同位素指纹图谱技术在农产品产地溯源中的应用

马楠，鹿保鑫，刘雪娇，付磊

（黑龙江八一农垦大学食品学院，黑龙江大庆163319）

同位素指纹图谱技术在农产品产地溯源中的应用

马楠，鹿保鑫*，刘雪娇，付磊

（黑龙江八一农垦大学食品学院，黑龙江大庆163319）

稳定同位素指纹图谱技术具有灵敏度高、实验操作简便、可较好的区分被追踪物质是新加入的还是试验系统固定的等优点，已被广泛应用于农产品产地溯源之中，对区分我国不同地区的农产品有重要意义。主要阐述了同位素指纹图谱技术的基本原理及其在农产品产地溯源中的优越性和局限性，综述了其在农产品产地溯源中的应用情况，并对其发展前景进行展望。

同位素指纹图谱技术；农产品；溯源；应用前景

随着全球农产品贸易的不断发展，农产品安全已日益成为人们关注的热点问题之一，如近年来日本出现的“毒泡菜事件”、欧洲出现的“马肉事件”以及我国出现的“镉大米事件”等都严重影响到人的身体健康甚至生命安全[1]，因此为保证食品安全，世界各国都强调食品要从“农田到餐桌”进行全过程监控，有效召回或撤销出现问题的产品，实施食品安全追溯制度。食品的产地追溯技术既是食品危害物溯源的前提基础，同时也是保障食品质量安全的有效技术手段[2]。有研究显示，英国物理学家Thomson J．J．在上世纪20年代就已经发现了稳定同位素的存在，但是由于当时没有成熟的测试技术手段以及经济条件等因素的影响，人们忽视了同位素的价值。直到上世纪50年代初，随着傅立叶变换核磁共振技术以及质谱-色谱联用技术的出现，人们才真正了解并应用这门技术[3]稳定同位素比值分析法首次用在食品中是在1978年。美国学者White博士用此法来鉴别蜂蜜真假[4]。近些年，该技术在国际上已广泛应用于植源性食品，如果汁、蜂蜜、橄榄油、牛奶、芦笋和动物源性产品，如鸡肉、羊肉、牛肉等农产品的产地溯源研究中[5-12]。随着同位素指纹图谱分析技术不断发展，试验仪器设备逐渐趋于完善成熟，稳定同位素指纹技术也逐渐投入到实际农产品追溯方面[13]，逐渐成为了农产品追溯体系中不可或缺的技术之一。

1 稳定性同位素指纹图谱技术

近些年，人们越来越重视对农产品产地溯源的研究，同位素指纹图谱技术在农产品产地溯源研究方面得到了长足的发展和广泛的应用。

该技术的原理是生物体内稳定同位素会因环境、生物代谢类型、土壤、气候及饲料种类等因素的影响而发生自然分馏效应，由于生物体不断与外界发生理化和生化反应，导致了生物体内某种元素的“重”同位素和“轻”同位素比值的可测量变化[14]，从而使来源不同的物质中同位素丰度存在自然差异，而这种自然差异能够携带环境因子的信息，从而反映出生物体所处的环境[15]。该技术正是利用这一原理实现食品产地追溯。

到目前为止，同位素分析过程中应用的最主要的元素是C、S、H、N、O、B、Pb和Sr。而不同地域来源及不同种类的生物体内同位素会因各种因素的影响而存在自然丰度的差异，其主要的指标有13C/12C，15N/14N，18O/16O，2H/1H和34S/32S等。但是，由于环境因素如：温度、降水量等变化，使得由单一同位素测得的结果会出现较大的误差，无法确定数据的真实性。因此，科学家们从对单一同位素的分析，发展到多种同位素分析、同位素比值分析、结合元素或其他生物化学方法等的统一分析。

该技术是通过对来源不同的生物体内多种同位素及其比值进行分析，再进行配对样本t检验分析、单因素方差分析、Duncan’s多重比较分析和系统聚类分析等数理统计方法筛选出有效指标，从而建立数据库及判别模型，实现农产品产地溯源的追溯与认证。如Rummel等[16]利用IRMS对来自多个地区的150个橙汁样品中的多种同位素（N，C，Sr，S，H）进行了研究，发现离赤道越近（古巴、墨西哥和佛罗里达），2H值越大，而古巴橙汁中34S值（0.88%～1.096%）明显高于墨西哥（0.181‰～1.025%）。另外，在阿根廷种植区橙汁中15N值较高（0.8%～0.9%）其原因是由于该地区广泛施用有机肥，而在意大利和希腊种植区广泛施用合成氮肥，导致该地区15N值最低（<0.4%）。Simpkins等[17]利用IRMS对来自巴西的38个果肉样品以及42个浓缩果汁样品和澳大利亚的40个橙汁样品进行碳同位素研究，发现其同位素丰度都存在地域性差异。

2 同位素指纹图谱技术优势与局限性

2.1同位素指纹图谱技术在农产品产地溯源中的优势同位素指纹图谱追溯技术体系的建立既能增强消费者对食品领域的信心，又能保证食品安全，同时该技术也是保护地区品牌和特色产品的有效手段。实践证明，稳定同位素指纹图谱技术是溯源体系中新兴的重要检测手段，具有其他产地溯源技术所不能比拟的优势。首先，1）基本效应和仪器条件的变化对稳定同位素比值的测定影响较少，故该技术具有准确度高、无污染、精密度好等优点[1]；2）灵敏度高、实验操作简便、可较好的区分被追踪物质是新加入的还是试验系统固定的等优点；（3）稳定同位素没有放射性，不会造成二次污染，并且可以检测10-14～10-19g水平的剂量[18]；其次，同位素不会随着生物体物理性质的变化而变化，它是生物体的自然属性。故它可以成为辨别农产品来源的科学技术的有力手段。Suzuki等[19]通过对中国苹果和日本苹果O和C同位素组成分析，得出中国和日本的苹果样品O和C同位素组成有显著差异，可较好的区分中国和日本苹果，同时利用这种方法对日本国内不同产地的苹果也能进行正确判别。Rummel等[20]通过对产自非洲、北美、欧洲和南美150份橙汁中δ2H、δ13C、δ15N、δ34S、87Sr/86Sr进行测定，得出不同产地的橙汁同位素组成有明显地域差异，其同位素的组成与岩石特征、气候和地形等差异有显著关系，另外还发现生产的橙汁中δ15N显著高于地区的橙汁产品，其原因是由于阿根廷广泛施用有机肥，而希腊和意大利施用的是合成肥。

2.2 同位素指纹图谱技术在农产品产地溯源中的局限性

稳定同位素指纹图谱技术虽然具有灵敏度高、实验操作简便、可较好的区分被追踪物质是新加入的还是试验系统固定的等优点，但是利用该技术对农产品产地进行鉴别，容易受到大陆效应、纬度效应和海拔效应的综合影响，同时会随着地理位置的变化而变化[21]。因此，该技术的局限性不可忽略。例如，动物源农产品中的同位素组成不仅与它们代谢过程中同位素分馏有关，而且还受到它们所食用的植物饲料中同位素组成的影响。对于动物源农产品产地追溯方面，许多问题还有待进一步研究，如目前还不完全清楚动物不同部位、不同化学成分中同位素组成情况，而在进行溯源研究时，还没有统一的组织部位及化学成分作为检测对象进行参考[22]；气候、饮水、饲料、地质、土壤及动物体本身等因素对组织中的同位素组成的影响还没有完全的规律可循；动物在一生当中可能会更换不同的生活环境或者经常会食用来源不同地区的饲料，致使对动物的产地来源判断比较困难[23]。以上因素在动物源农产品中还需要进一步的研究与探讨。而在植物源农产品中，植物组织中的同位素组成与其生长的地理环境、气候环境（海拔、纬度、大气压力、温度、湿度及降雨量等因素）、与其来源物质（H2O，CO2，NH4+，NO2-）的同化过程密切相关。例如，土壤中的含碳植物碳的固定过程（如C3、C4）决定了C同位素的组成；局部地下水（如冰雪融水和大气降水）决定了O和H同位素组成。利用该技术进行农产品产地溯源的实际研究情况比较复杂，需要有相应的试验田连续多年进行研究，分析各种影响因素对农产品产地溯源的影响，把影响因素水平降到合理的范围内，实际工作、分析难度较高[24]。另外，稳定性同位素技术需要一个可靠的数据库支撑，该技术实验室一次性投入比较大，且对检测设备要求比较高，以上各个因素就限制了该技术在农产品产地溯源中的广泛应用[25]。

3 同位素指纹图谱技术在农产品产地溯源中的应用

稳定同位素技术之所以能成为农产品产地溯源研究的最有效的手段之一，其主要原因是由于生物体中的同位素组成能够反映其生长环境中的很多因素，如地质、气候、饲料种类、饮水及动植物的代谢类型等[22]，被认为是追溯农产品来源的一种有效方法。国内外对其在追溯农产品产地来源上的应用报道日益增多。该技术在以下农产品上应用广泛。

Horacek等利用稳定同位素指纹分析技术对澳大利亚、韩国、新西兰、美国和墨西哥的牛肉样品进行分析，得到不同地区牛肉样品中同位素比值有显著差异[26]，稳定同位素指纹分析技术用于牛肉产地溯源是有效可行的。KOSIR，IJ等利用核磁共振光谱和同位素质谱技术测定斯洛文尼亚3个不同地区红酒中的同位素比值，结合主成分分析方法可成功地进行判别[27]。

Brescia等利用IRMS测定不同原产地的牛奶中的15N/14N、Ba和13C/12C元素含量，结果表明不同原产地的牛奶中同位素的比值有显著差别，证明了IRMS适用于乳制品的产地判别[28]。Martinelli等测定了来自欧洲、南美、澳大利亚和美国的气泡葡萄酒中的同位素，发现具有显著差异[29]。

Yaeko等[30]用IRMS研究了美国、日本、澳大利亚共14个大米样品，得出选择的日本大米样品产地主要分布在日本西海岸。Bontempo等[31]采用同位素比率质谱仪测定来自3个地区的番茄糊、番茄酱和番茄汁等番茄制品中18O/16O、34S/32S、D/H、13C/12C和15N/14N的比率，结果发现加工方式不同的番茄制品中δ18Owater、δ18Obulk、δD含量有极显著差异。

Scampicchio等[32]选取意大利不同地区的不同热处理方式的牛奶，进行牛奶及其组分（乳清、酪蛋白、脂肪）中δ15N和δ13C值的测定，结果发现不同热处理方式的牛奶中δ15N、δ13C值都有显著差异；然后对其试验结果进行主成分分析、线性判别分析等，进而建立判别模型，经过验证该模型对不同加工类型、不同地域牛奶样品均可有效判别，正确判别率达100%。

Simon Branch等[33]测定了来自欧洲、加拿大和美国小麦样品中的铅、δ15N、锶、硒、δ13C和镉，结果发现仅仅用δ13C就能完全区分3个来源不同地域的小麦样品。上述研究中通过对不同地域的小麦中C、N同位素的分析，发现不同地域中某一同位素的含量有着明显的不同。Kawasaki等[34]在中国、越南和澳大利亚进行了大米的样品采集，并测定了样品中Sr同位素87Sr和86Sr的比值，结果发现87Sr/86Sr比值在0.715～0.717的高比值大米出现在澳大利亚地区，而越南和中国大米中87Sr/86Sr的值在0.710～0.711之间。

Oda等[34]通过对来自中国、澳大利亚、美国、越南和日本大米样品中的87Sr/86Sr和11B/10B值的测定，得到不同地域间87Sr/86Sr和11B/10B比值不同，且有明显地域差异。故以11B/10B和87Sr/86Sr为特征值可实现对不同产地的大米样品的判别。

Christoph等通过对1997年到2001年生产的克罗地亚葡萄酒和匈牙利葡萄酒中δ18O%和δD%值的研究，结果发现，沿海种植和大陆种植区的克罗地亚葡萄酒中的δ18O%值存在显著差异，而匈牙利葡萄酒同位素与种植地区同位素相比具有较小差异或几乎无差异。其原因主要是由于靠近亚得里亚海的干热气候引起的[35]。Schmidt等通过测定欧洲35个、巴西10个和美国23个牛肉样品中的δ34S%，δ15N%和δ13C%值，成功的判别出了它们的地理来源，同时对爱尔兰牛肉中饲料喂养牛肉和牧场牛肉也有很好的判别[36]。王慧文利用同位素质谱测定了不同地区脱脂鸡肉中的δ15N%和δ13C%以及饲料中δ13C%值，结果发现，C、N同位素数值在各地区存在显著差异，而饲料中δ13C%值与鸡肉粗蛋白中的δ13C%值高度相关，故可以利用同位素技术实现对不同地域鸡肉的地理追溯[37]。

4 前景展望

近些年，稳定同位素指纹图谱技术在判别农产品的真伪和追溯农作物的品种、地理起源上起了很重要的作用，可见该技术在农产品追溯体系中有很大的发展空间。而且发现该技术与其它的产地追溯技术相结合判别的农产品的产地来源更加准确。因此，研究快速、准确、廉价的鉴定农产品产地的方法是今后的一个发展方向。目前我国的稳定同位素指纹图谱溯源技术才刚刚起步，仍需建立健全的各种农产品同位素指纹图谱产地溯源数据库，这样该技术才能在我国日益发展的农业生产中得到广泛应用。

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The Usage of Isotope Fingerprint Technology in the Origin Traceability of Agricultural Production

MA Nan，LU Bao-xin*，LIU Xue-jiao，FU Lei
（College of Food Science，Heilongjiang Bayi Agricultural Universitiy，Daqing 163319，Heilongjiang，China）

Stable Isotope fingerprint technology had the advantage of high sensitivity，simple experimental operation.It could be also used to distinguish the tracking material whether it was a new addition or it was inherent to the test system，etc.It had been widely used in the origin of agricultural products traceability，it was of great significance to distinguish agricultural products from different regions of China.This paper mainly expounded the basic principles of the isotope fingerprinting technology and its advantages and limitations in the agricultural product origin traceability，the application situation of the origin of agricultural products was briefly introduced and the prospect was put forward.

isotope fingerprint technology；agricultural products；origin traceability；application prospect

10.3969/j.issn.1005-6521.2017.12.047

2016-08-20

马楠（1992—），女（汉），硕士在读，研究方向：粮食、油脂及植物蛋白工程。

*通信作者