多元素分析判别奶粉产地来源研究

谭凯燕，梁晓琳，缪　璐，黎德勇，李全阳，*（.广西壮族自治区产品质量检验研究院，广西南宁530007；.广西大学轻工与食品工程学院，广西南宁530004）

多元素分析判别奶粉产地来源研究

谭凯燕1，2，梁晓琳2，缪璐1，黎德勇1，李全阳2，*
（1.广西壮族自治区产品质量检验研究院，广西南宁530007；2.广西大学轻工与食品工程学院，广西南宁530004）

为了探索奶粉产地溯源的可靠方法，以3个不同产区的12种奶粉为研究对象，分别用电感耦合等离子体发射光谱法（ICP）测定了样品中的Ca、K、Mg、Na、Al、Fe、Sr共7种元素的含量，用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定了样品中的Li、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Se、Ba、Pb、Sc、Y、La、Ce、Nd共15种元素的含量，用分光光度法测定了P元素的含量，采用SPSS统计分析对上述23种元素的含量分别进行了方差分析、主成分分析和聚类分析。结果表明：不同地区的奶粉样品中元素含量有其各自的特征。主成分分析和聚类分析使奶粉样品分成不同的类别，其类别与品种及来源地基本一致，聚类的整体正确率为91.67%。

奶粉，元素，溯源，ICP，ICP-MS，多元统计分析

近年来，随着经济的发展，消费水平的提高，人们对食品安全的关注程度也越来越高，而食品的原产地来源成为了众多消费者关注的焦点，据瑞士的一项评估报告表明，有82%的消费者表示他们在购买食品的时候会以食品的原产地来作为他们是否购买的主要因素［1］。奶粉作为一种货架期较长，流通范围较广的乳制品，由于保留了鲜奶的主要营养物质又易于储藏、携带方便而广受消费者的青睐。但是，近年来“大头娃娃”“三聚氰胺”等奶粉质量安全事故频发，不仅极大的挫伤了消费者对奶粉安全的信心，也给乳制品企业带来了严重的损失。为了保障乳制品的质量安全，增强消费者的信心，对奶粉进行“追根溯源”理应成为各方关注的焦点，在前期本研究团队就实现了FTIR技术来进行奶粉溯源［2］，但是在国内用多元素分析来对奶粉进行溯源的研究尚未见报道。

食品中的元素含量与当地的土壤、大气、水等环境因素密切相关，不同的地区元素组成特征不同，因此用多元素分析来进行奶粉产地溯源大有可为。在国外，乳制品中已有用多元素分析来进行产地溯源的报道：Brescia等就曾用多元素分析来识别荷斯坦牛奶的原产地［3］；Bontempo等用49种矿物质元素结合同位素比率来对阿尔卑斯地区的奶酪原产地进行识别，样品正确归类率为94%［4］；Brescia等用15种元素结合同位素分析来对水牛奶和mozzarella奶酪进行溯源，建立的模型正确预测率为93%［5］。在国内，应用矿物质元素分析来对乳制品溯源的研究尚未见报道，但有其他食品的元素溯源研究：郭波莉等用多元素分析来判别牛肉的产地来源，筛选出22种元素中Se、Sr、Fe、Ni和Zn这5种元素最有利于原产地识别，整体正确判对率为98.4%［6］；张强和李艳琴研究了中国5个地区的39个苦荞品种的7种矿质元素，发现判别结果回判正确率和交互验证正确率均为97.4%［7］；孙淑敏研究了矿物质元素对羊肉的产地溯源，结果表明12种元素对单个地域样品的回代检验和交叉检验的整体正确率分别为93.9%和88.9%，说明矿物质元素指纹分析对羊肉产地溯源是有效可行的［8］。陈辉等则综述了多元素在蜂蜜溯源中的应用［9］。

为此，本研究选用新疆，黑龙江，广西三个产地的12种奶粉，研究比较它们的Ca、K、Mg、Na、Al、Fe、Sr、Li、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Se、Ba、Pb、Sc、Y、La、Ce、Nd和P 23种元素含量的差异，并结合多元统计分析的方差分析、主成分分析和系统聚类分析以期发现这些差异与其原产地的对应关系，为奶粉的产地溯源提供理论依据。

1　材料与方法

1.1材料与设备

婴儿奶粉2种，购买于南宁市场，奶源基地为黑龙江；全脂奶粉购买奶源基地为新疆的全脂奶粉3种，购买奶源基地为黑龙江的全脂奶粉3种，购买奶源基地为广西的全脂奶粉4种，共计12种奶粉样品，单个样品随机编号1～12，其中有2种奶粉为婴儿奶粉，进行了一些元素的营养强化，用来作为对照判别元素识别的可靠性，看统计分析能否将其区分出来，因此，将2种婴儿奶粉作为一个组编号为B，将新疆的3种奶粉作为一组编号为X，将黑龙江的3种奶粉作为一组编号为H，将广西的4种奶粉作为一组编号为G，所有样品均生产于12月，避免了季节因素对实验结果的影响，并且同一品牌样品有相同的生产批号和生产日期，购买时已与厂家进行了考察核实，确定了样品奶源的产地，样品的相关信息见表1，其中有2个样品来自黑龙江同一个地方，有4个样品来自广西同一个地方，共计8个不同市；浓硝酸北京化工厂，优级纯；30%过氧化氢西陇化工股份有限公司，优级纯；高纯氩气纯度大于等于99.999%；标准品多元素（Al、As、B、Ba、Be、Bi、Cd、Co、Cr、Cu、Fe、Ca、Li、Mg、Mn、Ni、Pb、Sb、Sn、Sr、Ti、Tl、V、Zn）标准溶液［ρ（各元素）=100.0μg/mL］国家有色金属及电子材料分析测试中心；22种（Ag、Al、As、Ba、Bi、Ca、Cd、Co、Cr、Cu、Fe、K、Li、Mg、Mn、Na、Ni、Pb、Se、Sr、V、Zn）混合离子标准溶液［ρ（各元素）=0.001g/L］上海市计量测试技术研究院；18种（Ce、Ho、Sc、U、Dy、La、Sm、Yb、Er、Lu、Tb、Y、Eu、Nd、Th、Gd、Pr、Tm）稀土金属元素混合标准溶液［ρ（各元素）=100.0μg/mL］美国AccuStandard；磷（P）国家标准样品［ρ（P）=1000.0μg/mL］国家有色金属及电子材料分析测试中心；钼酸铵天津市光复科技发展有限公司，分析纯；偏钒酸铵国药集团化学试剂有限公司，分析纯；氢氧化钠天津市福晨化学试剂厂，分析纯；2，4-二硝基酚上海试剂三厂，指示剂；硫酸廉江市爱廉化试剂有限公司，优级纯。

表1　奶粉产地相关信息Table 1　Producing area’information of milk powder

AL204-IC电子天平METTLER TOLEDO；PYPIV-40超纯水仪电阻率＞18.2，广州品业仪器设备有限公司；Multiwave3000微博消解仪Anton Pear公司；6000 SERIES电感耦合等离子体发射光谱仪美国热电；XSERIES2电感耦合等离子体质谱仪美国热电；UV-2401PC分光光度计日本岛津。

1.2样品前处理方法

称取奶粉约0.5g（精确到0.0001g）置于50mL微波消解管中，加入浓硝酸，30%过氧化氢2mL，放在赶酸器上（100℃）进行预消解，待样品剧烈反应（约1h），不再冒泡后，拿出放置冷却到室温，补加浓硝酸约1～2mL，使消解管内溶液体积约为6mL，放入微波消解仪中，设置升压速度：0.3Bar/s；红外强度：130℃；压力上限：18Bar；转动模式：连续转动，并按表2条件进行微波消解，消解完毕后用去离子水冲洗盖子内壁，冲洗液流入消解管，取出消解管并在赶酸器上赶酸至剩余溶液为2mL，转移到50mL比色管，用去离子水定容，摇匀。在相同条件下做试剂空白实验。

表2　微波消解程序Table 2　Microwave digestion procedure

1.3仪器分析方法

收集到的临床资料可能是零碎的、片面的、混乱的、有矛盾的甚至是错误的，必须经过分析、处理和判断才能使之完整化、真实化、系统化，才能用于临床[7]。例如一位老年患者到口腔科门诊，主诉“牙痛”。口腔科医生做了详细的口腔检查，没有发现异常，就诊断“神经痛”。该患者到另外一个医院口腔科门诊，医生发现患者不是牙痛，疼痛部位在颞颌关节处，每当咬合时发生，而且咬合时可以听到声响。遂诊断“颞颌关节炎”。

按表3等离子体发射光谱仪仪器条件（见表3）测定奶粉中的Ca、K、Mg、Na、Al、Fe、Sr共7种元素的含量。

按表4电感耦合等离子体质谱仪仪器条件（见表4）测定奶粉中的Li、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Se、Ba、Pb、Sc、Y、La、Ce、Nd共15种元素的含量。

磷（P）元素的含量测定取适量1.2处理好的试样参照GB 5413.22-2010［10］进行。

1.4数据处理

用SPSS 19.0软件对数据进行方差分析、Duncan多重比较分析、聚类分析（系统聚类，聚类距离为欧式距离）和主成分分析。

2　结果与讨论

2.1奶粉中元素含量差异分析

对不同地域12种奶粉中的23种元素测定结果进行了不同地区间的方差分析，对4组奶粉地区间不同元素的方差分析和多重比较的结果见表5。

表3　ICP 6000工作参数Table 3　Working parameters of ICP 6000

表4　ICP-MS XSERIES 2工作参数Table 4　Working parameters of ICP-MS XSERIES 2

表5　方差分析结果（±SD）Table 5　The result of ANOVA（±SD）

表5　方差分析结果（±SD）Table 5　The result of ANOVA（±SD）

注：同一行上标的字母不同时，表示数据之间的差异显著（p＜0.05）。

B X H G Ca（mg/100g）　530.7929±68.0151a　1043.3283±24.3779c　936.8322±12.8315b　915.0882±21.5486bK（mg/100g）　702.3559±91.42499a　1262.2022±99.5707b　1358.4131±44.8580c　1277.8756±104.6925bcMg（mg/100g）　47.8827±2.4456a　75.4400±3.0994c　75.1394±5.9034c　69.12738±2.9143bNa（mg/100g）　221.1656±29.8460a　380.4537±72.81037b　361.2392±3.8674b　426.2673±26.0974cAl（mg/100g）　1.898705±0.0881c　1.3662±0.2753a　1.5598±0.1987ab　1.7177±0.2498bFe（mg/100g）　6.6235±1.2318c　0.7327±0.1441a　0.8083±0.1573a　1.8438±1.0115bSr（μg/100g）　249.5558±4.5952a　838.9025±100.3810b　544.3387±42.7363c　163.2711±8.6285dP（mg/100g）　366.2500±93.3937a　725.8333±40.0492b　749.8333±9.4571b　718.3750±34.2485bLi（μg/100g）　14.1986±5.9076b　19.2883±8.5881c　5.9975±1.2893a　3.0757±0.9733aCr（μg/100g）　143.7677±5.9076b　113.0662±22.2227a　140.3739±26.9768b　140.5711±19.7120bMn（μg/100g）　31.1889±6.6748b　7.1469±0.5532a　28.3115±0.2759b　7.6203±1.1751aCo（μg/100g）　0.6916±0.0597a　1.0932±0.0244b　1.1734±0.1654c　1.0393±0.0463bcNi（μg/100g）　15.6242±0.8313a　18.5900±1.1015a　28.7072±12.0704b　36.9726±11.3891bCu（μg/100g）　155.5185±9.9998c　17.5388±2.3392a　28.1815±4.4721a　76.3198±9.4293bZn（μg/100g）　2.2756±0.1223b　1.3797±0.1331a　1.4169±0.0267a　1.3294±0.0348aSe（μg/100g）　14.7181±3.5551b　15.7414±3.1101b　11.6916±2.9720a　15.4129±1.8292bBa（μg/100g）　41.2915±15.9831a　70.7081±12.7984b　94.0314±36.5376c　50.7948±6.0809abPb（μg/100g）　0.6563±0.2330a　0.6553±0.1560a　0.8466±0.2813ab　1.1039±0.3528bSc（μg/100g）　17.5916±0.8090a　18.4860±2.1777ab　20.1486±0.9968bc　20.7043±1.9506cY（μg/100g）　1.9431±0.2879a　0.2302±0.0636b　0.1612±0.0206b　0.1818±0.0317bLa（μg/100g）　1.0752±0.4813c　0.5255±0.3033b　0.2632±0.0090a　0.2996±0.0516abCe（μg/100g）　1.4219±0.1248b　0.8247±0.2612a　0.7355±0.0243a　0.7932±0.0869aNd（μg/100g）　0.9059±0.3621b　0.3033±0.0974a　0.2606±0.0101a　0.2785±0.0490a元素

表5中Duncan多重比较分析的结果也表明不同组别中元素含量有其各自的特征。一些元素的标准偏差偏大，说明这些元素可能在同一省份不同的市内差异也较大［11］。23种元素中，没有任何一种元素是4组之间均无显著差异的，即至少都有1组与其余3组差异显著，最典型的是Sr，4组样品的Sr元素含量两两之间差异显著，说明Sr元素对于样品的地域识别是很有帮助的，前人研究发现锶元素及其同位素因其特殊的地球化学特性经常被用于农产品的溯源研究中［12］。B组样品的元素含量与其余3组差异最大，B组中Ca、K、Mg、Al、Fe、P、Li、Sr、Co、Cu、Zn、Y、La、Ce和Nd 15种元素含量与其他3组均有显著性差异，其中Al、Fe、Cu、Zn、Y、La、Ce和Nd 8种元素含量显著高于X、H、G组；Ca、K、Mg、P、Co 5种元素含量显著低于其余3组，Li含量显著低于X组，但显著高于H、G组。这种差异可能是由于婴儿配方奶粉相比成人全脂奶粉添加了一些其他物质，使得某些元素的相对含量降低，同时又进行了几种元素的营养强化使这几种元素的含量增加，这种人为的元素干预导致溯源识别的困难增加，但是可以作为后期方法可靠性判别的一个对照。X组中Ca、Li、Sr、Cr 4种元素含量与其他3组有显著性差异，其中Ca、Li、Sr含量显著高于其他3组，Cr含量显著低于其余3组。这可能与新疆的土壤环境相关，新疆的土壤中Ca含量较高［13］。H组中Sr、Se、Ba 3种元素与其他3组有显著性差异，Se含量显著低于其他3组，Ba含量显著高于其余3组。G组种Mg、Na、Fe、Sr、Cu5种元素含量与其他3组有显著性差异，其中Na在4组中含量最高，Sr在4组中含量最低，Fe和Cu含量高于X、H组但低于B组，Mg含量低于X、H组但高于B组。由同种奶粉的不同产地分析可以看出，P、Zn、Y、Ce和Nd元素含量差异不显著，其余18种元素含量差异显著。

2.2奶粉中元素含量的主成分分析

对不同地区存在显著差异的23种元素进行主成分分析，结果见表6。

表6　前4个主成分中各变量的特征向量及累计方差贡献率Table 6　The eigenvectors and cumulative contribution of variance of the first four principal components

由表6可以看出前4个主成分的累计方差贡献率达到了82.91%，表明前4个主成分已经有足够的信息可以代表原始数据。从特征向量中可以看出，第1主成分主要综合了奶粉样品的Ca、K、Mg、Co、Zn、Nd和P 7种元素的含量信息，第2主成分主要综合了Na、Al和Pb 3种元素的含量信息，第3主成分主要综合了Mn和Ba的含量信息，第4主成分主要综合了Sr和Cr的含量信息。

再利用第1和第2主成分的标准化得分作散点图，结果如图1所示。

图1　第1和第2主成分得分散点图Fig.1　Scatter plot of PC1 and PC2

由图1可以看出，通过第1主成分和第2主成分的得分可以区分不同地区的奶粉样品。从第1主成分来看，B组样品虽然与H组样品同来自黑龙江，但B组与其余三组样品的散点相距较远，其第1主成分得分均为负值，其余3组为正值，再结合表5和表6的分析结果可以发现，第1主成分主要综合了奶粉样品的Ca、K、Mg、Co、Zn、Nd和P的含量信息，而B组样品的Ca、K、Mg、P、Co元素含量显著低于其余3组。并且可以发现B组样品的散点之间本身相距也较远，X、H、G组散点相对集中，这是因为B组为两种不同的婴儿奶粉，一种为初生婴儿奶粉，一种为健儿成长奶粉。这也充分说明了多元素分析是灵敏度很高的，完全可以将不同品种的奶粉区分开来。从第2主成分来看，G组样品的第2主成分得分均为正值，X组均为负值，B、H组既有正值，又有负值，再结合表5和表6的分析结果可以发现，第2主成分主要综合了Na、Al、Ni和Pb的含量信息，而G组样品Na、Ni和Pb元素含量均高于其余三组，Al的含量在同品种奶粉中也是含量最高。这与前文元素含量差异分析的规律一致。由此可见，用主成分分析可以更综合、直观的反映样品中的多元素信息，在前人的食品产地溯源中也多次运用了主成分分析［14-15］。

2.3奶粉中元素含量的聚类分析

对奶粉多元素分析结果进行系统聚类分析，分析结果如图2所示。

图2　系统聚类树状图Fig.2　Dendrogram of hierarchical cluster analysis

由图2可以看出，在纵坐标为19个单位时可以看到所有样品聚为2个表征群，1、2号为一个表征群，3～12号为一个表征群。结合前文的编号可以看出，1、2号样品为进行了营养元素强化的婴幼儿奶粉，3～12号为成人全脂奶粉，这进一步印证了多元素分析具有较好的灵敏度，能够区分细微的元素含量差异。除1、2号样品之外，其余3个地区的样品在纵坐标为5个单位时聚为三个表征群，其中9～12号样品为一个表征群，根据前文的编号，9～12号样品均来自广西，6、7、8号样品先聚为一类，再和4、5号样品聚为一类，最后4～8号样品再和3号样品聚为一类，根据前文编号，6、7、8号样品来自黑龙江，3、4、5号样品来自新疆，所以3号样品出现了误判，整个聚类分析的正确率为91.67%。说明聚类分析在奶粉的产地溯源中取得了较理想的效果，这种“物以类聚”的分析方法在产品溯源中受到科研工作者的广泛应用［14-17］。

3　结论

3.1三个地区奶粉的元素具有各自的特征，P、Zn、Y、Ce和Nd差异不显著，其余18种元素均至少有1组与其余2组差异显著，Sr元素两两之间均差异显著，反映了不同地区奶粉矿物质元素组成的复杂性和多样性，为奶粉的产地识别提供了线索。

3.2元素分析结合主成分分析和聚类分析能较好的识别不同种类的奶粉以及很好的区分同种奶粉的不同产地，整体聚类的正确率为91.67%。

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Determination of milk powder geographical origin based on multi-element analysis

TAN Kai-yan1，2，LIANG Xiao-lin2，MIAO Lu1，LI De-yong1，LI Quan-yang2，*
（1.Guangxi Zhuang Autonomous Region Testing Institute of Product Quality，Nanning 530007，China；2.College of Light Industry and Food Engineering，Guangxi University，Nanning 530004，China）

In order to explore the reliable method of milk powder origin traceability，12 kinds of milk powder came from 3 regions were regarded as object of study.The contents of 7 chemical elements of Ca，K，Mg，Na，Al，Fe，Sr were detected by ICP-AES.The contents of 15 chemical elements of Li，Cr，Mn，Co，Ni，Cu，Zn，Se，Ba，Pb，Sc，Y，La，Ce，Nd were detected by ICP-MS.The content of P was detected by spectrophotometric method.Then SPSS was used to analyze the data by analysis of variance（ANOVA），principal component analysis（PCA）and cluster analysis（CA）.Results showed that the element contents were different in the milk powder samples from different locals.PCA and CA classified the samples of milk powder into different categories，which was consistent to the variety and the geographical origin.The overall accuracy of CA achieved 91.67%.

milk powder；element；origin traceability；ICP；ICP-MS；multivariate statistical analysis

TS207.3

A

1002-0306（2015）02-0052-05

10.13386/j.issn1002-0306.2015.02.002

2014－05－26

谭凯燕（1976-），女，在职硕士研究生，工程师，研究方向：食品检测与安全。

李全阳（1964-），男，博士研究生，教授，研究方向：食品科学，乳品科学，食品营养与长寿。

国家自然科学基金项目（31071576）；广西大学科研基金项目（GXL090325）。