敞开式离子化质谱在葡萄酒安全分析和质量鉴定中的研究

摘要

质谱分析作为精准的仪器分析法，能够提供分析物的结构信息，具有高灵敏度、高选择性的特点。敞开式电离技术与质谱的结合，让质谱分析更加快速、便捷、多样化。由于葡萄种植和葡萄酒酿造过程中的无意和/或蓄意行为，葡萄酒中常出现各类质量和安全问题。本论文提出基于多种敞开式电离技术与多种质谱手段的联用，分析了葡萄酒中的外源性残留农药和非法掺杂物问题，以及内源性葡萄酒产地溯源性问题，还根据分析物的结构特征，建立了基于特征碎片离子和中性丢失的高分辨二级库，用于筛查葡萄酒中的已知物和识别葡萄酒中的未知物。论文的主要研究内容如下:
　　1.提出多种基于敞开式电离联用三重四极杆质谱的高通量快速定量和筛查葡萄酒中的多类别外源性残留农药和非法掺杂物的方法。首先，优化分析物标准品在仪器中的检测参数，得到两对母离子和子离子，分别用来定量和定性。接着，在样品检测中，比较多种有效的样品预处理方法，即调整的QuEChERS法、纸吸附法和稀释法。实时直接分析或纸喷雾电离两种敞开式电离技术分别与质谱结合，在多反应监测模式下，均可在几分钟内准确检测葡萄酒和饮料中的数十种农药和掺杂物。结果显示，农药达到了ng/mL水平的线性范围、检出限和定量限，掺杂物达到了ng/mL和μg/mL水平的线性范围、检出限和定量限。最后，方法验证使用三到四个水平的加标回收实验和质量控制实验，结果都在75-120％范围内。
　　2.提出一种敞开式电离联用高分辨二级质谱非靶向分析赤霞珠葡萄酒产地溯源性的方法。首先，使用稀释法将葡萄酒样品简单处理，避免检测过载。接着，实时直接分析联用四级杆串联飞行时间质谱对稀释样品进行检测，产生大量正离子和负离子质谱数据，通过相关性分析和信息增益处理并去除赘余信息，得到具有代表性的18个质谱特征峰，并与二级质谱库比对，得以确证。线性判别分析、支持向量机和人工神经网络三种计量学方法，用来分类中国不同地形和不同省份的赤霞珠葡萄酒;结果显示人工神经网络分类效果最好，训练集和测试集准确性结果均大于90％。此外，顶空固相微萃取气相色谱联用质谱作为一种靶向的研究方法，也用于赤霞珠葡萄酒的产地分类。使用人工神经网络分别对全部特征峰、全部醇类和全部酯类进行分类，不同省份赤霞珠葡萄酒的准确性结果均大于89％。
　　3.提出了多种基于敞开式电离联用高分辨二级质谱中的子离子和中性丢失建库，筛查葡萄酒中的已知物和识别葡萄酒中的未知物的快速准确分析方法。根据唑类农药（即三唑类、咪唑和吡唑）和有机磷类农药的结构以及对应的二级碎片和中性丢失，总结磷酸酯和硫代磷酸酯的多种裂解规律。对于葡萄酒中的有机酸，总结其四种裂解途径:α断裂失CO2、重排β断裂、α断裂失H2O、α断裂开环;根据裂解途径可区分一元酸、二元酸、三元酸及酚酸，也可识别有机酸上的官能团。最后，根据农药和有机酸的共性特征子离子和中性丢失、辅助定性子离子和中性丢失、特有子离子和中性丢失，可快速筛查和识别两大类农药，也可识别葡萄酒中不同种类的脂肪酸和酚酸。

目录

声明

摘要

表 中英对照

第一章 绪论

1．1 葡萄酒安全与质量研究的背景及意义

1．1．1 葡萄酒的研究意义

1．1．2 葡萄酒安全的背景及现状

1．1．3 葡萄酒质量的背景及现状

1．2 质谱法分析法概述

1．2．1 质谱的历史和发展

1．2．2 质谱的组成及原理

1．2．3 敞开式电离技术概述

1．2．4 质量分析器概述

1．3 本论文的主要研究内容

第二章 基于敞开式离子化质谱高通量快速定量和筛查葡萄酒中的外

2．1 引言

2．2 实验部分

2．2．1 试剂和材料

2．2．2 样品预处理

2．2．3 仪器和装置

2．2．4 定量和筛查

2．3 结果与讨论

2．3．1基于DART-QqQ MS筛查和定量葡萄酒中的农药、甜味剂、防腐剂、抗氧化剂及着色剂

2．3．2 基于PS-QqQ MS同步定量葡萄酒中的农药

2．3．3 基于PS-QqQ MS同步定量饮料中的非法着色剂

2．3．4 DART-MS和PS-MS定量方法的异同

2．3．5 敞开式离子化质谱定量注意事项

2．4 本章小结

第三章 基于敞开式离子化质谱的葡萄酒快速内源性非靶向地理溯源性分析

3．1 引言

3．2 实验部分

3．2．1 试剂和材料

3．2．2 样品预处理

3．2．3 DART-QqTOF MS

3．2．4 HS-SPME-GC-MS

3．2．5 化学计量学方法

3．3 结果与讨论

3．3．1 DART-QqTOF MS非靶向鉴别葡萄酒的产地溯源性

3．3．2 HS-SPME-GC-MS靶向鉴别葡萄酒的产地溯源性

3．3．3 DART-MS和HS-SPME-GC-MS分类方法的异同

3．4 本章小结

第四章 基于特征碎片离子和中性丢失的敞开式离子化高分辨二级质谱库的构建

4．1 引言

4．2 实验部分

4．2．1 试剂和材料

4．2．2 仪器和装置

4．2．3 基于特征子离子和中性丢失建库

4．2．4 根据用户库检测实际样品

4．3 结果与讨论

4．3．1 基于特征碎片离子和中性丢失筛查和识别唑类和有机磷类农药

4．3．2 基于特征碎片离子和中性丢失识别脂肪酸和酚酸

4．4 本章小结

第五章 结论与展望

参考文献

附录

研究成果及发表的学术论文

致谢

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导师简介