肉类掺假鉴别技术研究进展

摘 要：随着现代分析检测技术的发展，肉类掺假鉴别技术也得到了长足的发展，主要包括感官鉴定技术、酶联免疫吸附（enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA）技术、聚合酶链式反应（polymerase chain reaction，PCR）技术及生物质谱技术等。在这些技术中，感官鉴定技术操作简单，但准确度还有待改进。ELISA技术已有商品化试剂盒，由于受蛋白活性的影响，使其应用范围受到限制。PCR技术具有检测灵敏度高、结果重复性好等优势，但操作繁琐耗时。生物质谱技术通过多肽鉴定肉类掺假成为了一个新的发展方向。本文综述了现阶段常见肉类成分的检测技术，并对各种肉类掺假鉴别技术进行总结与分析，期望为肉类食品安全监测提供理论参考。

关键词：肉类掺假；鉴别技术；感官鉴定技术；酶联免疫吸附；聚合酶链式反应；生物质谱

Abstract： With the development of modern analytical techniques， identification techniques for meat adulteration have also been well developed， including sensory-directed identification， enzyme-linked immunosorbent assay （ELISA）， polymerase chain reaction （PCR） and mass spectrometry （MS）. Sensory-directed identification is easy to perform， but the accuracy needs to be improved. Many ELISA kits have already been commercially developed， but their application is limited due to protein activity. PCR has the advantages of high sensitivity and repeatable results despite being tedious and time consuming. The application of MS in peptide analysis has become a new research direction for identification of milk adulteration. This paper provides an overview of the most common techniques currently used to detect meat ingredients and the existing techniques for identifying meat adulteration are summarized and analyzed to provide a theoretical reference for meat safety monitoring.

Key words： meat adulteration； identification technology； sensory-directed identification； enzyme-linked immunosorbent assay （ELISA）； polymerase chain reaction （PCR）； mass spectrometry （MS）

DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201704010

中图分类号：TS207.3 文献标志码：A 文章编号：1001-8123（2017）04-0056-06

引文格式：

王守云， 袁明美， 封聪， 等. 肉类掺假鉴别技术研究进展[J]. 肉类研究， 2017， 31（4）： 56-61. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201704010. http：//www.rlyj.pub

WANG Shouyun， YUAN Mingmei， FENG Cong， et al. Recent advances in identification techniques for meat adulteration[J]. Meat Research， 2017， 31（4）： 56-61. DOI：10.7506/rlyj1001-8123-201704010. http：//www.rlyj.pub

中国是肉类消费大国，随着社会的发展、居民生活水平的提高，人们的饮食结构也在逐渐发生变化，动物性蛋白质在饮食中所占的比例呈现逐渐升高的趋势。这使得许多不法商贩以价格低廉的马肉、猪肉、鸡肉或其他动物肉类冒充价格高昂的牛肉、羊肉，赚取高额利润。

目前，肉类掺假事件时有报道，肉类食品安全状况不容乐观。例如“老鼠肉、狐狸肉和水貂肉冒充羊肉”[1-3]、济南沃尔玛超市熟驴肉中掺杂狐狸肉以及波及欧盟多国的“马肉风波”[4]等事件。这种欺诈行为不仅扰乱了市场秩序，同時涉及了宗教饮食禁忌等问题[5]。掺假肉的出现在严重损害消费者利益的同时也带来了诸多食品安全隐患。缺乏有效的肉类掺假鉴别技术是困扰肉类食品安全监管的难题之一。因此，建立准确、灵敏、快速的肉类掺假鉴别方法具有重要的意义。

随着生物技术的飞速发展，肉类掺假检验技术经历了从宏观到微观、从组织形态鉴别到分子水平检测的发展过程。目前，有关肉类掺假鉴别的方法主要有如下几类：基于肉质形态的感官鉴定技术[6]、基于抗原抗体的酶联免疫吸附（enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA）技术、基于核酸的聚合酶链式反应（polymerase chain reaction，PCR）技术[7-10]、基于蛋白质组学的生物质谱技术[5，11-13]等。本文将对各种肉类掺假鉴别技术进行总结与分析。

1 感官鉴定技术

感官鉴定技术主要是利用人体器官对肉类进行分析鉴别的技术，即利用视觉、触觉、嗅觉、味觉等来辨别肉类种属[14]。视觉鉴别是指对肉品的酮体、肌肉色泽及肌纤维性状、脂肪的色泽与硬度等进行观察与判断；触觉鉴别是指用手按压肉类感知其硬度和弹性；嗅觉鉴定是指对肉类的气味进行判断；味觉鉴别是指对肉类加工后的味道进行鉴别与判断。丰玉珍等[6]以肌肉色泽、肌纤维粗细、脂肪颜色、硬度及气味作为初判，结合免疫检验作为终判，对送检的牛、羊、马肉样品取得了良好的检验结果。彭珍[15]介绍了猪肉和鸡肉的感官检测要求，主要检测项目为色泽、组织状态、黏度、气味及煮沸后肉汤，感官检测要求见表1。但感官鉴定技术在一定程度上会产生主观差异性，并且检验结果不易量化，在很多情况下难以得出正确的结论。

2 基于抗原抗体的ELISA技术

ELISA法是将抗原和抗体特异性结合反应与酶的高效催化作用相结合的一种分析技术。该技术的原理为利用吸附在固相载体表面的已知的抗原或抗体通过共价键与酶形成酶结合物，酶结合物可与加入的抗体或抗原产生特异性结合反应，然后进行洗涤处理，去除未与固相载体结合的游离成分，加底物显色处理，显色的深浅与加入的抗体或抗原的量呈正相关。由于酶促反应可极大地放大反应效果，使检测方法达到很高的敏感度，更适合工业化和快速检测的应用。目前，应用于肉类鉴定的ELISA技术主要有直接法、间接法、間接竞争法和双抗体夹心法[17]，这些方法是通过对肉类中种属特异性抗原进行定性与定量分析从而达到肉种鉴别的目的。20世纪80年代，Kangethe等[18]就开始使用间接ELISA技术检测种属特异性抗体以区分出马肉与牛肉。Martín等[19]采用双抗体夹心技术对马肉溶解蛋白进行检查，成功地从鸡、猪、牛与马混合肉类样品中检测出掺杂1%～50%的马肉成分。1993年，陆朱发等[20]以辣根过氧化物酶标记兔抗不同动物肌肉和血清球蛋白抗血清鉴定了860 份牛肉、510 份马肉、510 份猪肉、310 份羊肉和100 份骆驼肉，检出率均在95%以上。1998年，Martin等[21]通过标准凝胶放射免疫扩散（standard agar gel radial immuno diffusion，RID）技术及酶联免疫技术对牛肉中掺进不同含量的猪肉绘制标准曲线，定量检测猪肉的含量。2000年，Macedo-Silva等[22]研发了抗白蛋白的抗血清，并利用斑点酶联免疫（dot-ELISA）技术对牛、马、猪和鸡成分进行检测，对于单一样品及混合样品都具有强特异性，成功地检测了汉堡包中肉馅的掺假，检测限可达到0.6%。同年，Rencova等[23]利用间接竞争ELISA技术，以不同的热稳定蛋白作抗原免疫兔制备种属特异性多克隆抗体，成功地对62 种市售热加工肉制品中的家禽、马、袋鼠及老鼠成分进行检测，其灵敏度为1%～5%。随后，Chen等[24]利用热稳定肌肉蛋白建立了单克隆抗体酶联免疫吸附检测方法，实现了对加工肉制品中猪肉成分的检测，其检测灵敏度可达到0.05%～0.50%。2006年，Ayaz等[25]应用单克隆抗体技术建立的ELISA试剂盒对土耳其市场上近100 种生鲜肉类及其制品进行了检测，发现有近22%的肉类食品不符合当地法律法规。2010年，骆训国等[26]采用抗猪IgG-Fc单克隆抗体作为捕获抗体，以猪IgG作为检测标志物，建立了检测猪肉成分的夹心酶联免疫分析法（sELISA）技术对混合肉样品中的猪肉成分进行测定，所建立的方法灵敏性高、特异性好，最低能检测到1%的掺杂量。2014年，Hsieh等[27]等应用sELISA技术，使用一个36 kD热稳定的鱼肌肉蛋白质的单克隆抗体，对70 种常见的生、熟鱼类、贝类及陆生动物进行了检测，对在蟹肉中的生鱼和熟鱼（鳕鱼、查鱼和巴沙鱼）的检测限灵敏度可达到0.1%～0.5%。Zvereva等[28]建立了sELISA方法对牛、猪、羊、马等原料肉类中的肌钙蛋白进行定量检测，但所建立的方法不适用于鸡、鸭等家禽肉类中肌钙蛋白的检测。该方法最低检测限为4.8 ng/mL，定量范围为8.7～52 ng/mL。目前，MELISA-Tek、Neogen、Eurofins、RenekaBio、Tepnel Biosystems、SDI和Stamford等公司已经开发出商业化的ELISA试剂盒，可以对生鲜肉类及加工后的肉制品样品进行检测。

ELISA技术用于肉类掺假鉴别的优点是可操作性强，检测人员经过简单的培训即可进行样品的检测；检测时间短，一般一个检验流程为2～3 h；通量较大，可对大量样品同时进行定性或定量检测；成本较低且检测灵敏度较高。但是，由于ELISA技术开发时间较短，仍存在一些不足：该技术只能对已有特异性抗体的生物样品进行检测，对未获得特异性抗体的肉类无法进行鉴别；在鉴别同一物种不同品种的肉类时，对于结构相近的抗体容易出现交叉反应从而产生假阳性结果；对于加工处理后的肉制品的测定，需针对不同变性程度的抗原制备相应抗体，这是因为环境因素的改变会对蛋白抗原决定簇的立体结构产生影响，从而使检测准确度下降。

3 基于核酸的PCR技术

PCR技术是经典的分子生物学技术，是指在DNA聚合酶催化下，以母链DNA片段为模板，以设计的特异性引物为延伸起点，通过高温变性、低温复性及适温延伸等几步，循环多次后，在体外扩增出与母链模板DNA片段互补的子链DNA片段的过程。目前，用于肉类掺假鉴别的靶基因通常是源自线粒体DNA（mitochondrial DNA，mtDNA），原因如下：1）线粒体较细胞核进化速率快，在物种内及物种间有广泛的多态性，可应用于相近物种（山羊与绵羊）的鉴别；2）线粒体DNA为具有高度保守性的环状DNA分子，较染色体DNA稳定；3）线粒体DNA在细胞中处于高通量复制状态，经过样品深度加工后存活几率较大[29]。自从20世纪80年代Mullis发明了PCR技术，该方法便广泛应用于食品、医学及基因组学领域[30]。Hou等[31]开发了多重PCR技术同时检测牛、羊、猪、鹌鹑生肉样品中鸡、鸭、鹅的DNA，该方法针对于畜类及禽类生肉样品分离的DNA无交叉反应，能够检测出混合生肉样品中含有1%的目标肉类成分。Bhat等[32]针对牛、水牛、羊源线粒体DNA扩增了相应长度为472、124、585 bp的片段，采用多重PCR技术，建立了加工肉制品中牛、羊属成分的快速检测方法，对食品中动物源鉴别具有实用价值。玛伊萨兰等[33]根据细胞色素b基因中的保守序列设计特异性引物和TaqMan探针，对21 份市售牛肉、羊肉是否掺杂猪肉、鸡肉进行了检测，为肉制品质量控制提供了技术手段。

实时荧光PCR（quantitative real-time PCR）技术是指在PCR反应体系加入荧光基团利用荧光信号累积实时监测整个PCR进程，最后通过标准曲线对未知模板进行定量分析的技术。实时荧光PCR技术应用于肉类掺假鉴别弥补了传统PCR技术交叉污染及假阳性的不足。田金辉等[34]利用限制性片段长度多态性（restriction fragment length polymorphism，RFLP）聚合酶链反应（RFLP-PCR）技术快速检测生鲜肉类中的牛、羊肉成分，所建立的方法准确、灵敏且具有高度可重复性。吴海平等[35]以牛羊源基因组DNA为模板，利用实时荧光PCR技术成功地鉴别出混合肉类样品牛羊源成分，并通过对牛羊源成分的定量分析，为分析肉制品掺假情况等提供实验数据。Druml等[36]利用实时荧光PCR技术对黇鹿、马鹿、梅花鹿肉混合野生肉样品进行检测，所建立的方法与野生肉制品中可能含有的20 种动物源成分及43 种植物源成分没有交叉反应。黇鹿和马鹿的最低检测限分别为0.1%和0.5%，系统误差低于25%，该方法具有高准确度、低检测限的优点。Ulca等[37]利用PCR试剂盒对土耳其牛肉、猪肉、鸡肉及火鸡肉等42 种加工肉制品掺假情况进行了调查，结果显示有2 种加工肉制品存在摻假情况，该方法最低检测限为0.1%。王昱等[38]采用随机引物法，特异性扩增肉制品DNA，回收、克隆并测序阳性产物，并根据测序信息设计出特异性的荧光引物再次进行测定，成功地在羊肉卷中检测到北极狐或火狐肉成分。苗丽等[39]根据GenBank中牛β-actin基因的保守序列，设计并合成特异性引物及TaqMan探针对市售牛肉是否掺杂猪肉、羊肉、鸡肉、鸭肉、鹅肉进行了检测，所建立的方法灵敏度高、重复性好。Meyer等[40]使用AluI、RsaI、TaqI和HinfI对细胞色素b基因特异性引物进行消化，并应用PCR-RFLP技术对卤水、热处理和发酵的猪、野猪、牛、野牛、绵羊、山羊、马、鸡、火鸡等近缘的肉制品进行了鉴别。周彤等[41]

建立一种基于实时荧光PCR技术的肉及肉制品猪源性成分含量测定方法，分别以猪线粒体DNA的NADH4基因和16S rRNA基因为靶位点设计猪特异性引物、探针和通用引物、探针，所建立的方法最低检测限为0.4 pg/μL。目前，QIAGEN、Eurofins、Takara、Invitrogen、广州迪奥和北京柏树美等公司针对不同肉类种属的特征基因序列已经开发了多种商业化试剂盒，相比于ELISA试剂盒，该类试剂盒可检测出0.001%的肉类掺假[42]。

PCR技术适用于多物种鉴定，并且具有高效、灵敏、准确等优点，在传统PCR技术基础上发展起来的实时荧光PCR技术是一种高特异性、高灵敏度的半定量分析方法[43]。虽然，实时荧光PCR技术应用于肉类掺假鉴别弥补了传统PCR技术交叉污染及假阳性的不足，但仍存在一些问题，PCR技术对样本制备要求较高，且易受到DNA降解、复杂基质干扰等因素影响[44-45]；同时，PCR技术检测分析需要较长时间，并不适用于快速的肉类物种鉴定；由于PCR引物设计不合理，特异性扩增后假阳性、假阴性的实验结果发生率相对较高。

4 基于蛋白质组学的生物质谱技术

随着蛋白质组学的发展，生物质谱技术在蛋白质组学领域中的应用不断深入，科学工作者提出了一种新的基于生物标志物的液相色谱串联质谱的肉类掺假鉴别技术。由于生鲜肉类和加工肉制品中存在许多生物大分子信息，不同动物源肉类、血液中所存在的蛋白质种类、分子质量及氨基酸序列不尽相同。因此，通过不同动物源的特异性蛋白质进行肉类掺假鉴别成为最快速、准确的方法。

2010年，Sentandreu等[46]应用高效液相色谱-串联四级杆质谱（high-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry，HPLC-MS/MS）技术对鸡肉中的肌球蛋白轻链酶解多肽进行分离和检测，所建立的方法具有特异性强、灵敏度高等优点，最低检测限为0.5%。随后，冯静等[47]建立了基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry，MALDI-TOF-MS）技术的肉类掺假检测方法，以鸭肉中的m/z 15 501、m/z 16 245和m/z 17 197及猪肉中的m/z 16 884作为肉类鉴别的分析依据，所建立方法的样品平均分析时间小于30 min，操作简便，有较好的重现性及稳定性。王珊珊等[48]以四极杆飞行时间质谱（quadrupole TOF-MS，QTOF-MS）检测的蛋白肽段的质谱信息为基础，确定了牛血清白蛋白（bovine serum albumin，BSA）定性检测的肽段为HLVDEPQNLIK，定量检测的肽段为ATEEQLK，该方法操作简便、检测快速、成本较低、专一性强，并用于BSA的检测。von Bargen等[12]首次将鸟枪法与质谱法结合鉴定肉制品中的动物源性成分，以牛、羊、鸡肉作为对照品，筛选出马、猪的特异性肽段，采取多反应监测模式（multiple reaction monitoring，MRM）选择性的检测清真牛肉中特异性肽段的含量，最终确定马、猪的检测限为0.55%，并采用三级质谱的方法，成功地将猪肉的检测限降低至0.13%。Sarah等[5]建立了鉴定热处理的山羊、牛、鸡肉制品中掺杂的猪肉成分的方法，采用液相色谱串联四级杆飞行时间质谱（LC-QTOF-MS）技术监测从猪乳酸脱氢酶、肌酸激酶和血清白蛋白成功筛选出4 个特异性肽段（EVTEFAK、LVVITAGAR、FVIER和TVLGNFAAFVQK），并以这4 个肽段对热处理肉制品中猪肉成分进行定性与定量分析。2014年，Montowska等[49]

使用电喷雾解吸电离质谱技术（desorption electrospray ionization mass spectrometry，DESI-MS）与液滴萃取表面分析（liquid extraction surface analysis，LESA）质谱（LESA-MS）技术首次对牛、马、猪、鸡和火鸡的骨骼肌蛋白进行检测，并成功筛选出不同动物源骨骼肌蛋白的特征多肽。通过比较发现，LESA-MS技术在灵敏度和稳定性方面优于DESI-MS技术。von Bargen等[13]再次应用HPLC-MS/MS技术对23 种市售肉类制品进行了鉴定，鉴定结果显示仅有1 例咸牛肉样品与其标记成分不符，并成功将该方法的检测限降低至0.24%。2015年，Montowska等[50]应用LESA-MS技术首次对肌球蛋白重链多肽标记物进行识别，并将该方法成功地应用于牛、马、猪、鸡和火鸡加工肉制品的检测。2016年，Marbaix等[51]使用nano-UPLC-QTOF-MS技术对加工动物蛋白（processed animal proteins，PAPs）的热稳定性多肽进行识别，在结蛋白、肌红蛋白、碳酸酐酶-3、热休克蛋白β-1等蛋白中筛选出牛特征多肽3 条、猪特征多肽4 条、羊特征多肽5 条，并成功应用于饲料中的禁用动物成分的检测和鉴定。Balog等[52]应用快速蒸发电离（rapid evaportion ionization，REI）質谱（REIMS）技术成功地在混合肉类样品中鉴别出牛、马、鹿肉成分，该技术可实现常压敞开式电离取样，具有分析时间短、灵敏度高等优点。李莹莹等[11]利用蛋白质组学的方法对猪肉、牛肉、鸡肉、羊肉和鸭肉进行了多肽识别，并采用液相色谱-串联四极杆质谱技术对羊肉中掺有1%、5%、10%、20%、50%的鸭肉进行测定，该方法线性相关系数为0.99，检出限为0.55%。

利用生物质谱技术鉴定物种起步较晚，但随着质谱仪器的不断发展，生物质谱技术进行肉类掺假鉴定已经成为新的研究热点。质谱识别不同动物源样品特征多肽并进行定性与定量分析，能够避免实验过程中基质干扰及假阳性、假阴性问题的出现；同时相对与ELISA技术与PCR技术而言，生物质谱技术具有更快速、更准确、特异性更强、灵敏度更高及检测限更低等优点。但是由于生物质谱仪器价格高昂，较难普及。

5 结 语

随着现代分析方法及各学科间的交叉发展，可用于肉类掺假鉴别的方法越来越多。感官鉴定技术通过色泽、肌间脂肪、嫩度及气味等作为判断依据，在一定程度上会产生主观差异性，并且准确度不高。ELISA技术与PCR技术都可以在一定的条件下进行肉类物种鉴别，ELISA技术操作简单、成本低廉、通量高，但易产生假阳性、假阴性实验结果；PCR技术灵敏度高、特异性强，但是对于操作人员有较高的技术要求且只能进行半定量分析。生物质谱技术快速、高效、特异性更强、灵敏度更高，为肉类掺假鉴别开启了新的途径。因此研发低成本、高通量的质谱技术必将成为肉类掺假鉴别方法的主流趋势和发展方向。

参考文献：

[1] 逯文娟. 从羊肉造假看食品安全监管[J]. 食品安全导刊， 2013（5）： 13.

[2] 金萍， 丁洪流， 李培， 等. 2013年苏州地区肉及其制品掺假情况调查[J].

中国食品卫生杂志， 2014， 26（2）： 168-172.

[3] 李楠， 王佳慧， 沈青， 等. 北京地区牛、羊肉片中鸭、鸡、猪源性成分调查[J]. 中国食品卫生杂志， 2014， 26（3）： 227-232.

[4] 王朝恩. 雀巢、乐购等陷“马肉风波”问责欧盟食品安全监管[J].

甘肃畜牧兽医， 2013， 43（3）： 52-53. DOI：10.3969/j.issn.1006-799X.2013.03.042.

[5] SARAH S A， FARADALILA W N， SALWANI M S， et al. LC-QTOF-MS identification of porcine-specific peptide in heat treated pork identifies candidate markers for meat species determination[J]. Food Chemistry， 2016， 199（15）： 157-164. DOI：10.1016/j.foodchem.2015.11.121.

[6] 丰玉珍， 高福奎， 刘莹. 肉类快速鉴别检验技术探讨[J]. 动物科学与动物医学， 2000， 17（1）： 54-55.

[7] 冯永巍， 王琴. 肉类掺假检验技术研究进展[J]. 食品与机械， 2013， 29（4）： 237-239. DOI：10.3969/j.issn.1003-5788.2013.04.058.

[8] 何金兴， 崔一笑， 赵晓磊. 肉类掺假检测技术研究进展[J]. 河南工业大学学报（自然科学版）， 2015， 36（1）： 106-112.

[9] 王宽， 刘树柏， 张晓梅， 等. 肉类掺假检测技术研究进展[J]. 食品安全质量检测学报， 2014（9）： 2639-2643.

[10] 任秀， 骆海朋， 崔生辉. 酶联免疫吸附法和DNA检测法在肉类鉴别中的应用[J]. 中国食品卫生杂志， 2015， 27（1）： 93-97.

[11] 李莹莹， 张颖颖， 丁小军， 等. 液相色谱-串联质谱法对羊肉中鸭肉掺假的鉴别[J]. 食品科学， 2016， 37（6）： 204-209. DOI：10.7506/spkx1002-6630-201606037.

[12] von BARGEN C， DOJAHN J， WAIDELICH D， et al. New sensitive high-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry method for the detection of horse and pork in halal beef[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2013， 61（49）： 11986-11994. DOI：10.1021/jf404121b.

[13] von BARGEN C， BROCKMEYER J， HANS-ULRICH H. Meat authentication： a new HPLC-MS/MS based method for the fast and sensitive detection of horse and pork in highly processed food[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2014， 62（39）： 9428-9435. DOI：10.1021/jf503468t.

[14] 崔小平. 常見畜禽肉类鉴别方法[J]. 畜牧与饲料科学， 2013， 34（4）： 73-76. DOI：10.3969/j.issn.1672-5190.2013.04.030.

[15] 彭珍. 感官分析的应用及其评定结果分析方法的研究进展[J]. 肉类研究， 2010， 24（12）： 68-71. DOI：10.3969/j.issn.1001-8123.2010.12.015.

[16] 程榆茗， 徐建文， 李煜， 等. 感官检测在肉类产业中的应用[J]. 肉类工业， 2011， 25（8）： 24-26. DOI：10.3969/j.issn.1008-5467.2011.08.014.

[17] 张强. ELISA技术在食品安全检测中的应用研究进展[J]. 长江大学学报自然科学版： 医学（下旬）， 2015， 12（33）： 45-49. DOI：10.3969/j.issn.1673-1409（s）.2015.33.012.

[18] KANGETHE E K， JONES S J， PATTERSON R L. Identification of the species origin of fresh meat using an enzyme-linked immunosorbent assay procedure[J]. Meat Science， 1982， 7（3）： 229-240.

DOI：10.1016/0309-1740（82）90088-2.

[19] MART?N R， AZCONA J I， GARCIA T， et al. Sandwich ELISA for detection of horse meat in raw meat mixtures using antisera to muscle soluble proteins[J]. Meat Science， 1988， 22（2）： 143-153. DOI：10.1016/0309-1740（88）90088-5.

[20] 陆朱发， 邵剑挺， 贺磊， 等. 用双抗夹心ELISA鉴别不同肉类的研究[J].

动物检疫， 1993， 10（6）： 5-7.

[21] MARTIN D R， CHAN J， CHIU J Y. Quantitative evaluation of pork adulteration in raw ground beef by radial immunodiffusion and enzyme-linked immunosorbent assay[J]. Journal of Food Protection， 1998， 61（12）： 1686-1690.

[22] MACEDO-SILVA A， BARBOSA S F， ALKMIN M G， et al. Hamburger meat identification by dot-ELISA[J]. Meat Science， 2000， 56（2）： 189-192.

[23] RENCOVA E， SVOBODA I， NECIDOVA I. Identification by ELISA of poultry， horse， kangaroo， and rat muscle specific proteins in heat processed products[J]. Veterinami Medicina， 2000， 45（12）： 353 -356.

[24] CHEN F C， HSIEH Y H. Detection of pork in heat-processed meat products by monoclonal antibody-based ELISA[J]. Journal of AOAC International， 2000， 83（1）： 79-85.

[25] AYAZ Y， AYAZ N D， EROL I. Detection in meat and meat products using enzyme-linked immunosorbent assay[J]. Muscle Foods， 2006， 17（2）： 214-220.

[26] 骆训国， 栗绍文， 周蕾蕾， 等. 夹心ELISA方法检测生肉混合物中的猪肉成分的研究[J]. 动物医学进展， 2010， 31（增刊1）： 20-22. DOI： 10.3969/j.issn.1007-5038.2010.z1.005.

[27] HSIEH Y H， CHEN Y T， GAJEWSKI K. Monoclonal antibody-based sandwich ELISA for reliable identification of imported Pangasius catfish[J]. Journal of Food Science， 2009， 74（8）： 602-607. DOI：10.1111/j.1750-3841.2009.01315.x.

[28] ZVEREVA E A， KOVALEV L I， IVANO A V， et al. Enzyme immuno assay and proteomic characterization of troponin I as a marker of mammalian muscle compounds in raw meat and some meat products[J]. Food Additives and Contaminants， 2015， 105： 46-52. DOI：10.1016/j.meatsci.2015.03.001.

[29] 高琳， 徐幸蓮， 周光宏. PCR技术用于食品中原料肉物种鉴别的研究进展[J]. 肉类研究， 2006， 20（10）： 19-21. DOI：10.3969/j.issn.1001-8123.2006.10.008.

[30] 杨宇， 朱定尔. PCR技术的传奇诞生与发展[J]. 医学与哲学， 1998， 19（8）： 397-399.

[31] HOU B， MENG X， ZHANG L， et al. Development of a sensitive and specific multiplex PCR method for the simultaneous detection of chicken， duck and goose DNA in meat products[J]. Meat Science， 2015， 101： 90-94. DOI：10.1016/j.meatsci.2014.11.007.

[32] BHAT M M， SALAHUDDIN M， MANTOO I A， et al. Species-specific identification of adulteration in cooked mutton Rista （a Kashmiri Wazwan cuisine product） with beef and buffalo meat through multiplex polymerase chain reaction[J]. Veterinary World， 2016， 9（3）： 226-230. DOI：10.14202/vetworld.2016.226-230.

[33] 马伊萨兰， 吕明星， 唐俊妮， 等. 用Cytb基因序列分析鉴定肉制品掺假[J]. 中国食品卫生杂志， 2016， 28（1）： 48-51.

[34] 田金辉， 李宝明， 尉婷媛， 等. T-RFLP快速鉴定生鲜肉中牛羊成分的研究[J]. 中国畜牧兽医， 2011， 38（3）： 84-86.

[35] 吴海平， 姚卢悦， 於慧， 等. 应用Real-time PCR鉴定肉制品中的牛羊源成分[J]. 食品工业， 2013， 77（5）： 203-205.

[36] DRUML B， GRANDITS S， MAYER W， et al. Authenticity control of game meat products： a single method to detect and quantify adulteration of fallow deer （Dama dama）， red deer （Cervus elaphus） and sika deer （Cervus nippon） by real-time PCR[J]. Food Chemistry， 2015， 170： 508-517. DOI：10.1016/j.foodchem.2014.08.048.

[37] ULCA P， BALTA H， ?AGIN I， et al. Meat species identification and halal authentication using PCR analysis of raw and cooked traditional Turkish foods[J]. Meat Science， 2013， 94（3）： 280-284. DOI：10.1016/j.meatsci.2013.03.008.

[38] 王昱， 叶自霞， 聂福平， 等. 应用随机引物法鉴定伪劣羊肉卷中的肉种成分[J]. 中国动物检疫， 2014， 31（10）： 74-83. DOI：10.3969/j.issn.1005-944X.2014.10.025.

[39] 苗丽， 李志娟， 王珊， 等. 肉制品中牛源性成分荧光定量聚合酶链式反应方法的建立与应用[J]. 肉类研究， 2015， 29（9）： 30-33.

[40] MEYER R， HOFELEIN C， LUTHY J， et al. Polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism analysis： a simple method for species identification in food[J]. Journal of AOAC International， 1995， 78（6）： 1542-1551.

[41] 周彤， 李家鹏， 田寒友， 等. 一种基于实时荧光聚合酶链式反应的肉及肉制品中猪源性成分含量测定[J]. 肉类研究， 2013， 27（12）： 11-15.

[42] KESMEN Z， YETIMAN A E， SAHIN F， et al. Detection of chicken and turkey meat in meat mixtures by using real-time PCR assays[J]. 2012， 77（2）： 167-173. DOI：10.1111/j.1750-3841.2011.02536.x.

[43] 任君安， 黄文胜， 葛毅强， 等. 肉制品真伪鉴别技术研究进展[J]. 食品科学， 2016， 37（1）： 247-257. DOI：10.7506/spkx1002-6630-201601043.

[44] di PINTO A， BOTTARO M， BONERBA E， et al. Occurrence of mislabeling in meat products using DNA-based assay[J]. Journal of Food Science and Technology， 2015， 52（4）： 2479-2484. DOI：10.1007/s13197-014-1552-y.

[45] BARAKAT H， EL-GARHY H A， MOUSTAFA M M. Detection of pork adulteration in processed meat by species-specific PCR-QIAxcel procedure based on D-loop and cytb genes[J]. Applied Microbiology and Biotechnology， 2014， 98（23）： 9805-9816. DOI：10.1007/s00253-014-6084-x.

[46] SENTANDREU M A， FRASER P D， HALKET J， et al. A proteomic-based approach for detection of chicken in meat mixes[J]. Journal of Proteome Research， 2010， 9（7）： 3374-3383. DOI：10.1021/pr9008942.

[47] 冯静， 刘琳， 黄孟军， 等. 基于飞行时间质谱的快速肉类溯源检测方法[C]//第四届中国北京国际食品安全高峰论坛论文集. 北京： 北京食品学会， 2011： 200-204.

[48] 王珊珊， 赵汝松， 苑金鵬， 等. 基于四极杆-飞行时间质谱的非标记蛋白定量检测方法学研究[J]. 分析测试学报， 2012， 31（8）： 928-932. DOI：10.3969/j.issn.1004-4957.2012.08.007.

[49] MONTOWSKA M， RAO W， ALEXANDER M R， et al. Tryptic digestion coupled with ambient desorption electrospray ionization and liquid extraction surface analysis mass spectrometry enabling identification of skeletal muscle proteins in mixtures and distinguishing between beef， pork， horse， chicken， and turkey meat[J]. Analytical Chemistry， 2014， 86（9）： 4479-4487. DOI：10.1021/ac5003432.

[50] MONTOWSKA M， ALEXANDER M R， TUCKER G A， et al. Authentication of processed meat products by peptidomic analysis using rapid ambient mass spectrometry[J]. Food Chemistry， 2015， 187： 297-304. DOI：10.1016/j.foodchem.2015.04.078.

[51] MARBAIX H， BUDINGER D， DIEU M， et al. Identification of proteins and peptide biomarkers for detecting banned processed animal proteins （PAPs） in meat and bone meal by mass spectrometry[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2016， 64： 2405-2414. DOI：10.1021/acs.jafc.6b00064.

[52] BALOG J， PERENYI D， GUALLAR-HOYAS C， et al. Identification of the species of origin for meat products by rapid evaporative ionization mass spectrometry[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2016， 64（23）： 4793-4800. DOI：10.1021/acs.jafc.6b01041.