基于非靶向代谢组学技术的泰国茉莉香米鉴别技术研究

周海鹏; 岳振峰; 蒋丹; 魏思阳

doi:10.12452/j.fxcsxb.250426326

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基于非靶向代谢组学技术的泰国茉莉香米鉴别技术研究

研究报告 | 更新时间：2025-11-05

- 基于非靶向代谢组学技术的泰国茉莉香米鉴别技术研究
- Study on Authentication Technology for Thai Hom Mali Rice Based on Non-targeted Metabolomics Technology
- 分析测试学报 2025年44卷第11期页码：2304-2312
- 作者机构：
  
  1.深圳职业技术大学食品药品学院，广东深圳 518055
  2.大连海洋大学食品科学与工程学院，辽宁大连 116023
  3.杭州辛选网络科技有限公司，浙江杭州 310051
- 作者简介：
  
  岳振峰，博士，研究员，研究方向：食品质量与安全，E-mail：yuezhenfeng@163.com
- 基金信息：
  
  深圳市科技计划项目(KCXFZ20240903092405007);深圳职业技术大学科技计划项目(6023312029K24)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.250426326
  中图分类号： O657.63;TS207.3
- 收稿：2025-04-26，
  
  修回：2025-07-08，
  
  录用：2025-07-09，
  
  纸质出版：2025-11-15
- 稿件说明：
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周海鹏,岳振峰,蒋丹,魏思阳.基于非靶向代谢组学技术的泰国茉莉香米鉴别技术研究[J].分析测试学报,2025,44(11):2304-2312.

ZHOU Hai-peng,YUE Zhen-feng,JIANG Dan,WEI Si-yang.Study on Authentication Technology for Thai Hom Mali Rice Based on Non-targeted Metabolomics Technology[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(11):2304-2312.
周海鹏,岳振峰,蒋丹,魏思阳.基于非靶向代谢组学技术的泰国茉莉香米鉴别技术研究[J].分析测试学报,2025,44(11):2304-2312. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250426326.

ZHOU Hai-peng,YUE Zhen-feng,JIANG Dan,WEI Si-yang.Study on Authentication Technology for Thai Hom Mali Rice Based on Non-targeted Metabolomics Technology[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(11):2304-2312. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250426326.

摘要

该研究旨在通过非靶向代谢组学技术建立茉莉香米与非香籼米的鉴别模型，以应对全球香米市场上日益严重的掺假问题。利用液相色谱-高分辨率质谱技术对泰国茉莉香米与我国非香籼米进行了广泛的代谢物谱解析，通过Mann-Whitney U检验、热图对比分析和主成分分析（PCA）筛选出4-羟基-3，5-二甲氧基肉桂酸、咖啡酸、

-酪氨酸、吲哚和4-羟基喹啉等关键差异化合物，并构建了基于随机森林算法的香米真伪鉴别模型。该模型在建模组和测试组的鉴别准确率达到100%，实际样本的总体鉴别准确率达到95%。该研究为泰国茉莉香米的品质鉴定、市场监管以及消费者权益保障提供了重要的技术支撑。

Abstract

This study aims to address the growing problem of adulteration in the global fragrant rice market by establishing a non-targeted metabolomic model for distinguishing jasmine rice from non-fragrant rice. Liquid chromatography-high-resolution mass spectrometry was used to analyze the metabolomic profiles of Thai Hom Mali Rice and Chinese non-fragrant indica rice. Key differential metabolites such as 4-hydroxy-3，5-dimethoxy cinnamic acid，caffeic acid，

-tyrosine，indole，and 4-hydroxyquinoline were identified through the Mann-Whitney U test，heat map a

nalysis，and principal component analysis（PCA）. A discrimination model based on the random forest algorithm was developed，achieving 100% accuracy in both the modeling and testing groups，and 95% accuracy in real samples. This research offers a valuable technical solution for ensuring fragrant rice quality，regulating the market，and protecting consumer rights.

关键词

Keywords

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