内蒙古双峰驼内脏矿物元素特征剖析及营养模式判别：一种化学计量学建模研究

《Journal of Food Composition and Analysis》：Profiling on mineral properties and patterns of bactrain camel viscera of Inner Mongolia: A chemometrics modeling study

　　

双峰驼（Bactrian camel）相关产品因其独特风味和药用价值受到消费者青睐，但不法商贩常通过夸大营养价值扰乱市场竞争，因此亟需开发快速高效的营养模式鉴别技术。本研究采用原子吸收光谱法（Atomic Absorption Spectrometry, AAS）和电感耦合等离子体质谱法（Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry, ICP-MS）首次对内蒙古双峰驼内脏中26种矿物元素进行系统分离与鉴定，分析其组成差异；进而利用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、正交偏最小二乘判别分析（Orthogonal Partial Least Squares-Discriminant Analysis, OPLS-DA）及层次聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis, HCA）建立内脏矿物元素指纹图谱模型。结果表明，内蒙古双峰驼内脏的实质器官（心、肺、肝、肾）与消化器官（瘤胃、网胃、皱胃、小肠、大肠）间存在明显聚类差异；五个核心养殖区实质与消化器官OPLS-DA模型的内外部验证准确率均达94%以上，优于机器学习算法，表明该策略具有良好的产地溯源能力。研究人员认为本工作将为动物源性食品营养模式认证提供良好示范。

《内蒙古双峰驼内脏矿物元素特征剖析及基于化学计量学建模的营养模式判别研究》论文解读

本文发表于《Journal of Food Composition and Analysis》。

一、研究背景与意义

随着贸易全球化，食品品质与营养价值受到广泛关注，特别是地理标志畜产品的营养模式准确识别成为重要研究方向。内蒙古双峰驼（Bactrian camel）是中国北方草原特有地理标志畜禽资源，其肉、乳及内脏因独特风味和药用价值深受消费者喜爱。然而市场乱象中常出现夸大双峰驼产品营养价值的现象，损害消费者权益并威胁产业健康发展，因此迫切需要开发快速、准确的食品营养模式鉴别技术以维护市场秩序。指纹图谱技术通过检测样品中营养成分的类型、含量及分布特征构建代表性"化学指纹"，已在食品真伪与溯源中发挥优势。现有DNA指纹、稳定同位素、近红外光谱及代谢组学指纹等技术各有局限——DNA难区分同种不同产地、同位素易受环境干扰、近红外受限于光谱分辨率与样品复杂度、代谢组学数据处理复杂——而矿物元素在食品中分布相对稳定、不易受加工贮藏影响，且检测灵敏度高、成本低，其组成受生长环境与饲料源影响具个体特异性和稳定性，可作为可靠溯源信息。动物内脏不仅营养丰富，还携带反映动物生长环境、饮食习惯及生理状态的重要信息，其矿物元素组成具种属特异性和地域特征，可作为物种鉴定与溯源生物标志物。基于此，研究人员拟建立基于双峰驼内脏矿物元素的指纹图谱方法，用于内蒙古双峰驼相关产品的营养模式识别。

二、主要关键技术方法

研究人员从内蒙古五个核心养殖区（锡林浩特Xilinhot/XH、乌兰察布Ulanqab/UB、鄂尔多斯Ordos/OS、巴彦淖尔Bayannur/BR、阿拉善盟Alxa League/AL）采集3～5岁健康传统放牧双峰驼内脏（心、肺、肝、肾、瘤胃、网胃、皱胃、小肠、大肠）及背最长肌（longissimus lumborum）各135份和15份，经-20℃冻存。采用湿法消解处理样品，以AAS测定Na、K、Ca、Mg、Cu、Zn、Fe，以ICP-MS测定Mo、Se、Cr、Co、Mn、Ni、Sn、Li、Pb、Cd、Ti、Sr、Rb、Ag、Sb、Te、Cs、Ba、Tl共19种微量元素，以猪肝标准物质GBW10051及内标元素监控准确性。数据经Log₁₀转换与单位方差标度化后，采用SIMCA 14.1进行PCA、OPLS-DA及HCA分析，SPSS 20.0做单因素方差分析与Duncan事后检验，并以Matlab构建支持向量机（Support Vector Machine, SVM）与K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）机器学习模型作对比验证。

三、研究结果

3.1. Identification of mineral fingerprint in the viscera of bactrian camels.（双峰驼内脏矿物元素指纹识别）

研究人员以AAS和ICP-MS鉴定双峰驼内脏26种矿物元素（4种常量元素Na、K、Ca、Mg；22种微量元素Zn、Fe、Cu、Mo、Se、Cr、Co、Mn、Ni、Sn、Li、Pb、Cd、Ti、Sr、Rb、Ag、Sb、Te、Cs、Ba、Tl），标准曲线相关系数>0.999，加标回收率90%～110%。矿物质总含量各器官间为260.00～651.00 mg/100 g，肾脏最高（650.99 mg/100 g），小肠最低（269.68 mg/100 g）。PCA与OPLS-DA显示实质器官（心、肺、肝、肾）与消化器官（瘤胃、网胃、皱胃、小肠、大肠）明显分离，实质器官内部心脏与肺较近、肝与肾较远，消化器官间无显著分离趋势。载荷向量图与变量重要性投影（Variable Importance in Projection, VIP）图表明Cd、Fe、Ag、Mo、Ba、Cu、Tl、Co、Rb、Se、Mn、Sr是区分两类器官的主要元素，其中Rb为心与背最长肌区别于其他器官的特征元素，Ag/Mo/Co/Cu为肝特征元素，Se/Mn/Cd为肾特征元素。HCA显示实质器官聚为一类（组内相似度84.67%～99.91%），消化器官聚为另一类。针对实质器官的OPLS-DA建模内外部验证准确率均为100%，置换检验（R²截距=0.091＜0.4）表明模型未过拟合；K、Ni、Ag、Na分别为心、肺、肝、肾的特征元素（Ag的VIP＞1）。消化道器官区分效果欠佳，待后续优化。

3.2. Mineral fingerprint analysis of parenchymal organs in five regions.（五个地区实质器官矿物指纹分析）

对各产区双峰驼心、肺、肝、肾矿物含量进行描述统计与溯源分析，发现不同地区同种器官某些元素显著偏高（如XH区心脏Cu、UB区肺Ni、OS区肝Zn和Se、BR区肾Mg、AL区肾Fe），可能与当地饲养环境和水源有关。OPLS-DA较无监督PCA具更好聚合效果，除XH与BR肺有轻微交叉外各器官均呈独立聚类趋势。各器官OPLS-DA载荷图与VIP图识别出不同产地的特征标志元素组合（如心脏UB区Rb/Li、BR区Ca、OS区Zn/Ni；肺UB区Cr/Rb、XH区Mo、AL区Tl/Pb等）。五地区实质器官OPLS-DA模型内部验证正确率100%，外部验证平均正确率98.33%；置换检验Q²截距均＜0.05，模型未过拟合，证明矿物元素指纹可有效追溯双峰驼实质器官产地。

3.3. Mineral fingerprint analysis of digestive organs in five regions.（五个地区消化器官矿物指纹分析）

消化器官矿物含量同样存在地区差异。OPLS-DA显示瘤胃XH与UB区、大肠BR与AL区略有重叠（可能与地理邻近有关），其余区分较好，ROC曲线AUC＞0.7。各消化器官分别获得产地特征标志元素（如瘤胃XH区Rb/Cs、BR区Mo/Cd、OS区Se/Sr等）。五地区消化器官OPLS-DA模型内部验证正确率100%，外部验证平均正确率94.67%；置换检验Q²截距均＜0.05，模型可靠，可用于内蒙古五个核心养殖区双峰驼消化器官（瘤胃、网胃、皱胃、小肠、大肠）的产地识别。

3.4. Comparison of machine learning with developed chemometrics models.（所建化学计量学模型与机器学习算法比较）

研究人员采用SVM与KNN两种机器学习算法作同类判别比较，9折交叉验证结果显示：SVM对实质器官平均正确分类率约83.35%、消化器官约73.34%；KNN对实质器官平均约86.68%、消化器官约65.34%；两算法整体平均正确率仅77.79%和74.82%，均显著低于化学计量学OPLS-DA模型（内外部验证＞94%）。表明在本研究双峰驼内脏产地溯源中，传统化学计量学建模比常用机器学习算法更可靠稳定。

四、讨论与结论翻译

综上所述，本研究首次采用AAS和ICP-MS系统鉴定内蒙古双峰驼内脏26种矿物元素，通过PCA、OPLS-DA及HCA分析发现内蒙古双峰驼内脏实质器官（心、肺、肝、肾）与消化器官（瘤胃、网胃、皱胃、小肠、大肠）间存在明显器官聚类差异。在此基础上建立了基于心、肺、肝、肾四种实质器官及瘤胃、网胃、皱胃、小肠、大肠五种消化器官的矿物元素指纹模型。内外部验证结果令人满意，表明所建化学计量学模型对双峰驼内脏产地具良好预测与溯源能力。本工作为区域特色畜产品营养模式分析提供了创新策略，有望拓展动物源产品鉴别方法并为市场监管部门提供技术支持。受实验条件限制及样本量偏小，本研究OPLS-DA模型属探索性研究，未来将通过扩大样本量或调整分类方案进一步增强模型稳健性。