張貼日期
2021-11-08 00:00:00.0
主旨
結合總基因體與機器學習技術輔助蜂蜜產品溯源
公告內容
蜂蜜摻偽是市場上常見的現象，2018年美國藥典委員會的食品詐欺資料庫，將牛奶、橄欖油及蜂蜜被列為3大食品摻偽目標，而2020年國內農委會也將蜂蜜列為十大常見易摻假食品之一，目前常見的檢測蜂蜜摻偽的方法，如光學顯微鏡檢視花粉組成、糖分組成分析以及NMR碳同位素比質分析等。而高通量定序技術的進步，基於DNA的分群鑑別，已被應用於探索蜂蜜中細菌、真菌、植物(花粉)的組成，進而預測蜂蜜的地理來源。本研究中，從不同地理來源採樣了28個蜂蜜樣本，在進行總基因體(Metagenomics)分析後，應用類神經網路進行訓練建模，探討是否能準確預測蜂蜜的地理來源。結果表明，蜂蜜中的物種多樣性組成提供了能夠準確追踪蜂蜜地理來源的重要指標。
參考文獻:
1.Liu S, Lang D, Meng G, Hu J, Tang M, Zhou X. Tracing the origin of honey products based on metagenomics and machine learning. Food Chem. 2021 Sep 6;371:131066. doi: 10.1016/j.foodchem.2021.131066.
2.Wirta H, Abrego N, Miller K, Roslin T, Vesterinen E. DNA traces the origin of honey by identifying plants, bacteria and fungi. Sci Rep. 2021 Feb 26;11(1):4798. doi: 10.1038/s41598-021-84174-0.
附加檔案