漆树属于Rhus属（Anacardiaceae科）植物，这种香料是从Rhus coriaria L.的干燥果实中提取的[1]。漆树广泛分布于地中海和中东地区，因其辛辣的风味和防腐特性而备受重视。它甚至能在贫瘠的土壤中生长，使其成为一种有前景的商业作物，不会与主要粮食作物竞争[1,2]。在食品工业中，研磨后的漆树传统上被用作许多菜肴的酸味剂或调味品，由于其含有生物活性化合物而被视为宝贵的成分[3]。从化学角度来看，漆树富含有机酸和多酚（如没食子酸衍生物、单宁、花青素），这些成分赋予了其强烈的抗氧化活性。这些营养特性不仅赋予了漆树辛辣的味道和深色，也推动了消费者对其作为健康促进食品添加剂的需求[4,5]。
除了烹饪用途外，漆树还经过了人体干预研究的评估。最近的系统评价和随机对照试验的荟萃分析表明，补充漆树可能改善心血管代谢风险指标，包括血脂参数以及与血压和血糖控制相关的指标。因此，商业漆树的真实性不仅具有经济意义，也从保护消费者的角度出发至关重要，因为掺假行为可能会误导那些基于科学证据购买漆树以期望获得健康益处的消费者，并可能稀释与这些效果相关的生物活性成分[6,7]。
食品掺假，即为了经济利益而欺诈性地添加、替代或虚假标注成分，是全球贸易中持续存在且严重的问题。不道德的生产商可能会用低成本填充物稀释高价值食品以提高利润[8,9]。这种出于经济动机的掺假行为会给整个供应链带来巨大成本。行业估计表明，食品欺诈造成了全球范围内的重大经济损失，同时损害了诚信生产者的声誉，并增加了监管和执法的负担。除了经济影响外，掺假还可能对公共健康构成严重威胁。在这种情况下，出于经济动机的掺假行为越来越多地被视为一种具有潜在公共健康影响的食品风险类别，特别是因为欺诈行为可能会引入非常规危害并损害消费者信任[10]。历史上有很多例子表明，有毒或致敏的掺杂物导致了消费者疾病甚至死亡[8,9,11]。值得注意的是，食品欺诈者通常并无伤害消费者的意图，因为明显的毒性会暴露他们的欺诈行为。然而，当健康影响未被预见或引入未声明的过敏原时，掺假物仍可能导致急性中毒（例如婴儿配方奶粉中的三聚氰胺）。掺假还会降低营养价值；通过用填充物稀释真实产品，消费者会失去预期的营养成分。出于这些原因，食品的真实性与安全性至关重要，这促使人们开发出改进的检测和预防策略。
掺假还可能通过将漆树与其他廉价植物材料（如其他干燥香草或惰性填充物如磨碎的壳或麸皮）混合来增加体积。这种稀释欺诈不仅在经济上欺骗了消费者，还改变了漆树的成分特征，可能影响消费者所重视的属性。实际上，任何富含纤维的填充物的添加都会稀释香料中的酚类物质和抗氧化剂，改变与假定真实漆树相关的成分特性。这些担忧凸显了在市场上验证漆树纯度和真实性的可靠方法的必要性[12,13]。在香草和香料行业中，这一问题更为突出，因为供应链往往复杂，且产品研磨后掺假难以检测，从而增加了经济动机欺诈的脆弱性[14]。
然而，在漆树中检测掺假存在分析挑战，直到最近直接针对这一问题的研究还很有限。传统的质量检查方法（如目视检查或显微镜观察）在香料被磨成粉末后往往效果不佳。因此，科学家们转向了先进的分析技术来鉴定香料。一般来说，已经应用了多种方法来检测食品欺诈，从针对特定添加物的色谱分析到用于植物鉴定的DNA条形码技术，许多方法已在香草和香料上进行了测试。例如，基于DNA的方法可以确定混入香料粉末中的掺假植物种类。在一项研究中，开发了序列特征化的扩增区域（SCAR）标记来检测干牛至与其他植物叶子（包括用作填充物的漆树叶子）的掺假[13]。光谱指纹技术也获得了广泛应用：如红外（IR）光谱或质谱等技术，结合化学计量建模，可以通过比较真实样品与掺假样品的光谱特征来快速筛查香料真实性[15]。
在这种情况下，元素分析已成为食品鉴定的一个有前景的工具。其原理是食品具有特征性的矿物质元素模式，当添加掺杂物时这些模式会发生可检测的变化。利用现代技术（如电感耦合等离子体质谱（ICP-OES或ICP-MS），可以同时测量数十种元素，从而捕捉产品的元素组成“指纹”。多项关于其他食品的研究证明了多元素分析在掺假检测中的有效性。Di Donato等人（2023年）表明，意大利甜椒粉和 bell pepper 粉可以通过其独特的多元素特征进行鉴定：使用ICP-OES测量13种元素，并结合软独立类比建模（SIMCA），他们实现了100%的正确分类。同样，Syed等人（2023年）使用ICP-MS分析了沙特阿拉伯香料样品（包括漆树）中的常量和微量元素，发现元素含量差异可以指示掺假或污染的异常情况。除了香料之外，元素分析在其他复杂食品中也证明了其有效性：Müller等人（2024年）报告称，基于ICP-MS多元素数据，可以检测出高达20%掺杂水平的核桃混合物，准确率接近完美。类似地，Pérez-Rodríguez等人（2023年）最近通过微量元素特征区分了真实与掺假的谷物棒，利用多变量模型实现了高灵敏度和特异性。这些例子表明，结合化学计量模式识别的元素分析可以作为一种稳健的方法，用于各种基质中的食品欺诈检测。尽管多元素分析已成功应用于检测甜椒粉、坚果和谷物棒等食品中的掺假，但文献中尚未系统地将这种方法应用于漆树或探索其量化麸皮掺假的潜力。
鉴于漆树独特的矿物质和植物化学成分，我们假设元素指纹分析策略能够检测并半定量估计小麦麸皮的掺入。在本研究中，我们开发并评估了一种基于ICP-OES元素分析的鉴定方法，并结合了LC-MS/MS和FT-IR分析。使用可能被掺入漆树中的经济动机掺杂物——小麦麸皮，我们证明了特征性的元素差异能够实现掺入水平的检测和定量估计。通过将元素数据与化学计量建模相结合，本研究提供了一种快速且灵敏的工具，以支持香料真实性的验证和消费者保护。虽然小麦麸皮本身是一种具有营养价值的谷物成分，但其未声明的添加行为构成了对消费者的欺骗，并可能稀释与漆树功能特性相关的多酚成分。
