Discrimination of artisanal Minas cheeses according to geographical origin using spectroscopic and chromatographic techniques associated with chemometrics
基于光谱与色谱技术结合化学计量法对米纳斯手工奶酪地理来源的识别研究
?? 导读
2025年4月，巴西西南巴伊亚州立大学（Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia）与拉夫拉斯联邦大学（Universidade Federal de Lavras）的 Késia Larissa Rodrigues Cardoso、Josane Cardim de Jesus 等研究人员，在《Food Chemistry》期刊上发表题为《Discrimination of artisanal Minas cheeses according to geographical origin using spectroscopic and chromatographic techniques associated with chemometrics》的研究论文。
?? 摘要
本研究旨在利用近红外（NIR）、中红外（MIR）光谱与反相高效液相色谱（RP-HPLC）结合化学计量学方法，鉴别巴西米纳斯吉拉斯州不同产区的传统米纳斯手工奶酪（QMA）。共收集来自Cerrado、Canastra山和Serro三地的56份样品，使用NIR与MIR分析其光谱特征，同时提取水溶性肽（WSP）进行色谱分析。研究表明，MIR和RP-HPLC结合化学计量学方法可有效区分不同地区的奶酪。WSP的组成特征亦可作为奶酪地理指纹标识，为其产地认证提供了依据。
?? 引言
米纳斯手工奶酪（QMA）是巴西最古老的奶酪品种之一，生产方式包括使用生奶、凝乳酶、盐与发酵乳清，体现各地区的文化传统。其主要产区如Canastra、Serro和Cerrado在工艺和环境条件上存在差异，例如压模时间和成熟期差异显著，赋予奶酪独特的感官属性。目前部分市场存在伪标注产地的行为，影响消费者权益和食品安全，因此亟需建立可靠的地理来源判别方法。
?? 研究内容
样品采集与基础成分分析：
共收集三地奶酪样本56份，分析其水分、蛋白、脂肪、灰分、酸度、pH和干物质等指标；
Cerrado 奶酪蛋白与脂肪含量高，水分低；Serro 与 Canastra 地区的奶酪组成较相似。
NIR/MIR 光谱分析：
MIR显示脂类、蛋白与水相关的吸收峰在不同产区间存在显著差异；
PCA结果显示 Cerrado 奶酪在主成分空间中表现出独特分布，可与其他产区显著区分。
PLS-DA 判别分析：
使用 MIR 构建的模型判别准确率显著高于 NIR；
在验证集中，Cerrado 奶酪识别率达 100%，而 Serro 与 Canastra 奶酪由于组成相似性判别存在一定误差。
WSP 提取与 RP-HPLC 分析：
提取的水溶性肽表现出地区间显著差异；
Cerrado 奶酪中疏水性肽峰数量较少，Serro 中疏水肽峰最多，Canastra 含较多亲水肽；
RP-HPLC 肽图谱作为“地理指纹”可用于产地识别。
LDA判别分析：
LDA 基于 WSP 图谱构建判别模型，Serro、Canastra 和 Cerrado 奶酪的识别率均超过 83%，其中 Canastra 奶酪在验证集中的识别率为 100%。
?? 总结与展望
研究表明，MIR 光谱结合化学计量学方法可作为快速、准确、可重复的奶酪地理识别工具。RP-HPLC 提供了补充性的蛋白肽类“指纹”信息，尤其在奶酪成熟期与工艺差异显著时更具区分力。未来研究应进一步扩展至其他 QMA 产区，优化模型校准机制，从而建立全面、标准化的奶酪产地认证体系，提升传统奶酪的品牌保护与市场价值。
?? 原文链接
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2025.144466
