Luận văn thạc sĩ Nuôi trồng thủy sản: Ứng dụng kỹ thuật phân tích thành phần nguyên tố để xác thực nguồn gốc tôm sú (Penaeus monodon fabricius, 1798) từ các mô hình nuôi khác nhau ở tỉnh Cà Mau

Các thống kê đa biến đã được sử dụng bao gồm phân tích thành phần chínhPCA, phân tích phân biệt tuyến tinh LDA và phân tích rừng ngẫu nhiên RF đãchứng minh tính phù hợp của thành phan ng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NONG LAM TP HO CHÍ MINH

23k 3k 3k 3k 3K K 3k 3k 2k 3k 3k 3k 3k 3k 3k OK 3K 3k

NGUYEN THỊ HƯƠNG

UNG DỤNG KỸ THUẬT PHAN TÍCH THÀNH PHAN NGUYEN

TO DE XÁC THUC NGUON GÓC TOM SU (Penaeus monodon Fabricius, 1798) TỪ CAC MO HÌNH NUOI KHAC NHAU Ở

TINH CA MAU

LUẬN VAN THẠC Si KHOA HỌC NONG NGHIỆP

Thanh phố Hồ Chí Minh — Thang 9/2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NONG LAM TP HO CHÍ MINH

3 98 28 28 3k 3k 3K 2 2s 3k 2k 3k 2 3k 3k 3k 3k OK 3K 3k

NGUYÊN THỊ HƯƠNG

ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH THÀNH PHÀN NGUYÊN

TO DE XÁC THỰC NGUÒN GÓC TOM SU (Penaeus monodon Fabricius, 1798) TỪ CAC MÔ HÌNH NUÔI KHAC NHAU Ở

UNG DUNG KY THUAT PHAN TÍCH THÀNH PHAN

NGUYEN TO DE XAC THUC NGUON GOC TOM SU (Penaeus monodon Fabricius, 1798) TU CAC MÔ HÌNH

NUÔI KHÁC NHAU Ở TỈNH CÀ MAU

NGUYEN THỊ HƯƠNG

Hội đồng cham luận văn:

1 Chủ tịch: PGS.TS ĐINH THE NHÂN

Trường Đại học Nông Lâm TP.HCM

2 Thư ký: TS NGUYÊN PHÚC THƯỞNG

Trường Đại học Nông Lâm TP.HCM

3 Phản biện 1: TS NGUYEN VAN TRAI

Trường Đại học Nông Lâm TP.HCM

4 Phản biện 2: TS THÁI NGỌC TRÍ

Viện Sinh học Nhiệt đới TP.HCM

5 Ủy viên: TS NGUYÊN VĂN SÁNG

Viện Nghiên cứu Nuôi trồng Thủy sản II

LÝ LỊCH CÁ NHÂN

Tôi tên là Nguyễn Thị Hương sinh ngày 07 tháng 09 năm 1989 tại xã Vượng Lộc, huyện Can Lộc, tỉnh Hà Tĩnh.

Tốt nghiệp PTTH tai Trường Trung học phé thông Lê Thanh Hiền, huyện Cái

Bè, tinh Tiền Giang năm 2007 Tốt nghiệp Cao dang ngành Nuôi trồng thủy san tạiTrường Đại học Nông Lâm Thành phó Hồ Chí Minh năm 2010 Năm 2014 tốt nghiệpĐại học liên thông ngành Nuôi trồng thủy sản tại Trường Đại học Nông Lâm Thànhphố Hồ Chí Minh

Tháng 10 năm 2020 theo học Cao học ngành Nuôi Trồng Thủy sản tại TrườngĐại học Nông Lâm Thành phó Hồ Chí Minh

Dia chỉ liên lạc: 27/10 Đường 27, Phường Hiệp Bình Chánh, Thành phố ThủĐức, Thành phố Hồ Chí Minh

Điện thoại: 0374567822

Email: ngthihuongvt@gmail.com

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan nội dung và kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưatừng được công bố va là một phan trong đề tài “Ung dụng kỹ thuật phân tích thànhphần đồng vị bền và nguyên tố dé xác định nguồn sốc tôm nước lợ từ các mô hìnhnuôi khác nhau ở tỉnh Cà Mau” cấp cơ sở do TS Nguyễn Hoàng Nam Kha làm chủnhiệm Những trích dẫn và tài liệu tham khảo trong luận văn, có nguồn gốc rõ ràng,xác thực.

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về những lời cam đoan của mình.

Nguyễn Thị Hương

LỜI CẢM TẠ

Trước nhất, con xin bay tỏ lòng biết ơn đến Cha Mẹ, những người thân tronggia đình đã luôn luôn động viên, cô vũ con dé con hoàn thành bài luận văn này

Trong suốt quá trình học tập, tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu Trường

Đại học Nông Lâm Tp Hồ Chí Minh; Phòng Dao tạo Sau đại hoc, Khoa Thủy sản vàViện Nghiên cứu Công nghệ Sinh học và Môi trường cùng Quý thay, cô đã truyềnđạt kiến thức và kinh nghiệm cho tôi trong suốt thời gian theo học tại trường và thựchiện luận văn.

Xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn, kính trọng sâu sắc đến TS Nguyễn PhúcCam Tú, TS Nguyễn Hoang Nam Kha đã tận tình hướng dẫn và cho nhiều ý kiếnquý báu về mặt khoa học cũng như phương pháp luận trong nghiên cứu thực hiệnluận văn.

Nhân đây, tôi xin được bay tỏ lòng biết on chân thành đến TS Nguyễn Ngọc

Hà, cùng các bạn phòng lab RIBE2 Viện Nghiên cứu Công nghệ Sinh học và Môi

trường và PGS TS Nguyễn Văn Đông, Khoa Hóa, Trường Đại học Khoa học Tự

nhiên, Đại học Quốc gia Tp.HCM đã hỗ trợ, giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện đề

tài, xử lý và phân tích các mẫu.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến các cô chú, anh chị và các hộ dân

ở vùng lấy mẫu đã tạo điều kiện cho tôi lấy mẫu thuận lợi Và tôi xin chân thành cảm

ơn các bạn lớp CH2019, CH2020 và anh chị em đồng nghiệp đã luôn luôn động viên,ủng hộ tôi dé tôi hoàn thành bài luận văn này

Do có những hạn chế về mặt thời gian cũng như về mặt kiến thức nên luận vănnày không thể tránh khỏi những thiếu sót, khuyết điểm Tôi rất mong nhận đượcnhững ý kiến đóng góp từ quý thầy cô cùng các bạn, đề luận văn này được hoàn thiện

TÓM TẮT

Mục tiêu của nghiên cứu này là xác thực nguồn gốc của tôm st (Penaeusmonodon) thu từ ba mô hình nuôi khác nhau: tôm — lúa (TL, n = 30), tôm — rừng (TR,

n = 26) va tôm thâm canh (TC, n = 20) ở hai tỉnh Bạc Liêu và Cà Mau Hàm lượng

của 18 nguyên tố (B, Al, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Cd, Pb, Na, K, Ca, Mg

va P) được xác định bằng phương pháp quang phố plasma cảm ứng cao tần kết nốiphổ, quang phổ phát xa plasma quang học kết hợp cảm ứng và phương pháp quangphô hấp thụ ngọn lửa Kết quả nghiên cứu cho thay hàm lượng của hau hết các nguyên

tố trong tôm sú có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa ba mô hình nuôi (p < 0,05),ngoại trừ Fe, Se va K Trong đó, hàm lượng của Al, As, Pb và P trong tôm từ mô hình

TL cao hon từ hai mô hình còn lại, tôm st từ mô hình TR cho thay ham lượng của B,

Cr, Mn, Co, Ni va Zn cao nhất Mặt khác, ham lượng của Cu, Cd, Na, Ca va Mg trongtom sú ở mô hình TC cao nhất Ngoài ra, hàm lượng của tat cả các khoáng chat đượcphân tích trong mô cơ của tôm sú thấp hơn ngưỡng cho phép theo quy chuẩn kỹ thuậtquốc gia về giới han 6 nhiễm kim loại trong thực phẩm (QCVN 8-2:2011/BYT) vàCộng đồng châu Âu

Các thống kê đa biến đã được sử dụng bao gồm phân tích thành phần chính(PCA), phân tích phân biệt tuyến tinh (LDA) và phân tích rừng ngẫu nhiên (RF) đãchứng minh tính phù hợp của thành phan nguyên tổ trong việc xác thực tôm st từ các

mô hình nuôi khác nhau Kết quả của PCA cho thay 6 thành phan chính giữ lại được

77,51% tông phương sai của dữ liệu Cả LDA và RF đã cho kết quả tốt trong việc xác

thực tôm từ ba mô hình nuôi Với bộ số liệu 18 nguyên 6, ty lệ phan loại đúng củaLDA đạt 100% cho tập ban đầu và tập huấn luyện và 86,7% cho tập kiểm thử Trongkhi đó, RF đạt tỷ lệ phân loại đúng từ 96,1% đến 100% tùy thuộc vào tập dữ liệu được

sử dụng.

The objective of this study was to authenticate the origin of black tiger shrimp (Penaeus monodon)(BTS) obtained from three different farming models: rice-shrimp

farming (RSF, n=30), mangrove-shrimp farming (MSF, n=26), and intensive shrimp

farming (ISF, n=20) in Bac Lieu and Ca Mau provinces The concentrations of 18 elements (B, Al, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Cd, Pb, Na, K, Ca, Mg, and P) were determined using inductively coupled plasma mass spectrometry, inductively coupled plasma optical emission spectrometry, and flame atomic absorption spectrophotometry methods The results indicated that the levels of most elements in BTS showed statistically significant differences among the three farming models (p

< 0,05), except for Fe, Se, and K In which, the concentrations of Al, As, Pb and P in shrimp from the RSF model were higher than those from the other two models, while shrimp from the MSF model exhibited the highest levels of B, Cr, Mn, Co, Ni, and

Zn On the other hand, the concentrations of Cu, Cd, Na, Ca, and Mg were highest in shrimp from the ISF model Additionally, the levels of all minerals analyzed in the

muscle tissue of BTS were lower than the permitted thresholds according to the national technical standard on metal contamination limits in food (QCVN 8- 2:2011/BYT) and the European Community.

Multivariate statistical analyses, including principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and random forest (RF), were applied to

authenticate the BTS origin from different farming models The PCA results revealed

that six principal components accounted for 77,51% of the total variance in the data Both LDA and RF demonstrated good performance in the shrimp authentication With the dataset of 18 elements, the classification accuracy of LDA achieved 100% for the initial and training sets, and 86,7% for the test set In contrast, RF achieved classification accuracies ranging from 96,1% to 100%, depending on the dataset used.

MỤC LỤC

TRANG Trang tựa

II 00 An i

LY LICH CA NHÂN - 2222 115123 1 51515511 121511121111211211 1117101010 set iiLOI CAM DOAN 3A iiiLỜI CAM TA Looe cceccccccccececesessssscescececsceevecacsesesececsceceevessceseassscssetescstaseteseseseeeees iv

er VvABSTRACT 22 222212121215 21212121212111121212121121210121212111121211121121102101 2 re vi MỤC LUC ecececccccececsescscsesseceesesstscscecevsucucssssecssisicscessvsesesssesesseeesesiesseseeseeetees viiDANH SÁCH CAC CHU VIET TAT 00 ccccccccccceccseceeeesessceeeteeeesesteteeeeeeseseeess xM91: la s0e.(en7 cố XiiiTWATNHT IIUDIET CUS) TIT se cueceosueeskcsekcedudiddogunidisindeedlfkrddlio.DEdibigddigiefpthStiufesfididsr xiv

\[087.000 CC 3dÝ |208.077 |h¡h ni 0 SE cee eee ae le 6 acc ca a 2Chương 1 TONG QUAN cccssssssssssssssesecscsesssssesecscsescsssesecsesescsesescecsencasseseees 31.1.Sơ lược về tôm st (Penaeus monodon Fabricius, 1798) <2 3

je i LÔ eee 3I0 3I.1,3.IT'nh:dưỡng Wa ot by TƯỜHH cccszsxszxsssiostoossessssnsisitoisdggscbhglssgisssstitnksideegtii2gsdaeEs 4

OT ốc 5 1.2.Tình hình va mô hình nuôi tôm c + + Z2 2 2 2222112222222 zzz+cccxs 5

1.2.1.Tình hình nuôi tôm ở tỉnh Ca Mau - - 2 222222222111 11111122222222< <2 5

1.2.2.Tình hình nuôi tôm ở tỉnh Bạc Liêu - - + 2222222 E #22 £*+#E££#EE£zzczeeezeeee 8 12.3: Cac: m6 hình:TưƯỘI ẲốTÏl:öcssncc náo G0 No SA dÍEGEGỌÀGEGSĐD-GBGHGLS04SRRS.NSEQ05388301435g1290 4i o88 9 1:2.3.1.Nuôi thẩm CAA sccscveccsssessescersescecsvevoesweevs ovovecsuseveeveeesneuseviv 056031330159 2663506 10

1.2.3.2.Nuôi kết hợp tôm— lúa 2-5-5222 S22E2E2E2E2222121252522122212323 222225 1101.2.3.3.Nuôi kết hợp tôm — rừng ¿52222222 S222E2E2E2E2222122212122 222.225 11

1.3 Tray xudt ngu6n 0n 12

1.4 Thanh phan nguyên t6 ¿2222222 2221232323222121212125221212121212211 22 Xe l61.5.Các phương pháp phân tích thành phần nguyên tố -: 181.6.Các phương pháp thống kê đa biến dùng dé khám phá dữ liệu 191.7.Một số ứng dụng thành phần nguyên té và thống kê đa biến trong truy xuất vàxác thực nguồn gốc thủy sản -:- 5-5-5222 222E2E232522121212125212121212121 122 e 22Chương 2 NOI DUNG VA PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27ECL , | «chinh caig 2002 00.9 0.070162500070420100206/84202 g07 272.2 NOL GUNS TEHICH CU tousesssssseses66253s66132.408e8058030005548001098180.4688853.1098154383081300008 57 Dido Na ,H€UTIEHGTI: CU 2asgsxceBosysr2st45820902S0000A9504SESHMSEDASG0SEG0G0ĐJSRIENHGEEUEEBIRGHSESR 28

l.3,1; MIỄN: HỒNH cangugenhê ng Ỳnggẽ nghi gH2h.DI01G0000300503V101E0G.8I1010303010:Gãgã:3I2350-42400000508100018 28

2.3.2 Dụng cụ, hóa chất và thiết bị thí nghiệm - 2 2 2 2 2 S2£z£z£z£z£zzzzz 30

PỄ Màn s0) 000 6 30

QAV Xt Ly Mae 3ãẦ.ẢẢ Ô 30

2.4.2 Phương pháp công phá mẫu và phân tích thành phần nguyên tố 312.4.3 Phương pháp phân tích thống kê và xử ly số liệu -. - 2 25-52 32Chương 3 KET QUA VA THẢO LUẬN 5- 5< 5c c<sseeeeeeeeereree 363.1 Thành phần nguyên tỐ 2- 2-22 SS2S5212E255552525212121222121212121222122ee 363.1.1 Các nguyên tô đa lượng và vi lượng trong cơ thịt tôm sú - 363.1.2 Mối tương quan giữa các nguyên tố đa lượng và vi lượng trong tôm 403.1.3 Hàm lượng nguyên tổ giữa ba mô hình 2-5-5252 22222222zzzzzzzsz+2 433.2 So sánh tích lũy nguyên tổ trong cơ thịt tôm sú với các nghiên cứu khác vàtiêu chuẩn + 2 2222525 5 51532525 511121 2511111111111 211111101 121210101 0212101 01021010 ce 503.3 Xác thực nguôồn gốc tôm si nuôi ở ba mô hình bằng các phương pháp thống

CC -——-——————— —ằẴẳằẶằ=ằẶằẰẮằẴR= 53

3.3.1 Phân tích thành phan chính - 2 ¿2222222 S22ESE2E£E£E£EEE2E2EzEzErzzvzves 533.3.2 Phân tích phân biệt tuyến tính - 2-2 ¿52 22S22E2E£E£EE2E2EzEzErzzxsxe 54

3.3.3 Phân tích rừng ngẫu nhiên ¿2-2222 S+E+E2E£E£E£E+E£EEEEzEzEzESzrxrxsee 58

EU gai 60

EU a errr 65

a 65

ĐỂ 1g HỊ -ee-essieesssecooddLieddiddsgbikiesginderafgeolietiusHDmiekluoeiodcBiudaa.gri.vitapkilirbockiekisaruixaidgà1.e in le 65TAT HIEU THAM KHẢ caungguaxanntdaatiatiirtintioinodnitsondtiGiig000á8ningig866 66EHU LH kueeeesseesetetriirsttoiidogniS G0030 B00108013440101G010030340040G00507404635500470/3g-8048 80

DANH SÁCH CAC CHỮ VIET TAT

AAS Atomic Absorption Spectrometry (Quang phố hap thu nguyên tử)ADP Adenosine diphosphate

ANNs Artificial Neural Networks (Mang noron nhân tao)

ASC Aquaculture Stewardship Council (Hội đồng quản lý Nuôi trồng

thủy sản)ASS Acid Sulphate Soil (Đất phèn)

ATP Adenosine triphosphate

BAP Best Aquaculture Practices (Thực hành Nuôi trồng thủy san tốt)

BDKH Biến đổi khí hậu

BYT Bộ Y tế

CA Cluster analysis (phân tích cụm)

CAC Codex Alimentarius Commission (Uy ban Tiêu chuan Thực pham

Codex Quốc tế)CDA Canonical Discriminant Analysis (Phân tích phân biệt chính tắc)ĐBSCL Đồng bằng sông Cửu Long

EC European Commission (Uy ban Chau Au)

EU European Union (Lién minh Chau Au)

EID Electronic Identification (Nhan dang dién tw)

FAAS Flame Atomic Absorption Spectroscopy (Quang phổ hap thụ ngọn

lửa)FAO Food and Agriculture Organization (Tổ chức Lương thực và Nông

nghiệp Liên Hợp Quốc).

FVO Food and Veterinary Office (Văn phòng Thực phẩm và Thú y)GAP Good Agriculture Practice (Thực hành Sản xuất Nông nghiệp tốt)HLSO Headless Shell On Shrimp

IBM International Business Machines Corporation (Tap đoàn công

nghệ máy tính da quốc gia)

Inductively Coupled Plasma Mass Spectroscopy (Quang phổ

nguôồn plasma cảm ứng cao tần kết nối khối phổ)Inductively Coupled Plasma — Optical Emission Spectrometry(Quang phổ phat xa plasma quang học kết hợp cảm ứng)

International Organization for Standardization (Tổ chức Tiêuchuẩn hóa Quốc tế)

Kim loại nangk-Nearest Neighbor (k lang giéng gan nhat)Linear Discriminant Analysis (Phan tich phan biét tuyén tinh)Limit of Detection (Giới han phat hiện)

Leave-one-out cross-validationMean Decrease Accuracy (Độ chính xác giảm bình quân cho mỗibiến)

Mean Decrease Gini (Sự giảm bình quân hệ số Gini đối với mỗibiến)

Microsoft Normal Discriminant Analysis (Phân tích phân biệt bình thường)Near — Field Communications (Chuẩn kết nối không dây trongphạm vi tầm ngắn)

Nuôi trồng thủy sảnOut-of-bag

Principle Component Analysis (Phân tích thành phan chính)Polyethylen

Partial least squares discriminant analysis (Phân tích phân biệtbình phương tối thiểu một phan)

parts per million (một phần triệu)parts-per-trillion (một phần nghìn tỷ)

Quy chuan Viét Nam

Quick Respone Code (Mã phản hồi nhanh/ Mã vạch ma trận)

Random Forest (Rừng ngẫu nhiên)

Radio-Frequency identification (Nhận dang qua tần số vô tuyến)Stepwise Discriminant Analysis (Phân tích phân biệt thứ bậc) Soft Independent Modelling of Class Analogy (Mô hình hóa độclập mềm)

Squid Liver Powder (Bột gan mực)

Support Vector Machine (Hỗ trợ máy vecto)

United States Environmental Protection Agency (Co quan bảo vệ môi trường Hoa Ky)

World Wide Fund for Nature (Quỹ Quốc tế Bảo vệ Thiên nhiên)X-ray fluorescence (Huỳnh quang tia X)

DANH SÁCH CÁC BANG

Bảng Trang Bảng 1.1 Diện tích tôm nuôi ở các huyện của tỉnh Cà Mau năm 2020 — 2022 ỸBảng 1.2 Ứng dung phân tích thành phan nguyên tô dé xác thực nguồn gốc địa lýCủa các loài tHỦV hal Sat ssssssscesssssssssexsssrmeesenene C1538321343636538455584539880468385/41351443838008836 23Bảng 2.1 Bảng tổng hợp vị trí và số lượng mẫu tôm sú thu ở ba mô hình nuôi tại haifính/CGa Máu Và Bae LIỂU: sua Big Di gg3244G14361353338043801853843035G883/3620108581348183052088 29Bang 3.1 Hàm lượng của các nguyên tố (trung bình + độ lệch chuẩn, ug/g KL tươi)

trong cơ thịt của tôm su thu ở ba mô hình nuôi tại hai tỉnh Ca Mau và Bạc Liéu 37

Bảng 3.2 Ma trận tương quan giữa hàm lượng của các nguyên tố trong cơ thịt tômste Da HTHNs:ssexszeaaisSbuiitg ie20x48000.38013885014030005u0580349101S12.02Bisg7iu0:380u078943190u96ui.Dg8sSce-igond 4]Bang 3.3 So sánh hàm lượng trung bình của nguyên tố (g/g trọng lượng ướt) trong

mô cơ của tôm st Penaeus monodon với tôm st từ các quôc gia khác va tiêu chuân

Bang 3.4 Ma trận các thành phần chính xoay của 18 nguyên tố dùng phân biệt ba môHìn IG TOI xeeeeceeesesioenadoseidtingnndnguditlrmiStgkdisfroiulinituplrenlgdigilrzgtprônkngrtli0i48ixj0009.00u00000030xzgiragtxed 53Bang 3.5 Ma tran cấu trúc của hai hàm số phân biệt tuyến tính (với bộ số liệu banCENTRE NA) 55Bang 3.6 Số mẫu va tỷ lệ (%) phân loại đúng tôm nuôi ở các mô hình nuôi dùng

phân tích phân biệt tuyến tính thực hiện với các tập dữ liệu thành phần nguyên tố

Bảng 3.7 Số mẫu và tỷ lệ (%) phân loại đúng tôm nuôi ở các mô hình nuôi dùngphân tích rừng ngẫu nhiên thực hiện với các tập di liệu thành phần nguyên tố khác

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình Trang

Hình 1.1 Hình dạng ngoài của tôm SÚ 5 52c Sc + srrtserrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrreeeT

Hình 1.2 Pham vi phan bồ tự nhiên của Penaeus moodOHI - 2-5252 52252252 4Hình 1.3 Một ao nuôi tôm thâm canh - 2 2222222222 *#*+E+££E++eEE+zzeeezess 10Hình 1.4 Cánh đồng canh tác theo mô hình tôm — lúa - 2: 22222222222z2=22 1]

Hình 1.5 Rừng ngập mặn tại huyện Ngọc Hiền, tỉnh Cả Mau 15

Hình 1.6 Hệ thống truy xuất nguồn gốc - 2-22 222E+2E+2E+2E2EZEzEzxzxez 13Hình 1.7 Bảng tuần hoàn các nguyên tố hóa học -2-52252++2+z2zz+z+zz+z 16Hình 2.1 Bản đồ vị trí thu mẫu tôm sú ở ba mô hình nuôi tại hai tỉnh Cà Mau và BạcTAG tung x110125130080550GESES0LT08GGA001SSSBESG4038355G3EIGEHIEĐSISG1803.3B4GGSDÖGHENCHÔGEHESSEIG2D14G180381383E388 28Hình 2.2 Sơ đồ các công đoạn xử lý mẫu tôm sú -2 5-c5cs-cc-c. 3ÏHình 2.3 Sơ đồ tóm tắt quá trình vô cơ hóa mẫu -. 2 -¿5c-5csc+cs -+32Hình 2.4 Sơ đồ tóm tắt phân tích thống kê đa biến 2 2255225cxcscce2 34Hình 3.1 Hàm lượng trung bình (ug/g) của 18 nguyên tổ từ ba mô hình nuôi .45

Hình 3.2 Biểu đồ score plot cho ba PC đầu tiên của tất cả các mẫu tôm từ ba mô hình

Hình 3.3 Biểu đồ của hai hàm phân biệt chuẩn tắc cho ba mô hình nuôi tôm (với bộ

số liệu ban đầu đầy đủủ) - 2-2 +21221221221221221221221212212121212121212121 2 xe 56Hình 3.4 Biéu đồ mức độ quan trọng của các biến trong mô hình phân loại rừng ngẫunhiên Mức độ quan trọng của các biến được sắp xếp theo thứ tự giảm dần của MDA

Hình 3.5 Biểu đồ phân tán hiển thị giá trị trung bình của các mẫu tôm tham chiếucho ba mô hình TNIUÔI 2 - 2 2 2 2E E8 8885552252555 818118 E111 12255555551 11111 n n2 1 11x xg 60

MỞ DAU

Đặt vẫn đề

Trong những năm gần đây, nhu cầu tiêu thụ sản phẩm thủy sản trên thế giớingày càng gia tăng Bên cạnh các tiêu chí về chất lượng, an toàn và giá cả cạnh tranh,sản phẩm thủy sản phải có nguồn gốc xuất xứ rõ ràng; đây đang là một trong nhữngyếu tố vô cùng quan trọng đề chinh phục người tiêu dùng Tuy nhiên, đo giá trị kinh

tế cao và chuỗi cung ứng thủy sản phức tạp, khó minh bạch đã thúc đây các hành vigian lận, bao gồm cả việc thay thế và dan nhãn sai trên thị trường, dé đạt được lợinhuận lớn hơn Điều này đã làm xói mòn nghiêm trọng niềm tin của người tiêu dùng

về tính xác thực của các loại sản phẩm có giá trị cao (Pieniak và ctv, 2013) Sản phẩm

thủy sản, trong đó có tôm, thường bị dán nhãn sai về nguồn gốc tự nhiên/nuôi, nuôi

hữu cơ/nuôi truyền thống, v.v

Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc (FAO) lập luận rằng việcchống gian lận thực phẩm là một nhiệm vụ phức tạp, nó đòi hỏi phải có những giảipháp mạnh mẽ nhằm tăng cường các chương trình quản lý thực phẩm, đặc biệt là việcquản lý luồng thông tin doc theo chuỗi cung ứng Điều này hỗ trợ cho quá trình kiểmtra tính chính xác của nguồn gốc va chất lượng thực phẩm (Reilly, 2018), góp phầnlàm tăng lòng tin của người tiêu dùng, cũng như kết nối các nhà sản xuất và ngườitiêu dùng lại với nhau (Kher va ctv, 2010).

Ngày nay, việc truy xuất nguồn gốc đang được chú trọng trên toàn thế giới vàcác nhà nghiên cứu đã ứng dụng nhiều giải pháp kỹ thuật vào việc xác thực nguồngốc sản phẩm nông nghiệp Trong đó, kỹ thuật phân tích thành phần nguyên tố đãđược được sử dụng rộng rãi trong việc xác thực nguồn gốc địa lý của các sản phẩmnông nghiệp như rượu vang, hạt ca cao, cải bắp, gạo, trà, v.v (Pilgrim và ctv, 2010;

Martin và ctv, 2012; Bong va ctv, 2013; Bertoldi và ctv, 2016; Ma và ctv, 2016;Chung va ctv, 2018) Gần đây, kỹ thuật nay cũng được sử dung dé truy xuất nguồngốc tôm nuôi và sản phâm tôm theo khu vực địa ly (Li và ctv, 2014; 2017; 2019;Sheikha và Xu, 2017).

Tôm sú là một trong những loài tôm có giá trị được nuôi rộng rãi ở Châu AThái Bình Duong sau tôm thé chân trắng Việt Nam là nước sản xuất tôm sú hangdau thế giới với sản lượng 300.000 tan mỗi năm Tôm sú được nuôi tập trung ở Đồngbằng sông Cửu Long (ĐBSCL), nhất là ở hai tỉnh Cà Mau và tỉnh Bạc Liêu nhằm đápứng được nhu cầu cung ứng cho thị trường tôm xuất khẩu và nội địa, đặc biệt là tôm

sú sinh thái ở Cà Mau Tuy nhiên, tôm sú hiện nay trên thị trường chưa truy xuất đượcnguồn gốc rõ ràng do có sự pha trộn giữa tôm nuôi và tôm tự nhiên Hầu như chưa cónghiên cứu nào về việc ứng dụng kỹ thuật phân tích thành phần nguyên tổ dé xác thựcnguồn gốc tôm sú từ các mô hình nuôi khác nhau ở Việt Nam Đây là yếu tố quantrọng góp phần làm tăng định giá của sản phẩm trên thị trường, giúp xác thực nguồngốc tôm rõ ràng, tạo sự an tâm cho người tiêu dùng trong việc lựa chọn và tiêu thụsản phẩm Xuat phát từ thực tế trên, việc thực hiện đề tai: “Ung dụng kỹ thuật phântích thành phần nguyên tố để xác thực nguồn gốc tôm sú (Penaeus monodonFabricius, 1798) từ các mô hình nuôi khác nhau ở tỉnh Cà Mau” là thực sự cầnthiết nhằm xác thực nguồn gốc tôm sú từ ba mô hình nuôi khác nhau, từ đó tạo tiền

đề xây dựng thương hiệu tôm sú sinh thái ở các tỉnh ĐBSCL

Mục tiêu

Ứng dụng kỹ thuật phân tích thành phần nguyên tố kết hợp với các phươngpháp phân tích thống kê đa biến vào việc xác thực nguồn gốc tôm st nuôi từ ba môhình nuôi khác nhau (thâm canh, tôm — lúa và tôm — rừng).

Bộ: Decapoda (Mười chân)

Họ: Penaeidae (Tôm he)

Giống: Penaeus

Loài: Penaeus monodon Fabricius, 1798

Tén tiéng Anh: Black Tiger Shrimp, Giant Tiger Shrimp, Giant Tiger Prawn.Tên tiếng Việt: Tôm su

vào Dia Trung Hải qua kênh dao Suez Ngoài ra còn có ở Hawaii va bờ biên Dai TâyDuong của Mỹ như Florida, Georgia và Nam Carolina (Racek, 1955; Holthuis va

Rosa, 1965; Motoh 1981, 1985).

Nhìn chung, tôm st phân bố từ 30°E đến 155°E theo kinh độ và từ 35°N đến35°S theo vĩ độ, với các ngư trường chính nằm ở các nước nhiệt đới, đặc biệt là cácnước Indonesia, Malaysia và Philippines (Motoh, 1981) Ở Việt Nam, do có đường

bờ biển dài trên 3.260 km nên tôm si phân bố trải dài từ miền Bắc, các tinh duyênhải miền Trung và ĐBSCL

Hình 1.2 Phạm vi phân bố tự nhiên của Penaeus monodon (Nguồn: FAO, 2012

trích dẫn bởi Fuller và ctv, 2014)

1.1.3 Dinh dưỡng và sinh trưởng

Theo Marte (1982), thức ăn của tôm sú bao gồm các loài giáp xác (cua và tômnhỏ), động vật thân mềm chiếm 85% lượng thức ăn ăn vào và 15% còn lại gồm cá,giun nhiều tơ, mảnh vụn, cát, phù sa Điều này chỉ ra rằng tôm sú giống như một kẻsăn môi nhiều hơn Hầu như hoạt động kiếm ăn của tom st tăng lên trong thời gianthủy triều xuống (Marte, 1982) và cho thấy sở thích thay đổi thức ăn theo mùa(Kuttyama, 1973) Các loài này kiếm ăn bằng cách lấy thức ăn với những đôi chân

bò và day thức ăn vào miệng (Villadolid và Villaluz, 1951) Thức ăn sẽ được tiêu hóa

và thải ra ngoài 4 giờ sau khi ăn (Marte, 1982).

Để tăng trưởng và phát triển, tôm sú cần phải lột xác nhiều lần Sau mỗi lầnlột xác, tôm su tăng trưởng về chiều dai và trọng lượng trung bình từ 10 — 15% so vớitrước khi lột xác Chu kì lột xác tùy thuộc vào môi trường nước, điều kiện dinh dưỡng

và các giai đoạn phát triển của cá thể (Nguyễn Văn Chung và Phạm Thị Dự, 1995)

Tôm sú là loài sông nơi chất đáy bùn pha cát ở độ sâu ven bờ đến 40 m nước

và độ mặn từ 5 — 34o, tôm su có kha năng sinh trường nhanh, trong 3 — 4 tháng có

thé dat cỡ trung bình 40 — 50g (Nguyễn Văn Chung va Pham Thi Dự, 1995) Tôm st

thuộc loại dị hình phái tính, con cái có kích thước lớn hơn con đực ở cùng độ tuổi

Tôm trưởng thành tối đa với con cái có chiều dai từ 220 — 250 mm, trọng lượng dat

100 — 300g, con đực dài 160 — 200 mm, trọng lượng đạt 80 — 200g (Nguyễn Văn

Chung và Pham Thị Dự, 1995).

1.1.4 Sinh sản

Tôm st là loài có kích cỡ lớn, chúng có thé thành thục ở kích cỡ 35g đối vớicon đực và 67,7g đối với con cái Trong ao, tôm đực có thể thành thục ở trọng lượng20g và con cái ở 41,3g (Motoh, 1981) Tôm cái mang trứng thường bắt gặp ở khơi

xa, ở độ sâu 20 — 70 m nước, tuy nhiên đôi khi cũng bắt gặp ở vùng cạn hơn (TrầnThị Việt Ngân, 2002) Tôm st là loài thuộc loại có thelycum kin, giao vĩ xảy ra saukhi con cái lột xác và vào ban đêm (Nguyễn Thanh Phương và Trần Ngọc Hải, 2004)

Sau khi tôm đẻ 14 — 15 giờ, ở nhiệt độ 27 — 28°C, trứng sẽ nở thành ấu trùng,theo các làn sóng biển dạt vào các vùng nước lợ Trong môi trường này, ấu trùng(larvae) chuyển sang thời kỳ hậu ấu trùng (postlarvae) rồi đến tiền trưởng thành(juvenile) va bơi ra biển tiếp tục chu trình sinh trưởng, phát triển và sinh sản củachúng (Nguyễn Văn Thường và Trương Quốc Phú, 2009)

1.2 Tình hình và mô hình nuôi tôm

1.2.1 Tình hình nuôi tôm ở tỉnh Cà Mau

Cà Mau là tỉnh cực nam của Việt Nam, là địa phương duy nhất của Việt Namgiáp cả biển Đông và biển Tây thuộc khu vực ĐBSCL Phía bắc giáp tỉnh Kiên Giang,

phía Đông Bắc giáp tinh Bạc Liêu, phía Đông và Đông nam giáp biển Đông và phíaTây giáp Vịnh Thái Lan (www.camau.gov.vn) Tổng điện tích tự nhiên của Ca Mau

là 5.294.87 km”, bằng 1,58% diện tích cả nước và 12,97% diện tích ĐBSCL Trong

đó, diện tích đất nuôi trồng thủy sản (NTTS) trên 266.735 ha, đất trồng lúa 129.204

ha, đất lâm nghiệp 103.723 ha Tỉnh Cà Mau được phân chia thành 9 đơn vị hành

chính gồm Thành phố Cà Mau và các huyện như Trần Văn Thời, Thới Bình, U Minh,

Cái Nước, Phú Tan, Đầm Doi, Năm Căn va Ngọc Hiển, trong đó Thành phố Cà Mau

là trung tâm kinh tế, chính trị - hành chính của tỉnh (www.camau.gov.vn) Cà Mau có

hệ thống sông ngòi, kênh rạch chang chit và đan xen nhau chiếm 3,02% diện tích tựnhiên, trong đó có nhiều sông lớn, mực nước sâu, dẫn phù sa bồi đắp vào sâu trongđất liền như các sông Tam Giang, Gành Hào, Bảy Háp, Sông Đốc, Đầm Dơi, Cái Tàu,Trèm Trem (www.camau.gov.vn).

Ca Mau có tiềm năng, lợi thế rất lớn về phát triển thuỷ sản đặc biệt là về nuôitôm chủ yếu là tôm st, với ba mặt giáp biển, chiều dài bờ biến trên 254 km với trên

80 cửa sông thông ra biển lớn, chịu ảnh hưởng bởi hai chế độ triều đặc trưng của vùngBién Đông và Biển Tây Vì thế, phần lớn diện tích đất đều có nguồn nước mặn lợ vớichất lượng khá tốt, đáp ứng cho nhu cầu phát triển nuôi tôm đây là thế mạnh khôngnơi nào có được, góp phan tạo nên thương hiệu tôm của Cà Mau nói riêng và ViệtNam nói chung nổi tiếng trên thế giới (Theo Báo cáo kết qua thực hiện phát triển nuôitôm năm 2021 và kế hoạch năm 2022 trên địa bàn tỉnh Cà Mau, 2022)

Diện tích nuôi tôm của Cà Mau chiếm 45% diện tích nuôi tôm của khu vựcĐBSCL và chiếm 40% điện tích nuôi tôm cả nước (www.mard.gov.vn) Theo thống

kê của Ủy ban Nhân Dân tỉnh Cà Mau năm 2022, hiện tỉnh Cà Mau có hơn 300.000

ha NTTS, điện tích nuôi tôm mặn, lo ước đạt 278.788 ha (chiếm 91,4% tông diện tíchNTTS) Trong đó, diện tích đất nuôi tôm công nghiệp (thâm canh và siêu thâm canh)đạt 6.247,32 ha (siêu thâm canh 4.336,99 ha, năng suất nuôi đạt từ 40 -50 tân/ha/vụ;

tôm thâm canh 1.910 ha, năng suất trung bình 5 tắn/ha/năm đối với tôm st và 8

tắn/ha/năm đối với tôm thẻ chân trắng), điện tích đất nuôi tôm quảng canh cải tiễn(QCCT) đạt 176.276 ha và điện tích đất nuôi tôm quảng canh kết hợp là 96.264,68 ha

Bảng 1.1 Diện tích tôm nuôi ở các huyện của tỉnh Cà Mau năm 2020 — 2022

Diện tích (ha) Huyện B

Nuôi tôm công nghiệp Quảng canh cải tiên Tôm -— lúa Tôm - rừng Quảng canh kêt hợp Năm 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022

với các loại hình nuôi tôm sú sinh thái, tôm — rừng, tôm — lúa có tiềm năng và lợi thế rấtlớn cả về diện tích, sản lượng va chat lượng sản phẩm (https://nongnghiepcamau.vn/linh-vuc-thuy-san/bao-cao-cho-lanh-dao/bao-cao-nam-2022-chi-cuc-thuy-san).

Hiện nay, sản phẩm tôm của Cà Mau đã có mặt trên 90 quốc gia và vùng lãnhthổ với bốn thị trường chính là Mỹ, Nhật Bản, EU, Trung Quốc Từ tiềm năng, lợi

thế và giá trị được tạo ra từ tôm Cà Mau, có vai trò quyết định cho sự phát triển của

ngành tôm Việt Nam ở hiện tại cũng như ở trong tương lai Mặt khác, Cà Mau đangdan phát triển mô hình tôm sinh thái và được nhiều tổ chức quốc tế cấp giấy chứngnhận (ASC, B.A.P, Global GAP, Organic EU, Naturland) Bên cạnh đó, ngày30/09/2021, Cục Sở hữu trí tuệ đã ban hành Quyết định số 4287/QD — SHTT về việccấp giấy chứng nhận đăng ký chỉ dẫn địa lý số 00110 cho sản phẩm tôm sú Cà Mau

do Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Cà Mau tô chức quản lý chi dan địa lý, đây là cơ

sở quan trong dé bảo vệ danh tiếng, tránh các hình thức xâm phạm về nguồn gốc xuất

xứ của tôm sú Ca Mau, là một trong những hướng đi mới day triển vọng dé xây dựng

thương hiệu tôm sinh thái ở Ca Mau

(https://1pvietnam.gov.vn/danh-sach-cac-chI-dan-ia-ly-uoc-bao-ho-tai-viet-nam).

1.2.2 Tinh hình nuôi tôm ở tỉnh Bac Liêu

Bạc Liêu là tỉnh ven biển vùng ĐBSCL thuộc vùng Bán đảo Cà Mau Có điệntích tự nhiên là 2.667,8822 km}, trong đó 59% thuộc tiểu vùng Ban đảo Ca Mau PhíaBắc giáp tỉnh Hậu Giang và tỉnh Kiên Giang, phía Đông và Đông Bắc giáp tỉnh SócTrăng, phía Nam và Đông Nam giáp Biển Đông và phía Tây và Tây Nam giáp tỉnh

Cà Mau Tỉnh Bạc Liêu được phân chia thành 07 đơn vị hành chính cấp huyện gồmthành phố Bạc Liêu; thị xã Giá Rai và các huyện như Đông Hải, Hòa Bình, HồngDân, Phước Long, Vĩnh Lợi (Báo cáo tổng hợp “Phương án phát triển ngành tôm tinhBạc Liêu giai đoạn 2021-2030 tầm nhìn đến năm 2050 của Ủy ban nhân dân tỉnh BạcLiêu, 2022).

Ngành tôm tỉnh Bạc Liêu luôn nhận được sự quan tâm sâu sắc và được tạođiều kiện thuận lợi để phát triển Là một trong các tỉnh phát triển mạnh nghề NTTS,

và là vùng nuôi thủy sản có diện tích tôm nuôi lớn thứ hai của khu vực ĐBSCL Thủ

tướng Chính phủ đã ban hành quyết định số 694/QĐ-TTg ngày 24/5/2017 chon BạcLiêu làm thủ phủ cho phát triển con tôm Việt Nam Tuy nhiên cho đến nay, ngành

tôm của Bạc Liêu vẫn còn gặp nhiều khó khăn và thách thức Theo Sở Nông nghiệp

và Phát triển Nông thôn tỉnh Bạc Liêu năm 2021, tổng diện tích đất NTTS tỉnh BạcLiêu đạt 137.503 ha, trong đó diện tích nuôi tôm là 133.605 ha chiếm 97,2% tổngdiện tích NTTS và 50,1% tổng diện tích tự nhiên của tỉnh Tổng sản lượng NTTS củatinh đạt 283.710 tan, trong đó sản lượng nuôi tôm là 169.126 tan chiếm 59,6% tổngsản lượng NTTS cả tỉnh Bạc Liêu Đến năm 2022, diện tích NTTS của tỉnh đạt138.269 ha, trong đó diện tích nuôi tôm đạt 134.059 ha Diện tích đối với mô hìnhsiêu thâm canh; thâm canh, bán thâm canh là 27.388 ha, tôm — lúa 41.541 ha, quảngcanh cải tiễn — kết hợp đạt 68.130 ha (Báo cáo tổng hợp “Phương án phát triển ngànhtôm tỉnh Bạc Liêu giai đoạn 2021 - 2030 tầm nhìn đến năm 2050 của Ủy ban nhândân tỉnh Bạc Liêu, 2022).

Dé khai thác và nâng cao giá trị cho con tôm, tỉnh Bạc Liêu đã và dang daymạnh phát triển nuôi tôm ứng dụng công nghệ cao; tạo điều kiện đề các doanh nghiệp,

hộ gia đình mở rộng quy mô sản xuất theo hướng trang trại, phát triển bền vững Tinhcũng khuyến khích, nhân rộng mô hình liên kết sản xuất, tiêu thụ giữa các doanhnghiệp và nông dân theo hình thức hợp tác sản xuất quy mô lớn Cùng với đó là nhânrộng mô hình nuôi tôm sinh thái (tôm — lúa, tôm — rừng, rừng — tôm) và mô hình nuôi

tôm dựa trên các tiêu chuẩn như Viet GAP, Global GAP, ASC v.v nhằm nâng cao

giá trị và phát triển bền vững gắn với cấp mã số truy xuất nguồn gốc cho tôm nuôi(https://tongcucthuysan.gov.vn).

1.2.3 Cac mô hình nuôi tôm

Tinh Cà Mau có 5 loại hình nuôi tôm nước lo chính là nuôi thâm canh và siêu

thâm canh, QCCT, tôm — lúa, tôm — rừng và quảng canh kết hợp (QCKH) Trong khi

đó, tỉnh Bạc Liêu có các mô hình nuôi như tôm siêu thâm canh ứng dụng công nghệ

cao, thâm canh, bán thâm canh, tôm — lúa va nuôi tôm QCCT kết hợp Trong đó, baloại hình QCCT, tôm — rừng và QCKH tương đối giống nhau về đặc điểm kỹ thuật,phương pháp nuôi, cách thức chăm sóc quản lý như nuôi bằng con giống tự nhiên kết

hợp giống nhân tạo, không cho ăn hoặc tạo một phần thức ăn tự nhiên trong suốt quátrình nuôi Do đó, đề tài chọn khảo sát trên ba mô hình gồm nuôi thâm canh, tôm —lúa và tôm — rừng vì có sự khác nhau ở từng phương pháp nuôi, cũng như chế độchăm sóc quản lý, điều kiện môi trường sông khác nhau, từ đó giúp cho việc xác địnhthành phần nguyên tổ của tôm nuôi một cách tổng thé.

1.2.3.1 Nuôi thâm canh

Mô hình có đặc điểm là nuôi quanh năm, đạt năng suất cao, mật độ thả tôm sú

từ 20 — 80 con /m?, mật độ thích hợp là 30 — 40 con/m, vốn dau tư lớn, cần quy trình

kỹ thuật và đòi hỏi người nuôi phải có kiến thức và kinh nghiệm thực tế

Diện tích ao nuôi từ 0,2 — 0,5 ha, ao xây đựng hoàn chỉnh cấp và tiêu nước chủđộng, có trang bị đầy đủ các phương tiện nên dé quan lý và vận hành, mang lại lợinhuận rất cao, tận dụng được quỹ đất có hạn Tuy nhiên, việc nuôi thâm canh sẽ dẫnđến việc suy thoái môi trường do sử dụng nhiều thức ăn và hóa chất

1.2.3.2 Nuôi kết hợp tôm — lúa

Mô hình tôm - lúa là hệ thống canh tác đặc thù của những vùng bị nhiễm mặntheo mùa tại các tỉnh ven biển ĐBSCL Mùa mưa là thời vụ trồng lúa vì tận dụng

được nguôn nước mua dé rửa mặn, ngọt hóa đông ruộng Các thang còn lai đêu bi

nước mặn xâm nhập, ruộng lúa lại trở thành ao nuôi tôm với phương thức lấy giống

và thức ăn tự nhiên Trong kịch bản ứng phó với biến đổi khí hậu (BDKH) và nướcbiển dâng thì mô hình tôm - lúa được ưu tiên phát triển, nhằm thích ứng với điều kiệnxâm nhập mặn hiện nay Được xem là mô hình thuỷ sản bền vững, có hiệu quả kinh

tế và hạn chế rủi ro, hạn chế dịch bệnh, thích ứng BĐKH so với các mô hình NTTS

khác.

Loại hình sản xuất tôm — lúa có ưu điểm là vốn dau tư thấp, quy trình nuôi đơngiản, là loại hình sản xuất bền vững, tạo sản phẩm sạch, mang lại hiệu quả kinh tếkhá cao đo rất ít sử dụng thức ăn và các loại hóa chất xử lý, năng suất trung bình tômnuôi từ 300 — 360 kg/ha/năm, lợi nhuận có thé đạt khoảng 50 — 100 triệu đồng/ha(https://nongnghiepcamau.vn/linh-vuc-thuy-san/).

Hình 1.4 Cánh đồng canh tác theo mô hình tôm — lúa (Nguồn: https://tepbac.com)1.2.3.3 Nuôi kết hợp tôm — rừng

Đây là một loại hình sản xuất độc đáo, mang tính bền vững và là loại hình đặcthù của các vùng ven biển ở các tỉnh ĐBSCL như Cà Mau và Bạc Liêu

Mô hình tôm — rừng được xem là loại hình sản xuất rất bền vững vì hoàn toànkhông sử dụng hóa chất trong quá trình nuôi Việc phát triển mô hình tôm rừng là

một trong những giải pháp nhằm bảo vệ môi trường, phát triển kinh tế theo hướngbền vững và cải thiện dời sống cho người dân địa phương và đóng góp một phần quan

trọng trong việc khôi phục hệ sinh thái rừng ngập mặn ven biển Mô hình được xem

là nuôi tôm “sinh thái” trong những năm gần đây được chú trọng và phát triển; là môhình nuôi bền vững, sản phẩm tôm sinh thái rất hap dẫn với người tiêu dùng và chuyếu xuất khâu vào các thị trường lớn trên thé giới như My, Nhật Ban, Trung Quốc,

EU, Canada.

Hình 1.5 Rừng ngập mặn tại huyện Ngọc Hiền, th Ca Mau )

(Nguồn: https://moitruongdulich.vn)1.3 Truy xuất nguồn gốc

Khởi nguồn của yêu cầu truy xuất nguồn gốc xuất phát từ nạn bò điên tạiVương Quốc Anh những năm 1986 — 1996 Cho đến nay truy xuất nguồn gốc là mộttrong những giải pháp giúp cho người tiêu dùng biết được rõ về nguồn gốc, xuất xứcũng như các công đoạn dé làm ra sản phẩm Khách hang sẽ biết được sản phẩm đóđược làm, nuôi trồng ở đâu, các công đoạn chế biến như thé nào Tính xác thực, truyxuất nguồn gốc và xuất xứ nguồn gốc của thực phẩm là mối quan tâm lớn của ngườitiêu dùng, các ngành công nghiệp và các cơ quan quản lý trên toàn thế giới (Carcea

va ctv, 2009; Galvez và ctv, 2018).

Năm 1994, ISO 8402 định nghĩa về truy xuất nguồn gốc là khả năng truy timlịch sử, ứng dụng và vị trí bằng cách ghi lại sự nhận biết của một thực thể Quy định

EC số 178/2002 của Nghị viện Châu Âu định nghĩa về truy xuất nguồn gốc có nghĩa

là khả năng tìm ra nguồn sốc một loại thực phẩm, thức ăn gia súc, động vật, sản xuất

thực phẩm hoặc một hợp chất muốn bé sung vào thực pham hoặc thức ăn gia súc,thông qua các giai đoạn sản xuất, chế biến và phân phối

Hệ thống chứng nhận và kiểm tra thực phẩm CAC/GL 60 — 2006 định nghĩa

về truy xuất nguồn gốc là khả năng xác định được bat kỳ công đoạn nào trong chuỗithực phẩm (từ sản xuất đến phân phối) từ nơi đến của thực phẩm (một bước trước) và

nơi thực phâm sẽ đến (một bước sau).

Hướng dẫn về truy xuất nguồn gốc thực phẩm (Food traceability guidance,2017) của FAO định nghĩa truy xuất nguồn gốc là khả năng phân biệt, xác định vàtheo đối đường đi của thực phẩm hoặc các chất được bổ sung vào thực phẩm thôngqua tat cả các công đoạn sản xuất, chế biến và phân phối Luật An toàn thực phâmcủa Việt Nam (2010) định nghĩa truy xuất nguồn gốc là việc truy tìm quá trình hìnhthành và lưu thông thực phẩm

Hình 1.6 Hệ thống truy xuất nguồn gốc (Nguồn: https://traceverified.com)Khi nhu câu và nhận thức của người tiêu dùng tăng lên về các vân dé an toànthực phẩm, hệ thống truy xuất nguồn gốc trở thành một thành phan thiết yếu của hệ

thống quản lý chất lượng và an toàn như một phần nội tại của chất lượng thực phẩm(Dabbene và ctv, 2014; Manning và Baines, 2004).

Truy xuất nguồn gốc hàng hóa là một việc thiết yêu dé nhà cung cấp bảo vệ

sản phẩm cũng như hình ảnh công ty Tránh tình trạng hàng giả, hàng nhái làm ảnhhưởng tới uy tín của những nha cung cấp chân chính Dé truy xuất nguồn gốc hanghóa, nhà cung cấp cần có những thông tin: Cung cấp thông tin về hình ảnh, giá cả,liên hệ, nơi sản xuất tới người tiêu dùng Cung cấp thông tin về thời điểm sản xuất,cung ứng hàng hóa trên thị trường Có thé sẽ cung cấp thông tin về các giai đoạn nuôitrồng, chế biến dé hoàn thành nên sản phâm Việc kiểm soát truy xuất nguồn gốc cầnphải trả lời ba câu hỏi: (1) nó là loài gì; (2) nó đến từ đâu và (3) nó là loài hoang dahay đo nuôi trồng (Martinsohn và Brereton, 2013)

Truy xuất nguồn gốc thông thường được chia thành hai loại đó là truy xuấtnguồn gốc nội bộ và truy xuất nguồn gốc bên ngoài (Derrick và Dillon, 2004 tríchdẫn bởi Larsen va Villarreal, 2009) Truy xuất nguồn gốc nội bộ là sản phâm của mộtcông ty, một doanh nghiệp hay một tập đoàn có quy trình sản xuất sản phẩm đầy

đủ Truy xuất nguồn gốc bên ngoài liên quan đến thông tin sản pham mà một công tynhận hoặc cung cấp cho các liên kết tiếp theo trong chuỗi từ nhà sản xuất chính đếnngười dùng cuối

Mặt khác, Dennis (1998) đã định nghĩa về xác thực thực phẩm là quá trình màmột loại thực phẩm được xác minh là đúng với mô tả nhãn Danezis và ctv (2016b)định nghĩa về xác thực thực phẩm là quá trình xác minh thực phẩm phù hợp với sự

mô tả nhãn của nó Điều nay có thé bao gồm: xuất xứ (loài, địa lý, di truyền), phươngpháp sản xuất (thông thường, hữu cơ, truyền thống, chăn thả tự do) hoặc công nghệchế biến (chiếu xạ, đông lạnh, vi sóng)

Công nghệ trong truy xuất và xác thực sản phẩm gồm phân tích các yếu tố đặctrưng như phân tích DNA, đặc tính sinh học, phân tích tỷ lệ đồng vị bền (C, O, N, H,S ), phân tích thành phần nguyên tổ vết, Fingerprinting (hồ sơ đặc trưng của sảnphẩm) và các công nghệ nhận diện như các hồ sơ, tài liệu được ghi chép đầy đủ, nhãn,bao gói, các loại nhãn dạng quang hoc (Bar code, QR code), thẻ điện từ (EID, RFID,

Hién nay, viéc xac dinh nguồn gốc của thủy sản dựa vào một số các kỹ thuậtphân tích DNA là phương pháp phổ biến nhất (Lees và ctv, 2003) Tuy nhiên, phântích DNA không thé xác định phương pháp sản xuất hoặc nguồn gốc xuất xứ bởi viDNA giữa cá nuôi và cá đánh bắt tự nhiên và các sản phẩm hải sản khác, có sự khácbiệt dường như không đáng kể (Carrera và ctv, 2000; McGinnity va ctv, 1997) trừkhi có sự khác biệt rõ ràng trong cấu trúc DNA do biến động di truyền (genetic drift)(Cross và Challanain, 1991; McGinnity và ctv, 1997; Scarano và Rao, 2014) Honnữa, lập hồ sơ DNA (DNA profiling) cho việc xac định nguồn gốc địa lý có thé bị sai

do việc xuất khâu rộng rãi cá giống, tôm giống và tôm bố mẹ dùng dé nuôi (Gopi vactv, 2019a).

Hai phương pháp phổ biến nhất hiện tại dé truy xuất nguồn gốc của sản phẩmthủy sản là phân tích thành phần đồng vị bền và nguyên tố Quỹ Quốc tế Bảo vệ Thiênnhiên (WWF) thông qua đối thoại các bên liên quan đã đưa đến các tiêu chuẩn choHội đồng Quản lý Nuôi trồng Thủy sản (ASC — Aquaculture Stewardship Council).WWE đang xem xét khả năng sử dụng phân tích thành phần nguyên tố hoặc đồng vibền như là một giải pháp hợp lý để xác định tính xác thực nguồn gốc của giấy chứngnhận nhãn sinh thai (Li va ctv, 2016).

Trong đó, việc xác định thành phan nhiều nguyên tố vô cơ (nguyên tố đa lượng,

vi lượng và siêu vi lượng) đi kèm với các phương pháp thống kê đa biến ngày càngđược áp dụng để xác thực các sản phẩm có nguồn gốc động vật như thịt lợn (Kim vactv, 2017), mật ong (Zhou va ctv, 2018), pho mát (Magdas va ctv, 2019), cá chép (Liu va ctv, 2019), tôm thẻ (Li va ctv, 2019; Han va ctv, 2021), tôm st (Gopi va ctv,

2018, 2019a) Việc áp dụng phương pháp này dựa trên thực tế là các sinh vật tích lũytrong mô các nguyên tô có trong môi trường cũng như các nguyên tố có trong thức

ăn của chúng Bởi vì có sự khác biệt trong sự phân bố đồng vị của các nguyên tô vilượng ở các vị trí địa lý khác nhau (tùy thuộc vào thành phần của đất, điều kiện thờitiết, động vật và thực vật, các vùng lân cận với các thành phó, các ngành công nghiệp

hoặc những nông trại, v.v.) những sự khác biệt này sẽ phản ánh được trong thành

phan của hệ sinh vật ở những vị trí cụ thé nào đó và “dấu vân tay” (fingerprinting)của các sinh vật có thể được sử dụng như một chỉ thị về nguồn gốc địa lý của chúng(Martinez, 2009).

1.4 Thành phần nguyên tố

Thế giới sống và không sống đều được cấu tạo từ các nguyên tổ hóa học Tuynhiên thành phần các nguyên tố hóa học trong cơ thé sống và vật không sống khácnhau Hiện nay có trên 110 nguyên tố, trong tất cả 90 nguyên tố vô cơ có trong tựnhiên, 29 nguyên tố được coi là cần thiết cho tất cả động vật nuôi bao gồm cả các loàithủy sản như tôm cá (Lall và Milley, 2008).

IUPAC Periodic Table of the Elements 2

He

13 4 15 16 7 40026

5 § x 8 9 10

B c N O F Ne

bơm | carbon | nhogen | ongen | torre | mọn

{100 toszn | zane, 12 | 4cce tam | ns 16enn)— 3s zwe

1 14 15 16 7 18

AI Sỉ P Cl Ar

surrinum | stcon | thoghơus | sửớc | atone | argon

6 7 8 9 10 " 12 xa |pmoemam| sua |preel3zerg|ns4ks5en|naszsess

24 25 2 27 28 29 3 31 32 3 34 35 KJ

Cr Mn Fe Co Ni Cu Zn Ga Ge As Se Br Kr

đươnum | manganese | icon cảm | ddm | copper ne gatun | gemedom | aeene | selenium | bemwm | keypion

sưm | sam | ass | mạn | mem | ease | sem | orm | roan | ra | rơm |mmirasm| sen

Aungsten thertum osmium idan plaffum pid merary th Num ke ‘Serna polonium radon

sa ven | wemg) | waz ta Am |mmR | 2072 zas

106 107 108 109 110 114 112 13 1144 115 116 118

#sebopiem | totrium | ham#am | meineem |dwmsbdiem | werigenium | œoperWdum | rhenwm | Weeeáum | mocowom | Memeium.

PURE AND APPLIED CHEMISTRY

Hình 1.7 Bảng tuần hoàn các nguyên tô hóa học(Nguồn:https://1upac.org/wpcontent/uploads/2018/12/IUPAC_Periodic_Table-

01Dec18.Ipg)Các nguyên tô C, H, N, O lại chiếm khoảng 96% khối lượng cơ thể sống Cácnguyên tố khác mặc du có thé chỉ chiếm một tỉ lệ nhỏ nhưng không có nghĩa là chúngkhông có vai trò quan trọng đối với sự sống Sự khác biệt về thành phần hóa học cấutạo nên cơ thể sống và vật không sống, cho thấy sự sống được hình thành do sự tươngtác đặc biệt giữa các nguyên tử nhất định Sự tương tác nay tuân theo các quy luật lýhóa học dẫn đến tính sinh học nổi trội mà chỉ thế giới sống mới có Tùy theo tỷ lệ các

nguyên tô có trong cơ thê sông mà các nhà khoa học chia các nguyên tô thành hai

loại: đa lượng và vi lượng Theo Boyd (2002), nguyên tổ cho sinh vật sống gồm 4 loại:nguyên tố cau tạo đại phân tử (bulk structural elements): C, H, O, P, S, N; nguyên tố

đa lượng (macro elements): Ca, Cl, K, Mg; nguyên tô vi lượng (trace elements): Cu,

Fe, Zn va nguyén t6 siéu vi lượng (ultratrace elements): As, B, F, IL, Se, Cd, Co, Pb,

Mn, Mo, Zn (trich dan tir Li va ctv, 2016).

Các nguyên tổ đa lượng chính cấu tao nên co thé như C, H, O, N, Ca, P, K, S,

Na, Cl chiếm khối lượng lớn trong tế bao vi chúng tham gia cấu tạo nên các đạiphân tử hữu cơ như protein, carbohydrate, lipid và các acid nucleic là những chất hóahọc chính cấu tạo nên tế bao như carbon là nguyên tố hóa học đặc biệt quan trọngtrong việc tạo nên sự đa dạng của các đại phân tử hữu cơ Vì nguyên tử carbon có cầuhình điện tử vòng ngoài với 4 điện tử, do vậy một nguyên tử carbon có thể cùng mộtlúc tạo nên 4 liên kết cộng hóa trị với các nguyên tử carbon và với nguyên tử của cácnguyên tố khác tạo nên một số lượng rất lớn các phân tử hữu cơ khác nhau

Các nguyên tổ vi lượng là những nguyên tố chỉ chiếm tỉ lệ rất nhỏ (nhỏ hơn0,01% khối lượng cơ thể sống) như : F, Cu, Fe, Mn, Mo, Se, Zn, Co, B, Cr, I Mặc

dù chiếm tỉ lệ rat nhỏ, nhưng các sinh vật không thé sống nếu thiếu chúng, giữ vai tròchính trong chuyên hóa và hấp thu chất dinh dưỡng, là thành phần cấu tạo nên cácenzyme, hormon, sắc tố, vitamin, ảnh hưởng đến quá trình trao đôi chất, điều hòaquá trình sinh trưởng và phát triển của sinh vật Fe và Cu tham gia vào cấu tạohemoglobin và hemocyanin trong máu cá và các loài giáp xác Trong chất khô củacây, Mo chỉ chiếm tỉ lệ 1 nguyên tử trên 16 triệu nguyên tử H nhưng nếu thiếu Mocây trồng sẽ khó phát triển, thậm chí bị chết Bảy vi chất dinh dưỡng đã được xácđịnh là cần thiết cho cây trồng: B, Cl, Cu, Fe, Mn, Mo va Zn Mười hai nguyên tố vilượng: As, Cl, Cr, Cu, F, I, Fe, Mn, Mo, Ni, Se và V can thiét cho động vat (Boyd,2002).

Cac kim loại nặng có thể được tích lũy sinh học bởi các sinh vật biển và thậmchí được tổng hợp sinh học thông qua chuỗi thức ăn, dẫn đến mức độ tăng cao ở các

sinh vật săn moi (Scheifler va ctv, 2006; Rainbow va Luoma, 2011; Wang va ctv,

2013) Thành phan nguyên tố của những sinh vat là chi số lý tưởng cho môi trường

sống của chúng, chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các điều kiện môi trường địa phương (Liu

và ctv, 2011) Hơn nữa, khả năng tích lũy nguyên tố trong các mô động vật là khác

biệt (Sun và ctv, 2011) Như vậy việc lựa chọn 18 nguyên tổ Al, B, Ca, Mg, Fe, P, K,

Na, As, Cd, Co, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Se va Zn trong nghiên cứu này là hoàn toan phùhợp cho việc xác thực nguồn gốc tôm sú ở các mô hình nuôi khác nhau

1.5 Các phương pháp phân tích thành phần nguyên tố

Hiện nay, các kỹ thuật được sử dụng dé phân tích thành phần nguyên tố baogồm quang phô hap thụ nguyên tử (AAS), lò graphite AAS, quang phổ huỳnh quangtia X (XRF), quang phô phát xạ plasma quang học kết hợp cảm ứng (ICP — OES) vaphương pháp quang phổ nguồn plasma cảm ứng cao tần ghép nối khối phổ (ICP —MS), trong đó ICP — OES va ICP — MS thường xuyên được sử dụng dé phân tíchnhiều nguyên tố (Laursen va ctv, 2014) Trong trường hợp các nguyên tố chính vamột số nguyên tô phụ, phương pháp AAS với ngọn lửa (quang phô hap thụ ngọn lửa

— FAAS) vẫn là một trong những kỹ thuật có giá trị và được thiết lập tốt, được ápdụng thường xuyên trong lĩnh vực phân tích cá và hải sản do tính mạnh mẽ của chúngđối với các tác động vả vấn đề giới thiệu mẫu, tính chọn lọc, ứng dụng trực tiếp vàchi phí thấp (Varrà và ctv, 2021) Tuy nhiên, nhược điểm của AAS chủ yếu là giớihan trong việc xác định các nguyên tô kim loại và là một kỹ thuật đơn nguyên tử vớikhoảng tuyến tính thường ít hơn hai bac đơn vi (Varra va ctv, 2021) ICP — OES chođến nay là kỹ thuật được áp dụng phô biến nhất dé phân tích mẫu thực pham (Li vactv, 2013; Stancheva va ctv, 2014; Li và ctv, 2017; De Andrade, 2017) bởi vì nó cungcap phép do nhiều nguyên tố, đồng thời cho việc xác định nhạy các nguyên tổ chịu

lửa, định lượng các phi kim và thông lượng phân tích cao (trích dẫn từ Varrà và ctv,

2021) Tuy nhiên, ICP — OES đều không đáp ứng được các nhu cầu cần thiết trongcác ứng dụng thông thường khi xác định các nguyên tố ở nồng độ vết hoặc siêu vilượng (Varrà và ctv, 2021).

Phương pháp quang pho phát xạ nguyên tử plasma kết hợp cảm ứng (ICP —AES) là phương pháp quang phổ được sử dụng dé xác định rất chính xác thành phannguyên tô của các mâu; nó cũng có thê được sử dụng đề định lượng nông độ nguyên

tố với mẫu Nó cũng có thé xử lý nhiều loại mẫu, từ dung dich đến vật liệu ran, vàđược sử dụng trong nhiều lĩnh vực như khoa học vật liệu, địa chất học, sinh học vàmôi trường Tuy nhiên, ICP — AES cũng có nhược điểm là đắt đỏ, phức tạp trong vậnhành và cần sử dụng các chất chuẩn để hiệu chuẩn và đảm bảo độ chính xác của kếtquả phân tích.

Bên cạnh phương pháp ICP — OES va ICP — AES, phương pháp quang phốnguồn plasma cảm ứng cao tần ghép nối khối phổ ICP — MS là một công cụ mạnh mẽcho việc phân tích nguyên tố, tạo ra một ngưỡng với nhiều nguyên tô có thé phát hiệnđược (LOD) cho hơn 70 nguyên tố ở nồng độ thấp (ppb hoặc ppt) (Katerinopoulou

va ctv, 2020), hệ thống ICP — MS bao gồm một nguồn ICP (Inductively CoupledPlasma — nguồn cảm ứng cao tần plasma) nhiệt độ cao và một khối phổ kế NguồnICP chuyên các nguyên tử của nguyên tố trong mẫu thành các ion Sau đó, những ionnày được phân tách và phát hiện bằng thiết bị khối phổ

Phương pháp ICP — MS ra đời vào đầu những năm 80 của thế kỉ trước và ngàycàng chứng tỏ là kĩ thuật phân tích có những ưu điểm vượt trội, chang han như độ

nhạy cao, tính chọn lọc, thông lượng mẫu cao và khả năng đa phân tích, làm cho phương pháp này trở thành ứng cử viên lý tưởng cho các nghiên cứu xác thực thực

phẩm vì nó có thé tạo điều kiện phân biệt và phân loại của các mẫu (Liu và ctv, 2012;Zmozinski và ctv, 2014) Các phương pháp phân tích nguyên tố phù hợp sẽ được lựachọn tùy thuộc vào tính chất của từng nguyên tô và mẫu cần phân tích để đảm bảo độchính xác và độ nhạy cao trong việc phân tích Vì vậy, phương pháp quang phố phát

xạ plasma quang học kết hợp cảm ứng ICP — OES, phương pháp khối phổ ghép cặpcảm ứng cao tần ICP — MS và phương pháp quang phổ hấp thụ ngọn lửa FAAS được

sử dụng trong nghiên cứu này là phù hợp.

1.6 Các phương pháp thống kê đa biến dùng để khám phá dữ liệu

Các phân tích thống kê đa biến đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi nhằmtối đa hóa dir liệu, giúp chúng ta đơn giản hóa đáng kề việc xử lý dữ liệu và cải thiệnxác định gian lận thực phẩm và đưa ra những quyết định chính xác Các phương phápthống kê đa biến đã được thiết lập tốt trong lĩnh vực hóa phân tích hướng tới tính xác

thực và xác minh thực phẩm và phát triển các thuật toán mới đề phân loại đang liên

tục gia tăng (Callao và Ruisánchez, 2018) Một trong những thuận lợi chính củanhững kỹ thuật nay là khả năng phân tích dữ liệu lớn va phức tap, có nhiều biến vànhiều đơn vị thí nghiệm Những phương pháp này đôi khi tạo ra các biến mới bằng

cách giảm số lượng của các biến ban đầu trong việc so sánh và giải thích các dữ liệu(Phan Nguyễn Hồng Ngọc và ctv, 2017)

Phương pháp thống kê đa biến được sử dụng rộng rãi nhất là phân tích thànhphần chính (Principle component analysis, PCA) Đây là một thuật toán thống kê sửdụng phép biến đối trực giao đề biến đổi một tập hợp dữ liệu từ một không gian nhiềuchiều sang một không gian mới ít chiều hơn (2 hoặc 3 chiều) nhằm tối ưu hóa việcthé hiện sự biến thiên của dit liệu PCA là các kỹ thuật giảm thiểu thay đôi cần thiết

để giải thích dữ liệu (Liu và ctv, 2012; Versari va ctv, 2014) Vi du dữ liệu có n đặctrưng thì sau khi áp dung PCA sẽ còn & đặc trưng chính (k < ø) Nguyên lý cua PCAkhá đơn giản, trước hết PCA sẽ dé ra hướng nào có biến động nhiều nhất trong tập

đữ liệu, sau đó PCA sẽ xoay trục hoành theo hướng vuông góc còn lại (Davies va ctv,2005) PCA là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu nhiều biến đơn giảnnhất Ưu điểm của phương pháp PCA là giảm chiều đữ liệu mà vẫn giữ được đặctrưng chính, tiết kiệm chi phí, thời gian tính toán; dé dàng hình dung dữ liệu hơn,giúp ta có cái nhìn trực quan.

Phân tích phân biệt (Discriminant analysis, DA) là một phương pháp phân tíchthống kê được dùng đề phân loại các đối tượng vào các nhóm dựa trên việc đo lườngcác đặc trưng của đối tượng (Stapor, 2015) Phân tích phân biệt thứ bậc (StepwiseDiscriminant Analysis, SDA) là một phương pháp thống kê dùng để chọn các biến

quan trọng trong việc phân loại hoặc phân biệt giữa các nhóm Phân tích phân biệt

tuyến tinh (Linear discriminant analysis, LDA) hoặc là phân tích phân biệt bình

thường (Normal discriminant analysis, NDA) là một sự khái quát của phân biệt tuyến

tính của Fisher, một phương pháp được sử dụng trong số liệu thống kê và các lĩnh

vực khác, đề tìm kết hợp tuyến tính của các đối tượng địa lý đặc trưng hoặc phân táchhai hoặc nhiều lớp đối tượng hoặc sự kiện Phân tích phân biệt chính tắc (Canonical

discriminant analysis, CDA), một trường hợp đặc biệt của LDA, là một phân tích kỹ

thuật đa biến có thé được sử dụng dé xác định mối liên hệ giữa một biến phân loại vàmột nhóm biến độc lập (Zhao và Maclean, 2000) và là một phương pháp cũng được

sử dụng rộng rãi để xác thực thực phẩm Mục đích chính của CDA là tách các lớp

(populations) trong không gian phân biệt ít chiều hơn (Zhao và Maclean, 2000) CDA

là một kỹ thuật giảm số lượng biến giống như PCA, nhưng khác với PCA, CDA làmgia tăng sự sai khác giữa các nhóm và giảm sự sai khác trong một nhóm nhằm xácđịnh sự tương đồng giữa các mẫu (Anderson và ctv, 2010) LDA có liên quan chặtchẽ đến PCA và phân tích nhân tố (factor analysis) trong đó cả hai đều tìm kiếm cáckết hợp tuyến tính của các biến giải thích đữ liệu tốt nhất (Martinez và Kak, 2001).Tuy nhiên, PCA là một phương pháp học không giám sat (wnsupervised learning method) , tức là nó chỉ sử dụng các vector mô tả dữ liệu ma không dùng tới nhãn(label) (nếu có) của dit liệu Trong khi, LDA là một thuật toán học có giám sát(supervised learning method), nghĩa là phương pháp LDA giảm chiều dit liệu có sửdụng thông tin về nhãn của dữ liệu Trong bài toán phân loại (classification), việc sửdụng nhãn sẽ mang lại kết quả phân loại tốt hơn Bên cạnh đó, phương pháp phân tíchcụm (Cluster analysis, CA) cũng là một trong những kĩ thuật phố biến trong thống kêđược sử dụng để nhóm các đối tượng có chung đặc điểm

Phương pháp rừng ngẫu nhiên (Random forest, RF) là một thuật toán học máy

(machine learning) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được phát triển dựa trên khả năngnhận điện mẫu và lý thuyết các máy tính có thé học mà không cần phải lập trình dé

xử lý các nhiệm vụ cụ thể nào đó, dựa trên kỹ thuật học kết hợp (ensemble learning)được phát triển bởi Breiman va Cutler (2007) Day là một trong những phương phápphố biến và mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy Thuật toán này sử dụng một tập hợpnhiều cây quyết định (decision tree) dé giải quyết các bài toán dự đoán (predictions)

va phân loại (classification) Bằng cách kết hợp các đầu ra (output) của những câynày, thuật toán RF tao ra một kết quả tông hợp và chính xác (Sruthi, 2021) Trongquá trình xây dựng mô hình RE, bộ số liệu đầy đủ ban đầu sẽ được phân tách ngẫunhiên thành hai tập dit liệu: tập huấn luyện (¢raining set) được dùng dé xây dựng các

mô hình phân loại bằng LDA va RF và tập kiểm thử (test set) dé kiểm tra độ đúng(accuracy) của các mô hình trong việc dự đoán Mô hình RF sử dụng một kỹ thuậtgọi là đánh giá ngoài gói (out-of-bag, OOB) dé đánh giá chất lượng của mô hình Dữliệu OOB được sử dụng để ước lượng sai số tạo ra từ việc kết hợp các kết quả phân

loại riêng lẻ, sau đó được tông hợp trong mô hình RF cũng như dùng để ước tính mức

độ quan trọng của các biến (variable important) bằng chức năng importance Việcước tính các biến quan trọng được xem xét theo hai chỉ số là: 7) độ chính xác giảmbình quân cho mỗi biến (mean decrease accuracy, MDA) và ii) sự giảm bình quân

hệ số Gini đối với mỗi biến (mean decrease Gini, MDG) MDA là độ chính xác củamỗi biến độc lập phân loại dựa trên đánh giá tỷ lệ sai số OOB (OOB error rate) Hệ

số Gini cho phép đo độ đồng nhất của mỗi lớp (Nguyễn Thị Thanh Hương va DoanMinh Trung, 2018).

Ngoài ra, còn có thuật toán # láng giéng gần nhất (k-nearest neighbor, KNN).Thuật toán k láng giềng gần nhất là một trong những thuật toán học có giám sát đơngiản nhất trong học máy Y tưởng của KNN là tìm ra kết qua (output) của dit kiệu

dựa trên thông tin của những dữ liệu huấn luyện (training) gần nó nhất (Phan Thị

Phượng, 2019) KNN là một mô hình đơn giản và trực quan nhưng vẫn có hiệu quả

cao vì nó không tham số; mô hình không đưa ra giả định nào về việc phân bố dữ liệu.Hơn nữa, nó có thể được sử dụng trực tiếp để phân loại đa lớp

Các kỹ thuật phân tích thống kê đa biến như PCA, SDA, CDA và DA thườngđược sử dụng kết hợp với phân tích thành phần nguyên tố để xác thực nguồn gốc

nông sản (Carter và ctv, 2015; Bertoldi và ctv, 2016; Li và ctv, 2015) Tóm lại,

phương pháp thống kê đa biến là công cụ hữu ích trong việc phân tích, xác thực vàtruy xuất nguồn gốc nhờ khả năng giảm chiều dit liệu, phân loại và dự đoán hiệu quả,

cũng như đánh giá mô hình một cách chính xác và đáng tin cậy Trong nghiên cứu

này, việc sử dụng các phương pháp PCA, SDA, LDA/CDA và RF là phù hợp.

1.7 Một số ứng dụng thành phần nguyên tố và thống kê đa biến trong truy xuất

và xác thực nguồn gốc thủy sản

Ung dụng phân tích thành phan nguyên tổ dé truy xuất nguồn gốc là một hướng

đi mới trên thé giới, được phát triển trong những năm gan đây đã tạo một bước ngoặcmới trong việc xác thực nguồn gốc sản phẩm, đặc biệt là xác thực nguồn gốc dia lý

của các loài thủy san có giá tri trên thế giới như cá da trơn, hai sâm, tôm, trai Manila,

Cá nheo My - AI, Ca, Cr, Cu, Fe, K, Mg, ICP-AES PCA, CDA, Li va ctv

Ictalurus punctatus Na, P, S, Zn KNN (2013)

Tôm chân trắng - Al, As, Ba, Ca, Co, Cr, Cu, ICP-AES PCA, CDA, Li va ctv

Litopenaeus vannamei Fe, K, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, KNN (2014)

P, S, Se, Ti, Zn, Zr

Ngao Nhat Ban - AI, As, Ba, Cd, Ce, Co, Cs, ICP —MS S-LDA Zhao va ctv

Ruditapes Cu, Fe, K, La, Mg, Mn, Na, (2016) philippinarum Mo, Pb, Pd, Rb, Sb, Se, Sr,

Mực nang Dia Trung As, Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, ICP —MS PCA Bua va ctv

Hai - Mediterranean Hg, K, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, (2017) Sepia Ink P, Pb, V, Zn

Hải sâm - Ag, Al, As, Ba, Bi, Ca, Cd, ICP-OES PCA, LDA Kang va ctv

Apostichopus Ce, Co, Cr, Cu, Dy, Er, Eu, ICP—MS (2018) Japonicus Fe, Gd, Ho, K, La, Li, Lu,

Mg, Mn, Na, Nd, Ni, Pb, Pr,

Sc, Se, Sm, Sn, Sr, Tb, Tm, V,

Y, Yb, Zn.

Tôm chân trăng - Ce, Nd, Pr, Sm, Eu, Gd, Tb, ICP —MS CDA, LDA, Han va ctv

Litopenaeus vannamei Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Th, KNN, RF (2021)

Y, U, Li, Al, V, Cr, Mn, Fe,

Co, Ni, Cu, Zn, Ga, As, Rb,

Sr, Ag, Cd, Cs, Ba, Pb

Costas-Rodriguez va ctv (2010) đã kết hợp phân tích thành phần nguyên tố

dùng ICP — MS với các phương pháp thống kê đa biến như LDA, mô hình hóa độc

lập mềm (Soft independent modelling of class analogy, SIMCA) va mạng nơron thầnkinh nhân tao (Artificial neural network, ANNs) dé phân loại trai nuôi ở Galicia (TayBắc — Tây Ban Nha) Kết quả cho thay LDA va SIMCA phân biệt đúng mẫu trai từvùng nuôi Galicia và không phải từ Galicia Trong khi đó, ANNs giúp phân biệtnguồn gốc khu vực thu mẫu Liu va ctv (2012) đã phân tích 39 mẫu hai sâm(Apostichopus japonicus) từ ba vùng biển ở Trung Quốc bằng phương pháp ICP —

MS, cùng với các phương pháp PCA, CA va LDA Hàm lượng của 15 nguyên tố (AI,

V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Mo, Cd, Hg và Pb) trong các mau hải sâm có

sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) Ngoài ra, PCA và CA phân tach đúng

các mẫu hải sâm thu từ ba vùng biển khác nhau, kết quả phân tích bằng LDA cho tỷ

lệ phân biệt lên đến 100%

Đề phân biệt nguồn gốc vùng nuôi của cá nheo (Ictalurus punctatus) thu ở ba

vùng địa lý khác nhau và cá nheo lai (Q 7 punctatus x Ê blue catfish, 7 furcatus) từ

một khu vực, Li và ctv (2013) đã phân tích thành phan nguyên tố trong philé cá bằngICP — AES kết hợp phương pháp thông kê đa biến (PCA, CDA và KNN) Kết quảcho thấy cả hai phương pháp CDA và KNN có thể phân biệt được cá nuôi từ các vùng

địa lý khác nhau và phân biệt được cá nheo lai và cá nheo.

Trong một nghiên cứu khác, Li và ctv (2014) đã thu mẫu tôm chân trắng nuôi