Проработав пару лет над созданием базы данных FISH-BOL, Ханнер и один из его студентов по имени Юджин Вонг решили проверить, удалось ли им собрать достаточно референсных образцов, чтобы суметь определить неизвестные виды. Поэтому они отправились на рынок. Они проанализировали 91 образец рыбы и морепродуктов, купленных на рынках и в ресторанах Калифорнии и других штатов. И поняли две вещи. Во-первых, их база данных оказалось достаточно полной, чтобы определять принадлежность образцов вплоть до уровня вида. Во-вторых, 23 образца оказались маркированными неверно. Подобно Марко и другим исследователям, Вонг и Ханнер заметили, что чаще всего неправомерно используется имя красного луциана: из девяти образцов, собранных в Нью-Йорке, семь оказались рыбами других видов. Но также они обнаружили, что неверное маркирование распространяется и на другие, не такие ценные виды. Атлантического белокорого палтуса выдавали за тихоокеанского белокорого палтуса, мозамбикскую тиляпию (Oreochromis mossambicus) – за альбакора или белого тунца (Thunnus alalunga), икру мойвы (Mallotus villosus) – за икру тобико / летучей рыбы (Cheilopogon agoo), а пятнистую салмонету (Pseudupeneus maculatus) – за барабульку (Mullus sp.).

Их открытия стали поводом для продолжения исследований, которые в очередной раз продемонстрировали широкое распространение неверной маркировки рыбы и морепродуктов в Северной Америке. Чтобы проверить, верны ли результаты изначальных тестов, проводившихся в Торонто и его окрестностях, применительно ко всей Канаде, Ханнер договорился о сотрудничестве с журналистами по всей стране и протестировал еще 236 образцов, собранных от западного до восточного побережья. Оказалось, что 41 % всех образцов были не тем, за что их пытались выдать.

В США международная организация Oceana начала собственное расследование с целью выяснить, как обстоят дела с подлинностью рыбы и морепродуктов в некоторых регионах – Бостоне, Южной Флориде, Нью-Йорке и Лос-Анджелесе. Результаты оказались шокирующими. Для проведения анализа представители организации обратились к Ханнеру и его коллегам из Гуэлфского университета; в 2010–2012 гг. было собрано более 1200 образцов в 674 розничных магазинах в 21 штате. Их расследование стало одним из крупнейших в мире расследований в сфере рыбной промышленности на то время. Оно показало, что 33 % всех образцов были жертвами неверной маркировки. Чемпионом по-прежнему оставался красный луциан: всего семь из 120 образцов, купленных под этим названием, действительно принадлежали к данному виду. За 10 лет, прошедших после исследования Марко, ничего не изменилось: купить настоящего красного луциана практически невозможно.

В 2012–2013 гг. в игру вступило Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и провело собственное исследование. Образцы, полученные от различных поставщиков в 14 штатах до поступления рыбы в розничные магазины и рестораны, были собраны с учетом статистики по видам, находящимся в группе риска. До 15 % всех протестированных образцов оказались подделкой – цифра немалая, но значительно ниже, чем у Ханнера, ученых организации Oceana и других исследователей. Некоторые инстанции, в частности Национальный институт рыболовства (NFI), представляющий собой торговую ассоциацию, попытались с помощью этих результатов дискредитировать все предшествующие исследования, заявляя, что черт далеко не так страшен. Но они не учли, что это исследование отличалось от предыдущих тем, что было нацелено на другое звено сети дистрибуции. Проведенные Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов тесты показали, какой процент рыбных продуктов подвергается неправильной маркировке до поступления в розничную сеть, и это лишний раз доказывает, что преступные махинации происходят на всех уровнях системы поставок.

Разумеется, за нос водят не только жителей Северной Америки. Исследования, проведенные в Австралии, показали, что 41 % императорского окуня (Lutjanus sebae) и 46 % синетелки австралийской (Glaucosoma hebraicum) – не те, за кого себя выдают, как и 13 % белого морского окуня (Lates calcarifer), под именем которого скрывались более дешевые виды вроде нильского окуня (Lates niloticus) и королевского пальцепера (Polydactylus macrochir). В Новой Зеландии 40 % из 200 образцов, маркированных как лимонная акула, оказались принадлежащими к другим видам акул, включая акулу-молот и узкозубую акулу, вылов которых запрещен. Неверно маркированными оказались целых 80 % образцов, собранных на рынках Бразилии! До 36 % образцов хека, продаваемого под именем американских или европейских видов в Испании и Греции, оказались принадлежащими к более дешевому африканскому виду. В Великобритании 10 % из 380 образцов рыбы, собранных в заведениях общепита, были неверно маркированы, причем здесь главной жертвой оказалась треска, под именем которой продавали дешевую пикшу. Что касается рыбы, которая продается в шести крупнейших британских сетях супермаркетов, тут «проблемными» оказались всего 5 % образцов, что, казалось бы, совсем немного, если не знать, что это составляет 200 млн единиц товара ежегодно. Случаи неверной маркировки были также выявлены в Ирландии, Турции, Дании, Египте, Филиппинах, ЮАР… проще перечислить, где их не было. Речь идет о проблеме всемирного масштаба.

И она глобальна не только по своему территориальному охвату, но и по типам продуктов, которых касается. Генетический штрихкод помогает выявить подлог копченой, сушеной, вареной, жареной, свежей и замороженной рыбы. В чем этот метод бессилен – так это в определении региона, где была выловлена та или иная рыба. В некоторых случаях это и так очевидно: атлантический палтус точно не мог быть пойман в Тихом океане. Однако сказать наверняка, была ли атлантическая треска поймана в Северном море или Балтийском, с помощью штрихкода ДНК не получится. Чтобы узнать такие подробности, придется обратиться к множеству генетических маркеров. Именно на это нацелен проект FishPopTrace, финансируемый Европейским союзом. Он был запущен для выявления коммерческих видов, популяции которых находятся под угрозой, путем идентификации незначительных мутаций ДНК, известных как однонуклеотидные полиморфизмы (SNP). С их помощью можно различить рыб одного вида, принадлежащих к разным популяциям. Подобно химическим отпечаткам в растительных маслах, о которых мы писали в главе 3, однонуклеотидные полиморфизмы представляют собой своего рода генетическую «подпись», встроенную в ДНК рыб, принадлежащих к одной нерестовой популяции. Эти маркеры популяции (то есть мутации, свойственные данной популяции) предоставляют нам надежный способ отследить происхождение особи. Кроме того, их можно использовать для предотвращения незаконного, несообщаемого и нерегулируемого промысла (ННН-промысла).

Еще один вид продукта, при исследовании которого штриховое кодирование ДНК бессильно, – рыбные консервы. Высокое давление и температура, воздействующие на сырье в процессе консервирования, расщепляют ДНК на гораздо меньшие фрагменты, чем необходимый участок COI длиной в 650 пар оснований. ДНК все еще присутствует в материале, но она слишком разрушена, чтобы по ней что-то можно было понять. В свое время Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов озаботилось тем, что дорогие виды лососевых рыб, например нерку, очень часто подменяют более дешевыми – горбушей и кетой. Управление обратилось к Ханнеру с просьбой разработать быстродействующий и чувствительный тест для консервированной рыбы. Ханнер и его коллеги обратились к другим методам на основе анализа ДНК, позволяющим использовать короткие фрагменты для различения семи видов тихоокеанского лосося и форели и одного вида атлантического лосося. Если маркеры определенного вида присутствуют в образце, химическое соединение, соответствующее видоспецифичному фрагменту ДНК, начнет флуоресцировать. Интенсивность свечения можно измерить, чтобы оценить количество ДНК, а следовательно, долю присутствия каждого вида в образце: к примеру, 20 % горбуши и 80 % нерки. Придуманный ими тест оказался достаточно чувствительным, чтобы выявить присутствие даже 1 % горбуши в банке консервированной нерки, но Управление решило оставить производителям шанс на простую ошибку и постановило, что порог намеренной фальсификации составляет 5 %.