不同產地鮑魚特征元素分析與主成分評價模型的建立*

陳勝軍 劉先進 楊賢慶 李來好 黃 卉 吳燕燕 李春生

(1.農業農村部水產品加工重點實驗室 國家水產品加工技術研發中心 中國水產科學研究院南海水產研究所 廣州 510300；2.上海海洋大學食品學院 上海 201306)

中國是世界第一鮑魚(HaliotisSpp.Abalone)養殖國家，養殖產量占全球的92%，從2006年的2.16×104t快速增長到2016年的13.97×104t，近10年的平均年增長率達到54.68%(農業部漁業漁政管理局，2007-2017)。鮑魚由于其極高的食用價值和藥用價值，深受國內外廣大消費者喜愛。

不同產地的鮑魚品質有很大差異，且難以區分，因此導致市場上以次充好的現象屢見不鮮。劉艷青(2013)研究發現，春季榮成產地的鮑魚與福建、青島兩地的鮑魚可以進行區分；夏季時3個產地的鮑魚難以區分；秋季時青島產地的鮑魚與其他兩產地鮑魚可以區分；冬季時福建產地的鮑魚與青島產地的鮑魚差異顯著。劉桃花等(2016)通過判別分析和聚類分析對鮑魚年齡進行了分類。賈亮亮等(2009、2014)對大連、山東、澳洲3個不同產地鮑魚中若干元素含量進行了測定分析并建立了FTIR圖譜。孫建民等(2010)建立了大連、山東、澳洲3個產地鮑魚的HPLC指紋圖譜。目前只能對鮑魚的外觀和微量元素進行簡單的對比分析，很難找出其差異性，而通過大量的數據和主成分分析方法可以建立綜合模型，找出主成分元素，為產地溯源建立基礎。

區分不同產地的產品需要測定大量的數據，同時需要采用合適的工具對所得數據進行處理。統計分析方法在各個領域都有廣泛應用，具有節省人工、提高速率、科學可靠、全面系統等優點。其中的主成分分析法是最常用的一種統計分析方法(Guptaet al,2018; Alharbi,2018)，通過數據降維處理，可以找出數據中的代表性指標，并且獨立成新的變量，并獲得變量間的線性關系(姜雪等,2017)，目前已廣泛應用于食品(黃鸞玉等,2018)、藥品(關倩倩等,2018)、水產品(李來好等,2012；韓青鵬等,2017；李忠義等,2009；李達等,2017)等領域。目前，我國不同產地的鮑魚品質上的差異尚未實現量化評價，鮑魚產品價格與其品質不一致，導致中國鮑魚在國際市場上缺乏競爭力。另外，相較于茶葉、水果等產品，鮑魚尚沒有完善的溯源體系。中國鮑魚養殖主要集中于福建、山東、廣東以及遼寧四省。本研究通過對這4個產地鮑魚的13種常量元素與微量元素進行統計分析，建立基于主成分分析的綜合評價模型，旨在為不同產地鮑魚的營養品質進行評價以及產地溯源提供數據支持。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

鮮活鮑魚樣品于2017年6月分別采集自福建、山東、廣東、遼寧4個鮑魚主要養殖省份，其中樣品1～6號采自廣東省，樣品7～11號采自福建省，樣品12～15號采自山東省，樣品16～18號采自遼寧省，規格大小在20粒/kg左右(帶殼)。HCl、H3BO3、NaOH、K2SO4、AgNO3等均為分析純，HNO3為優級純，購于廣州左克生物科技發展有限公司；元素標準溶液為10 μg/L，購于國家標準測試中心；實驗用水為超純水。

1.2 儀器與設備

Agilent 7900型電感耦合等離子體質譜儀(安捷倫公司，美國)；CEM MARS5型高壓高通量微波消解裝置(CEM公司，美國)；Milli-Q型超純水系統(密理博公司，美國)；GB204型電子天平(Mettler公司，瑞士)。

1.3 實驗方法

1.3.1 樣品的處理 將采集的鮑魚去殼、去內臟，取腹足肌肉攪碎混勻制成樣品急凍運回實驗室，并于-20℃冰箱中保存備用。

1.3.2 常量及微量元素含量的測定 按照SN/T 2208-2008《水產品中鈉、鎂、鋁、鈣、鉻、鐵、鎳、銅、鋅、砷、鍶、鉬、鎘、鉛、汞、硒的測定微波消解—電感耦合等離子體—質譜法》的方法，使用微波消解裝置進行消解，采用電感耦合等離子體質譜儀在標準模式下測定13種元素。

1.3.3 數據處理分析 采用SPSS 20.0和Excel軟件進行數據分析處理。將Na、K、Mg、Ca、Fe、Zn、Cu、Ni、As、Al、Mn、Cr和Se這13種元素數據，運用SPSS 20.0軟件進行相關性分析和主成分分析。

2 結果與分析

2.1 鮑魚中常量與微量元素含量

鮑魚樣品中13種元素含量如表1所示。18個鮑魚樣品之間元素含量變異幅度均較大，其中，Mn的變異程度最大，變異系數為74%，Ni次之，為65%，其次是Se(60%)，其余元素的變異系數均高于10%，表明所選鮑魚樣品之間的元素差異明顯，適于進行主成分分析(白沙沙等,2012)。

2.2 數據標準化處理與相關性分析

由于原始數據不是在同一個區域范圍內，因此需要對原始數據進行標準化數據處理。首先，將原始數據進行標準化處理，計算出各元素的特征值和方差貢獻率，并提取累計方差貢獻率大于85%的指標作為主成分對象；然后主成分載荷系數矩陣數值除以主成分相應特征值的平方根，得到各主成分的特征向量值，進而得到各主成分的函數表達式，得到主成分綜合模型(冼燕萍等,2016)；最后根據各主成分得分和綜合得分，確定排名，選擇出不同產地鮑魚的特征元素。結果見表2。

對經標準化處理后的數據進行不同元素之間的相關性分析，從而衡量2個變量因素的相關密切程度。元素之間的相關性分析結果見表3。

由表3可知，18個鮑魚樣品中Na含量與Mg含量呈極顯著正相關；K含量與Zn含量呈顯著正相關；Mg含量與Ca含量呈顯著正相關；Ca含量與Fe、Cu、Mn、Cr含量呈顯著正相關；Fe含量與Ni含量呈顯著正相關；Zn含量與Cr含量呈顯著正相關，與Se含量呈極顯著正相關；Cu含量與Ni、Cr、Se含量呈顯著正相關；Ni含量與Cr含量呈極顯著正相關，與Se含量呈顯著正相關；As含量與Mn含量呈顯著正 相關；Cr含量與Se含量呈極顯著正相關。說明這些樣品元素含量之間存在著密切的聯系，但由于信息的重疊，難以看出整體關聯性，因此，使用主成分分析法將這些數據進行降維處理，將復雜的數據簡單化，有助于得出元素之間的關聯規律。

表2 標準化數據 Tab.2 Standardized data

表3 18個鮑魚樣品元素含量的相關性 Tab.3 Correlation coefficients among element content of 18 kind of abalone sample

2.3 主成分分析

將18個鮑魚樣品中的常量與微量元素含量數據進行標準化處理后，對其進行主成分分析。由表4可知，第1主成分的特征值為3.610，方差貢獻率為27.769%，累計方差貢獻率為27.769%；第2主成分特征值為3.447，方差貢獻率為26.516%；第3、4、5、6主成分的方差貢獻率分別為12.951%、10.662%、6.563%和5.411%。當主成分的個數為6時，累計方差貢獻率為89.872%(＞85%)，即意味著可以通過前6個主成分來解釋全部樣品的13個元素指標的絕大部分信息，因此選擇前6個主成分對鮑魚元素含量進行綜合評價。

主成分載荷系數矩陣反映了各元素對主成分的影響程度。由表5可知，在第1主成分中，Ca有較大的正系數值，說明第1主成分可以有效反映Ca的信息；在第2主成分中，Se有較大的正系數值，說明第2主成分可以有效反映Se的信息；在第3主成分中，Na有較大的正系數值，Fe有較大的負系數值，說明第3主成分可以有效反映Na、Fe的信息；第4主成分中，Mn有較大的正系數值，說明第4主成分可以有效反映Mn的信息；第5主成分中，K有較大的正系數值，說明第5主成分可以有效反映K的信息；第6主成分中，Ni有較大的負系數值，說明第6主成分可以有效反映Ni的信息。根據上面結果可以確定，Ca、Se、Na、Fe、Mn、K和Ni這7種元素是不同產地鮑魚的特征元素。

表4 主成分分析特征值及方差貢獻率 Tab.4 Principal component analysis eigenvalue and variance contribution rate

表5 主成分載荷系數矩陣 Tab.5 Principal component loading coefficient matrix

2.4 特征元素主成分評價模型

由表5的主成分載荷系數矩陣數值除以其相應特征值的平方根，可得到各主成分的特征向量值，見表6，與標準化的元素含量數據相乘后即可得到6個主成分的元素函數表達式(式中ZNa表示標準化后的Na含量數據，其他函數同理)。

F1=0.2421ZNa-0.1947ZK+0.3137ZMg+0.4842ZCa+ 0.3537ZFe-0.0158ZZn+0.3047ZCu+0.2653ZNi+ 0.2779ZAs+0.2753ZAl+0.2511ZMn+0.2432ZCr+ 0.0826ZSe

F2=-0.2052ZNa+0.3167ZK-0.2596ZMg+0.0345ZCa+ 0.0684ZFe+0.3916ZZn+0.2682ZCu+0.3221ZNi-0.1847ZAs-0.1427ZAl-0.2004ZMn+0.3867ZCr+ 0.4594ZSe

F3=0.5140ZNa-0.1595ZK+0.3961ZMg+0.1094ZCa- 0.5086ZFe+0.2605ZZn+0.0285ZCu-0.1587ZNi- 0.2011ZAs-0.2574ZAl-0.0855ZMn+0.0432ZCr+ 0.2697ZSe

F4=-0.0841ZNa+0.2056ZK+0.0815ZMg+0.0399ZCa+ 0.0357ZFe+0.2913ZZn-0.4290ZCu+0.1520ZNi+ 0.3177ZAs-0.4298ZAl+0.5852ZMn-0.1113ZCr+ 0.0960ZSe

F5=0.2674ZNa+0.5944ZK+0.1332ZMg-0.2220ZCa- 0.0422ZFe+0.1722ZZn-0.0325ZCu-0.2328ZNi+ 0.4905ZAs+0.3638ZAl-0.2014ZMn+0.0888ZCr- 0.0087ZSe

F6=-0.3077ZNa-0.0811ZK-0.1419ZMg+0.2445ZCa- 0.1407ZFe+0.4556ZZn+0.1515ZCu-0.4795ZNi- 0.1145ZAs+0.4186ZAl+0.3208ZMn-0.2004ZCr+ 0.0930ZSe

將各主成分的方差貢獻率作為系數與主成分的乘積之和，得出主成分綜合模型為：F=0.2777F1+0.2652F2+0.1295F3+0.1066F4+0.0656F5+ 0.0541F6

其中F1表示第1主成分，F2～F6表示第2至第6主成分。

根據主成分的函數表達式計算出18個鮑魚樣品各主成分得分及排序情況，再以主成分綜合模型函數表達式計算出18個鮑魚樣品元素含量的綜合得分和綜合排序(表7)。由表6可知，綜合排名在前6位的是2號樣品、6號樣品、17號樣品、13號樣品、7號樣品以及15號樣品，排名最低的是5號樣品。

2號樣品F1、F2值、綜合排名都是第一，F3、F4、F6值排名居中，F5值靠后，表明其主要優勢體現在F1和F2上，即Ca、Se含量較高，K含量較低。6號樣品的F2、F3、F4、F5值排名靠前，F1值排名靠后，表明其主要優勢是在F2、F3、F4、F5上，即Se、Na、Mn、K含量較高，而Ca含量較低。7號樣品，F1、F5、F6值排名靠前，F4值最低，表明其主要優勢是在F1、F5、F6，即Ca、K含量較高，Mn、Ni含量較低。12號和13號樣品F1、F4、F6值排名都靠前，F5排名都居中，F2、F3排名都靠后，表明其主要優勢是在F1、F4、F6上，即Ca、Mn含量較高，Se、Na、Ni含量較低。賈亮亮等(2009)通過火焰原子吸收光譜法對大連、青島、河北3個產地的鮑魚若干元素含量進行測定后發現，3個產地鮑魚的K、Na、Ca、Mg、Fe、P含量存在顯著差異(P＜0.01)，Zn，Cu無顯著性差異(P＜0.5)。這與本研究的特征元素相符，其中Fe、P未表現出明顯優勢可能是由于采樣地點、品種以及檢測方法差異導致的。

表6 特征向量值 Tab.6 Characteristic vector values

表7 主成分得分及排序 Tab.7 Principal component score and sort

3 結論

本研究通過對18個不同產地鮑魚樣品的13種常量與微量元素的測定并進行主成分分析，有效地從13個元素中提取了6個元素作為主成分，累計方差貢獻率達89.872%；經分析，得出Ca、Se、Na、Fe、Mn、K和Ni這7種元素是不同產地鮑魚的特征元素。建立了基于特征元素主成分分析的綜合評價模型：F=0.2777F1+0.2652F2+0.1295F3+0.1066F4+0.0656F5+ 0.0541F6

為科學評價鮑魚營養品質以及鮑魚產地溯源提供了一定的理論參考。

本研究雖然對鮑魚的13個常量元素及微量元素含量進行了主成分分析，但其對營養成分評價并不全面，對產地溯源只有一定參考作用，下一步可以結合脂肪酸、氨基酸等營養成分進行主成分分析、聚類分析等數據分析，構建出更為準確、簡便、快捷的產地溯源模型。