只从生长在新西兰的麦卢卡植物采集花蜜的蜜蜂生产麦卢卡蜂蜜，这是一种优质产品。1其受欢迎程度下降到种类繁多的实用品，帮助从创伤和烧伤的愈合舒缓感冒症状的健康益处。2
使用其独特的Manuka因子(UMF)，表明每批产品的抗菌活性水平，麦卢卡蜂蜜可以分类。3.新西兰每年生产的麦卢卡蜂蜜只有1700吨，但在全球销售的麦卢卡蜂蜜超过1万吨。
麦卢卡蜂蜜被声称具有广泛的健康益处，价格高达90英镑一罐，掺假和欺诈的麦卢卡蜂蜜对消费者构成了严重威胁。4因此，对于制造商来说，一个可靠和准确的掺假检测技术是至关重要的，以例行测试他们的麦卢卡蜂蜜。
玉米、甜菜和大米糖浆是麦卢卡蜂蜜中常见的掺假成分。产生这些掺假物质的植物的不同光合作用途径意味着需要不同的方法来检测它们。5
例如，测量13C /12Ç同位素比率是检测蜂蜜玉米糖浆的官方方法，但是这种技术不检测大米或甜菜糖浆。6
在另一方面，中红外光谱与掺杂物屏幕™技术可以提供所有三种掺杂物的快速检测，而不用于溶剂或费时的样品制备的要求。
现有的利用中红外光谱筛选掺假物质的靶向方法需要对每一种潜在掺假物质进行定量校准。
然而，像SIMCA(类类比软独立建模)算法这样的非目标筛选方法可以确定样本是否被掺假，但它既不能量化也不能识别掺假。
相反，PerkinElmer掺假筛提供了一种半目标技术，能够快速识别和估计掺假水平。
纯麦卢卡蜂蜜，玉米，甜菜和水稻糖浆的实验MIR光谱通过利用与珀金埃尔默通用衰减全反射（UATR）附件的珀金埃尔默谱两个™FT-IR光谱仪，使用表1所示的参数聚集。
表1。麦卢卡蜂蜜和掺假糖浆的扫描参数分析。资料来源:PerkinElmer食品安全和质量公司
| 扫描参数 |
| 光谱范围 |
4000 - 450厘米－1 |
| 决议 |
8厘米－1 |
| 扫描数 |
32 |
为了降低蜂蜜的粘度，将样品在分析前一分钟的热水浴中加温。3.
每种掺假物质(玉米糖浆、甜菜糖浆和大米糖浆)的一个光谱和纯麦卢卡蜂蜜的六个光谱(六种不同的市售产品具有不同的UMF值的六个重复)为掺假筛选技术收集。
图1。带有通用衰减全反射附件的珀金埃尔默光谱二。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量公司
如图2所示，利用一阶导数基线校正对光谱进行预处理。
图2。纯麦卢卡蜂蜜（红色）和掺杂物糖浆（甜菜糖浆（蓝色），玉米糖浆（粉红色）和大米糖浆（绿色））的一阶导数光谱。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量公司
此外，16个纯麦卢卡蜂蜜样品被添加了各种浓度从5- 90% (w/w)的掺假糖浆。
使用PerkinElmer光谱定量™利用100% Manuka蜂蜜、每个掺假样品和100%掺假糖浆的光谱，对每种掺假糖浆建立定量偏最小二乘(PLS1)模型。
校准使用12个样品，模型独立验证使用6个样品(25%、55%和85%，包括5+、10+和15+ umf的Manuka蜂蜜)。
对于每个模型，还使用遗漏1- out方法进行交叉验证。所有光谱采用MSC归一化和一阶导数基线校正进行预处理，降低噪声。
掺杂物的屏幕
一种掺假筛技术用于识别和半定量估计Manuka蜂蜜中的掺假水平。由于不需要长时间的样品制备和校准标准的测量，掺假筛是有益的。
用户必须简单地创建一个具有尽可能多的自然变化的纯材料光谱库，比如来自不同供应商或批次的样品。接下来，必须将每个掺假的单次扫描收集到一个掺假库中，并在需要时不断添加该库。
每三个掺杂物糖浆的光谱输入为“掺假光谱”，和纯麦卢卡蜂蜜的所有36个光谱输入为“材料的光谱”。该技术是利用测试与每个掺杂物的已知水平掺入麦卢卡蜂蜜的样品，结果可在表2中可以看出。
表2。掺假屏幕效果的一系列掺假的麦卢卡蜂蜜样品。资料来源:PerkinElmer食品安全和质量公司
| 样品名称 |
预测水平（％） |
检测限（％） |
掺杂物屏幕通过/失败 |
| 甜菜糖浆（20％） |
20.18 |
0.40 |
失败 |
| 甜菜糖浆(10%) |
10.07 |
失败 |
| 甜菜糖浆（5％） |
3.82 |
失败 |
| 玉米糖浆（20％） |
21.32 |
1.12 |
失败 |
| 玉米糖浆(10%) |
13.67 |
失败 |
| 玉米糖浆(5%) |
5.96 |
失败 |
| 大米糖浆(20%) |
20.18 |
１．５２ |
失败 |
| 米浆(10%) |
9.51 |
失败 |
| 米浆(5%) |
2.70 |
失败 |
| 麦卢卡蜂蜜（100％） |
- |
- |
通过 |
在所有情况下，掺假筛技术都产生了“失败”结果。该算法正确地识别了掺假糖浆，并提供了在每个样品中存在的水平的估计。对每一种纯麦卢卡蜂蜜的样品也进行了测量，结果均为“合格”。
对于每个掺杂物糖浆，所述检测限是相对低的。经济动机掺假趋于在较高的水平，以便从它，即使更昂贵的分析技术进行了利润可以提供更低的检出限。
掺假屏幕技术也被纳入频谱触摸™软件通过常规运营商提供了一个利用用户友好的界面。
工作流程的简单设计如图3所示，因为它正确识别出现的掺假糖浆。还给出了更详细的结果，表明估计掺假剂水平为小数。
图3。举例的光谱触摸工作流程和掺假屏幕结果的麦卢卡蜂蜜掺假。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量公司
PLS1标定模型
对每一种掺假糖浆建立了PLS1校准模型。表3显示了所有校准模型的回归数据。R2值均在99.9%以上，表明模型预测的浓度与指定的掺假糖浆浓度之间具有很高的相关性。
表3。掺假糖浆模型回归总结(SEC为校准标准误差，SEP为预测标准误差，CVSEP为交叉验证预测标准误差)。资料来源:PerkinElmer食品安全和质量公司
| 掺杂物糖浆 |
电脑的数量 |
R2（％） |
SEC（％） |
9月(%) |
CVSEP（％） |
| 甜菜 |
1 |
99.902 |
1.122 |
1.143 |
1.217 |
| 玉米 |
2 |
99.949 |
0.855. |
0.971 |
1.269 |
| 米 |
2 |
99.934 |
0.969 |
1.020 |
1.339 |
表4显示了每个模型的平均独立验证结果，每个模型的预测标准误差(SEP)都比较低，说明它们具有较好的预测能力。
表4。掺假糖浆模型的独立验证结果。资料来源:PerkinElmer食品安全和质量公司
| 掺杂物糖浆 |
平均真实样本属性值(%) |
平均预测样品属性值（％） |
9月(%) |
| 甜菜 |
52.50 |
52.91. |
1.397 |
| 玉米 |
52.50 |
51.04 |
2.231 |
| 米 |
52.50 |
50.64 |
2.719 |
结果表明，PLS1定标模型在预测Manuka蜂蜜掺假水平方面是敏感的。然而，由于必须准备许多校准标准，这项技术非常耗时，除了一系列UMF值和批次之外，还包括所有可能掺杂的糖浆。
结论
结果表明，中红外光谱带掺杂物的屏幕该技术可为麦卢卡蜂蜜中掺假糖浆的检测和鉴定提供一种快速筛选方法。
PLS1校准模型可以准确预测掺假水平，但它们需要耗时的样品测量和制备。
在另一方面，掺杂物屏幕快速识别和建筑材料掺杂物存在于样品中的水平的相对准确的估计，而不用于校准样品的要求。
如果出现新的掺假，只有一个光谱必须添加到“掺假库”。因此，掺假筛是一种更适合于检测麦卢卡蜂蜜中掺假糖浆的常规检查技术。
参考
- 麦卢卡蜂蜜，第一产业部，2018。
- K. Berkheiser，麦卢卡蜂蜜，基于科学，健康热线，2018年7层健康的益处。欧洲杯线上买球
- K.唐泽，S. Haraya，S.大久保和H.荒川，使用lucigeninchemiluminescence-HPLC，分析生化化学ACTA，2017年，954，151-158中麦卢卡蜂蜜的抗菌部件的新的分析。
- 1,700吨麦卢卡蜂蜜是如何生产的，但其中10,000吨已经售出，新西兰先驱报，2016年。
- 3.王志强，王志强，王志强，植物光合作用的研究进展，植物生理学报，2011,33(4):559 - 563。
- 2 .刘志刚，蜂蜜掺假及其检测方法综述，《兽医学报》，2015,83,85-102
这些信息来源于PerkinElmer食品安全和质量公司提供的材料。欧洲杯足球竞彩
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