沈 葹, 楊 奕, 王晶波, 陳 曦, 劉婷婷, 卓 勤*

(1. 中國(guó)疾病預(yù)防控制中心營(yíng)養(yǎng)與健康所, 國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)微量元素重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100050; 2. 北京市疾病預(yù)防控制中心, 北京 100013)

蜂蜜為蜜蜂科昆蟲中華蜜蜂ApisceranaFabricius或意大利蜂ApismelliferaLinnaeus所釀的蜜,在2020版《中國(guó)藥典》中有收載[1]。蜜蜂的采集物源于蜜源植物,其中主要蜜源植物是指在養(yǎng)蜂生產(chǎn)上能采到大量商品蜜的植物,如荊條、洋槐、椴樹等。我國(guó)不僅地域遼闊,而且氣候類型多樣,因此蜜源植物豐富,主要蜜源植物約有30種,其中不同的蜜種在顏色深淺、味道清香或濃郁、黏度等方面具有不同特性。此外我國(guó)具有悠久的中藥栽培歷史,藥用蜜源植物種類有數(shù)百種,有些種類可采到商品蜜,如枸杞蜜、益母草蜜、黃芪蜜等都是暢銷蜜種[2]。由于不同的蜂蜜依據(jù)產(chǎn)量、口感、功效的差異價(jià)格懸殊,因此建立有效的蜂蜜蜜源識(shí)別方法對(duì)蜂蜜的質(zhì)量評(píng)價(jià)非常必要。

不同的蜜源植物具有結(jié)構(gòu)多樣的次生代謝產(chǎn)物,主要分為揮發(fā)性小分子和萜類、黃酮類、酚酸類和生物堿類化合物,其通過蜜蜂釀造轉(zhuǎn)化成蜂蜜中的特征代謝產(chǎn)物。蜂蜜中的特征代謝產(chǎn)物受植物源的生物合成途徑、地理氣候、儲(chǔ)存方式等多種因素的影響,可作為判別蜜源、區(qū)別不同產(chǎn)地的依據(jù)[3,4]。研究發(fā)現(xiàn)黃酮類化合物橙皮素是柑橘蜂蜜的特征標(biāo)志物[5]; Truchado等[6]在2008年首次在刺槐蜂蜜中發(fā)現(xiàn)了8個(gè)黃酮苷(山柰素的鼠李糖和己糖苷類化合物)。

溯源檢測(cè)技術(shù)在蜂蜜品種鑒定中起到重要的技術(shù)支持作用,對(duì)比傳統(tǒng)的感官鑒定和花粉分析法,目前新的分析技術(shù)如色譜[7,8]、質(zhì)譜[9-13]、近紅外光譜[14]、拉曼光譜[15]、核磁共振波譜[16,17]、電感耦合等離子體質(zhì)譜[18]和分子生物學(xué)[19]等正逐漸被應(yīng)用于蜜源鑒別?；诜涿劾砘治鰯?shù)據(jù),結(jié)合多變量統(tǒng)計(jì)分析模型對(duì)蜂蜜化學(xué)成分進(jìn)行差異分析從而判斷蜜源正逐漸成為國(guó)內(nèi)外蜂蜜品種鑒別的熱門研究方法。近年來基于液相色譜-四極桿飛行時(shí)間質(zhì)譜(LC-Q-TOF-MS)技術(shù)的代謝組學(xué)分析在食品物種及品種鑒定、產(chǎn)地鑒定、品質(zhì)鑒別、摻假摻雜鑒定等方面應(yīng)用廣泛,體現(xiàn)了其他檢測(cè)手段無法比擬的優(yōu)勢(shì)[20]。研究發(fā)現(xiàn)運(yùn)用LC-Q-TOF-MS技術(shù)全面獲取蜂蜜中所有代謝產(chǎn)物的化學(xué)信息并基于代謝組學(xué)進(jìn)行差異分析具有分析快速且能鑒別未知標(biāo)志物的優(yōu)點(diǎn)。目前國(guó)內(nèi)沈崇鈺等[12]和嚴(yán)麗娟等[13]分別建立了基于液相色譜-高分辨質(zhì)譜的代謝組學(xué)技術(shù)用于麥盧卡蜂蜜的甄別,國(guó)外Jandríc等[11]開展了基于LC-Q-TOF-MS技術(shù)對(duì)澳大利亞產(chǎn)的不同來源的蜂蜜差異分析研究。因此,面對(duì)我國(guó)豐富的單花蜜資源,基于LC-Q-TOF-MS技術(shù)建立代謝組學(xué)分析方法,可作為蜂蜜溯源識(shí)別的有效研究策略。

本研究收集了我國(guó)市場(chǎng)上常見的8種不同來源的蜂蜜(洋槐蜂蜜、棗花蜂蜜、荊條蜂蜜、椴樹蜂蜜、枸杞蜂蜜、益母草蜂蜜、蕎麥蜂蜜、麥盧卡蜂蜜)共88個(gè)樣本。采用固相萃取-超高效液相色譜-四極桿飛行時(shí)間質(zhì)譜(SPE-UPLC-Q-TOF-MS)技術(shù),結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)統(tǒng)計(jì)方法,對(duì)不同蜜源蜂蜜進(jìn)行差異識(shí)別,并檢索相關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行差異代謝物的結(jié)構(gòu)推測(cè),從植物代謝組學(xué)角度初步揭示了不同單花蜜的蜜源差異性以及特征化合物,為基于化學(xué)分析技術(shù)的蜂蜜溯源識(shí)別與質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了有效的研究策略。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 儀器、試劑與材料

Acquity H-Class超高效液相色譜儀串聯(lián)SYNAPT G2-Si飛行時(shí)間質(zhì)譜儀,配Masslynx質(zhì)譜軟件及Progenesis QI數(shù)據(jù)處理軟件,均來自美國(guó)Waters科技有限公司;KQ5200E型數(shù)控超聲波清洗儀(昆山市儀器超聲有限公司); Milli-Q超純水制備系統(tǒng)(美國(guó)Millipore公司); ME403E電子分析天平(瑞士Mettler Toledo公司,精確至0.001 g);旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀(德國(guó)IKA公司); Oasis HLB固相萃取柱(6 mL, 1 g)和微孔濾膜0.22 μm均由美國(guó)Waters公司提供。

甲醇(色譜純級(jí)),乙腈、甲酸(質(zhì)譜級(jí))均購(gòu)自Fisher Scientific公司; 槲皮素(純度98.71%)購(gòu)自Sigma Aldrich公司,櫻花亭(純度98.0%)購(gòu)自深圳浩博世紀(jì)生物有限公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1樣品采集與制備

所有蜂蜜樣本2017-2019年采集于北京市場(chǎng),共88個(gè)商品蜜樣品,分別為12個(gè)洋槐蜜(北京、山東)、11個(gè)棗花蜜(北京、陜西)、9個(gè)荊條蜜(北京、山東)、20個(gè)椴樹蜜(黑龍江、吉林、俄羅斯)、9個(gè)枸杞蜂蜜(北京、寧夏)、7個(gè)益母草蜂蜜(上海、北京、浙江、江西)、9個(gè)蕎麥蜜(陜西、甘肅)和11個(gè)麥盧卡蜂蜜(新西蘭)。所有的蜂蜜樣品均在4 ℃的冰箱中貯藏待實(shí)驗(yàn)用。

稱取蜂蜜樣品10 g(精確至0.01 g),加入50 mL酸水溶液(1 mol/L鹽酸調(diào)pH 2，下同),渦旋混勻后超聲提取30 min, 10 000 r/min離心5 min,取上清液待凈化。Oasis HLB固相萃取小柱分別用5 mL甲醇和15 mL酸水溶液依次活化和預(yù)平衡后,將樣品上清液轉(zhuǎn)移至固相萃取小柱,待樣品試液全部流出后,先用50 mL酸水溶液淋洗小柱除去糖及大極性分子,再用50 mL甲醇洗脫,收集洗脫液在40 ℃減壓旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)濃縮至干,用1 mL甲醇復(fù)溶,經(jīng)0.22 μm有機(jī)濾膜過濾,待上機(jī)測(cè)定[10]。

質(zhì)量控制(quality control, QC)樣品為8種單花蜜樣品前處理后再等量混合得到的樣品,用于監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

1.2.2色譜條件及分析順序

采用Acquity UPLC HSS T3色譜柱(100 mm×2.1 mm, 1.8 μm),以0.1%甲酸-水溶液為流動(dòng)相A, 0.1%甲酸乙腈溶液為流動(dòng)相B,按照體積比進(jìn)行梯度洗脫:0～1.0 min, 97%A; 1.0～18.0 min, 97%A～10%A; 18.0～20.0 min, 10%A; 20.0～20.1 min, 10%A～0%A;流速0.3 mL/min,柱溫35 ℃,進(jìn)樣量5 μL。

分析樣品時(shí)先進(jìn)3次空白溶劑樣品,再連續(xù)進(jìn)樣10次QC樣品,待儀器檢測(cè)穩(wěn)定后,開始實(shí)際樣品檢測(cè)。實(shí)際樣品隨機(jī)排列,每進(jìn)樣15次實(shí)際樣品插入1次QC樣品。

1.2.3質(zhì)譜條件

采用電噴霧正離子和負(fù)離子檢測(cè)電離模式,霧化氣為高純度氮?dú)?碰撞氣為高純度氦氣,質(zhì)量掃描范圍:m/z50～1 200,采集模式為MSE靈敏度模式;正離子模式錐孔電壓為40 V,毛細(xì)管電壓為3.0 kV,離子源溫度120 ℃,脫溶劑氣溫度450 ℃,脫溶劑氣體積流量900 L/h,錐孔氣體積流量50 L/h,碰撞能量(CE)10～45 eV, LockMass:亮氨酸腦啡肽(m/z556.277 1);負(fù)離子模式錐孔電壓為40 V,毛細(xì)管電壓為2.5 kV,離子源溫度120 ℃,脫溶劑氣溫度450 ℃,脫溶劑氣體積流量900 L/h,錐孔氣體積流量50 L/h,碰撞能量(CE)10～45 eV, LockMass:亮氨酸腦啡肽(m/z554.261 5)。

1.2.4數(shù)據(jù)處理

分別對(duì)經(jīng)UPLC-Q-TOF-MS正離子和負(fù)離子模式采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。將. raw原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入Progenesis QI軟件后,進(jìn)行峰識(shí)別、峰對(duì)齊、基線校正、去卷積和歸一化等預(yù)處理,獲得三維數(shù)據(jù)矩陣。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入EZInform軟件中,對(duì)樣本間不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)og轉(zhuǎn)換,以Hotelling’s T2 range algorithmin最小95%置信區(qū)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,刪除異常點(diǎn),采用帕萊托標(biāo)度換算[21],進(jìn)行主成分分析(principle clustering analysis, PCA)和偏最小二乘法判別分析(partial least square discriminant analysis, PLS-DA)。根據(jù)精確前體離子和碎片離子質(zhì)量信息檢索Chemspider、HMDB數(shù)據(jù)庫推測(cè)化合物結(jié)構(gòu)。

2 結(jié)果與討論

2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與SPE前處理方法的適用性評(píng)價(jià)

為了獲得真實(shí)可靠的數(shù)據(jù),本研究從以下兩方面進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制:一是分別在正、負(fù)離子采集分析時(shí),采用組間穿插進(jìn)樣、組內(nèi)隨機(jī)進(jìn)樣的方式進(jìn)行檢測(cè);二是通過繪制QC樣品的PCA得分圖考察檢測(cè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,如圖1所示,正、負(fù)離子模式下蜂蜜QC樣品多次進(jìn)樣的峰面積偏差在-2SD～2SD之間。結(jié)果表明,色譜系統(tǒng)的分離性能和穩(wěn)定性良好,分析方法穩(wěn)定、可靠。

圖 1 基于蜂蜜質(zhì)控樣品的UPLC-(+)ESI-MS和UPLC-(-)ESI-MS數(shù)據(jù)構(gòu)建的主成分分析(PCA)模型得分圖Fig. 1 Principal component analysis (PCA) score plots based on UPLC-(+)ESI-MS and UPLC-(-)ESI-MS data of honey-quality control (QC) sample

圖 2 8種蜂蜜UPLC-Q-TOF-MSE正離子和負(fù)離子檢測(cè)模式下的總離子流色譜圖Fig. 2 Total ion chromatograms (TICs) of the eight honeys by UPLC-Q-TOF-MSE analysis in positive ion and negative ion modes

文獻(xiàn)[3-6]中報(bào)道蜂蜜中的微量成分如黃酮、酚酸和小分子物質(zhì)可作為溯源標(biāo)志物,因此本研究基于前期工作[10,22]所建立的固相萃取方法去除蜂蜜中大量的糖從而富集微量成分,以加標(biāo)回收率為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)蜂蜜中黃酮、酚酸與脫落酸等38個(gè)化合物進(jìn)行了定量分析,加標(biāo)回收率為69.1%～108%,說明該固相萃取方法適用于對(duì)蜂蜜中的主要微量成分進(jìn)行富集和前處理。

2.2 UPLC-Q-TOF-MS分析結(jié)果

正、負(fù)離子模式下不同蜜源植物單花蜜的UPLC-Q-TOF-MS總離子色譜圖如圖2所示,從輪廓圖中可見整體輪廓圖存在不同樣品間的差異,但部分樣品間色譜圖具有一定相似度,為了揭示不同來源單花蜜間組分的差異,進(jìn)一步采用多維模式識(shí)別,對(duì)反映樣本的多個(gè)變量(峰)進(jìn)行觀測(cè),從各個(gè)角度收集數(shù)據(jù)信息以便進(jìn)行較為全面的分析。

2.3 不同來源單花蜜的代謝判別分析

2.3.1主成分分析

采用PCA對(duì)8種蜜源植物的單花蜜進(jìn)行差異分析,對(duì)UPLC-Q-TOF-MS正離子和負(fù)離子模式采集數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)由Progenesis QI分析處理后分別得到10 557和2 706個(gè)變量,將其質(zhì)荷比、保留時(shí)間和峰面積組成的三維矩陣分別導(dǎo)入EZinform軟件進(jìn)行PCA分析。

正離子模式下8種蜂蜜的PCA分析顯示前3個(gè)主成分共解釋了48.05%的原始變量信息(PC1: 30.5%, PC2: 11.5%, PC3: 6.05%), PCA得分圖如圖3a所示:在第一主成分和第二主成分的分值圖上,椴樹蜜和棗花蜜分別分布在第一象限和第三象限,呈明顯分離;蕎麥蜜和麥盧卡蜜分布在第四象限,和其他蜜具有顯著差異;洋槐蜜、荊條蜜、益母草蜜和枸杞蜜分布在第二象限,其中洋槐蜜和荊條蜜分別聚類,益母草蜜和枸杞蜜之間無明顯差異。

負(fù)離子模式下8種蜂蜜樣本的PCA分析顯示前3個(gè)主成分共解釋了57.88%的原始變量信息(PC1: 32.8%, PC2: 17.3%, PC3: 7.78%), PCA得分圖如圖3b所示:在第一主成分和第二主成分的分值圖上,椴樹蜜、蕎麥蜜和麥盧卡蜜樣本呈現(xiàn)明顯分離,其中蕎麥蜜和麥盧卡蜜分別聚類有差異。

圖 4 基于8種蜂蜜的(a)UPLC-(+)ESI-MS和(b)UPLC-(-)ESI-MS數(shù)據(jù)構(gòu)建的偏最小二乘法判別分析(PLS-DA)模型得分圖 Fig. 4 PLS-DA score plots based on (a) UPLC-(+)ESI- MS and (b) UPLC-(-)ESI-MS data from eight honeys

以上主成分分析說明椴樹蜜、荊條蜜、蕎麥蜜、麥盧卡蜜、棗花蜜和洋槐蜜在代謝成分上存在明顯的差異;而枸杞蜂蜜和益母草蜂蜜相似度較高,未能明顯區(qū)分;顯微鏡下觀察枸杞蜂蜜和益母草蜂蜜中藥材花粉含量約30%,彼此次生代謝產(chǎn)物的差異性較弱,但仍可以與其他單花蜜區(qū)分。

2.3.2PLS-DA分析及模型驗(yàn)證

進(jìn)一步采用PLS-DA分析對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)不同來源單花蜜的差異進(jìn)行判別分析。分別通過內(nèi)部驗(yàn)證和外部驗(yàn)證兩種方法對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證。內(nèi)部驗(yàn)證通過模型擬合的Q2值表示模型的預(yù)測(cè)能力,如圖4所示,正離子模式下所建模型對(duì)8種蜂蜜的判別解釋能力達(dá)96.2% (R2Y=0.962),對(duì)未知樣本的預(yù)測(cè)能力為89.1%(Q2=0.891);負(fù)離子模式下所建模型對(duì)8種蜂蜜的判別解釋能力達(dá)94.9% (R2Y=0.949),對(duì)未知樣本的預(yù)測(cè)能力為81.3%(Q2=0.813)。

采用置換測(cè)試法(permutation test)對(duì)模型進(jìn)行外部交叉驗(yàn)證(n=200),正、負(fù)離子模式交互排列模型驗(yàn)證結(jié)果如圖5a(R2=0.360,Q2=-0.684)和圖5b(R2=0.231,Q2=-0.529)所示,回歸線斜率大,與縱軸的截距小,表明模型未過擬合且穩(wěn)健,具有很好的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)性[23]。

圖 5 基于(a)UPLC-(+)ESI-MS和(b)UPLC-(-)ESI-MS數(shù)據(jù)構(gòu)建的置換測(cè)試驗(yàn)證圖Fig. 5 Permutation test plots based on (a) UPLC-(+) ESI-MS and (b) UPLC-(-)ESI-MS data

圖 6 基于8種蜂蜜UPLC-(+)ESI-MS和UPLC-(-)ESI-MS數(shù)據(jù)構(gòu)建的PLS-DA模型圖Fig. 6 PLS-DA plots based on UPLC-(+)ESI-MS and UPLC-(-)ESI-MS data from eight honeys

2.4 差異代謝物的篩選及鑒別

差異代謝產(chǎn)物的篩選結(jié)合3個(gè)標(biāo)準(zhǔn):變量重要性投影(variable importance in project, VIP)>1, Anova方差分析p<0.05,最大差異倍數(shù)值(max folder change)>1.5,根據(jù)PLS-DA模型的變量重要性投影與系數(shù)圖篩選,以橫坐標(biāo)為相關(guān)系數(shù),縱坐標(biāo)為變量重要性投影,每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)變量,如圖6所示,再參照每個(gè)變量在不同樣本的豐度圖來篩選潛在差異代謝物。差異代謝產(chǎn)物經(jīng)過篩選后基于前體離子的精確質(zhì)量數(shù)、前體離子同位素組成以及碎片離子的信息進(jìn)行元素組成的確定,設(shè)定分子式的質(zhì)量誤差小于5×10-6,基于前體離子質(zhì)譜信息、質(zhì)譜碎片的特征裂解方式以及碎片峰匹配情況檢索在線數(shù)據(jù)庫(Chemspider、HMDB等)并對(duì)鑒定的化合物進(jìn)行前體離子與碎片離子的匹配評(píng)分(score),鑒定結(jié)果如表1所示,共鑒定出32個(gè)蜂蜜代謝差異化合物,其中黃酮類化合物17個(gè)、酚酸類化合物6個(gè)、苯苷與萜苷類化合物6個(gè)、其他類化合物3個(gè)。

表 1 基于UPLC-Q-TOF-MS在ESI(-)/ESI(+)模式下初步鑒定的潛在蜂蜜標(biāo)志物

表 1 (續(xù))

研究發(fā)現(xiàn)蕎麥蜜和麥盧卡蜜中含有種類豐富的黃酮類化合物,其中槲皮素、櫻花亭、木犀草素-7-甲基醚、茶花粉黃酮、4′,7-二羥基-3′,5′-二甲氧基-黃酮(7-hydroxy-2-(4-hydroxy-3,5-dimethoxyphenyl)-4H-chromen-4-one)和5,7-二羥基-3′-甲氧基-黃酮(5,7-dihydroxy-2-(3-methoxyphenyl)-4H-chromen-4-one)等化合物含量高,與其他種類蜂蜜具有顯著性差異,且槲皮素和櫻花亭經(jīng)對(duì)照品進(jìn)一步確證,課題組曾在相關(guān)研究中進(jìn)行過定量測(cè)定及含量對(duì)比[22];此外3-甲氧基-2-(4-甲基苯甲酰基)-4H-1-苯并吡喃-4-酮(3-methoxy-2-(4-methylbenzoyl)-4H-chromen-4-one)、2-羥基-3,4-二苯基戊二酸、3′-甲氧基二氫芒柄花素、苯丙酮酸、酒石酸-2-O-對(duì)香豆酰酯、2′-羥基-3′,4′-二甲氧基-黃酮(2-(3-hydroxy-4,5-dimethoxyphenyl)-4H-chromen-4-one)、6,4′-二甲氧基-7-羥基-異黃酮(7-hydroxy-6-methoxy-3-(4-methoxyphenyl)-4H-chromen-4-one)、xenognosin A和7-羥基-5-甲氧基黃烷在蕎麥蜜中含量高,可作為蕎麥蜜的特征代謝產(chǎn)物;鼠曲草黃素和高良姜素3-O-甲醚在麥盧卡蜜中含量高。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)椴樹蜜的特征性化合物為苯苷類(S)-2-甲基-1-[2-芹菜糖基-(1→6)-葡萄糖基-4,6-二羥基苯基]丁烷-1-酮((S)-multifidol 2- [apiosyl- (1→6)-glucoside])、2-苯乙基-β-D-吡喃葡萄糖苷、苯甲醇O-[呋喃阿拉伯糖基-(1→6)-呋喃葡萄糖苷]、西紅花新苷乙和萜苷類異戊基龍膽雙糖苷、6-[4-(1-羥基-1-甲基乙基)-1-環(huán)己烯-1-羧酸鹽]蔗糖(6-O-oleuropeoylsucrose);荊條蜜特征性地富含奎寧酸衍生物4-O-咖啡酰-3-O-阿魏?？鼘幩峄?-阿魏酰-5-咖啡?？鼘幩帷?-O-咖啡酰-4-O-甲基奎寧酸或3-阿魏?？鼘幩帷?-O-咖啡酰-1-O-甲基奎寧酸以及黃酮類化合物牡荊素6′-(3-羥基-3-甲基戊二酸)和芹菜素-7-O-[半乳糖基-(1→4)-甘露糖苷], 木犀草素-6-C-巖藻糖苷和山柰酚-3-O-2″-鼠李糖基蕓香糖苷在洋槐蜜中含量高,Truchado等[24]曾報(bào)道過蜂蜜中含有黃酮己糖和戊糖碳苷類化合物,文獻(xiàn)[6]曾報(bào)道刺槐蜂蜜中含有的一系列山柰酚的鼠李糖己糖苷類化合物。

3 結(jié)論

本研究建立了基于UPLC-Q-TOF-MS對(duì)我國(guó)市場(chǎng)上多種不同來源的主流單花蜜(洋槐蜂蜜、棗花蜂蜜、荊條蜂蜜、椴樹蜂蜜、蕎麥蜂蜜、麥盧卡蜂蜜、枸杞蜂蜜、益母草蜂蜜)中差異次生代謝產(chǎn)物的非靶向代謝組學(xué)分析方法,方法快速有效,具有分析時(shí)間短、專屬性好、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)。該模型可以理想地將棗花蜂蜜、椴樹蜂蜜、蕎麥蜂蜜、麥盧卡蜂蜜、洋槐蜂蜜和荊條蜂蜜彼此區(qū)分。方法不僅體現(xiàn)了蜂蜜的化學(xué)多樣性,而且更加豐富了蜂蜜溯源識(shí)別的標(biāo)志化合物群,其中黃酮與酚酸類化合物不僅是蜂蜜中的活性組分群[22],而且可作為蜂蜜蜜源判別的差異標(biāo)志物。本研究建立的蜂蜜溯源分析方法可以擴(kuò)展到多種不同蜜源單花蜜的區(qū)分識(shí)別,為不同單花蜜的質(zhì)量評(píng)價(jià)建立有效方法,為單花蜜的品質(zhì)分析與規(guī)范蜂產(chǎn)品市場(chǎng)提供技術(shù)支持。