前沿文献 | 78种可食用性花的建模、归类和快速鉴别-医疗器械网

前沿文献 | 78种可食用性花的建模、归类和快速鉴别

来源：沃特世科技（上海）有限公司(Waters) 分类：动态 2023-11-10 11:33:12 1阅读次数

近期，中科院上海药物所果德安课题组采用最新直接分析型单四极杆质谱-RADIAN ASAP对采自中国市场的78种（451批次）可食用性花进行了快速检测，并通过MATLAB进行数据建模和相似度比较，所有样本鉴别准确度达100%。该方法可应用于大批量食品样本的快速检测。文章发表于Food Chemistry（点击此处可查看。）

花卉在自然界分布广泛，除了可以带来迷人的香气和令人赏心悦目的观感外，花卉在食品及药品方面也有着极为广泛且重要的应用，比如常被用在茶叶、食品、饮料、药品、化妆品等领域。可食用性花朵富含花青素、酚酸、类黄酮、类胡萝卜素、挥发油等物质，可以促进人类的健康、增强食品的风味，近年来越来越引起人们的关注。

由于花卉种类繁多，且具有相似的自然属性和化学组分，可食用性花在使用中常现掺假和混用现象。虽然部分名贵花卉在ISO（藏红花, ISO/TS 3632-2）或USP（金银花，HMC）中已经建立了鉴别方法，但这类方法常是“一对一”的鉴别，很难对大量种属进行掺假鉴别。以菊花为例，雏菊、杭白菊、贡菊、怀菊、波斯菊等就很难在食品及药品添加中做到有效鉴别。下面，本文将介绍如何通过直接分析型单四极杆质谱，对78种可食用性花进行建模、归类，实现快速鉴别。

样品处理流程

样品按预处理方法粉碎，将每朵花称重细粉样（60 mg）放入15 mL离心管，加5 mL50%甲醇(v/v)。超声提取30 min。14,000 r/min离心10 min，取上清进样。

RADIAN ASAP样品分析流程

图1. RADIAN ASAP样品分析流程。

RADIAN ASAP样品分析原理

图2. RADIAN ASAP分析原理。

RADIAN ASAP的测试结果与ESI检测结果有一定互补性

实验同时将RADIAN ASAP采集谱图与QDa和QTof（直接进样）的ESI模式进行了比对，由于RADIAN ASAP电离模式与传统ESI的差异以及进样模式的不同，实际样本的质谱图有一定的差异。RADIAN ASAP可对传统ESI检测手段作一定互补。RADIAN ASAP分析一个样本仅需1-2 min，具有显著的商业运用价值。

图3. MS扫描分析中获得的绿原酸、马齿苋苷、玫瑰、金银花的MS谱图。

结果

41种可食用性花采用正离子模式，37种采用负离子模式扫描，运用质谱分析软件MassLynx 4.2进行数据采集，6个组分的日内和日间MS相似度RSD几乎都在15%以内，这证明了ASAP进行大规模分析的可行性。通过MATLAB编程，实现了降噪、对齐、去重复、数据库构建和未知花识别的自动化，成功对30种未知样本进行了快速鉴别，实现了准确的确认归属。该方法为鉴定食用花卉提供了新的见解，并可应用于其他食品和补充剂，为高通量分析提供快速、自动化、智能的鉴定方法。

图4. 临床用混合花卉的代表性ASAP-MS谱图（A：不同花期的葛花；B：日本葛和大花葛；C：人参和三七；D：菊花）。

图5. 花卉鉴别的数据处理流程及策略（A）MS相似性方法；（B）二进制码方法的原理

（左右滑动查看）

RADIAN ASAP直接分析型单四极杆质谱通过玻璃棒蘸取直接进样，省去前端LC进样系统，样品前处理简单，适用于多种类型的样品基质，大大降低仪器使用成本。仪器自带的统计学LIVE ID软件可用于数据库匹配和数学建模方向的应用，已经在食品，饮料，医药，化工，司法鉴定等领域得到广泛的应用。

参考文献

Qian Meng, Jianqing Zhang , Xiaolan Li, Yun Li, Xuanjing Shen, Ziqing Li, Meng Xu, Changliang Yao, Pengfei Chu, Ya-Jun Cui, De-an Guo. ASAP-MS combined with mass spectrum similarity and binary code for rapid and intelligent authentication of 78 edible flowers. Food Chemistry 436 (2024) 137776