地沟油的直接化学电离质谱检测方法

摘要

地沟油的直接化学电离质谱检测方法,其特征是（1）将LTQ-MS设置为负或正离子检测模式，调整质谱检测扫描范围、电离电压、离子传输管温度，设置DAPCI源各参数；（2）把油类样品直接滴在载玻片上，均匀地涂层，以质荷比为自变量，质谱峰的绝对丰度为因变量，将全部谱图数据处理成一个矩阵X；矩阵X导入到数据统计分析软件，直接进行PCA计算，计算结果输入到SIGMAPLOT中作图显示。本发明无需对待测样品预处理，即可对地沟油进行快速检测和鉴别的方法，改善了现有技术中检测操作步骤繁琐、费时等缺陷。

说明书

技术领域

本发明属于检测技术领域，特别涉及地沟油的检测方法。

背景技术

地沟油又称泔水油、潲水油，来源主要有：餐饮废弃油脂经简单加工提炼出的油；煎炸油使用次数超过规定后，直接或添加部分新鲜油再重复使用的油；劣质猪肉、动物内脏及皮等加工产出的油。地沟油中的重金属和毒素严重超标，长期摄入会使细胞功能衰竭，诱发多种疾病，甚至致癌。不法投机者将掺兑地沟油的食用油用在食品中，从外观和感官上很难分辨,对社会和食品安全造成非常大的危害。

目前，常用的检测方法有高效液相色谱法、薄层色谱法、电导率测定法、气质联用法和电感耦合等离子体质谱法等。这些方法一般都存在操作步骤繁琐、费时等缺陷，给地沟油的检测带来许多不便。

发明内容

本发明的目的提供一种新的地沟油的检测方法，在无需样品预处理的条件下，对地沟油进行快速检测和鉴别的方法。本发明方法可对地沟油及掺杂地沟油的食用油进行快速检测。

本发明所述的检测方法是借助常规的LTQ-XL型线性离子阱质谱仪和表面解吸常压化学电离（DAPCI）源进行地沟油样品的分析检测。

具体的说，本发明可分为负离子检测模式和正离子检测模式。

所述的负离子检测模式的技术方案如下：

（1）将LTQ-MS设置为负离子检测模式，质谱检测扫描范围为m/z 50～400；电离电压3.6kV；离子传输管温度为100℃；DAPCI源各参数：x轴为9.9 cm，y轴为-2 cm，z轴为-5 cm，放电针与水平面夹角为43°，其它参数采用LTQ-MS系统自动优化；

（2）把油类样品直接滴在载玻片上，均匀地涂成0.5-2.0 cm²，厚度小于1 mm后直接进行质谱分析。以质荷比（质量范围m/z 50～400）为自变量，质谱峰的绝对丰度为因变量，将全部谱图数据处理成一个矩阵X，每一行代表一个样品，每一列为1个质荷比值变量。矩阵X导入到数据统计分析软件，直接进行PCA计算，计算结果输入到SIGMAPLOT (version 11.0)中作图显示。

所述的正离子检测模式的技术方案如下：

（1）将LTQ-MS设置为正离子检测模式，质谱检测扫描范围为m/z 50～400；电离电压2.7kV；离子传输管温度为100℃；DAPCI源各参数：x轴为5 cm，y轴为0，z轴为-1cm，离子源放电针与水平面夹角为45°，其它参数采用LTQ-MS系统自动优化；

（2）把油类样品直接滴在载玻片上，均匀地涂成0.5-2.0 cm²，厚度小于1 mm后直接进行质谱分析。以质荷比（质量范围m/z 50～400）为自变量，质谱峰的绝对丰度为因变量，将全部谱图数据处理成一个矩阵X，每一行代表一个样品，每一列为1个质荷比值变量。矩阵X导入到数据统计分析软件，直接进行PCA计算，计算结果输入到SIGMAPLOT (version 11.0)中作图显示。

本发明无需对待测样品预处理，即可对地沟油进行快速检测和鉴别的方法，改善了现有技术中检测操作步骤繁琐、费时等缺陷。本发明方法可对地沟油及掺杂地沟油的食用油进行快速检测。

附图说明

图1为本发明负离子检测模式下地沟油和茶油的DAPCI指纹谱图，图中，(a)为茶油，(b)为地沟油。

图2为本发明正离子检测模式下地沟油和茶油的DAPCI指纹谱图，图中，(a)为茶油，(b)为地沟油。

图3为本发明2-氨基-1,3-丙二醇m/z 90的MS²谱图。

图4为本发明油酸m/z 281的MSⁿ谱图。

图5为使用本发明负离子检测下地沟油和茶油的DAPCI-MS数据PCA的三维得分结果，图中，(a)：m/z 50-400；(b)：m/z 77、80、90、123、151和179。

图6为使用本发明正离子检测下地沟油和茶油的DAPCI-MS数据PCA的三维得分结果，图中，(a)：m/z 50-400；(b)： m/z54、78、91、153、283、304、332。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，但本发明不仅仅局限于以下实施例。

本发明所述的实施例使用的质谱仪为美国Finnigan公司的LTQ-XL型线性离子阱质谱仪，数据处理系统为美国Finnigan公司的Xcalibur数据处理系统。

在优化的实验参数下，记录在负离子模式下地沟油和茶油的指纹谱图，如图1所示。从图1可见，具有显著强度的信号主要集中在质量范围m/z 50～200，而将信号强度放大一定倍数后，m/z 200以上看到较少的的离子峰。因为油类样品具有较高的粘性，质量较高的分子不易被解吸，而在负离子模式下具有显著高信号强度的待测物可能归因于待测物的高浓度和相对高的气相酸度。地沟油和茶油的DAPCI-MS指纹谱图既有相同之处，又有明显的差异。相同之处在于2种油均有较明显的m/z 77、80、90、123、151和179等信号，不同之处在于2种油共有信号的强弱有所差异，地沟油中m/z 90、123、179信号较强，而油茶油中m/z 90、123、179信号相对较弱。除此之外，茶油的信号较弱的m/z的数量明显多于地沟油。

在正离子模式下，在优化的实验条件下，记录了地沟油和茶油的指纹谱图，如图2所示。由图可知，地沟油和茶油的DAPCI-MS指纹谱图相同之处较多，而差异较少。这说明在正离子模式下2种样品中易质子化的物质比较相似，导致它们的DAPCI-MS指纹谱图较相似。

在负离子检测模式下，地沟油和茶油的一级质谱图中均有较明显的 m/z 77、80、90、123、151、179和281等信号，选择其中的 m/z 90，281物质进行了碰撞诱导解离(CID)串联质谱分析，其他的不赘述。首先选择m/z 90为母离子，碰撞时间为30 ms，碰撞能量为35％，所获得的二级质谱中的主要碎片离子为m/z 60（基峰），72，如图3所示，分别为母离子丢失CH₂O、H₂O或NH₃所致，因此初步确定，m/z 90可能为C₃H₉NO₂的分子阴离子。然后选择m/z 281为母离子，碰撞时间为30 ms，碰撞能量为33％，如图4所示，所获得的二级质谱中的主要碎片离子为m/z 237（基峰），265，263，151等，分别为母离子丢失CO₂、CH₄、H₂O和C₆H₁₃COOH所致；继续选择m/z 237进行CID分析，所获得的三级质谱中主要的碎片离子为m/z 209（基峰），195，167等，均为m/z 237丢失CH₂CH₂、C₃H₆和C₅H₁₀后获得的离子；再选择m/z 209进行CID分析，所获得的四级质谱中主要的碎片离子为m/z193（基峰），165和123等，离子m/z 209在CID裂解后丢失CH₄生成碎片离子m/z 193，同时还可以丢失C₃H₈得到离子m/z 165以及丢失C₆H₁₄得到m/z 123。因此初步确定，m/z 281为油酸C₁₈H₃₄O₂的去质子化阴离子。这些特征离子与标准品的油酸的特征碎片基本一致，表明DAPCI可对油类样品化学成分进行定性检测。但是，实验获得的油酸特征离子与其它方法获得的结果不完全一致，例如，使用电子轰击电离（EI）源，电离能量为70 eV，界面温度230℃，得到油酸m/z 282的主要质谱碎片为 m/z 263，220，192，164，150，123，95，81，67（基峰），55，41，与本文得到的油酸的主要质谱碎片相同的为m/z 263和123，其它的特征碎片均不相同；运用电喷雾电离（ESI）源，喷雾电压-4kV，毛细管温度300℃，油酸m/z 281的主要特征离子为 m/z 141，127，113，111，97，95，83，71；利用电喷雾解吸电离（DESI）源，喷雾电压-3.5～-5.0kV，毛细管温度200-300℃，油酸m/z 281的主要质谱碎片为 m/z 263，125，111，83，与本文得到的油酸的主要质谱碎片相同的为m/z 263，其它的特征碎片均不相同。导致此现象的原因可能为不同技术电离时的化学和物理过程不同，再加上离子化条件和质量分析器方面的差异，以致获得的待测物离子的形式和能量均可能存在差异。

在负离子模式下，如图5a所示，选择前三个主成分用于构建模型，用来说明变量的PC1（本征值，186.70），PC2（本征值，62.79）和PC3（本征值，49.09）的百分数分别为33.9%，11.4%和8.9%。其中，PC1描述了数据集合中最大变量的方向，并且PC1对于样品之间的差异具有最好的区分能力，因为它正确地表示了种类的差异。图5a所示，不同种类油的PCA的差异显而易见。来自不同种类的样品严格地被区分开，因为2种油簇彼此距离较远，并且来自同一种油的所有数据集中分布在相同的区域。PCA证实了根据种类区分样品的目的已经达到。

在相同条件下，如图5b所示，利用2种油均有较明显的m/z 77、80、90、123、151和179信号进行PCA，选择前三个主成分用于构建模型，用来说明变量的PC1（本征值，2.41），PC2（本征值，1.61）和PC3（本征值，0.84）的百分数分别为40.2%，26.9%和13.9%。因此，这些PC代表了大约总变量的81.1%。其中，PC1描述了数据集合中最大变量的方向，对于样品之间的差异具有最好的区分能力。图5b所示，不同种类油的PCA的差异显而易见。来自不同种类的样品严格地被区分开，因为2种油簇彼此距离较远，并且来自同一种油的所有数据集中分布在相同的区域。这说明DAPCI-MS所得的原始数据加之PCA有助于区分不同种类的油，根据DAPCI-MS方法区分不同种类样品的目的已经达到。

同一条件下，分别利用m/z 50～400 和m/z 77、80、90、123、151、179等特征峰数据进行PCA分析，结果是，利用特征峰所得PCA的三维得分展现了前三个主成分的累积贡献率达到了80%以上。更能体现出样品之间的差异。

在正离子模式下，采用同一数据处理方式，分别利用m/z 50～400 和m/z 54、78、91、153、283、304、332等特征峰数据进行PCA分析。如图6a和6b所示，同一种油的所有数据分布的比较集中，但不同种类油的PCA在一定区域内存在一定的重叠，说明两种油中的主要成分的种类存在相似，这也表现出PCA分析结果与指纹谱图数据的特征是保持一致的。

同时，实验结果也表明，在正离子模式下也能对两种油进行一定程度上的区分，但是没有达到在负离子模式下的更有效更明显的区分，造成这种情况的原因可能是由于油类样品中含有大量酸性物质，它们在负离子模式下更易去质子化形成[M-H]^-的分子离子，从而更好地反映这些样品中存在的化学差异；在正离子模式下，这些酸性物质难以获得良好的信号，因而难以在PCA结果中进行良好的区分。

在LTQ质谱仪中，为提高检测灵敏度和信号稳定性，设定全谱扫描时间为100 ms，因此，单个样品的测定时间小于1 s，所以，表面解吸常压化学电离质谱法特别适合对大批量样品进行快速检测。采用自动进样则可能克服手动进样时样品中代表性组分（如油酸）信号强度的相对标准偏差（RSD）较大的问题。实验表明，表面解吸常压化学电离质谱法可对油类样品中2-氨基-1,3-丙二醇、油酸等进行快速定性分析。