El propósito es construir un modelo de identificación del origen del comino de Haimen para proporcionar nuevas referencias técnicas para la protección de las materias primas auténticas de Haimen y los productos agrícolas con signos geográficos nacionales. Método para recopilar muestras de comino de ocho lugares de origen diferentes, incluidos Minqin, Gansu; Bozhou, Anhui; Qingdao, Shandong; Dezhou, Shandong; Urumqi, Xinjiang; Nujiang, Yunnan; Guto, Mongolia Interior; Haimen, Ningxia utilizando la tecnología de espectrometría de movilidad iónica de cromatografía de gases (GC-IMS) para detectar compuestos orgánicos volátiles (VOCs) en comino con ocho orígenes geográficos anteriores. A través de la doble comparación de la base de datos de espectrometría de masas del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) y la base de datos de tiempos de migración de iones (IMS), se logró el análisis cualitativo de VOCs de comino. Junto con el módulo Reporter de la plataforma de análisis LAV y la herramienta de visualización Gallery Plot, se construyó un mapa de huellas dactilares de VOCs en comino que caracteriza el origen. Con la estrategia de análisis no dirigido, basada en los perfiles de distribución diferencial de VOCs, se llevó a cabo un análisis de componentes principales (PCA) y un análisis discriminante parcial mínimo (PLS-DA) para construir un modelo de identificación del origen de Haimen para el comino. Al mismo tiempo, se seleccionaron los marcadores de características clave para identificar el origen del comino de Haimen utilizando el valor de importancia de proyección de variables (VIP) & gt; 1. Se detectaron 97 compuestos orgánicos volátiles mediante GC-IMS, que involucran alcoholes, aldehídos, cetonas, ésteres, ácidos orgánicos, terpenos, éteres, alquenos, benceno, etc. Basado en los datos de compuestos orgánicos volátiles detectados por GC-IMS, el modelo de identificación del origen del comino de Haimen mediante PLS-DA puede distinguir con precisión el comino de otros lugares de origen, durante el proceso de validación cruzada (CV), el modelo mostró parámetros de capacidad predictiva (& lt; cursiva> Q & lt; sup> 2 & lt; / sup> & lt; / cursiva>) y ajuste (& lt; cursiva> R & lt; sup> 2 & lt; / sup> & lt; / cursiva>) alcanzando 0.976 y 0.936 respectivamente, y la validación de simulación de permutación no mostró fenómenos de sobreajuste. Se seleccionaron 12 marcadores fundamentales de sabor con un valor VIP & gt; 1.

Tecnología de espectrometría de movilidad iónica de cromatografía de gases; Compuestos orgánicos volátiles; Comino de Haimen; Quimiometría; Modelo de identificación del origen