基于矿质元素指纹分析技术的烟叶产区判别

目的:探讨应用矿质元素指纹分析技术进行烟叶产区判别的可行性,筛选出可判别烟叶产区的有效指标,构建烟叶产区判别模型.方法:利用电感耦合等离子体—质谱法(ICP-MS)同时测定11个产地烟叶20种矿质元素含量,并对数据进行方差分析、聚类分析、主成分分析及判别分析.结果:16种元素含量在产地间差异显著,主成分分析得到6个主成分,其累计方差贡献率超过89％;应用逐步判别筛选出K、Mn、Se及Ba4种元素指标,建立了西南烟区和长江中上游烟区的烟叶产区判别模型,该模型可对烟叶产区进行准确判别.结论:不同产地烟叶矿质元素含量差异显著,K、Mn、Se及Ba 4种元素是烟叶产区判别的重要指标,矿质元素指纹分析技...

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Published in食品与机械 Vol. 39; no. 3; pp. 23 - 28
Main Authors 孙九喆, 童治军, 李萌, 杨宗灿, 徐永明, 陈丹, 王旭东, 杨金初, 张轲
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 河南中烟工业有限责任公司技术中心,河南郑州 450000%云南省烟草农业科学研究院烟草行业烟草生物技术育种重点实验室,云南昆明 650021%郑州轻工业大学食品与生物工程学院,河南郑州 450000%云南省烟草质量监督检测站,云南昆明 650106 01.03.2023
Subjects
产区判别
烟草
指纹分析
矿质元素
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ISSN1003-5788
DOI10.13652/j.spjx.1003.5788.2022.03001

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Summary:目的:探讨应用矿质元素指纹分析技术进行烟叶产区判别的可行性,筛选出可判别烟叶产区的有效指标,构建烟叶产区判别模型.方法:利用电感耦合等离子体—质谱法(ICP-MS)同时测定11个产地烟叶20种矿质元素含量,并对数据进行方差分析、聚类分析、主成分分析及判别分析.结果:16种元素含量在产地间差异显著,主成分分析得到6个主成分,其累计方差贡献率超过89％;应用逐步判别筛选出K、Mn、Se及Ba4种元素指标,建立了西南烟区和长江中上游烟区的烟叶产区判别模型,该模型可对烟叶产区进行准确判别.结论:不同产地烟叶矿质元素含量差异显著,K、Mn、Se及Ba 4种元素是烟叶产区判别的重要指标,矿质元素指纹分析技术可用于烟叶产区判别.
ISSN:1003-5788
DOI:10.13652/j.spjx.1003.5788.2022.03001