潘泓杉 马红

摘要 本文对指纹图谱构建技术在食品品种判别中的研究现状和发展进行概述，包括检测挥发性物质的气相色谱质谱联用（GC-MS）、电子鼻以及检测非挥发性物质的高效液相色谱（HPLC）、电子舌、电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）等，同时对指纹图谱技术在食品品种判别方面的未来发展方向提出展望。

关键词 指纹图谱；食品品种判别；研究进展

中图分类号 O657.7；TS207.3 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2018）12-0240-03

Abstract In this paper，the research status and development of fingerprinting technology in food variety discrimination were summarized，such as gas chromatograph-mass spectrometer（GC-MS） and electronic nose，which were used to detect volatile constituent，and high performance liquid chr-omatography（HPLC），electronic tongue and inductively coupled plasma-mass spectrometer（ICP-MS），which were used to detect non-volatile const-ituent.At the same time，the future development direction of fingerprinting technology in the food variety discrimination was prospected.

Key words fingerprinting technology；food variety discrimination；research progress

食品按照加工程度可分为生鲜食品和加工产品。不同食品具有不同的物理、化学性质。对同一品种食品来说，由于产地、种植和加工方式的不同，食品品质也会有所不同，而品质的差异对销售价格的影响十分显著。目前，市场上存在以次充好、以伪代真的现象，仅通过人为感官的角度对食品的品质进行辨别具有很大的主观差异性，易导致判别结果不够客观，故一些学者提出运用指纹图谱技术对食品品质进行检测。

食品指纹图谱是指将食品特有的品质，如香气、滋味、元素组成、形状、色泽等，通过特定的信息化处理后能对产品进行分析识别的技术，这种识别具有唯一性，可用于产品真伪识别和产品质量优劣判别[1]。指纹图谱技术研究建立在现代仪器分析、数学统计手段及计算机模拟方法的基础之上[2]，具有可靠方便、准确快速、不易受环境影响等特点，并能准确反映个体间的内在差异，能够在排除主观差异的条件下进行不同品种食品的量化对比，因而极其适合于品种鉴定工作，同时也为未知品种食品的判别提供了帮助[3-6]。

国内外学者已经将指纹图谱技术应用到食品的品种判别中，为区分不同品种间的差异提供可靠、稳定、专属的判断依据。但是当前应用指纹图谱技术对食品种类的研究不够广，多种方法联合使用的研究也很少。本文对指纹图谱技术研究进展进行总结分析，同时对目前存在的问题进行归纳，并探讨预测其未来的发展趋势。

1 食品指纹图谱构建的主要技术

随着现代科技水平的飞速发展，日新月异的食品检测分析方法能够实现复杂食品特征解析、食品安全监督以及食品品种区分。但是单一的技术手段在食品检测方面存在一定的局限性，无法对复杂食品建立全方位的解读。不同的食品指纹图谱技术构建方法及分析方式在食品分析过程中起到的导向作用不同。为对食品进行透彻、全面的分析，要根据食品特点选择合适的仪器，或将多种仪器联合使用。

1.1 挥发性物质指纹图谱的建立

1.1.1 气相色谱质谱联用（GC-MS）。GC-MS作为食品气味指纹图谱建立过程中最常用的方法之一，既发挥了色谱技术高效的分离能力，又结合了质谱特异的鉴别能力，可以同时准确测定并由峰值显示出对应的多种气体物质的具体成分及含量。由于GC-MS对试验条件要求高[7]，因而对样品的前处理比较复杂，进行数据检测前的准备工作难度大，但所得的最终试验结果直观、信息量大，便于对所检测物质进行全面的分析。赵光伟等[8]利用GC-MS对3个不同品种香瓜的香气特征进行了试验分析，通过对比检测出的物质成分及含量信息，得出3种香瓜的香气成分主要为酯类，同时还具有特有的香气成分的结论，可以通过这种特殊香气的种类来鉴别香瓜的品种。

1.1.2 电子鼻。电子鼻或称气味扫描仪，主要由集成多种气体传感器的传感器阵列、信号采集电路、模式识别系统等功能组件构成[9]，是一种模仿生物嗅觉的气体检测系统，其原理是利用气敏传感器感知、识别和检测挥发性成分。电子鼻不能检测出挥发性物质的具体组分，但可以检测出样品整体的特征香气类型，从而区分不同样品[10]。电子鼻由于其结构简单、使用方便、检测速度快，成为建立食品的气味指纹图谱技术方面的首选设备。

任智宇等[11]建立了不同品种、是否进行熏硫化及不同开放程度的菊花电子鼻判别模型，由于样品中挥发油的含量对应不同的电子鼻响应值，故菊花电子鼻指纹图谱的构建和分析实现了对样品菊花的分类判别。

1.2 非挥发性物质指纹图谱的建立

1.2.1 高效液相色谱（HPLC）。HPLC技术通过分离样品中各非挥发性成分来达到分析目的，因其具有高效、高速、高灵敏度的特点而被广泛应用。为实现液相与固相的分离，经常和质谱技术联用（液质联用，HPLC-MS），在分离物质的同时获得物质的相对分子质量以及结构信息[12]，从而得到有效的物质检测结果。 李佳秀等[13]使用HPLC对樱桃、桃、苹果、蓝莓、石榴和梨6類水果共53个品种果汁中有机酸（酒石酸、奎宁酸、莽草酸、乳酸、宫马酸、草酸、苹果酸、枸橼酸）进行成分和含量测定。结果显示，不同水果的有机酸成分存在差异，故可以根据果汁有机酸的种类对不同类别的水果进行鉴别，而对于同一类别的水果，各个品种间虽然有机酸构成相同，但含量上存在差异，可以根据这种差异对同类水果的不同品种进行辨别，进而提升果汁的品质。

1.2.2 电子舌。电子舌是一种与人类味觉系统相仿、主要用于液体呈味物质的分析和识别的仪器。与电子鼻相类似，电子舌主要由味觉传感器阵列、信号处理系统和模式识别系统3个部分组成，将采集到的不同化学物质的味觉信号转换成电信号，并利用数学手段对电信号进行识别、分析和处理[14]。同样，电子舌不能得到样品中成分的定性与定量结果，而是样品的整体信息，通过信息的比较实现味觉的鉴别。电子舌操作简便、检测速度快、结果准确，是快捷高效的检测手段。高利萍等[15]应用电子舌检测区分不同成熟度草莓的鲜榨汁，结果显示，利用电子舌技术可以明显区分未成熟、半成熟、成熟以及完熟期的草莓鲜榨汁。

1.2.3 电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）。ICP-MS技术是应用于多元素分析的方法，特别是用于痕量和超痕量的元素分析，也可对多种非金属元素进行检测。其凭借低检出限[16]、多元素同时分析、分析速度快、灵敏度高、重现性好等优势，已经成为一种常用的成熟的分析测试手段，是分析食品样品中多元素的可靠、高效方法，应用于众多食品营养分析与安全监测领域。

金铃和[17]应用ICP-MS建立了椴树蜜中23种矿质元素以及锶和铅同位素比值的测定方法，对比发现，东北黑蜂蜜和椴树蜜的矿质元素含量和同位素比值分布不同，基于矿质元素含量的PCA能够明显区别出东北黑蜂蜜与椴树蜜。

2 指纹图谱技术在食品中的应用

2.1 茶叶

茶叶是中国传统饮品之一，茶文化源远流长。据Euro-monitor Internetional统计，中国是最大的茶叶市场，2000年中国茶食品市场规模为121.6亿元，2013年已超1 000亿元，年复合增长率在19%左右。茶叶中含有茶多酚、茶色素、茶多糖、γ-氨基丁酸等成分。通過科普宣传，大众对茶叶具有降低血压、胆固醇以及提高免疫力等保健功能[18-19] 也有所了解，但对品种区别与区分方式的了解不够。由于不同品种茶叶的风味和营养成分差别很大，价格也存在较大的差异，市场上茶叶品种也存在模糊不清的情况，故需要对不同品种茶进行成分分析和品种鉴定。国内已有学者通过指纹图谱技术对不同品种茶叶的鉴定进行了研究。

杨天鸣等[20]利用近红外光谱分析技术，使用多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction，MSC），再结合主成分-马氏距离判别分析方法（Principal Component Analysis- Mahal-anobis distance，PCA-MD），对7种不同品种茶叶的谱图进行分析，其谱图差异明显。利用所得的PCA-MD 模型对7个品种的茶叶全部完成分类，模型的预测分类识别率均为100%。

宁井铭等[21]研究了普洱茶晒青毛茶和绿茶的HPLC指纹图谱，进行了相似度分析、系统聚类分析、主成分分析和二维排序分析，4种分析方式均能较好地对茶叶进行识别。采用相关系数、夹角余弦和重叠率3种方式计算18个晒青毛茶茶样指纹图谱的相似度，均可以将晒青毛茶与炒青绿茶及扁形绿茶区分开来，其中夹角余弦法最为精确。同时系统聚类和二维排序等方法不仅可以区分普洱茶晒青毛茶与绿茶，还能对临沧市、普洱市和版纳州的晒青毛茶进行大致区分。倪 倩等[22]通过比较几种茶叶的HPLC指纹图谱，发现10种普洱生茶和2种绿茶（龙井、碧螺春）之间的HPLC指纹图谱在没食子酸儿茶素、表没食子酸儿茶素、没食子酸酯、表儿茶素没食子酸酯含量上存在明显差异。

2.2 果酒

果酒是以水果为原料经发酵而成的低度饮料酒，因其独特的风味和色泽而深受广大消费者的喜爱。我国水果产业持续发展，品种资源繁多，为果酒产业提供了良好基础。果酒产业的发展也在一定程度上缓解了残次果无法销售等问题[23]。果酒富含糖、有机酸、酯类及多种维生素[24]，且酒精度低，是一种低酒精度、高营养的保健功能饮品。然而香精、色素和甜味剂的添加和以次充好的造假行为层出不穷。通过对果酒的指纹图谱的研究可以直观地判断果酒产品真伪以及品质优劣。

徐抗震等[25]通过反向高效液相色谱-电化学检测法（Hi-gh Performance Liquid Chromatography-Electrochemical Dete-ction，HPLC-EDC），并选取相关系数法和向量夹角余弦法对14种苹果酒样品进行指纹图谱分析，确定了8个共有峰，同时发现，由于原料和生产工艺的差别，国外与国内的苹果酒差异较大，为果酒类质量分析提供了有效的微观信息。

张军翔等[26]通过利用梯度分离法对9个品种葡萄酒的花色苷进行了高效液相色谱分离，建立了HPLC指纹图谱，结合聚类分析对大部分品种葡萄酒有很高的识别能力，能够通过指纹图谱从图形和数据上反映出不同品种葡萄酒花色苷的差别。通过一些特征峰的对比可以将山葡萄酒及杂种葡萄酒与欧亚种品种葡萄酒区分开。

楚刚辉等[27]采用红外光谱法建立喀什树莓酒与伪品的指纹图谱，经分析确定了18个共有峰。通过相似度分析得出结论：10批树莓酒的图谱相似度较高，具有很好的一致性，但5种伪品相似度各异，与真品相似度有一定差距。采用Q型聚类分析法，10种树莓酒聚为一类，5种伪品各为一类，有效辨别了真品与伪品。

2.3 食用菌

食用菌是人们日常生活中最重要的植物性蛋白和营养素来源之一。自改革开放以来，中国食用菌产业发展迅速，据2012年中国食用菌产业发展大会资料介绍，中国食用菌产量占到全球总产量70%以上[28]。食用菌含有丰富的多糖、功能性蛋白、三萜、黄酮、多酚、皂苷、核苷等具有生物活性的化合物，具有增强免疫力、缓解疲劳、辅助降血脂、延缓衰老等功效，且成本相对低廉，经济效益高[29-31]。为了达到更好的保健作用，需要对不同品种的食用菌进行区分。目前，已有学者通过指纹图谱技术对香菇、牛肝菌等食用菌进行了部分品种鉴别。陈万超等[32]对12个国内主栽审定品种的香菇进行SP-ME-GC-MS指纹图谱的分析，使用邻二氯苯作为内标物，共提取出42种共有成分。以组间联接聚类法获得香菇挥发性成分聚类谱系图。通过PCA分析能较好区分香菇和其他食用菌。

杨天伟等[33]用氯仿作为提取溶剂，对9种采自云南不同产地的绒柄牛肝菌建立了紫外指纹图谱，欧氏距离法和主成分分析法均能在一定程度上反映样品特征，并且能较好地反映样品之间的差异性，从而可鉴别出不同产地的牛肝菌。

Ricardo Malheiro等[34]使用顶空固相萃取和气质联用技术对6种野生食用菌的挥发性次级代谢物进行检测。通过目标分析，将46种挥发性物质分为醇、醛、酮、倍半萜烯类化合物和萜烯五大类，不同品种的挥发性主成分都有所不同。通过主成分分析，发现其中有11种挥发性成分是这6种野生蘑菇的重要判别物质，可以对其进行有效判别。

2.4 其他食品

指纹图谱在其他食品的品种鉴别方面也有很大贡献，如肉类、蜂蜜、粮食、调味品等。通过对不同品种食品的指纹图谱研究，能够实现对不同品种的判别，也在一定程度上起到了品质控制和防止伪品等作用。

卜凡艳[35]以三黄鸡、乌骨鸡和A-A鸡（爱拔益加肉鸡）腿肌的香气成分为研究对象，通过GC-MS对3种鸡肉进行分析，并对每个品种共有峰相对峰面积进行聚类分析，每个品种与其他品种都能很好的区分。同时采用9个未知品种进行验证，9个未知品种都能被较好地区别。Piotr Marek Ku等[36]选择油菜籽、青柠、石楠花、洋槐、玉米、荞麦等62种作物的花蜜，通过质子转移反应质谱（pro-ton transfer reaction-mass spectrometry，PTR-MS）和HPLC处理，经主成分分析和k最近邻算法进行分析，2种方法均可以区分蜂蜜品种，但HPLC在品种分析准确度上比PTR-MS更优，特别是在210 nm处记录的HPLC指纹最适合使用化学计量分析鉴定植物来源。PTR-MS有助于快速在線筛选荞麦蜜。

于慧春等[37]选取河南信阳不同品种的4种水稻，经过电子鼻测定，选用平均微分值法和面积斜率比值法提取样品特征数据。使用主成分分析、费舍尔判别分析法和误差反向传播算法分析数据，进行品种判别。在主成分分析的分类结果中，样品存在少量重叠；费舍尔判别分析法能够完全区分4种样品，分类效果优于主成分分析法；误差反向传播算法准确率为100%，能够非常有效地区分4个品种的水稻。

解华东等[38]以冰醋酸溶液（质量浓度45 g/L）作参比液，研究了34种食醋的紫外吸收光谱曲线。通过相似度对比，33种食醋的紫外吸收光谱曲线相似度值在0.9以下，具有十分明显的区别，说明其均属于不同类型。

3 指纹图谱技术应用前景与不足

3.1 增强分析仪器的稳定性

由于天气、温度、湿度以及仪器调试等都会对最终结果造成影响，因而增强仪器在不同条件下的稳定性、加强仪器的稳定程度、最大程度减小系统误差是今后仪器发展的必经之路。

3.2 简化前处理过程

许多指纹图谱技术方法都在向简便操作发展，如电子鼻、电子舌的操作十分简便。但是指纹图谱技术样品的前处理操作繁琐复杂（如HPLC等），不便于迅速检测，对于未来快速、简便地得到系统的指纹图谱是一个巨大的阻碍。故对于样品前处理的简化仍需在未来发展中作进一步研究。

同时如GC样品前处理中的消化要使用到强酸等危险试验药剂，故减少危险试验药品的使用、降低试验的危险性也是未来的发展趋势。

3.3 多种方法联合使用

指纹图谱技术在食品品种判别方向也取得了一定的进展，但是对于多种方法联合使用的技术在国内的研究还比较少。加强多种方法联合使用，能综合地从多角度、多方向进行分析，以更大限度地区分不同品种食品。

4 参考文献

[1] 吴玉田.中医药现代化与中药指纹图谱分析[J].中国中西医结合杂志，2002（9）：645-646.

[2] 谢晶，佟懿.气味指纹图谱技术在食品挥发性气味分析中的应用[J].食品工业科技，2011，32（1）：309-312.

[3] 张凤.生化指纹图谱技术在品种鉴定中的应用及研究进展[J].种子世界，2009（10）：33-34.

[4] 董文江.指纹图谱技术结合化学计量学在某些食品和中药样品质量控制中的应用[D].南昌：南昌大学，2013.

[5] RIEDL J，ESSLINGER S，FAUHL-HASSEK C.Review of validation and reporting of non-targeted fingerprinting Approaches for food authentica-tion[J].Analytica Chimica Acta，2015，885：17.

[6] CUADROS-RODR？魱GUEZ L，RUIZ-SAMBL？魣S C，VALVERDE-SOM L，et al.Chromatographic fingerprinting：An innovative approach for food ′identitation′ and food authentication-A tutorial[J].Analytica Chimica Acta，2016，909：9.

[7] 陈晓水，侯宏卫，边照阳，等.气相色谱-串联质谱（GC-MS/MS）的应用研究进展[J].质谱学报，2013，34（5）：308-320.

[8] 赵光伟，徐志红，孔维虎，等.3个甜瓜品种果实香气成分的HS-SPEM/GC-MS比较分析[J].果树学报，2015，32（2）：259-266.

[9] 李强，谷宇，王南飞，等.电子鼻研究进展及在中国白酒检测的应用[J].工程科学学报，2017，39（4）：475-486.

[10] 方园，詹诗画，邹奉元.电子鼻技术及其在服装领域的应用[J].现代纺织技术，2017，25（2）：76-80.

[11] 任智宇，拱健婷，赵丽莹，等.电子鼻技术在硫熏菊花鉴别中的应用[J].世界科学技术-中医药现代化，2015，17（11）：2405-2409.

[12] 王勇.现代检测技术在食品安全检测中的应用[J].绿色科技，2014（11）：201-203.

[13] 李佳秀，张春岭，刘慧，等.不同果汁中有机酸的组成及差异性分析[J].果树学报，2017，34（9）：1192-1203.

[14] 王兴亚，庞广昌，李阳.电子舌与真实味觉评价的差异性研究进展[J].食品与机械，2016，32（1）：213-216.

[15] 高利萍，王俊，崔绍庆.不同成熟度草莓鲜榨果汁的电子鼻和电子舌检测[J].浙江大学学报（农业与生命科学版），2012，38（6）：715-724.

[16] TELGMANN L，LINDNER U，LINGOTT J，et al.Analysis and Speciation of Lan-thanoides by ICP-MS[J].Physical Sciences Reviews，2016，1（11）：58.

[17] 金铃和.ICP-MS测定东北黑蜂蜜和椴树蜜中矿质元素及其在蜂蜜产地溯源中的应用研究[D].泰安：山东农业大学，2016.

[18] 沈成正.茶叶的营养价值及栽培技术[J].现代园艺，2013（2）：31.

[19] 李英，汪松能，王燕.茶叶的营养与保健[J].农业考古，2010（5）：253-254.

[20] 杨天鸣，苏蕊，付海燕，等.茶叶品种鉴别的近红外光谱指纹图谱模式识别方法[J].甘肃科技，2015，31（11）：40-43.

[21] 宁井铭，张正竹，谷勋刚，等.基于高效液相色谱的普洱晒青毛茶指纹图谱识别方法[J].农业工程学报，2010，26（3）：243-248.

[22] 倪倩，佟玲，李文博，等.普洱生茶的HPLC指纹图谱[J].光谱实验室，2011，28（4）：2103-2106.

[23] 张春阳，陈洁珍，吴洁芳，等.果酒成分研究进展[J].中国酿造，2014，33（10）：6-9.

[24] 杜恣闲，郑建莉.果酒的营养成分及其发展分析研究[J].江西化工，2011（2）：23-26.

[25] 徐抗震，宋纪蓉，任莹辉，等.色谱指纹图谱在苹果酒质量评价中的应用[J].色谱，2007（1）：93-95.

[26] 张军翔，冯长根，李华.不同品种红葡萄酒花色苷高效液相色谱指纹图谱识别[J].农业工程学报，2006（10）：216-221.

[27] 楚刚辉，阿吉姑·阿布都热西提，丁晓丽.喀什树莓酒及其5种伪品的红外指纹图谱鉴别[J].食品科学，2012，33（20）：157-161.

[28] 苏安祥.中国食用菌产业现状与发展趋势[J].农产品加工（学刊），2013（21）：56-57.

[29] 潘春磊，盛春鸽，黄文，等.食用菌保健功能及产品开发技术研究进展[J].北方园艺，2014（15）：197-200.

[30] 庄海宁，张劲松，冯涛，等.我国食用菌保健食品的发展现状与政策建议[J].食用菌学报，2015，22（3）：85-91.

[31] RATHORE H，PRASAD S，SHARMA S.Mushroom nutraceuticals for improved nutrition and better human health：A review[J].Pharmanutrit-ion，2017，5（2）：35-46.

[32] 陳万超，杨焱，李文，等.香菇挥发性成分SPME-GC-MS分析及特征指纹图谱的建立[J].食品与生物技术学报，2016，35（10）：1074-1080.

[33] 杨天伟，李涛，张霁，等.不同产地、种类牛肝菌的紫外光谱鉴别分析[J].食品工业，2015，36（9）：208-212.

[34] MALHEIRO R，PINHO P G D，SOARES S，et al.Volatile biomarkers for wild mushrooms species discrimination[J].Food Research International，2013，54（1）：186-194.

[35] 卜凡艳.鸡肉香气特征指纹图谱研究[D].杭州：浙江工商大学，2008.

[36] KUS P M，RUTH S V.Discrimination of Polish unifloral honeys using overall PTR-MS and HPLC fingerprints combined with chemometrics[J].LWT - Food Science and Technology，2015，62（1）：69-75.

[37] 于慧春，熊作周，殷勇.基于电子鼻的水稻品种鉴别研究[J].中国粮油学报，2012，27（6）：105-109.

[38] 解华东，布丽君，李志西.基于紫外指纹图谱技术的食醋品种检测方法[J].农业机械学报，2009，40（4）：133-138.