穩定同位素質譜在植源性食品真實性鑒定和產地溯源中的應用綜述

孫雨茜 王寧 楊晨曄 王同

摘要：隨著食品安全問題頻發，食品安全領域的食品真實性鑒定和產地溯源問題越來越受到消費者的關注，穩定同位素技術成為食品真實性鑒定和產地溯源方面強有力的分析手段，并具有可追溯性、綠色、無放射性、易操作等特點。在植物源性食品安全領域，通過穩定同位素技術獲取的同位素指紋主要集中于C、N、H、O、S同位素。作為輕同位素，C、N、H、O、S同位素主要通過同位素比率質譜（IRMS）進行分析。本文主要介紹基于IRMS的穩定同位素分析的原理、分類，重點回顧IRMS在植物源性食品安全領域的應用，主要包括食品的摻假鑒別、有機食品的鑒定和食品產地溯源3個方面，旨在推動同位素食品安全數據庫的建立，促進同位素技術在食品安全領域的研究和應用。

關鍵詞：穩定同位素比質譜;植源性食品;真實性鑒定;產地溯源;同位素指紋;食品安全數據庫

中圖分類號： TS201.6 ?文獻標志碼： A ?文章編號：1002-1302（2021）14-0026-07

隨著市場全球化的深入發展和居民生活條件的切實改善，消費者期望獲取更多關于食品真實性、產地來源、生長條件和加工工藝方面的信息。近年重大食品問題的頻發，各國政府和有關國際組織都高度重視，為了保障食品安全，保護地區品牌和特色產品，確保貿易公平，各國陸續建立了食品真實性評鑒制度和食品溯源體系。英國、日本、印度和歐盟等已相繼出臺與食品安全有關的法規，例如歐盟在《歐盟法規》（178/2002）中對水果和蔬菜的可追溯性作出要求[1]，歐盟委員會2007年第267號條例確立食品的真偽標簽，標簽包括受保護的原產地名稱和傳統特色保證。食品真實性鑒定和食品溯源是確保食品質量和食品安全的一個重要環節，穩定同位素指紋分析、DNA指紋圖譜、代謝組學、化學計量學被認為是進行食品真實性鑒定、摻假鑒別的有效工具。穩定同位素指紋分析技術有示蹤、指示、整合三大功能，能夠有效追溯食品的來源，作為食品真實性鑒定和產地鑒別的強有力分析手段。穩定同位素比質譜（elemental analysis-isotope ratio mass spectrometry，簡稱IRMS）可以追溯食品的產地和食品污染源、鑒別有機食品和食品摻假以及示蹤農獸藥在生物體內吸收、代謝和分布規律[2]，歐洲的注冊商品集中于動物源性食品，只有5%左右的注冊商品為植物源性食品[3]，不均衡的比例導致對植物源性真實性鑒定與食品溯源方面的發展相對滯后于動物源性食品，目前有關食品真實性鑒定和產地溯源在植物源性食品安全領域的應用主要包括食品摻假鑒別、有機食品認證和食品產地溯源3個方面。本研究主要介紹了IRMS的原理、分類及其在植源性食品真實性鑒定與溯源領域的研究現狀，旨在促進該技術在植物源性食品安全領域的發展和食品追溯系統的完善，進一步維護農業生產者和消費者的權益以及市場秩序。

1 穩定同位素比率質譜

1.1 穩定同位素比質譜技術原理

同位素比質譜儀由樣品進樣系統、電子轟擊離子源系統、磁場質量分析器系統、多通道法拉第杯檢測器系統、真空系統、電氣系統和計算機數據采集系統等7個系統構成。IRMS利用離子光學和電磁原理，按照質荷比（m/z）進行分離，從而測定同位素質量和相對含量，其原理是在離子源中將導入的氣體（H2、CO2、N2、CO、SO2）離子化，通過離子化、質量分離和離子檢測將樣品定量，將待測樣品與參考氣相比較，得到相對于國際標準物質的同位素比值。

同位素組成一般采用同位素豐度、同位素比值或δ值表示，其中用δ值表示較多，其計算公式如下：

δ=（R樣品/R標準-1）×1 000‰。

式中：δ表示樣品中2種同位素比值相對于某一標準品同位素比值的相對千分率，可以反映同位素組成的變化;R表示樣品或標準品中重同位素與輕同位素豐度比，R標準采用國際統一的參考值，例如13C/12C和15N/14N的國際參照標準一般采用VPDB（一種箭石化石）、空氣中氮氣，其R值分別為 0.011 180 2、0.003 678 2。

1.2 穩定同位素比技術分類

根據不同外設預處理裝置，可以將IRMS分為元素分析儀-同位素比質譜（EA-IRMS）、多用途氣體在線制備裝置-同位素比質譜（GasBench-IRMS）、氣相色譜-同位素比質譜（GC-IRMS）、液相色譜-同位素比質譜（LC-IRMS）、痕量氣體預濃縮裝置-同位素比質譜（PreCon-IRMS）和碳酸鹽裝置-同位素比質譜（KIEL IV-IRMS），用于食品中同位素檢測的主要有EA-IRMS、GC-IRMS、PreCon-IRMS和LC-IRMS。EA-IRMS可用于檢測整個液體樣品、固體樣品或是從樣品中分離的某一組織中的同位素，是目前應用最廣泛的同位素分析技術;GC-IRMS可用于檢測從樣品中提取的某一種或混合氣體化合物的同位素，例如檢測植物油中脂肪酸的δ13C、酒中揮發性成分的δ13C、可可油中脂肪酸的δ13C、酒中乙醇的δ13C與δ18O、水果中揮發物的δD與δ13C[4];LC-IRMS可用于檢測從樣品中提取的非揮發性化合物的同位素，例如蜂蜜中各類糖組分的 13C、葡萄酒中乙醇和甘油的13C;PreCon-IRMS 可以檢測果汁、葡萄酒、白酒中的水同位素組成。然而，目前關于GC-IRMS、LC-IRMS和GasBench-IRMS應用于食品真實性鑒定的案例遠遠少于EA-IRMS，EA-IRMS的工作原理如圖1所示。

2 穩定同位素比質譜應用

目前，IRMS技術已被廣泛應用于食品安全、地質、海洋、環境和農業等多個領域，作為真實性鑒定和溯源體系中的基礎部分發揮著巨大作用。用IRMS技術鑒定植源性食品包含許多方面，如虛假標簽、關于產地的虛假信息及摻假。IRMS在食品安全領域的應用主要是利用同位素在自然界中的分餾效應，即生物體內同位素的組成因物理、化學及生物化學等因素，導致不同種類或不同地域來源食品原料中同位素的自然豐度存在差異，由此區分不同種類的產品及其可能來源地。IRMS技術在植源性食品安全領域的應用，旨在解決食品是否摻假、食品是否有外源性添加成分、農產品是否為有機產品、食品原料產地溯源等方面的問題。

2.1 食品摻假鑒別

因利益驅動，食品市場摻假現象層出不窮，如果汁摻假、蜂蜜摻假、食用油摻假、酒摻假、食用醋摻假等[5]。此外，為了牟取更多利益并避開檢測盲區，摻假技術不斷升級，所以用IRMS對食品進行摻假鑒別的技術也在持續發展。

2.1.1 果汁摻假 果汁摻假最早始于20世紀70年代，大部分果汁如蘋果汁、葡萄汁來源于C3植物，而摻假的蔗糖、玉米糖漿來源于C4植物，目前利用δ13C值在C3、C4植物中的差異來鑒定果汁是否摻假。農作物的C同位素受光合作用類型的影響，因光合羧化酶及羧化時空的差異，導致不同光合途徑中碳同位素的分餾程度不同，C3植物的δ13C值明顯低于C4植物。C4植物主要利用磷酸烯醇式丙酮酸羧化酶（PEP）固定HCO3—，δ13C值為-20‰～-9‰[6]，C3植物利用1，5-二磷酸核酮糖酶（RuBP）固定CO2，其δ13C值為-35‰～-21‰（大氣中CO2的δ13C值約為-8‰）。大部分農作物如水稻、小麥、大豆、甜菜等均為C3植物，玉米、甘蔗、小米、高粱等屬于C4植物。

對于果汁中C4植物糖和有機酸摻假，可以將純正果汁中植物糖、有機酸的δ13C值與市售果汁δ13C值進行比對來判別是否摻假。譚夢茹等用EA-IRMS技術建立純正葡萄汁的C同位素數據庫，通過測定純正葡萄汁中糖、有機酸的δ13C值，將糖、有機酸的δ13C的差值（-1.63‰～0.72‰）作為鑒定純正果汁的標準，從而鑒定市售葡萄汁是否摻入外源性C4植物糖和有機酸，陽性檢出率達36.47%。高效液相色譜-同位素比質譜（HPLC-IRMS）也可用于日常質量控制，鑒定市售果汁是否添加了外源C4植物糖或有機酸[7]。Guyon等利用HPLC-IRMS檢測來自不同產地的35份檸檬樣品，樣品中有機酸、葡萄糖、果糖的δ13C平均值分別為（-25.40±1.62）‰、（-23.83±1.82）‰、（-25.67±1.72）‰，基于這個試驗結果來鑒定30份市售果汁的真實性，通過檢測市售的24份非濃縮還原（NFC）檸檬汁、6份濃縮還原（FC）檸檬汁的δ13C值，發現有10種果汁添加了C4植物來源的有機酸或糖，且未在產品標簽中說明[8]。

對于果汁摻水現象，可將果汁的H、O同位素作為標記物檢測。地理氣候條件會影響H、O同位素的組成，包括經緯度、海拔、降水、灌溉、地面水等。由于蒸騰作用導致植物葉片、果實中的水同位素富集，鮮榨果汁中的H、O同位素偏離全球大氣降水線的值，而摻水果汁中H、O同位素比值與全球大氣降水中H、O同位素接近，歐洲果汁行業代表協會限定了果汁的δ18O最小值[9]。此外，O同位素也受到收貨期、氣候條件和地理條件的影響，因此有學者建議為近幾年的水果建立詳細的數據庫。

2.1.2 蜂蜜摻假 為了降低生產成本，很多不良商家在蜂蜜中摻入廉價的植物糖漿。蜂蜜來源于C3植物，δ13C值為（-25.1±1.1）‰，摻假添加的玉米糖漿和蔗糖來源于C4植物，其δ13C值為（-11.4±0.8）‰，當純蜂蜜中的摻假物（玉米糖漿或蔗糖）含量超過15%以上時，則能夠被檢測出來。而針對同樣來源于C3植物的大米糖漿摻假，可以通過LC-IRMS技術檢測蜂蜜樣品中糖組分的δ13C值，作為鑒定蜂蜜是否摻假的指標之一。Dong等提出利用蜂蜜全樣的δ13C值和蜂蜜中蛋白的δ13C值來鑒定蜂蜜是否摻假，結果顯示，純蜂蜜全樣和蛋白的δ13C值分別為-27.2‰～-23.5‰、-26.9‰～-23.6‰，并發現純蜂蜜全樣δ13C值和純蜂蜜蛋白的δ13C值有較強的相關性，r2達0.944[10]。Luo等用蜂蜜全樣、蛋白、單糖（葡萄糖、果糖）的δ13C值和蜂蜜全樣的δ2H值來鑒定蜂蜜是否摻假，包括是否存在C3植物糖摻假[11]。

2.1.3 食用油摻假 在食用油摻假研究方面，當食用油、摻假油分別來自C3、C4植物時，δ13C是檢測C3植物油是否摻入C4植物油的敏感指標[12]。市場上的橄欖油、大豆油、亞麻籽油、山茶花油來源于C3植物，玉米油來源于C4植物。Huang等利用δ13C值鑒別大豆油、橄欖油和玉米油，首先檢測了橄欖油（西班牙、意大利）、大豆油（中國）、玉米油（美國、中國），發現橄欖油和大豆油的δ13C值為-29.8‰～-28.61‰，玉米油的δ13C值為-16.25‰～-15.46‰，再將不同比例的玉米油分別加入橄欖油、大豆油中，發現加入不同比例玉米油對橄欖油和大豆油δ13C值的影響規律，說明13C可以作為鑒定市場上橄欖油和大豆油是否摻假的有效指標[13]。當食用油和摻假油的碳同位素比值差異大時，適合通過IRMS技術鑒定食用油是否摻假，但對于碳同位素指紋圖譜相近的油品，應聯合多指標進行檢測[14]。

2.1.4 酒摻假 葡萄酒的主要成分為水、乙醇和甘油，葡萄酒的摻假主要是在葡萄酒發酵過程中添加外源食用乙醇、糖或水，以滿足乙醇度的國家標準。食用乙醇主要來自玉米發酵，利用食用乙醇與葡萄酒中乙醇的δ13C值不同，可以鑒定葡萄酒的真實性。采用液相色譜-同位素比質譜（LC-IRMS）技術測定葡萄酒中乙醇、甘油的δ13C值，具有較好的重現性，可以作為葡萄酒摻假檢測的基礎技術手段[15]。也可采用GasBench-IRMS技術分析葡萄酒中H、O同位素，鑒定其是否添加外源水。王道兵等通過模擬試驗發現，葡萄酒水中δ18O與外源水含量呈線性相關，可應用于葡萄酒中外源水含量的判別[16]。

2.2 有機食品的鑒定

有機食品來源于有機農業生產體系，根據國際有機農業生產要求及相應標準進行生產加工。國際上對有機食品的研究在不斷深入，有機食品在生產過程中不使用有毒或持久的農藥、合成氮肥、抗生素、合成激素和基因工程、污泥或輻射[17]。有機食品相對于無公害食品的最大特點就是未使用人工合成的化學/無機肥料。在所有輕同位素中，δ15N是鑒定有機農作物最具發展潛力的指標，影響農作物δ15N特征的主要因素有肥料種類和組成、施肥時間和強度、土壤營養和土壤類型、當地氣候、生物固氮作用、固氮器官和年齡[18]。因肥料合成期間氮素轉化的差異，有機肥料的δ15N值高于合成肥料的δ15N值（-6‰～6‰），通常大于5‰，為1‰～37‰，而化肥的δ15N值與空氣的δ15N值（0）相近。因而施加有機肥能夠提高植物的 δ15N 值，施加化肥會貧化植物的δ15N值，對于大多數以氮肥作為主要氮素來源的陸地生植物、溫室作物和精細種植作物，有機種植的δ15N值明顯高于常規種植。但有機種植植物與常規種植植物δ15N值會有重疊，所以常要與其他同位素、元素標記或特定標記物結合來鑒別有機食品。通過有機作物和常規作物中N、C同位素的差異，采用IRMS技術來鑒定有機食品，在有機蔬菜、水果、植物油、葡萄酒、咖啡等方面均有報道。

2.2.1 有機大米的鑒定 目前市售的普通大米也可以達到沒有農藥殘留的標準，故不能僅依靠農藥殘留檢測來鑒定有機食品[3]，而δ15N、δ13C值的差異可以將有機大米和普通大米區分開。δ15N可以作為有機大米認證的有效指標，但δ13C、δ15N容易受到土壤肥力和局部農業氣候的影響，僅靠2種同位素特征無法準確將有機大米與綠色大米、常規大米分開，應輔以食品的元素特征進行區分。Liu等研究發現，非有機水稻大量使用合成肥料（如KNO3、KH2PO4和CaHPO4），而有機水稻主要使用動物糞便和堆肥，導致非有機水稻的鈣、鉀元素含量更高，因此將水稻的同位素特征和元素特征結合，通過偏最小二乘判別分析模型能夠區分有機水稻和非有機水稻，經驗證，該方法對2014—2017年4年間有機水稻的認證準確度達100%[19]。

當大米全樣的C、N同位素特征不足以鑒定其是否為有機大米時，也可以通過分析大米中特定成分的C、N同位素來辨別有機稻米和非有機稻米。Chung等研究發現，有機大米、綠色大米的δ15N值比普通大米更高，而有機大米和綠色大米間的δ15N值差異不顯著，通過檢測大米中脂肪酸、氨基酸的δ13C、δ15N值，可以區分有機大米、綠色大米和普通大米。大米全樣δ13C值與大米脂肪酸δ13C值的相關系數達0.596以上，大米全樣δ15N值與大米氨基酸δ15N值的相關系數達0.834以上[3]。

2.2.2 有機蔬菜鑒定 姚志鵬等研究發現，肥料施用造成土壤同位素特征改變，萵苣內葉對土壤的同位素變化最敏感，比萵苣外葉和根部更適合應用于有機蔬菜的同位素檢測，萵苣內葉的δ15N值可作為判斷有機萵苣種植過程中是否施用化肥的一個標準[20]。但是對于長生長期（>80 d）蔬菜（番茄[21]、南瓜、茄子、馬鈴薯、玉米等）而言，靠δ15N值不足以鑒定其種植方式。當鑒定田間種植的有機番茄時，對特定成分的同位素分析法優于對整個樣品進行同位素分析。Bontempo等對有機番茄和普通番茄進行C、N、H、O、S同位素分析發現，樣品間的δ15N值差異最明顯，但僅依靠δ15N值并不能區分有機番茄和普通番茄，用氣象色譜-同位素比質譜（GC-IRMS）分析田間栽培番茄的9種氨基酸，可以提高對有機番茄的鑒別能力，特別是谷氨酸（Glu）的 δ15N、δ13C值比直接檢測番茄全樣的同位素數據更能有效鑒別有機食品[22]。然而，氨基酸同位素分析對于溫室種植的有機番茄的鑒定能力較差，可能由于溫室種植環境的二氧化碳、空氣濕度比田間種植環境更高，導致溫室種植的番茄中谷氨酸的δ13C值的偏差，表明在對農產品進行有機認證時，必須考慮種植條件（溫室或田間）。對于溫室種植的有機番茄，通過氨基酸同位素進行有機認證的方式仍需進一步研究。Floare-Avram等研究發現，δ18O結合元素（Al、Se、Pb等）和4，4′-雙對氯苯基三氯乙烷（4，4′-DDT）能夠區分溫室番茄和田間番茄[23]。

2.2.3 其他 Perini等研究發現，有機柑橘、有機草莓和有機桃子果肉的δ15N值、抗壞血酸含量和總可溶物含量與常規水果差異顯著，可以據此區分有機水果和常規水果，但還無法界定有機水果指標的閾值，因為指標閾值還受水果種類、品種、種植年份影響[24]。

2.3 食品產地溯源

如何保護產品的地理標志、保護其商業價值受到消費者和生產商的廣泛關注。生物體同位素自然分餾的結果就是生物體所處環境的“自然指紋”[5]，根據“自然指紋”可判斷食品原料的生長環境并對其進行溯源。目前尚沒有通用的方法用于鑒定農產品的產地，同位素指紋圖譜輔以化學計量法（PCA、OPLS-DA等）進行食品產地溯源，是具有發展潛力的方法，最早始于20世紀90年代，近年來國內外學者相繼對大米、葡萄酒、咖啡、橄欖油、蔬菜、果汁、茶葉等植源性食品進行溯源研究[25-28]。

2.3.1 谷物 谷物作為最重要的主食，主要包括大米、小麥、大豆等，是能量、蛋白和脂肪的主要來源，近年來隨著消費者對高質量谷物追求的提高，對谷物產地溯源的需求也在不斷提升[29]。在進行產地溯源時，需要考慮氣候、海拔、與海洋的距離等因素對谷物同位素豐度的影響。Liu等通過同位素（C、N、H等）和其他元素（Na、Ca、Fe、Zn等）結合，建立主成分分析（PCA）和逐步線性判別分析（LDA）來追溯精制大米的地理來源，通過盲樣分析，對中國不同產地（黑龍江、浙江、江蘇、湖南和廣州）的大米認證準確率達90%，對東南亞產地（泰國、馬來西亞）大米的認證準確度達85%[30]。Chen等檢測黑龍江富錦市和五常市的稻花香米發現，稻米中δ18O、δD指標能夠區分稻米產地，而在同一株稻米的優勢粒、強勢粒中，C、N、O、H同位素分布有差異，表明在鑒別稻米產地時需要考慮到不同穗位置谷粒的同位素組成差異[31]。

Liu等在2011—2013年間收集來自中國3個不同區域的10種基因型共270份小麥籽粒樣品，研究地域、基因型、收獲年份和交互作用對樣品C、N、H同位素指紋的影響，發現樣品同位素指紋均受地域、基因型、收獲年份和交互作用的影響，其中地域影響最顯著，地域對小麥籽粒C、N、H同位素差異的貢獻率分別為47.57%、58.02%、27.96%。當標記物差異不顯著時，可以結合元素分析再通過化學計量法分辨不同產地的谷物樣本[32]。劉宏艷等研究發現，全麥粉與制粉產品中C、N同位素具有地域特征，可用于小麥及其制粉產品的產地溯源[33]。Luo等檢測來自澳大利亞、美國、加拿大和中國的35份小麥樣品，通過元素分析-同位素比質譜（EA-IRMS）檢測C、N值可以區分不同產地的小麥[34]。Rashmi等分析來自印度鄰國的20份小麥樣品，發現不同區域小麥的C同位素差異顯著，而樣品間N同位素差異不顯著[35]。

2.3.2 食用油 Portarena等選取在2009—2011年產自意大利南北方不同地域的特級初榨橄欖油，對387個樣本中的C、O同位素進行分析發現，橄欖油的同位素比值與地區緯度、溫度、降水量和干熱指數有關，而與地區的海拔、經度和大氣相對濕度無關，不同年份收獲的橄欖油間同位素差異顯著，環境不是影響橄欖油同位素豐度的唯一因素，而成熟度和基因型對橄欖油同位素分餾的影響有待繼續研究[36]。Banerjee等通過EA-IRMS得出，橄欖油與當地大氣水中的O、H同位素的分餾系數α18Ooliver-water、α2Holiver-water分別為（1.03±0.001）、（0.894±0.003），表明橄欖油同位素組成不受其加工工序的影響，主要受灌溉植物的大氣水影響，H、O同位素是進行橄欖油產地溯源的理想指標[37]。Gumus等將C同位素和元素結合，對不同來源的橄欖油進行產地溯源，通過化學計量法分類，得出δ13C、Fe、Zn指標對樣品產地溯源起著主導作用[38]。

提取自摩洛哥堅果中的摩洛哥果油可以作為食用油，具有優質的營養價值，Taous等選取2012年7、8月摩洛哥西南部5個地區的摩洛哥果油和果樹種子，發現樣品中的C、O同位素組成與地區的環境（地理、水文、氣候）有關，說明可以利用同位素技術區分摩洛哥果油的產地，保護產品的質量和商業價值[39]。

2.3.3 果汁/飲料 目前同位素法應用于果汁溯源中，僅是一種具有發展前景的溯源技術，對于果汁產地溯源的有效指標尚處在探索階段，缺乏完整的數據庫系統。Rummel等分析來自美國北部和南部、非洲、歐洲等地區共150份橙汁樣品多種同位素比值，包括的δ2H、δ13C、δ15N、δ34S和87Sr/86Sr值，發現樣品在基于地理、氣候和巖性差異所表現出的同位素豐度差異可以用來鑒定橙汁原料產地[40]。

2.3.4 其他 利用GC-IRMS測定葡萄酒中5種揮發性成分（乙醇、丙三醇、乙酸、乳酸乙酯、2-甲基-丁醇）的穩定同位素C的比值，能夠區別來自法國、澳大利亞、中國和美國4個產地共54種葡萄酒產地，表明葡萄酒中揮發性成分的δ13C值可應用于葡萄酒產地溯源[41]。Baron等將IRMS和ICP-MS結合，建立阿根廷蜂蜜的元素、同位素指紋圖譜，用于評估蜂蜜的地理來源，典型相關分析和廣義過程分析結果表明，土壤、水、蜂蜜樣品間的一致性為91.5%，不同區域樣品間的差異明顯，表明元素、同位素成分與蜂蜜產地的土壤和水特征有關[42]。通過H同位素可以區分德國南部和北部的核桃，北部的核桃更富集H同位素，并通過地區年降水量和采樣點的地形特征來進行數據差異分析[43]。結合線性判別分析（LDA）、k-近鄰法（k-NN）和支持向量機（SVM）對來自巴西不同產地的咖啡的C、N、H、O同位素數據進行產地溯源分析，發現對巴西咖啡進行產地溯源是個十分復雜的系統，只有SVM模型能區分圣保羅生產的咖啡，準確度達75%[26]。Peng等研究祁門紅茶與鄰近的東直縣、貴池縣紅茶的C、N同位素差異發現，N同位素可以將祁門紅茶與鄰縣的紅茶區分，k-NN模型驗證后準確度達91.6%，為祁門紅茶的產地溯源提供有力證據。考慮到品種、葉片成熟度和加工工藝對紅茶C、N值的影響，得出品種和葉片成熟度影響δ15N值，品種差異影響δ13C值[28]。

3 討論與結論

為了提高IRMS技術對有機農產品的鑒別能力和適用性，建議采取更廣泛的取樣方法和配套分析技術，如采用農藥殘留檢測和硝酸鹽、硫酸鹽等含氧陰離子的同位素比值分析。用IRMS進行食品產地溯源時，取得的樣本量越大越好，同位素的指標越多越好。當作物耕種區域鄰近時，原料產地溯源就會比較困難，缺乏穩定的溯源模型，很多學者采用多種同位素比值和多種元素含量等多指標相結合的方法，實現對食品原料的產地溯源。

采用IRMS對植源性食品中多種同位素指紋特征進行高精度和準確度分析，有助于建立真實、安全、可行的同位素數據庫系統。然而僅依靠IRMS技術對食品進行摻假鑒別和真實性鑒定常常是不充分的，需要將IRMS技術輔以其他分析手段，如多元素法、光譜指紋圖譜和化學方法等。將IRMS技術與核磁共振、電感耦合等離子體質譜等技術聯用，并將試驗數據與計量統計學結合，是未來的研究趨勢。通過建立同位素的食品安全數據庫，形成包含檢測技術及標準的系統，使檢測工作更經濟、更高效。

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