基于礦質元素指紋特征的海南咖啡產地溯源研究

摘""要：咖啡是世界三大飲料植物之一，是服務熱區鄉村振興建設和國家“一帶一路”倡議的重要經濟作物。海南咖啡品質佳、價格高、收益好，然而目前市場上存在以次充好、冒名頂替的現象，導致海南咖啡品牌形象嚴重受損。因此，開發海南咖啡產地溯源鑒定技術對推進海南咖啡的身份標識化具有重要意義。本研究借助電感耦合等離子體質譜技術（inductively"coupled"plasma-mass"spectrometry，"ICP-MS）對國內外中粒咖啡主產區68份咖啡商品豆的13種礦質元素（K、Mg、Ca、Cu、Fe、Ba、Co、Mo、Ni、Zn、Se、Cd、As）含量進行測定，利用主成分分析（principal"component"Analysis，"PCA）、正交偏最小二乘法判別分析（orthogonal"partial"least"squares-discriminant"analysis，"OPLS-DA）和聚類分析對我國海南和國外中粒咖啡商品豆的產地進行分類，并利用線性判別分析（linear"discriminant"analysis，"LDA）建立中粒咖啡的產地判別模型。結果表明：不同礦質元素間存在顯著相關關系，海南產區和國外產區咖啡商品豆的As、Ca、Fe、K和Zn含量間存在顯著差異；OPLS-DA分析依據5種元素的組成特征將咖啡樣品分成海南和國外2組；利用元素As、K、Ca含量建立的線性判別模型可以將海南和國外的中粒咖啡商品豆進行區分，交叉驗證和回代驗證的正確判別率分別是92.3%和96.2%；聚類分析的產地判別準確率為89.7%。上述研究結果證明礦質元素指紋特征可用于海南咖啡的產地溯源，為今后海南咖啡的品牌保護提供關鍵的技術支撐。

關鍵詞：咖啡；礦質元素；產地溯源中圖分類號：S667.9""""""文獻標志碼：A

Traceability"of"Hainan"Coffee"Origin"Based"on"Fingerprint"Characteristics"of"Mineral"Elements

WANG"Xi’ao1，2，3，"PENG"Xianrui1，4，"HU"Lisong1，5，6，"HUANG"Lifang1，2，3，5，7，"AN"Na1，"WANG"Xiaoyang1，2，3，5，7，"YAN"Lin1，2，3，5，7*

1."Spice"and"Beverage"Research"Institute，"Chinese"Academynbsp;of"Tropical"Agricultural"Sciences，"Wanning，"Hainan"571533，"China;"2."Coffee"Hainan"Engineering"Research"Center，"Wanning，"Hainan"571533，"China;"3."International"Joint"Research"Center"for"Tropical"Spice"Beverages，"Wanning，"Hainan"571533，"China;"4."Institute"of"Crop"Science，"Chinese"Academy"of"Agricultural"Sciences，"Beijing"100081，"China;"5."Key"Laboratory"of"Genetic"Resources"Utilization"of"Spice"and"Beverage"Crops，"Ministry"of"Agriculture"and"Rural"Affairs，"Wanning，"Hainan"571533，"China;"6."National"Key"Laboratory"of"Tropical"Crop"Biological"Breeding，"Sanya，"Hainan"572024，"China;"7."Hainan"Provincial"Key"Laboratory"of"Genetic"Improvement"and"Quality"Regulation"for"Tropical"Spice"and"Beverage"Crops，"Wanning，"Hainan"571533，"China

Abstract："Coffee"is"one"of"three"major"beverage"plants"in"the"world，"which"is"an"important"economic"crop"serving"the"revitalization"and"construction"of"rural"areas"in"hot"areas"and"national"“the"Belt"and"Road”"initiative."Hainan"coffee"has"good"quality，"high"prices"and"good"earnings."Currently，"there"is"a"phenomenon"of"using"inferior"products"and"impersonating"others"in"the"market，"which"is"seriously"damaged"the"brand"image"of"Hainan"coffee."Therefore，"the"development"of"Hainan"coffee"origin"traceability"identification"technology"is"of"great"significance"for"promoting"identification"of"Hainan"coffee."In"this"study，"we"used"inductively"coupled"plasma-mass"spectrometry"technology"to"determine"the"content"of"13"mineral"elements"（K，"Mg，"Ca，"Cu，"Fe，"Ba，"Co，"Mo，"Ni，"Zn，"Se，"Cd，"As）"in"68"coffee"bean"samples"from"main"production"areas"of"robusta"coffee"bothnbsp;domestically"and"internationally."Principal"component"analysis，"orthogonal"partial"least"squares-discriminant"analysis"and"cluster"analysis"were"used"to"classify"the"production"areas"of"medium"grain"coffee"beans"in"Hainan"and"abroad."A"model"for"identifying"the"origin"of"medium"grained"coffee"was"established"using"linear"discriminant"analysis."The"results"showed"that"there"was"a"significant"correlation"between"different"mineral"element."And"content"of"elements"As，"Ca，"Fe，"K，"and"Zn"between"Hainan"and"foreign"production"areas"were"significantly"different;"OPLS-DA"analysis"divided"coffee"samples"into"two"groups，"Hainan"and"foreign"areas，"based"on"composition"characteristics"of"five"elements."Fisher"discriminant"model"established"by"using"content"of"elements"As，"K，"and"Ca"could"distinguish"robusta"coffee"beans"from"Hainan"and"abroad."The"correct"discriminant"rates"of"cross"test"and"back"generation"test"were"92.3%"and"96.2%，"respectively."The"accuracy"of"cluster"analysis"in"identifying"product"origin"was"89.7%."The"above"research"results"demonstrated"that"fingerprint"characteristics"of"mineral"elements"could"be"used"for"origin"tracing"of"Hainan"coffee，"which"provided"key"technical"support"for"brand"protection"of"Hainan"coffee"in"the"future.

Keywords："coffee;"mineral"elements;"origin"tracebility

DOI："10.3969/j.issn.1000-2561.2025.02.015

咖啡被譽為“世界三大飲料植物之首”，是世界重要的熱帶經濟作物。咖啡的附加值較高、市場潛力巨大。2023年全球咖啡產量為1028.55萬t，其中小粒種為583.89萬t，占56.77%；中粒種為444.66萬t，占43.22%[1]。中國咖啡主產區為云南、海南和四川等地，2023年我國咖啡種植面積為7.80萬hm2，產量為14.79萬t，農業總產值為55.07億元，我國已成為全球重要的咖啡生產、貿易和消費大國之一。海南是我國咖啡規模化種植的起源地，也是我國中粒咖啡的優勢產區。海南具有發展精品咖啡的獨特地理氣候條件，經過多年的發展已形成“興隆咖啡”“福山咖啡”等獨具地方特色的國家地理標志保護產品。海南的中粒咖啡品質佳、價格高、收益好，在市場上受到消費者的廣泛青睞，然而目前市場上充斥著大量非海南產地的咖啡制品，生產成本和商業價格相對較低，給海南的本土咖啡產品帶來較大的市場沖擊，不僅大大降低了農民的收入，還導致海南咖啡品牌形象嚴重受損。因此急需建立海南咖啡產地溯源鑒定方法，推進海南咖啡身份的標識化，在保障消費者權益的同時，切實保護海南咖啡品牌。

目前，關于農產品的產地溯源鑒定方法較為豐富，包括代謝物檢測[2]、礦質元素指紋特征[3-4]、穩定同位素示蹤[4]、近紅外光譜[5]、分子標記[6-7]等多種研究技術。農產品中的礦質元素含量與其生長環境緊密相關，不同產區農產品具有特異的元素指紋特征[4]，加之礦質元素在農產品中的含量相對穩定，檢測方法簡單高效，因此，目前該技術已被廣泛應用于中草藥[3-4]、糧食[8]、煙草[9]、葡萄酒[10]等農副產品的產地溯源和道地性鑒定中[11]。CHEN等[12]基于不同年份和產區的水稻樣品，采用ICP-MS結合化學計量學方法建立了水稻的物源模型；WU等[13]針對來自陜西省3個不同地區的27份中華蜜蜂蜂蜜樣品中的18種元素進行了多元分析，發現元素含量的顯著差異可用于區分中華蜜蜂蜂蜜的地理來源；DEBBARMA等[14]研究發現，菠蘿蜜種質和位置因素對果實的多元素積累特征有主要影響，并借助線性判別分析對印度菠蘿蜜的地理來源進行了有效區分。上述研究結果表明，礦質元素指紋特征可為農產品產地溯源的建立和標準化提供理論依據和關鍵技術支撐。

礦質元素指紋特征分析在咖啡的產地溯源分析中也得到了應用。MOHAMMED等[15]在研究中發現Ca元素在也門咖啡中含量極高，可用于區分也門與埃塞俄比亞咖啡；埃塞俄比亞不同地區咖啡樣本的礦質元素含量特征也存在顯著差異。WORKU等[16]結合XRF和ICP-MS的多元素和穩定同位素圖譜區分埃塞俄比亞咖啡的產地來源；VALENTIN等[17]利用電感耦合等離子體質譜儀測定了來自5大洲15個國家的咖啡豆中59種元素，并利用主成分分析和線性判別分析進行數據處理構建產地判別模型；此外，來自世界主要種植地區的純產地烘焙、研磨的濃縮咖啡飲料其礦質元素含量也存在顯著差異，南美洲的咖啡樣品富含各種礦質元素，而中美洲的樣品通常礦質元素含量較低[18]。目前應用礦質元素指紋特征開展咖啡產地溯源辨別的相關報道僅局限于小粒種咖啡，且研究涉及的主產區大多局限于非洲、美洲等咖啡生產及消費大國，而關于我國海南中粒咖啡的礦質元素指紋特征及產地溯源研究尚未見相關報道。

本研究收集了來自我國海南和國外中粒咖啡主產區的68份咖啡樣品，基于ICP-MS技術明確了咖啡商品豆中的13種礦質元素指紋特征，分析了不同礦質元素間的相關關系，挖掘了我國海南和國外中粒咖啡商品豆中的差異礦質元素，并在此基礎之上借助主成分分析、OPLS-DA分析和聚類分析對不同產地的咖啡商品豆進行分類，利用LDA分析建立了中粒咖啡的產地判別模型，為海南優質咖啡商品豆的質量安全控制和產地溯源奠定重要基礎。

1""材料與方法

1.1""材料

供試材料為68份咖啡生豆樣品，分別來源于中國海南省咖啡主產區（瓊中、澄邁、白沙、萬寧）和國外主產區（印度、印度尼西亞、越南、烏干達），在咖啡收獲期采摘后經去皮、脫膠、水洗、烘干后備用。

1.2""方法

1.2.1""樣品處理""將每份咖啡豆樣品磨碎混勻，稱取200"mg于試管中，加入3"mL濃硝酸（西隴科學，汕頭，分析純）室溫放置數小時至樣品全部溶解，然后置于120"℃的LWY84B型遠紅外消煮爐（格萊莫，武漢）中加熱消煮。待試管中的樣品澄清透明后，將消煮爐溫度升高至150"℃，排除試管內硝酸，直至試管中樣品剩余1"mL時取出。

1.2.2""含量測定""將試管中的樣品用超純水稀釋到15"mL，期間沖洗試管壁不少于2次。將15"mL離心管置于離心機中，設置轉速為3600"r/min，時間為15"min。提取上清用于13種礦質元素（As、Ba、Ca、Cu、Fe、K、Mg、Mo、Ni、Zn、Cd、Co、Se）的指紋特征分析，檢測儀器為350Q型電感耦合等離子體質譜（PerkinElmer），運行參數設置射頻功率為1600"W，霧化器流速為0.98"L/min，輔助氣流速為1.2"L/min，等離子體氣流速為15"L/min。

1.3""數據處理

利用IBM"SPSS"Statistics"26.0"軟件進行描述性統計分析、相關性分析、主成分分析、線性判別分析和聚類分析。正態性檢驗采用Shapiro-Wilk"test；相關性分析采用斯皮爾曼相關性分析，并進行雙尾顯著性檢測；聚類分析采用歐式距離法。利用MetaboAnalyst"6.0網站（https：//www.met aboanalyst.ca/）進行PCA散點圖、OPLS-DA得分散點圖及VIP圖繪制。

2""結果與分析

2.1""咖啡生豆中礦質元素含量特征

不同產地咖啡豆中的K、Mg、Cu、Fe、Ni、Zn元素含量呈正態分布，其余元素含量不符合正態分布。K是咖啡生豆中含量最高的常量元素，平均含量可達14429.647"mg/kg；微量元素含量表現為Fegt;Cugt;Zngt;Bagt;Nigt;Cogt;Mogt;Se，重金屬元素含量表現為Asgt;Cd。Ba的變異系數超過100%（表1），說明不同產地咖啡豆中Ba元素含量存在較大差異。

為明確不同礦質元素間的關系，采用斯皮爾曼相關性分析對咖啡生豆中的13種礦質元素含量進行探究。由表2可知，在13種礦質元素中，諸多礦質元素間存在極顯著的相關關系（Plt;0.01），如As與Cd、Ca與Mg、Fe與K、K與Mg呈極顯著正相關，而Mo與Ni呈極顯著負相關；部分礦質元素間存在顯著的相關關系（Plt;0.05），K與Se、Fe與Mg呈顯著正相關，Ca與Co、Co與Se呈顯著負相關。上述研究結果表明，咖啡生豆中的礦質元素之間具有較強的相關關系，為完成咖啡生豆的產地溯源鑒別奠定堅實基礎。

2.2""不同產地咖啡豆中礦質元素含量差異顯著性比較

對我國海南和國外產區中粒咖啡生豆的礦質元素含量進行獨立樣本T檢驗，結果表明，咖啡生豆中的As、Ca、Fe、K和Zn元素含量在我國海南產區和國外產區間存在顯著性差異，而Ba、Cu、Mg、Mo、Ni、Cd、Co和Se元素含量在不同產地間無顯著差異（Plt;0.05）。我國海南產區咖啡生豆中的As、Ca、Zn元素含量顯著高于國外產區，其中我國海南產區咖啡生豆中的As元素含量是國外產區的3.6倍，而國外產區咖啡生豆的

Fe和K元素含量則顯著高于我國海南產區（表3）。上述結果說明不同產地咖啡生豆中的礦質元素含量存在顯著差異，As、Ca、Fe、K和Zn"5種礦質元素含量可能是咖啡豆產地溯源的重要依據。

2.3""礦質元素指紋對咖啡豆產地的鑒別分析

2.3.1""主成分分析""主成分分析（PCA）能夠將多個變量通過降維的方式擬合為少數主成分，從而最大程度保留原始變量的信息。為進一步探究不同產地咖啡生豆礦質元素含量的特征關系，對13種礦質元素進行主成分分析，并采用巴特利特球形度檢驗（Bartlett’s"sphericity"test）來判斷原始變量之間的相關性。結果表明，巴特利特球形度檢驗的顯著性為Plt;0.05，球形假設被拒絕，說明各變量之間存在相關性，可以進行主成分分析（表4）。

以特征值大于1為原則，提取了5個主成分，每個主成分都是13個原始變量的線性組合，其中PC1和PC2的貢獻率分別是27.031%和19.378%，元素Fe、K和Mg的含量在PC1上有較大載荷，As、Ca和Cd在PC2上載荷較高，在PC3上元素Mo和Se有較大載荷，Cu、Zn和Co在PC4上載荷較高，Ba和Ni在PC5上有較大載荷（表5）。5個主成分的累積貢獻率達76.568%，說明這5個主成分可將咖啡生豆中的礦質元素含量信息表達出來，可用于咖啡生豆的產地溯源。

為直觀表現不同產地咖啡礦質元素的分布規律，提取方差貢獻率最高的2個主成分PC1和PC2來繪制二維散點圖（圖1），結果表明，國外與我國海南的樣品其礦質元素含量存在明顯的分離趨勢，但國外樣品的置信橢圓部分并未與我國海南的樣品完全分離，說明這2個主成分雖然能夠達到對不同產地咖啡生豆礦質元素含量指標降維的目的，但不能得到較好的分類效果，因此應采取其他多元統計分析方法來獲得更好的咖啡原產地溯源結果。

2.3.2""正交偏最小二乘法判別分析""正交偏最小二乘法判別分析（OPLS-DA）是一種有監督的判別分析統計方法，橫坐標代表組間差異，縱坐標達標組內差異。以咖啡產區分類作為自變量，利用5種具有顯著性差異的礦質元素含量（As、Ca、Fe、K和Zn）作為因變量進行OPLS-DA降維分析。結果表明，利用OPLS-DA分析可以很好地將我國海南和國外產區的咖啡區分開來（圖2A）。在圖2B中，As、Zn和K元素的VIP值大于1，說明這3種元素是對咖啡產地貢獻較大的變量，因此可以作為中粒咖啡產地溯源的標志性礦質元素，為我國海南咖啡的產地溯源鑒別提供重要依據。

2.3.3""線性判別分析""線性判別分析（LDA）又稱為Fisher線性判別，是一種監督學習的降維技術，數據集中的每個樣本均有類別輸出，目前被廣泛用于農產品的產地溯源研究中。基于上述分析結果，利用5種礦質元素（As、Ca、Fe、K和Zn）可以很好地將我國海南和國外產區的中粒咖啡豆區分開，本研究進一步利用這5種礦質元素對我國海南和國外產區的中粒咖啡豆進行LDA分析，獲得我國海南和國外中粒咖啡豆產地溯源鑒定模型，得到2個判別函數分別為Y中國海南=-198.690As–0.136Ca+0.020K–130.048；Y國外=-422.212As–0.205Ca+0.025K–175.801；所述的判別函數Y中國海南和Y國外以As、Ca、K元素含量為變量，單位為mg/kg；比較Y中國海南和Y國外的數值大小，Y中國海南gt;Y國外，則該咖啡樣品的產地為中國海南，反之則來源于國外。另外，本研究對利用3種礦質元素含量建立的模型進一步開展回代檢驗和交叉驗證。在回代檢驗中，對95.2%的中國海南產地樣本和100%的國外產地樣本進行了正確分類，即不同產地的回代驗證正確率達96.2%；在交叉驗證中，對90.5%的中國海南產地樣本和100%的國外產地樣本進行了正確分類，即不同產地的交叉驗證正確率達92.3%，判別結果良好。

2.3.4""聚類分析""為進一步直觀讀出各樣品的所屬分類，本研究基于13種礦質元素的定量數據對來自中國海南和國外的68份咖啡樣品進行系統聚類分析，采用歐式距離法繪制分類樹狀圖。由圖3可知，當歐式距離為5時，68份咖啡樣品被劃分為2類，其中有7份來自中國海南產區咖啡樣品（HN16、HN18、HN19、HN20、HN21、HN17、HN1）被錯誤地劃分到國外產區組，分類正確率為89.7%，說明礦質元素聚類分析結果與咖啡產地具有一定的相關性，聚類分析也可作為中國海南咖啡產地溯源鑒別的依據。

3""討論

據報道，咖啡的產地溯源技術涉及代謝組學、礦質元素、穩定同位素、近紅外光譜及分子標記等多種研究方法[19]。咖啡豆中的特征性代謝物包括咖啡因、綠原酸、葫蘆巴堿、脂肪、蛋白質及多種揮發性成分，這些代謝物受地域環境影響，被認為是產品溯源的重要指標[2]，應用咖啡的特征代謝物進行產地溯源鑒別已經取得了初步進展[20-22]。代謝物的提取雖然相對簡單，但是代謝物含量的測定受環境和實驗操作影響較大，數據的重復性較差。相比之下，分子標記鑒定技術則是從基因組水平進行產地識別的分子鑒定技術，這種方法操作簡單、準確度高、穩定性好，適用于多種農產品的產地溯源和道地性鑒定[6，"23-24]，在咖啡上也有相關報道[25]，但是由于這種鑒定方法需要提取DNA，對農產品的生理狀態具有一定要求，因此只限于生咖啡的產地溯源。穩定同位素作為原產地特征表征物質效果較好，但同位素C、N、O、P、S作為產地溯源的有效指標建立的數學模型可靠性有待提高，結合同位素Se之后，雖然產地判別準確率大幅度提升，但在實際操作過程中由于操作要求高、實驗儀器昂貴，因此很難推廣[19]。另外，近紅外光譜技術在咖啡產地溯源中得到了應用[26]，但由于測定結果受粒徑大小、分布、性狀等物理狀態和樣本采集時間、加工過程等因素影響較大，因此采用該技術需要完善的實驗設計來排除各種影響因素的干擾。而對于礦質元素產地溯源鑒定技術來說，無論是收獲年份、成熟度、生咖啡還是烘焙咖啡對元素組成幾乎無影響[18]，且成本較低，操作簡單，因此本研究選用該方法對中國海南和國外產區的咖啡豆進行了產地溯源判別分析。

對于不同產區和品種的咖啡來說，用于其產地溯源判別的特征元素存在明顯區別。HABTE等[27]認為微量元素和痕量元素是判別咖啡樣品來源的最佳元素；MEHARI等[28]在研究中發現，P、Mn、S、Cu和Fe是埃塞俄比亞東部、西部和南部咖啡樣品的最具鑒別性元素；MOHAMMED等[15]則認為Ca元素是區分也門和埃塞俄比亞咖啡的主要元素；在OLIVEIRA等[18]的研究中，Ca和Mn被認為是鑒定世界主要咖啡種植區來源的最佳元素；在非洲、美洲和亞洲產區的產地溯源研究中，利用Rb、Sr和Ba可以完成咖啡的產地溯源。在本研究中，我們收集了來自我國海南產區和國外產區的68份咖啡樣品，共完成了13種礦質元素測定，篩選到5種存在顯著性差異的礦質元素（As、Ca、Fe、K、Zn），最后利用As、Ca和K元素建立了中國海南和國外中粒咖啡的產地判別模型，為中國海南咖啡的品牌保護提供關鍵技術支撐。

除測定指標的選擇外，用于產地鑒別的化學計量學方法也是決定咖啡產地溯源準確性的重要環節。翟慧楠等[22]結合PCA和PLS-DA分析，將來自海南不同產地的咖啡品種進行了區分；MOHAMMED等[15]利用PCA分析及聚類分析對也門咖啡和埃塞俄比亞咖啡進行分類；WORKU等[16]利用LDA分析追蹤了來自埃塞俄比亞4個咖啡主產區的103份咖啡樣品的來源，準確率可達89%；MEHARI等[28]利用脂肪酸組成數據結合LDA分析，構建了埃塞俄比亞咖啡產地識別和預測能力分別為95%和92%的分類模型；另外，GIRAUDO等[26]基于OPLS-DA分析開發了來源于9個國家的咖啡產地溯源模型，該模型的預測能力可達98%以上，比本研究的判別率高，主要是因為樣本量較大且不同產地之間的距離較遠，因此準確性較高。在本研究中，我們分別采用了PCA分析、OPLS-DA分析和聚類分析對來自我國海南和國外的咖啡樣品進行了分類，構建了LDA線性判別模型，交叉驗證和回代驗證的準確率分別可達92.3%和96.2%，聚類分析準確性也可達89.7%，判別效果相對較好。為了進一步提高中國海南咖啡產地溯源判別的準確性，后續研究應增加樣本數量，豐富測定指標，選擇多維度的分析方法，綜合多種判別模型，建立專屬中國海南咖啡的產地溯源判別體系。

4""結論

本研究借助電感耦合等離子體質譜技術對來自國內外中粒咖啡主產區的68份咖啡商品豆的13種礦質元素（K、Mg、Ca、Cu、Fe、Ba、Co、Mo、Ni、Zn、Se、Cd、As）含量進行了定量測定，通過顯著性分析和相關性分析等方法解析了不同產區中粒咖啡商品豆的礦質元素指紋特征，利用PCA分析、OPLS-DA分析和聚類分析對中國海南和國外中粒咖啡商品豆的產地進行分類，并利用LDA分析建立了不同產區中粒咖啡商品豆的產地溯源判別模型。結果表明，我國海南產區和國外產區咖啡商品豆中的As、Ca、Fe、K和Zn含量存在顯著性差異；利用PCA分析不能將我國海南產區和國外產區的咖啡商品豆有效地分離開來，而OPLS-DA依據5種元素的組成特征將咖啡樣品分成中國海南和國外2組；利用As、K、Ca含量建立的線性判別模型可以將中國海南和國外的中粒咖啡商品豆進行區分，交叉驗證和回代驗證的正確判別率分別是92.3%和96.2%；聚類分析的產地判別準確率為89.7%。本研究基于礦質元素指紋特征建立的中粒咖啡產地溯源鑒別模型可為中國海南咖啡的品牌保護提供參考依據。

參考文獻

[1]"USDA."Coffee："world"markets"and"trade[EB/OL]."[2024-"06-20]."https：//fas.usda.gov/data/coffee-world-markets-and-"trade-06202024.

[2]"MARKOS"M"U，"TOLA"Y，"KEBEDE"B"T，"OGAH"O."Metabolomics："a"suitable"foodomics"approach"to"the"geographical"origin"traceability"of"Ethiopian"Arabica"specialty"coffees[J]."Food"Science"amp;"Nutrition，"2023，"11（8）："4419-4431.

[3]"WANG"F，"FAN"J"F，"AN"Y"B，"MENG"G"L，"JI"B"Y，"LI"Y，"DONG"C"H."Quality"evaluation，"health"risk"assessment，"and"geographic"origin"tracing"of"Ophiocordyceps"sinensis"through"mineral"element"analysis[J]."Microchemical"Journal，"2024，"201："110512.

[4]"WANG"W"Z，"BI"Y"F，"YE"J"X，"CHEN"C"Z，"BI"X"Y."Origin"traceability"of"Cordyceps"sinensis"based"on"trace"elements"and"stable"isotope"fingerprints[J]."Science"of"the"Total"Environment，"2024，"912："169591.

[5]"SCHUETZ"D，"RIEDL"J，"ACHTEN"E，"FISCHER"M."Fourier-transform"near-infrared"spectroscopy"as"a"fast"screening"tool"for"the"verification"of"the"geographical"origin"of"grain"maize"（Zea"mays"L.）[J]."Food"Control，"2022，"136："108892.

[6]"UNCU"A"T，"FRARY"A，"DOGANLAR"S."Cultivar"origin"and"admixture"detection"in"turkish"olive"oils"by"SNP-based"CAPS"assays[J]."Journal"of"Agricultural"and"Food"Chemistry，"2015，"63（8）："2284-2295.

[7]"SUN"J"J，"XIA"X"M，"WEI"X"X，"WANG"X"Q."Tracing"the"geographic"origin"of"endangered"plant"species"using"transcriptome-derived"SNPs："an"example"of"Cathaya"argyrophylla[J]."Molecular"Ecology"Resources，"2023，"23（4）："844-854.

[8]"ZHI"L，"YUAN"W，"HAO"Y"D，"WEI"L，"BIN"L，"MENG"G"Y."Multi-stable"isotope"and"multi-element"origin"traceability"of"rice"from"the"main"producing"regions"in"Asia："a"long-term"investigation"during"2017–2020[J]."Food"Chemistry，"2023，"412："135417.

[9]"CUI"L"L，"CHEN"H，"YUAN"Y"W，"ZHU"F"P，"NIE"J，"HAN"S"L，"FU"Y"N，"HOU"H"W，"HU"Q"Y，"CHEN"Z"P."Tracing"the"geographical"origin"of"tobacco"at"two"spatial"scales"by"stable"isotope"and"element"analyses"with"chemometrics[J]."Food"Chemistry-X，"2023，"18："100716.

[10]"HAN"X，"LU"H"C，"WANG"Y，"GAO"X"T，"LI"H"Q，"TIAN"M"B，"SHI"N，"LI"M"Y，"YANG"X"L，"HE"F，"DUAN"C"Q，"WANG"J."Region，"vintage，"and"grape"maturity"co-shaped"the"ionomic"signatures"of"the"Cabernet"Sauvignon"wines[J]."Food"Research"International，"2023，"163："112165.

[11]"MAZARAKIOTI"E"C，"ZOTOS"A，"THOMATOU"A"A，"KONTOGEORGOS"A，"PATAKAS"A，"LADAVOS"A."Inductively"coupled"plasma-mass"spectrometry"（ICP-MS），"a"useful"tool"in"authenticity"of"agricultural"products?"and"foods?"origin[J]."Foods，"2022，"11（22）："3705.

[12]"CHEN"M"M，"FU"L"X，"LI"D"W，"ZUO"F，"QIAN"L"L."Mineral"element"fingerprints"verified"the"geographical"origin"of"years"and"quantities"of"rice[J]."Journal"of"Food"Composition"and"Analysis，"2022，"114："104803.

[13]"WU"F"H，"ZHAO"H"A，"SUN"J，"GUO"J"B，"WU"L"M，"XUE"X"F，"CAO"W."ICP-MS-based"ionomics"method"for"discriminating"the"geographical"origin"of"honey"of"Apis"cerana"Fabricius[J]."Food"Chemistry，"2021，"354："129568.

• DEBBARMA"N，"MANIVANNAN"S，"MUDDAUSU"V"R，nbsp;UMADEVI"P，"UPADHYAY"S."Ionome"signatures"discriminates"the"geographical"origin"of"jackfruits"（Artocarpus"heterophyllus"Lam.）[J]."Food"Chemistry，"2021，"339："127896.
• MOHAMMED"F，"GUILLAUME"D，"DOWMAN"S，"ABDULWALI"N."An"easy"way"to"discriminate"Yemeni"against"Ethiopian"coffee[J]."Microchemical"Journal，"2019，"145："173-179."
• WORKU"M，"UPADHAYAY"H"R，"LATRUWE"K，"TAYLOR"A，"BLAKE"W，"VANHAECKE"F，"DUCHATEAU"L，"BOECKX"P."Differentiating"the"geographical"origin"of"Ethiopian"coffee"using"XRF-"and"ICP-based"multi-element"and"stable"isotope"profiling[J]."Food"Chemistry，"2019，"290："295-307."
• VALENTIN"J"L，"WATLING"R"J."Provenance"establishment"of"coffee"using"solution"ICP-MS"and"ICP-AES[J]."Food"Chemistry，"2013，"141（1）："98-104."
• OLIVEIRA"M，"RAMOS"S，"DELERUE-MATOS"C，"MORAIS"S."Espresso"beverages"of"pure"origin"coffee："mineral"characterization，"contribution"for"mineral"intake"and"geographical"discrimination[J]."Food"Chemistry，"2015，"177："330-338."

[19]"田玲，"周海超，"張昂，"吳浩，"吳鳳琪."咖啡豆產地溯源研究進展[J]."現代食品科技，"2022，"38（7）："327-337."TIAN"L，"ZHOU"H"C，"ZHANG"A，"WU"H，"WU"F"Q."Research"progress"on"geographical"origin"traceability"of"coffee"beans[J]."Modern"Food"Science"and"Technology，"2022，"38（7）："327-337."（in"Chinese）

[20]"HOYOS"OSSA"D"E，"GIL-SOLSONA"R，"PENUELA"G"A，"SANCHO"J"V，"HERNANDEZ"F"J."Assessment"of"protected"designation"of"origin"for"Colombian"coffees"based"on"HRMS-"based"metabolomics[J]."Food"Chemistry，"2018，"250："89-97.

[21]"MEHARI"B，"REDI-ABSHIRO"M，"CHANDRAVANSHI"B"S，"COMBRINCK"S，"MCCRINDLE"R，"ATLABACHEW"M."GC-MS"profiling"of"fatty"acids"in"green"coffee"（Coffea"arabica"L.）"beans"and"chemometric"modeling"for"tracing"geographical"origins"from"Ethiopia[J]."Journal"of"the"Science"of"Food"and"Agriculture，"2019，"99（8）："3811-3823.

[22]"翟慧楠，"于菲，"唐玉妹，"董文江，"李亞男，"胡榮鎖."基于主要滋味成分指紋圖譜和化學計量學鑒別海南不同地區咖啡豆[J]."熱帶作物學報，"2024，"45（5）："1007-1020.ZHAI"H"N，"YU"F，"TANG"Y"M，"DONG"W"J，"LI"Y"N，"HU"R"S."Identification"of"Hainan"robusta"coffee"origins"based"on"main"taste"components"fingerprint"and"chemometrics[J]."Chinese"Journal"of"Tropical"Crops，"2024，"45（5）：nbsp;1007-1020."（in"Chinese）

[23]"陳谷."不同產地丹參的形態學及ISSR、SSR分子標記分析[D]."成都："四川農業大學，"2022.CHEN"G."Morphology，"ISSR"and"SSR"analysis"of"Salvia"miltiorrhiza"from"different"habitats[D]."Chengdu："Sichun"Agricultural"University，"2022."（in"Chinese）

[24]"鄭司浩，"尚興樸，"鄧庭偉，"曾燕，"王繼永."基于SNP分子標記的甘草產地鑒別研究[J]."中國現代中藥，"2022，"24（2）："236-242."ZHENG"S"H，"SHANG"X"P，"DENG"T"W，"ZENG"Y，"WANG"J"Y."Identification"of"producing"areas"of"Glycyrrhiza"uralensis"based"on"SNP"molecular"marker[J]."Modern"Chinese"Medicine，"2022，"24（2）："236-242."（in"Chinese）

[25]"ZHANG"D，"VEGA"F"E，"INFANTE"F，"SOLANO"W，"JOHNSON"E"S，"MEINHARDT"L"W."Accurate"differentiation"of"green"beans"of"arabica"and"robusta"coffee"using"nanofluidic"array"of"single"nucleotide"polymorphism"（SNP）"markers[J]."Journal"of"AOAC"International，"2020，"103（2）："315-324.

[26]"GIRAUDO"A，"GRASSI"S，"SAVORANI"F，"GAVOCI"G，"CASIRAGHI"E，"GEOBALDO"F."Determination"of"the"geographical"origin"of"green"coffee"beans"using"NIR"spectroscopy"and"multivariate"data"analysis[J]."Food"Control，"2019，"99："137-145.

[27]"HABTE"G，"HWANG"I"M，"KIM"J"S，"HONG"J"H，"HONG"Y"S，"CHOI"J"Y，"NHO"E"Y，"JAMILA"N，"KHAN"NAEEM，nbsp;KIM"K"S."Elemental"profiling"and"geographical"differentiation"of"Ethiopian"coffee"samples"through"inductively"coupled"plasma-optical"emission"spectroscopy"（ICP-OES），"ICP-mass"spectrometry"（ICP-MS）"and"direct"mercury"analyzer"（DMA）[J]."Food"Chemistry，"2016，"212："512-520.

[28]"MEHARI"B，"REDI-ABSHIRO"M，"CHANDRAVANSHI"B"S，"COMBRINCK"S，"MCCRINDLE"R."Characterization"of"the"cultivation"region"of"Ethiopian"coffee"by"elemental"analysis[J]."Analytical"Letters，"2016，"49（15）："2474-2489.