基于多元素分析的贵州绿茶产地鉴别研究

目的 探究以多元素统计对贵州不同产地绿茶判别分析的有效性和可行性,筛选产地间差异性元素。方法 采用电感耦合等离子体发射光谱法(inductively coupled plasma emission spectrometry, ICP-OES)和电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)对贵州4个产地63个绿茶样品中47种元素进行定量分析,结合正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)建立贵州绿茶的产地判别模型。结果 4个产地的绿茶中元素含量有明显的差异; K、P、Ca、Mg、Mn、Al和Fe元素含量规律相同,说明4个产地的茶叶对土壤中部分高含量元素的富集能力具有一致性;4个产地的污染物Pb、Cu、Cd、As和Cr的含量均低于茶叶相关标准的限量要求。基于元素含量建立的6组OPLS-DA分析模型可以有效区分产地,其中黔西南州与铜仁市模型(QXN-TR)参数最优,该模型用50.3%的变量可解释9...     

基于ICP-MS的甘肃不同产地小米矿物元素含量特征及判别分析

通过分析不同主产区小米矿物元素含量特征,结合化学统计学建立小米产地判别模型。该研究以甘肃省陇中地区、陇东地区和河西地区的主栽小米品种为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定了小米中18种矿物元素含量,利用方差分析、主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)、线性判别分析(LDA)和聚类分析(HCA)对数据进行统计分析。结果表明:小米样品18种矿物元素中有13种元素含量在3个主产区间存在显著差异(P<0.05),不同主产区小米矿物元素含量具有独特的地域分布特征;18种矿物元素之间存在较强的相关性;PCA分析共提取4个主成分,累计方差贡献率为75.82%;基于LDA和OPLS-DA的判别模型对小米产地判别正确率均为100%,基本可以实现甘肃省不同区域小米产地的精准判别,通过OPLS-DA模型确定了小米产地判别的特征元素(V、Fe、Cu、Cd、Se、Pb);基于特征元素的HCA分析可以成功地对小米产地进行判别。研究证明基于小米矿物元素含量构建的判别模型可以有效区分甘肃省不同产区的小米,为小米产地溯源和质量控制提供了科学依据。     

广东本地产茶叶矿物质元素与茶多酚含量调查分析

目的 调查广东省当地种植的茶叶矿物质元素和茶多酚含量范围、成分差异及分布特征.方法 采集2017-2018年广东省7个茶叶产区具有代表性的茶叶(绿茶、乌龙茶、红茶)样品,按照国标法对样品中的9种矿物质元素和茶多酚的含量进行测定,对比分析不同种类、不同产区中矿物质元素和茶多酚的含量差异.结果 乌龙茶中钾元素的平均含量为1...     

基于矿物元素指纹分析中国地理标志猪肉的产地溯源

本研究初步探讨了矿物元素指纹分析对我国地理标志猪肉产地溯源的可行性。采用电感耦合等离子体质谱对四川巴山的青峪黑猪肉,山东莱芜黑猪肉和北京黑六猪肉三种不同地域来源的地理标志猪肉中33种矿物元素含量进行测定。通过元素含量筛选,排除猪肉样品中含量低于或接近检出限的元素,筛选出13个元素进行研究。结合主成分分析、多重比较分析和判别分析对数据进行统计分析。其中Na、Fe、Co、Cu、Zn、Se、Rb、Sr共8种元素在地域之间差异显著(p<0.05)。通过对比偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和神经网络六种分类模型,得出OPLS-DA和决策树分类模型较适合基于矿物元素指纹分析的特色猪肉产地溯源。矿物元素指纹分析在我国地理标志猪肉产地溯源领域具有长远的应用前景。     

基于ICP-MS/MS分析矿物元素的江西茶叶产地溯源

目的 分析江西不同产区茶叶中矿物元素含量的差异,并结合多元统计方法分析矿物元素指纹特征,构建江西茶叶不同产地鉴别的判别模型。方法 采用电感耦合等离子体串联质谱法(ICP-MS/MS)对采集于3个江西代表县的150个茶叶样品中的15种矿物元素进行测定,获得其中的元素成分信息,结合主成分分析技术(PCA)和判别分析技术(DA),分析不同产地茶叶的特征元素变量,研究筛选元素特征指纹。结果 江西不同产地的茶叶中的常量元素、微量元素和重金属含量差异较大,可以成为指纹分析技术的有效产地溯源指标。主成分分析以提取特征值>1.0,可以将15个矿物元素提取2个主成分,总方差贡献率达63.00%,基本保留了原变量的大部分信息。以2个主成分为原始变量,建立判别典型函数,利用判别典型函数可以对三个不同产地的150个茶叶进行99.3%正确判别。结论 矿物元素指纹图谱可以用于江西茶叶的产地溯源判别,为今后江西各种知名茶叶品牌的原产地保护提供技术支撑。     

特色农产品兰州百合产地溯源及确证

产地与兰州百合（Lilium davidii var. unicolor）质量安全和营养品质密切相关,其溯源确证有利于实施产地保护、特色产品保真及产业可持续发展。本研究利用同位素比率质谱（Isotope ratio mass spectrometry,IRMS）和电感耦合等离子体质谱（Inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS）测定兰州百合4个主产区样品的δ13C、δ15N、δ18O等3种稳定同位素比率和K、Mg、Ca、Na、B、Fe、Zn、Al、Mn、Cu、Mo、Cr、Cd、Se、As、Pb等16种矿质元素含量,结合主成分分析（Principal component analysis,PCA）、正交偏最小二乘法判别分析（Orthogonal partial least squares discrimination analysis,OPLS-DA）和线性判别分析（Linear discriminant analysis,LDA）对不同产区兰州百合构建分类模型,验证判别溯源确证。结果显示:δ13C、δ15N、K、Mg、Na、B、Fe、Mn、Cu、Mo、Cr、Cd在产地间存在显著差异（P<0.05）;PCA分析提取5个主成分,累计方差贡献率84.36%;LDA原始判别正确率100%,留一法交叉验证（Leave-one-out cross validation,LOO-CV）判别正确率为88.89%;OPLS-DA模型正确判别率为100%,分类效果最佳。本研究表明,基于兰州百合稳定同位素和矿质元素含量构建的多元统计分类模型可有效区分不同产区兰州百合,促进其追溯制度的建立和完善,对兰州百合的产地保护与质量控制具有重要意义。     

基于多元统计分析的牛排掺假定量判别及差异分析

结合市场对食品中不同成分的定量分析的需求，模拟不同比例混合样品，利用高分辨质谱进行数据采集及分析，分别考察主成分分析、偏最小二乘判别分析和正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares-discrimination analysis，OPLS-DA）统计方法对不同混合比例的样品数据进行分析。相比之下，OPLS-DA模型具有更好的判别效果。通过进行S-Plot分析，分别筛选出25?条猪源多肽及牛源多肽，经线性拟合分析，其中牛源的10?条多肽和猪源的6?条多肽的线性相关系数R2大于0.99，并开展了真实性样品的验证实验，证明筛选的多肽可用于预计样品中的成分含量。这项研究建立了一种量化牛排的方法，并为筛选差异显著性的定量多肽提供新思路。     

基于化学指标的烟叶产区正交偏最小二乘判别分析

为构建基于化学指标的不同产区烟叶的模式识别模型,收集2003—2007年5个年度四川、云南和福建3省份共计1262份烤烟样品的21种化学指标,并进行正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)。结果表明,基于21种化学指标所构建的OPLS-DA模型显著可靠,模型参数R~2X、R~2Y和Q~2值分别为0.429、0.702和0.627;模型提取出2个预测主成分,对四川、云南和福建3省未知烟样识别正确率分别为76.67%、93.33%和93.33%。基于化学指标的烟叶产区OPLS-DA模型,可以有效识别不同产区烟叶样品,筛选出各产区特征指标并解释产区间差异。     

基于矿物元素技术的品种、产区葡萄酒的判别分析

通过分析宁夏贺兰山东麓不同品种,不同产区葡萄酒中矿物元素含量差异,结合多元统计分析,筛选有效的溯源指标,构建葡萄酒品种和原产地判别模型。该研究采集了宁夏贺兰山东麓产区6个单品葡萄酒样品54份,甘肃武威产区和河北沙城产区葡萄酒样品10份,利用电感耦合等离子体质谱仪(inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)测定了样品中58种矿物元素含量,结合方差分析、主成分分析和Fisher判别分析方法建立了葡萄酒品种和产地判别模型。结果表明,不同品种葡萄酒中有35种矿物元素含量存在显著差异;经过主成分分析,从58种矿物元素可提取出10个主成分,代表了总指标80.64%的信息;通过Fisher判别分析,回代检验的整体正确判别率为100%,但交叉检验的整体正确判别率仅为38.9%,说明基于矿物元素的差异性不能有效鉴别不同品种的葡萄酒。结合武威和沙城产区样品,经Fisher判别分析,回代检验和交叉检验的整体正确判别率分别为100.0%和98.4%,基本实现了不同产区葡萄酒的判别。研究证明矿物元素技术可用于葡萄酒的原产地判别。     

微波消解-原子吸收光谱法测定昭平绿茶中微量元素

茶叶中微量元素的含量分析是茶叶科学的重要研究内容之一,其含量高低对茶叶品质影响较大,因此,有必要对茶叶中的微量元素进行测定。研究建立了以HNO3-H2O2为消解液进行微波辅助消解样品,火焰原子吸收光谱法测定绿茶中铜、铁、锌微量元素含量的方法。实验采用程序升温的方式进行样品消解,回收率高,并且对三种绿茶样品测定结果进行了比较分析。回收率在93.6%101.5%之间,RSD在0.58%3.16%之间;样品中微量元素含量分别为Fe:98.95 177.8μg/g,Zn:45.67 59.29μg/g,Cu:19.7724.22μg/g。此方法测定茶叶中微量元素,可靠、灵敏度高,选择性好,方法简便,且对环境友好,适合常规分析。     

基于多元分类判别方法对普洱生茶进行产地溯源研究

目的 探究多元分类判别方法对普洱茶产地溯源的有效性与可行性。 方法 基于云南5个产地的60份普洱茶生茶样本,利用5种有机成分以及35种矿物元素的含量,结合主成分分析、判别分析和多层感知器分析等多元分类方法构建普洱茶产地溯源模型。结果 普洱茶（生茶）中总计33项指标具有与产地的显著相关性。不同产地的普洱茶样本在主成分上有差异,但分类的准确性较低。通过判别分析得到了普洱茶产地溯源的判别函数和组质心函数,该样本溯源正确率高于98%。通过多层感知器分析,该方法的分类正确率最高,生茶样本的训练集和验证集分类正确率分别为100%和95%,分类准确。结论 普洱茶中有机成分与矿物元素受环境因素影响,在各自产地间形成各自的指纹特征,多维组合可用于建立普洱茶产地溯源模型,为普洱茶产地追溯提供一定的方法支持。     

多元素含量分析结合化学计量学对陈皮进行产地溯源

目的 研究不同地区陈皮中多种元素含量的差异, 结合化学计量学对其进行产地溯源。方法 从四川、广西、广东等产地收集110个样品, 超级微波消解处理样品, 电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱法(inductively coupled plasma optical emission spectrometry, ICP-OES)测定40种元素的含量, 结合主成分分析(principal component analysis, PCA)、层次聚类分析(hierarchical cluster analysis, HCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least-squares discriminant analysis, OPLS-DA)对检测数据进行分析, 建立了陈皮的产地溯源模型。结果 不同产地陈皮样品中20种元素存在显著性差异, 产地溯源模型自变量拟合指数(Rx2)为0.669, 因变量拟合指数(Ry2)为0.879, 模型预测指数(Q2)为0.806, 可实现陈皮样品的产地判别, 对实际样品的准确率达96.67%。结论 研究表明多元素含量分析结合化学计量学可以作为陈皮产地溯源的有效方法。     

基于矿质元素指纹分析技术的烟叶产区判别

目的:探讨应用矿质元素指纹分析技术进行烟叶产区判别的可行性,筛选出可判别烟叶产区的有效指标,构建烟叶产区判别模型。方法:利用电感耦合等离子体—质谱法(ICP-MS)同时测定11个产地烟叶20种矿质元素含量,并对数据进行方差分析、聚类分析、主成分分析及判别分析。结果:16种元素含量在产地间差异显著,主成分分析得到6个主成分,其累计方差贡献率超过89%;应用逐步判别筛选出K、Mn、Se及Ba 4种元素指标,建立了西南烟区和长江中上游烟区的烟叶产区判别模型,该模型可对烟叶产区进行准确判别。结论:不同产地烟叶矿质元素含量差异显著,K、Mn、Se及Ba 4种元素是烟叶产区判别的重要指标,矿质元素指纹分析技术可用于烟叶产区判别。     

基于矿质元素指纹分析的陈皮产地溯源研究

通过分析不同产地陈皮中矿质元素含量的差异,结合多元统计分析,筛选基于矿质元素指纹分析技术的有效产地溯源指标,构建陈皮不同产地鉴别的判别模型。该研究采集了广东、福建、重庆3个不同产地的206份陈皮样品,利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）和电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-AES）测定了32种矿质元素含量,结合方差分析、主成分分析和线性判别分析、正交-偏最小二乘法判别分析方法建立了陈皮产地判别模型。结果表明,陈皮样品的32种矿质元素中有26种元素含量在广东与其他两个产地间存在显著差异,而其中11种元素在3个不同产地间存在显著差异。经过主成分分析,从32种矿质元素可提取出4个主成分,代表了总指标70.0%的信息。基于主成分分析,陈皮样品可根据其来源进行初步聚类。其中前2个主成分的主要变量为Dy、Sm、Gd、Pr、Nd、Y、La、Fe、Be、V、Ce、Sc、Co、P、Mo、As、Pb、B这18种元素。通过线性判别分析确定了K、P、Ca、Co、Cu、Mn、Mo、V、Ni、B、Li、Pb、As、Sr、Ti、Th、Gd、Sc、Nd、Pr、Y这21种矿质元素为陈皮的有效溯源指标,基于正交-偏最小二乘法判别分析方法建立的判别模型确定了Sc、B、Y、Co、Nd、La、Pr、Be、Gd、Dy、Sm、Mo、Fe这13种元素的重要性。2种判别分析方法构建的判别模型的交叉验证和外部样品验证的整体正确判别率均达到100%,基本实现了陈皮的产地判别,研究证明矿质元素指纹分析技术可用于陈皮的产地溯源判别。     

湖南红茶品质特征分析及其等级判别模型的构建

本研究对26个湖南省特级、一级和二级工夫红茶样品进行感官审评与理化分析,对茶多酚、游离氨基酸等重要品质成分进行单因素方差分析、主成分分析以及判别分析,并构建其等级典型判别函数模型。结果表明:在特级红茶中,关键品质成分茶多酚、游离氨基酸、咖啡碱、茶黄素含量最多,一级红茶次之,二级红茶最少。在不同等级的湖南红茶中,游离氨基酸、茶氨酸、表没食子儿茶素（EGC）含量无显著性差异,而表儿茶素（EC）、表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）、茶黄素-3-没食子酸酯（TF-3G）、茶黄素-3’-没食子酸酯（TF-3'G）含量具有显著（P<0.05）性差异。建立的典型判别模型对不同等级湖南红茶的分类具有较好的准确性,其自身验证法的准确率达100%,交互验证法的准确率达84.62%。通过对湖南不同等级工夫红茶的品质化学特征的分析及典型判别模型的构建,本研究为湖南红茶的等级划分提供了一种合理的量化方法。     

基于微量元素多元统计和微观形态分析的花椒叶产地及品种判别

为解决不同产地、品种花椒叶混售的问题,采用湿法消解结合电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)技术同步检测不同产地、品种的12个样品中的Ba、Ce、Ho等10种微量元素。利用主成分分析与聚类分析对数据进行研究,结果表明：2个主成分贡献率达到70%,样品可显著聚类为2类,伏椒叶与油椒叶的元素含量差异显著,不同产地的花椒叶也能明显区分。基于扫描电镜(Scanning electron microscope , SEM)的微观形态分析佐证了多元统计分析的结论,伏椒叶与油椒叶结构差异显著,不同产地的花椒叶表现出的结构差异性或相似性都符合统计分析的分类结果。研究能够有效的判别不同产地、品种的花椒叶。