多元素分析结合化学计量学方法快速判别宁夏和青海枸杞

作者：连思雨; 谢瑜杰; 张紫娟; 范春林; 王明林; 陈辉^*

来源：食品与发酵工业, 2020, 46(13): 250-254.

DOI：10.13995/j.cnki.11-1802/ts.023771

• 枸杞
• 多种元素
• 化学计量学
• 偏最小二乘判别分析
• 反向传输人工神经网络

采用微波消解结合电感耦合等离子体-质谱(inductively coupled plasma-mass spectrometry, ICP-MS)测定了宁夏和青海2个地区共180个枸杞样品中44种微量元素的含量。通过元素含量进行过滤,将具有显著性差异的9种元素(Sb、La、Tb、Lu、Al、Sc、V、Cr、Se)进行主成分分析,前2个主成分可以解释64.2%的变量,2个产地的枸杞样品基本可以分开。以9种元素为基础,应用偏最小二乘判别分析(partial least squares discrimination analysis, PLS-DA)和反向传输人工神经网络(back propogation artificial neural network, BP-ANN)2种算法分别建立宁夏枸杞和青海枸杞的判别模型。结果显示:在PLS-DA模型中,全部样品建模时,模型的灵敏度和特异性分别为100%和97.5%,75%的枸杞样品建模,模型的灵敏度和特异性分别为98.6%和98.4%,模型对25%样品预测的准确性达到100%;在BP-ANN模型中,全部样品建模和75%的枸杞样品建模,模型的灵敏度和特异性均为100%,模型对25%样品的预测的准确性达到100%,得出BP-ANN模型的灵敏度和特异性优于PLS-DA模型。应用ICP-MS测定枸杞中多种元素含量,结合化学计量学方法可以快速判别宁夏枸杞和青海枸杞。

• 单位
  中国检验检疫科学研究院; 山东农业大学