蜂王浆品种溯源鉴别技术取得新进展

　　近日，中国农业科学院蜜蜂研究所资源昆虫产品加工与功能评价团队利用稳定同位素技术结合机器学习技术揭示了不同花期（如油菜、荆条和芝麻）蜂王浆的差异，并分析了环境因子对其δ13C、δ15N、δ2H和δ18O的影响。相关成果发表在《国际食品研究（Food Research International）》上。

 

　　蜂王浆是一种营养价值极高且具有多种生物活性的天然产品，深受消费者青睐。蜂王浆品质受到食物来源、饲养方式和蜜蜂种类等多种因素的影响。这一复杂性为蜂王浆品种鉴别带来了巨大挑战。本研究探究了在定地养蜂条件下不同花期蜂王浆δ13C、δ15N、δ2H和δ18O之间的差异。结果表明，荆条蜂王浆、芝麻蜂王浆和油菜蜂王浆中δ13C、δ15N和δ18O值存在显著差异，这些差异不仅受到植物自身特性的影响，还与植物栽培方式、气候、环境等有关。荆条蜂王浆和芝麻蜂王浆的δ13C与最高气温和降雨量显著正相关，δ2H与降水量显著负相关。最后，通过利用机器学习结合稳定同位素技术对不同花期蜂王浆进行鉴别，发现人工神经网络（ANN）模型在多个评价指标上明显优于随机森林（RF）模型，具体表现为灵敏度高达96.4%，特异性为98.1%，以及识别率达到了98.5%。该研究揭示了蜂王浆中稳定同位素与环境因子之间的独特关联性，并挖掘出稳定同位素技术与ANN模型的高效结合能力，为蜂王浆的品种溯源和分等分级提供了新的研究方向和思路。

 

　　该研究得到了国家自然科学基金、国家蜂产业技术体系、国家特色农产品质量安全风险评估专项和中国农业科学院基本科研业务费专项资助。（通讯员 李相昕）

 

　　原文链接：

 

　　https://doi.org/10.1016/j.foodres.2023.113360