脂肪酸(FAD)，作為植物結構和代謝的核心組分，其組成特征直接反映作物的生長環境與地理起源。雖然紅外光譜、穩定同位素等分析技術已廣泛應用于橄欖油等油料作物的產地鑒別，但普遍存在檢測成本高、適用范圍窄等技術瓶頸。本團隊前期通過整合GC-MS脂肪酸定量分析與多變量統計模型，建立了適用于多品類油料作物的地理判別體系，并篩選出C16:0、C18:0等5種具有顯著地理分異特征的關鍵脂肪酸標記物。近年研究表明，脂肪酸代謝途徑受ACCase、FAS等關鍵酶系的精密調控，且與環境因子存在顯著相關性，但對于特定脂肪酸標記物與環境參數的相關性仍未明晰。

全球農產品貿易需要可靠的工具來追蹤產品來源和打擊欺詐。廬山植物園程春松團隊和華南國家植物園王瑛、曾少華團隊合作在Nature旗下子刊NPJ science of food(中科院一區TOP期刊，IF=7.8)，發表了題為“Reassessing Fatty Acid Divergence: Climatic and Geographic Constraints on Origin Traceability in Global Oil Crops”的研究論文。本研究創新地提出地理分異指數(GDI)與環境遺傳度指數(EHI)雙參數評價體系，全球視野下的研究發現脂肪酸分布遵循海拔和緯度依賴性模式，通過多源環境數據與脂肪酸組學的協同分析，系統解析了海拔梯度、緯度等環境因子對油料作物脂肪酸組成的調控規律。研究表明硬脂酸(C18：0)和亞油酸(C18：2)等關鍵脂肪酸與全球地理因素顯著相關，且某些特定脂肪酸的生物量在高海拔/低緯度地區差異顯著。這些發現確立了特定的脂肪酸特征作為地理認證的強大工具。研究方法為全球油料中的精確原產地鑒別提供了一個基于化學基礎的框架。

圖1. 橄欖油數據采集來源的地理分布圖(不同顏色的數據點代表不同的產區。紅色代表產區 A，橙色代表產區 B，黃色代表產區 C，綠色代表產區 D，藍色代表產區 E，粉色代表產區 F)。

圖2. 山茶油、核桃和牡丹籽的數據采集來源地理圖(數據點的不同顏色代表不同的分組。紅色代表 A 地標，橙色代表 B 地標，黃色代表 C 地標，綠色代表 D 地標，藍色代表 E 地標，粉色代表 F 地標，紫色代表 G 地標)。

主要參與本研究的有南昌大學生命科學學院研究生許珺鈺，以及中藥資源可持續利用江西省重點實驗室羅意清博士(華南國家植物園博士后)、胡磊、陳開等。該項目得到江西省自然科學雙千領軍人才項目(JXSQ2023101038)、江西省急需海外人才項目(2022BCJ25027)、江西省重點研發項目(20223BBH8007&20232BBG70014)、中國科學院青年創新促進會項目(2015286)、江西省自然科學基金項目(20242BAB20275)、九江市重點研發項目(S2023ZDYFN96, S2024ZDSYS037, S2024KXJJ0001)等資助。