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一种检测食品欺诈的高效低成本方法

导读 食品生产中的欺诈行为,尤其是虚假的地理来源声明,每年造成数十亿美元的经济损失。巴塞尔大学的植物学家现已开发出一种模型,可用于以高效

食品生产中的欺诈行为,尤其是虚假的地理来源声明,每年造成数十亿美元的经济损失。巴塞尔大学的植物学家现已开发出一种模型,可用于以高效且低成本的方式确定食物的来源。

来自瑞士的草莓或来自的橄榄油可以以比其他国家的同类产品高得多的价格出售。当局和食品行业都花费大量时间与虚假的地理来源声明作斗争,这些声明被认为每年造成约 3000 万至 400 亿美元的经济损失。

检测食品造假的一种方法是确定产品样品的 δ18O (delta-O-18) 值,该值表征氧同位素比。到目前为止,这个过程非常耗时且成本高昂。一起涉嫌欺诈的案件不仅涉及从声称的原产国收集参考数据,还涉及其他地区的比较数据,以验证或反驳产品的原产地。

通过模型计算降低成本

巴塞尔植物学家 Florian Cueni 博士现在与专门从事同位素分析的 Agroisolab GmbH 公司合作开发了一个模型。该模型旨在用于模拟来自各个地区的植物中的氧同位素比率,从而无需耗时收集参考数据。该模型基于温度、降水和湿度数据以及有关植物生长季节的信息,所有这些都可以从可公开访问的数据库中获得。

Cueni 在一个独特的 δ18O 参考数据集上测试和验证了该模型,该数据集用于在欧洲收集超过 11 年的草莓。案例研究表明,该模型可以高度准确地模拟草莓的来源。

用途广泛

“通过对参数进行微调,我们的模型可用于确定所有植物产品,”领导该研究项目的 Ansgar Kahmen 教授说。这使得通过准确模拟农业食品的原产地区域来简化和加速传统同位素分析成为可能。

巴塞尔植物学家开发的模型对食品法医官员或调查当局感兴趣,例如在涉及没收的来源时,以及检查食品或在法庭上担任专家证人的私人法医机构。世界自然基金会或绿色和平组织等非政府组织也很感兴趣——尤其是在确定非法采伐木材的来源方面——以及食品行业,该行业因销售可能被虚假申报的产品而遭受声誉损失。

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