近期，美女直播
袁春龙教授团队在评估我国美女直播
产地方面提出数据融合新策略。研究成果以“Inorganic and organic constituent analysis: A data fusion strategy to differentiate between wines of different origins”为题发表在《Food Control》国际期刊。美女直播
2021级博士研究生苏颖玥为第一作者，袁春龙教授和秦皇岛海关技术中心张昂高级工程师为共同通讯作者。
美女直播
的产地来源直接影响着产品价格和生产者声誉，世界各大酿酒国家对此高度重视。许多国家通过原产地控制保护措施，维护美女直播
的地域特色和品牌价值。近二十年来，我国葡萄栽培面积、美女直播
产量及消费量稳步增长，已跻身世界前列。然而，目前我国美女直播
在原产地保护法规方面仍存在不足，消费者难以识别美女直播
品质，导致人均美女直播
消费水平远低于全球平均水平。此外，在美女直播
产地精准判别技术的发展上，仍缺乏产地识别有效参数、测定技术及数据融合技术的系统研究。这不仅制约了我国美女直播
市场的发展，也影响了国产美女直播
品牌的声誉和市场竞争力。
本研究对我国美女直播
五个产区102个样本中无机成分和有机成分进行测定。采用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）和同位素比质谱（IRMS）分别测定矿质元素和稳定同位素；使用超高效液相色谱 - 离子淌度四极杆飞行时间质谱（UPLC/IM-QTOF-MS）测定代谢物。对三个质谱平台获得的数据集，采用低水平和中水平两种数据融合策略进行处理，从而实现美女直播
产地精准鉴别。结果表明，在低层数据融合中，基于正离子模式（ESI+）下测定有机成分所建立的偏最小二乘判别分析模型（PLS-DA）达到了的最佳预测准确率为74.4%。在此基础上，进一步提取数据特征进行中水平数据融合，构建了线性和非线性判别模型，最佳判别准确率可提升至98.7%。基于中水平数据融合的多元分析策略显著提高了美女直播
地理来源识别的准确性，并为其他食品来源识别研究提供了新策略。
本研究得到河北省重点研发计划（NO.19226824D）和海关总署科技计划项目(NO. 2020HK216)、和硕产区特色美女直播
技术工艺集成（TG20240330）及和硕产区有机特色美女直播
关键技术集成与示范（TG20240591）的支持。
原文链接：//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956713525000192#da0010
