产地溯源分析专辑
随着全球食品供应链日益复杂，消费者对食品真实性与安全性的关注度不断提升，产地溯源已成为食品科学、分析化学及公共安全领域的研究热点。为此，本刊特别推出“产地溯源分析”虚拟专辑。专辑聚焦这一热点议题的前沿检测技术和应用研究，收录了2024年至今发表的13篇与产地溯源鉴定相关的高质量研究论文，旨在进一步推动分析测试技术在产地溯源领域的创新与发展，为构建诚信、安全、可持续的产品供应链贡献力量。
主题关键词： 产地溯源指纹图谱化学计量学
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基于中心切割二维GC-MS的国内不同产地雪茄茄芯烟气成分分析
摘要：采用中心切割二维气相色谱-质谱法分析云南、四川、海南、湖北产地共24种雪茄茄芯的主流烟气成分。通过多元分析手段筛选关键性差异成分，并结合产地环境因素，对烟气差异性化合物形成路径进行初步探讨，进一步挖掘可能导致差异的关键生态因子。结果显示：共检测到337种主流烟气成分。海南产地雪茄茄芯样品中，含氮类化合物与酚类化合物的总量显著高于其他三产地；湖北产地雪茄茄芯样品的萜烯类化合物总量最高。通过主成分分析与正交偏最小二乘判别分析可以实现四产地的雪茄茄芯烟气成分的有效区分。以VIP>1，p＜0.05且|log2FC|＞0.5为指标，共筛选出3-乙酰吡啶、1，3，8-p-薄荷三烯、1-羟基-2-丁酮、别罗勒烯、1，3-二叔丁基苯、α-法呢烯、角鲨烯、3，4，5-三甲基苯酚、2-甲基间苯二酚、2-甲基嘧啶、异戊烯醇、β-红没药烯、3-羟基-2-丁酮、苯乙腈14种关键差异化合物。关键词：国产雪茄;烟气成分;中心切割;二维气相色谱-质谱;产地环境202|686|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2026-07-15基于稀疏主成分分析特征选择算法的山楂叶产地判别模型研究
摘要：为实现山楂叶产地的快速判别，提出一种基于稀疏主成分分析特征选择（SPCAFS）与支持向量机（SVM）建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图，经数据预处理后，通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择，并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影（SPA），正则化自表示（RSR）和稀疏子空间聚类（SSC）3种特征选择算法进行对比，以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准，评估所提模型的预测性能。结果显示，SPCAFS的特征波段数相比于全波长建模从1 500减少到21，预测结果的准确率和精确度分别从78%、76%提升至97%、100%。同时，相比于SPA、RSR、SSC算法，准确率分别提升了6%、3%、3%，精确度分别提升了13%、10%、5%，模型的预测能力得到显著提升，基于SPCAFS的SVM判别模型可实现山楂叶南北产地的快速判别。关键词：近红外光谱;特征选择;山楂叶;产地判别;稀疏主成分分析特征选择算法;支持向量机495|956|1<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2023-04-17基于多指标含量测定结合化学计量学的不同产地丹参品质差异分析
摘要：为对比分析产地对丹参中酚酸类和丹参酮类成分的影响，采用超高效液相色谱（UPLC）及超高效液相色谱－三重四极杆质谱联用技术（UPLC－QQQ－MS）同时测定来自山东、河南、陕西、四川、安徽共408份丹参中23种化学成分的含量，并对数据进行多元统计分析。研究发现17种酚酸类及6种丹参酮类成分在不同产地丹参中均存在显著差异。山东的丹参样品中丹参酮类成分含量最高，四川的样品中丹酚酸B含量最高，安徽丹参的紫草酸、丹酚酸Y、丹酚酸A、丹酚酸D和丹酚酸E等的含量最高。多种模式识别方法均可用于不同产地丹参的判别分析，线性判别分析（LDA）为产地溯源的最佳模型。正交偏最小二乘法判别分析（OPLS－DA）表明不同产地丹参的化学成分差异较大，不同来源丹参的质量差异标志物不仅限于丹酚酸B、丹参酮Ⅰ、隐丹参酮、丹参酮ⅡA，其他丹酚酸类及丹参酮类也是重要的质量标志物。该研究对全国不同主产区的栽培丹参进行多指标含量测定及建模分析，所建立的定量方法专属性强、准确高效，可为不同产地丹参的质量控制及产地判别提供参考。关键词：丹参;产地差异;含量测定;化学计量学;质量评价984|2806|9<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2023-04-18基于气相色谱－离子迁移谱的不同产地西洋参挥发性成分分析
摘要：基于气相色谱－离子迁移谱（GC－IMS）技术对加拿大、美国、中国山东、辽宁、吉林5个产地的西洋参样品进行挥发性成分分析。从不同产地的西洋参样品中共鉴定出53种挥发性成分，包括醛类（13个）、醇类（13个）、酮类（10个）、酯类（7个）、萜类（3个）、吡嗪类（3个）、其他类（4个）。GC－IMS指纹图谱和偏最小二乘－判别分析（PLS－DA）得分图显示不同产地西洋参的挥发性成分存在显著差异，通过VIP值 > 1和含量比值 > 2筛选出23种差异挥发性成分。加拿大产2，5-二甲基吡嗪、α-蒎烯、丁酸乙酯、丙酸乙酯等成分的含量显著高于其它产区；美国产2-甲基-2-戊烯醛、2-庚酮、2-庚烯醛、2-辛烯醛等成分的含量较高；中国产芳樟醇等成分的含量较高。基于GC－IMS的挥发性成分分析可对不同产地的西洋参进行有效区分，为西洋参产地鉴别、溯源和品质评价提供了理论指导。关键词：挥发性成分;气相色谱－离子迁移谱;西洋参;产地702|1269|9<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2023-10-24基于超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱对西藏不同产地甘青青兰的差异性成分分析
摘要：采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱（UHPLC-Q/Orbitrap HRMS）技术对西藏3个地区的41批甘青青兰样本进行分析，通过Compound Discoverer 3.2软件对化学成分进行鉴定，并利用多元统计学分析筛选出不同地区样本之间的差异性成分。在甘青青兰样本中共鉴定73种化合物，包括41种黄酮类、15种有机酸类、8种氨基酸类以及9种其他类化合物。经多元统计学分析，山南市样本（SN）与拉萨市样本（LS）之间有11种差异化合物，山南市样本（SN）与昌都市样本（CD）之间有18种差异化合物，拉萨市样本（LS）与昌都市样本（CD）之间有21种差异化合物（VIP>1，P<0.05）。大多数差异化合物为黄酮类及有机酸类化合物。绿原酸在3组样本间的含量差异最大，在CD组含量最高（约为11.85 mg/g），LS组次之（约为7.85 mg/g），SN组最低（约为5.30 mg/g），这与甘青青兰样本的叶子数量和粉末颜色有一定的相关性。结合各地区地势及气候推测光照日长及日温差对甘青青兰化学成分有影响。综上所述，推测地理环境的差异对甘青青兰的性状和化学成分具有影响。研究结果为甘青青兰质量控制及后续开发利用提供了理论基础。关键词：UHPLC-Q/Orbitrap HRMS技术;甘青青兰;多元统计学;差异性成分433|882|2<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2023-10-18基于矿物元素指纹图谱鉴定陈皮产地的方法研究
摘要：采用电感耦合等离子体质谱法测定了新会、广西、湖南3地42批陈皮样品中51种矿物元素的含量，运用方差分析和偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）研究了不同产地陈皮中矿物元素的差别，以筛选得到的9种元素为溯源指标，将不同数量级矿物元素含量进行分类和系数缩放后，构建了陈皮中矿物元素的指纹图谱，并基于各产地矿物元素含量的平均值构建了新会、广西、湖南产地陈皮中矿物元素的标准指纹图谱。通过采用SPSS20.0计算18批新会陈皮矿物元素指纹图谱与其标准指纹图谱的相似度，确定新会陈皮矿物元素指纹图谱的相似度阈值为0.941，基于此阈值建立了新会陈皮的鉴别模型。采用24批样品对所建立的鉴别模型进行准确性验证，正确率为91.6%。该方法操作简单直观，满足实验分析要求，可为陈皮的产地溯源提供参考。关键词：陈皮;矿物元素指纹图谱;产地鉴别;电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）1045|1456|4<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2024-02-21基于高光谱与纹理特征融合的甘草药材基源鉴别研究
摘要：不同甘草的基源鉴别对保障其临床应用具有重要意义。该研究基于乌拉尔甘草、胀果甘草和光果甘草3种基源共89根甘草药材的光谱特征，进一步利用灰度行程矩阵从4个角度（0°、45°、90°和135°）分别提取11个纹理特征参数（短行程强调、长行程强调、灰度不均匀性、行程不均匀性、行程百分比、低灰度行程强调、高灰度行程强调、短行程低灰度强调、短行程高灰度强调、长行程低灰度强调、长行程高灰度强调）对甘草药材进行鉴别，开发了归一化后求平均值的差异度法（NAD），筛选出对基源鉴别贡献较大的5个纹理特征，并将其与光谱特征进行融合，以提高基源鉴别的准确性。与传统的特征筛选方法SKB法、RFE法和SFM法相比，归一化后求平均值的差异度法展现出更高的适用性，支持向量机（SVM）分类器在测试集上的基源鉴别准确率达到了95.28%，高于未筛选（92.22%）、SKB法筛选（95.00%）、RFE法筛选（95.00%）和SFM法筛选（93.89%）的准确率。该研究提出的数据挖掘方法充分利用高光谱的光谱数据和图像数据，将光谱特征和纹理特征进行有机融合，为甘草药材的基源鉴别提供了一种新型无损的检测方法。关键词：甘草;基源鉴别;高光谱成像技术;机器学习;灰度行程矩阵;特征选择1321|1001|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2024-11-26基于UPLC-Q-TOF-MS/MS结合多元统计方法的不同产地布渣叶药材质量评价
摘要：应用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱（UPLC-Q-TOF-MS/MS）技术，结合多元统计分析对不同产地的布渣叶药材进行质量差异分析，为布渣叶的产地判别和质量评价提供依据。采用UPLC-Q-TOF-MS/MS对不同产地的布渣叶样品进行全成分分析，应用主成分分析（PCA）、正交偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA）及聚类分析（CA）对云南昆明、广西玉林和广东阳江3个产地共18批次布渣叶药材进行多元统计分析，以变量重要性投影（VIP＞1）和t检验结果（P＜0.05）为筛选标准，确定不同产地布渣叶药材中具有显著差异的化学成分。从不同产地布渣叶药材中共鉴定出53个化学成分，以黄酮类、原花青素类、有机酸和生物碱等类型化合物为主，其中N-反式香豆酰酪胺、N-反式阿魏酰酪胺为首次在布渣叶药材中报道。不同产地布渣叶的化学成分差异明显，共鉴定出17个差异化学成分，其含量在不同产地呈现不同的变化规律，可作为产地鉴别的依据。关键词：布渣叶;UPLC-Q-TOF-MS/MS;多元统计学;产地差异;质量评价1217|1245|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2024-11-26基于矿质元素含量结合机器学习的陈皮产地鉴别研究
摘要：采用电感耦合等离子体质谱法测定了新会与广西255批次陈皮样品中的矿质元素含量，利用正交偏最小二乘法判别分析研究不同产地陈皮中的差异元素。采用Z-score标准化、最大最小归一化、均值归一化和最大绝对值缩放4种数据预处理方法，结合随机森林、决策树、支持向量机与梯度提升法建立陈皮产地判别模型。结果显示，41种矿质元素中，Na、Sn、Y、Ba、Er、Ho、Yb、Dy、Ni、Li、Gd、Tb、Sm、Nd、Rb元素是新会陈皮与广西陈皮的主要差异元素。4种机器学习模型中，支持向量机模型预测结果最佳。支持向量机模型中，数据在Z-score标准化、最大最小归一化、均值归一化3种处理方式下的训练集与测试集具有相同的准确度，分别为100%与96%，F1值为0.96，模型准确度高。该研究基于矿质元素含量结合机器学习的方法，在陈皮产地鉴别方面具有高准确性与可靠性，为陈皮质量控制提供了技术支撑，也可为中药材产地溯源提供参考。关键词：矿质元素;机器学习;陈皮;产地鉴别794|1065|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2025-06-09基于FT-NIR结合化学计量学方法的不同产地柴胡快速鉴别及含量预测研究
摘要：该研究基于傅里叶变换-近红外光谱（FT-NIR）技术与化学计量学方法建立了不同产地柴胡的定性模型及指标性成分含量快速预测模型。首先选用多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）、一阶导数（1stD）、二阶导数（2ndD）等多种组合筛选最优光谱预处理方法，采用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K-近邻（KNN）等化学计量学方法对不同产地柴胡药材进行快速鉴别；基于区间组合优化（ICO）筛选最优光谱波段，构建柴胡指标性成分含量的最优偏最小二乘法（PLS）定量模型。MSC的光谱预处理方法判别准确率最优，为97.5%，可用于产地判别模型的构建。KNN、RF、SVM算法对训练集样品的预测准确率可达100%。基于ICO的PLS模型的预测相对分析误差（RPD）均大于2，预测决定系数（R2p）均大于0.90，预测性能优异。结果表明FT-NIR技术结合化学计量学方法可用于不同产地柴胡药材的区分及指标性成分含量的快速预测。该方法简便快捷、结果准确可靠，对快速评价柴胡质量具有参考意义。关键词：柴胡;近红外光谱;柴胡皂苷a;柴胡皂苷d;化学计量学方法;产地694|1514|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2025-10-14
