油菜苔和常見(jiàn)蔬菜ICP-MS離子組分分析與評(píng)價(jià)

康金濤,劉昆鵬,楊闖,全成滔,戴成,馬朝芝

(華中農(nóng)業(yè)大學(xué)湖北洪山實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430070)

礦質(zhì)元素是人體健康和生長(zhǎng)發(fā)育必不可少的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),微量營(yíng)養(yǎng)素缺乏導(dǎo)致的營(yíng)養(yǎng)不良對(duì)世界人口造成潛在威脅[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì),全球超過(guò)8億人營(yíng)養(yǎng)不良,超過(guò)20億人患有一種或多種微量營(yíng)養(yǎng)素缺乏癥(micronutrient deficiencies,MND),其中Fe、Zn、Ca的缺乏最為普遍[2]。主食和蔬菜是人體礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)的2個(gè)重要來(lái)源。水稻是全世界一半人口主要能量和蛋白質(zhì)的來(lái)源,但稻谷中Fe和Zn含量較低且主要積累在糊粉層,僅拋光過(guò)程就流失了90%的Fe和40%的Zn,稻谷中高含量的植酸與礦質(zhì)元素易形成螯合態(tài),最終能被人體吸收利用的礦質(zhì)元素微乎其微[2]。蔬菜作為人類日常飲食,在應(yīng)對(duì)微量營(yíng)養(yǎng)素缺乏和營(yíng)養(yǎng)不良中起著重要作用[3-4]。

我國(guó)是世界上最大的蔬菜生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó),種植面積和產(chǎn)量分別占世界的42.16%和52.56%[5]。我國(guó)蔬菜種類豐富,十字花科(Cruciferae)蕓苔屬(Brassica)的白菜(AA,2n=20)和甘藍(lán)(CC,2n=19)是秋、冬、春季傳統(tǒng)的時(shí)令葉用、苔用蔬菜。白菜包括大白菜、小白菜、青梗菜、廣東菜心、白菜苔、紅菜苔等,甘藍(lán)包括西蘭花、包菜、花菜等。白菜和甘藍(lán)經(jīng)過(guò)自然雜交和加倍形成的甘藍(lán)型油菜(AACC,2n=38),又稱油菜,比白菜和甘藍(lán)具有營(yíng)養(yǎng)體優(yōu)勢(shì),長(zhǎng)期以來(lái)是我國(guó)第一大油料作物[6]。近年來(lái),蔬用油菜品種‘獅山菜苔’[7]、‘獅山2017’[8]、‘硒滋圓1號(hào)’[9]等相繼育成,有關(guān)油菜苔種植栽培技術(shù)[10-12]、保鮮加工[13-14]、機(jī)械化采收[15-16]以及菜品的家常做法[17]等已均有報(bào)道,但油菜苔與常見(jiàn)蔬菜礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)對(duì)比研究未見(jiàn)報(bào)道。因此,本研究以‘獅山菜苔’和‘獅山2017’2個(gè)油菜苔專用品種以及15種市場(chǎng)上應(yīng)季蔬菜為材料,利用電感耦合等離子體質(zhì)譜法(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)測(cè)定離子組分,通過(guò)相關(guān)分析、聚類分析、離子圖譜和對(duì)數(shù)主成分分析研究油菜苔和常見(jiàn)蔬菜中礦質(zhì)元素含量,旨在為油菜苔推廣和消費(fèi)者選擇提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

油菜苔品種‘獅山菜苔’和‘獅山2017’,均來(lái)自華中農(nóng)業(yè)大學(xué)油菜試驗(yàn)基地,種植條件和管理同油菜大田生產(chǎn)。于2021年12月21日,參考《菜心等級(jí)規(guī)格:NY/T 1647—2008》,采摘苔長(zhǎng)為20～25 cm、切口端橫徑為1.5～1.8 cm,粗細(xì)均勻、長(zhǎng)度一致,且葉型完整、無(wú)凋謝、無(wú)白心及花蕾未開(kāi)放的菜苔,作為試驗(yàn)材料。

市售蔬菜15種:白菜苔、紅菜苔、廣東菜心、高麗菜、西蘭花、花椰菜、紫甘藍(lán)、油麥菜、菠菜、生菜、四季豆、黃瓜、西芹、胡蘿卜、萵苣,均來(lái)自華中農(nóng)業(yè)大學(xué)中百超市,選購(gòu)當(dāng)天新采購(gòu)貨源,擇其品相一致、新鮮無(wú)明顯萎蔫的蔬菜。

每種蔬菜均隨機(jī)選取符合樣品標(biāo)準(zhǔn)的3個(gè)生物學(xué)重復(fù),用重蒸水洗凈、瀝干水分,切碎、混合均勻。將樣品裝入牛皮紙袋中,105 ℃殺青30 min,然后80 ℃烘干至恒重,送至華中農(nóng)業(yè)大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院離子組平臺(tái)進(jìn)行檢測(cè)。

1.2 植物樣品離子組分測(cè)定方法

將烘干后的蔬菜樣品磨成粉末,過(guò)孔徑150 μm的篩。參照《食品中多元素的測(cè)定:GB 5009.268—2016》,利用電感耦合等離子體質(zhì)譜法(ICP-MS)測(cè)定樣品離子組分含量。準(zhǔn)確稱取0.200 0 g樣品,置于消解管內(nèi),向消解管內(nèi)加體積分?jǐn)?shù)為65% 的HNO36 mL進(jìn)行消解。待消解完成、冷卻后置于通風(fēng)櫥中趕酸(160 ℃,60 min)。將消解管中的殘液轉(zhuǎn)移至50 mL離心管中,用重蒸水潤(rùn)洗消解管管壁多次,最后定容至50 mL。所用儀器為Agilent 7700e型電感耦合等離子體質(zhì)譜儀,所用試劑均為色譜級(jí)[18]。

1.3 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

1.3.1 原始數(shù)據(jù)的均值化、正向化和對(duì)數(shù)化采用葉雙峰[19]提出的均值化方法對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,即用各指標(biāo)的均值去除它們相應(yīng)的原始數(shù)據(jù):

(1)

由于本研究中有害元素(As、Cd、Pb)的含量屬于負(fù)向指標(biāo),應(yīng)采取正向化處理[20],才能得到更加科學(xué)有效的結(jié)論,即用各指標(biāo)的最大值與它們相應(yīng)原始數(shù)據(jù)做差:max{xi}-xi。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理lnXi,得到主成分分析的指標(biāo)。

1.3.2 各指標(biāo)的權(quán)重分配對(duì)lnXi進(jìn)行主成分分析,根據(jù)特征值大于1或累積方差貢獻(xiàn)率超過(guò)80%(或85%)的原則確定主成分個(gè)數(shù)。根據(jù)主成分載荷矩陣計(jì)算lnXi的權(quán)重(lij)和主成分Pj。

(2)

式中:eij代表第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在第j主成分中的特征向量;λj表示第j個(gè)主成分的特征值。

Pj=lij×lnXi(i=1,2,…,16;j=1,2,…,k)

(3)

1.3.3 品種主成分綜合得分(Sf)計(jì)算主成分綜合得分(S′f)為各主成分的加權(quán)和,即

(4)

對(duì)表達(dá)式(4)兩邊取指數(shù)得到Sf:

(5)

1.3.4 統(tǒng)計(jì)分析各樣品以3個(gè)生物學(xué)重復(fù)的平均值用于統(tǒng)計(jì)分析。利用Excel 2016軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理、描述性分析、權(quán)重和離子組綜合評(píng)價(jià)Sf值的計(jì)算。利用SPSS 23.0軟件進(jìn)行主成分分析和單因素方差分析(ANOVA),采用鄧肯法進(jìn)行品種間的多重比較;利用Origin 2020b軟件進(jìn)行聚類分析以及聚類熱圖和主成分分析結(jié)果的可視化;利用R軟件“GGally”包中的ggpairs函數(shù)對(duì)各元素進(jìn)行相關(guān)性矩陣分析,用“fmsb”包與“ggradar”包繪制離子圖譜進(jìn)行品種特性分析和可視化。

2 結(jié)果與分析

2.1 油菜苔與白菜苔、紅菜苔的表型

由圖1可見(jiàn):油菜苔‘獅山2017’和‘獅山菜苔’具有分枝多和葉片多的特點(diǎn),與白菜苔和紅菜苔區(qū)別明顯。油菜苔品種間也存在差異,如‘獅山2017’較‘獅山菜苔’的分枝角度小,苔莖細(xì)長(zhǎng),而‘獅山菜苔’的苔莖較粗。

圖1 油菜苔、白菜苔和紅菜苔的表型Fig.1 Phenotype of rapeseed bolting,Chinese cabbage bolting and red cabbage bolting

2.2 油菜苔與常見(jiàn)蔬菜的離子組分和相關(guān)分析

由表1可見(jiàn):16種礦質(zhì)元素含量均存在變異。變異系數(shù)由大到小依次為Mo、As、Fe、Pb、Na、Mn、Se、Cd、Ba、Cu、Ca、Mg、K、B、Zn、P。在5種宏量元素Mg、P、K、Ca和Na中,變異程度最大的是Na,變異系數(shù)為135.04%;其次是Ca和Mg,變異系數(shù)分別為50.93%和49.42%。在8種微量元素B、Se、Mn、Fe、Cu、Zn、Mo和Ba中,變異最大的是Mo,變異系數(shù)為205.74%;其次是Fe、Mn和Se,變異系數(shù)分別為173.85%、131.94%和109.01%;Cu和Zn的變異系數(shù)也較大,分別為51.70%和34.87%。有害元素As、Cd、Pb的變異系數(shù)大,分別為180.72%、106.33%和158.89%。

表1 油菜苔與常見(jiàn)蔬菜16種離子組分含量Table 1 The contents of 16 ionic components in rapeseed bolting and common vegetables

油菜苔與常見(jiàn)蔬菜間16種礦質(zhì)元素含量均差異顯著,Mg、P、K、Ca、Na、B、Se、Mn、Fe、Cu、Zn、Mo、Ba、As、Cd、Pb含量最高的分別是菠菜、黃瓜、菠菜、廣東菜心、西芹、西芹、胡蘿卜、油麥菜、菠菜、菠菜和萵苣、菠菜、四季豆、‘獅山2017’、菠菜、生菜、菠菜。菠菜中不僅Mg、K、B、Fe、Cu、Zn含量最高,有害元素As和Pb含量也最高,分別為0.431 1和0.701 9 mg·kg-1,且Pb含量超過(guò)《食品中污染物限量:GB 2762—2017》蔬菜中的最大限值(0.3 mg·kg-1)。生菜的Cd含量最高,為1.171 7 mg·kg-1,超過(guò)食品中的最大限值(0.2 mg·kg-1)。Cd含量超過(guò)最大限值的還有菠菜、廣東菜心、西芹、油麥菜、紅菜苔、萵苣、胡蘿卜。‘獅山菜苔’和‘獅山2017’與紫甘藍(lán)、花椰菜、西蘭花、高麗菜的有害元素As、Cd、Pb含量均較低,有益礦質(zhì)元素Ca、Mg、Mn、Se、Zn的含量較白菜苔和紅菜苔高。Mg、P、K、B、Mn、Zn、Ba、Cd 8種礦質(zhì)元素含量在‘獅山菜苔’與‘獅山2017’間有顯著差異。

由圖2可見(jiàn):5個(gè)宏量元素Mg、P、K、Ca和Na間的相關(guān)系數(shù)變幅為0.195～0.724,其中,Ca元素與Mg、P、K、Na均達(dá)到顯著正相關(guān)(P<0.05)。在8個(gè)微量元素中,Cu、Fe、Zn間均呈顯著正相關(guān),Se元素與Mo之外的其他元素間呈負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)介于-0.476～-0.020。有害元素As、Cd、Pb間均呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),相關(guān)系數(shù)為0.625～0.986。有害元素As、Cd、Pb與Mg、K、Ca、Fe之間均達(dá)到顯著或極顯著正相關(guān);Cd還與Na、B、Mn、Zn呈顯著正相關(guān)。表明油菜苔與常見(jiàn)蔬菜Cu、Fe、Zn間、有害元素(As、Cd、Pb)間以及有害元素與Mg、K、Ca、Fe間協(xié)同富集。

圖2 油菜苔與常見(jiàn)蔬菜16種離子組分的相關(guān)分析Fig.2 Correlation analysis of 16 ionic components in rapeseed bolting and common vegetables左下角為散點(diǎn)圖,對(duì)角為密度曲線圖,右上角為相關(guān)系數(shù)和顯著性標(biāo)記。The lower left corner is the scatter plot,the opposite corner is the density curve plot,and the upper right corner is the correlation coefficient and significance marker.*P<0.05,** P<0.01,*** P<0.001.

2.3 油菜苔與常見(jiàn)蔬菜的聚類和離子圖譜分析

基于離子組分含量,以歐氏距離和離差平方和法進(jìn)行品種聚類(圖3)。當(dāng)臨界值>7.5時(shí),17種蔬菜被分為5組。菠菜單獨(dú)聚為組Ⅰ,具有高M(jìn)g、Fe、As、Pb含量;西芹、油麥菜、生菜和廣東菜心聚為組Ⅱ,16種礦質(zhì)元素含量均較高;四季豆、萵苣、黃瓜和西蘭花聚為組Ⅲ,P、Cu、Zn含量較高,其他元素較低;胡蘿卜和高麗菜聚為組Ⅳ,Se元素含量最高,P、Cu、Zn含量極低;紫甘藍(lán)、花椰菜、紅菜苔、白菜苔、‘獅山2017’和‘獅山菜苔’聚為組Ⅴ,所有元素含量均較低。

進(jìn)一步繪制了17種蔬菜的離子圖譜以展示16種元素含量的整體性(圖4)。組Ⅰ和組Ⅱ的5種蔬菜有益元素和有害元素含量均較高,具有協(xié)同積累效應(yīng);組Ⅲ的蔬菜表現(xiàn)出低Na和低有害元素的特征;組Ⅳ的蔬菜表現(xiàn)出有害元素含量較低且富含Se元素的特征;組Ⅴ的蔬菜表現(xiàn)出有益元素趨向均衡水平,且有害元素明顯較低的特征。

圖3 油菜苔與常見(jiàn)蔬菜的聚類分析熱圖Fig.3 Heat map of cluster analysis in rapeseed bolting and common vegetables

圖4 油菜苔與常見(jiàn)蔬菜的離子圖譜Fig.4 Ion spectra analysis of rapeseed bolting and common vegetables

2.4 對(duì)數(shù)主成分分析與品種綜合評(píng)價(jià)

為了濃縮數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)化指標(biāo),更快捷準(zhǔn)確進(jìn)行不同蔬菜礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)的綜合評(píng)價(jià),對(duì)均值化、正向化和對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。根據(jù)特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)確定主成分個(gè)數(shù)為4,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為82.035%(表2)。由表3可見(jiàn):在前4個(gè)主成分載荷矩陣中,第1主成分的特征值最大,為7.194,貢獻(xiàn)率為44.962%,該主成分以有益元素Mg(0.838)、P(0.574)、K(0.83)、Ca(0.815)、B(0.618)、Mn(0.784)、Fe(0.765)、Cu(0.623)、Zn(0.654)和有害元素As(-0.781)、Cd(-0.844)、Pb(-0.851)的絕對(duì)值最高,表明在第1主成分能夠較好反映有益元素含量高且有害元素含量低的特征(圖5-A);第2主成分的貢獻(xiàn)率為16.934%,該主成分以Na(-0.687)、Cu(0.611)和Mo(0.747)載荷最高(圖5-B);第3主成分的貢獻(xiàn)率為11.710%,該主成分以Se(0.814)和Ba(0.629)載荷最高;第4主成分的貢獻(xiàn)率為8.429%。

表2 4個(gè)主成分特征值與方差貢獻(xiàn)率Table 2 Eigenvalues and variance contribution rate of four principal components

表3 主成分載荷矩陣Table 3 Loading matrix of the principal component

圖5 對(duì)數(shù)主成分分析結(jié)果的可視化Fig.5 Visualization of log principal component analysis resultsA、B. 第1和第2主成分中各元素的貢獻(xiàn)率The contribution rate of each element in PC1 and PC2;C. 第1和第2主成分載荷分值的向量圖 The vector plot of loading scores in PC1 and PC2;D. 17種蔬菜在第1和第2主成分的分布 The distribution of 17 vegetables in PC1 and PC2.1.菠菜Spinach;2.西芹Celery;3.油麥菜Naked oat;4.生菜Leaf lettuce;5.廣東菜心Cantonese cabbage;6.四季豆Green bean;7.萵苣Lettuce;8.黃瓜Cucumber;9.西蘭花Broccoli;10.胡蘿卜Carrot;11.高麗菜Cabbage;12.紫甘藍(lán)Purple cabbage;13.花椰菜Brocoli;14.紅菜苔Red cabbage bolting;15.白菜苔Chinese cabbage bolting;16.獅山2017 Shishan 2017;17.獅山菜苔Shishan bolting.

主成分載荷分值向量圖表明,17種蔬菜的有害元素(As、Cd、Pb),Mo和Se,Cu、P、Zn、Fe、Mg和Ca,以及Mn、K、B和Na之間分別具有相近的表現(xiàn)(圖5-C)。而且第1、第2主成分的分類(圖5-D)結(jié)果與聚類分析結(jié)果相似,說(shuō)明對(duì)數(shù)主成分分析能夠在保證數(shù)據(jù)差異性的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維的作用。

根據(jù)lnXi的權(quán)重(表3),得到4個(gè)主成分的表達(dá)式:

P1=0.312 4lnX1+0.214lnX2+0.309 5lnX3+0.303 9lnX4+0.202 8lnX5+0.230 4lnX6-0.026 8lnX7+

0.292 3lnX8+0.285 2lnX9+0.232 3lnX10+0.243 8lnX11+0.008 6lnX12+0.093 2lnX13-

0.291 2lnX14-0.314 7lnX15-0.317 3lnX16;

P2=0.155 5lnX1+0.300 7lnX2-0.147lnX3+0.145 2lnX4-0.417 3lnX5-0.185 3lnX6+0.212 6lnX7-

0.136 7lnX8+0.218 7lnX9+0.371 2lnX10+0.277lnX11+0.453 8lnX12-0.007 9lnX13+

0.253 9lnX14+0.099 6lnX15+0.165 2lnX16;

P3=-0.092 8lnX1-0.102 3lnX2-0.003 7lnX3+0.16lnX4-0.078 9lnX5+0.271lnX6+0.594 6lnX7-

0.048 9lnX8-0.175 3lnX9-0.211 8lnX10-0.250 6lnX11+0.349 9lnX12+0.459 5lnX13-

0.175 3lnX14-0.121 3lnX15-0.039 4lnX16;

P4=-0.145 5lnX1+0.303 1lnX2+0.064 6lnX3+0.072 3lnX4+0.134 3lnX5+0.351 3lnX6-0.231 6lnX7-

0.254lnX8-0.261 7lnX9+0.13lnX10+0.289 3lnX11-0.233 3lnX12+0.519 2lnX13+

0.192 9lnX14+0.091 3lnX15+0.281 5lnX16。

依據(jù)各主成分的特征值大小,計(jì)算出前4個(gè)主成分的權(quán)重分別為0.548、0.206、0.143、0.103(表2)。根據(jù)lnXi的權(quán)重(lij)和主成分Pj的權(quán)重(Wj)計(jì)算得到離子組綜合評(píng)價(jià)值Sf表達(dá)式的冪:

由表4可見(jiàn):17種蔬菜平均Sf值為0.898,分布范圍為0.108～3.429。礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)綜合評(píng)價(jià)Sf值排名前3位的分別為菠菜、廣東菜心和西芹?？紤]到生菜、廣東菜心、菠菜、西芹、油麥菜、紅菜苔、萵苣、胡蘿卜這8種蔬菜的Cd元素均超過(guò)食品中的最大限值,我們認(rèn)為四季豆(0.985)、黃瓜(0.833)、西蘭花(0.671)以及‘獅山2017’(0.525)、白菜苔(0.447)、‘獅山菜苔’(0.44)的礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)較為均衡健康,胡蘿卜和高麗菜是富Se蔬菜。

3 討論與結(jié)論

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人們對(duì)食物的需求已經(jīng)從“吃飽吃好”到“吃健康”。一種或多種微量營(yíng)養(yǎng)素缺乏的“隱性饑餓”,會(huì)引起疾病、甚至危及生命[21]。人體需要從膳食中攝取礦質(zhì)元素,蔬菜是礦質(zhì)元素的重要來(lái)源。本研究利用ICP-MS測(cè)定油菜苔與常見(jiàn)蔬菜礦質(zhì)元素含量,分析礦質(zhì)元素間相互關(guān)系,并對(duì)品種礦質(zhì)元素含量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)所測(cè)定的16種礦質(zhì)元素含量變異均大,微量元素間、有害元素(As、Cd、Pb)間以及有害元素與Mg、K、Ca、Fe間均呈顯著正相關(guān),存在協(xié)同富集現(xiàn)象,17種蔬菜礦質(zhì)元素含量各有特征,有的離子組分協(xié)同積累、有的低Na、有的富Se、有的有益元素含量均衡且有害元素含量較低。這些結(jié)果對(duì)指導(dǎo)合理搭配蔬菜種類以平衡礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)、維持健康的人體代謝具有重要參考價(jià)值。

油菜苔葉片大、有裂葉,采摘后很快失水萎蔫,因而外觀品質(zhì)不如白菜苔或紅菜苔?！{山菜苔’是我國(guó)第一個(gè)甘藍(lán)型油菜菜用品種,具有早熟、分枝部位低、分枝習(xí)性強(qiáng)、口感好等特性[7];‘獅山2017’主苔優(yōu)勢(shì)明顯,適合機(jī)械采收[8]。根據(jù)16種礦質(zhì)元素含量對(duì)17種蔬菜進(jìn)行聚類,‘獅山菜苔’和‘獅山2017’與紫甘藍(lán)、花椰菜、紅菜苔、白菜苔聚在同一組,總體上它們具有相近的礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)元素含量。同為油菜苔,‘獅山菜苔’和‘獅山2017’的Mg、P、K、B、Mn、Zn、Ba、Cd含量具有顯著差異,這一結(jié)果為蔬用油菜礦質(zhì)元素遺傳研究與改良提供了可能性。

品種綜合評(píng)價(jià)的方法多種多樣,主成分分析、因子分析、聚類分析和判別分析都屬于常用的定量評(píng)價(jià)方法,各有優(yōu)缺點(diǎn)。對(duì)數(shù)主成分分析是一種非線性分析方法,能夠解決實(shí)際問(wèn)題中各指標(biāo)間和原始數(shù)據(jù)以及提取主成分之間均可能存在的非線性關(guān)系,同時(shí)具有結(jié)合原始數(shù)據(jù)預(yù)處理、指標(biāo)構(gòu)建、指標(biāo)賦權(quán)等優(yōu)勢(shì),以提高綜合評(píng)價(jià)的質(zhì)量。紀(jì)龍等[22]運(yùn)用該方法對(duì)綠色超級(jí)稻品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),對(duì)數(shù)主成分分析的指標(biāo)權(quán)重同專家打分法所得到的指標(biāo)權(quán)重較傳統(tǒng)主成分分析更為接近;李紅宇等[23]采用該方法對(duì)寒地水稻齊穗期抗旱性進(jìn)行評(píng)價(jià),將12份種質(zhì)資源劃分為干旱敏感型、中抗旱型和強(qiáng)抗旱型3類,均驗(yàn)證了該方法的合理性。本研究涉及16種礦質(zhì)元素,其中有害元素As、Cd、Pb屬于強(qiáng)度逆向指標(biāo),為了保證所有指標(biāo)方向的一致化,得到更為有效的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,我們對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行均值化、正向化和對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,通過(guò)前4個(gè)主成分的權(quán)重對(duì)17種蔬菜進(jìn)行礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)的綜合評(píng)價(jià),所得第1、第2主成分的品種分類結(jié)果與系統(tǒng)聚類結(jié)果相似,說(shuō)明對(duì)數(shù)主成分分析能夠在保證數(shù)據(jù)差異性的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維的目的。

綜上所述,油菜苔與常見(jiàn)蔬菜品種礦質(zhì)元素含量變異大,Cu、Fe、Zn間,有害元素(As、Cd、Pb)間以及有害元素與Mg、K、Ca、Fe間均存在較強(qiáng)的協(xié)同富集現(xiàn)象。依據(jù)對(duì)數(shù)主成分分析對(duì)16種元素的礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,我們認(rèn)為四季豆、黃瓜、西蘭花以及‘獅山2017’、白菜苔、‘獅山菜苔’礦質(zhì)元素含量較為均衡,胡蘿卜和高麗菜Se含量高,本研究可在為油菜苔推廣和消費(fèi)者選擇提供參考。