大豆氮氧定同95%置信区间）

2.3 统计分析方法比较

利用SIMCA14.1软件对测定的稳定位素大豆水溶性蛋白质δ¹³C、δ¹⁵N、同位δ¹⁸O和δ²H值进行多元变量统计分析，素法水溶溯源分别建立PCA和OPLS–DA两种统计分析方法的测定产地大豆产地溯源鉴别模型，如图5和图6所示（椭圆形区域为HotellingT2检验，大豆氮氧定同95%置信区间）。性蛋

PCA溯源鉴定模型结果显示，白质比值利用大豆水溶性蛋白质中的中碳中δ¹³C、δ¹⁵N、氢稳δ¹⁸O和δ²H值可区分四个国家的及其鉴定大豆样品。构建OPLS–DA大豆产地溯源鉴定模型获得大豆中水溶性蛋白质的应用4个变量δ¹³C、δ¹⁵N、稳定位素δ¹⁸O和δ²H对产地区分模型的同位贡献度用VIP值评定。结果表明，素法水溶溯源δ¹⁵N在产地溯源模型中对产地溯源的测定产地贡献最大，其次是δ²H和δ¹⁸O，δ¹³C的贡献最低，其VIP值依次为1.069，1.045，1.035，0.834。对比分析大豆产地溯源的两种统计分析方法的模型鉴定准确率，结果表明，OPLS–DA模型分析结果显著，建立的识别模型对美国、巴西和阿根廷产大豆的识别准确率均为100%，对加拿大产大豆的识别准确率为90%；PCA识别模型对美国和阿根廷产大豆的识别准确率均为80%，对巴西和加拿大产大豆的识别准确率均为90%，因此最终选择OPLS–DA统计方法建立的模型进行大豆产地溯源识别分析。

2.4 大豆产地鉴定模型建立

分别对美国与其它国家大豆水溶性蛋白质δ¹³C、δ¹⁵N、δ¹⁸O和δ²H值采用OPLS–DA建立两两国家同位素产地溯源鉴定模型，结果如图7～图9所示（椭圆形区域为HotellingT2检验，95%置信区间）。

图7～图9结果表明，所建立的同位素产地溯源鉴定模型识别准确率达到100%，应用该方法可准确鉴别美国与其他国家大豆产地。

2.5 大豆产地鉴定模型验证

为了进一步验证上述模型的可靠性，选用四个国家各10份非建模大豆样品，提取其中的水溶性蛋白质，测定δ¹³C、δ¹⁵N、δ¹⁸O和δ²H值，分别带入已建立的OPLS–DA两两国家识别模型进行验证，结果见表2。盲样验证结果表明，除了加拿大产大豆中有1份被误判为美国产外，其他3个国家盲样均可准确识别，识别准确率为100%。

3 结语

建立了基于EA–IRMS测定大豆水溶性蛋白质δ¹³C、δ¹⁵N、δ¹⁸O和δ²H的OPLS–DA大豆产地溯源模型。结果表明，美国与加拿大、阿根廷、巴西产的大豆在建立的两两识别模型中可准确鉴别，识别准确率均可达100%。该方法和所构建的模型准确可靠，可有效防止和打击特定国家的大豆通过第三国转运出口至我国的非法行为，维护国家利益。

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