食品摻假檢測方法

一、為何要實(shí)施摻假檢測二、如何實(shí)施摻假檢測三、實(shí)例四、國內(nèi)外儀器檢測技術(shù)研究進(jìn)展五、國內(nèi)外軟件分析技術(shù)研究進(jìn)展1食品摻假檢測方法.5/9/2024一、為何要實(shí)施摻假檢測生產(chǎn)企業(yè)：品牌保障，經(jīng)濟(jì)保障消費(fèi)者：安全保障，經(jīng)濟(jì)保障監(jiān)管部門：“有法必依”的保障

2食品摻假檢測方法.5/9/2024二、如何實(shí)施摻假檢測已知摻假物的檢測常規(guī)檢測可操作（如：三聚氰胺、合成色素、瘦肉精等）常規(guī)檢測無法操作（如：食品中原來就有的成分）未知摻假物的檢測常規(guī)檢測無法操作3食品摻假檢測方法.5/9/2024解決辦法：只有靠先進(jìn)的分析儀器，對食品中多種成分進(jìn)行準(zhǔn)確定量，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)建模判別，才可能徹底解決食品摻假檢測問題。4食品摻假檢測方法.5/9/2024實(shí)例5食品摻假檢測方法.5/9/20246食品摻假檢測方法.5/9/20247食品摻假檢測方法.5/9/20248食品摻假檢測方法.5/9/2024ANOVA9食品摻假檢測方法.5/9/2024PCASixprincipalcomponentswitheigenvalueshigherthan1(Kaiser’srule)thataccountedforonly70.7%ofthetotalvariance,wereconsideredsignificant.Principalcomponents1(PC1)and2(PC2)accountedfor24.1%and18.1%,respectively,ofthetotalvariability.CabernetSauvignonwinescanbedescribedasrichinv19,v26,v6,v9andv7,Merlotwineswereassociatedwiththeattributesv20,v10,v3,v24,v16,v2andv25,andCabernetGernischtwinesassociatedwithhighercontentsofv28,v17,v5andv11.10食品摻假檢測方法.5/9/2024SLDATheresultshaveshownthatwithonly11(v2,v3,v6,v7,v11,v17,v18,v24,v25,v27andv28)ofthe19initialvariables,itispossibletodifferentiatethewinesobtainedfromthethreedifferentgrapevarieties.Onlythetwofirstdiscriminantfunctionsarestatisticallysignificant(Wilks’lambdavalues),explaining100%ofvariability(71.6%and28.4%,respectively).Thecoefficientsofthevariablesinthetwofirstdiscriminantfunctions(Table2)revealwhichvariableshaveagreaterinfluenceonthose.11食品摻假檢測方法.5/9/2024Therecognitionability,accordingtotheaposterioriprobabilitieswasof100%foralltheconsideredclasses.Thepredictionability(Table3)was100%forCabernetSauvignonandCabernetGernischtwines,butonly92.31%forMerlotwines.Threegroupsrepresentingeachvarietyofwinecanbeclearlyobserved.12食品摻假檢測方法.5/9/202413食品摻假檢測方法.5/9/2024Identificationofdiscriminantvolatilecompounds14食品摻假檢測方法.5/9/2024Applicabilitytest15食品摻假檢測方法.5/9/202416食品摻假檢測方法.5/9/2024Conclusion17食品摻假檢測方法.5/9/2024例子的啟示1、食品摻假鑒別不容易2、食品摻假鑒別必需要測定一些特征性成分（如：揮發(fā)性成分、礦物質(zhì)成分、酚類物質(zhì)、同位素比例、波譜吸收、DNA、蛋白質(zhì)譜等）3、食品摻假鑒別常需要適當(dāng)?shù)幕瘜W(xué)計(jì)量學(xué)方法配合建模。18食品摻假檢測方法.5/9/2024三、特征性成分檢測技術(shù)研究進(jìn)展1、Spectroscopictechniques2、Chromatographictechniques3、Electronicnose4、DNA-basedtechnology5、Immunologicaltechnology6、Thermaltechniques19食品摻假檢測方法.5/9/20241、Spectroscopictechniques（1）MIRandNIRspectroscopy（2）Ramanspectroscopy（3）NMRspectroscopy（4）SNIF-NMRandIRMS（5）FluorescentandUV–visspectroscopy20食品摻假檢測方法.5/9/2024（1）MIRandNIRspectroscopyMIR：4000–400cm-1，molecularbonds

NIR：14000–4000cm-1，complexstructuralinformation

Commonmerit：rapid，non-destructive，beappropriatefordifferentstate，employedchemometricanalysis21食品摻假檢測方法.5/9/2024（2）Ramanspectroscopy特點(diǎn)：對于碳碳雙鍵，碳碳或碳氮三鍵敏感，對水不敏感，對無機(jī)物有高度的選擇性。報(bào)道不多，例子：植物油和蜂蜜摻假22食品摻假檢測方法.5/9/2024（3）NMRspectroscopy13CNMR鑒定脂肪酸組成，區(qū)分奶牛奶和水牛奶。1HNMR區(qū)分不同品種咖啡。應(yīng)用較少，設(shè)備昂貴，操作復(fù)雜。23食品摻假檢測方法.5/9/2024（4）SNIF-NMRandIRMSIRMS:同位素比質(zhì)譜儀，可以進(jìn)行少量樣品的同位素測定和區(qū)分,精確測量同位素含量;SNIF-NMR:點(diǎn)特異性天然同位素分餾核磁共振技術(shù)，可以確定同位素在分子中的具體位置。

它們是目前國際上通用的2種同位素比值檢測技術(shù)，這2種技術(shù)的聯(lián)合使用可以獲得多元素多方位的信息,從而解決更復(fù)雜的摻假問題。24食品摻假檢測方法.5/9/2024原理與應(yīng)用：原理：在人工、天然和生物合成過程中，產(chǎn)物分子具有特殊的同位素比例，即所謂的“同位素簽字”。生命科學(xué)中常用的有：13C/12C、18O/16O、2H/1H、15N/14N，已成功應(yīng)用于多種食品摻假檢測，被認(rèn)為是可信度最高的檢測方法之一。25食品摻假檢測方法.5/9/202413C/12C：DependentonPlants

physiologyC3plants:cerealsandmostfruits,usetheCalvine-BensonpathwaytofixCO2

C4plants:maize(corn)andsugarcane,usetheHatche-SlackpathwayC3plantsfixCO2andincorporateless13CthanC4plants.26食品摻假檢測方法.5/9/202413C/12C：用于檢測是否外加糖。添加蔗糖、玉米糖化液、玉米果葡糖漿。解決辦法：IRMS檢測CO2添加甜菜糖，如何檢測？解決辦法：SNIF-NMR技術(shù)可以檢測出乙醇分子特定位置上氘的相對濃度。27食品摻假檢測方法.5/9/2024這種不同植物來源的糖可影響發(fā)酵后酒精分子中氘的分布。研究表明,葡萄酒乙醇分子中甲基位(D/H)含量在很大程度上取決于發(fā)酵糖的氘含量,它代表著糖的植物來源,因此利用核磁共振技術(shù)分析乙醇分子中不同位點(diǎn)的2H含量,可鑒別釀酒原料的種類以及葡萄酒在發(fā)酵前是否添加了外源物質(zhì)(如甜菜糖、甘蔗糖、玉米糖等)。28食品摻假檢測方法.5/9/2024實(shí)例29食品摻假檢測方法.5/9/202418O/16O：由于蒸騰作用,植株中重同位素富集,使植物自身水分子中18O/16O的含量相對自來水、地表水要高,如果在釀造期間外加水,其18O/16O的比值會(huì)降低,因此通過測定葡萄酒中水分子18O/16O的比值,可鑒別葡萄酒在生產(chǎn)過程中是否加水。目前測定18O/16O的比值主要利用IRMS技術(shù)。同位素比質(zhì)譜儀通過測CO2中離子質(zhì)量m/z46(12C16O18O)和m/z44(12C16O16O)比值的變化來判斷水中18O/16O同位素的含量.30食品摻假檢測方法.5/9/202415N/14N：化肥15N含量低，而有機(jī)肥15N含量高?？捎脕頇z測有機(jī)食品和普通食品。31食品摻假檢測方法.5/9/2024（5）FluorescentandUV–vispectroscopyGuimet,F.,Ferre,J.,Boque,R.,&Rius,F.X.(2004).Applicationofunfoldprincipalcomponentanalysisandparallelfactoranalysistotheexploratoryanalysisofoliveoilsbymeansofexcitation-emissionmatrix.AnalyticaChimicaActa,515(1),75–85.Gonza′lez,M.,Lobo,M.G.,Me′ndez,J.,&Carnero,A.(2005).Detectionofcolourdulterationincochinealsbyspectrophotometricdeterminationofyellowandredpigmentgroups.FoodControl,16,105–112.32食品摻假檢測方法.5/9/20242、Chromatographictechniques（1）Gaschromatography（2）HPLC33食品摻假檢測方法.5/9/20243、Electronicnose電子鼻(ElectronicNose)技術(shù)主要是基于一系列選擇性氣體傳感器對食品揮發(fā)性成分的鑒別作用。優(yōu)點(diǎn)：樣品的需要量相對小和前處理簡單,分析快速,并且很容易和化學(xué)計(jì)量學(xué)連用。缺點(diǎn)：對特殊化合物的選擇性不是很好。例子：Guadarrama等成功的應(yīng)用電子鼻技術(shù)和PCA鑒別了6種不同產(chǎn)地的橄欖油。34食品摻假檢測方法.5/9/20244、DNA-basedtechnologyDNA技術(shù)具有高效、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn),但是因?yàn)镈NA容易降解,很多加工食品不一定能提取出DNA,或者生產(chǎn)者可以故意降解摻入物質(zhì)的DNA,這樣就不能達(dá)到鑒別的作用。35食品摻假檢測方法.5/9/20245、Immunologicaltechnology主要是ELISA技術(shù)，這種技術(shù)利用抗體結(jié)合目的蛋白的特異性可以從質(zhì)和量兩個(gè)方面去檢測蛋白質(zhì),達(dá)到鑒別真?zhèn)蔚哪康摹Ｌ攸c(diǎn)：酶聯(lián)免疫技術(shù)具有特異性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),缺點(diǎn)就是針對一些特殊的蛋白要獲得抗體非常困難。例子：（1）Jha等利用ELISA技術(shù)成功地鑒別了食品中肉的品種。（2）Moatsou等報(bào)道把ELISA技術(shù)鑒別不同種牛奶也有很好的效果。36食品摻假檢測方法.5/9/20246、Thermaltechniques差示掃描量熱法：可以判斷液晶的相變情況,也可以測定各相態(tài)存在的溫度范圍和轉(zhuǎn)變溫度。例子：動(dòng)物油脂摻入植物油37食品摻假檢測方法.5/9/2024四、化學(xué)計(jì)量學(xué)建模技術(shù)研究進(jìn)展

化學(xué)模式識(shí)別方法包括主成分分析(Principlecomponentanalysis,PCA)、聚類分析(Clusteranalysis,CA)和判別分析(Discriminantanalysis,DA)等方法。按照有沒有訓(xùn)練可以劃分為有監(jiān)督的模式識(shí)別方法(Supervisedclassification)和無監(jiān)督的模式識(shí)別方法(Unsupervisedclassification)。前者是事先規(guī)定分類的標(biāo)準(zhǔn)和種類的數(shù)目,通過大批已知樣本的信息處理(稱為訓(xùn)練或?qū)W習(xí))找出規(guī)律,再用計(jì)算機(jī)預(yù)報(bào)未知。后者是只有一大批樣本,事先沒有規(guī)定分類標(biāo)準(zhǔn),也沒有規(guī)定分成幾類,卻要求通過信息處理找出合適的分類方法并實(shí)現(xiàn)分類。38食品摻假檢測方法.5/9/2024主成分分析(PCA)

主成分分析就是根據(jù)在初選的特征量間可能存在的相關(guān)性,找到一種空間變換方式,通過對原特征(經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的)變量進(jìn)行線性組合,形成若干個(gè)新的特征矢量。要求它們之間相互正交,并能最大限度地保留原樣本集所含的原始信息。主成分分析在模式識(shí)別方面的應(yīng)用是將多元變量用特征投影的方式進(jìn)行降維,得到可在二維或三維空間顯示的特征變量,然后利用人眼進(jìn)行分類識(shí)別,屬于無監(jiān)督的模式識(shí)別方法。39食品摻假檢測方法.5/9/2024聚類分析(CA)

聚類分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的一種方法,適用于對于樣本沒有類的先驗(yàn)知識(shí)的情況。包括系統(tǒng)聚類方法、k均值聚類法、圖論方法中的最小生成樹等方法。其中系統(tǒng)聚類法和k均值聚類法是比較常用的方法。系統(tǒng)聚類法的基本思想是在各自成類樣本中,將距離最近的樣本并為一個(gè)新類,計(jì)算新類與其它類的距離,直到所有的樣本并為一類;k均值聚類法是一種動(dòng)態(tài)聚類方法,其基本思想是假設(shè)一個(gè)分類數(shù)目k,任意選取k個(gè)點(diǎn)作為初始類聚點(diǎn),逐個(gè)計(jì)算其它樣本與k個(gè)類重心之間的距離,選取距離最小者將其并入該類,再重新計(jì)算各類的重心,并以該重心為新的凝聚點(diǎn),直到每個(gè)樣本都被歸類。40食品摻假檢測方法.5/9/2024判別分析(DA)

判別分析屬于有監(jiān)督的模式識(shí)別方法,它需要用已知的類別的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練,得到判別模型,才能對未知樣本進(jìn)行類別的判定。判別分析的代表性方法有線性判別(LDA)、K最鄰近法(KNN)、簡易分類算法(SIMCA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(jī)(SVM)。41食品摻假檢測方法.5/9/2024LDA的目標(biāo)是尋找最能把兩類樣本分開的投影直線,以投影后樣本類間離散度和樣本類內(nèi)離散度