近日，中國農業(yè)科學院蜜蜂研究所資源昆蟲產品加工與功能評價團隊研究發(fā)現(xiàn)油菜蜜及其組分蛋白質和糖類(二糖、葡萄糖和果糖)的δ13C、δ2H和δ18O結合機器學習算法可用于油菜蜜產地溯源。相關研究成果發(fā)表在《Rapid Communications in Mass Spectrometry》上。
不同產地蜜源植物穩(wěn)定同位素值(δ13C、δ2H和δ18O等)存在差異，這些差異除取決于蜜源植物自身特性外，還受到地理環(huán)境、氣候等因素的影響，可以作為其產地溯源的“自然指紋”。本研究發(fā)現(xiàn)來自不同主產區(qū)的132個油菜蜂蜜及其組分的δ13C、δ2H和δ18O受溫度、海拔等地理因素影響較大，產自高海拔地區(qū)的油菜蜜及其組分的碳、氫同位素值明顯高于低海拔地區(qū)油菜蜜。油菜蜜及其蛋白質的δ13C實現(xiàn)油菜蜂蜜地理溯源的效果優(yōu)于油菜蜜中二糖、葡萄糖、果糖的δ13C。與油菜蜂蜜中的δ2H和δ18O相比，油菜蜜中蛋白質的δ2H和δ18O的地理溯源效果更佳。同時，該研究結合機器學習算法(線性判別分析、支持向量機和隨機森林)建立了基于油菜蜂蜜及其組分蛋白質和糖類(二糖、葡萄糖和果糖)的δ13C，δ2H和δ18O的產地判別模型，三種模型對四個產地的油菜蜜都進行了很好的區(qū)分，其中支持向量機算法(SVM)模型的識別準確率最高(93.2%)。該研究結果可為其他蜂蜜地理溯源提供新思路。
該研究得到國家自然科學基金、國家現(xiàn)代蜂產業(yè)技術體系和國家蜂產品質量安全風險評估項目的資助。(通訊員 李相昕)
原文鏈接：https://doi.org/10.1002/rcm.9539
2023年6月15日
來源：中國農業(yè)科學院
