内容摘要：最近，中国农业科学院城市农业研究所植物与人体健康机制创新小组首席科学家甘博士、中国农业科学院农产品加工研究所郭波莉研究员为共同通讯作者，城市植物与人体健康机制创新团队骨干专家刘宏艳博士为第一作者，中国

最近，小麦析技中国农业科学院城市农业研究所植物与人体健康机制创新小组首席科学家甘博士、真的分中国农业科学院农产品加工研究所郭波莉研究员为共同通讯作者，实性术和城市植物与人体健康机制创新团队骨干专家刘宏艳博士为第一作者，鉴别计量中国科学院JCR一区，不同影响因素11.176)发表了题为《Wheatauthentication:Anoverviewondiffentechniquesandchemetricmethods》的化学一篇综述论文，综述了不同分析技术与化学计量学相结合的小麦析技方法，小麦是真的分世界上主要的谷类作物之一，作为主食被广泛食用。实性术和近年来，鉴别计量许多重大食品造假、不同标签伪造等安全事件时有发生。化学麦子掺假已经成为食品厂日益关注的小麦析技问题，消费者也日益要求保证其食品的真的分产地和质量符合标签。小麦品种的实性术和真实性是加工和生产特殊小麦品种的重要参考。此外，对有机食品日益增长的需求增加了消费者对有机小麦真实性的广泛关注。

该文总结了近十年来的相关文献，重点介绍了不同分析技术和化学计量方法对小麦产地、品种、掺假和有机小麦的研究进展。其中，稳 定 同位素和矿质元素分析技术是识别小麦产地、品种和区分有机小麦和传统小麦的有前途的工具，图像分析、基因分析和组学分析可以为小麦品种识别、有机小麦识别和小麦掺假识别提供解决方案。在小麦真实性方面，近红外(NIR)、中红外(MIR)、高光谱成像(HSI)等光谱技术与主元分析(PCA)、判别分析(DA)、人工神经网络(ANN)等多变量数据分析方法相结合，在小麦真实性方面表现出巨大的潜力，并具有快速、无损、易用等优点。总之，多种分析技术结合适当的多种统计分析方法是开展小麦真实性鉴别研究的有效手段。

这一成果得到了国家自然科学基金(No.31972159)和成都农业科技中心地方财政项目(No.NASC2020KR02)的支持。

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