不同植物源的蜂胶物质组成不同, 其生理和药理活性也存在着一定的差异。 目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源, 存在着一些局限性。 因此, 建立一种快速、 准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。 以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、 桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象, 利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描, 采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。 结果表明: 在经过光谱预处理和主成分分析后, 得到最佳的光谱建模波段为4　500～12　000　cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑; 主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%; 典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%, 交叉检验的判别准确率为88.6%。 由此可知, 主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。 近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、 准确鉴别具有一定的可行性和实用性。

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)技术结合化学计量学分析技术对采自云南南部的四种特色蜂蜜中的23种矿物元素进行了分析。 结果表明: ICP-MS技术测定蜂蜜中多种矿物元素含量的稳定性、 精确度较好, 回收率较高; 23种矿物元素中有21种元素(Na, Mg, K, Ca, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Sr, Mo, Cd, Sb, Ba, Tl, Pb)在不同蜂蜜品种间存在显著差异; 主成分分析结果显示, 前4个主成分的累积方差贡献率达到77.74%, 第一主成分中的Mg, Ca, Mn, Co, Sr, Cd, Ba 七种元素包含大部分蜂蜜信息; 通过逐步判别分析, Mg, K, Ca, Cr, Mn, Sr, Pb共七种元素被筛选出来并用于建立判别函数模型, 对所建模型进行回代检验和交叉检验, 正确判别率分别为90%和86.7%, 表明多元素指标对云南南部四种特色蜂蜜植物源的判别效果较好。 鉴于所采蜂蜜样品都来自云南南部, 气候和土壤等环境条件类似, 四种蜂蜜中矿质元素的差异主要与对应的蜜源植物有关, 因此, 利用矿质元素差异鉴别蜂蜜植物源具有可行性。

蜂蜜的品质检测和掺假判别对于保证产品质量、 保障其食用安全性具有重要意义。 传统的化学分析、 抽样检测方法限于成本较高、 操作复杂等原因, 已不能满足生产实践中大范围检测的需求。 近年来, 蜂蜜检测技术正向快速化、 高通量方向发展。 光谱分析技术具有快速、 非接触测量的优点, 已在石化领域获得了广泛应用, 在蜂蜜品质检测方面具有较大的应用潜力。 并综述了近红外光谱分析技术和中红外光谱分析技术在蜂蜜定量和定性检测研究中的进展。 主要包括这两种光谱分析技术在蜂蜜产品的品质检测、 掺假判别、 植物源判别、 产地判别等方面的研究进展, 通过这几方面的介绍, 对红外光谱技术在蜂蜜分析检测中的检测原理、 技术路线、 准确度、 影响因素及发展方向进行了综合分析。