《晏子春秋·内篇杂下》记录：“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳，叶徒相似，其实味不同。所以然者何？水土异也。”

这段话翻译成白话文就是说：橘树在淮南生长是橘树，生长在淮河以北就变为枳树。它们的枝叶长得很相似，但是味道不同，这是因为因地域条件不同而发生的变异。

同样的道理，黄连是常见的中药药材，原生长在阴湿的西南山谷。若移植到干燥的北方，苦味就会逐渐消失，同时也失去了药性。

所以，地域对动物、植物的生长有很大的影响，不同地域生长的同一物种，会有不同程度上的差异。

上述的橘子和黄连，在不同区域生长，风味、特性上会有较大差异。但是也有一些不同产地的食品的风味差异十分微妙，单纯依靠人体器官难以区分，这时候就需要用上我们的先进设备。其中，无论是LC/MS、GC/MS还是ICP-MS，在食品产地溯源这方面的表现都十分优异。

以葡萄酒产地溯源为例

利用UHPLC/Q-TOF追踪原产地的

代谢组学分析方法

葡萄酒的风味主要由葡萄中的特定次级代谢产物通过酿造工艺转移到成品酒中来获得。来自某个特定酒庄的葡萄酒可具有一些由葡萄带来的特殊特性，即使同一基因型的葡萄，在不同地理区域之间的一些特定次级代谢产物水平也可能存在巨大差异。因此，可以通过特征代谢物分布来区分不同原产地的葡萄酒。

我们在这里介绍一种利用UHPLC/Q-TOF追踪葡萄酒产品原产地的代谢组学分析方法。

实验中，参比赤霞珠葡萄酒样品来自五家酒庄（两家为美国酒庄RM-US、VS-US，三家为中国酒庄QHD-CN、SD-CN、ZJK-CN），由LC/Q-TOF采集数据，经AgilentMassProfilerProfessional(MPP)化学计量学软件，找到各组之间查找特征化合物，基于这些数据的偏最小二乘差异分析模型高度准确地预测葡萄酒组别。

通过分析获得65个显著性差异的条目。这65个条目决定了中国和美国产葡萄酒之间主要变异性的来源，并且可用作标记物来区分来自两个所选美国酒庄和中国三个地区的葡萄酒。

图1.65个差异条目的PCA得分图。A)3-DPCA得分图，B)2-DPCA得分图

基于上述所选化合物建立了PLSDA模型来预测葡萄酒原产地，该方法预测准确度可达到100%。

以大米产地溯源为例，

利用ICP-MS追踪原产地的

代谢组学分析方法

微量元素和稀土元素可以有多种来源，例如原料或当地的土壤、环境、肥料和农用化学品。用于测定食品中痕量金属的常用分析方法包括原子发射光谱(AES)、ICP-OES和ICP-MS，能够以较低的检测限同时检测痕量和稀土元素。其中，ICP-MS可通过特征图谱识别从各地区特有土壤中吸收的金属，从而为法规提供技术支撑。

实验中，参比来自四个国家不同产地的大米，由ICP-MS采集数据，经AgilentMassProfilerProfessional(MPP)化学计量学软件，以在各组之间查找特征化合物，建立预测模型。大米样品的特征性分组中，找到75种差异条目的特征元素。

图2.75个差异条目的PCA得分图

基于上述所选化合物建立了PLSDA模型来预测大米原产地，该方法预测准确度达到100%。

讲到这，我们发现，LC/Q-TOF和ICP-MS不愧是鉴别食品“祖籍”的“优等生”，结果预测准确度可达100%。