基于非靶標(biāo)代謝組學(xué)的沙棘油真實(shí)性鑒別技術(shù)

徐冰冰，張九凱，趙貴明，韓建勛，胡 靜，邢冉冉，王 瑋，陳 穎,*

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院，江蘇 南京 210095；2.中國檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院，北京 100176；3.石家莊工商職業(yè)學(xué)院，河北 石家莊 050091）

沙棘又稱為醋柳果、醋刺果或黑刺果，為胡頹子科（Elaeagnaceae）沙棘屬落葉灌木或小喬木植物[1]。沙棘油是采用精選的優(yōu)質(zhì)沙棘果實(shí)或種子為原料，經(jīng)過壓榨分離、壓濾或采用全精煉、超臨界CO2萃取等系列工藝加工而成的棕紅色清澈透明植物油，具有沙棘特有的芳香氣味[2]。沙棘油含有多種不飽和脂肪酸（且不飽和脂肪酸的含量較橄欖油更高、種類更豐富）[3]、類胡蘿卜素、生育酚、植物甾醇、游離氨基酸及黃酮類等大量生物活性物質(zhì)[4-5]，具有醒脾健胃、抗炎生肌、促進(jìn)潰瘍愈合、緩解干眼癥、保護(hù)心血管等功效[6-8]。國內(nèi)現(xiàn)行沙棘油的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)僅1 項即SL 493—2010《沙棘籽油》，該標(biāo)準(zhǔn)主要規(guī)定了合格沙棘籽油的相關(guān)準(zhǔn)則。部分不法商販為牟取暴利，將低價植物油如葵花籽油[9]、大豆油[10]等摻入沙棘油中，從而導(dǎo)致沙棘油產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊，而有效的真?zhèn)舞b別方法是保障消費(fèi)者利益，維護(hù)市場經(jīng)濟(jì)秩序的重要手段之一。

目前國內(nèi)外學(xué)者針對食用油類的鑒別方法主要有聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)法[11]、聚合酶鏈?zhǔn)矫?xì)管電泳法[12]、基質(zhì)輔助激光解吸電離質(zhì)譜法[13]、紫外-可見分光光譜法[14]、熒光光譜法、近紅外光譜法[15-16]、傅里葉紅外光譜法[17]、拉曼技術(shù)[18-19]、核磁共振法[20]、氣相色譜法和高效液相色譜法等，但已報道的關(guān)于沙棘油鑒別的研究相對較少，李宗朋等[10]通過應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)將沙棘籽油與10 種常見摻假油進(jìn)行鑒別，發(fā)現(xiàn)近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)分析具有較高識別正確率，表明此方法不但可以鑒別純正的沙棘籽油，還可識別沙棘籽油摻假類型。但該方法未對沙棘油及其摻假油組分進(jìn)行詳細(xì)表征；Hurkova等[9]應(yīng)用高效液相色譜結(jié)合二極管陣列檢測器，根據(jù)類胡蘿卜素含量差異對沙棘油補(bǔ)充劑進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)該補(bǔ)充劑并不含沙棘油，而是葵花籽油添加β-胡蘿卜素替換所得，但同樣未有詳細(xì)的組分表征。

代謝組學(xué)是指對生物體內(nèi)所有小分子代謝物（一般指小于1 000 Da的內(nèi)源小分子）進(jìn)行定性定量分析，并尋找代謝物與生理病理變化相對關(guān)系的研究方法，是新興“組學(xué)”之一[21]。其中高效液相色譜法是代謝組學(xué)研究的主要技術(shù)之一，較氣相色譜法分析速率、靈敏度及分離度都有很大提升[22]，基于超高效液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜（ultra-high performance liquid chromatographyquadrupole time-of-flight mass spectrometry，UPLC-QTOFMS）的非靶標(biāo)代謝組學(xué)方法，具有更高的分辨率和高通量，能夠?qū)τ蜆又行》肿犹卣骰衔镞M(jìn)行精確定性定量。本實(shí)驗(yàn)采用UPLC-QTOF-MS結(jié)合主成分分析（principal component analysis，PCA）、正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squares-discrimination analysis，OPLS-DA）等化學(xué)計量學(xué)方法，通過構(gòu)建沙棘油指紋圖譜，對沙棘油及其對照油的非揮發(fā)性特征化合物進(jìn)行推測，以期為沙棘油產(chǎn)品質(zhì)量控制和真實(shí)性鑒別提供支持及經(jīng)驗(yàn)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

實(shí)驗(yàn)樣品主要包括20 種沙棘油、16 種葵花籽油、16 種菜籽油和16 種大豆油，均收集于進(jìn)口及國內(nèi)各食用油企業(yè)，經(jīng)相關(guān)機(jī)構(gòu)認(rèn)定及實(shí)驗(yàn)證明其真實(shí)屬性。樣品涵蓋不同等級的壓榨、浸出、超臨界CO2萃取、離心分離等加工方式。沙棘油、葵花籽油、菜籽油、大豆油樣品命名為SJY、KHZY、CZY、DDY，樣品信息見表1。

表1 沙棘油、葵花籽油、菜籽油和大豆油樣品信息Table 1 Information about samples of sea buckthorn oil, sunflower seed oil, rapeseed oil and soybean oil tested in this study

甲醇（色譜級） 美國Honeywell公司；水、甲酸（均為色譜級） 美國Fisher公司；乙酸銨（色譜級）美國Sigma公司。

1.2 儀器與設(shè)備

不同規(guī)格移液器、Centrifuge 5418R型離心機(jī)德國Eppendorf公司；SA 300振蕩器 北京華威中儀科技有限公司；ME403E分析天平 瑞士Mettler-Toledo公司；KQ-205B超聲波清洗儀 江蘇超聲儀器有限公司；渦旋振蕩器 美國Scientific Industries公司；TripleTOF 6600型液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜儀美國AB SCIEX公司；Kinetex C18反相色譜柱（100 mm×2.1 mm，2.6 μm，100 ?） 美國Phenomenex公司；Millex-GP 0.22 μm聚四氯乙烯膜過濾器北京博爾金科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品前處理

實(shí)驗(yàn)過程共進(jìn)行3 次技術(shù)重復(fù)，分別稱取0.1 g純沙棘油（n=20）、葵花籽油（n=16）、菜籽油（n=16）、大豆油（n=16）于1.5 mL的小離心管中，加入0.3 mL體積分?jǐn)?shù)80%的甲醇溶液，設(shè)置振蕩器速率為最大，振蕩5 min混合均勻，放于離心機(jī)中，以6 000 r/min離心10 min，取上清液于新離心管中，向原離心管中加入0.3 mL 80%的甲醇溶液，重復(fù)上述提取步驟3 次，經(jīng)0.22 μm聚四氯乙烯膜過濾器過濾至1.5 mL質(zhì)譜進(jìn)樣小瓶中，并進(jìn)行標(biāo)記。

吸取同等質(zhì)量純油樣品均勻混合，記為質(zhì)控樣品（QC），樣品處理方式同上，設(shè)置空白為80%的甲醇溶液；同時隨機(jī)選取葵花籽油（n=2，KHZY6、KHZY14）、菜籽油（n=2，CZY3、CZY8）和大豆油（n=2，DDY2、DDY8），以0%、1%、5%、10%、20%、40%、80%、100%的質(zhì)量比摻入到沙棘油（n=2，SJY11、SJY19）中，模擬摻假樣品。

1.3.2 UPLC-QTOF-MS分析條件

色譜條件：Kinetex C18反相色譜柱（100 mm×2.1 mm，2.6 μm，100 ?），配制流動相A為水溶液（0.025%甲酸，5 mmol/L乙酸銨），流動相B為甲醇-乙酸銨溶液（0.025%甲酸，5 mmol/L乙酸銨）進(jìn)行二元梯度洗脫，梯度洗脫比例：0～1 min，60% A、40% B；1～9 min，60%～5% A、40%～95% B；9～13 min，5% A、95% B；13～15 min，5%～60% A、95%～40% B；柱溫40 ℃，流速0.3 mL/min，進(jìn)樣量3 μL。

質(zhì)譜條件：四極桿飛行時間串聯(lián)質(zhì)譜進(jìn)行非靶標(biāo)代謝組學(xué)檢測，應(yīng)用大氣壓化學(xué)電離，配備DuoSpray離子源，使用Analyst TF 1.7.1軟件在正、負(fù)離子模式下對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，采集模式設(shè)置full-scan TOF MS及MS/MS；單針注射時建立動態(tài)背景扣除、信息依賴采集及實(shí)時多重質(zhì)量虧損。

質(zhì)譜離子源參數(shù)：氮?dú)鉃楣ぷ鳉?，霧化氣、輔助加熱氣和氣簾氣壓力分別為50、55、30 psi，離子源溫度550 ℃，一級MS條件，正、負(fù)離子模式噴霧電壓和去簇電壓分別為5 500、-4 500 V，80、-80 V，滯留時間200 ms，質(zhì)量掃描范圍為m/z100～1 000；二級質(zhì)譜MS/MS正、負(fù)離子模式碰撞能量分別為35、-35 eV，擴(kuò)展碰撞能量15 eV，滯留時間50 ms，質(zhì)量掃描范圍為m/z50～1 000，自動校準(zhǔn)裝置系統(tǒng)每5 個樣品校正一次。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理與化學(xué)計量學(xué)分析

應(yīng)用MarkerView（Ver1.3.1 AB SCIEX公司）軟件對質(zhì)譜所得數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，設(shè)置MarkerView算法條件，對m/z100～1 000、保留時間0.5～18 min的離子進(jìn)行初步篩選，將經(jīng)數(shù)據(jù)分組后所得出峰表導(dǎo)入SIMCA（Ver15 MKS Data Analytics Solutions，原Umetrics公司）軟件中，進(jìn)行置換檢驗(yàn)、PCA和OPLS-DA。

1.3.4 特征化合物的篩選與鑒定

根據(jù)MarkerView結(jié)合SIMCA軟件OPLS-DA模型計算的變量投影重要度（variable importance for the projection，VIP）對樣品潛在的特征化合物進(jìn)行篩選，記錄離子精確質(zhì)荷比及保留時間；采用PeakView（Ver2.2 AB SCIEX公司）提取相對應(yīng)的離子峰，設(shè)置Formula Finder條件為C（n≤80）、H（n≤200）、O（n≤40）、N（n≤40）、P（n≤10）、Cl（n≤10）和S（n≤10），篩選質(zhì)量誤差小于百萬分之一的特征化合物化學(xué)式；將實(shí)驗(yàn)圖譜、化學(xué)式與MSFINDER（Ver3.24）軟件及HMDB（http://www.hmdb.ca）、ChemSpider（http://www.chemspider.com）、Massbank（https://massbank.eu/MassBank/）和Metlin（https://metlin.scripps.edu ）等線上數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，借助Formula Finder功能及MSFINDER軟件對未知化合物的一級和二級離子碎片信息進(jìn)行對比，從而推測其可能的分子結(jié)構(gòu)及化學(xué)式，并通過下載文獻(xiàn)對推測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

2 結(jié)果與分析

2.1 沙棘油及其對照油化學(xué)計量學(xué)分析

采用高通量、高靈敏度的UPLC-QTOF-MS技術(shù)分別對正離子及負(fù)離子模式下的沙棘油、葵花籽油、菜籽油、大豆油4 種食用油樣品進(jìn)行信息采集，生成基峰色譜圖。由于正離子模式下離子的響應(yīng)明顯優(yōu)于負(fù)離子，且正離子模式下提取離子峰為8 000 個，明顯高于負(fù)離子峰（3 331 個），因此后續(xù)實(shí)驗(yàn)將主要采用正離子采集模式對數(shù)據(jù)處理過程進(jìn)行分析。根據(jù)所得每個時間點(diǎn)質(zhì)譜圖中最強(qiáng)的離子強(qiáng)度，發(fā)現(xiàn)正離子模式下沙棘油、葵花籽油、菜籽油及大豆油之間峰形相差較大（圖1）。每種食用油間峰的強(qiáng)度、數(shù)量及時間均有明顯差異，表明依據(jù)化學(xué)計量學(xué)對樣品特征離子進(jìn)行分析、篩選可行。

圖1 沙棘油（A）、葵花籽油（B）、菜籽油（C）及大豆油（D）正離子模式基峰圖Fig.1 Base peak chromatograms of sea buckthorn oil (A),sunflower seed oil (B), rapeseed oil (C) and soybean oil (D) identified in positive ion mode

將UPLC-QTOF-MS在正離子模式下采集的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入MarkerView軟件，對所得離子峰進(jìn)行識別，將數(shù)據(jù)存為表格模式后，再次導(dǎo)入SIMCA軟件進(jìn)行PCA、OPLS-DA及置換檢驗(yàn)，并利用SIMCA軟件中VIP（以VIP＞1作為篩選標(biāo)準(zhǔn)）功能與MarkerView軟件中的二級圖譜相結(jié)合，衡量各代謝物表達(dá)模式對各組樣品分類判別的影響強(qiáng)度和解釋能力，從而對樣品中可能存在的特征離子峰進(jìn)行篩選，記錄其精確離子質(zhì)荷比及保留時間。

PCA是一種通過減少數(shù)據(jù)維度，使數(shù)據(jù)盡可能可視化的保留原始數(shù)據(jù)中的信息的技術(shù)[23]，可用于對樣品的初步分析。數(shù)據(jù)分析表明，PCA所得圖譜可表明不同食用油各組分之間存在一定差異，但難以明顯區(qū)分（圖2A、B），推測可能是同一種食用油受產(chǎn)地、生產(chǎn)工藝、等級等因素的影響，會產(chǎn)生較大的組內(nèi)差異。OPLS-DA是一種有監(jiān)督的判別分析統(tǒng)計方法，其運(yùn)用PLS-DA建立代謝物表達(dá)量與樣品之間的關(guān)系模型，可降低樣品組內(nèi)差異、放大組間差異，排除無關(guān)因素對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)造成的影響，從而實(shí)現(xiàn)對不同樣品的有效預(yù)測，因此本實(shí)驗(yàn)又采用了OPLS-DA模型對樣品進(jìn)行分析。OPLS-DA模型中，RX2、RY2分別表示模型對X和Y矩陣的解釋率，Q2表示所建模型的預(yù)測能力，RX2、RY2統(tǒng)稱為R2。理論上，R2、Q2數(shù)值越接近于1說明模型的預(yù)測能力及擬合準(zhǔn)確性越高，通常情況下，R2、Q2高于0.5較好。分析結(jié)果表明：正離子模式下OPLS-DA模型數(shù)值為=0.595，=0.964，Q2=0.954，表明模型的解釋及預(yù)測能力較好，樣品聚類分離效果明顯，沙棘油可同葵花籽油、菜籽油及大豆油進(jìn)行明顯區(qū)分（圖2C、D）。

圖2 沙棘油、葵花籽油、菜籽油及大豆油正離子模式下PCA（A、B）、OPLS-DA（C、D）得分圖及載荷圖Fig.2 Score plots and loading plots of PCA (A, B) and OPLS-DA (C, D)for sea buckthorn oil, sunflower seed oil, rapeseed oil and soybean oil identified in positive ion mode

對OPLS-DA模型進(jìn)行置換檢驗(yàn)，判別其是否發(fā)生過度擬合。置換檢驗(yàn)中，若模型右側(cè)Q2值大于左側(cè)任意一個Y變量隨機(jī)排列模型Q2值，且位于y軸上的截距小于0，則認(rèn)為OPLS-DA模型較好，無過度擬合現(xiàn)象。正離子模式下200 次循環(huán)迭代后的置換檢驗(yàn)圖譜如圖3所示，Q2交與y軸負(fù)半軸，RY2（0.0，0.513）、Q2（0.0，-0.371），表明模型可用于沙棘油、葵花籽油、菜籽油及大豆油的組間對比區(qū)分，且模型可靠。

圖3 正離子模式下200 次循環(huán)迭代OPLS-DA置換檢驗(yàn)圖Fig.3 Permutation test of OPLS-DA model with 200 cycles in positive ion mode

為驗(yàn)證不同比例對照油的區(qū)分效果，本實(shí)驗(yàn)將不同比例的對照油（0%、1%、5%、10%、20%、40%、80%、100%）分別摻入到沙棘油中進(jìn)行模型驗(yàn)證（標(biāo)識如下：沙棘油質(zhì)量分?jǐn)?shù)1%，菜籽油質(zhì)量分?jǐn)?shù)99%，則記為SJY-CZY-1），用以表征各個梯度對照樣品的可檢測性及良好的預(yù)測能力。圖4分別為沙棘油與葵花籽油、菜籽油、大豆油及其不同比例摻假油OPLS-DA模型圖（R2和Q2均大于0.95）。純沙棘油及對照油聚合區(qū)分度明顯，不同比例摻假油位于沙棘油及對照油之間，摻假比例越大越靠近對照油，反之則越靠近沙棘油，這表明該模型具有良好的區(qū)分辨別能力及預(yù)測能力，可以較為準(zhǔn)確對沙棘油摻假進(jìn)行區(qū)分。

圖4 正離子模式下沙棘油及其對照食用油不同比例OPLS-DA驗(yàn)證圖Fig.4 OPLS-DA verification of pure and adulterated sea buckthorn oil in positive ion mode

2.2 特征離子篩選及鑒定

為篩選得到不同食用油中的特征標(biāo)識化合物，進(jìn)一步對模型進(jìn)行驗(yàn)證，從而對OPLS-DA載荷圖進(jìn)行分析。根據(jù)OPLS-DA載荷圖（圖2D）中，距離原點(diǎn)越遠(yuǎn)為特征離子可能性越大的規(guī)律，分別由外向原點(diǎn)對離子進(jìn)行篩選，選擇僅一種食用油中檢測到，而在其他3 種食用油中均檢測不到的物質(zhì)作為特征化合物，對其進(jìn)行進(jìn)一步推測鑒定（圖5）。

圖5 正離子模式下4 種油特征離子圖譜Fig.5 Mass spectra showing characteristic ions of sea buckthorn oil, sunflower seed oil, rapeseed oil and soybean oil identified in positive ion mode

根據(jù)MarkerView及SIMCA軟件中的VIP功能對特征化合物進(jìn)行篩選，將篩選并記錄的差異化合物應(yīng)用PeakView軟件中的Formula Finder功能，依據(jù)記錄的精確質(zhì)荷比及保留時間結(jié)合二級離子碎片信息，對差異化合物的化學(xué)式進(jìn)行預(yù)測，設(shè)置元素信息為：C（n≤80）、H（n≤200）、O（n≤40）、N（n≤40）、P（n≤10）、Cl（n≤10）和S（n≤10），質(zhì)量誤差小于百萬分之一。MSFINDER可以從精確質(zhì)量數(shù)、MS/MS圖譜的碎片信息以及氫重排規(guī)則等方面對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合考量、排序，排名前列的未知化合物是該特征化合物的可能性越高[24-25]。為提高結(jié)果的準(zhǔn)確性，將所得二級圖譜與線上數(shù)據(jù)庫參考圖譜進(jìn)行對比，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)和相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行驗(yàn)證，最終推測正差異化合物共14 種，其中，沙棘油有6 種，葵花籽油有3 種，菜籽油有4 種，大豆油有1 種（表2）。

沙棘油富含多種營養(yǎng)素，如醇類、酮類、有機(jī)酸類、醛類及萜烯類等物質(zhì)，本實(shí)驗(yàn)中沙棘油在正離子模式下推測得特征離子化合物分別為松油醇、黨參炔醇、蓖麻油醇、豯薟精醇、因香酚、環(huán)滿酯。其中，根據(jù)1號特征化合物m/z309.28、保留時間11.069 min，化學(xué)式為C20H36O2，二級圖譜中碎片離子豐度高低排列順序?yàn)閙/z81.069 7＞95.085 2＞109.100 5＞245.226 2，推測其為松油醇，松油醇是沙棘中重要的揮發(fā)性物質(zhì)之一[26]，對沙棘的感官風(fēng)味具有較大的影響；根據(jù)精確質(zhì)荷比與保留時間（[M+H]+m/z285.28，11.462 min）結(jié)合正離子模式下所測二級圖譜碎片離子信息m/z175.075 1、235.133 3，經(jīng)MarkerView軟件分析，對比MSFINDER及線上數(shù)據(jù)庫，推測2號特征化合物為黨參炔醇，3號特征化合物為蓖麻油醇，4號特征化合物為豯薟精醇，5號特征化合物為因香酚，6號特征化合物為環(huán)滿酯。其中，因香酚作為一種抗氧化活性物質(zhì)，而被檢測出存在于研究價值極高的藥材——紙乳香樹脂中[27]。

葵花籽油正模式下推測得特征化合物包括：咖啡豆醇/丹參酚酮、抗干眼烯和甲潑尼龍。將7號、8號和9號特征化合物二級與HMDB、ChemSpider等數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，發(fā)現(xiàn)其分別可能為咖啡豆醇或丹參酚酮，抗干眼烯和甲潑尼龍。因文獻(xiàn)報道少，具體尚未明確。

菜籽油的特征化合物主要包括度骨化醇、松柏醇、6-O-甲基啤酒甾醇和異色瞞。依據(jù)m/z413.342、保留時間10.846 min，經(jīng)Formula Finder功能認(rèn)為10號特征化合物分子式為C28H44O2，離子化方式為加H+，將二級碎片離子信息與HMDB及METLIN數(shù)據(jù)庫匹配，最終推測該特征化合物為度骨化醇；根據(jù)特征化合物信息，經(jīng)MSFINDER軟件及HMDB匹配得11號特征化合物為松柏醇、松柏醇存在于多種植物中[28]，但是否存在于菜籽油中還未有報道。

大豆油測得特征化合物m/z255.065 3，保留時間為3.49 min，化學(xué)式為C15H10O4，推測其為大豆苷元。王曉波等[29]研究發(fā)現(xiàn)大豆苷元及其苯磺酸酯衍生物能夠抑制肺癌細(xì)胞的增殖活性，同時增加肺正常細(xì)胞增殖活性，且大豆苷元苯磺酸酯衍生物B能促進(jìn)肺癌細(xì)胞凋亡并抑制肺正常細(xì)胞凋亡，益于人體健康。Dou Xinjing等[30]將大豆苷元作為鑒別大豆油摻假山茶油的特征標(biāo)志物，證明大豆苷元為大豆油的特征化合物。

2.3 自制摻假食用油樣品的驗(yàn)證

本研究對特征標(biāo)識化合物在實(shí)際樣品中進(jìn)行驗(yàn)證，采用的樣品為實(shí)驗(yàn)室自制的摻假食用油（以1%、5%、10%、20%、40%、80%的質(zhì)量比摻入到沙棘油中，樣品信息見1.3.1節(jié)）。通過MarkerView軟件提取摻假油（葵花籽油、菜籽油和大豆油）的特征標(biāo)記離子，繪制其在不同樣品組中的豐度圖。圖6為通過該軟件提取的3 個鑒定效果最好的摻假油的特征標(biāo)記物，分別對應(yīng)表2中的特征標(biāo)記化合物7、10和14。從圖6可以看出，特征標(biāo)記物7（m/z315.195 8，保留時間6.258 min）只在葵花籽油、摻入葵花籽油的沙棘油以及質(zhì)控中出現(xiàn)，而在其他樣品中未檢出，因此當(dāng)沙棘油中摻有葵花籽油時，可以利用特征標(biāo)記物7鑒別。同理，特征標(biāo)記物10（m/z413.342，保留時間10.846 min）和14（m/z255.065 3，保留時間3.49 min）可分別用于鑒別沙棘油中是否摻入菜籽油和大豆油。上述驗(yàn)證結(jié)果表明所篩查得到的特征標(biāo)識化合物可用于實(shí)際樣品的檢測。

圖6 代表性特征標(biāo)識離子在實(shí)際食用油樣品中的豐度圖Fig.6 Relative abundance of representative characteristic maker ions in actual edible oil samples

表2 沙棘油、葵花籽油、菜籽油及大豆油差異標(biāo)記化合物信息Table 2 Information about differential characteristic marker compounds among sea buckthorn oil, sunflower seed oil, rapeseed oil and soybean oil

本研究同時結(jié)合模型判別和特征標(biāo)識離子方法建立了沙棘油真實(shí)性鑒別技術(shù)。其中，模型判別方法基于不同食用油的全代謝物組分，可從整體上對沙棘油的真實(shí)性進(jìn)行判別；同時，由于不同種類食用油中所含有的特征化合物具有較大差異，通過檢測篩選得到的特征標(biāo)識化合物即可快速實(shí)現(xiàn)沙棘油的真實(shí)性判別，并能探求摻假油的種類。兩種方法相互驗(yàn)證、互為補(bǔ)充，能夠?qū)崿F(xiàn)對未知沙棘油樣品真實(shí)性的準(zhǔn)確判別。

3 結(jié) 論

本實(shí)驗(yàn)采用基于UPLC-QTOF-MS的非靶標(biāo)代謝組學(xué)方法結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法成功區(qū)分了沙棘油及其對照食用油（葵花籽油、菜籽油和大豆油）。所建OPLS-DA模型聚類區(qū)分度良好，具有良好的解釋及預(yù)測能力，可對沙棘油及其摻假油進(jìn)行有效區(qū)分。根據(jù)所得OPLS-DA得分圖與載荷圖，結(jié)合PeakView等分析軟件、線上數(shù)據(jù)庫、相關(guān)文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證進(jìn)行對比驗(yàn)證分析，篩查得到不同種類食用油中的14 種特征標(biāo)識化合物，進(jìn)一步對區(qū)分結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。因此基于UPLC-QTOF-MS的非靶標(biāo)代謝組學(xué)技術(shù)可以作為區(qū)分沙棘油及其摻假油的有效手段之一，為沙棘油的真實(shí)性鑒別提供了堅實(shí)理論和科學(xué)依據(jù)。