• 中国科技期刊卓越行动计划项目资助期刊
  • 中国精品科技期刊
  • EI
  • Scopus
  • CAB Abstracts
  • Global Health
  • 北大核心期刊
  • DOAJ
  • EBSCO
  • 中国核心学术期刊RCCSE A+
  • 中国科技核心期刊CSTPCD
  • JST China
  • FSTA
  • 中国农林核心期刊
  • 中国开放获取期刊数据库COAJ
  • CA
  • WJCI
  • 食品科学与工程领域高质量科技期刊分级目录第一方阵T1
中国精品科技期刊2020

微滴式数字PCR定量检测欧洲甜樱桃中掺假苹果成分的研究

陈佳, 秦丽, 刘浩, 杨帛, 张凯江, 赵冬梅, 郭金颖, 张媛媛

陈佳,秦丽,刘浩,等. 微滴式数字PCR定量检测欧洲甜樱桃中掺假苹果成分的研究[J]. 食品工业科技,2022,43(19):349−355. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2022010002.
引用本文: 陈佳,秦丽,刘浩,等. 微滴式数字PCR定量检测欧洲甜樱桃中掺假苹果成分的研究[J]. 食品工业科技,2022,43(19):349−355. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2022010002.
CHEN Jia, QIN Li, LIU Hao, et al. Quantitative Detection of Adulterated Apple Components in European Sweet Cherries by Droplet Digital PCR[J]. Science and Technology of Food Industry, 2022, 43(19): 349−355. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2022010002.
Citation: CHEN Jia, QIN Li, LIU Hao, et al. Quantitative Detection of Adulterated Apple Components in European Sweet Cherries by Droplet Digital PCR[J]. Science and Technology of Food Industry, 2022, 43(19): 349−355. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2022010002.

微滴式数字PCR定量检测欧洲甜樱桃中掺假苹果成分的研究

基金项目: 河北省市场监管局科技计划项目(2022ZD36);石家庄学院博士科研启动基金(21BS004)。
详细信息
    作者简介:

    陈佳(1982−),女,博士,讲师,研究方向:食品营养与安全,E-mail:chenjia0311@aliyun.com

    秦丽(1981−),女,硕士,高级工程师,研究方向:食品安全,E-mail:88426413@qq.com

    通讯作者:

    张媛媛(1983−),女,博士,副教授,研究方向:食品微生物、植物活性物提取,E-mail:zhyy701@163.com

  • 中图分类号: TS251.7

Quantitative Detection of Adulterated Apple Components in European Sweet Cherries by Droplet Digital PCR

  • 摘要: 目的:基于微滴式数字PCR技术(Droplet Digital PCR,ddPCR)建立欧洲甜樱桃中掺假苹果成分定量检测的方法。方法:通过筛选欧洲甜樱桃、苹果成分特异性引物探针,建立ddPCR定量检测方法,构建质量和DNA含量的拟合曲线及DNA含量与拷贝数之间的拟合曲线,以DNA含量作为中间值,获得质量和扩增拷贝数的计算公式。其中线性拟合曲线R2均在0.99以上,且建立了相应的掺假模型以验证方法的准确性。结果:欧洲甜樱桃和苹果的质量和扩增DNA拷贝数的计算公式:M=0.0833C−3.8420、M=0.4084C−1.5747。在欧洲甜樱桃与苹果的掺假模型中相对误差最大为−19.17%,符合统计学要求。结论:建立欧洲甜樱桃制品快速检测方法为打击欧洲甜樱桃掺杂使假提供了强有力手段,保障了消费者的权益,对促进小浆果及其制品行业健康发展具有重要意义。
    Abstract: Objective: To establish a method for quantitative detection of adulterated apple components in cherry based on droplet digital PCR (ddPCR). Methods: By screening the component specific primer probes of cherry and apple, the quantitative detection method of ddPCR was established. The fitting curve between quality and DNA content and the fitting curve between DNA content and copy number were constructed. Taking DNA content as the intermediate value, the calculation formulas of quality and amplified copy number were obtained. The linear fitting curves R2 were all above 0.99, and the corresponding adulteration model was established to verify the accuracy of the method. Results: The formula for calculating the mass and amplified DNA copy number of cherry and apple: Mcherry=0.0833C−3.8420, Mapple=0.4084C−1.5747. In the adulteration model of cherries and apples, the maximum relative error was −19.17%, which met the statistical requirements. Conclusion: The establishment of a rapid detection method for European sweet cherry products provides a powerful means to combat the adulteration of European sweet cherries, protects the rights and interests of consumers, and is of great significance for promoting the healthy development of the small berry and its product industry.
  • 樱桃为蔷薇科李属樱桃亚属(Prunus avium L.)植物,起源于里海和黑海,又名莺桃、荆桃、楔桃、英桃、牛桃、樱珠,是世界温带地区的一种重要水果[1]。欧洲甜樱桃汁具有独特的酸味、富含花青素和花色苷等黄酮类物质,具有清除自由基的作用[2]。美国路易斯安娜州立大学农业中心的研究表明,欧洲甜樱桃果汁在改善睡眠时间和睡眠质量方面有显著效果[3]。据不完全统计,国际上基于不同程度的掺假现象占50%~80%左右,为牟取利益,商家往往在高附加值水果果汁中进行掺假[4-6],且水果制品中掺假现象也屡见不鲜[7-8]。利用颜色、味道等因素在欧洲甜樱桃果汁中添加低价果汁,有的甚至会添加廉价糖和有机酸等[9-10]。易敏体质人群可能会因食用未标识植物源性添加物后引起过敏反应[11],严重的还会发生中毒反应。如用葡萄柚汁代替橙汁可能会导致严重的药理相互作用[12]。以上种种掺假现象严重破坏了市场的运行机制[13]

    针对市场中常见的以低价替代品掺入高价值食品中的现象,国内外学者对此进行了大量的研究,确定多种鉴别手段,如感官鉴定法、理化法以及分子生物学方法等[14]。马泽亮等[15]设计了一套基于电子鼻和电子舌的新型智能感官检测系统,并将其应用于果汁纯度鉴定中,实现了对橙汁纯度的定量检测。ZHANG等[16]根据不同果汁中黄酮类、花色苷类等特征性物质的差别利用代谢组学方法可实现对蓝莓汁、蔓越莓汁及掺加苹果汁、葡萄汁的伪品鉴别。WANG等[17]通过使用气相色谱和质谱数据集,在主成分分析评分图中成功地将100%柠檬汁样品与含有30%柠檬汁的掺假样品区分开来。CHEN等[18]利用ddPCR定量检测出添加在牛肉制品中的鸭肉成分,检出限为10%。苗丽等[19]利用ddPCR技术建立了羊肉质量和拷贝数的关系,检出限为10%。杨硕等[20]应用多重数字PCR技术定量鉴定出了核桃露中的核桃、大豆成分。现代分子生物学以其高特异性等优势在掺假鉴别中应用广泛,主要技术有聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)技术、实时荧光PCR(real-time PCR,RT-PCR)技术、数字PCR(digital PCR,dPCR)技术等[21]。微滴式数字PCR技术是一种新型的可以绝对定量核酸的新型技术手段,数字PCR是将含有核酸模板的PCR反应体系分配到很多反应单元中进行核酸扩增,反应结束后收集每个反应单元的荧光信号,分析后得出样品中核酸浓度的一种技术。此技术直接检测样品中核酸的原始浓度,不依赖标准曲线和标准品,与传统荧光定量PCR相比,数字PCR的灵敏度和精确度更高。

    本文采用微滴式数字PCR技术针对欧洲甜樱桃源性成分设计特异性引物,建立了欧洲甜樱桃制品的数字PCR定量检测方法进行掺假检测,克服了马泽亮等[15]依赖于一定的人为主观因素,不能实现样本的绝对定量及ZHANG等[16]、WANG等[17]、CHEN等[18]、苗丽等[19]掺假检测检出限较高的弊端。实现了绝对定量和5%的检出限。并根据市场上欧洲甜樱桃果汁及其制品的分类、添加物进行综合分析选取添加苹果汁建立掺假模型并验证方法的准确性,为欧洲甜樱桃果汁以及高附加值浆果的掺假鉴定和质量控制提供技术支撑。

    欧洲甜樱桃、苹果原料及欧洲甜樱桃果汁及制品 购自石家庄市大型超市、农贸市场和网络平台;深加工食品DNA提取试剂盒(非离心柱型)、天根商品化试剂盒、三氯甲烷 北京酷来博科技有限公司;ddPCR实验耗材 美国Bio-Rad公司。

    AdVantage Pro真空冷冻干燥机 美国VirTis公司;A11BS25分析研磨机 德国IKA公司;Sigma 3K15冷冻离心机 德国Sigma公司;NanoDrop 2000微量核酸蛋白测定仪 美国Thermo公司;C1000 Touch Thermal Cycler PCR扩增仪、DG8 cartridge微滴生成卡、Holder微滴发生器 美国Bio-Rad公司;BCD 235STCY冰箱 青岛海尔股份有限公司;SHA-B水浴恒温振荡器 常州润华电器有限公司。

    购自超市、农贸市场的实验所用鲜果均用果实部分,鲜果先进行去皮去核处理,后进行真空冷冻干燥处理,将干燥后的浆果实验样品在分析研磨机中进行组织研磨处理,浆果实验样本分开处理,避免交叉污染,确保实验样本的准确性,市售样本的处理方式按相同方法进行处理。

    基因组DNA的提取采用深加工食品DNA提取试剂盒的改良版。a.欧洲甜樱桃与苹果各称取5、10、20、30、40、50 mg,向其中加入500 µL GMO1缓冲液(Buffer GMO1)与40 µL(20 mg/mL)蛋白酶K(Proteinase K),涡旋混匀1 min。60 ℃孵育2 h。孵育过程中始终保持振荡(1500 r/min)。b.加入GMO2缓冲液(Buffer GMO2)200 µL,三氯甲烷400 µL,混匀后静置10 min。c.12000 r/min离心5 min (4 ℃),转移上清。d.加入0.7倍上清液体积的异丙醇,混匀,12000 r/min离心5 min(4 ℃),留沉淀。e.加入700 µL 70%乙醇,涡旋振荡5 s,在离心机上以12000 r/min离心2 min,去除上清液。重复此步骤一次。f.开盖,彻底晾干残留乙醇。g.加入50 µL TE缓冲液,混匀,测定DNA含量和纯度。

    本实验所用引物均通过NCB数据库(National Center of Biotechnology Information,美国国立生物技术信息中心)寻找到其各个物种的特异性基因序列,根据欧洲甜樱桃、苹果浆果源性的多个靶基因序列设计了多对引物,具体引物及筛选结果见表1。引物设计由软件DNAman和Primer5.0得到,所设计的探针5′端和3′端分别采用FAM荧光基团和TAMRA淬灭基团进行修饰。

    表  1  浆果实验所需引物和探针
    Table  1.  Primers and probes required for berry experiments
    引物、探针
    名称
    序列
    (5′→3′)
    来源筛选
    结果
    欧洲甜樱桃-FCCAGACAGGCAAGAGCGATTEF
    165590.1
    欧洲甜樱桃-RGGAGACACGTGGGTCTGATAGG
    欧洲甜樱桃-ProbeTCCGCCGATGCGTG
    苹果-FGGAATATGAACGAAAGAGCGFM
    887031.1
    苹果-RATCCGTTGCCGAGAGTCGTT
    苹果-ProbeTGCGTCGTCGTCTTCGATAA
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    反应条件:数字PCR反应条件包括2×ddPCR Super Mix为10 μL、上游引物的用量为1.2 μL(10 μmol/L)、下游引物的用量为1.2 μL(10 μmol/L)、探针的用量为0.4 μL(10 μmol/L)、DNA模板为4.0 μL、ddH2O 3.2 μL。反应程序:95 ℃预变性,10 min;94 ℃变性,1 min;56 ℃退火,45 s;进行40个循环,98 ℃,10 min;4 ℃保存。

    操作步骤:a.先将所需实验模板按一定梯度进行稀释,制成实验样品转移到微滴发生卡中,同时加入微滴发生油70 μL,放入微滴发生器中,进行微滴化处理。b.将制备好的微滴转移到96孔板中,应用封膜仪进行封膜处理。c.将封好膜的96孔板,放到PCR扩增仪中扩增。d.扩增结束后将96孔板放到QX200 Droplet Reader中,根据实际实验排版进行信息录入,读取实验结果,根据微滴发出的荧光信号的强度判定阳性和阴性结果,并记录下每个样品的阳性和阴性的微滴数。信号采集完毕后,软件Quantasoft将计算出最终结果并以图像形式给出。

    实验所需物种均设计多对引物,经筛选得到最优引物。在特异性检测实验中,欧洲甜樱桃和苹果分别作为目标物种,杏、苹果、桃、梨、欧洲甜樱桃、葡萄、树莓、小樱桃、蔓越莓、黑加仑作为非目标物种,无菌双蒸水作为空白对照。

    欧洲甜樱桃和苹果实验样本各称5、10、20、30、40、50 mg,进行基因组DNA的提取,每个质量重复3次,减少实验误差,经Nanodrop 2000测定DNA的含量,从而建立质量和其DNA浓度之间的关系。

    将提取得到的欧洲甜樱桃基因组DNA进行系列稀释,稀释梯度为5、10、20、40、60、80、100 ng/μL,苹果基因组DNA进行系列稀释,稀释梯度为5、10、20、40、60 ng/μL,每个梯度设置3个重复,为得到准确的拷贝数,需对其稀释的精确性有较高要求,以无菌双蒸水作为对照,得到不同稀释梯度下的拷贝数,从而建立DNA浓度和其拷贝数之间的关系。

    在欧洲甜樱桃掺假模型的建立中,欧洲甜樱桃为主要被掺假对象,苹果为掺假对象,掺假模型以50 mg为最大掺假质量进行设计,欧洲甜樱桃与苹果掺假比例为1:9、2:8、3:7、4:6、5:5、6:4、7:3、8:2、9:1。之后将掺假的试验样本进行DNA提取,并将提取好的基因组DNA进行10倍稀释,取4 μL进行微滴式数字PCR检测,所得结果通过公式推算出实际值和测量值的差异,进而衡量所建立公式的准确性。

    本文选自市场上常见欧洲甜樱桃果汁及制品进行掺假实验验证,实验前处理、基因组提取、稀释等方法均与上文样本保持一致。

    所有结果采用SPSS 17.0软件进行统计学分析,利用Excel进行图表编辑。

    基于ddPCR技术,选择常见不同浆果物种作为DNA模板对本研究选用的引物进行特异性检测分析。结果显示本文选用的欧洲甜樱桃、苹果的引物和探针与杏、桃、梨、葡萄、树莓、小樱桃、蔓越莓、黑加仑不存在交叉反应,特异性良好(如图1~图2),可用于实验的测定。

    图  1  欧洲甜樱桃引物特异性筛选
    注:A01、A02为杏;A03、A04为苹果;A05、A06为桃;A07、A08为梨;A09、A10为欧洲甜樱桃;A11、A12为葡萄;B1、B2为树莓;B3、B4为小樱桃;B5、B6为蔓越莓;B07、B08为黑加仑;B09、B10为ddH2O。
    Figure  1.  Screening of cherry specific primers
    图  2  苹果引物特异性筛选
    注:C02、C03为杏;C04、C05为苹果;C06、C07为桃;C08、C09为梨;C10、C11为欧洲甜樱桃;C12、D01为葡萄;D02、D03为树莓;D04、D05为小樱桃;D06、D07为蔓越莓;D08、D09为黑加仑;C01、D10为ddH2O。
    Figure  2.  Screening of apple specific primers

    分别称取欧洲甜樱桃和苹果的6个质量梯度(5、10、20、30、40、50 mg),每个质量梯度设置三个重复,应用Nanodrop2000对其提取的基因组DNA进行测定,得到质量和DNA含量的线性拟合曲线。结果显示欧洲甜樱桃和苹果在其质量范围内与提取的基因组DNA含量线性关系良好。如图3~图4所示,欧洲甜樱桃和苹果的决定系数R2分别为0.9972、0.9977,由以上欧洲甜樱桃和苹果的相关性系数可知均在0.99以上,说明数据具有一定的准确性,质量和DNA浓度拟合曲线线性良好。

    图  3  欧洲甜樱桃质量和DNA浓度的关系
    Figure  3.  Relationship between mass and DNA concentration of cherry

    将提取的欧洲甜樱桃基因组DNA分别梯度稀释为5、10、20、40、60、80、100 ng/μL,苹果的DNA梯度稀释为5、10、20、40、60 ng/μL,取4 μL进行数字PCR检测,进行三次重复,ddPCR检测结果见图5。取其DNA拷贝数均值进行线性拟合分析,欧洲甜樱桃和苹果DNA拷贝数均随DNA含量的增加而增加,两者呈现一定的线性关系(如图6~图7),欧洲甜樱桃和苹果的线性决定系数R2分别为0.9991、0.9946。

    图  4  苹果质量和DNA浓度的关系
    Figure  4.  Relationship between mass and DNA concentration of apple
    图  5  梯度DNA含量条件下欧洲甜樱桃(a)、苹果(b)的拷贝数图谱
    注:A、B为欧洲甜樱桃;A01、A02、A03为5 ng/μL;A04、A05、A06为10 ng/μL;A07、A08、A09为20 ng/μL;A10、A11、A12为40 ng/μL;B01、B02、B03为60 ng/μL;B04、B05、B06为80 ng/μL;B07、B08、B09为100 ng/μL;B10、B11、B12为ddH2O。E、F为苹果;E01、E02、E03为5 ng/μL;E04、E05、E06为10 ng/μL;E07、E08、E09为20 ng/μL;E10、E11、E12为40 ng/μL;F01、F02、F03为60 ng/μL;F07为阳性;F05、F08、F09、F10为ddH2O。
    Figure  5.  Copies number map of cherry (a) and apple (b) under gradient DNA content conditions
    图  6  欧洲甜樱桃DNA浓度和DNA拷贝数之间的关系
    Figure  6.  Linear relationship between DNA copy number and nucleic acid concentration of cherry
    图  7  苹果DNA浓度和DNA拷贝数之间的关系
    Figure  7.  Linear relationship between DNA copy number and nucleic acid concentration of apple

    根据欧洲甜樱桃模板样品质量和DNA含量得到一条线性曲线为y=14.455x+27.584,R²=0.9972,其中,x为欧洲甜樱桃的质量M(mg),y为欧洲甜樱桃DNA浓度(ng/μL)。由DNA含量与拷贝数得到另一条线性曲线即y=8.3063x+23.218,R²=0.9991,其中,x为欧洲甜樱桃DNA浓度(ng/μL),y为欧洲甜樱桃DNA拷贝数(copies/μL),其中再以DNA含量为中间值进行换算时,DNA浓度先经过了10倍稀释,再取4 μL进行计算,由此得到质量及DNA拷贝数之间的线性关系,以DNA含量为中间值换算得到欧洲甜樱桃质量与DNA拷贝数之间的计算公式,欧洲甜樱桃:M=0.0833C−3.8420。同理,苹果:M=0.4084C−1.5747,其中,M代表植物源性成分的质量(mg),C代表每微升的拷贝数(copies/μL)。

    在欧洲甜樱桃的掺假模型中,共设置9个掺假比例,分别为1:9、2:8、3:7、4:6、5:5、6:4、7:3、8:2、9:1。称取已知混合比例的掺假模型并提取基因组DNA。为验证本方法的适用性和准确性尽可能模拟市售样品中存在的掺假情况。取4 μL稀释10倍的基因组DNA进行检测,进行三次重复,并将测得的拷贝数均值代入公式中得到目标物种的质量。结果如表2~表3显示,欧洲甜樱桃与苹果的掺假模型中相对误差最大为−19.17%,所得结果均在统计学25%许可范围内。通过分析实验数据可知,本研究所建立的欧洲甜樱桃、苹果ddPCR定量方法可有效应用于市售制品的检测。

    表  2  已知比例欧洲甜樱桃与苹果掺假模型樱桃分析结果
    Table  2.  Analysis results of cherries with known proportion of cherries and apple adulteration model

    实际质量
    (mg)
    拷贝数
    (copies/μL)
    平均值
    (copies/μL)
    变异系
    数(%)
    测得质
    量(mg)
    相对误
    差(%)
    15103100101101.331.514.60−8.02
    210147151149149.001.348.57−14.30
    315196189190191.671.9812.12−19.17
    420267274278273.002.0418.90−5.51
    525340344339341.000.7824.56−1.75
    630389400394394.331.4029.01−3.31
    735495503482493.332.1537.256.44
    840533504499512.003.5938.81−2.98
    945579577587581.000.9144.56−0.99
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    表  3  已知比例欧洲甜樱桃与苹果掺假模型苹果分析结果
    Table  3.  Analysis results of apple with known proportion of cherries and apple adulteration model

    实际质量
    (mg)
    拷贝数
    (copies/μL)
    平均值
    (copies/μL)
    变异系
    数(%)
    测得质
    量(mg)
    相对误
    差(%)
    145121.3120.1118.9120.11.0047.475.50
    240104.2103.5108.8105.52.7341.513.78
    33591.691.185.289.33.9934.90−0.30
    43075.273.97574.70.9428.93−3.56
    52560.858.962.760.83.1223.26−6.98
    62048.14948.248.41.0218.19−9.04
    71537.639.237.838.22.2814.03−6.49
    81027.426.827.127.11.119.49−5.07
    9515.81615.915.90.634.92−1.62
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    通过对市场上市售浆果样本检测结果(见表4)分析可知:欧洲甜樱桃市售样本存在掺假情况,其中,样品Y-1中测得欧洲甜樱桃含量为0,苹果源性15.37%,样品Y-2中测得欧洲甜樱桃含量为0,苹果源性0,样品Y-3中测得欧洲甜樱桃含量为0,苹果源性3.17%,样品Y-4中测得欧洲甜樱桃含量为0,苹果源性4.15%。通过对市售样本的检验,说明标称含有欧洲甜樱桃成分的果汁中存在掺假现象,应进一步开展相关检测工作以保障食品安全,同时,也验证了本实验所建立的定量检测掺假方法具有一定的实用性和适用性。

    表  4  市售样品分析结果
    Table  4.  Commercial sample analysis results
    样品检测项目拷贝数(copies/μL)平均值
    (copies/μL)
    质量比
    (%)
    123
    Y-1欧洲甜樱桃00000
    苹果6.710.28.88.5715.37
    Y-2欧洲甜樱桃00000
    苹果00000
    Y-3欧洲甜樱桃00000
    苹果4.55.34.74.833.17
    Y-4欧洲甜樱桃00000
    苹果5.65.14.75.134.15
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    本文采用微滴式数字PCR技术对浆果中欧洲甜樱桃品种进行掺假定量检测,通过欧洲甜樱桃和苹果两种浆果的质量及其DNA含量,DNA含量及其扩增DNA拷贝数之间的线性拟合关系,得到欧洲甜樱桃和苹果两种浆果的质量和扩增DNA拷贝数的计算公式:M=0.0833C−3.8420、M=0.4084C−1.5747,从而可以快速鉴别欧洲甜樱桃的掺假情况。

    为进一步验证方法的准确性,构建欧洲甜樱桃掺假模型,计算欧洲甜樱桃的实际掺入量,经扩增得到的实验值和实际加入的掺假质量相差不大,最大相对误差为−19.17%,都在误差范围内,上文所述欧洲甜樱桃数据变异系数小,说明数据具有一定的可靠性。

    综上所述,微滴式数字PCR技术能够准确地进行欧洲甜樱桃的定量检测,这为市场上果汁中欧洲甜樱桃掺假的定量问题提供了一种技术手段,同时本研究也为除欧洲甜樱桃、苹果这两种浆果之外的其它浆果的定量检测提供了一种检测方向,健全了定量检测体系。

  • 图  1   欧洲甜樱桃引物特异性筛选

    注:A01、A02为杏;A03、A04为苹果;A05、A06为桃;A07、A08为梨;A09、A10为欧洲甜樱桃;A11、A12为葡萄;B1、B2为树莓;B3、B4为小樱桃;B5、B6为蔓越莓;B07、B08为黑加仑;B09、B10为ddH2O。

    Figure  1.   Screening of cherry specific primers

    图  2   苹果引物特异性筛选

    注:C02、C03为杏;C04、C05为苹果;C06、C07为桃;C08、C09为梨;C10、C11为欧洲甜樱桃;C12、D01为葡萄;D02、D03为树莓;D04、D05为小樱桃;D06、D07为蔓越莓;D08、D09为黑加仑;C01、D10为ddH2O。

    Figure  2.   Screening of apple specific primers

    图  3   欧洲甜樱桃质量和DNA浓度的关系

    Figure  3.   Relationship between mass and DNA concentration of cherry

    图  4   苹果质量和DNA浓度的关系

    Figure  4.   Relationship between mass and DNA concentration of apple

    图  5   梯度DNA含量条件下欧洲甜樱桃(a)、苹果(b)的拷贝数图谱

    注:A、B为欧洲甜樱桃;A01、A02、A03为5 ng/μL;A04、A05、A06为10 ng/μL;A07、A08、A09为20 ng/μL;A10、A11、A12为40 ng/μL;B01、B02、B03为60 ng/μL;B04、B05、B06为80 ng/μL;B07、B08、B09为100 ng/μL;B10、B11、B12为ddH2O。E、F为苹果;E01、E02、E03为5 ng/μL;E04、E05、E06为10 ng/μL;E07、E08、E09为20 ng/μL;E10、E11、E12为40 ng/μL;F01、F02、F03为60 ng/μL;F07为阳性;F05、F08、F09、F10为ddH2O。

    Figure  5.   Copies number map of cherry (a) and apple (b) under gradient DNA content conditions

    图  6   欧洲甜樱桃DNA浓度和DNA拷贝数之间的关系

    Figure  6.   Linear relationship between DNA copy number and nucleic acid concentration of cherry

    图  7   苹果DNA浓度和DNA拷贝数之间的关系

    Figure  7.   Linear relationship between DNA copy number and nucleic acid concentration of apple

    表  1   浆果实验所需引物和探针

    Table  1   Primers and probes required for berry experiments

    引物、探针
    名称
    序列
    (5′→3′)
    来源筛选
    结果
    欧洲甜樱桃-FCCAGACAGGCAAGAGCGATTEF
    165590.1
    欧洲甜樱桃-RGGAGACACGTGGGTCTGATAGG
    欧洲甜樱桃-ProbeTCCGCCGATGCGTG
    苹果-FGGAATATGAACGAAAGAGCGFM
    887031.1
    苹果-RATCCGTTGCCGAGAGTCGTT
    苹果-ProbeTGCGTCGTCGTCTTCGATAA
    下载: 导出CSV

    表  2   已知比例欧洲甜樱桃与苹果掺假模型樱桃分析结果

    Table  2   Analysis results of cherries with known proportion of cherries and apple adulteration model


    实际质量
    (mg)
    拷贝数
    (copies/μL)
    平均值
    (copies/μL)
    变异系
    数(%)
    测得质
    量(mg)
    相对误
    差(%)
    15103100101101.331.514.60−8.02
    210147151149149.001.348.57−14.30
    315196189190191.671.9812.12−19.17
    420267274278273.002.0418.90−5.51
    525340344339341.000.7824.56−1.75
    630389400394394.331.4029.01−3.31
    735495503482493.332.1537.256.44
    840533504499512.003.5938.81−2.98
    945579577587581.000.9144.56−0.99
    下载: 导出CSV

    表  3   已知比例欧洲甜樱桃与苹果掺假模型苹果分析结果

    Table  3   Analysis results of apple with known proportion of cherries and apple adulteration model


    实际质量
    (mg)
    拷贝数
    (copies/μL)
    平均值
    (copies/μL)
    变异系
    数(%)
    测得质
    量(mg)
    相对误
    差(%)
    145121.3120.1118.9120.11.0047.475.50
    240104.2103.5108.8105.52.7341.513.78
    33591.691.185.289.33.9934.90−0.30
    43075.273.97574.70.9428.93−3.56
    52560.858.962.760.83.1223.26−6.98
    62048.14948.248.41.0218.19−9.04
    71537.639.237.838.22.2814.03−6.49
    81027.426.827.127.11.119.49−5.07
    9515.81615.915.90.634.92−1.62
    下载: 导出CSV

    表  4   市售样品分析结果

    Table  4   Commercial sample analysis results

    样品检测项目拷贝数(copies/μL)平均值
    (copies/μL)
    质量比
    (%)
    123
    Y-1欧洲甜樱桃00000
    苹果6.710.28.88.5715.37
    Y-2欧洲甜樱桃00000
    苹果00000
    Y-3欧洲甜樱桃00000
    苹果4.55.34.74.833.17
    Y-4欧洲甜樱桃00000
    苹果5.65.14.75.134.15
    下载: 导出CSV
  • [1] 田永强, 聂国伟, 李凯, 等. 浅谈影响我国北方设施栽培甜樱桃裂果的遗传和环境因子[J]. 果树实用技术与信息,2017(12):14−15. [TIAN Yongqiang, NIE Guowei, LI Kai, et al. Genetic and environmental factors affecting fruit cracking of sweet cherry in protected cultivation in North China[J]. Practical Technology and Information of Fruit Science,2017(12):14−15.

    TIAN Yongqiang, NIE Guowei, LI Kai, et al. Genetic and environmental factors affecting fruit cracking of sweet cherry in protected cultivation in North China[J]. Practical Technology and Information of Fruit Science, 2017(12): 14-15.

    [2] 姜丹, 胡文忠, 姜爱丽, 等. 樱桃叶中黄酮类物质和樱桃籽油的提取纯化研究进展[J]. 食品工业科技,2015,36(17):388−391. [JIANG Dan, HU Wenzhong, JIANG Aili, et al. Study on the purificaion of flavonoids in leaves of cherry and cherry seeds oil[J]. Science and Technology of Food Industry,2015,36(17):388−391.

    JIANG Dan, HU Wenzhong, JIANG Aili, et al. Study on the purificaion of flavonoids in leaves of cherry and cherry seeds oil[J]. Science and Technology of Food Industry, 2015, 36(17): 388-391.

    [3]

    LOSSO J N, FINLEY J W, KARKI N, et al. Pilot study of the tart cherry juice for the treatment of insomnia and investigation of mechanisms[J]. American Journal of Therapeutics,2018,25(2):e194−e201. doi: 10.1097/MJT.0000000000000584

    [4] 李佳秀, 张春岭, 刘慧, 等. 蓝莓汁有机酸高效液相色谱指纹图谱构建及其在掺假鉴定中的应用[J]. 食品研究与开发,2019,40(21):170−177. [LI Jiaxiu, ZHANG Chunling, LIU Hui, et al. Fingerprint of organic acids by high performance liquid chromatography for authentication of blueberry juice[J]. Food Research and Development,2019,40(21):170−177.

    LI Jiaxiu, ZHANG Chunling, LIU Hui. et al. Fingerprint of organic acids by high performance liquid chromatography for authentication of blueberry juice[J]. Food Research and Development, 2019, 40(21): 170-177.

    [5]

    N NUNCIO-JÁUREGUI, Á CALÍN-SÁNCHEZ, F HERNÁNDEZ, et al. Pomegranate juice adulteration by addition of grape or peach juices[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture,2014,94(4):646−655. doi: 10.1002/jsfa.6300

    [6]

    CHANG Jiadong. Chemometrics coupled with ultraviolet spectroscopy: A tool for the analysis of variety, adulteration, quality and ageing of apple juices[J]. International Journal of Food Science & Technology,2016,51(11):2474−2484.

    [7]

    GARDANA C, CINPPELLANO S, MARINONI L, et al. Bilberry adulteration: Identification and chemical profiling of anthocyanins by different analytical methods[J]. Journal of Agricultural & Food Chemistry,2014,62(45):10998−101004.

    [8]

    FERRARI E, FOCA G, VIGNALI M, et al. Adulteration of the anthocyanin content of red wines: Perspectives for authentication by Fourier transform-near infrared and 1H NMR spectroscopies[J]. Analytica Chimica Acta,2011,701(2):139−151. doi: 10.1016/j.aca.2011.05.053

    [9] 李佳秀, 张春岭, 刘慧, 等. 不同果汁中有机酸的组成及差异性分析[J]. 果树学报,2017,34(9):1192−1203. [LI Jiaxiu, ZHANG Chunling, LIU Hui. et al. Composition and variability of organic acid in different fruit juices[J]. Journal of Fruit Science,2017,34(9):1192−1203.

    LI Jiaxiu, ZHANG Chunling, LIU Hui. et al. Composition and variability of organic acid in different fruit juices[J]. Journal of Fruit Science, 2017, 34(9): 1192-1203.

    [10]

    YU Haiyan, ZHANG Yan, ZHAO Jie, et al. Taste characteristics of Chinese bayberry juice characterized by sensory evaluation, chromatography analysis, and an electronic tongue[J]. Journal of Food Science and Technology,2018,55(5):1624−1631. doi: 10.1007/s13197-018-3059-4

    [11] 张培澳, 高吉慧, 纪瑞阳, 等. 中国典型水果过敏原蛋白研究进展[J]. 食品安全质量检测学报,2021,12(13):5333−5340. [ZHANG Peiao, GAO Jihui, JI Ruiyang, et al. Research progress on the typical allergenic proteins from fruits in China[J]. Journal of Food Safety & Quality,2021,12(13):5333−5340.

    ZHANG Peiao, GAO Jihui, JI Ruiyang, et al. Research progress on the typical allergenic proteins from fruits in China[J]. Journal of Food Safety & Quality, 2021, 12(13): 5333-5340.

    [12]

    FLOREN C, WIEDEMANN I, BRENIG B, et al. Species identification and quantification in meat and meat products using droplet digital PCR (ddPCR)[J]. Food Chemistry,2015,173:1054−1058. doi: 10.1016/j.foodchem.2014.10.138

    [13] 闫震, 聂继云, 李志霞, 等. 超高效液相色谱-串联质谱法同时检测果汁中7种甜味剂[J]. 农产品质量与安全,2018(4):25−30,39. [YAN Zhen, NIE Jiyun, LI Zhixia, et al. Simultaneous determination of 7 sweeteners in fruit juice by ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry[J]. Quality and Safety of Agro-Products,2018(4):25−30,39. doi: 10.3969/j.issn.1674-8255.2018.04.005

    YAN Zhen, NIE Jiyun, LI Zhixia, et al. Simultaneous determination of 7 sweeteners in fruit juice by ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry[J]. Quality and Safety of Agro-Products, 2018(4): 25-30, 39. doi: 10.3969/j.issn.1674-8255.2018.04.005

    [14] 刘怡君, 刘娜, 张雨萌. 食品鉴伪技术研究进展[J]. 食品工业科技,2016,37(22):374−383, 393. [LIU Yijun, LIU Na, ZHANG Yumeng. Research progress of food authentication technology[J]. Science and Technology of Food Industry,2016,37(22):374−383, 393. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.22.065

    LIU Yijun, LIU Na, ZHANG Yumeng. Research progress of food authentication technology[J]. Science and Technology of Food Industry, 2016, 37(22): 374-383, 393. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.22.065

    [15] 马泽亮, 殷廷家, 国婷婷, 等. 采用电子舌法检测橙汁及白酒的品牌及纯度[J]. 食品工业科技,2018,39(8):190−194. [MA Zeliang, YIN Tingjia, GUO Tingting, et al. The brand and purity of orange juice and liquor were tested by electronic tongue method[J]. Science and Technology of Food Industry,2018,39(8):190−194.

    MA Zeliang, YIN Tingjia, GUO Tingting, et al. The brand and purity of orange juice and liquor were tested by electronic tongue method[J]. Science and Technology of Food Industry, 2018, 39(8): 190-194.

    [16]

    ZHANG J, YU Q, CHENG H, et al. Metabolomic approach for the authentication of berry fruit juice by liquid chromatography quadrupole time-of-ight mass spectrometry coupled to chemometrics[J]. Journal of Agricultural & Food Chemistry,2018:66.

    [17]

    WANG Zhengfang, JADLONSKI J E. Targeted and non-targeted detection of lemon juice adulteration by LC-MS and chemometrics[J]. Food Additives & Contaminants. Part A, Chemistry, Analysis, Control, Exposure & Risk Assessment,2016,33(3):560−573.

    [18]

    CHEN C, CHEN J, ZHANG Y, et al. Quantitative detection of beef and beef meat products adulteration by the addition of duck meat using micro drop digital polymerase chain reaction[J]. Journal of Food Quality,2020:2843056.

    [19] 苗丽, 张秀平, 陈静, 等. 肉制品中羊源性成分微滴数字PCR法定量检测方法的研究[J]. 食品工业科技,2016,37(4):73−76. [MIAO Li, ZHANG Xiuping, CHEN Jing, et al. Development of quantitative analysis of ovine products by droplet digital PCR[J]. Science and Technology of Food Industry,2016,37(4):73−76.

    MIAO Li, ZHANG Xiuping, CHEN Jing, et al. Development of quantitative analysis of ovine products by droplet digital PCR[J]. Science and Technology of Food Industry, 2016, 37(4): 73-76.

    [20] 杨硕, 江丰, 刘艳, 等. 多重微滴式数字PCR定量检测市售核桃乳中核桃, 大豆源性成分[J]. 食品科学,2017,38(16):280−286. [YANG Shuo, JIANG Feng, LIU Yan, et al. Duplex digital droplet PCR for the determination of walnut-derived and soybean-derived ingredients in walnut protein drink[J]. Food Science,2017,38(16):280−286. doi: 10.7506/spkx1002-6630-201716045

    YANG Shuo, JIANG Feng, LIU Yan, et al. Duplex digital droplet PCR for the determination of walnut-derived and soybean-derived ingredients in walnut protein drink[J]. Food Science, 2017, 38(16): 280-286. doi: 10.7506/spkx1002-6630-201716045

    [21] 赵玲, 张娟, 苏健裕. 分子生物技术在果汁鉴伪中应用的研究现状[J]. 中国酿造,2020,39(11):16−20. [ZHAO Ling, ZHANG Juan, SU Jianyu. Research situation on application of molecular biotechnology in fruit juice identification[J]. China Brewing,2020,39(11):16−20. doi: 10.11882/j.issn.0254-5071.2020.11.004

    ZHAO Ling, ZHANG Juan, SU Jianyu. Research situation on application of molecular biotechnology in fruit juice identification[J]. China Brewing, 2020, 39(11): 16-20. doi: 10.11882/j.issn.0254-5071.2020.11.004

图(7)  /  表(4)
计量
  • 文章访问数: 
  • HTML全文浏览量: 
  • PDF下载量: 
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2022-01-03
  • 网络出版日期:  2022-08-01
  • 刊出日期:  2022-09-30

目录

/

返回文章
返回
x 关闭 永久关闭