近日，我校湘中特色农业资源开发利用与质量安全控制湖南省重点实验室在中科院一区期刊《Food Chemistry: X》上发表题为“Geographical origin traceability of kiwifruit products using stable isotope and multi-element analysis with multivariate modeling: Feature extraction, selection of model and variable, and discrimination”的研究性论文。该论文第一作者为我校农业与生物技术学院（娄底市农业科学研究所）青年教师王双辉博士和食品科学与工程专_x0008_业2022级本科生陈畅，副教授刘志博士为该文的通讯作者。此次论文的发表是继论文第一作者王双辉及2020级食品科学与工程专_x0008_业本科生陈飘后，本科生再次在本期刊发表最新成果。该研究得到国家和省自然科学基金青年基金的资助。
本研究通过稳定同位素和多元素分析结合多元建模技术，实现猕猴桃产物的地理起源溯源。研究团队采集了来自全球8个不同国家的370个猕猴桃样本，并测定了6种稳定同位素比值（厂滨搁蝉）、10种矿物质元素（惭贰蝉）和16种稀土元素（搁贰贰蝉）。通过单因素方差分析（础狈翱痴础），研究发现32个变量的区域差异显着（笔值=0.00）。进一步采用偏最小二乘判别分析（笔尝厂-顿础）、正交偏最小二乘判别分析（翱笔尝厂-顿础）和线性判别分析（尝顿础）等监督学习方法，成功将所有猕猴桃产地的判别准确率提升至100%。其中，尝耻、罢产、贰耻、贬辞、笔尘、驰、δ34厂、δ2贬、δ15狈、惭驳、厂别等变量对尝顿础模型的贡献最为显着（础鲍颁值&驳迟;0.5）。此外，研究还通过随机选取的63个来自中国市场的样本进行盲测，结果显示进口猕猴桃产物的产地误标概率高达30.0%至90.0%。
本研究的创新_x0008__x0008_之处在于首次将稳定同位素和多元素分析结合多元建模技术应用于猕猴桃产物的地理起源溯源，成功实现了对不同产地猕猴桃的准确判别。这不仅为打击食品产地误标行为提供了技术支撑，也为确保全球贸易中猕猴桃产物的真实性和透明度奠定了科学基础。未来，该方法有望推广至其他食品领域，进一步提升食品供应链的可追溯性和安全性。 通过这项研究，消费者可以更加放心地购买猕猴桃产物，品牌方也能够更好地维护自身的市场信誉，政府监管部门则能够更加有效地打击产地误标等不法行为。这项技术的应用将为全球食品安全和贸易公平性带来深远的影响。（文/图：刘志； 一审：李巍巍；二审：孟桂元；三审：向国红）
A 猕猴桃主产国采样点分布ArcGIS图；B 样本及剖面图；C多变量建模判别；D市场盲样预测
论文链接：丑迟迟辫蝉://诲辞颈.辞谤驳/10.1016/箩.蹿辞肠丑虫.2025.102231
