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基于稳定同位素分析技术的蜂蜜产地鉴别研究

1研究背景及意义

不同产地的蜂蜜所富含的营养成分不同，其商品价值也存在巨大差异[1-2]，导致蜂蜜制假、掺假、冒充产地等违法行为层出不穷。因此，解决蜂蜜原产地制假售假等问题，已刻不容缓[3-5]。现今，蜂蜜产地多样、复杂，传统产地鉴别手段已具有十分明显的局限性。本文基于稳定同位素分析技术，并采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA），计算整体鉴别率，以评价该方法在蜂蜜产地鉴别实践中的可行性。

2基于稳定同位素分析技术的蜂蜜产地鉴别研究

2.1材料与试剂

（1）蜂蜜样品。分别采自云南、广西、陕西、河北、河南、黑龙江6个省份，每个省份采集20份，总计120份。样本均从当地蜂农处直接购买，采集后将其放置在4℃条件下保存。

（2）试剂。稳定碳同位素参照标准物质［IAEACH6（δ13C：-10.4‰）］，英国SerCon公司；二氧化碳气体（纯度≥99.999%），中国标准物质中心；氦气（纯度≥99.999%），北京市亚南气体有限公司；氮气（纯度≥99.999%），北京北分气体工业有限公司；二氧化硫气体（纯度≥99.999%），北京北分气体工业有限公司；钨酸钠（Na2WO4·2H2O）和浓硫酸（优级纯），北京国药集团化学试剂有限公司；水[GB/T6682—2008（28）规定的一级水]。

2.2仪器与设备

稳定同位素比值质谱仪Sercon20-22，英国Sercon公司；液相色谱串联同位素质谱仪DeltaVPlus，美国ThermoFisher公司；元素分析仪EAGSL，英国Sercon公司；超纯水制备仪Milli-QG，美国Millipore公司；恒温水浴箱德国TW20，Julabo公司；台式离心机HeraeusMultifugeX3R，美国ThermoScientific公司；烘箱UT20，美国Thermo公司；微量取样器，德国Eppendorf公司；尼龙滤膜0.22μL，天津津腾公司。

2.3结果与分析

2.3.1不同产地蜂蜜稳定碳同位素指纹

利用EA-IRMS和LC-IRMS，测定云南（YN）、广西（GX）、河北（HB）、河南（HN）、陕西（SX）、黑龙江（HLJ）6省份蜂蜜中碳同位素比值，结果见表1。蜂蜜中δ13C（Protein）值范围比δ13C（Honey）值的范围窄，与李沈轶等[5]研究结果相同。

表16省份蜂蜜中碳同位素比值表

2.3.2主成分分析

对测定的5种δ13C数据进行PCA分析，仅提取了1种主成分，累积方差贡献率达84.25%，结合PCA得分图（图1）得知，6个省份的样品大部分区间重叠，分离效果较差。

图1基于稳定同位素分析技术的蜂蜜PCA得分图

2.3.3线性判别分析

对测定的6个省份的蜂蜜的δ13C数据进行线性判别分析，结果见表2。

表2基于稳定同位素分析技术的蜂蜜产地判别函数系数表

建立基于稳定同位素分析技术的蜂蜜产地训练集和测试集，得到6省蜂蜜样品预测准确率，测试集预测准确率3项指标，皆小于50%（见表3），表示该模型不具备预测有效性。

表3基于稳定同位素分析技术的蜂蜜产地测试集预测准确率表

2.3.4偏最小二乘判别分析

结合图2、3可知，方程拟合效果较差。其中，δ13C（Protein）作为关键影响因子，可能与样本的选择有关。换言之，6个省份地理差异极大，从黑龙江到云南，几乎跨越了整个中国，导致样本中的蛋白质含量产生特征性差异。

图2稳定碳同位素指标VIP值图

图3基于稳定同位素分析技术的蜂蜜PLS-DA得分图

3结语

本研究基于稳定碳同位素，对6省蜂蜜进行产地鉴别，建立了产地鉴别模型，并采用IRMS测定了不同产区蜂蜜样品中的5种碳稳定同位素比值。结果表明，不同产区蜂蜜样品存在显著性差异（P＜0.05）。在此基础上，本研究结合主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA），构建了基于稳定同位素分析技术的蜂蜜产地鉴别模型。结果显示，PCA分析只提取了一个主成分，累积方差贡献率为84.25%；LDA分析测试集预测准确率小于50%，说明该模型不具备预测有效性；PLS-DA分析模型拟合效果较差。因此，单纯基于稳定同位素技术，在鉴定产地方面的表现一般，需相关学者结合其他分析方法，建立更为有效的鉴别模型。