近期， 中科院上海藥物所果德安課題組 采用沃特世最新 直接分析型單四極桿質譜-RADIAN ASAP 對采自中國市場的78種（451批次）可食用性花進行了快速檢測，並透過MATLAB進行數據建模和相似度比較，所有樣本鑒別準確度達100%。該方法可套用於大批次食品樣本的快速檢測。文章發表於Food Chemistry。
花卉 在自然界分布廣泛，除了可以帶來迷人的香氣和令人賞心悅目的觀感外，花卉在食品及藥品方面也有著極為廣泛且重要的套用，比如常被用在茶葉、食品、飲料、藥品、化妝品等領域。可食用性花朵富含花青素、酚酸、類黃酮、類胡蘿蔔素、揮發油等物質，可以促進人類的健康、增強食品的風味，近年來越來越引起人們的關註。
由於花卉種類繁多，且具有相似的自然內容和化學組分，可食用性花在使用中常現摻假和混用現象。雖然部份名貴花卉在ISO（藏紅花, ISO/TS 3632-2）或USP（金銀花，HMC）中已經建立了鑒別方法，但這類方法常是「一對一」的鑒別，很難對大量種屬進行摻假鑒別。以菊花為例，雛菊、杭白菊、貢菊、懷菊、波斯菊等就很難在食品及藥品添加中做到有效鑒別。下面，本文將介紹 如何透過直接分析型單四極桿質譜，對78種可食用性花進行建模、歸類，實作快速鑒別。
樣品處理流程
樣品按預處理方法粉碎，將每朵花稱重細粉樣（60 mg）放入15 mL離心管，加5 mL50%甲醇(v/v)。超聲提取30 min。14,000 r/min離心10 min，取上清進樣。
RADIAN ASAP樣品分析流程
圖1. RADIAN ASAP樣品分析流程。
RADIAN ASAP樣品分析原理
圖2. RADIAN ASAP分析原理。
RADIAN ASAP的測試結果與ESI檢測結果有一定互補性
實驗同時將RADIAN ASAP采集譜圖與QDa和QTof（直接進樣）的ESI模式進行了比對，由於RADIAN ASAP電離模式與傳統ESI的差異以及進樣模式的不同，實際樣本的質譜圖有一定的差異。RADIAN ASAP可對傳統ESI檢測手段作一定互補。RADIAN ASAP分析一個樣本僅需1-2 min，具有顯著的商業運用價值。
圖3. MS掃描分析中獲得的綠原酸、馬齒莧苷、玫瑰、金銀花的MS譜圖。
結 果
41種可食用性花采用正離子模式，37種采用負離子模式掃描，運用沃特世質譜分析軟件MassLynx 4.2進行數據采集，6個組分的日內和日間MS相似度RSD幾乎都在15%以內，這證明了ASAP進行大規模分析的可行性。透過MATLAB編程，實作了降噪、對齊、去重復、數據庫構建和未知花辨識的自動化， 成功對30種未知樣本進行了快速鑒別 ，實作了準確的確認歸屬。該方法為鑒定食用花卉提供了新的見解，並可套用於其他食品和補充劑，為高通量分析提供快速、自動化、智能的鑒定方法。
圖4. 臨床用混合花卉的代表性ASAP-MS譜圖
圖5. 花卉鑒別的數據處理流程及策略（A）MS相似性方法；（B）二進制碼方法的原理
RADIAN ASAP直接分析型單四極桿質譜透過玻璃棒蘸取直接進樣， 省去前端LC進樣系統，樣品前處理簡單，適用於多種類別的樣品基質，大大降低儀器使用成本 。儀器內建的統計學LIVE ID軟件可用於數據庫匹配和數學建模方向的套用，已經在食品，飲料，醫藥，化工，司法鑒定等領域得到廣泛的套用。
參考文獻
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
