Food Chemistry(IF 9.231) --代謝組學(xué)應(yīng)用于食品安全研究

拒絕食品摻假，代謝組學(xué)大顯身手


 

在過去幾十年中，食品安全問題，包括食品欺詐和摻假，已逐漸成為一個重要的公共衛(wèi)生問題。食品摻假是將廉價、劣質(zhì)或不必要的物質(zhì)混合或替代到食品中，用于保存、改善外觀和增強(qiáng)顏色，從而導(dǎo)致食品質(zhì)量下降的行為。用于摻假的物質(zhì)如果是有毒化合物，如藥物、農(nóng)藥、工業(yè)染料和化學(xué)品，可能對人類健康造成危害。因此，食品摻假、地理來源和種類的檢測已成為一種日益增長的趨勢。

近年來，代謝組學(xué)已成為了解給定系統(tǒng)整個代謝組的有力工具，其中質(zhì)譜（MS）是最常用的技術(shù)。在食品科學(xué)研究中，代謝組學(xué)已被用于食品安全、食品質(zhì)量和可追溯性等不同領(lǐng)域，也是控制食品真實(shí)性和摻假的有效技術(shù) 。下面分享一篇近期使用代謝組學(xué)技術(shù)研究食品摻假的案例。

2023年2月，西班牙阿爾卡拉大學(xué)團(tuán)隊(duì)在Food Chemistry（IF 9.231）上發(fā)表了題為“Untargeted HPLC-MS-based metabolomics approach to reveal cocoa powder adulterations”的文章。該文開發(fā)了一種基于高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用的非靶向代謝組學(xué)方法，對在兩個不同水平上摻雜角豆粉、大豆粉和菊苣的可可粉樣品進(jìn)行表征，并初步確定了部分化合物作為可可粉摻假的潛在標(biāo)志物。

 研究材料

可可粉和摻假可可粉模擬樣品

技術(shù)路線

步驟1：優(yōu)化提取工藝；

步驟2：優(yōu)化高效液相色譜-質(zhì)譜條件；

步驟3：代謝組學(xué)分析。

 研究內(nèi)容

1. 優(yōu)化提取工藝

由于樣品中存在的代謝物性質(zhì)未知，在非靶向代謝組學(xué)分析中，樣品處理始終是一個挑戰(zhàn)。作者首先對樣品處理方法進(jìn)行優(yōu)化，以獲得最多的分子特征。分別評估了提取前脫脂步驟（脫脂、3kDa離心過濾及組合方式）、提取液（甲醇、乙醇在水中的不同配比）、提取時間（15、30分鐘）等參數(shù)，最終確定提取條件：提取前采用脫脂步驟，80%甲醇水溶液作為提取溶劑，并在750 rpm、25℃下持續(xù)提取30分鐘。
 

表1 使用不同提取溶劑的質(zhì)控樣品中存在的分子特征數(shù)量

2. 優(yōu)化高效液相色譜-質(zhì)譜條件

色譜參數(shù)還針對總離子色譜圖（TIC）和基峰色譜圖（BPC）獲得的最高分子特征數(shù)量和色譜峰譜進(jìn)行了優(yōu)化�？疾炝嗽诹鲃酉嘀惺褂蒙倭扛男詣┑男Ч�。此外，還考察了柱溫（40和50 °C）和進(jìn)樣體積（5和10 μL）等參數(shù)。最終確定最佳色譜條件：流動相使用均含有0.1%甲酸的水（溶劑A）和乙腈（溶劑B），流速為0.4 mL/min，柱溫為50 °C，進(jìn)樣體積為10 μL。

3. 代謝組學(xué)分析

通過將天然可可粉與大豆粉（S）、菊苣（CH）或角豆粉（CAR）以兩種不同的摻假水平混合，制備摻假可可粉的模擬樣品：40%w/w（H）的高摻假水平和20%w/w（L）的低摻假水平。作者采用多元變量統(tǒng)計(jì)方法主成分分析（PCA）和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)模型分析了不同樣品組與天然可可粉的區(qū)別，同時使用了PLS-DA模型中變量投影重要度（VIP）值篩選潛在的標(biāo)記物，并做進(jìn)一步代謝物的鑒定。初步鑒定出16種負(fù)離子模式化合物和4種正離子模式化合物作為可可粉摻假的潛在標(biāo)志物。這些化合物中的大多數(shù)屬于類黃酮、脂肪酸、萜類化合物和溶血磷脂類。

圖1 主成分分析 （PCA）

圖2 負(fù)離子模式下偏最小二乘判別分析（PLS-DA）

(A) CARH vs COCOA, (B) CARL vs COCOA,(C) CHH vs COCOA, (D) CHL vs COCOA, (E) SH vs COCOA, (F) SL vs COCOA

圖3 負(fù)離子模式下置換檢驗(yàn)

(A) CARH vs COCOA, (B) CARL vs COCOA,(C) CHH vs COCOA, (D) CHL vs COCOA, (E) SH vs COCOA, (F) SL vs COCOA

小結(jié)

本工作建立了基于LC-MS的非靶向代謝組學(xué)方法，用于尋找可可粉摻假標(biāo)志物，以揭示可可粉與角豆粉、大豆粉和菊苣的摻假。

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