摘要
通过分析不同主产区小米矿物元素含量特征,结合化学统计学建立小米产地判别模型.该研究以甘肃省陇中地区、陇东地区和河西地区的主栽小米品种为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定了小米中18种矿物元素含量,利用方差分析、主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)、线性判别分析(LDA)和聚类分析(HCA)对数据进行统计分析.结果表明:小米样品18种矿物元素中有13种元素含量在3个主产区间存在显著差异(P<0.05),不同主产区小米矿物元素含量具有独特的地域分布特征;18种矿物元素之间存在较强的相关性;PCA分析共提取4个主成分,累计方差贡献率为75.82％;基于LDA和OPLS-DA的判别模型对小米产地判别正确率均为100％,基本可以实现甘肃省不同区域小米产地的精准判别,通过OPLS-DA模型确定了小米产地判别的特征元素(V、Fe、Cu、Cd、Se、Pb);基于特征元素的HCA分析可以成功地对小米产地进行判别.研究证明基于小米矿物元素含量构建的判别模型可以有效区分甘肃省不同产区的小米,为小米产地溯源和质量控制提供了科学依据.
基金项目
甘肃省青年科技基金计划项目(20JR10RA462)
甘肃省农业科学院中青年基金(2015GAAS25)
甘肃省农业科学院中青年基金(2022GAAS49)
甘肃省农业科学院科技成果转化项目(2020GAAS-CGZH02)
甘肃省自然科学基金(20JR5RA104)
甘肃省农业农村厅科技项目(GNKJ-2020-30)
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