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基于矿物元素指纹技术的‘富士’苹果产地溯源
被引量:
2
1
作者
高小琴
聂继云
+4 位作者
陈秋生
韩令喜
刘璐
程杨
刘明雨
《中国农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第21期4252-4264,共13页
【目的】探讨‘富士’苹果果皮矿物元素含量的地域特征及产地溯源的可行性,结合多元统计分析,筛选出有效的判别指标,建立‘富士’苹果产地溯源模型,实现‘富士’苹果产地识别。【方法】以我国两大主产区(渤海湾产区和黄土高原产区)的12...
【目的】探讨‘富士’苹果果皮矿物元素含量的地域特征及产地溯源的可行性,结合多元统计分析,筛选出有效的判别指标,建立‘富士’苹果产地溯源模型,实现‘富士’苹果产地识别。【方法】以我国两大主产区(渤海湾产区和黄土高原产区)的124份‘富士’苹果为研究对象,采用电感耦合等离子质谱技术(ICP-MS)测定果皮中常量元素钠(Na)、镁(Mg)、钾(K)、钙(Ca),微量元素钒(V)、铬(Cr)、锰(Mn)、铁(Fe)、钴(Co)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)、钼(Mo)、镉(Cd)、锑(Sb)、钡(Ba)、铅(Pb)、铀(U),稀土元素钇(Y)、镧(La)、铯(Ce)、镨(Pr)、钕(Nd)、钐(Sm)、铕(Eu)、钆(Gd)、铽(Tb)、镝(Dy)、钬(Ho)、铒(Er),共31种矿物元素的含量,并结合独立样本T检验、主成分分析、线性判别分析、正交偏最小二乘判别分析进行‘富士’苹果的产地溯源。【结果】渤海湾产区和黄土高原产区的果皮样品中矿物元素Mg、Ca、Na、Fe、Mn、Cu、Ba、Ni、Nd、Pb、V、Ce、Pr、La、Dy、U、Ho和Co含量差异显著(P<0.05)。主成分分析结果表明,提取的12个主成分累计方差贡献率为81%,可对两大产区的样品进行初步聚类。利用线性判别分析,筛选出10种矿物元素(Mg、Ca、Cr、Mn、Fe、Ni、Gd、Tb、Dy、U)作为判别两大产区‘富士’苹果地域来源较好的指标,所建立的判别模型,对原始整体判别率为92%,交叉验证判别率为89.5%。通过正交偏最小二乘判别分析,确定Co、Ba、Ho、Dy、Pr这5种矿物元素在样品分类中起关键作用,模型的产地鉴别准确率可达98%,实现了两个产区‘富士’苹果的产地溯源。【结论】‘富士’苹果果皮可作为一种有效的溯源部位。稀土元素Dy、Ho、Pr、Gd、Tb的含量可作为‘富士’苹果产地溯源的重要指标。本研究结果可为‘富士’苹果产地溯源提供理论依据和技术支撑。
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关键词
‘富士’苹果
多元统计分析
矿物元素
溯源
产区
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职称材料
题名
基于矿物元素指纹技术的‘富士’苹果产地溯源
被引量:
2
1
作者
高小琴
聂继云
陈秋生
韩令喜
刘璐
程杨
刘明雨
机构
中国
农业
科学
院
果树研究所
青岛
农业
大学
园艺学
院
/农业
农村部
果品
质量
安全
风险
评估
实验室
(
青岛
)/
全国
名特优新
农产品
(
园艺产品
)
全程
质量
控制
技术
青岛
中心
/青岛市
现代农业
质量
与安全工程
重点
实验室
天津市
农业
科学
院
农产品
质量
安全
与营养研究所
出处
《中国农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第21期4252-4264,共13页
基金
国家苹果产业技术体系(CARS-27)
青岛农业大学高层次人才基金(665-1120015)。
文摘
【目的】探讨‘富士’苹果果皮矿物元素含量的地域特征及产地溯源的可行性,结合多元统计分析,筛选出有效的判别指标,建立‘富士’苹果产地溯源模型,实现‘富士’苹果产地识别。【方法】以我国两大主产区(渤海湾产区和黄土高原产区)的124份‘富士’苹果为研究对象,采用电感耦合等离子质谱技术(ICP-MS)测定果皮中常量元素钠(Na)、镁(Mg)、钾(K)、钙(Ca),微量元素钒(V)、铬(Cr)、锰(Mn)、铁(Fe)、钴(Co)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)、钼(Mo)、镉(Cd)、锑(Sb)、钡(Ba)、铅(Pb)、铀(U),稀土元素钇(Y)、镧(La)、铯(Ce)、镨(Pr)、钕(Nd)、钐(Sm)、铕(Eu)、钆(Gd)、铽(Tb)、镝(Dy)、钬(Ho)、铒(Er),共31种矿物元素的含量,并结合独立样本T检验、主成分分析、线性判别分析、正交偏最小二乘判别分析进行‘富士’苹果的产地溯源。【结果】渤海湾产区和黄土高原产区的果皮样品中矿物元素Mg、Ca、Na、Fe、Mn、Cu、Ba、Ni、Nd、Pb、V、Ce、Pr、La、Dy、U、Ho和Co含量差异显著(P<0.05)。主成分分析结果表明,提取的12个主成分累计方差贡献率为81%,可对两大产区的样品进行初步聚类。利用线性判别分析,筛选出10种矿物元素(Mg、Ca、Cr、Mn、Fe、Ni、Gd、Tb、Dy、U)作为判别两大产区‘富士’苹果地域来源较好的指标,所建立的判别模型,对原始整体判别率为92%,交叉验证判别率为89.5%。通过正交偏最小二乘判别分析,确定Co、Ba、Ho、Dy、Pr这5种矿物元素在样品分类中起关键作用,模型的产地鉴别准确率可达98%,实现了两个产区‘富士’苹果的产地溯源。【结论】‘富士’苹果果皮可作为一种有效的溯源部位。稀土元素Dy、Ho、Pr、Gd、Tb的含量可作为‘富士’苹果产地溯源的重要指标。本研究结果可为‘富士’苹果产地溯源提供理论依据和技术支撑。
关键词
‘富士’苹果
多元统计分析
矿物元素
溯源
产区
Keywords
Fuji apple
multivariate statistical analysis
mineral elements
traceability
production area
分类号
S661.1 [农业科学—果树学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于矿物元素指纹技术的‘富士’苹果产地溯源
高小琴
聂继云
陈秋生
韩令喜
刘璐
程杨
刘明雨
《中国农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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