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          打擊食品欺詐:用NMR檢測蜂蜜摻假

          瀏覽次數:2059 發布日期:2020-4-13  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
          作者:Lea Heintz,業務開發與產品管理,布魯克 BioSpin應用NMR部門
           
              蜂蜜在歷史上一直倍受重視,它不僅是一款甜味食品,還是一種藥物保健品。古埃及金字塔中就曾發現過蜂蜜,因其天然抗菌與防腐性能而得以保存,而1851年世界范圍內養蜂業的誕生則始于一種實用的活動框架蜂箱的發明。

              全球蜂蜜市場預計在2023年前將以70%的年增長率快速發展[1],需求的增加給蜂蜜行業帶來壓力也就不足為奇了。這一巨大需求以及蜂蜜生產中國際標準化規則的匱乏,已經成為欺詐者進行蜂蜜摻假的誘因。這對許多人造成了困擾,包括生產蜂蜜的養蜂人,他們的產品受到超市中便宜產品的擠壓,以及不清楚市場上存在假蜂蜜的消費者。

              同位素比值質譜法(EA-IRMS)/穩定同位素比值分析法(SIRA)都是檢測蜂蜜摻假的常用方法,但由于欺詐者的摻假手段變化不定,以上方法已被證明并不可靠。因此,人們開發了幾種新方法以解決SIRA的缺陷,核磁共振(NMR)波譜分析正成為打擊蜂蜜欺詐的一種更全面的方法。

              1H-NMR等強有力的技術,正成為應對這一問題的方案之一,使實驗室能夠更快地識別摻假蜂蜜。
           
          因經濟動機催生的全球性蜂蜜摻假(EMA)

              蜂蜜的高價值提供了強大的經濟刺激,并使其面臨著經濟動機的摻假(EMA)風險。全球青睞天然產品的消費者普遍認為蜂蜜有益于健康,這是推動蜂蜜市場預期增長的一項關鍵因素。例如,美國、日本和澳大利亞等國的消費者渴求更多的單花蜂蜜或特產蜂蜜。由于受蜜蜂病害、蜜蜂自然棲息地惡化以及不利氣候條件的影響,大多數國家的蜂蜜產量維持不變甚至下降,因此在需求繼續上升的情況下,供應出現短缺。根據美國藥典的食品欺詐數據庫,蜂蜜被列為第三大摻假目標食品,僅次于牛奶和橄欖油;在歐洲,蜂蜜被列為十大摻假食品之一[2][3]

              由于目前還沒有美國聯邦蜂蜜認證標準,確保產品安全和質量的監管工作受到阻礙。目前,有幾種類型的EMA與蜂蜜行業有關,包括用廉價糖漿稀釋、蜜蜂的強化補充喂養,以及謊報真正的原產國。超濾(或樹脂技術)使欺詐者能夠通過去除花粉以及能賦予蜂蜜色澤與風味的化學成分,以掩蓋其真正的來源和植物品種。此外,某些國家常見的做法之一是收獲未熟的蜂蜜,這樣做可以提高產量。其所收獲的蜂蜜含水量約為50%,然后通過人工干燥,將含水量降至18%左右。由于這種蜂蜜未被蜜蜂適當地育熟,因而成為一種質量低劣的產品,其性質與成熟蜂蜜不同。
           

              雖然有幾個國家報告稱其蜂蜜出口大幅增加,但其蜂巢數量增長甚微甚至毫無增長,而且有證據表明,欺詐活動正在大幅度增加(圖1)。

           
              盡管有監管部門的努力,但管理機構和貿易組織仍在努力確保市場上的蜂蜜安全、優質并且正確標注。而質量控制的缺失,可能對全球蜂蜜價格和養蜂人的生計產生深遠影響。
           
          1:圖片來源:國際貿易中心(ITC)——聯合國商品貿易統計數據庫和FAOSTAT
          (圖注:東部四大蜂蜜出口國蜂箱總數及蜂蜜出口總量,蜂蜜出口總量,蜂箱總數)
           
          現行測試方法

              目前對蜂蜜中糖漿的檢測采用的是幾種靶向方法。這些方法要么是基于檢測用于將淀粉轉化為糖的外源酶(如β-呋喃果糖苷酶、外源淀粉酶),要么是基于糖漿的特定標志物(如SM-R和TM-R)。有證據表明,欺詐者已經找到去除這些標志物的技術,而尋找特定摻假標志物的成本障礙以及鑒定技術相對于不斷發展的摻假手段的滯后,導致了過去十年內摻假蜂蜜的數量急劇上升。因此,不局限于某一類摻雜物的非靶向性、多標志物方法越來越受到人們的重視。

              基于EA-IRMS/SIRA的AOAC國際法只能檢測玉米、甘蔗等C4植物糖漿,而對水稻、谷物等C3植物糖漿不敏感。欺詐者利用這一點,改變了其手法,摻入谷物和大米糖漿,以增加產量。新的NMR蜂蜜數據庫表明,EA-IRMS測試只能檢測出23.9%的摻假樣品。因此,EA-IRMS的陰性結果并不能被視為蜂蜜真實性的證明,因而也不再是可靠的方法。

              液相色譜法結合同位素比值質譜法(LC-EA-IRMS)可檢測不同種類的糖分。然而,由于基于LC-EA-IRMS開發的方法使用非標準化方法進行數據采集和處理,以及使用不同參數和相關參考值(純度標準)來評估蜂蜜中的各種糖漿,因而缺乏實驗室間重現性。此外,某些糖漿的同位素模式與蜂蜜相似,使檢測頗為困難。

              多年來,利用這些方法檢測出的摻假量大幅度下降,因此需要一種更加統一、更通用的分析方法來對付蜂蜜欺詐。
           
          NMR:一種更全面的解決方案

              NMR技術提供了一種更全面的方法,而在過去十年中,研究人員已進行了相關研究,以證明其對食品真實性進行分析的能力。1H-NMR譜可同時觀察到蜂蜜中的數百種化學成分,覆蓋每公斤數百克的高濃度到百萬分之幾(ppm)的低濃度,包括糖、酸和氨基酸。它可以生成一個 “指紋” 圖譜,用戶可以使用蜂蜜指紋圖譜數據庫,將待測樣本與所有參考樣本進行比較,以檢測是否符合要求。這樣便可以快速檢測糖漿的存在,還可以檢測所申報的原產國和植物來源是否屬實。此外,與來自同一花源的參考樣品進行比較,可以快速發現反常特征,然后通過進一步的分析進行確認,以便出現新的欺詐方法時及時揭穿它。

              正是NMR的高重現性,使得它能夠建立如此強大的參考樣品(指紋)數據庫,并確保觀察到的譜圖變化真實無誤而非分析誤差引起的漂移。此外,只要采集并存儲了指紋圖譜,未來甚至數年以后當出現新的技術和算法時,還可隨時對數據進行回顧分析,例如將其與更新的蜂蜜參考數據庫進行比較。目前,該蜂蜜數據庫已包含18000個參考樣本、覆蓋50多個國家和100個植物品種,還包括1900種已知摻雜糖漿的蜂蜜,而這是鑒定摻糖蜂蜜區別于純蜂蜜的特殊標志物時所必需的。

              由于其獨特的通用性,1H-NMR結合多變量統計化學計量學被證明是測定蜂蜜真實性和質量的強大工具。
           
          未來對欺詐的打擊

              食品欺詐是威脅養蜂業的一個重大問題。隨著欺詐行為的不斷增加,消費者將對蜂蜜失去信心,而以往用于確定真偽的標準方法已被證明不再有效。

              NMR結合統計分析,強有力地改變了蜂蜜真偽和原產地分析的局面。FoodScreener™ 平臺等技術正在滿足可靠測試的需求,結合新出現的軟件模塊(如Honey-Profiling™)以解決這些問題,并使欺詐者很難(甚至無法)繼續通過添加外來化學品和糖漿來蒙混過關。這樣一來,就可以迅速而成功地曝光欺詐行為,而無需付出高昂的成本。

           
              有關FoodScreener Honey Profiling 2.0的更多信息,請訪問:https://www.bruker.com/products/mr/nmr-food-screening/honey-profiling-module-of-the-nmr-foodscreener.html。
           
          References:
           
          1、Marketresearchfuture.com. (2018). Honey Market Size, Share, Trends, Global Industry Analysis, 2023 | MRFR. [online] Available at: https://www.marketresearchfuture.com/reports/honeymarket-5139

          2、Norberto L. García (2018) The Current Situation on the International Honey Market, Bee World, 95:3, 89-94, DOI: 10.1080/0005772X.2018.1483814

          3、Enhanced honey authenticity surveillance (2018 to 2019 Report), Government of Canada, https://inspection.gc.ca/about-the-cfia/science-and-research/our-research-and-publications/report/eng/1557531883418/1557531883647 
          ENDS

          作者簡介

          Léa Heintz,分析化學理學碩士,目前擔任NMR食品應用組的業務開發與產品經理,該產品包括FoodScreener平臺及其篩選方法。此前已任職布魯克應用科學家數年,負責開發食品基質的NMR方法,以監測食品的真實性和質量。

           
          發布者:布魯克(北京)科技有限公司
          聯系電話:010 58333000
          E-mail:liyan.zheng@bruker.com

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