随着健康消费理念的普及与农业绿色转型的推进，消费者对有机农产品的需求呈上升趋势。有机农产品遵循有机农业原则，生产过程中禁止使用基因工程技术及化学合成肥料、农药等投入品，这不仅能有效降低农药残留、重金属超标等食品安全风险，而且其维生素、矿物质及酚类、黄酮类等生物活性物质含量通常高于常规生产的农产品，还能通过轮作、秸秆还田等措施改善土壤结构、保护生物多样性，契合农业可持续发展要求。
在国家政策引导与消费需求升级的双重驱动下，我国有机农产品产业发展显著。2024年我国有机产品销售额达1 247亿 元，产地面积358.9万 公顷，稳居全球第三大有机消费市场、第五大有机农业种植国。“十四五”时期，其作为农业绿色发展核心载体被纳入农产品质量安全提升工程重点任务，政策红利持续助推产业标准化、规范化升级。同时，随着我国人均GDP突破1万 美元，消费者健康与品质需求提升，有机农产品品类已覆盖谷物、果蔬、畜禽等领域，形成完整产业链，成为农业高质量发展重要增长点，未来有望成为农业发展主流方向。但从全球来看，2023年有机农地面积已近9 900万 公顷，零售额超1 360亿 欧元。其中，欧盟以1 770万 公顷有机农地（占比10.9%）位居前列，其《欧洲绿色协议》明确提出2030年将有机农地占比提升至25%的战略目标；北美则以639亿 欧元市场规模领跑全球，其监管体系正通过《加强有机执法》（SOE）等新规，强化对进口产品的认证追溯要求以防范欺诈。全球市场的持续扩张与监管要求的日趋严格，对我国有机农产品的质量控制提出了更高的要求。
然而，有机农产品的高附加值特性使其成为市场造假的重灾区，部分不法商家利用有机与常规农产品外观难以区分的特点，通过“贴牌造假”“以常规冒充有机”等方式牟取暴利，严重损害消费者合法权益与产业公信力。同时，行业还面临认证后监管乏力、鉴别技术滞后、消费者信心不足等突出问题，传统单一指标检测方法已难以满足市场精准监管需求。此外，有机与常规农业在生产模式上的差异缺乏直观的判别依据，这进一步加剧了市场乱象治理难度，建立科学、精准、高效的真实性鉴别技术体系已成为保障产业健康发展的迫切需求。
为应对上述挑战，近年来国内外学者围绕有机农产品真实性鉴别开展了大量研究，推动鉴别技术从单一指标向多维度、多技术融合与智能化溯源的方向发展。为清晰地展示有机农产品真实性鉴别技术的整体发展脉络，绘制了相关技术的发展路线图，具体如图1所示。该图展示了鉴别技术从传统、单一向现代、融合，再向智能化、体系化发展的阶段性特征。在此基础上，河北北方学院农林科技学院的张倩、孙丰梅*，北京市农林科学院质量标准与检测技术研究所的赵杰*等人依据此框架，系统梳理稳定同位素、光谱、色谱-质谱联用、分子生物学等技术的原理、进展、应用与局限，并展望多技术融合与智能化鉴别体系的未来趋势，以期为该领域的技术创新优化与产业应用提供系统性参考。
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稳定同位素技术
1.1 技术原理与核心依据
稳定同位素技术的鉴别原理是有机与常规农产品生产体系中养分来源的差异，导致农产品中δ13C、δ15N、δ2H、δ18O等同位素比值产生特征性分馏差异，通过同位素比率质谱（IRMS）仪检测这些比值即可实现真伪鉴别。其核心依据是有机农业禁用化学肥料，依赖有机肥分解提供氮源，有机肥分解过程中14N优先挥发导致δ15N富集，使得有机农产品δ15N值显著高于常规产品；而δ13C、δ2H、δ18O等同位素比值则分别受光合作用类型、种植密度、水分代谢过程等因素影响，可作为互补鉴别指标，提升鉴别准确性。图2显示了该技术鉴别原理与过程。
1.2 研究进展与成效
植物源性有机农产品鉴别中，最有效的同位素指标是δ15N与δ13C的组合。蔬菜类中，玛尔哈巴·帕尔哈提等发现有机蔬菜δ15N值普遍高于常规蔬菜，如有机大白菜δ15N值为9.4‰～14.9‰，而常规大白菜为3.2‰～3.3‰，且短生长期蔬菜（如番茄、豌豆）的δ15N差异比长生长期蔬菜更显著；姚志鹏等研究发现莴苣不同部位δ15N值存在差异，其中外叶δ15N值大于根和内叶，内叶对同位素变化更敏感，更适合作为检测对象。水果类中，Rapisarda等研究发现有机橙子果肉蛋白质和氨基酸的δ15N值显著高于常规橙子，鉴别准确率可达90.63%，但δ15N值易受水果种类、年份、种植地区影响，需结合多指标综合判断；Camin等发现有机草莓因种植密度较小、蒸腾作用差异导致δ2H和δ18O值与常规草莓存在显著区别。谷物类中，Schmidt等通过对比有机与常规小麦的同位素特征，发现δ15N值可有效区分种植模式，有机小麦δ15N值普遍高于常规小麦2‰～5‰。茶叶中，李春霖等发现有机茶的δ15N值与生产面积相关，生产面积大（已渡过转换期）的地区样品δ15N值为1.6‰～5.8‰，要显著高于生产面积小的地区 （－2.5‰～0.4‰），可作为有机茶鉴别的重要参考。
动物源性有机农产品鉴别中，δ15N与δ13C的组合鉴别效果最优。畜禽类中，戴祁等发现有机鸡蛋的蛋黄、蛋清和蛋壳膜δ15N值高于笼养鸡蛋，如有机鸡蛋蛋清δ15N值范围为3.02‰～4.37‰，笼养鸡蛋为1.66‰～2.68‰，结合δ13C值可有效区分养殖方式；Bahar等发现有机牛肉δ13C值低于常规牛肉，δ15N和δ34S值高于常规牛肉，且有机牛肉δ13C值全年稳定，常规牛肉则存在季节波动。乳制品类中，Molkentin等研究发现有机牛奶δ13C值显著低于常规牛奶（有机牛奶脂肪δ13C值低于－28.0‰，常规牛奶高于－26.6‰），δ15N值也呈现规律性差异，这与有机养殖中奶牛以C3植物为主要饲料密切相关；赵超敏等 研究发现有机奶粉的δ13C值整体更偏负，δ15N值略低于常规奶粉，统计分析显示两者差异显著，为乳制品有机属性鉴别提供依据。
水产类有机农产品鉴别中，δ13C、δ15N与δ34S的联合指标可实现精准判别。海水产品中，Dempson等研究发现有机鲑鱼的δ15N平均值（（12.75±0.38）‰）高于人工养殖鲑鱼（（10.96±0.19）‰），δ13C平均值（（－20.51±0.23）‰）低于人工养殖鲑鱼（（－19.25±0.17）‰），结合脂肪酸分析可进一步提高鉴别准确率；Carter等发现有机对虾的δ13C、δ2H值与进口常规对虾存在显著差异，辅助微量元素分析可实现100%产地和生产方式判别。淡水产品中，周正等研究发现稻虾共作模式下克氏原螯虾的δ13C值介于－34.22‰～－25.34‰，δ15N值介于2.72‰～5.97‰，与池塘精养模式存在明显差异，可通过同位素比值计算营养级差异实现养殖模式鉴别；Liu Zhi等发现有机鲤鱼鳞片的δ15N和δ13C值相对富集于常规养殖鲤鱼，结合元素分析和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）可实现100%预测准确率。对稳定同位素技术在不同有机农产品鉴别中的典型指标与鉴别效果进行总结，如表1所示。
上述研究中的δ15N鉴别效能并非一成不变，其波动根源在于施肥类型与环境因子的影响。当有机农场使用豆科绿肥而非动物粪肥时，其δ15N值可能与使用合成氮肥的常规产品重叠，导致单一指标失效。同时，气候（干旱/湿润）、土壤本底值及种植密度会通过影响水分代谢与养分吸收，进而干扰δ2H、δ18O及δ13C的基线值。因此，高准确率的实现本质上是通过多同位素指标（如δ15N＋δ13C＋δ34S）的组合，利用不同元素对环境响应的差异性，构建出更稳定、更具特征性的“同位素指纹”，从而规避单一指标的波动风险。
综上所述，稳定同位素技术的核心优势显著，主要有：1）鉴别特异性极强，基于有机与常规农产品养分来源差异引发的同位素分馏特征，不受样品外观形态及简单加工处理的影响，能够从物质形成的本质层面区分生产模式，有效规避了“贴牌造假”带来的外观误判问题，为鉴别提供了深层次的科学依据。2）适用范围广泛，可全面覆盖植物源、动物源、水产类等各类有机农产品，尤其在水产养殖模式鉴别、茶叶产地溯源等复杂场景中，展现出其他单一技术难以替代的应用价值。3）结果客观量化，通过IRMS精准检测同位素比值，数据支撑性强，避免了主观判断带来的误差，鉴别准确率整体可达82%～100%。
1.3 研究趋势及未来展望
稳定同位素鉴别技术的局限性主要体现在单一同位素指标鉴别边界模糊、环境与生产条件干扰鉴别稳定性、研究覆盖范围不均、检测成本高及人为因素干扰等方面。最新研究进展聚焦于化合物特定同位素分析（CSIA）、多技术联用及薄弱品类覆盖三大方向，CSIA技术通过聚焦特定化合物的同位素组成，进一步放大有机与常规农产品的差异；多技术联用方面，稳定同位素技术与矿质元素分析、光谱技术结合构建的多维度鉴别体系，显著提升了鉴别准确率；同时，研究向水产品、有机加工品等薄弱领域延伸，填补了技术空白。未来发展应扩大样本覆盖范围，建立多区域多品种的同位素数据库，开发多同位素指标联合鉴别模型，结合区块链技术实现全链条溯源验证。
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光谱鉴别技术
2.1 技术原理与核心依据
光谱鉴别技术的核心原理是有机与常规农产品因种植或养殖模式差异，导致体内脂肪、蛋白质、淀粉等成分含量或结构存在差异，不同波长的光与农产品相互作用时，这些差异会在特定光谱波段形成特征信号，通过PLS-DA、线性判别分析（LDA）等化学计量学方法提取分析即可实现鉴别。不同类型光谱技术各具优势：红外光谱（IR）基于含氢基团振动信息，拉曼光谱（RS）依赖分子非弹性碰撞散射效应，高光谱成像（HSI）技术则融合光谱与成像技术实现精准检测。图3显示了该技术鉴别原理与过程。
2.2 研究进展与成效
植物源性有机农产品鉴别中，近红外光谱（NIR）的5 974～5 372 cm－1和5 064～4 000 cm－1特征波段与RS特征峰组合是最有效的鉴别指标，核磁共振氢谱（1H-NMR）结合正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）模型还可通过筛选特征成分实现真伪鉴别及伪品基原归属。蔬菜类中，欧阳沅鑫等利用IR技术分析叶绿素、维生素等成分对应的光谱特征，快速鉴别有机白菜与常规白菜，结合PLS-DA模型鉴别准确率超过90%；可见光和NIR结合LDA，对有机空心菜、苋菜、生菜等叶菜类的鉴别准确率达90%以上，适用于农贸市场现场监管；HSI技术结合机器学习，通过提取有机辣椒、番茄的特征光谱，鉴别准确率可达92%。谷物类中，田芳明通过RS提取有机大米269、941、1 260、2 910 cm－1等特征峰，结合偏最小二乘（PLS）模型与Kennard-Stone样本划分，对9 个产地、7 个品种大米的鉴别准确率达97.14%；NIR技术鉴别有机大豆时，基于5 974～5 372 cm－1和5 064～4 000 cm－1特征波段，结合Savitzky-Golay平滑预处理，外部验证正确率达100%。茶叶中，NIR技术结合OPLS-DA、LDA等化学计量学模型，通过捕捉有机茶与常规茶在茶多酚、茶氨酸、游离氨基酸及矿物质（如Al、Ca、K、Mg）对应的特征波段差异，实现两者快速精准区分，鉴别准确率达93.9%。
动物源有机农产品鉴别中，HSI感兴趣区域（ROI）光谱与RS特征峰组合鉴别效果最优。畜禽类中，马羚凯利用HSI技术结合一维卷积神经网络（1D-CNN）模型，对有机鸡蛋与普通鸡蛋的鉴别准确率达91.75%，单个样本检测时间仅87 s，通过蛋黄ROI光谱提取，有效规避蛋壳外观差异的干扰；1H-NMR结合化学计量学指纹图谱，可通过脂肪酸、氨基酸等特征标志物对应的光谱信号，实现有机猪肉与常规猪肉的溯源与鉴别一体化。乳制品类中，1H-NMR技术通过捕捉有机牛奶与常规牛奶在ω-3脂肪酸、二十二碳六烯酸（DHA）、二十碳五烯酸（EPA）等脂质成分对应的特征信号，结合PLS-DA、方差分析等化学计量学模型，可同时实现有机属性鉴别与掺假筛查（牛奶中掺假豆奶定量限2%），鉴别准确率达 95%以上。
水产类有机农产品鉴别中，紫外-可见-近红外（UV-VIS-NIR）高光谱成像技术结合化学计量学模型是核心手段。有机三文鱼与常规养殖（冻融/冷藏处理）三文鱼的光谱反射率差异显著，通过一阶导数预处理提取特征信号，结合卷积神经网络（CNN）或最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型，可实现新鲜与冻融、不同冷藏时间三文鱼的精准鉴别，最优模型的正确识别率达97.92%；借助多元曲线分辨与交替最小二乘法MCR-ALS）高光谱重构技术，还能实现脂肪含量的可视化区分。对光谱技术在不同有机农产品鉴别中的典型指标与鉴别效果进行总结，如表2所示。
光谱技术准确率的差异，核心源于“化学信息与模型的匹配度”。有机与常规农产品因农艺措施不同，导致其内部化学成分（如蛋白质、脂肪、多糖）的构型与含量存在细微差异，这些差异在光谱上表现为特征峰强度或位置的改变。然而，光谱信号易受样品形态、水分含量及环境温度等非目标因素的干扰。研究中准确率的差距，通常取决于两点：一是是否通过化学计量学方法（如主成分分析（PCA）、PLS-DA）成功地从复杂、重叠的光谱信号中，提取出了与“有机属性”强相关的特征波段（如与特定次级代谢产物相关的指纹区）；二是所建立的定性或定量模型能否有效区分这种细微的特征差异，并将其与噪声区分开。
综上所述，光谱鉴别技术具备多重核心优势，主要有：1）无损快速特性，即无需对样品进行复杂前处理，在检测过程中不会破坏样品完整性，单个样本检测时间短，尤其适用于农贸市场、田间地头等现场快速筛查场景，能够满足大规模、高效率的监管需求。2）成本可控性强，便携式光谱设备投入成本相对较低，要远低于质谱类大型仪器，且检测过程无耗材消耗，操作流程简便，无需专业实验室及高水平技术人员支撑，有利于在基层监管部门和中小企业中规模化推广应用。3）实现多效合一，该技术不仅能精准鉴别农产品的有机属性，还能同步反映样品的品质状况（如三文鱼脂肪含量分布、茶叶茶多酚含量等），实现“真实性鉴别＋品质评估”一体化检测，大幅提升监管与检测效率。
2.3 研究趋势及未来展望
光谱鉴别技术的局限性主要包括样本与环境干扰显著、技术转化存在壁垒及品类覆盖不足。最新研究进展显示，NIR通过优化预处理方法和特征提取算法提升了鉴别准确率；RS聚焦于表面增强拉曼散射（SERS）技术优化和深度学习算法融合，构建“超级指纹”实现一体化鉴别，检测全程仅需3 min；在国际贸易中，RS结合多模型融合，可应对不同国家有机标准差异导致的鉴别难题，提升跨境贸易中有机农产品的查验效率；HSI技术结合模式识别算法实现了多种农产品的无损快速鉴别，便携式光谱仪器的研发与推广成为趋势，集成AI算法的小型化设备检测效率较传统实验室提升3 倍以上。未来发展应聚焦低成本便携式设备的开发，结合AI算法优化模型的稳健性，建立覆盖不同加工阶段的光谱数据库，推动技术在田间和市场监管中的快速应用。
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色谱-质谱联用鉴别技术
3.1 技术原理与核心依据
色谱-质谱联用鉴别技术通过“分离-检测”一体化流程，捕捉有机与常规农产品在稳定同位素组成、元素含量或特征化合物层面的固有差异，核心依据是有机农业禁用合成投入品，而常规农业广泛使用这些物质，导致两者形成可量化的鉴别标志。主要包括稳定同位素相关联用技术，如元素分析仪（EA）-IRMS、气相色谱-燃烧（GC-C）-IRMS和成分分析相关联用技术，如高效液相色谱-高分辨质谱（HPLC-HRMS）联用、电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）联用两大类。 图4显示了该技术鉴别原理与过程。
3.2 研究进展与成效
植物源性有机农产品鉴别中，GC-C-IRMS的特征组分同位素比值与HPLC-HRMS的次生代谢物检测组合是最有效的鉴别指标。蔬菜类中，Kelly等研究发现，采用ICP-MS分析有机白菜的Mn、Ca含量，有机白菜Mn含量显著低于常规白菜，交叉验证正确率达90%。此外，超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱（UPLC-Q-TOF）结合Progenesis QI软件，可通过葛根素等特征成分与掺假成分（表儿茶素、阿魏酸等）的差异实现葛根粉掺假鉴别，木薯淀粉掺假检出限为1.0%、玉米淀粉掺假检出限为2.0%；Camin等通过4 个田间试验确定马铃薯δ15N阈值为4.3‰，有机样品全部正确分类，常规样品误判率仅15%（即常规样品正确识别率85%）；王世成等采用HPLC-HRMS筛选出有机番茄中13 个特征化合物，结合δ15N数据后，构建的鉴别模型准确率达93.4%。水果类中，直接输注-电喷雾电离-离子阱-质谱（DI-ESI-IT-MS）与液相色谱-电喷雾电离-傅里叶变换-轨道阱-质谱（LC-ESI-FT-Orbitrap MS）联用，搭配PCA、PLS-DA，通过代谢组学指纹图谱可精准鉴别有机与常规草莓，未成熟草莓的种植模式区分效果更显著，成熟草莓也能通过模型实现有效判别。谷物类中，GC-C-IRMS分析有机小麦的脂肪酸δ13C值，结合PLS模型，对9 个产地小麦的鉴别准确率达95%以上。茶叶中，EA-IRMS测定有机茶的δ15N值，其范围为－4.6‰～7.0‰，生产面积大的地区样品δ15N值（1.6‰～5.8‰）显著高于小面积地区，可作为地域化鉴别标准。
动物源有机农产品鉴别中，EA-IRMS的δ13C/δ15N比值与ICP-MS的矿物质元素检测组合鉴别效果最优。畜禽类中，EA-IRMS测定有机鸡蛋的δ15N值，有机鸡蛋因母鸡摄入昆虫和有机饲料，δ15N值显著高于笼养鸡蛋，结合LDA模型，正确分类率达92%；GC-C-IRMS分析有机猪肉的脂肪酸δ13C值，有机猪肉因饲料中C3植物比例高，δ13C值（（－26.0±0.2）‰）显著低于常规猪肉（（－24.5±0.7）‰），鉴别准确率达91.7%；ICP-MS测定有机鸡肉的Zn、Fe含量，有机鸡肉Fe含量比常规鸡肉高15%～25%，可辅助鉴别。乳制品类中，EA-IRMS测定有机牛奶的δ13C值，有机牛奶δ13C值≤－26.5‰，可排除99%的常规牛奶，且蛋白质δ13C值（－27.03‰～－23.75‰）与常规牛奶（－23.29‰～－21.16‰）无重叠。
水产类有机农产品鉴别中，气相色谱-质谱（GC-MS）结合脂肪酸定量分析是核心鉴别手段。有机（野生）与常规（养殖）大西洋三文鱼的脂肪含量与脂肪酸谱差异显著：养殖三文鱼肌肉脂肪质量分数（（8.97±0.63）%）为野生三文鱼（（2.14±0.32）%）的4 倍，养殖三文鱼n-6/n-3比值（1.04）远高于野生三文鱼（0.06），且油酸（C18:1n9c）、亚油酸（C18:2n6c）等植物源脂肪酸含量显著偏高，EPA与DHA总量相近但在总脂肪酸中占比不同；结合ICP-MS测定的微量元素特征，鉴别准确率达97%。
有机加工品鉴别中，GC-C-IRMS与HPLC-HRMS联用是最有效的技术组合。油脂类中，GC-C-IRMS分析有机橄榄油的棕榈酸、油酸δ13C值，结合HPLC-HRMS测定酚类化合物，可鉴别有机橄榄油与掺假油，掺假比例≥5%时可有效检出。蜂蜜类中，EA-IRMS测定有机蜂蜜的δ13C值，结合ICP-MS分析K、Na含量，可区分有机蜂蜜与添加糖浆的假蜂蜜，准确率达94%。调味品类中，HPLC-HRMS测定有机番茄酱的类胡萝卜素指纹图谱，有机番茄酱的番茄红素含量比常规产品高30%，可实现加工过程中有机属性的追溯。对色谱-质谱联用技术在不同有机农产品鉴别中的典型指标与鉴别效果进行总结，如表3所示。
深入分析发现，该技术的鉴别准确率差异源于其对“特征标志物的靶向锁定”，其鉴别能力的强弱，不取决于单一化合物的有无，而在于能否筛选出受生产方式调控显著，且在不同年份和产地中表现稳定的差异代谢物或元素组合。例如，研究中准确率的提升，往往是从检测少数几种元素转向基于非靶向代谢组学，通过高分辨质谱筛选出数十种特征化合物（如黄酮类、有机酸类），并结合多元统计分析建立判别模型。这种策略利用了生物体对有机/常规生产模式的系统性代谢响应，通过多指标互补，有效抵消了个体差异和环境干扰，从而获得更稳健的鉴别结果。
综上所述，色谱-质谱联用技术的核心优势主要有：1）鉴别精度极高，通过“色谱分离＋质谱检测”的一体化流程，能够精准捕捉到有机与常规农产品在微量特征化合物和元素含量层面的细微差异，可实现“精准定性＋定量分析”，是有机农产品掺假检测的核心技术手段。2）适用场景广泛，不仅能满足未加工生鲜农产品的鉴别需求，还能有效应对油脂、调味品、乳制品等各类加工品的有机属性鉴别，耐受压榨、干燥等加工过程的干扰，成功解决了加工品有机属性难以追溯的行业难题。3）数据支撑充分，可同时获取同位素比值、元素含量、代谢物指纹等多维度检测数据，结合PCA、PLS-DA等化学计量学分析方法，能够有效规避样品基质带来的干扰，鉴别结果的科学性和可信度极高。
3.3 研究趋势及未来展望
色谱-质谱联用技术的局限性主要包括样品基质干扰显著、技术成本高、地域适应性有限及缺乏统一标准。最新研究进展显示，EA-IRMS和HTEA-IRMS通过优化样品前处理方法，提高了同位素比值检测的精度和准确性；HPLC-HRMS成为特征标志物筛选的重要工具，结合化学计量学分析提升了鉴别可靠性；由预训练VGG-19模型的RGB与近红外图像融合技术结合YOLOv3-tiny网络，为水果类有机农产品的真实性与品质一体化鉴别提供了新的多技术融合路径；基于大样本数据构建的分类模型，以及光谱、色谱、质谱结合的组学及化学计量学分析技术已逐渐成为研究热点。未来发展应开发标准化的样品预处理流程，建立分区域的鉴别阈值标准库，推动仪器小型化和检测流程简化，降低技术推广成本。
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分子生物学鉴别技术
4.1 技术原理与核心依据
分子生物学鉴别技术在农产品真实性鉴别中可分为两个层面：一是基于DNA序列的物种鉴定，通过解析物种特异性序列实现样品物种成分的精准识别；二是基于转录组、代谢组层面的差异分析，通过挖掘差异表达基因或特征代谢物指纹实现生产方式的判别。后者是有机属性鉴别的核心依据——有机农业禁用化学合成投入品，导致农产品在基因表达调控、代谢通路激活等方面与常规产品形成可量化的分子差异。主要包括转录组学（RNA-seq）与代谢组学技术、DNA条形码技术等。图5显示了该技术鉴别原理与过程。
4.2 研究进展与成效
植物源性有机农产品鉴别中，DNA条形码与转录组差异表达基因组合是最有效的鉴别指标。蔬菜类中，Cacchiarelli等利用RNA-seq分析番茄远缘杂交后代的转录组，筛选出1 364 个与有机属性相关的差异表达基因，对9 个产地番茄的鉴别正确率达97.14%。水果类中，针对蓝莓、蔓越莓、桑葚等浆果类，基于rbcL（250 bp）、psbA-trnH（450 bp）、matK（890 bp）三片段组合的DNA条形码技术，搭配Sanger测序（单一样品直接测序、混合样品克隆测序），可实现物种成分精准鉴定，鲜榨及经杀菌处理的混合样品中目标浆果成分检出限低至1%～10%，为有机浆果制品的原料真实性核查提供技术支持，市售浆果制品的标签符合性鉴别准确率达48.49%。谷物类中，肖然针对有机大米的优质蛋白合成基因OsGluA2，开发特异性分子标记，可快速区分有机与常规大米，与理化检测结果一致性达89%；代谢组学分析显示，有机小麦的肌醇、腺苷等5 种特征代谢物及11 种甘油三酯（TAGs）含量与常规小麦差异显著，谷氨酸、脯氨酸等氨基酸含量也呈现规律性差异，可辅助有机属性判别；Zhao Xiaoqiang等采用RNA-seq技术对有机肥替代种植的糯玉米进行分析，发现1 923 个差异表达基因，其中43 个基因参与糖、氨基酸、类胡萝卜素等品质相关代谢通路的调控，为有机谷物真实性鉴别提供了分子层面的新靶点。茶叶中，基于超高效液相色谱-四极杆-轨道阱高分辨质谱（UPLC-Q-Exactive Orbitrap MS）的非靶向代谢组学技术，结合OPLS-DA和支持向量机（SVM）模型，筛选出10 种特征标志物（均在有机茶中显著上调），可精准区分有机茶与高相似度常规茶品种；单一标志物鉴别准确率达80.5%，10 种标志物及其异构体组合的SVM模型外部验证准确率最高达99.0%，内部交叉验证准确率100%。
动物源有机农产品鉴别中，DNA条形码技术与代谢组特征代谢物组合鉴别效果最优。畜禽肉类中，1H-NMR代谢组学结合转录组学，通过脂肪酸、氨基酸标志物的联合检测，实现有机猪肉与常规猪肉的溯源鉴别，准确率达91.7%。乳制品类中，张鑫建立有机牛乳的脂肪酸指纹图谱，确定C18:2n6c、C18:1n9c等5 种标志性脂肪酸，结合PCA模型，鉴别准确率达94%；王少雷整合代谢组学与多肽组学数据，建立有机与常规加工牛奶的鉴别模型，准确率达92.3%。
水产类有机农产品鉴别中，细胞色素c氧化酶亚基I（COI）与16S核糖体RNA（16S rRNA）双条形码组合是核心鉴别手段。隋哲采用COI与16S rRNA双条形码组合，实现有机养殖与常规鱼类的鉴别准确率达96%。对分子生物学技术在不同有机农产品鉴别中的典型指标与鉴别效果进行总结，如表4所示。
分子生物学技术的准确率差异，反映了从静态物种鉴定向动态生产方式溯源的层级跨越。有机生产禁用合成投入品，这一差异在转录组层面表现为特定基因的差异表达，在代谢组层面则最终体现为特征化合物的积累差异。研究中实现约90%以上准确率的关键，在于能否通过多组学联合分析，构建“差异表达基因-关键代谢通路-特征代谢物”的完整证据链。这不仅实现了真伪判别，更从分子水平揭示了造成差异的内在机制，极大增强了鉴别结果的生物学依据和抗干扰能力。
综上所述，分子生物学鉴别技术具有鲜明的核心优势，主要体现在：1）物种鉴别特异性强，基于DNA条形码技术可精准识别农产品物种成分，再结合转录组、代谢组层面的固有差异，能够精准区分有机农产品的物种纯度和生产模式，有效解决了常规技术难以识别的细微掺杂问题。2）实现多维度验证，可整合转录组、代谢组、多肽组等多组学数据，构建“基因＋代谢物＋肽段”的双重或多重鉴别模型，避免了单一指标检测带来的误判风险，鉴别结果可靠性极高。3）前瞻性强，该技术不仅能用于有机属性鉴别，还能深入挖掘有机与常规农产品在基因表达调控、代谢通路激活等方面的分子机制差异，为有机农业优质化生产、品种改良等提供理论支撑，拓展了鉴别技术的应用价值。
4.3 研究趋势及未来展望
分子生物学鉴别技术的局限性主要包括技术成本高、样本特性与环境干扰显著、模型泛化能力不足及缺乏统一标准。最新研究进展显示，转录组学和代谢组学的联合应用成为重要方向，成功鉴定出有机番茄的核心鉴别模块；RNA-seq技术实现了差异基因的精准筛选和非编码RNA功能挖掘；DNA条形码技术优化了条形码组合鉴别体系，开发了快速检测芯片；多组学联用技术在加工品鉴别中取得突破，多组学分析还揭示了丙氨酸、胆碱等有机氮可作为植物源性有机农产品的特征鉴别标志物。未来应加快构建全球有机农产品DNA条形码标准动态数据库，开发抗降解核酸提取与模块化集成检测技术，推广便携式快速检测设备，推动分子标记技术与区块链溯源、AI算法的深度融合。
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多技术融合与智能化鉴别体系
5.1 技术原理与核心依据
多技术融合与智能化鉴别体系通过整合稳定同位素、光谱、色谱-质谱、分子生物学等技术的优势，结合AI、IoT与区块链技术，构建“实时监测-数据溯源-智能判定”的全链条体系，核心依据是单一技术存在局限性，多技术融合可实现优势互补，提升鉴别准确率和抗干扰能力。图6显示了该技术鉴别原理与过程。
5.2 研究进展与成效
植物源性有机农产品鉴别中，多技术融合策略已得到广泛探索。在有机咖啡真实性评估中，通过ICP-MS测定Mn、Ca、Zn等微量元素，结合PCA与随机森林算法，成功区分有机与常规咖啡，准确率达94%，关键变量包括Mn、Sr等。Wang Shuanhui等在猕猴桃溯源中，将稳定同位素与多元素分析结合，通过LDA模型实现8 个主产国样品100%鉴别，核心变量包括δ34S、δ2H、Eu、Ho等。
动物源性有机农产品鉴别中，色谱-质谱联用（HPLC-HRMS）与分子生物学（代谢组＋肽段） 融合＋区块链溯源是核心技术组合。王少雷整合代谢组学（脂肪酸、氨基酸）与多肽组学技术，结合HPLC-HRMS检测，区分有机与常规加工牛奶的准确率达92.3%，可耐受超高温瞬时杀菌等加工过程的干扰；Cardin等将稳定同位素与NIR结合，对意大利山地奶酪（植物源饲料影响产品特征）进行鉴别，结合稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）模型，分类准确率达（97.00±3.09）%，显著高于单一技术；Lin Jun等构建的区块链-IoT溯源系统，通过射频识别标签（RFID）记录有机牛奶的养殖环境、挤奶时间、运输温度，结合HPLC-HRMS检测的脂肪酸特征，实现从牧场到货架的全链条鉴别，数据篡改率为0%。对多技术融合与智能化鉴别体系在不同有机农产品鉴别中的典型指标与鉴别效果进行总结，如表5所示。
综上所述，多技术融合与智能化鉴别体系的核心优势主要有：1）实现优势互补，通过整合稳定同位素技术的“本质区分”能力、光谱技术的“快速筛查”优势、色谱-质谱联用技术的“精准验证”特性及分子生物学技术的“特异性鉴别”价值，有效规避了单一技术的局限性，实现了鉴别性能的协同提升。2）全链条覆盖，构建了“种植/养殖环境实时监测（IoT）→终端多技术联合检测→数据区块链溯源→AI智能判定”的全流程体系，解决了传统鉴别技术“仅能实现终端检测，无法追溯生产全过程”的短板，既满足监管部门的精准监管需求，又能通过全程透明化增强消费者信任。3）智能化高效，AI模型可自动优化检测参数和鉴别算法，较传统实验室技术其检测效率提升；区块链技术构建的去中心化追溯账本，确保了检测数据、生产信息的不可篡改和全程可查，降低了人为干预风险，提升了鉴别结果的公信力。
5.3 研究趋势及未来展望
多技术融合与智能化鉴别体系目前仍面临技术集成成本高、数据共享机制不完善、跨区域模型适配性不足等挑战。最新研究进展显示，AI算法与检测数据结合实现了鉴别模型的自动化优化，如赵超敏等通过NIR数据结合PLS-DA模型，AI自动优化参数后有机奶粉鉴别准确率从89%提升至94%；IoT传感器与鉴别技术协同联动，实现了“过程数据＋终端检测”的双重验证；区块链技术构建的去中心化追溯账本，确保了鉴别结果的不可篡改和全程可查，并且区块链还可以结合自主权身份（SSI）与分布式密钥管理系统（DKMS）构建的溯源系统，既通过全链条身份认证提升鉴别可信度，又能通过信息透明化增强消费者信任与购买意愿。
但值得注意的是，区块链对数据安全性的保障，是以数据能够顺利上链为前提。当前物联网设备在供应链各环节的应用中，不同厂商采用的数据格式与通信协议各异，导致数据采集环节就存在“数据孤岛”，原始数据难以完整、准确地汇入区块链网络，从根本上制约了全链条溯源的可操作性。此外，跨区域模型泛化能力不足问题同样突出——由于地理环境、气候条件及生产方式的差异，一个地区训练成熟的模型迁移至另一区域时性能往往显著下降。构建覆盖不同产区、年份、生产模式的大规模溯源数据库成本高昂，对中小机构而言是沉重的经济负担。解决上述问题需多方协同：推动物联网通信协议标准化，打破“数据孤岛”；发展联邦学习等隐私计算技术，实现跨区域模型协同优化；探索数据共享机制与分布式数据库建设，降低单一机构的建库成本。
6
结 语
有机农产品真实性鉴别是保障产业健康发展、维护消费者权益的关键环节。本文综述的稳定同位素鉴别技术、光谱鉴别技术、色谱-质谱联用鉴别技术、分子生物学鉴别技术及多技术融合与智能化鉴别体系，各有其优势与局限性，在不同应用场景中发挥着重要作用。表6对现有有机农产品真实性鉴别的主要技术进行了对比。可见稳定同位素技术和光谱技术适用于快速筛查与初步鉴别，色谱-质谱联用技术和分子生物学技术提供精准的验证依据，多技术融合与智能化体系则实现了全链条的鉴别与溯源。
当前有机农产品真实性鉴别技术的发展已呈现从单一指标向多维度融合、从终端检测向全链条追溯的演进趋势。当前技术体系的核心挑战在于：环境异质性导致模型普适性不足、检测精度与推广成本难以兼顾、数据孤岛与标准缺失制约监管效能。未来突破的关键在于构建“技术融合-标准统一-数据共享”三位一体的智能化鉴别体系，重点开发兼顾精度与效率的便携检测装备，建立跨区域共享的特征数据库，借助区块链实现生产-检测-溯源数据闭环。通过技术创新与产业应用的深度融合，将为有机农产品市场的规范发展提供强有力的支撑，促进有机农业产业的可持续发展。
通信作者
女，博士、教授，硕士生导师（食品科学与工程、食品加工与安全专业），河北省农产品食品质量安全分析检测重点实验室副主任。获得河北省教学名师荣誉称号。现为河北省科协智库专家、河北省健康科学学会入库专家，河北省健康科学学会理事。主持完成省市级课题多项，以第一作者或通信作者身份发表学术论文30余篇，主编科普教材2 部，参编规划教材2 部，发明专利1 项。获得神农中华农业科技奖科普奖、河北省山区创业三等奖、张家口科技进步三等奖、青年科技创新奖等奖项。
赵杰副研究员
北京市农林科学院质量标准与检测技术研究所
女，博士、副研究员。中国食品科学技术学会食品真实性与溯源分会委员会员，北京理化分析测试技术学会 核酸适配体交叉技术学会理事。主要开展农产品特征品质解析及真实性溯源等研究。主持国家自然科学基金青年基金、北京市自然科学基金青年基金、中国博士后科学基金面上项目及农业部农产品质量安全重点实验室开放课题等。以第一作者或通信作者在Food Chemistry、Food Research International、Food Control、Meat Science、《食品科学》《农业工程学报》等学术期刊发表研究论文20余篇，授权专利5 件，软件著作权登记1 项。Journal of Future Foods、Food Wellness青年编委，Journal of Food Processing and Preservation、Food Innovation and Advances、Plant Physiology and Biochemistry、《食品质量安全检测学报》等期刊审稿人。
第一作者
张倩硕士研究生
河北北方学院农林科技学院
女，2025级硕士研究生 。本科期间荣获校三好学生、优秀团员、优秀班干部称号，获校级二等奖学金2 次、三等奖学金1 次；硕士期间荣获校级二等奖学金1 次。现已发表论文1 篇。
主要研究方向为农产品质量安全与真实性鉴别技术研究，聚焦于基于非编码RNA生物标志物的有机农产品快速鉴别方法研究。主持2026年校级研究生创新资助项目（省级培育）“基于circRNA生物标志物的有机番茄真实性鉴别技术研究”1 项。
引文格式：
张倩, 李安, 黄健, 等. 有机农产品真实性鉴别技术研究进展[J]. 食品科学, 2026, 47(14): 386-398. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20260109-079.
ZHANG Qian, LI An, HUANG Jian, et al. Research progress on authenticity identification technologies for organic agricultural products[J]. Food Science, 2026, 47(14): 386-398. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-20260109-079.
实习编辑：辉煌；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网
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