近日，中国农业科学院果树研究所果品质量安全风险监测与评估创新团队运用多元素指纹分析技术结合化学计量学方法对基于多矿物元素的苹果产地溯源可行性进行了研究，发现苹果多种矿物元素含量与产地之间具有显著相关性。该研究初步明确了应用多元素指纹分析技术对不同产地苹果进行产地溯源的可行性，多元素指纹分析技术结合反向人工神经网络分析可为不同产地苹果的产地溯源提供技术支撑，也可为相关研究提供有益借鉴和参考。该研究成果在线发表在《食品与农业科学杂志（Journal of the Science of Food and Agriculture）》上。
据论文通讯作者聂继云研究员介绍，产地溯源是果品质量安全研究的重要领域。我国是世界第一大苹果生产和消费大国，产量约占全球苹果总产量的50%。开展产地溯源研究可为苹果产地信息真实性确定、地方特色苹果产业保护、苹果产地追溯和苹果质量安全监管提供重要技术支撑。
该研究运用电感耦合等离子体原子发射光谱和石墨炉原子吸收光谱技术对采自我国五大苹果产区的317份苹果果实样品进行了硼、钾、钙等14种元素的含量测定。利用不同建模方法，对数据分别构建了线性模型-判别分析和非线性模型-反向传播人工神经网络分析。结果显示，我国五大产区苹果具有各自独特的元素指纹图谱。不同产区苹果在某些元素含量上具有显著差异。利用建立的非线性-反向传播人工神经网络模型，82.3%苹果样品能被正确区分。与线性判别分析方法相比，非线性-反向传播人工神经网络分析模型区分效果更好。
该研究得到中国农科院科技创新工程、国家苹果产业技术体系、国家果品质量安全风险评估专项等项目资助。（通讯员 何文上）
原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jsfa.9890
