新疆红枣无机元素地域分布相关性及主成分分析

任彦荣,邓朝芳,蒲昌玖,吴洪斌

(1.重庆市功能性食品协同创新中心,重庆第二师范学院,重庆 400067;2.重庆市功能性食品工程技术研究中心，重庆第二师范学院,重庆 400067;3.重庆第二师范学院教学资源中心,重庆 400067;4.新疆农垦科学院农产品加工研究所,新疆石河子 832000)



新疆红枣无机元素地域分布相关性及主成分分析

任彦荣1,2,邓朝芳2,蒲昌玖3,吴洪斌4,*

(1.重庆市功能性食品协同创新中心,重庆第二师范学院,重庆 400067;2.重庆市功能性食品工程技术研究中心，重庆第二师范学院,重庆 400067;3.重庆第二师范学院教学资源中心,重庆 400067;4.新疆农垦科学院农产品加工研究所,新疆石河子 832000)

为从无机元素指标获得红枣的品质和产地信息,按照电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)方法测定新疆红枣资源的14个无机元素(K、Na、Fe、Mg、Zn、Mn、Ca、Cu、Al、As、B、Ba、Cd、Hg)的含量,应用相关性和主成分分析法对新疆主产区红枣品质进行分析。主成分分析得出一个4因子模型,并对该模型进行了详细的分析和解释;第1、2主成分的方差贡献率分别为36.077%和25.487%,对应的显著指标分别为Na、Fe、Mg、Ca、B和Cu、Al、Ba、Cd,显示出对红枣品质和产地评价非常重要;主成分分析同时将36个新疆红枣聚为5组,在一定程度上体现了新疆红枣样品的亲缘关系和地域分布特征。

红枣,无机元素,主成分分析,相关性分析,综合评价

红枣,又名大枣,是我国特产之一,与桃、李、杏、栗并称“中国五果”,红枣不仅是美味果品,也是滋补良药[1-2]。现代营养学研究发现,红枣的生理功能与其含有丰富的蛋白质、氨基酸、维生素、环磷酸腺苷以及无机元素有密切关系[3-10]。无机元素在人体内不仅能促进机体合成生命活动所需的物质,提高生命质量,而且还能提高生物酶的活性,增强机体的免疫能力。近年来关于对产地、品种、成熟度等因素对保健食品及其原料中化学组成及其含量和功能的影响成为研究热点,段景峰等[3]研究了阿拉尔地区五个红枣品种多糖含量差异及其抗氧化活性的研究,Zozio等[5]研究了成熟度对红枣(Ziziphus mauritiana Lamk)抗氧化能力的影响;均揭示了品种、成熟度对红枣功效成分及其功能的影响。人们已经注意到食品的营养价值及保健食品的药效与所含无机元素有关[11-12]。因此,食药两用的红枣中无机元素的研究对于解释其临床应用机理、鉴别和评定其品质等有重要意义。本实验以新疆红枣为研究对象,采用电感耦合等离子体发射光谱仪(inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry,ICP-AES)测定新疆不同产地红枣中无机元素K、Na、Fe、Mg、Zn、Mn、Ca、Cu、Al、As、B、Ba、Cd、Hg含量,对新疆不同产地中红枣资源的无机元素组成数据应用相关性和主成分分析,以期为红枣资源的产地鉴定和分类提供依据,同时也为红枣资源的产业链开发和土壤金属污染控制提供参考。

1　材料与方法

1.1材料与仪器

红枣采集信息见表1;混合多元素标准溶液(K、Na、Fe、Mg、Zn、Mn、Ca、Cu、Al、As、B、Ba、Cd、Hg)北京博德恒悦科贸有限公司;其它化学试剂均为国产分析纯;双蒸水所用溶液均自行配制。

DHG-9240A电热恒温鼓风干燥箱上海齐欣科学仪器有限公司;Optima 7000DV型全谱直读电感耦合等离子体原子发射光谱仪美国Perkin Elmer公司。

1.2实验方法

1.2.1红枣样品预处理方法所用玻璃器皿用1%稀硝酸浸泡24 h,以便除去杂质等因素干扰,然后用去离子水冲洗2～3遍,烘干备用。

红枣样品于2014年10月采收,洗去杂质,超纯水冲洗3～4次,60～70 ℃条件下烘干,将粉碎后的样品于105 ℃烘至恒重,过80目筛,装瓶保存备用。称精确称取红枣样品1.000 g于50 mL锥形瓶中,各加入HNO3-HClO4(4∶1,V/V)8 mL,封口浸泡过夜,加热回流消化至无色透明或略带黄色后近干,冷却后转移至50 mL的容量瓶中,用超纯水定容,备用。每个红枣样品湿法消解三次。

1.2.2红枣中14个无机元素含量的测定方法ICP-AES仪器工作参数:检测器CID的低波段(<265 nm),积分时间15 s;高波段(>265 nm),积分时间5 s;进样雾化器氩气压力:28 kPa;进样蠕动泵转速:100 r/min;辅助气流量0.2 L/min;高频发生器功率1500 W;样品冲洗时间5 s;测定波长范围:188.979～766.490 nm。

1.2.3化学计量学分析方法主成分分析(Principal component analysis,PCA)是将多指标简化为少量综合指标的一种统计分析方法,用少数变量尽可能多的反映原来变量的信息,保证原信息损失小且变量数目尽可能少,对降维后的特征向量进行线性分类,最后在PCA分析的散点图上显示样品之间的整体品质差异。主成分分析具有计算速度快,表征结果简洁明了等优点[13-15]。

本实验以供试的36个红枣(来自于新疆5大主要产地,即:和田、若羌、喀什、哈密、阿克苏)作为样本单元,将红枣的14个无机元素(或者7个有益元素和7个有害元素)含量指标作变量进行主成分分析。根据不同红枣产地主成分特征值、方差贡献率及累计方差贡献率,对36个红枣的品质进行综合评价。采用标准化处理的数据作为多元分析对象,每个红枣样品湿法消解三次,测定后取平均值(n=3)。采用XLSTAT分析软件(ADDINSOFT,2008)进行主成分分析和聚类分析。

2　结果与分析

2.1新疆不同产地红枣中14种无机元素含量的分析

采用ICP-AES结合化学计量学方法评价食品资源独特的元素指纹数据,可以达到产地保护的目的。图1表明尽管不同产地红枣中各元素绝对含量不完全相同,但其元素分布却呈现非常相似的分布态势,即各元素含量按照原子序数顺序呈现出有规律的波浪式分布。这一共性是新疆红枣的无机元素指纹谱与其他保健食品原料无机元素指纹谱的区别,可作为鉴定红枣的参考依据。新疆不同产地红枣中元素含量见表1。

图1　新疆不同产地红枣中无机元素的含量分布曲线Fig.1　The content flow of trace elements in jujube from different region of Xinjiang

2.2红枣中微量元素含量相关性分析

采用SPSS 16.0软件进行各元素间相关性分析,因多数变量不服从正态分布,故采用Spearman等级相关系数法,统计结果见表2。相关矩阵分析显示,红枣中有5个元素之间呈现极显著正相关(p<0.01),有4个元素之间呈现极显著负相关(p<0.01);7个元素呈显著正相关(p<0.05),4个元素呈显著负相关(p<0.05),表现出元素间具有相互协同、促进吸收的关系,具体极显著正相关和显著正相关如表2所示。其余各元素之间多存在正相关趋势,但均未达到显著性水平。

表1　新疆不同产地红枣中无机元素含量(μg/g)

注:Min、Max和Mean分别表示最小值、最大值和平均值。

表2　红枣中无机元素相关性分析

注:*表示p<0.05,**表示p<0.01。

2.3主成分分析新疆红枣中14种微量元素含量

由图2可知,前4个特征值均大于1,说明前4个主成分(PCs)在影响红枣质量评价的指标中起着主导作用,4个PCs的方差贡献率(Contribution of cumulative variance,Ccv)分别为:36.077%、25.487%、14.789%和6.629%,累积贡献率达82.981%,能够较客观的反映红枣的内在质量,故选取前4个主成分进行分析。以各主成分因子得分与方差贡献率乘积之和相加,得出各个红枣样品的无机元素总因子得分值FPCs,其综合评价函数如公式(1)所示。

FPCs=0.3608×Ccv-PCs1+0.2549×Ccv-PCs2+0.1479×Ccv-PCs3+0.06629×Ccv-PCs4

式(1)

图2　主成分分析的特征值和累计方差贡献率Fig.2　The eigenvalue and cumulative contribution of variance of PCA analysis

计算36个红枣样品中14个无机元素的PCs值,分别以PC1为X轴、PC2为Y轴(或以PC1为X轴、PC3为Y轴),将36个样品点分别标入坐标系中,即得到PCs得分的二维图。由图3可见,每个点都是由原多维空间的样品数据点降维映射而来,反映了36个样品的分类情况;不同产地的36种红枣样品能够很好地分开,分析结果显示按综合评价函数可以完全区分新疆不同产地红枣。

图3　新疆不同产地红枣微量元素的主成分分析(PCA)二维散点图Fig.3　Score plot by PCA analysis of jujube elementsfrom different origin of Xinjiang注：A:PC1/PC2;B:PC1/PC3。

图4　新疆不同产地红枣中有益元素和有害元素的主成分分析(PCA)二维散点图Fig.4　Score plot by PCA analysis of nutritional elements and harmful elements of pomegranatefrom different origin of Xinjiang注:A:有益元素的PC1/PC2;B:有害元素的PC1/PC2。

参照相关文献报道[16-18],将14种无机元素分为有益元素和有害元素2类进行分析,其中有益元素7种(K、Na、Fe、Mg、Zn、Mn、Ca)和有害元素7种(Cu、Al、As、B、Ba、Cd、Hg)。采用XLSTAT2010统计软件分别以2类无机元素为变量进行主成分分析,检验均为p<0.05,表明数据适于主成分分析,主成分分析初始解对原有变量的总体描述聚类情况见图4,有益无机元素第一主成分的权重系(各PCs的贡献率与所提取PCs的总贡献率之比)显著高于有害无机元素第一主成分的权重系,揭示应用有益无机元素区分新疆不同产地红枣可以获得较高的效果。

3　结论

不同产地的无机元素差异较大,可能与不同产地的土壤类型和气候因子相关,同时植物个体差异对不同无机元素的吸收能力的也不尽相同。用主成分分析法将影响红枣产地信息的14个无机元素指标简化为4个综合指标,将多维指标变为简单的几维指标,减少了数据的计算工作量、简化了数据结构、避免了原始数据信息的损失和人为的主观随意性,主成分分析法是评价新疆五大产地红枣综合品质的一种可行方法,且用主成分分析法对各种食品品质进行综合评价已被证实其简便易行、结果可靠。因此,本研究不仅提供了36份红枣资源的无机元素品质指标数据,并且采用化学计量学的方法探讨了红枣资源的品质特征,为红枣资源的品质鉴定、优株鉴选和分类提供了依据。

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权威·核心·领先·实用·全面

Correlation analysis and principal component analysis of trace elements in jujube from different region of Xinjiang

REN Yan-rong1,2,DENG Chao-fang2,PU Chang-jiu3,WU Hong-bin4,*

(1.Chongqing Collaborative Innovation Center for Functional Food,Chongqing University of Education,Chongqing 400067,China;2.Chongqing Engineering Research Center of Functional Food,Chongqing University of Education,Chongqing 400067,China;3.Teaching Resource Center,Chongqing University of Education,Chongqing 400067,China;4.Institute of Agro-food Science and Technology,Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Science,Shihezi 832000,China)

In order to more scientifically evaluate the trace elements quality and classify the jujube from different region of Xinjiang based on the 14 trace elements indicators,the contents of K,Na,Fe,Mg,Zn,Mn,Ca,Cu,Al,As,B,Ba,Cd,and Hg in the jujube were determined according to coupled plasma atomic emission spectrometry(ICP-AES),analyzed by correlation analysis and principal component analysis. The contribution rate of the first factor and the second components was 36.077% and 25.487%,suggesting Na,Fe,Mg,Ca,B and Cu,Al,Ba,Cd to be significant indicators in evaluating trace elements in jujube,respectively. Thirty-six pomegranate samples were classified into five groups by principal component analysis,agreeing with real groupings,thus providing an approach for the identification of genetic kinship and geographical distribution to some extent.

jujube;metal elements;principal component analysis;correlation analysis;overall evaluation

2016-01-20

任彦荣(1980-)，女，博士，研究方向：天然产物，E-mail：cquryr@126.com。

吴洪斌(1980-)，男，副研究员，研究方向：农产品加工，E-mail：woo2007@foxmail.com。

重庆市科技研发平台专项(cstc2015yfpt_gcjsyjzx80003)；重庆第二师范学院科研创新团队项目(KYC-cxtd03-20141002)；新疆建设兵团工业科技攻关项目(2015AB030)。

TS201.2

A

1002-0306(2016)18-0169-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.18.024