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果樹所開展基于多礦物元素的蘋果產地溯源研究

 

中國農業科學院果樹研究所果品質量安全風險監測與評估創新團隊運用多元素指紋分析技術結合化學計量學方法對基于多礦物元素的蘋果產地溯源可行性進行了研究,相關成果近日發表在學術期刊《Journal of the Science of Food and Agriculture》上,通訊作者聶繼云研究員,第一作者張建一。產地溯源是果品質量安全研究的重要領域。我國是世界第一大蘋果生產和消費大國,產量約占全球蘋果總產量的50%。開展產地溯源研究可為蘋果產地信息真實性確定、地方特色蘋果產業保護、蘋果產地追溯和蘋果質量安全監管提供重要技術支撐。

該研究運用電感耦合等離子體原子發射光譜(ICP-AES)和石墨爐原子吸收光譜(GF-AAS)技術對2017年采自我國五大蘋果產區的317份蘋果果實樣品進行了BKCa14 種元素的含量。利用不同建模方法,對數據分別構建了線性模型-判別分析和非線性模型-反向傳播人工神經網絡分析。結果顯示,我國五大產區蘋果具有各自獨特的元素指紋圖譜。不同產區蘋果在某些元素含量上具有顯著差異。利用建立的非線性-反向傳播人工神經網絡模型,82.3%蘋果樣品能被正確區分。與線性判別分析方法相比,非線性-反向傳播人工神經網絡分析模型區分效果更好。該研究初步明確了應用多元素指紋分析技術對不同產地蘋果進行產地溯源的可行性,多元素指紋分析技術結合反向人工神經網絡分析可為不同產地蘋果的產地溯源提供技術支撐,也可為相關研究提供有益借鑒和參考。

該研究得到現代農業(蘋果)產業技術體系(CARS-27)、中國農業科學院科技創新工程CAAS-ASTIP)、國家果品質量安全風險評估專項(GJFP2018003等項目的資助。

原文鏈接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jsfa.9890

 

 

 

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