Ziel ist es, ein Identifikationsmodell für den Ursprung von Haimen-Kümmel zu erstellen, um neue technische Referenzen für den Schutz des authentischen Haimen-Kümmels und landwirtschaftlicher Produkte mit nationalen geografischen Symbolen zu liefern. Methode, um Proben von Kümmel aus acht verschiedenen Ursprungsorten, darunter Minqin, Gansu; Bozhou, Anhui; Qingdao, Shandong; Dezhou, Shandong; Urumqi, Xinjiang; Nujiang, Yunnan; Guto, Innere Mongolei; Haimen, Ningxia, unter Verwendung der Ion-Mobilitäts-Spektrometrie-Technologie in der Gaschromatographie (GC-IMS) zur Detektion von flüchtigen organischen Verbindungen (VOCs) in Kümmel mit acht vorherigen geografischen Ursprüngen zu sammeln. Durch den doppelten Vergleich der Massenspektrometriedatenbank des National Institute of Standards and Technology (NIST) und der Datenbank der Ionenmigrationszeiten (IMS) wurde die qualitative Analyse von Kümmel-VOCs erreicht. Zusammen mit dem Reporter-Modul der LAV-Analyseplattform und dem Gallery Plot-Visualisierungstool wurde eine VOC-Fingerprintkarte von Kümmel erstellt, die den Ursprung charakterisiert. Mit der nicht-gerichteten Analysestrategie, basierend auf den Profilen der differenziellen VOC-Verteilung, wurde eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) und eine partielle kleinste quadratische Diskriminanzanalyse (PLS-DA) durchgeführt, um ein Modell zur Identifikation des Ursprungs von Haimen für den Kümmel zu erstellen. Gleichzeitig wurden die Schlüsselmerkmalsmarkierungen zur Identifizierung des Ursprungs von Haimen-Kümmel unter Verwendung des Werts der Variablen-Projektionswichtigkeit (VIP) & gt; 1 ausgewählt. 97 flüchtige organische Verbindungen wurden durch GC-IMS nachgewiesen, darunter Alkohole, Aldehyde, Ketone, Ester, organische Säuren, Terpene, Ether, Alkene, Benzol usw. Basierend auf den durch GC-IMS nachgewiesenen flüchtigen organischen Verbindungendaten konnte das Haimen-Kümmel-Ursprungsidentifikationsmodell mithilfe von PLS-DA genau den Kümmel aus anderen Ursprungsorten unterscheiden. Während des Kreuzvalidierungsprozesses (CV) zeigte das Modell Parameter der Vorhersagekraft (& lt; kursiv> Q & lt; sup> 2 & lt; / sup> & lt; / kursiv>) und der Anpassung (& lt; kursiv> R & lt; sup> 2 & lt; / sup> & lt; / kursiv>) von 0,976 und 0,936 und in der Permutationssimulationsvalidierung wurden keine Anzeichen von Überanpassung gezeigt. Es wurden 12 wichtige Geschmacksmerkmale mit einem VIP-Wert & gt; 1 ausgewählt.

Ion-Mobilitäts-Spektrometrie-Technologie; Flüchtige organische Verbindungen; Haimen-Kümmel; Chemometrie; Ursprungsidentifikationsmodell