葡萄酒真实性控制：分析方法、数据整合及新兴观点

《Food Analytical Methods》：Wine Authenticity Controls: Analytical Methods, Data Integration and Emerging Perspectives

葡萄酒鉴定方法综述：分析了感官、基因及物理化学三种方法。感官法具整体性但主观性强，需改进标准化；基因法精准但提取复杂；物理化学法涵盖同位素质谱（IRMS）、SNIF-NMR及ICP-MS等技术，可有效追溯地理来源与年份。现存挑战包括数据库建设、方法标准化及复杂数据解析，未来需整合多技术及机器学习模型提升鉴定准确性与法律效力。

　　

摘要

葡萄酒认证对于保护生产者和消费者免受欺诈行为至关重要。本文综述了用于评估葡萄酒真伪的分析方法，包括感官分析、基因分析和物理化学分析方法，这些方法涉及掺假行为的追踪、葡萄品种鉴定、地理来源和年份的确定。通过感官分析的感官方法能够全面了解葡萄酒的质量，但在主观性和标准化方面存在挑战，这些问题需要在未来得到解决；此外，电子传感器也提供了一些替代方案。基于基因的分析方法（涉及DNA分析）在识别葡萄品种来源方面具有高度特异性，但需要复杂的提取过程和标记物选择。物理化学分析方法包括多种技术，如元素分析、分子分析和放射性同位素测年。元素分析技术，如同位素比值质谱（IRMS）、位点特异性天然同位素分馏-核磁共振（SNIF-NMR）和电感耦合等离子体质谱（ICP-MS），能够提供关于葡萄酒地理来源和掺假情况的宝贵信息。分子分析方法，包括光谱学、质谱与色谱联用以及核磁共振（NMR），能够识别葡萄酒中的成分，并评估葡萄品种来源、地理来源和年份。面临的挑战包括数据库的构建和管理、分析方法的一致性需求以及复杂数据的解读。有前景的发展方向包括通过数据融合整合多种分析技术，并应用先进的建模策略（如机器学习）来提高葡萄酒认证的准确性和可靠性。技术的持续进步和协调努力为建立一套稳健且具有法律辩护力的葡萄酒认证框架提供了机会。