劉元林 - 龍 鳴 李 儒 田曉靜 -馬忠仁,3 -,3 宋 禮

(1. 西北民族大學(xué)生命科學(xué)與工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730124；2. 蘭州海關(guān)綜合技術(shù)中心，甘肅 蘭州 730100；3. 西北民族大學(xué)生物醫(yī)學(xué)研究中心中國—馬來西亞國家聯(lián)合實驗室，甘肅 蘭州 730030；4. 馬來西亞標(biāo)準(zhǔn)與工業(yè)研究所工業(yè)生物技術(shù)研究中心，馬來西亞 雪蘭莪 40700；5. 甘南州牦牛乳研究院，甘肅 蘭州 730030)

脂肪酸(fatty acid，F(xiàn)A)從結(jié)構(gòu)角度分飽和脂肪酸(saturated fatty acid，SFA)與不飽和脂肪酸(unsaturated fatty acid，UFA)，不飽和脂肪酸分單不飽脂肪酸(monounsaturated fatty acid，MUFA)和多不飽和脂肪酸(polyunsaturated fatty acids，PUFA)，從營養(yǎng)角度分必需脂肪酸(essential fatty acids，EFA)和非必需脂肪酸(non-essential fatty acid，NEFA)[1]。FA是細(xì)胞膜基礎(chǔ)構(gòu)成成分，有提供代謝能量、影響受體、幫助記憶認(rèn)知的功能。不同F(xiàn)A具有不同生物學(xué)特性和生理活性，如油酸在細(xì)胞水平上作為膜磷脂的復(fù)合物，能增加膜流動性和轉(zhuǎn)運(yùn)，刺激酶活性[2]；n-6和n-3 PUFAs之間的平衡是心血管疾病風(fēng)險的重要決定因素，降低n-6與n-3 PUFAs的比值使細(xì)胞攝入較少膽固醇，降低膽固醇酯的合成，進(jìn)一步防止動脈粥樣硬化的發(fā)生和發(fā)展[3]。鑒于脂肪酸組成對食品和機(jī)體的重要作用，脂肪酸組成分析在食品品質(zhì)判斷、產(chǎn)地溯源、摻假檢測等方面有著廣泛應(yīng)用。氣相色譜(GC)及氣相色譜—質(zhì)譜聯(lián)用儀(GC/MS)技術(shù)是FA檢測的主要手段，具有高精準(zhǔn)、高復(fù)現(xiàn)、高靈敏、用量少、分離效果好等優(yōu)點(diǎn)[4-6]。FA組分復(fù)雜且含量差異較大，在FA分析時常用方差分析與多元統(tǒng)計分析達(dá)到信息挖掘的目的。FA是機(jī)體所需重要營養(yǎng)物質(zhì)[7]，不同食品FA組成與含量存在差異，且一些特殊FA與其他成分存在某種聯(lián)系，通過分析FA可以達(dá)到預(yù)測作用[8]。建立食品FA數(shù)據(jù)庫不僅能提供更好膳食建議[9-10]，還可以溯源食品產(chǎn)地、區(qū)分品種、品質(zhì)判定及開發(fā)高質(zhì)量產(chǎn)品。

文章擬從肉品、乳與乳制品、植物油脂、藥食同源性食材4個方面對FA特征差異在其溯源產(chǎn)地、區(qū)分品種、品質(zhì)判定等方面應(yīng)用進(jìn)行闡述，為FA在食品工業(yè)后續(xù)的相關(guān)研究提供一定的理論依據(jù)。

1 脂肪酸分析的方法

1.1 檢測方法

目前FA含量測定方法有氣相色譜法(GC)、氣相色譜—質(zhì)譜聯(lián)用儀(GC/MS)、液相色譜法(LC)、液相色譜—質(zhì)譜聯(lián)用儀(LC/MS)，除此之外還有毛細(xì)管電泳法(CE)[11]、近紅外吸收光譜法(NTR)[12]、紫外—可見分光光度法(UV-VIS)[13]、拉曼光譜法(Ram)[14]、核磁共振光譜技術(shù)(NMRS)[15]等，針對傳統(tǒng)液相檢測方法出現(xiàn)的問題，牛倩倩[16]以植物油為對象，建立高效液相色譜—蒸發(fā)光散射檢測法(HPLC-ELSD)、高效液相色譜—熒光檢測法(HPLC-FLD)以及高效液相色譜—激光誘導(dǎo)熒光檢測法(HPLC-LIFD)，更簡便、靈敏地檢測脂肪酸。為適用不同樣本中短鏈脂肪酸(SCFAs)含量變化趨勢分析，曾鱗粞[17]基于固相萃取—?dú)庀嗌V—質(zhì)譜聯(lián)，建立不同生物樣品中SCFAs的定性半定量分析方法。莫欣欣[18]將NIR以及Raman光譜技術(shù)應(yīng)用于食用植物油中反式脂肪酸(TFA)含量的快速檢測，通過預(yù)處理方法優(yōu)選、波段優(yōu)選、變量篩選和建模方法選擇等方面在一定程度上簡化模型，提高模型穩(wěn)定性和預(yù)測精度。Prado等[19]針對具體TFA分析，開發(fā)具有降低運(yùn)行時間，使用無環(huán)糊精的四硼酸水緩沖液，分析更簡單、更便宜，不需要脂質(zhì)提取，使用更少溶劑和試劑優(yōu)點(diǎn)的紫外檢測方法。

1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法

FA具有組分復(fù)雜、含量差異較大、信息量大、對FA單一結(jié)果難以分析等特點(diǎn)，多元統(tǒng)計分析是一種綜合分析方法，能夠在多個對象和多個指標(biāo)互相關(guān)聯(lián)的情況下分析數(shù)據(jù)的規(guī)律，達(dá)到信息挖掘的目的，故在FA分析時常用到多元統(tǒng)計分析。多元統(tǒng)計主要涉及到主成分分析(PCA)、因子分析、聚類分析(CA)、多維標(biāo)度(MDS)、判別分析(DA)。主成分分析與因子分析是一種降維方法；聚類分析又稱數(shù)據(jù)分割，是一個對象分組的過程分為子集，或“集群”，這樣每個集群中的對象就更加緊密彼此相關(guān)；多維標(biāo)度是一種統(tǒng)計技術(shù)，用于信息可視化，以探討數(shù)據(jù)中的相似性和不相似性；判別分析是線性分類的基本工具[20]。核磁共振波譜與多元統(tǒng)計分析相結(jié)合，為鑒別食品來源提供廣闊前景，成功地應(yīng)用于分析葵花籽、菜籽、芝麻、大豆、花生、玉米和橄欖油等食用油[21]。FA化合物特異性同位素分析(CSIA)與主成分分析(PCA)和判別分析(DA)進(jìn)行判別統(tǒng)計分析相結(jié)合，可以建立有效追溯中國沿海刺參的工具，為確定海產(chǎn)品或其他食品的可追溯性提供一種新方法[22]。

2 脂肪酸分析在食品工業(yè)檢測中的應(yīng)用

2.1 在肉品中的應(yīng)用

受自然環(huán)境、基因差異、飼養(yǎng)條件等因素影響，肉與肉制品FA組成與含量存在差異，進(jìn)而影響其硬度、顏色、風(fēng)味[23]。因此，F(xiàn)A指紋圖譜可以用于產(chǎn)地溯源、品種區(qū)分、部位判別等作用，打擊“掛羊頭賣狗肉”等不法行為，為消費(fèi)者合理選擇膳食提供依據(jù)。

2.1.1 產(chǎn)地溯源 地理位置和自然天氣[24]等因素使肉品FA組成與含量存在差異，F(xiàn)A分析對產(chǎn)地溯源有重要意義。Shen等[25]采用GC/MS檢測岱衢產(chǎn)地與閩粵東產(chǎn)地大黃魚肌肉中的FA組成，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)地魚群部分FA含量存在較大差異，可作為這兩個產(chǎn)地魚群鑒定的潛在指標(biāo)。王煜坤等[26]運(yùn)用GC/MS對廣東、廣西、福建、海南4個羅非魚產(chǎn)地FA進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)羅非魚脂肪酸存在差異，羅非魚脂肪酸含量高低依次為廣東、海南、廣西和福建，廣東羅非魚多種脂肪酸(包括EPA、DHA)含量顯著高于廣西和福建地區(qū)，與海南基本持平。程碧君等[27]采用GC對吉林、寧夏、貴州和河北地區(qū)的牛肉后臀部位脂肪樣品進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)不同地域牛肉FA組成及含量存在差異特征，F(xiàn)A差異可實現(xiàn)對牛肉產(chǎn)地的區(qū)分。不同產(chǎn)地生態(tài)環(huán)境差異較大，使FA組成與含量存在差異性，運(yùn)用差異性達(dá)到產(chǎn)地判別目的，產(chǎn)地判別對食品工業(yè)原產(chǎn)地認(rèn)證有一定意義，除產(chǎn)地外，同經(jīng)度或者同緯度對FA的影響還沒有系統(tǒng)性的研究。

2.1.2 品種檢測 受基因[28]與生活習(xí)慣[29]影響，不同品種動物FA組成與含量存在區(qū)別。Zhang等[30]發(fā)現(xiàn)品種是大多數(shù)FA百分比變異的重要原因。楊曉玲等[31]通過GC研究不同品種雞肌肉中基本營養(yǎng)成分、FA成分差異，發(fā)現(xiàn)4個品種都含有大量UFA，青爪烏雞、珍珠雞、貴妃雞和大白雞的n-6 PUFA/n-3 PUFA分別為5.78，2.99，4.53，3.85，均處于健康范圍內(nèi)，珍珠雞肉較其他3種雞品種更利于人體健康。皮立等[32]通過GC/MS研究歐拉羊、高原型藏羊與小尾寒羊FA組成的區(qū)別，發(fā)現(xiàn)歐拉羊與小尾寒羊肌肉FA差別較大，同屬藏系的歐拉羊和高原型藏羊，肌肉FA差別較小。Esquivelzeta等[33]對地中海盆地Lacaune、Ripollesa和Lacaune Ripollesa 雜交型羊羔背最長肌肌肉FA組成進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)3個品種在SFA總量、MUFA總量、硬脂酸、油酸存在顯著性(P<0.05)。通過對不同品種FA組成與含量檢測，找到更適合消費(fèi)者需求的品種，對養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)飼養(yǎng)選擇有一定指導(dǎo)作用，提高產(chǎn)品市場競爭力。

2.1.3 品質(zhì)分析 不同部位肌肉在運(yùn)動過程中作用不同致使脂肪沉淀的差異，進(jìn)而使FA組分與含量存在差異；適度的脂肪沉積可使肌肉細(xì)嫩多汁、香味濃郁。李朝陽等[34]運(yùn)用GC/MS分析獅白鵝胸部、腿部、腹部、血液及肝臟FA成分，發(fā)現(xiàn)肝臟有23種FA、胸部20種FA、腿部18種FA、腹部17種FA、血液10種FA；腹部脂肪酸組成中油酸含量最多(45.06%)，其次是亞油酸(24.43%)，亞麻酸較少(0.49%)，未發(fā)現(xiàn)花生四烯酸，花生四烯酸含量肝臟最高(13.15%)。Ewa等[35]對兔子腰、胸、前腿、后腿的FA進(jìn)行定量分析，與其他部分相比，胸肉PUFA、奇支鏈脂肪酸(OBCFAs)含量較多，n-6/n-3比例較理想；后腿含有較少的致動脈粥樣硬化飽和脂肪酸；前腿富含兩種重要的n-3長鏈多不飽和脂肪酸；腰部脂質(zhì)較少。周恒量等[36]運(yùn)用GC/MS對九龍牦牛脖頸、上腦、外脊與牛霖4個部位FA種類和含量進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)SFA均占有重要比重，且都以棕櫚酸和硬脂酸為主；UFA在頸脖肉和牛霖中差異顯著(P<0.05)，在上腦和外脊中差異不顯著(P>0.05)；4個部位牦牛肉品質(zhì)存在差異，綜合評定各部位FA含量與種類、P/S值與n-6/n-3值，發(fā)現(xiàn)上腦、外脊與牛霖更適合中國人膳食結(jié)構(gòu)。FA組分與含量的差異不僅影響風(fēng)味，也是控制食品質(zhì)量與檢測食品摻假的有效途徑，通過對不同部位脂肪酸的檢測分析，達(dá)到品質(zhì)控制、建立更合理的膳食結(jié)構(gòu)目的。

2.2 在乳與乳制品中的應(yīng)用

乳是哺乳動物在泌乳期由乳腺分泌的營養(yǎng)物質(zhì)，天然FA的直接來源。乳制品作為日常飲食的一部分，對生長和健康起重要作用[37]。養(yǎng)殖條件、自然環(huán)境、泌乳階段、年齡等因素使乳與乳制品中FA有一定差異[38]。分析乳與乳制品中FA的差異，對配制嬰幼兒與特殊人群產(chǎn)品有一定指導(dǎo)作用，同時對原生態(tài)產(chǎn)品有保護(hù)認(rèn)定作用。

產(chǎn)乳動物基因的差異致使不同動物乳中FA組成與含量存在較大差異。郭紫玥[39]應(yīng)用GC/MS對母乳、薩能山羊乳和荷斯坦牛乳中FA組成及含量進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)牛、山羊乳及母乳FA組成均在25種以上，牛、山羊乳與母乳在FA組成上存在較大差異；以牛、山羊乳為基料加工嬰幼兒配方粉應(yīng)強(qiáng)化ARA、EPA、DHA含量，使其接近母乳水平。李雷等[40]采用GC對駝乳、牛乳、羊乳中FA組成及含量進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)3種乳的FA組成和含量存在顯著差異，羊乳檢測出34種FA，駝乳檢測出33種FA，牛乳檢測出29種FA；牛乳S∶M∶P=1.00∶0.44∶0.05、羊乳S∶M∶P=1.00∶0.62∶0.05、駝乳S∶M∶P=1.00∶0.60∶0.08，駝乳更接近FAO/WHO推薦的S∶M∶P=1∶1∶1；基于FA組成，PCA可將這3種乳區(qū)分開。Yang等[41]采用GC探究牛、水牛、牦牛、駱駝和山羊乳FA分布特征，發(fā)現(xiàn)每一種乳都有其獨(dú)特的FA組成，駱駝乳具有高UFA、低SMCFA、低動脈粥樣硬化指數(shù)及低n-6/n-3等特點(diǎn)；羊乳具有較高的C8:0～C14:0；與牛乳相比，牦牛和水牛乳中SFA含量較高、PUFA含量較低；低n-6/n-3值可將牦牛乳與水牛和牛乳區(qū)分開來。Teng等[42]采用改進(jìn)的GC法分析人、牛、水牛、牦牛、山羊和駱駝乳FA差異，發(fā)現(xiàn)油酸在所有乳的MUFA占主導(dǎo)地位；與反芻動物相比，母乳中SFA含量最低，但PUFA比例高；牦牛乳反式MUFA含量最高，而母乳中含量最低；山羊乳中短鏈FA含量較高；在牦牛和駱駝乳中發(fā)現(xiàn)大量OBCFAs；駱駝乳丁酸含量顯著高于其他反芻動物乳。不同種屬乳中FA組成與含量存在較大差異，不同乳中FA組成測定可為營養(yǎng)補(bǔ)充劑和替代飲品的開發(fā)提供依據(jù)。

FA賦予乳制品特殊風(fēng)味、口感及質(zhì)地。Sumarmono等[43]研究山羊乳及其發(fā)酵產(chǎn)品(酸奶和濃縮酸奶)的FA譜，發(fā)現(xiàn)新鮮羊奶加工成酸奶和濃縮酸奶時發(fā)生脂解，使游離FA進(jìn)一步釋放，形成產(chǎn)品獨(dú)特香氣和風(fēng)味。巨玉佳[44]采用GC/MS探究甘南牧區(qū)牦牛乳硬質(zhì)干酪在不同溫度(5，10，15 ℃)、不同貯藏時間(0～6月)下FA變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)溫度和時間對脂肪降解有很大的影響，隨干酪成熟時間的延長，脂肪氧化與分解持續(xù)進(jìn)行，游離FA的含量也持續(xù)增大。在成熟的0～3月中，F(xiàn)A種類呈增加趨勢，主要增加的是短鏈和中鏈FA；在0～6月成熟過程中FA含量呈現(xiàn)增加趨勢；15 ℃貯藏的干酪FA含量顯著高于5，10 ℃。Caligiani等[45]建立基于GC-MS方法的帕爾馬干酪環(huán)丙烷脂肪酸(CPFA)數(shù)據(jù)庫，以CPFA作為青貯飼料中干酪的標(biāo)記物，能夠鑒定帕爾瑪干酪和其他奶酪。Adamska等[46]用GC對兩類軟質(zhì)凝乳干酪(8種卡門貝干酪和6種布里干酪)FA組成和含量進(jìn)行檢測，共鑒出36種FA，奶酪中含有大量的SCSFAs和OBCFAs；不同產(chǎn)地同類型奶酪中棕櫚酸和5種OBCFA含量差異顯著。Vargas-Bello-Pérez等[47]采用PCA、正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)以及FA剖面差異對零售奶酪進(jìn)行判別，發(fā)現(xiàn)PCA可以區(qū)分奶酪種類，但難以區(qū)分生產(chǎn)規(guī)模；OPLS-DA能區(qū)分奶酪生產(chǎn)規(guī)模，并揭示大規(guī)模生產(chǎn)奶酪和集約化系統(tǒng)間的相關(guān)性。乳制品在加工過程中因發(fā)酵、貯藏等工藝致使其FA含量和組成發(fā)生改變，進(jìn)而賦予乳制品特殊風(fēng)味、口感及質(zhì)地。FA含量和組成的變化增加乳制品品質(zhì)分析的難度，多元統(tǒng)計分析方法的引入對FA信息深度挖掘具有重要意義。

2.3 在植物油品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

不同植物油在風(fēng)味與營養(yǎng)上差別較大，用途上也存在區(qū)別，致使售價差別較大，不法分子為謀取暴利而摻假。利用植物油FA組成與含量上的差異實現(xiàn)產(chǎn)地區(qū)分和種類判別，不僅保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，還可以為消費(fèi)者提供合理的消費(fèi)指導(dǎo)。

2.3.1 產(chǎn)地判別 不同地域自然條件存在差異，使油料作物在生長過程中FA成分積累不一樣，造成不同地區(qū)植物油FA組成和含量的差異。宋美蓉等[48]采用GC/MS研究云南與河南兩地茶籽殼和仁的FA組成及各成分相對百分含量的差異，發(fā)現(xiàn)這兩個地區(qū)茶油FA的油酸、亞油酸含量差異較大，可以作為鑒別其產(chǎn)地的依據(jù)。Hlima等[49]以FA成分和酚酸含量為指標(biāo)研究突尼斯海岸不同位置橄欖油之間的差異，基于方差分析和PCA/分級聚類算法(HCA)相結(jié)合改進(jìn)地理分類，發(fā)現(xiàn)橄欖品種和地理區(qū)域?qū)A含量均有顯著影響(P<0.05)，以FA含量可實現(xiàn)橄欖油地理位置的鑒別。張曉霞等[50]采用GC/MS測定寧夏、甘肅、陜西、內(nèi)蒙古、河北、遼寧6個產(chǎn)地亞麻籽含油率及FA組成，發(fā)現(xiàn)含油率與種子產(chǎn)地生長季積溫呈顯著負(fù)相關(guān)。張仁鳳等[51]應(yīng)用GC/MS分析陜西、重慶、隴南、天水、四川、貴州6個產(chǎn)地紅花椒籽油的FA組成，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)地紅花椒籽油FA組分相同但含量差異較大，陜西樣品和貴州樣品亞油酸含量最高，而重慶、隴南、天水與四川樣品中油酸的含量最高；重慶樣品油酸、亞油酸和亞麻酸含量均最高，貴州樣品油酸、亞油酸和亞麻酸含量均最低；可將油酸、亞油酸和亞麻酸的含量作為鑒別紅花椒籽油產(chǎn)地的指標(biāo)。FA直接影響食用油品質(zhì)，而產(chǎn)地及其自然條件的差異致使同品種油作物在FA組分和含量的差異，基于FA組分和含量的差異可實現(xiàn)油料作物產(chǎn)地追溯。

2.3.2 品質(zhì)分析 不同植物油FA存在較大差異，為基于FA組成分析判別植物油種類提供理論依據(jù)，對植物油品質(zhì)進(jìn)行監(jiān)控作用。岳虹等[52]采用GC/MS測定橄欖油和沙棘油FA，發(fā)現(xiàn)橄欖油UFA總含量更高，而沙棘油UFA的種類更多。姜波等[53]用GC/MS測定大豆、兩種葵花籽、白花生、黑花生、白芝麻、黑芝麻、油菜籽和棉花籽9種植物油中FA組成和相對含量，發(fā)現(xiàn)不同種類植物油的FA組成和相對含量各不相同，油酸與亞油酸總量可區(qū)分不同種類食用植物油。楊水艷等[54]采用GC測定橡膠籽油、葡萄籽油等10種云南特色植物油的脂肪酸組成進(jìn)行了分析與評價。除壩子油和青刺果油外，其余8種植物油的不飽和脂肪酸含量均超過80%；SFA與MUFA，PUFA比例接近推薦膳食脂肪酸比例1∶1∶1的有壩子油、青刺果油和橡膠籽油，這些植物油都具有很好的開發(fā)利用價值。

2.4 在藥食同源食材中的應(yīng)用

藥食同源食材在中國膳食結(jié)構(gòu)中有著不可代替作用，其品質(zhì)顯得尤為重要。產(chǎn)地與品種對藥食同源食材的功能具有影響，準(zhǔn)確區(qū)分不同產(chǎn)地與品種至關(guān)重要。

2.4.1 品種區(qū)分 因為基因不同，致使不同品種FA組分與含量存在差異，進(jìn)而使各個組成不同，Zamany等[55]采用GC對阿富汗20種杏仁品種FA組成分析，發(fā)現(xiàn)杏仁品種對FA含量有影響；以12種FA、總脂和α-生育酚作為14種變量進(jìn)行主成分分析，發(fā)現(xiàn)總脂含量與C18:1有很強(qiáng)的相關(guān)性，與C18:2n6c和C16:0的相關(guān)性較差，PCA結(jié)果顯示不同品種杏仁分布呈規(guī)律性。Sánchez-Salcedo等[56]采用GC對西班牙種植的白桑椹和黑桑椹中的14種 FA進(jìn)行定性和定量測定，兩種桑椹最豐富的FA均是亞油酸、其次是棕櫚酸、油酸和硬脂酸。Ercisli等[57]對土耳其東安納托利亞地區(qū)的白、紅、黑桑樹果實進(jìn)行FA分析，發(fā)現(xiàn)桑椹總脂肪含量較低，亞油酸是主要FA，其次是棕櫚酸；桑椹不同品種FA含量存在差異性，F(xiàn)A圖譜可用于桑椹品種的鑒定。陳文學(xué)等[58]采用GC/MS對4種不同品種人參的FA成分進(jìn)行分析，鑒定出20種脂肪酸，(Z,Z)-9,12-十八碳二烯酸、棕櫚酸和(Z,Z,Z)-9,12,15-十八碳三烯酸為主要FA；(Z,Z)-9,12-十八碳二烯酸含量二馬牙最高；棕櫚酸含量圓膀圓蘆最高；(Z,Z,Z)-9,12,15-十八碳三烯酸含量二馬牙最高，不同品種人參之間的差異，可以成為人參品種選育的一項重要參考指標(biāo)。利用不同品種藥食同源食材FA組成的差異，可以實現(xiàn)不同品種的區(qū)分，為作物種植因地制宜、優(yōu)培優(yōu)育品種提供理論依據(jù)。

2.4.2 產(chǎn)地溯源 不同產(chǎn)地藥食同源食材FA差異，致使其效果有所不同。李吉光等[59]采用GC/MS技術(shù)建立了13種不同產(chǎn)地黑果枸杞FA的指紋圖譜，利用相似度分析法結(jié)合PCA分析將樣品聚成兩類。Cossignani等[60]通過GC/MS對3個國家19種枸杞樣品FA分析，采用PCA和線性判別分析(LDA)發(fā)現(xiàn)FA和甾醇可用于鑒別枸杞地理來源。Tian等[61]采用GC/MS檢測新疆庫車縣、輪臺縣、喀什3個地區(qū)15批白杏仁油FA組成，聚類分析可成功鑒別白杏仁油與其他油及白杏仁油的產(chǎn)地。Amorello等[62]對西西里島、西班牙和加利福尼亞3個地區(qū)21個杏仁樣品進(jìn)行礦物質(zhì)和FA組成的測定，基于FA譜分類的正確率為77%，基于礦物質(zhì)和FA組成分類的正確率為82%，為杏仁的地理起源鑒定提供了一種簡單的分析方法。藥食同源食材在膳食結(jié)構(gòu)中有著舉足輕重的位置，通過FA差異性實現(xiàn)產(chǎn)地溯源，為監(jiān)督產(chǎn)品產(chǎn)地提供依據(jù)。

3 結(jié)束語

系統(tǒng)性地建立食品脂肪酸數(shù)據(jù)庫，利用脂肪酸組分與含量差異可以實現(xiàn)肉品、乳與乳制品、植物油及藥食同源食材產(chǎn)地溯源、品種區(qū)分、品質(zhì)判別，有效控制食品質(zhì)量及檢測食品摻假，并在一定程度上指導(dǎo)種養(yǎng)殖及選種育種工作。目前研究基本針對某些產(chǎn)地、產(chǎn)品或者品種，樣品量不夠大，覆蓋面不夠廣，建立完整且系統(tǒng)的食品脂肪酸數(shù)據(jù)庫需要樣品多且齊，樣品收集在一定程度上存在困難，對不同樣品前期處理方法存在差異，開發(fā)適用所有食品脂肪酸的檢測方法有待探究，脂肪酸與其他成分的相關(guān)性聯(lián)系也需要進(jìn)一步深入研究。