基于金属元素组成的新疆石榴产地识别分析

王 睿，王 强，王 存，吴洪斌*

（1.重庆第二师范学院生物与化学工程系，重庆 400067；2.重庆第二师范学院食品安全与营养研究所，重庆 400067；3.新疆农垦科学院农产品加工研究所，新疆 石河子 832000）

基于金属元素组成的新疆石榴产地识别分析

王 睿1′2，王 强1′2，王 存1，吴洪斌3′*

（1.重庆第二师范学院生物与化学工程系，重庆 400067；2.重庆第二师范学院食品安全与营养研究所，重庆 400067；3.新疆农垦科学院农产品加工研究所，新疆 石河子 832000）

采用电感耦合等离子体原子发射光谱法，对新疆6 个主要产地（库车、吐鲁番、叶城、疏附、喀什、和田）的36 个石榴样品的可食部分（果肉）和籽中12 种金属元素的含量进行测定，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）和线性判别分析（linear discrimination analysis，LDA）对石榴可食部分和籽中金属元素进行综合评价。结果表明：PCA得出2 个三因子模型，分别解释了石榴可食部分和籽中金属元素数据的84.29%和60.33%；通过对石榴可食部分中金属元素组成进行PCA，PCA更好地将36 个石榴样品划分为6 类，与实际产地吻合。LDA得出新疆不同产地石榴可食部分和籽的总体验证判别率分别为100%和100%，交互验证判别率分别为100%和94.44%。说明提出的方法具有很好的产地识别作用，可作为石榴产地的一种鉴别方法。

石榴；金属元素；主成分分析；线性判别分析；电感耦合等离子体原子发射光谱

石榴（Punica granatum L.）属石榴科植物，在地中海、中亚大陆及中国各地均有分布。石榴中所含活性成分主要有各种脂肪酸、黄酮、萜类、生物碱、甾醇类化合物以及简单糖类和氨基酸等[1-2]。石榴药理作用广泛，其中主要体现在抗氧化、抗癌、抗菌、抗病毒、抗紫外损伤以及改善代谢综合症等方面[3]，同时石榴还是重要的保健食品原料。国内外研究[4-6]发现，产地来源对石榴的总多酚、槲皮素等活性成分有一定影响；但未见关于石榴可食部分（果肉）和籽中金属元素与产地关系的报道。本实验采用电感耦合等离子体原子发射光谱（inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry，ICP-AES）法测定不同产地石榴可食部分（果肉）和籽中金属元素Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn、Mn的含量，对石榴资源的金属元素组成数据应用主成分分析（principal component analysis，PCA）和线性判别分析（linear discrimination analysis，LDA）进行评价，以期为石榴资源的产地鉴定和分类提供依据，同时也为石榴资源的产业链开发和土壤金属污染控制提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料、试剂与仪器

石榴采集地点和数量信息：库车（n=4）、吐鲁番（n=6）、叶城（n=4）、疏附（n=6）、喀什（n= 8）、和田（n=8）。

混合多元素标准溶液（Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn、Mn） 北京博德恒悦科贸有限公司；其他化学试剂均为国产分析纯；所用溶液均利用双蒸水自行配制。

DHG-9240A电热恒温鼓风干燥箱 上海齐欣科学仪器有限公司；Optima 7000DV型全谱直读电感耦合等离子体原子发射光谱仪 美国Perkin Elmer公司。

1.2 方法

1.2.1 石榴可食部分（果肉）和籽中12 种金属元素的含量

1.2.1.1 预处理

所用玻璃器皿用质量分数1%稀硝酸浸泡24 h，以便除去杂质等因素干扰，然后用去离子水冲洗2～3 遍，烘干备用。由新鲜成熟的石榴果实剥皮分离制备石榴可食部分（果肉）和籽，取石榴可食部分和籽分别于55 ℃烘箱中烘干至恒质量（20h），粉碎后过60 目筛，置于干燥器中备用。精确称取石榴样品1.00 g于50 mL锥形瓶中，各加入硝酸-高氯酸溶液（4∶1，V/V）8 mL，封口浸泡过夜，加热回流消化至无色透明或略带黄色后近干，冷却后转移至50 mL的容量瓶中，用超纯水定容，备用。每个石榴样品湿法消解3 次。

1.2.1.2 ICP-AES测定

仪器工作参数：电荷注入检测器的低波段（＜265 nm），积分时间15 s；高波段（＞265 nm），积分时间5 s；进样雾化器氩气压力28 psi；进样蠕动泵转速100 r/min；辅助气流量0.2 L/min；高频发生器功率1 500 W；样品冲洗时间5 s；测定波长范围188.979～396.153 nm。

在优化的仪器工作条件下，利用标准品绘制各个元素的标准曲线，相应的相关系数达0.999以上，根据标准曲线对各个样品中的12 种元素进行分析测定。

1.2.2 多元数据分析（multivariate analysis，MVA）

采用有监督的模式识别方法（PCA和LDA）对新疆不同产地石榴可食部分（果肉）和籽中金属元素含量信息进行化学模式识别研究。采用标准化处理的数据作为多元分析对象，LDA则采用逐步判别法。每个石榴样品湿法消解3 次，测定后取平均值（n=3）。采用XLSTAT分析软件进行PCA和LDA。

2 结果与分析

2.1 石榴可食部分（果肉）和籽中12 种元素含量的测定结果

表1 不同产地石榴可食部分和籽中金属元素平均含量（n==33）Table1 Average element concentrations in the edible part and seeds of pomegranaattee ((n == 33))μg/g

金属元素作为食品和医药资源的药性物质 基础的重要组成部分，其对食品和医药的活性往往起着关键作用[7-8]。采用ICP-AES结合MVA法评价植物资源独特的元素指纹数据，可以达到原产地保护的目的[9]。通过ICP-AES分析，表1显示了新疆6大产地（库车、吐鲁番、叶城、疏

附、喀什、和田）的36 个石榴可食部分（果肉）和籽中12 种金属元素的含量，结果同样显示了不同产地的石榴中金属元素变化显著，同时不同产地石榴可食部分（果肉）和籽中金属元素差异很大。

2.2 PCA石榴可食部分（果肉）和籽中12 种金属元素含量

PCA指将多维变量通过线性变换以选出较少个重要变量的一种MVA方法[10-11]。PCA是在保留原始主要信息的前提条件下，将多个变量的信息进行线性数据转换和降维，对降维后的数据进行线性分类，最后在PCA的散点图上显示样品之间的整体品质差异。PC1和PC2上包含了在PCA转换中得到的PC1和PC2的贡献率，贡献率越大，说明主要成分可以较好地反映原来多指标的信息[12-14]。

结果表明，PCA分别得出2 个三因子模型，解释了石榴可食部分和籽中金属元素数据的84.29%和60.33%，前3 个PCs的方差贡献率分别为：41.44%、32.87%、9.98%和25.37%、19.31%、15.65%。计算36 个石榴样品可食部分和籽的PCs值，分别以PC1为X轴、PC2为Y轴（或以PC1为X轴、PC3为Y轴），将36 个样品点分别标入坐标系中，即得到PCs得分的二维图。由图1可知，每个点都是由原多维空间的样品数据点降维映射而来，反映了36 个样品的分类情况。由图1A可知，不同产地的36 种石榴样品能够很好地分开，且不同产地石榴样品间的距离较远，而同产地石榴样品聚成一堆。但以石榴籽金属元素含量为产地识别的有效指标时，36 个样品的聚类效果明显较差（图1B）。由图1明显看出，以石榴可食部分金属元素含量为产地识别的有效指标，其产地识别效果明显好于石榴籽。

2.3 LDA判定结果

表2 新疆不同产地石榴果肉金属元素的LDA判定结果Table2 LDA classification results for mineral pro☒le in the edible part of pomegranate from different areas of Xinjjiiaanngg

表3 新疆不同产地石榴籽金属元素的LDA判定结果Table3 LDA classification results for mineral pro☒le in pomegranate seeds from different areas of Xinjjiiaanngg

LDA是一种常规的模式识别和样品分类方法，经常被应用于统计分析、模式识别以及机器学习中，主要是寻找预测变量X和分类变量Y之间的线性关系，通常将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即这一方法筛选变量的准则是最大化种类间的差异，而最小化种类内的差异，获得模式在该空间中有最佳的可分离性[15-16]。首先利用判别分析的总体验证和交互验证对建模样品进行回判，以验证判别效果。运用交互验证法往往能得出较总体验证法更高的误判率，其回判结果的可信度更高[17-18]。本实验对36 个建模样品进行总体验证和交互验证。判别结果见表2、3。以新疆不同产地石榴可食部分和籽中金属元素含量为LDA分析对象，LDA得出新疆不同产地石榴的总体验证判别率分别为100%和100%，交互验证判别率分别为100%和94.44%。结果表明石榴可食部分Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn和Mn元素是鉴别其原产地的有效指标，从而为建立新疆石榴地理标志及原产地保护提供重要依据。

3 讨论与结论

国内外研究发现，农产品产地对其品质和安全具有重要影响。食品产地溯源是污染物溯源的前提基础，同时也是食品产业链追溯的重要组成部分[19]。目前，植物源性食品的产地溯源对象已由葡萄酒、茶叶、咖啡、橄榄油、蜂蜜、果汁等扩展至小麦、土豆、番茄、大蒜、蘑菇等食品，其分析技术主要为矿物元素指纹分析、有机成分指纹分析、近红外光谱指纹分析和电子鼻等，其中植物体中的矿物元素组成与其生长环境中的水、土壤、大气和气候等密切相关，同时还与植物种类、人类施肥、灌溉以及根区的微生物环境等因素有关[20-21]。新疆是我国最西部的石榴产区，同时石榴作为新疆和田特色植物之一[22]。研究发现，通过对新疆不同产地石榴果肉金属元素的PCA，可以将新疆石榴主产区（和田和喀什）与其他新疆非主产区明确区分，该技术是有效实施新疆主产区石榴原产地追溯、保护名优特产品的重要技术手段，不同石榴原产地的鉴定对控制石榴质量和保护消费者利益有重要意义。张锦等[23]利用电感耦合等离子体-质谱（inductively coupled plasma-mass spectrometry，ICP-MS）对12 个产地山楂中微量元素的含量进行测定，并对山楂中微量元素含量的测定结果进行PCA和聚类分析，实现了对不同产地山楂质量的综合分析。李慕春等[24]采用ICP-AES法测定辣椒籽中多种矿质元素，同时成功将6 个辣椒籽品种分为2大类。此外，Benincasa等[25]使用ICP-MS测定橄榄油中的矿物元素含量，LDA可成功区分橄榄油的原产地。

本实验测定了新疆6大不同产地石榴可食部分和籽中金属元素组成，促进了新疆石榴资源开发利用及品质评价。采用湿法消解和ICP-AES对不同产地石榴可食部分和籽中12 种金属元素进行测定，并应用PCA和LDA方法对测定结果进行分析。

以石榴可食部分中12 种金属元素含量为指标采用PCA对石榴不同产地样品进行分类，可将新疆6大石榴产地库车、吐鲁番、叶城、疏附、喀什、和田的石榴样品区分开来。LDA得出新疆不同产地石榴可食部分和籽的总体验证判别率分别为100%和100%，交互验证判别率分别为100%和94.44%，表明石榴可食部分Al、As、B、Ba、Cd、Ca、Cu、Fe、Pb、Mg、Zn和Mn元素是鉴别其原产地的有效指标，从而为建立新疆石榴地理标志及原产地保护提供重要参考。

[1] 蔡霞′刘悦′张芳芳. 石榴的化学成分与质量控制研究进展[J]. 世界科学技术: 中医药现代化′2014′16(1): 123-129.

[2] 刘安成′李慧′王亮生′等. 石榴类黄酮代谢产物的研究进展[J]. 植物学报′2011′46(2): 129-137.

[3] 王彩云′曲鸿燕′戴向辰. 石榴的药理作用与安全性研究进展[J]. 世界科学技术: 中医药现代化′2010′12(6): 961-968.

[4] 陈孝娟′顾政一′徐芳′等. 不同产地的石榴皮总多酚的含量测定[J]. 时珍国医国药′2011′22(3): 541-543.

[5] 张笑颖′帕丽达・阿不力孜′朱焱′等. 干酪素法测定新疆不同产地石榴皮中鞣质的含量[J]. 食品科学′2009′30(8): 260-262.

[6] 亢泽坤′牛秀丽′丁文学′等. 不同产地番石榴叶的槲皮素含量测定[J]. 中国药业′2008′17(8): 31.

[7] 苟君波′胡洪利′吴琦′等. 荞麦中金属元素的主成分和聚类分析[J]. 食品科学′2011′32(16): 318-321.

[8] 张胜帮′郭玉生. ICP-AES法测定干姜中多种微量元素的研究[J]. 食品科学′2005′26(9): 377-379.

[9] 迟晓峰′星玉秀′董琦′等. ICP-AES法测定不同青稞中的20 种元素含量[J]. 食品科学′2011′32(10): 130-132.

[10] 李靖′王成涛′刘国荣′等. 电子鼻快速检测煎炸油品质[J]. 食品科学′2013′34(8): 236-239.

[11] CHENG H QIN Z H GUO X F et al Geographical origin identification of propolis using GC-MS and electronic nose combined with principal component analysis[J]. Food Research International′2013′51(2): 813-822.

[12] KALLITHRAKA S ARVANITOYANNIS I S KEFALAS P et al Instrumental and sensory analysis of Greek wines implementation of principal component analysis (PCA for classification according to geographical origin[J]. Food Chemistry′2001′73(4): 501-514.

[13] ☒ELIH V S′☒ALA M DRGAN V Multi-element analysis of wines by ICP-MS and ICP-OES and their classification according to geographical origin in Slovenia[J]. Food Chemistry′2014′153(15): 414-423.

[14] SAKAČ N, GVOZDIĆ V SAK-BOSNAR M Determination of the botanical origin of starch using direct potentiometry and PCA[J]. Carbohydrate Polymers′2012′87(4): 2619-2623.

[15] 张龙′潘家荣′朱诚. 近红外光谱分析技术在花生原产地溯源中的应用[J]. 食品科学′2013′34(6): 167-170.

[16] SONG J J REN Yuan YAN Fenglan Classification for highthroughput data with an optimal subset of principal components[J]. Computational Biology and Chemistry′2009′33(5): 408-413.

[17] KWON Y K BONG Y S LEEB K S et al An integrated analysis for determining the geographical origin of medicinal herbs using ICP-AES/ICP-MS and1H NMR analysis[J]. Food Chemistry′2014′161(15): 168-175.

[18] SUN Shumin GUO Boli WEI Yimin et al Multi-element analysis for determining the geographical origin of mutton from different regions of China[J]. Food Chemistry′2011′124(3): 1151-1156.

[19] 张晓焱′苏学素′焦必宁. 农产品产地溯源技术研究进展[J]. 食品科学′2010′31(1): 271-277.

[20] 马奕颜′郭波莉′魏益民′等. 植物源性食品原产地溯源技术研究进展[J]. 食品科学′2014′35(5): 246-250. doi: 10.7506/spkx1002-6630-201405048.

[21] 颜静′唐成′梁亚雄′等. 柚子原产地溯源鉴定技术[J]. 食品科学′2014′35(4): 248-252. doi: 10.7506/spkx1002-6630-201404050.

[22] 陆雪莹′热依木古丽・阿布都拉′李艳红′等. 新疆石榴皮总多酚有效部位的抗氧化、抗菌及抗肿瘤活性[J]. 食品科学′2012′33(9): 26-30.

[23] 张锦′包永睿′孟宪生. 不同产地山楂无机元素质量差异分析[J]. 医药导报′2012′31(2): 226-229.

[24] 李慕春′芦云′赵林同. 新疆6 种辣椒籽中矿质元素测定及聚类分析[J]. 食品科学′2011′32(10): 145-147.

[25] BENINCASA C LEWIS J PERRI E et al Determination of trace element in Italian virgin olive oils and their characterization according to geographical origin by statistical analysis[J]. Analytica Chimica Acta′2007′585(2): 366-370.

Identification of Pomegranate from Different Producing Areas of Xinjiang Based on Mineral Profile

WANG Rui1′2′WANG Qiang1′2′WANG Cun1′WU Hongbin3′*
(1. Department of Biological and Chemical Engineering Chongqing University of Education Chongqing 400067′China; 2. Institute of Food Safety and Nutrition Chongqing University of Education Chongqing 400067′China; 3. Institute of Agro-Products Processing Science and Technology Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Science Shihezi 832000′China)

The concentrations of 12 mineral elements in the edible part and seeds of 36 pomegranate samples collected from 6 different producing areas of Xinjiang were determined by inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry (ICP-AES and analyzed by principal component analysis (PCA and linear discriminate analysis (LDA). Two three-factor models accounting for 84.29% and 60.33% of data variability for the metal element composition of the edible part and seeds respectively were established by PCA Thirty-six pomegranate samples were classi☒ed into six groups by PCA agreeing with the producing areas A satisfactory classi☒cation of the edible part and seeds of pomegranate was obtained with overall correct classi☒cation rates of both 100%′and cross-validation rates of 100% and 94.44%′respectively Thus this discrimination method can be applied in the geographic origin discrimination of pomegranate.

pomegranate (Punica granatum L.); metal elements principal component analysis (PCA); linear discriminant analysis (LDA); inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry (ICP-AES)

TS201.2；S1

A

1002-6630（2015）06-0202-04

10.7506/spkx1002-6630-201506038

2014-07-06

王睿（1982—），男，讲师，硕士，研究方向为食品营养和功能性食品。E-mail：jackywangrui@163.com

*通信作者：吴洪斌（1980—），男，副研究员，硕士，研究方向为食品营养与农产品副产物综合利用。E-mail：woo2007@foxmail.com