In dieser Studie wurde der Gehalt von 58 Metallelementen in 70 Nussproben bestimmt, mit dem Ziel, eine Methode zur Herkunftsrückverfolgung von Pistazien und Mandeln zu entwickeln. Die Proben wurden mittels ultraschneller Mikrowellenaufschluss aufbereitet und anschließend mit induktiv gekoppelter Plasma-Massenspektrometrie (ICP-MS) und induktiv gekoppelter Plasma-Emissionsspektroskopie (ICP-OES) analysiert. Mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA), der partiellen kleinsten Quadrate Diskriminanzanalyse (PLS-DA) und der orthogonalen PLS-DA (OPLS-DA) wurden die Verteilungseigenschaften der Elemente in Nüssen verschiedener Herkunft analysiert und ein Herkunftsbestimmungsmodell erstellt. Die Blindprobenvalidierung zeigte, dass das OPLS-DA Modell eine hohe Genauigkeit bei der Bestimmung der Herkunft unbekannter Proben aufweist, wobei die Identifikationsgenauigkeit für amerikanische Mandeln bei 90 % lag und für amerikanische Pistazien, iranische Pistazien und australische Mandeln 100 % erreichte. Diese Studie bietet eine zuverlässige technische Grundlage für die präzise Herkunftsbestimmung von Nussprodukten an Grenzkontrollstellen und für die Handelsüberwachung.

Nüsse;Metallelemente;Herkunftsrückverfolgung;Statistische Methoden;Diskriminanzmodell