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蜂蜜产地与蜜源矿物元素溯源方法的建立

2016-05-11何忠萍文勇立王建文艾鹥泽让东科路畅西南民族大学青藏高原研究院四川成都6004四川省蜂业管理总站四川成都6004

食品研究与开发 2016年5期
关键词:溯源蜜源产地

何忠萍,文勇立,*,王建文,艾鹥,泽让东科,路畅(.西南民族大学青藏高原研究院,四川成都6004;.四川省蜂业管理总站,四川成都6004)



蜂蜜产地与蜜源矿物元素溯源方法的建立

何忠萍1,文勇立1,*,王建文2,艾鹥1,泽让东科1,路畅1
(1.西南民族大学青藏高原研究院,四川成都610041;2.四川省蜂业管理总站,四川成都610041)

摘要:基于矿物元素含量进行蜂蜜产地和蜜源溯源分析,建立产地和蜜源双目标溯源方法。采用全谱直读电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-OES)测定蜜样矿物元素含量,在单目标溯源方法基础上,引进哑变量回归和校正模型,从而建立了蜂蜜产地、蜜源双目标溯源分析方法,并以四川蜂蜜为例,进行验证分析。结果显示,针对产地进行的逐步判别分析筛选出As、B、Ca等6个元素用于建立判别模型,回代验证的正确判别率达91.7 %,交叉检验判别率为83.3 %;针对蜜源的逐步判别分析筛选出B、Ca、Cu等5种元素用于建立判别模型,判别率为80 %,交叉检验判别率为78.2 %。基于矿物元素含量对蜂蜜进行产地与蜜源的溯源是可行的,所建立的方法具有一定借鉴意义;产地、蜜源两组判别方程适宜于研究区的溯源研究。

关键词:蜂蜜;矿物元素;产地;蜜源;溯源

蜂蜜的成分复杂,除含有各种糖类、蛋白质、氨基酸、维生素、酸类、酶类等常规成分及活性物质外,还含有丰富的矿物元素[1],蜂蜜中含有60多种矿物元素,大多数参与了蜜蜂机体内激素、酶、维生素、蛋白质等的代谢与合成[2]。动植物源性食品中矿物元素的构成与含量特征主要与产地土壤有关[3],而土壤矿物元素的来源又主要决定于成土母质等[4]。因此,无论是土壤矿物元素,还是动植物源性食品所含矿物元素,在地理上都呈现区域性或地带性分布特征[5-6],这也是生物地球化学基本特性之一。根据这一原理,研究者针对动植物源性食品,基于矿物元素含量特征建立了多元线性分析的溯源方法,并证明了该方法的可靠性[7-10]。郭波莉等采用等离子体质谱仪测定脱脂牛肉22种元素的含量,对其进行主成分、聚类和判别分析,表明该方法对牛肉产地来源的判别是有效的[7]。Baxter等针对西班牙和英国的112个葡萄酒样品中的多种矿物元素,采用上述方法,有效地区分了葡萄酒的来源[8]。

迄今,国内外有关蜂蜜的矿物元素溯源研究很少见报道[2]。不同产地、不同蜜源所产蜂蜜的普通成分基本一致,并且,由于蜂蜜感官特征容易受到加工、结晶、贮存等因素的影响,仅仅依靠感官方法很难准确辨别产地和蜜源,而可能造成产地和蜜源标识混淆。因此,进行蜂蜜产地和蜜源溯源研究,不仅具有一定科研价值,对于确保消费者利益也具有一定意义。不同地区蜂蜜中的矿物元素含量存在差异性[11-12],这为蜂蜜矿物元素溯源提供了重要的理论参考。蜂蜜矿物元素含量与产地和蜜源密切相关[13],因此,溯源涉及两个目标变量,在对其中一个变量进行溯源分析时,应当去除另一个变量的影响。本研究以四川省不同地区、不同蜜源蜂蜜的矿物元素含量测定为例,在单目标溯源方法基础上,引进哑变量回归和校正模型,从而建立双目标溯源分析模型,研究结果将为蜂蜜的产地和蜜源溯源提供新的方法。

1 材料与方法

1.1材料、试剂及仪器

1.1.1材料

2013年3月,分别从四川省广安、南充、西昌、达州和眉山地区养蜂场采集新鲜蜂蜜样品60个(见表1),每个蜜样取200 mL装于250 mL的灭菌瓶,冷藏于-20℃低温冰箱。

1.1.2试剂

高氯酸、硝酸:分析纯;K、Na、Ca、Mg、P等元素的标准品溶液:国家有色金属及电子材料分析测试中心。

1.1.3仪器

iCAP 6000 Series电感耦合等离子体发射光谱仪:美国ThermoFisher公司。

1.2矿物元素测定

参照文献[12]进行样品预处理。采用全谱直读电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-OES)测定蜂蜜矿物元素。

表1 蜂蜜样品统计Table 1 The number of honey samples

1.3数据处理

采用SPSS 21.0进行方差、哑变量回归、判别分析等分析。

1.3.1产地和蜜源目标变量效应值估计及数据校正

考虑到影响蜂蜜矿物元素含量的主要因素有产地和蜜源两个变量,如果将其他影响因素归入残差项,可以建立以下哑变量线性回归方程:

式中:Yˆ为依变量即蜂蜜矿物元素含量预测值向量;A为回归截距矩阵;B1为产地回归系数矩阵;X1为自变量(产地向量);B2为蜜源回归系数矩阵;X2为自变量(蜜源向量);E为残差项向量。

参考文献[14],依变量实测值、预测值等具有以下关系:

式中: Yˆ为矿物元素含量预测值;y为矿物元素含量实测值;Cˆ为剔除一个自变量的影响后,单个自变量x1(产地)或x2(蜜源)的边际均值;c为剔除一个自变量的影响后,单个自变量x1或x2的校正值。经变换,有

式中:CF为校正系数。

1.3.2判别分析

参照文献[7-9]所介绍的方法对校正数据进行判别线性分析。

2 结果与分析

2.1产地、蜜源对蜂蜜矿物元素含量的哑变量回归拟合结果

回归分析显著性、R及R2结果见表2。

表2 各元素哑变量回归分析R表Table 2 The R of regression analysis on elements

从表2可以看出,除Ba、Co、Cr、Mo、Pb、Se、Sr元素的回归分析差异不显著(P>0.05)外,Cd的回归分析差异显著(P<0.05),其余元素的回归分析均极显著(P<0.01)。除Co、Cr外,其余元素R为0.40~0.91,R2为0.3~0.83,表明多数元素的拟合度较好。

2.2蜂蜜矿物元素含量分析

2.2.1不同产地蜂蜜的矿物元素含量

不同产地矿物元素含量见表3,从中看出,①巴中蜂蜜除B含量高于达州(P<0.01)外,其余差异不显著(P>0.05);除Fe和Mn含量高于广安(P<0.01)外,其余差异不显著(P>0.05);Fe含量高于南充(P<0.01),Ca、Mg、Al、Zn、As、Cu含量低于南充(P<0.01);K、Na、Ca、Mg、Cu含量低于西昌(P<0.01)。②达州蜂蜜P、Fe、Mn含量高于广安(P<0.01),B低于广安(P<0.01),其余差异不显著(P>0.05);P、Fe含量高于南充(P<0.01),Ca、Mg、Al、B、Sr、Zn、As、Cu含量低于南充(P<0.01);除P、 Se、Fe、Mn、Mo与西昌差异不显著(P>0.05)外,其余元素含量均低于西昌(P<0.05或P<0.01)。③广安蜂蜜Ca、Al含量低于南充(P<0.01),其余元素差异不显著(P>0.05);K、Na、Ca、Mg、P、Al、Zn、As、Cu低于西昌(P<0.01)。④南充蜂蜜Al和Zn高于西昌(P<0.01),K、Na、Mg、P、Fe低于西昌(P<0.05),其余差异不显著(P>0.05)。以上分析可见,西昌蜂蜜各元素含量普遍较高,南充Cu、B、As、Mo含量最高,广安Na含量最高,达州P的含量最高,而巴中则是Zn和Fe的含量最高。从表3还可以看出,K、Mg、P等元素的标准差偏大,表明这些元素含量即使在相同产地,不同采样点之间矿物元素的含量也可能存在差异[15]。5个地区蜂蜜As、Pb、Cd、Cr、Hg等重金属元素均低于GB 2762-2012《食品安全国家标准食品中污染物限量》的指标或未检出[16]。

2.2.2不同蜜源蜂蜜中的矿物元素含量分析

表3 不同产地蜂蜜的矿物元素含量Table 3 The element concentrations in different geographical origin honey samples mg/kg

不同蜜源矿物元素含量见表4,可以看出,①油菜蜜Ca、Mg、Al、P、Cu和Zn含量高于柑橘蜜(P<0.01),P 和Fe低于柑橘蜜(P<0.05);Al高于桂圆蜜、刺槐蜜、山花蜜、小叶杜鹃蜜(P<0.01),K、Na低于桂圆蜜(P<0.01),Mg、P低于桂圆蜜(P<0.05),其余元素差异不显著(P>0.05);Ca、Mg、Zn、As和Cu高于刺槐蜜(P<0.01),其余元素差异不显著(P>0.05);Ca高于山花蜜(P<0.05),K和Na低于山花蜜(P<0.01),其余元素差异不显著(P>0.05);K、Na、Mg、P低于小叶杜鹃蜜(P<0.01)。②柑橘蜜K、Na、Ca、Mg、Al、As含量低于桂圆蜜(P<0.01);P和Mn高于刺槐蜜(P<0.05),其余元素差异不显著(P>0.05);K、Na、Ca、Mg、Al、Cu都低于山花蜜和小叶杜鹃蜜(P<0.01)。③桂圆蜜K、Na、Ca、Mg、P、Al、As高于刺槐蜜(P<0.01);K低于小叶杜鹃蜜(P<0.01),Al高于小叶杜鹃蜜(P<0.01),其余元素差异不显著(P>0.05)。④刺槐蜜K、Na、As、Mn低于山花蜜(P<0.01);K、Na、Ca、Mg、P、Zn、As、Mn低于小叶杜鹃蜜(P<0.01)。⑤山花蜜K、Mg、Al、P低于小叶杜鹃蜜(P<0.01)。从以上分析看出,6种蜜源蜂蜜中小叶杜鹃的K、Mg、P、Zn及Cu的含量最高,山花蜜的Na和As含量最高,刺槐蜜是Mo和Ba最高,桂圆蜜则是B的含量最高,油菜蜜的Ca、Al和Sr含量最高。6种蜜源蜂蜜中重金属的含量均低于GB 2762-2012《食品安全国家标准食品中污染物限量》的指标或未检出[16],并且Co、Cr、Pb等元素在不同蜜源之间含量差异不显著(P>0.05)。

表4 不同蜜源蜂蜜中的矿物元素含量Table 4 The element concentrations in different botanical origin honey samples mg/kg

2.3蜂蜜矿物元素含量判别分析

去除偏回归系数差异不显著(P>0.05)的元素后,建立有效的判别模型[17]。

2.3.1不同产地蜂蜜矿物元素含量的判别分析

产地判别分析所筛选的元素为As、B、Ca、Cd、Cu、K,所建立的产地判别模型如下:

类别1=15.652X1+75.921X2-18.076X3+39.139X4+ 28.653X5+28.882X6-12.931

类别2=38.432X1+111.406X2+3.569X3+32.744X4+ 56.972X5+23.119X6-29

类别3 =69.036X1+260.107X2-24.8X3+94.698X4+ 107.761X5+97.932X6-131.433

类别4=20.792X1+74.583X2-13.411X3+29.622X4+ 27.082X5+21.741X6-10.916

类别5=30.614X1+123.456X2-13.324X3+41.101X4+ 43.249X5+35.263X6-25.681

其中类别1~类别5依次为达州、南充、西昌、巴中和广安;X1~X6依次为As、B、Ca、Cd、Cu、K。

表5 判别分析对蜂蜜产地的判别情况Table 5 Classification with discriminant analysis of honey samples from different geographical origin

对以上不同产地蜂蜜判别模型进行回代和交叉检验分析结果见表5。从中看出,A的判别率为100 %;B的判别率为90.9 %,其中有1个样品被错判为第E类;C的判别率为100 %;D的判别率为100 %;E的判别率为66.7 %。整体的回代结果有91.7 %判别正确,交叉检验判别率为83.3 %。结果表明,这6种元素指标对于蜂蜜产地的判别效果较好,判别模型有效。

2.3.2不同蜜源蜂蜜矿物元素含量的判别分析

蜜源判别分析所筛选的元素为B、Ca、Cu、K、Na,模型如下:

类别1 =69.388X1+0.298X2+29.722X3+18.287X4-5.406X5-8.65

类别2 =96.641X1+0.623X2+36.657X3+9.551X4+ 3.599X5-21.165

类别3=100.998X1+10.127X2+75.035X3+41.854X4-14.616X5-32.523

类别4 =105.382X1+1.395X2+51.398X3+11.97X4-9.248X5-16.462

类别5 =69.397X1+0.338X2+56.864X3+57.599X4-9.194X5-20.41

类别6 =127.81X1+0.858X2+84.295X3+71.713X4-14.116X5-42.007

其中类别1~类别6依次为柑橘蜜、油菜蜜、桂圆蜜、刺槐蜜、小叶杜鹃和山花蜜;X1~X5依次为B、Ca、Cu、K、Na。

对以上不同蜜源蜂蜜判别模型进行回代和交叉检验分析结果见表6。从中看出,柑橘蜜的判别率为64.3 %,油菜蜜的判别率为72.7 %,桂圆蜜的判别率为75 %,刺槐蜜的判别率为91 %,小叶杜鹃的判别率为100 %,山花蜜的判别率为85.7 %。整体的判别率为80 %,交叉检验判别率为78.2 %,表明,这5种元素指标对于蜂蜜蜜源的判别效果较好,所建立的判别模型有效。

表6 判别分析对蜂蜜蜜源的判别情况Table 6 Classification with discriminant analysis of honey samples from different botanical origin

3 讨论

利用哑变量回归估计值和因子边际效应值对原始数据进行校正[14],然后进行判别分析,结果显示,该方法能够将不同产地和蜜源的样品有效分开。产地判别分析,筛选出As、B、Ca、Cd、Cu、K共6个元素,因此建立的判别模型经回代验证,判别率达91.7 %,交叉检验判别率为83.3 %;蜜源判别分析筛选出B、Ca、Cu、K、Na共5种元素,据此建立的判别模型判别率为80 %,交叉检验判别率为78.2 %。显示,所建立的方法对产地和蜜源进行线性溯源是可行的。

产地判别分析显示,仅有达州蜂蜜与巴中、广安和南充的少数样品有错判现象,这可能由于采样点的地理位置毗邻,可能导致样品间矿物元素含量差异较小[18];蜜源判别分析显示,仅柑橘蜜等样品中存在错判现象。可能除地理相邻外,少数样品取自散养户,不排除蜜源混合的可能。研究认为,线性分析结果错判率越低,溯源准确率越高[17],因此,为了提高溯源有效性,应尽可能降低样品的关联性。

不同产地间,西昌蜂蜜K、Na、Mg、Ca、Al含量较高,南充Cu、B、As、Mo含量较高,广安Na含量较高,达州P的含量最高,巴中Zn和Fe的含量较高;而不同蜜源间,小叶杜鹃蜜K、Mg、P、Zn及Cu的含量较高,山花蜜的Na和As含量较高,刺槐蜜Mo和Ba较高,桂圆蜜B的含量较高,油菜蜜Ca、Al和Sr含量较高。此外,无论是不同产地,还是不同蜜源,含量最高的元素都是K,这与Silva[19]的报道较吻合。

4 结论

基于矿物元素含量对蜂蜜进行产地与蜜源的溯源是可行的,所建立的方法具有一定借鉴意义;对产地建立的判别模型包含As、B、Ca、Cd、Cu、K,对蜜源建立的判别模型包含B、Ca、Cu、K、Na,两组判别方程适宜于研究区内的蜂蜜溯源。西昌蜂蜜K、Na、Mg、Ca、Al含量较高,南充Cu、B、As、Mo含量较高;小叶杜鹃蜜K、Mg、P、Zn及Cu的含量较高,山花蜜的Na和As含量较高。

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Establish the Traceability Method of Geographical and Botanical Origin of Honey by Itsmineral Elements

HE Zhong-ping1,WEN Yong-li1,*,WANG Jian-wen2,AI Yi1,Tserang Donko Mipam1,LU Chang1
(1.Southwest University for Nationalities/Institute of Qinghai-Tibet Plateau,Chengdu 610041,Sichuan,China;2.Sichuan Province of Apiculture Management Station,Chengdu 610041,Sichuan,China)

Abstract:To establish the method of double-aim traceability through analysing on geographical and botanical origin of honey based on the content ofmineral elements.The contents ofmineral elements were detected by inductively coupled plasma optical emission spectrometry(ICP-OES).Based on the method of single traceability,the geographical and botanical origin traceability were verified and analysed taking Sichuan as an example through the introduction of dummy variable regression analysis and correction model and the establishment of an analytical methods-double-aim traceability analysis on geographical origin and botanical origin of honey.The results showed that 6 elements(As、B、Ca etc.)for a discriminant model were established by stepwise discriminant analysis based on the geographical origin of honey.The back substitution verification of correct classification rate reached 91.7 % and the crosscheck classification rate was 83.3 %.5 elements(B、Ca、Cu etc.)for a discriminant model were identified by the same analysis based on the botanical origin.And the classification of back substitution and classification of crosscheck were 80 % and 78.2 %,respectively.The geographical origin of honey can be traced by utilizing the content ofmineral elements.The double-aim traceability analysis method based on the geographical origin and botanical origin of honey is efficient and significative.The discriminant equations about geographical origin and botanical origin of honey are appropriate to honey traceability of the studied regions.

Key words:honey;mineral elements;geographical origin;botanical origin of honey;traceability

DOI:10.3969/j.issn.1005-6521.2016.05.006

基金项目:西南民族大学“创新型科研项目”(CX2014SZ125)

作者简介:何忠萍(1989—),女(汉),硕士研究生,研究方向:家畜生态学。

*通信作者:文勇立(1959—),男,教授,研究方向:动物生态与生产、动物遗传育种与繁殖。

收稿日期:2012-12-27

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