2.3 統計分析方法比較

利用SIMCA14.1軟件對測定的稳定位素大豆水溶性蛋白質δ¹³C、δ¹⁵N、同位δ¹⁸O和δ²H值進行多元變量統計分析，素法水溶溯源分別建立PCA和OPLS–DA兩種統計分析方法的测定产地大豆產地溯源鑒別模型，如圖5和圖6所示（橢圓形區域為HotellingT2檢驗，大豆氮氧定同95%置信區間）。性蛋

PCA溯源鑒定模型結果顯示，白质比值利用大豆水溶性蛋白質中的中碳中δ¹³C、δ¹⁵N、氢稳δ¹⁸O和δ²H值可區分四個國家的及其鉴定大豆樣品。構建OPLS–DA大豆產地溯源鑒定模型獲得大豆中水溶性蛋白質的应用4個變量δ¹³C、δ¹⁵N、稳定位素δ¹⁸O和δ²H對產地區分模型的同位貢獻度用VIP值評定。結果表明，素法水溶溯源δ¹⁵N在產地溯源模型中對產地溯源的测定产地貢獻最大，其次是δ²H和δ¹⁸O，δ¹³C的貢獻最低，其VIP值依次為1.069，1.045，1.035，0.834。對比分析大豆產地溯源的兩種統計分析方法的模型鑒定準確率，結果表明，OPLS–DA模型分析結果顯著，建立的識別模型對美國、巴西和阿根廷產大豆的識別準確率均為100%，對加拿大產大豆的識別準確率為90%；PCA識別模型對美國和阿根廷產大豆的識別準確率均為80%，對巴西和加拿大產大豆的識別準確率均為90%，因此最終選擇OPLS–DA統計方法建立的模型進行大豆產地溯源識別分析。

2.4 大豆產地鑒定模型建立

分別對美國與其它國家大豆水溶性蛋白質δ¹³C、δ¹⁵N、δ¹⁸O和δ²H值采用OPLS–DA建立兩兩國家同位素產地溯源鑒定模型，結果如圖7～圖9所示（橢圓形區域為HotellingT2檢驗，95%置信區間）。

圖7～圖9結果表明，所建立的同位素產地溯源鑒定模型識別準確率達到100%，應用該方法可準確鑒別美國與其他國家大豆產地。

2.5 大豆產地鑒定模型驗證

為了進一步驗證上述模型的可靠性，選用四個國家各10份非建模大豆樣品，提取其中的水溶性蛋白質，測定δ¹³C、δ¹⁵N、δ¹⁸O和δ²H值，分別帶入已建立的OPLS–DA兩兩國家識別模型進行驗證，結果見表2。盲樣驗證結果表明，除了加拿大產大豆中有1份被誤判為美國產外，其他3個國家盲樣均可準確識別，識別準確率為100%。

3 結語

建立了基於EA–IRMS測定大豆水溶性蛋白質δ¹³C、δ¹⁵N、δ¹⁸O和δ²H的OPLS–DA大豆產地溯源模型。結果表明，美國與加拿大、阿根廷、巴西產的大豆在建立的兩兩識別模型中可準確鑒別，識別準確率均可達100%。該方法和所構建的模型準確可靠，可有效防止和打擊特定國家的大豆通過第三國轉運出口至我國的非法行為，維護國家利益。

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