Читать онлайн «Состав: Как нас обманывают производители продуктов питания». Страница 28

Сравните 1800 пунктов в упомянутом списке с количеством видов мяса, которые можно купить в магазинах: говядина, свинина, курица, индейка и, может быть, баранина, кролик и утка. В США разводят около 13 пород мясного скота, и все они произошли от трех видов: Bos taurus, B. Indicus и бизон – либо их гибридов. Существуют сотни пород свиней, но все они потомки одного вида – евразийского дикого кабана, Sus scrofa. Все 34 мясные породы кур относятся к одному-единственному виду Gallus gallus domesticus. Американская ассоциация птицеводов (American Poultry Association) признает восемь различных пород индейки, происходящих от одомашненного вида Meleagris gallopavo. Так что сухопутные источники белка в нашем рационе составляют лишь горстку видов, которые несложно опознать.

Для определения, к какому из тысяч видов относится та или иная рыба, традиционно пользовались методиками на основе анализа белков. Каждому виду присущ уникальный белковый профиль, и неизвестный вид можно опознать, сравнив его профиль с образцами уже известных видов. Одной из наиболее распространенных методик, которые используются с этой целью, является изоэлектрическое фокусирование. Принцип его действия заключается в том, что молекула – в нашем случае это молекула белка – теряет свой электрический заряд при определенном значении pH. Этот уровень называется изоэлектрической точкой молекулы, и с ее помощью можно разделять молекулы различных белков. Образец неизвестного вида подготавливают, смешивая ткани свежей и замороженной рыбы с водой. Водорастворимые белки растворяются в жидкости, после чего при помощи центрифуги из жидкости удаляются все нерастворенные частицы. Затем образец наносят на гель (представьте себе очень густое желе, тонким слоем размазанное по тарелке), представляющий собой градиент pH. Потом подается ток, заставляющий заряженные белки перемещаться по градиенту до тех пор, пока они не достигнут того pH, при котором теряют свой заряд. Белок каждого типа останавливается в присущей лишь ему одному точке, поэтому всякий вид образует особый паттерн, сильно отличающий его от других видов, и этот паттерн можно сравнивать с другими паттернами для идентификации образца.

Это как если бы мы взяли большой неподписанный набор деталей Lego и просеяли их через решето, которое разделило бы все фрагменты на группы в зависимости от их формы. После этого мы сравнили бы получившиеся наборы одинаковых деталей с цифрами в известных нам наборах Lego и поняли, что перед нами, к примеру, набор 31 002 – «Суперболид», потому что в коробке было 29 различных типов деталей, четыре одинарные детали белого цвета, две двойные – желтого и т. д.

Однако подобно тому, как сортировке деталей Lego может помешать обычная запечатанная упаковка, анализу белков может помешать самая обычная печь. Описанная нами техника проста, недорога и дает быстрый результат, но ее применение в пищевой индустрии ограниченно, поскольку белки денатурируются в результате термической обработки, а также многих других распространенных методов обработки продуктов. Кроме того, белки по-разному представлены в разных тканях: к примеру, белковый профиль, полученный из образца кожи белокорого палтуса, скорее всего, будет отличаться от профиля, полученного из его мышечной ткани. И наконец, некоторые методы белкового анализа не способны выявить различие между близкородственными видами. Именно по этим причинам ученые вынуждены обращаться непосредственно к источнику, к исходной схеме, задающей строение белков и самой жизни, – ДНК. Она не разрушается с такой легкостью под воздействием высоких температур и присутствует практически во всех клетках живых организмов (за исключением эритроцитов). Немаловажно, что в последние годы технологии анализа ДНК стали более доступными с точки зрения стоимости.

В академических кругах принято считать, что первый случай использования анализа ДНК для выявления неверной маркировки рыбы описан в кратком сообщении, опубликованном в журнале Nature в 2004 г. Питер Марко, работавший тогда в Университете Северной Каролины, а нынче в Гавайском университете, и команда ученых под его началом использовали анализ ДНК, чтобы подтвердить, что три четверти рыбы, продаваемой в США под названием красного луциана, на самом деле не принадлежат к виду Lutjanus campechanus{25}. Исследовались образцы, купленные у девяти разных поставщиков в восьми штатах; ДНК сравнивали с образцами из базы данных GenBank. Оказалось, что 77 % образцов не являются красным луцианом. С учетом погрешности метода можно утверждать, что от 60 до 94 % всех образцов были маркированы неверно. Из забракованных образцов пять принадлежали к другим видам атлантических луцианов, и два оказались длинноперым луцианом, обитающим в Индо-Тихоокеанской области. Несколько видов так и не удалось опознать, поскольку они либо были пойманы в других регионах, либо не были включены в базу данных по причине их редкости.

Вполне возможно, что неверная маркировка образцов, относящихся к другим видам луциановых рыб, была невинной ошибкой рыболовов, не сумевших прямо на борту отличить близкородственных рыб в одном улове. К сожалению, такие случаи приводят к неточностям в статистике улова – завышению цифр по вылову (и, соответственно, численности популяции) красного луциана и занижению цифр по видам, которые были приняты за него. Однако рыбы, пойманные на другом конце света, скорее всего, были отнесены к неправильному виду уже позднее, поскольку маловероятно, чтобы индонезийский рыбак перепутал длинноперого луциана, плавающего в тихоокеанских водах, с его атлантическим собратом. Так или иначе, на каком бы этапе в цепи поставок это ни произошло, столь широкое распространение неверной маркировки, согласно выводам Марко и его команды, создает у покупателей ложное впечатление о доступности редкой рыбы.

За год до того, как Марко опубликовал результаты своего исследования, профессор Пол Хеберт из Гуэлфского университета в Канаде предложил применять штриховое кодирование ДНК для идентификации видов. Как вы, вероятно, помните, мы уже обсуждали этот метод применительно к меду в главе 2. В отличие от ситуации с растениями, для создания штрихкода животных Хеберт и его коллеги предложили использовать участок ДНК длиной в 650 пар оснований, отвечающий за кодирование субъединицы I цитохром с-оксидазы, известной также как COI. Она представляет собой одну из субъединиц, составляющих фермент под названием цитохром с-оксидаза, присутствующий в энергетической станции каждой клетки – митохондрии. Цитохром с-оксидаза играет важную роль в процессе производства энергии клеткой.

Анализ митохондриальной ДНК имеет несколько преимуществ. Во-первых, доступность материала: митохондриальная ДНК имеет гораздо большую распространенность, чем ядерная ДНК. У большинства клеток ядро только одно, зато имеются сотни митохондрий. Раз уж об этом зашла речь, в клетках печени человека насчитывается до 2000 митохондрий. Это означает, что извлечь образец митохондриальной ДНК гораздо проще. Во-вторых, митохондриальной ДНК свойственна бóльшая частота мутаций, чем ядерной ДНК, а это значит, что с ее помощью легче найти различия между видами. В-третьих, митохондриальная ДНК наследуется только от одного из родителей, что облегчает задачу секвенирования генов. Люди, как и другие млекопитающие, наследуют равные доли ядерной ДНК от яйцеклетки матери и сперматозоида отца. Поэтому мы обладаем двумя полными наборами хромосом – то есть двумя версиями каждого гена. Иначе говоря, наши клетки диплоидны. Однако митохондрии, которые проникают в яйцеклетку из сперматозоида, разрушаются на раннем этапе развития, и у нас остается только материнская митохондрия, а следовательно, только одна копия митохондриальной ДНК (гаплоидная).

Хеберт и его коллеги проанализировали описанный участок ДНК и изучили занесенные в базу GenBank последовательности COI более 26 000 животных, принадлежащих к 11 таксономическим группам (например, черви, ракообразные, жуки, мухи, осы и пчелы, бабочки, хордовые, медузы и моллюски){26}. Они выяснили, что этот метод позволяет определить любой вид, за исключением медуз и кораллов (стрекающих). Митохондриальная ДНК стрекающих, как и растений, эволюционирует медленнее, поэтому для создания их штрихкода необходимо использовать другой участок ДНК. Впрочем, для наших задач важнее то, что метод оказался очень полезен для идентификации рыб и других морских обитателей.

В 2005 г. Роберт Ханнер, доцент Гуэлфского университета и заместитель директора канадского отделения проекта «Штрихкод жизни», начал работу над базой данных Fish Barcode of Life (FISH-BOL), чтобы создать максимально полную коллекцию образцов морских обитателей. Это был один из первых целенаправленных проектов по созданию базы штрихкодов определенной таксономической группы, и ученые всего мира работали над сбором и анализом референсных образцов. На момент выхода этой книги в базе насчитывалось более 10 700 штрихкодов морских видов.