《晏子春秋·內(nèi)篇雜下》記錄：“橘生淮南則為橘，生于淮北則為枳，葉徒相似，其實味不同。所以然者何？水土異也。”

    這段話翻譯成白話文就是說：橘樹在淮南生長是橘樹，生長在淮河以北就變?yōu)殍讟洹Ｋ鼈兊闹θ~長得很相似，但是味道不同，這是因為因地域條件不同而發(fā)生的變異。

    同樣的道理，黃連是常見的中藥藥材，原生長在陰濕的西南山谷。若移植到干燥的北方，苦味就會逐漸消失，同時也失去了藥性。

    所以，地域?qū)游?、植物的生長有很大的影響，不同地域生長的同一物種，會有不同程度上的差異。

    上述的橘子和黃連，在不同區(qū)域生長，風味、特性上會有較大差異。但是也有一些不同產(chǎn)地的食品的風味差異十分微妙，單純依靠人體器官難以區(qū)分，這時候就需要用上我們的先進設(shè)備。其中，無論是LC/MS、GC/MS還是ICP-MS，在食品產(chǎn)地溯源這方面的表現(xiàn)都十分優(yōu)異。

    以葡萄酒產(chǎn)地溯源為例

    利用UHPLC/Q-TOF追蹤原產(chǎn)地的

    代謝組學分析方法

    葡萄酒的風味主要由葡萄中的特定次級代謝產(chǎn)物通過釀造工藝轉(zhuǎn)移到成品酒中來獲得。來自某個特定酒莊的葡萄酒可具有一些由葡萄帶來的特殊特性，即使同一基因型的葡萄，在不同地理區(qū)域之間的一些特定次級代謝產(chǎn)物水平也可能存在巨大差異。因此，可以通過特征代謝物分布來區(qū)分不同原產(chǎn)地的葡萄酒。

    我們在這里介紹一種利用UHPLC/Q-TOF追蹤葡萄酒產(chǎn)品原產(chǎn)地的代謝組學分析方法。

    實驗中，參比赤霞珠葡萄酒樣品來自五家酒莊（兩家為美國酒莊RM-US、VS-US，三家為中國酒莊QHD-CN、SD-CN、ZJK-CN），由LC/Q-TOF采集數(shù)據(jù)，經(jīng)AgilentMassProfilerProfessional(MPP)化學計量學軟件，找到各組之間查找特征化合物，基于這些數(shù)據(jù)的偏最小二乘差異分析模型高度準確地預(yù)測葡萄酒組別。

    通過分析獲得65個顯著性差異的條目。這65個條目決定了中國和美國產(chǎn)葡萄酒之間主要變異性的來源，并且可用作標記物來區(qū)分來自兩個所選美國酒莊和中國三個地區(qū)的葡萄酒。

    圖1.65個差異條目的PCA得分圖。A)3-DPCA得分圖，B)2-DPCA得分圖

    基于上述所選化合物建立了PLSDA模型來預(yù)測葡萄酒原產(chǎn)地，該方法預(yù)測準確度可達到100%。

    以大米產(chǎn)地溯源為例，

    利用ICP-MS追蹤原產(chǎn)地的

    代謝組學分析方法

    微量元素和稀土元素可以有多種來源，例如原料或當?shù)氐耐寥馈h(huán)境、肥料和農(nóng)用化學品。用于測定食品中痕量金屬的常用分析方法包括原子發(fā)射光譜(AES)、ICP-OES和ICP-MS，能夠以較低的檢測限同時檢測痕量和稀土元素。其中，ICP-MS可通過特征圖譜識別從各地區(qū)特有土壤中吸收的金屬，從而為法規(guī)提供技術(shù)支撐。

    實驗中，參比來自四個國家不同產(chǎn)地的大米，由ICP-MS采集數(shù)據(jù)，經(jīng)AgilentMassProfilerProfessional(MPP)化學計量學軟件，以在各組之間查找特征化合物，建立預(yù)測模型。大米樣品的特征性分組中，找到75種差異條目的特征元素。

    圖2.75個差異條目的PCA得分圖

    基于上述所選化合物建立了PLSDA模型來預(yù)測大米原產(chǎn)地，該方法預(yù)測準確度達到100%。

    講到這，我們發(fā)現(xiàn)，LC/Q-TOF和ICP-MS不愧是鑒別食品“祖籍”的“優(yōu)等生”，結(jié)果預(yù)測準確度可達100%。