽酮糖、松二糖、帕拉金糖、異麥芽糖、蔗果三糖、吡喃基葡蔗糖6 種低聚糖進行研究。由表2可知，ZX、YC、GC 3 個產地的油菜蜜樣本中6 種低聚糖含量均顯示：松二糖＞麥芽酮糖＞異麥芽糖＞帕拉金糖＞蔗果三糖＞吡喃基葡蔗糖。本實驗研究結果顯示油菜蜜中6 種功能性低聚糖，松二糖的含量最高，ZX、YC、 GC 3 個產地樣本中的質量分數分別為（1.251±0.05）%、（1.344±0.03）%、（2.505±0.07）%、（0.027±0）%、（0.026±0.01）%、（0.128±0）%；吡喃基葡蔗糖的含量相對偏低，分別為（0.027±0）%、（0.026±0.01）%、（0.128±0）%。其次，3 個地區油菜蜜中的低聚糖含量存在一定差異，吡喃基葡蔗糖的含量為GC＞ZX＞YC；麥芽酮糖、松二糖、帕拉金糖、異麥芽糖、蔗果三糖5 種低聚糖的含量為GC＞YC＞ZX。單因素方差分析的結果顯示：麥芽酮糖、帕拉金糖、異麥芽糖、蔗果三糖、吡喃基葡蔗糖5 種低聚糖，GC與ZX、YC差異顯著，ZX與YC差異不顯著；ZX、YC、GC的松二糖含量差異顯著。

表2 不同產地油菜蜜中低聚糖的方差分析Table 2 ANOVA of oligosaccharide contents of rape honey from different geographical origins%

2.2 多酚含量分析

本研究通過對油菜蜜中含量較高的18 種多酚類物質進行產地差異性研究分析。酚酸物質分別包括：沒食子酸、原兒茶酸、羥甲基苯甲酸、咖啡酸、對香豆酸、阿魏酸、蘆丁、苯甲酸、楊梅酮、桑色素、槲皮素、柚皮苷、芹菜素、山柰酚、柯因、松屬素、高良姜素、咖啡酸苯乙酯。由表3可知，不同的多酚物質其含量在油菜蜜中差異較大，3 個產地油菜蜜中18 種多酚類物質含量的測定結果顯示：對羥基苯甲酸＞苯甲酸＞咖啡酸＞松屬素＞柯因＞山柰酚＞原兒茶酸＞槲皮素＞蘆丁＞柚皮苷＞咖啡酸苯乙酯＞高良姜素＞阿魏酸＞桑色素＞芹菜素＞沒食子酸＞楊梅酮。ZX、YC和GC 3 個產地的油菜蜜樣本中對羥基苯甲酸的含量最高，分別可達到（68.172±2.76）、（46.22±1.7）、（55.701±0.83）μg/100 g；其次是苯甲酸的含量，分別可達到（55.658±0.91）、（40.283±1.78）、（31.137±1.2）μg/100 g；此外，油菜蜜的18 種多酚類物質含量最低的有芹菜素、沒食子酸、楊梅酮等。3 個地區油菜蜜樣本中芹菜素含量分別為（0.161±0.01）、（0.019±0）、（0.113±0.01）μg/100 g；沒食子酸含量分別為（0.14±0.01）、（0.117±0.01）、（0.108±0）μg/100 g；楊梅酮含量分別為（0.034±0）、（0.013±0.01）、（0.024±0）μg/100 g。

ZX、YC和GC 3 個地區油菜蜜中多酚的單因素方差分析結果顯示：油菜蜜中原兒茶酸、對羥基苯甲酸、對香豆酸、阿魏酸、苯甲酸、楊梅酮、槲皮素、柚皮苷、芹菜素、山柰酚、柯因、松屬素的多酚含量，不同產地間存在顯著差異性；沒食子酸和蘆丁的含量，青海與湖北、江蘇存在顯著性差異，ZX與YC無顯著性差異；咖啡酸含量，YC與ZX、GC存在顯著性差異，ZX與GC無顯著性差異；桑色素、高良姜素，ZX與YC、GC存在顯著性差異，YC與GC無顯著性差異。綜合而言，本研究中ZX的多酚類物質含量略高于YC、GC。

2.3 PCA結果

圖1 PCA的載荷因子得分圖Fig. 1 Loading plots of principal component analysis

PCA是一種無監督分析模式，目前廣泛應用于食品、化學、生物、數理統計分析等研究領域[26]。本實驗利用SPSS軟件對湖北、江蘇、青海3 個產地油菜蜜中6 種低聚糖和18 種多酚類物質進行PCA研究。PCA中累積貢獻率越高則，說明其對于不同產地油菜蜜的鑒別程度越高[27]。本研究中前兩個主成分特征根值大于1，PC1、PC2、PC3貢獻率分別為55.51%、21.80%、3.99%，前3 個主成分的累積貢獻率達到81.3%。圖1顯示，PC1中多酚類物質全部都為正值，其中原兒茶酸、松屬素、桑色素、槲皮素、柚皮苷、柯因最具有地理判別特征性。PC2中咖啡酸、咖啡酸苯乙酯、芹菜素、吡喃基葡蔗糖、阿魏酸、麥芽酮糖、松二糖、蔗果三糖的地理特征性最為顯著，其中沒食子酸、對香豆酸、苯甲酸、柚皮苷4 種酚酸類物質均為負相關性。低聚糖對于PC1無貢獻率，在PC2中低聚糖的貢獻率較高。綜合而言，在產地判別率中，多酚類物質的產地判別能力較為顯著。同時，低聚糖也是一個重要的輔助參數。

2.4 PLS-DA結果

圖2 油菜蜜中PLS-DA產地溯源模型得分圖Fig. 2 PLS-DA score plot for geographical traceability of rape honey

本實驗采用油菜蜜中低聚糖和多酚總計24 個參數結合PLS-DA對ZX、YC和GC 3 個不同地理來源的油菜蜜樣本進行產地鑒別研究。由圖2可知，湖北、江蘇、青海3 個地區的油菜蜜樣本完全分離，分類效果非常好；且樣本分布集中，鑒別率均為100%。PLS-DA模型潛變量1的R2X（自變量擬合指數）、R2Y（因變量擬合指數）、Q2（模型預測精度）以及特征根值分別為0.553、0.497、0.493、13.3；潛變量2的R2X、R2Y、Q2以及特征根值分別為0.773、0.975、0.97、5.29；潛變量3的R2X、R2Y、Q2以及特征根值分別為0.798、0.981、0.967、0.603。根據R2X、R2Y、Q2以及特征根值的分析，建立PLS-DA溯源模型的潛變量個數為2，該模型的產地識別預測精度可達到最高97%且內部交叉驗證均方差為0.08，PLS-DA溯源模型的判別結果非常準確且穩定。

圖3 油菜蜜中PLS-DA產地溯源模型VIP圖Fig. 3 PLS-DA VIP plot for geographical traceability of rape honey

本研究的PLS-DA模型選定的潛變量個數為2，一般而言潛變量1對于整個模型的貢獻率最高，但為更加詳細的顯示各參數的重要性[28]，因此圖3將3 個潛變量的變量投影重要度（variable importance in the project，VIP）值全部展示出（3 個潛變量中VIP值均小于1的參數則不展示）。VIP值大于1則表示該參數屬于產地鑒定中重要的標記指標，而VIP值小于0.5則表示該參數對于鑒定結果不重要[29]。由此可知，在潛變量1中對于產地判別占據重要影響作用的指標主要有對香豆酸、柚皮苷、原兒茶酸等16 種多酚，而低聚糖中僅松二糖、吡喃基葡蔗糖的VIP值大于1。其次，潛變量2和潛變量3的VIP圖中各參數重要性基本一致，對于產地判別重要性影響提供貢獻率最高的參數均是咖啡酸，最不重要的參數均為沒食子酸。低聚糖對于潛變量2、3中顯示為重要的參數與潛變量1對比，增加了麥芽酮糖與蔗果三糖。異麥芽糖與蔗果三糖，在3 個潛變量中均介于重要與不重要之間的灰色區域。

3 結 論

本研究對ZX、YC和GC 3 個完全不同的氣候和地理環境，油菜蜜樣本中低聚糖和多酚含量進行差異性研究分析。方差分析結果顯示6 種低聚糖和18 種多酚類物質均存在一定的地理差異性。采用PCA對具有顯著貢獻率的參數進行分析，研究發現對香豆酸、柚皮苷、原兒茶酸、咖啡酸等具有顯著的地理特征性。而PLS-DA模型的研究結果顯示，3 個地方的判別正確率均為100%，無任何誤判樣本出現。同時，該模型留一法交叉驗證結果顯示其預測準確率可達到97%，模型具有非常好的穩定性和準確度。綜上可知，低聚糖和多酚結合PLS-DA技術對于不同地理來源油菜蜜的鑒別具有極大的研究價值和參考意義。