鱿鱼中总汞与甲基汞分析新方法：基于分析化学与机器学习融合的食品安全检测与溯源监控系统优化

《Food Chemistry》：An analytical and machine learning approach for total mercury and methylmercury determination in squid: enhancing food safety testing and traceability monitoring systems

本研究针对鱿鱼等水产品中汞污染快速检测技术复杂、成本高的难题，开发了一种结合酸性提取-溶剂分配-L-半胱氨酸反萃与直接测汞仪(DMA)的分析方法，并通过分数阶乘设计优化实验条件。该方法显著降低了样品用量(100 mg)和分析时间，实现了总汞(THg)和甲基汞(MeHg)的高精度检测(回收率90%-98%)。研究人员进一步利用支持向量机(SVM)对主成分分析(PCA)降维后的汞含量数据进行产地溯源，成功区分地中海与大西洋鱿鱼(AUC=1)。该研究为水产品安全监测与溯源提供了高效、低成本的技术方案，对保障食品安全具有重要意义。

　　

汞污染是海洋生态系统面临的重大环境与公共卫生问题，其中甲基汞(MeHg)因其高毒性和生物累积性尤为引人关注。甲基汞主要通过水生环境中的微生物甲基化作用形成，并随食物链向上传递，在顶级捕食者如头足类动物体内高度富集。人类摄入受污染的海产品是甲基汞暴露的主要途径，其对神经系统、心血管系统和发育免疫系统的毒性效应已得到广泛证实，孕妇、胎儿和婴幼儿更是高危人群。为管控风险，欧盟对头足类动物中总汞设定了0.3 mg kg^-1的严格限量。然而，欧洲食品安全局(EFSA)的评估显示，欧洲的幼儿及高频海产品消费者仍面临汞暴露超标风险。因此，建立快速、准确、低成本的水产品汞含量检测与溯源方法至关重要。

传统的汞形态分析技术，如气相色谱(GC)或高效液相色谱(HPLC)与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)等检测器联用，虽灵敏度高，但存在样品前处理复杂、试剂消耗大、仪器昂贵、分析周期长等局限，难以满足常规高通量检测的需求。直接汞分析(DMA)等技术平台无需色谱分离，简化了流程，但其中的甲基汞提取步骤仍是分析难点，通常需要繁琐的优化过程。

在此背景下，发表于《Food Chemistry》的一项研究提出了一种创新的解决方案。来自捷克帕拉茨基大学分析化学系的研究团队Martina Piroutková、Maria Olga Varrà、Lenka Husáková、Tereza Bachtíková、Martin Kuba和Emanuela Zanardi合作，致力于开发一种快速、简单的分析方法，用于同时测定鱿鱼中的总汞和甲基汞，并探索利用汞含量特征进行鱿鱼地理起源溯源的可行性。

研究人员采用的关键技术方法主要包括：首先，利用分数阶乘实验设计对甲基汞的提取条件进行多变量优化，考察了样品质量、盐酸浓度、氯化钠浓度、超声时间、甲苯体积、涡旋时间等八个因素，以认证参考物质(CRM)中的甲基汞回收率为响应值，确定了最优实验方案。其次，采用直接汞分析仪(DMA)进行总汞和甲基汞的定量检测，其中总汞直接测定，甲基汞则需经过酸性提取、甲苯液液萃取、L-半胱氨酸反萃等步骤后测定。为验证方法的特异性，研究还使用高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱(HPLC-ICP-MS)对提取物进行了对比分析。最后，对获得的总汞和甲基汞数据，先进行Box-Cox变换以校正数据分布，再运用主成分分析(PCA)进行特征降维，最后利用支持向量机(SVM)模型，基于主成分得分对来自地中海和大西洋的鱿鱼样本进行地理起源分类。

3.1. 甲基汞分析实验条件的优化

通过分数阶乘设计优化后，确定的最佳提取条件为：样品质量100 mg，使用2 mL 37% HCl和1 mL 25% NaCl溶液进行酸性提取，超声3分钟后，取上清液用10 mL甲苯进行液液萃取，再用1 mL 1% L-半胱氨酸溶液反萃。优化后的方法显著减少了样品和试剂用量，缩短了分析时间。HPLC-ICP-MS验证结果表明，甲苯萃取相中仅检测到甲基汞，未发现Hg²⁺或其他烷基汞，证实了该方法对鱿鱼基质中甲基汞测定的特异性。

3.2. 总汞和甲基汞定量分析的方法学验证

该方法在两个认证参考物质(ERM BB-422和DOLT-5)中展示了良好的准确度，总汞和甲基汞的回收率在90%至98%之间。日内和日间精密度(以相对标准偏差RSD%表示)均低于5.5%。方法的检测限(MLOD)和定量限(MLOQ)远低于欧盟规定的限量要求，表明该方法具备检测低浓度汞含量的能力。与HPLC-ICP-MS参考方法的对比结果良好，进一步证实了方法的可靠性。

3.3. 使用OC-SVM和Box-Cox变换进行异常值检测与校正

研究采用单类支持向量机(OC-SVM)进行多变量异常值检测，识别出少数异常样本。与传统箱线图法相比，OC-SVM能更好地考虑变量间的相互关系。研究未直接剔除异常值，而是采用Box-Cox数据变换有效校正了数据偏斜，降低了极端值对后续统计分析的影响，并保留了样本的生物学变异信息。

3.4. 地中海和大西洋鱿鱼中总汞和甲基汞的分布

分析结果显示，地中海鱿鱼的总汞和甲基汞浓度中位数(干重分别为1.38 mg kg^-1和1.00 mg kg^-1)显著高于大西洋鱿鱼(干重分别为0.061 mg kg^-1和0.051 mg kg^-1)。换算为湿重后，地中海鱿鱼的总汞浓度超过了欧盟规定的0.3 mg kg^-1限量，存在潜在的食品安全风险。暴露评估表明，长期每周摄入一定量的地中海鱿鱼，可能导致成人特别是儿童超过甲基汞的暂定每周耐受摄入量(PTWI)。地中海鱿鱼较高的汞负荷与该地区历史上密集的工业活动及特定的海洋地质环境有关。有趣的是，大西洋鱿鱼的甲基汞/总汞比率(84%)高于地中海样本(72%)，这可能反映了不同海域鱿鱼食性及食物链结构的差异。

3.5. 鱿鱼地理分类SVM模型的优化与验证

基于总汞和甲基汞浓度数据，经PCA降维后前两个主成分(PC1和PC2)的累积方差贡献率接近100%，能有效区分样本产地。以PC1和PC2得分作为特征，构建的SVM分类模型（采用三阶多项式核函数）表现出色，对测试集样本的分类准确率达到100%，AUC-ROC值为1，精确度、召回率和F1分数均为1.0，表明仅凭总汞和甲基汞这两个指标就能非常有效地区分鱿鱼的地理来源。

该研究成功开发并验证了一种高效、低成本的分析方法，用于鱿鱼中总汞和甲基汞的测定。方法学性能优异，满足监管要求。研究首次揭示，仅利用总汞和甲基汞的含量信息，结合化学计量学工具，即可实现鱿鱼产地的准确判别。这为水产品质量安全控制与真实性溯源提供了新颖且实用的技术策略。尽管该结论基于特定物种和有限样本，但其方法论为扩展应用于其他海产品及更复杂溯源场景奠定了坚实基础，对加强海产品供应链监管、保护消费者健康和促进贸易公平具有重要的科学意义和应用价值。