金 俊 鄭方媛 周秀雯 潘家榮

(中國(guó)計(jì)量大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院/浙江省海洋食品品質(zhì)及危害物控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/海洋食品加工質(zhì)量控制技術(shù)與儀器國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310018)

對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品而言，產(chǎn)地對(duì)其品質(zhì)有著重要的影響。隨著國(guó)內(nèi)與國(guó)際貿(mào)易系統(tǒng)的不斷發(fā)展，消費(fèi)者可消費(fèi)的農(nóng)產(chǎn)品越來越多區(qū)域化，不同產(chǎn)地同一產(chǎn)品的價(jià)格差異滋生了很多“冒名頂替”現(xiàn)象。 農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源系統(tǒng)的建立不僅有利于加強(qiáng)市場(chǎng)的監(jiān)管，保護(hù)地方名牌優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，還可在出現(xiàn)安全問題時(shí)快速鎖定污染源，控制安全隱患[7]。 目前，可作為農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源的指標(biāo)較多[8-10]，包括同位素組成、礦物質(zhì)含量和組成、波譜指紋等。 由于農(nóng)產(chǎn)品深受各種地理因素如水分、氣候、地質(zhì)等的影響，不同產(chǎn)區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品具有特異的地理標(biāo)志特征，而與產(chǎn)地環(huán)境息息相關(guān)的穩(wěn)定同位素越來越多地被應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地溯源。 如Federica等[11]通過測(cè)定脂肪和脫脂魚片中穩(wěn)定同位素δ13C、δ2H、δ18O、δ15N 和δ34S 來追蹤意大利北部弗留利威尼斯朱利亞和特倫蒂諾兩大地區(qū)的虹鱒魚，地理起源判別準(zhǔn)確率高達(dá)91%。 邵圣枝等[12]采用穩(wěn)定同位素質(zhì)譜和電感耦合等離子體質(zhì)譜測(cè)定黑龍江、江蘇和遼寧3 個(gè)省份的稻米中同位素比率和礦物元素含量，并結(jié)合主成分分析-線性判別分析(principal component analysis-linear discriminant analysis，PCA-LDA)法進(jìn)行產(chǎn)地判別分析，準(zhǔn)確率為91%。 吳浩等[13]采用氣相色譜-燃燒-同位素質(zhì)譜的方法測(cè)定了來自法國(guó)、澳大利亞、美國(guó)和中國(guó)4 個(gè)國(guó)家的葡萄酒中5 種易揮發(fā)組分中的δ13C 值，發(fā)現(xiàn)依靠揮發(fā)組分中單一的δ13C 指標(biāo)就能有效地區(qū)分4 個(gè)產(chǎn)區(qū)的葡萄酒。 黃島平等[14]利用穩(wěn)定同位素比率質(zhì)譜儀測(cè)定了來自廣西、湖南、福建、四川4個(gè)地區(qū)的柑橘果汁中δ13C 和δ2H 值，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)果汁間的δ13C 和δ2H 值存在極顯著差異，可以根據(jù)果汁中的δ13C 和δ2H 值來推斷柑橘產(chǎn)地。 目前，穩(wěn)定同位素已較為普遍地被應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地溯源，尤其是δ13C、δ2H 和δ18O 的產(chǎn)地溯源技術(shù)研究歷史較長(zhǎng)，然而大多數(shù)研究采用的是食品整體的同位素組成指標(biāo)[15-16]。通過提取食品中的某單一組分進(jìn)行同位素溯源可以減少基體組分的影響[17-18]，提高食品產(chǎn)地溯源的準(zhǔn)確率，但目前相關(guān)報(bào)道還較少。 本研究擬測(cè)定不同產(chǎn)地車?yán)遄拥牡鞍踪|(zhì)和脂肪中δ13C、δ2H 和δ18O 的差異以驗(yàn)證利用穩(wěn)定同位素分析追溯車?yán)瀹a(chǎn)地的可行性，為日后建立完整的車?yán)遄赢a(chǎn)地溯源系統(tǒng)提供有力支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

車?yán)遄訕悠凡勺园闹?、美?guó)、智利和我國(guó)山東4 個(gè)地區(qū)。 本著準(zhǔn)確性、隨機(jī)性原則，通過出入境渠道分區(qū)域隨機(jī)采集每個(gè)產(chǎn)地新鮮車?yán)遄訕悠? kg，分裝標(biāo)記，樣品分2 批采集。

三氯乙酸、聚乙烯吡咯烷酮，生工生物工程(上海)股份有限公司；丙酮，杭州雙林化工試劑有限公司；β-巰基乙醇，上海吉至生化科技有限公司；石油醚，杭州高晶精細(xì)化工有限公司。

1.2 主要儀器與設(shè)備

800Y 粉碎機(jī)，博歐制品五金有限公司；SH-25 真空冷凍干燥機(jī)，湖北思昊科學(xué)儀器有限公司；Microfuge 20R 高速冷凍離心機(jī)，江蘇省科學(xué)器材有限公司；HH-5015 恒溫水浴鍋，上海赫田科學(xué)儀器有限公司；vario PYRO cube 元素分析儀，德國(guó)Elementar 公司；isoprime 100 同位素質(zhì)譜儀，英國(guó)Isoprime 公司。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 樣品前處理 每個(gè)產(chǎn)地隨機(jī)選取40 個(gè)車?yán)遄訕悠?，其?0 個(gè)用于蛋白質(zhì)提取，其余用于脂肪提取。人工分離樣品的果肉和果核兩部分，并對(duì)分離的果肉進(jìn)行粉碎，粉碎樣品經(jīng)-80℃預(yù)冷3 h 后于凍干機(jī)內(nèi)在5 Pa 真空度下凍干24 h 至干粉狀態(tài)，所得樣品粉末標(biāo)記備用。

1.3.2 蛋白質(zhì)提取 參考植物蛋白質(zhì)提取方法[19-22]，選用三氯乙酸(trichloroacetic acid，TCA)和丙酮提取車?yán)遄訕悠分械牡鞍踪|(zhì)。 稱取凍干樣品5 g，加5 倍-20℃預(yù)冷的丙酮(含0.07% β-巰基乙醇)、TCA和10% 樣品重的聚乙烯吡咯烷酮( polyvinyl pyrrolidone，PVP)，混合搖勻，-20℃靜置沉降1 h，10 000 r·min-1離心20 min，去上清，沉淀加入10 mL-20℃預(yù)冷的丙酮(含0.07%β-巰基乙醇)，混勻，-20℃靜置沉降1 h，10 000 r·min-1離心20 min，取上清，重復(fù)洗滌沉淀2～3 次，沉淀經(jīng)-80℃預(yù)冷3 h 后于凍干機(jī)內(nèi)在5 Pa 真空度下凍干得蛋白質(zhì)。 該方法提取的蛋白質(zhì)為多種蛋白質(zhì)混合的粗蛋白，參照《GB 5009.5-2016 食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中蛋白質(zhì)的測(cè)定》[23]測(cè)定提取物中的蛋白質(zhì)，每個(gè)樣本取20 mg 蛋白質(zhì)備用。

1.3.3 脂肪提取 參考植物脂肪提取方法[24-26]，選用石油醚浸提的方法提取果肉中的脂肪。 稱取10 g凍干樣品、加入100 mL 石油醚，混勻，室溫下于通風(fēng)櫥中靜置12 h，10 000 r·min-1離心15 min，收集上清液，再向沉淀中加入石油醚浸提重復(fù)2 ～3 次，收集每次離心后的上清液于試管中，50℃水浴至重量不再變化即為脂肪。 該方法提取的脂肪為多種脂肪混合的粗脂肪，參照《GB 5009.6-2016 食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中脂肪的測(cè)定》[27]測(cè)定提取物中的脂肪，每個(gè)樣本取20 mg 粗脂肪備用。

1.3.4 穩(wěn)定同位素δ13C、δ2H 和δ18O 的測(cè)定

1)8號(hào)煤層結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，埋深較淺，含氣量高且具有“中部高，水公河向斜軸部高，加戛背斜軸部低”的分布特點(diǎn)。中部構(gòu)造簡(jiǎn)單，屬“匯水洼地”，且發(fā)育泥巖偽頂，多因素綜合作用使得煤層含氣量高；水公河向斜軸部構(gòu)造簡(jiǎn)單，水位普遍較低，水動(dòng)力條件弱，煤層埋深大，有利于煤層氣的聚集賦存，煤層含氣量較高；加戛背斜軸部構(gòu)造復(fù)雜，斷裂發(fā)育，且水位較高，有向中部運(yùn)移的趨勢(shì)，不利于煤層氣的賦存，煤層含氣量較低。

1.3.4.1 穩(wěn)定同位素δ13C 的測(cè)定 采用元素分析-同位素比率質(zhì)譜(elemental analysis-isotope ratio mass spectrometry，EA-IRMS)測(cè)定車?yán)遄又笑?3C 值。 稱取1～2 mg 待測(cè)樣品于錫箔杯(4 mm×4 mm×11 mm)中，通過自動(dòng)進(jìn)樣器送入元素分析儀，樣品中的C 元素燃燒轉(zhuǎn)化為純凈的CO2氣體，再經(jīng)稀釋儀稀釋后進(jìn)入同位素質(zhì)譜儀進(jìn)行檢測(cè)。 檢測(cè)參數(shù):元素分析儀的He吹掃流量為230 mL·min-1，載氣He 的流量為100 mL·min-1，燃燒爐和還原爐溫度分別為900℃和650℃；同位素質(zhì)譜儀的檢測(cè)時(shí)間為550 s，CO2做參考?xì)?，?3C 的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)為V-PDB[28]。

1.3.4.2 穩(wěn)定同位素δ2H 和δ18O 的測(cè)定 采用元素分析儀/高溫裂解- 同位素比率質(zhì)譜(elemental analyzer/high temperature pyrolysis-isotope ratio mass spectrometry，EA/HT-IRMS)測(cè)定車?yán)遄又笑?H 和δ18O值。 稱取0.2～0.4 mg 待測(cè)樣品于銀杯(4 mm×4 mm×11 mm)中，通過自動(dòng)進(jìn)樣器將樣品送入元素分析儀，樣品經(jīng)裂解爐高溫裂解后，其中的H 和O 元素被玻璃碳轉(zhuǎn)化為H2和CO，隨后產(chǎn)生的H2和CO 進(jìn)入同位素質(zhì)譜儀進(jìn)行檢測(cè)。 檢測(cè)參數(shù):載氣He 的流量為125 mL·min-1，裂解爐溫度為1 450 ℃；同位素質(zhì)譜儀的檢測(cè)時(shí)間為950 s，O2和H2做參考?xì)?，?8O 和δ2H 的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)為V-SMOW[29]。

穩(wěn)定同位素比率的計(jì)算公式為:

式中，R 為重同位素與輕同位素豐度比，即13C/12C、2H/1H、18O/16O。

1.4 數(shù)據(jù)分析與模型建立

利用SPSS 22.0 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性分析、判別分析和制圖分析。 采用Fisher 線性判別分析和逐步判別分析方法選取最佳的指標(biāo)組合建立判別模型，并驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同產(chǎn)地車?yán)遄拥鞍踪|(zhì)、脂肪中δ13C、δ2H 和δ18 O 的差異

由圖1 可知，不同產(chǎn)地車?yán)遄庸獾鞍踪|(zhì)和脂肪中δ13C、δ2H 和δ18O 值變化范圍不同，其中δ13C、δ18O的變化范圍較小，δ2H 的變化較大。 蛋白質(zhì)中δ13C 的平均值范圍為 -31.62‰～-28.48‰，差異范圍為0.36‰～3.14‰；δ2H 的平均值范圍為-86.21‰～-68.44‰，差異范圍為4.37‰～17.77‰；δ18O 的平均值范圍為24.05‰～25.94‰，差異范圍為0.41‰～1.89‰。 脂肪中δ13C 的平均值范圍為-32.84‰～-31.14‰，差異范圍為0.52‰～1.70‰；δ2H 的平均值范圍為-123.65‰～-112.23‰，差異范圍為0.83‰～11.42‰；δ18O 的平均值范圍為22.06‰～24.21‰，差異范圍為0.59‰～2.15‰。 表明，基于果肉蛋白質(zhì)和脂肪中δ13C、 δ2H 和δ18O 判別車?yán)遄赢a(chǎn)地具有一定可行性。

圖1 不同產(chǎn)地車?yán)遄拥鞍踪|(zhì)和脂肪中δ13C、δ2H 和δ18O 的值Fig.1 The values of δ13C，δ2H and δ18O in the protein and fat of the cherries from different origins

由表1 可知，不同產(chǎn)地車?yán)遄訕悠返牡鞍踪|(zhì)中，澳洲樣品的δ13C 值為-28.48‰，顯著高于其他3 個(gè)產(chǎn)地，美國(guó)樣品的δ13C 值最低，為-31.62‰；4 個(gè)產(chǎn)地車?yán)遄訕悠返摩?H 值互相間均存在顯著差異；4 個(gè)產(chǎn)地車?yán)遄訕悠返摩?8O 平均值范圍為24.05‰～25.94‰，其中澳洲樣品的δ18O 值顯著低于其他3 個(gè)產(chǎn)地，山東樣品的δ18O 值最高，與智利和澳州樣品存在顯著差異。

不同產(chǎn)地車?yán)遄訕悠返闹局校绹?guó)樣品的δ13C值最高為-31.14‰；各產(chǎn)地樣品果肉脂肪中的δ2H 值差異范圍較大，為0.83‰～11.42‰，僅智利與山東產(chǎn)地樣品間無顯著差異；美國(guó)樣品δ18O 值僅為22.06‰，顯著低于澳洲與山東樣品。

2.2 基于不同組分中單一同位素指標(biāo)的車?yán)遄赢a(chǎn)地的判別分析

由表2 可知，不同產(chǎn)地車?yán)遄拥鞍踪|(zhì)中3 種同位素的初始判別準(zhǔn)確率為56.3%～81.3%，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率為56.3%～75.0%；脂肪中3 種同位素的初始判別率為50.0%～75.0%，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率為43.8%～56.3%。 6 個(gè)指標(biāo)的初始判別準(zhǔn)確率從高到低依次為:δ2H(蛋白質(zhì))＞δ2H(脂肪)＞δ18O(蛋白質(zhì))＞δ13C(蛋白質(zhì))＞δ13C(脂肪)/δ18O(脂肪)，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率從高到低依次為:δ2H(蛋白質(zhì))＞δ18O(蛋白質(zhì))＞δ13C(蛋白質(zhì))/δ2H(脂肪)＞δ18O(脂肪)＞δ13C(脂肪)。 表明，不同產(chǎn)地車?yán)遄拥牡鞍踪|(zhì)和脂肪2 種組分中均是δ2H 的判別準(zhǔn)確率最高，但初始判別準(zhǔn)確率最高僅為81.3%，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率僅為75.0%，單一同位素指標(biāo)對(duì)車?yán)遄赢a(chǎn)地的判別效果并不理想。

2.3 基于單一同位素指標(biāo)的車?yán)遄赢a(chǎn)地的判別分析

結(jié)合蛋白質(zhì)、脂肪中相同的同位素進(jìn)行產(chǎn)地判別分析，由表3 可知，各同位素的產(chǎn)地判別準(zhǔn)確率為:δ2H＞δ18O ＞δ13C，其中δ2H 的判別準(zhǔn)確率要遠(yuǎn)高于δ18O 和δ13C，初始判別準(zhǔn)確率和交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率分別達(dá)到了93.8%、87.5%。 表明，結(jié)合蛋白質(zhì)和脂肪中的同位素指標(biāo)可初步實(shí)現(xiàn)車?yán)遄拥漠a(chǎn)地判別，判別效果優(yōu)于單一組分中同位素指標(biāo)的判別。

2.4 基于不同組分中δ13C、δ2H 和δ18O 組合指標(biāo)的車?yán)遄赢a(chǎn)地的判別分析

表4 分析比較了蛋白質(zhì)、脂肪對(duì)車?yán)遄訕悠樊a(chǎn)地的判別效果，依靠脂肪中δ13C、δ2H 和δ18O 3 個(gè)指標(biāo)組合的產(chǎn)地初始判別準(zhǔn)確率達(dá)到了100.0%，但交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率僅為68.8%；而依靠蛋白質(zhì)中δ13C、δ2H和δ18O 3 個(gè)指標(biāo)組合的產(chǎn)地交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率達(dá)到了87.5%，但初始判別率僅為87.5%，低于脂肪的100.0%。 表明，2 種成分的產(chǎn)地判別效果明顯不同。

表3 不同組分的單一同位素指標(biāo)組合對(duì)車?yán)遄赢a(chǎn)地判別的準(zhǔn)確率Table 3 Accuracy of the discrimination of cherries by the combination of single isotope index in different components /%

2.5 基于多個(gè)指標(biāo)組合的車?yán)遄赢a(chǎn)地的判別分析及溯源模型的建立

對(duì)車?yán)遄拥鞍踪|(zhì)、脂肪中的δ13C、δ2H 和δ18O 值6項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行逐步判別分析，篩選重要的建模變量。 在顯著性水平下，6 項(xiàng)指標(biāo)中有3 項(xiàng)被引入到判別模型中，引入的先后順序依次為蛋白質(zhì)中的δ2H＞脂肪中的δ2H＞蛋白質(zhì)中的δ18O，說明這3 項(xiàng)指標(biāo)對(duì)判別函數(shù)均有顯著性作用。 由表5 可知，隨著指標(biāo)的加入，樣品產(chǎn)地初始判別準(zhǔn)確率由81.3%提高至100.0%，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率由75.0%提高至93.8%，當(dāng)選用的指標(biāo)達(dá)到3 個(gè)(蛋白質(zhì)中的δ2H、脂肪中的δ2H、蛋白質(zhì)中的δ18O)，產(chǎn)地判別的準(zhǔn)確率不再隨著指標(biāo)的加入而升高。 可見，利用車?yán)遄庸獾鞍踪|(zhì)中的δ2H、δ18O 和脂肪中的δ2H 等3 個(gè)指標(biāo)即可有效實(shí)現(xiàn)車?yán)遄拥漠a(chǎn)地溯源。 利用上述選定的3 個(gè)指標(biāo)做Fisher 線性判別分析，判別函數(shù)分別為:Y(澳洲)= -31.99X1-39.71X2+77.13X3-4 641.26；Y(美國(guó))= -31.07X1-36.27X2+86.26X3-4 394.30；Y(智利)= -29.85X1-40.96X2+73.93X3-4 543.50；Y(山東)= -29.19X1-39.71X2+78.35X3-4 454.86； 各模型中的X1、X2、X3分別為蛋白質(zhì)中的δ2H、脂肪中的δ2H、蛋白質(zhì)中的δ18O。

表4 不同組分對(duì)車?yán)遄赢a(chǎn)地判別的準(zhǔn)確率Table 4 Accuracy of different components for discrimination of cherries origins /%

在實(shí)際應(yīng)用中，依據(jù)所建立的判別模型，可對(duì)上述4 個(gè)產(chǎn)地的車?yán)遄用舆M(jìn)行判別分類。 將試驗(yàn)測(cè)得的各樣品蛋白質(zhì)中的δ2H、δ18O 和脂肪中的δ2H 代入上述各模型，而盲樣則歸屬于Y值最大的地區(qū)。

表5 多個(gè)同位素指標(biāo)組合對(duì)車?yán)遄赢a(chǎn)地判別的準(zhǔn)確率Table 5 Accuracy of multiple isotope index combinations for discrimination of cherries origins /%

3 討論

當(dāng)前，我國(guó)線上線下銷售的進(jìn)口車?yán)遄又饕獊碜杂诎闹蕖⒚绹?guó)、智利3 個(gè)國(guó)家，國(guó)產(chǎn)車?yán)遄哟蟛糠謥碜杂谏綎|、四川、福建等地區(qū)。 不同產(chǎn)地車?yán)遄又蟹€(wěn)定同位素比率和當(dāng)?shù)氐牡乩?、氣候密切相關(guān)[30-32]，在植物源性食品的產(chǎn)地溯源研究中，穩(wěn)定同位素受外界人為因素的影響較小，地理特性明顯。 因此，本試驗(yàn)通過測(cè)定車?yán)遄庸庵械鞍踪|(zhì)和脂肪2 種單獨(dú)組分中碳、氫、氧3 種同位素豐度的地區(qū)差異，利用顯著性分析、判別分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)分析手段來區(qū)分試驗(yàn)地區(qū)的車?yán)遄印?/p>

蛋白質(zhì)、脂肪中的同位素比率測(cè)定結(jié)果顯示，不同產(chǎn)地車?yán)遄又笑?3C、δ2H 和δ18O 均存在顯著性差異。植物中的碳元素主要來源于光合作用途徑，受大氣、光照、溫度等外部環(huán)境因子的影響，各地區(qū)樣本蛋白質(zhì)中δ13C 的平均值存在差異且與產(chǎn)地當(dāng)?shù)貧鉁鼗境收嚓P(guān)的變化趨勢(shì)，可能是溫度升高影響了植物碳同位素分餾的結(jié)果，這與劉賢趙等[33]和胡啟武等[34]對(duì)C3草本植物δ13C 與溫度關(guān)系的研究結(jié)果基本相符；但樣品蛋白質(zhì)中δ13C 與脂肪中δ13C 的產(chǎn)地變化趨勢(shì)并不相同，這可能與這2 種組分在植物體中合成代謝途徑不同有關(guān)。 植物中氫、氧同位素的豐度主要受當(dāng)?shù)厮h(huán)系統(tǒng)、氣溫、海拔等環(huán)境因子影響，4 個(gè)產(chǎn)地車?yán)遄又笑?8O、δ2H 顯著差異，可能與這些地區(qū)的水循環(huán)系統(tǒng)存在差異有關(guān)。 此外，同位素測(cè)定結(jié)果顯示，同一產(chǎn)區(qū)的車?yán)遄拥鞍踪|(zhì)和脂肪之間的δ13C、δ2H 和δ18O 普遍存在顯著性差異，這可能與植物體中蛋白質(zhì)、脂肪的代謝途徑不同有關(guān)。 基于各產(chǎn)地車?yán)遄又笑?3C、δ2H和δ18O 存在差異，采用判別分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行產(chǎn)地判別，基于蛋白質(zhì)或脂肪中的δ13C、δ2H 和δ18O 對(duì)車?yán)遄赢a(chǎn)地均具有一定的判別效果，但判別準(zhǔn)確率并不高，其中基于脂肪中同位素的產(chǎn)地判別準(zhǔn)確率僅為68.8%，這可能與樣品基數(shù)較小有關(guān)，后續(xù)應(yīng)繼續(xù)擴(kuò)大采樣量和增加采樣地區(qū)。

近年來，氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用[35]、近紅外光譜[36]、拉曼光譜[37]和DNA 條形碼[38]等新型分析技術(shù)逐漸應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源研究領(lǐng)域，這些技術(shù)所測(cè)定的指標(biāo)易受農(nóng)產(chǎn)品成熟度、人為加工等因素影響，存在一定的局限性，而植物源性農(nóng)產(chǎn)品中的穩(wěn)定同位素受這些因素的影響較小，因此，利用穩(wěn)定同位素分析判別車?yán)遄釉a(chǎn)地具有一定的可行性，可為后續(xù)建立植物源性食品或車?yán)遄拥漠a(chǎn)地溯源平臺(tái)提供一定的理論基礎(chǔ)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

4 結(jié)論

本研究采用穩(wěn)定同位素比率質(zhì)譜儀測(cè)定澳洲、美國(guó)、智利、山東4 個(gè)產(chǎn)地車?yán)遄又械鞍踪|(zhì)和脂肪中的碳、氫、氧同位素比率。 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，單一蛋白質(zhì)組分對(duì)產(chǎn)地的初始判別準(zhǔn)確率為87.5%，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率為87.5%，單一脂肪組分的初始判別準(zhǔn)確率為100.0%，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率為68.8%。 結(jié)合單因素方差分析、逐步判別分析和Fisher 線性判別分析等多元統(tǒng)計(jì)分析手段，選用蛋白質(zhì)中的δ2H、δ18O 和脂肪中的δ2H 這3 個(gè)指標(biāo)耦合，可有效區(qū)分4 個(gè)產(chǎn)地的樣品，且判別準(zhǔn)確模型的初始判別準(zhǔn)確率達(dá)到100.0%，交叉驗(yàn)證判別率達(dá)到93.8%。