标题

2017 年 7 月 Vol.35 No.7 July 2017 Chinese Journal of Chromatography 760 ~ 765 研究论文 DOI: 10.3724 / SP.J.1123.2017.02025 顶空气相色谱 质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量 蒋万枫, 张宁, 张凤艳, 杨钊 ( 青岛市食品药品检验研究院, 山东青岛 266071) 摘要 : 建立了测定橄榄调和油中橄榄油含量的顶空气相色谱 质谱分析方法 对样品量 加热温度 加热时间 进样量 进样模式 色谱柱进行了优化 通过化学计量学方法发现了橄榄油的特征化合物 取 1 0 g 样品放置于 20 ml 顶空瓶中, 在 180 加热振摇 2 700 s, 取 1 0 ml 顶空气体进样, 通过 HP 88 色谱柱分离和质谱检测 结果表明, 方法的线性范围为 0~ 100% ( 橄榄油含量 ), 线性相关系数 (r 2 ) 大于 0 995, 检出限为 1 26% ~ 2 13%, 模拟橄榄调和油中橄榄油含量测定的偏差为 -0 65% ~ 1 02%, 相对偏差为 -1 3% ~ 6 8%, 相对标准偏差为 1 18% ~ 4 26% ( n = 6) 该方法不使用任何溶剂, 操作简单 快速 环保, 灵敏度和准确度高, 适用于橄榄调和油中橄榄油含量的测定 关键词 : 顶空气相色谱 质谱 ; 橄榄油 ; 调和油中图分类号 :O658 文献标识码 :A 文章编号 :1000 8713(2017)07 0760 06 Determination of olive oil content in olive blend oil by headspace gas chromatography mass spectrometry JIANG Wanfeng, ZHANG Ning, ZHANG Fengyan, YANG Zhao (Qingdao Institute for Food and Drug Control, Qingdao 266071, China) Abstract: A method for the determination of the content of olive oil in olive blend oil by head space gas chromatography mass spectrometry ( SH GC / MS) was established. The amount of the sample, the heating temperature, the heating time, the amount of injection, the injection mode and the chromatographic column were optimized. The characteristic compounds of olive oil were found by chemometric method. A sample of 1 0 g was placed in a 20 ml headspace flask, and heated at 180 for 2 700 s. Then, 1 0 ml headspace gas was taken into the instru ment. An HP 88 chromatographic column was used for the separation and the analysis was per formed by GC / MS. The results showed that the linear range was 0-100% ( olive oil content). The linear correlation coefficient ( r 2 ) was more than 0 995, and the limits of detection were 1 26% -2 13%. The deviations of olive oil contents in the olive blend oil were from -0 65% to 1 02%, with the relative deviations from - 1 3% to 6 8% and the relative standard deviations from 1 18% to 4 26% ( n = 6). The method is simple, rapid, environment friendly, sensitive and accurate. It is suitable for the determination of the content of olive oil in olive blend oil. Key words: headspace gas chromatography mass spectrometry (SH GC/ MS); olive oil; blend oil 食用调和油是根据食用油的化学组分, 以大宗高级食用油为基质油, 加入另一种或一种以上具有功能特性的食用油, 经科学调配 具有增进营养功效的食用油 [1] 作为我国的特色产品, 食用调和油含多种植物油成分, 可以平衡脂肪酸的摄取, 均衡营养, 是我国居民生活的重要食品之一 [2] 但是, 调和油的相关标准严重缺失, 没有标准规定必须在标签上标示调和比例, 由此导致了调和油在命名上的 随意性, 也给部分制造商提供了 哪种油身价高就用哪种油命名 的理由 [3], 为调和油的质量带来了巨大的安全隐患 许多调和油产品的首要指标是价格, 原料油以次充好 以假乱真, 造成了消费者认为 调和油 = 品质差的油或价格低的油, 使真正营养价值好的调和油无法在市场立足 [4] 生活中, 人们往往通过食用油的气味来判断其种类, 但食用油气味是由浓度极低 种类繁多且结构复杂的各种挥发 收稿日期 :2017 02 24 通讯联系人.Tel:(0532)85716057,E mail:jwfvip@ 126.com.

第 7 期蒋万枫, 等 : 顶空气相色谱 质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量 761 性风味物质组成, 仅靠感官无法完成调和油的准确 定性定量鉴定, 必须借助现代仪器分析技术对食用 调和油的风味物质进行客观 系统的研究与分析 目前, 检测调和油调和成分比例的方法较少, 主要有 气相色谱法 [5-6] 离子迁移谱法 [7] 红外和近红外光 谱法 [8-12] 拉曼光谱法 [13,14] [15,16] 荧光光谱法等 其中色谱法主要通过植物油脂肪酸组成来计算调和 油成分比例 而顶空气相色谱 质谱测定调和油的 方法尚未见报道 橄榄油 ( olive oil) 含有丰富的不饱和脂肪酸 角鲨烯等物质, 具有抗氧化 调节胆固醇等功效, 被 称为 液体黄金, 价格比其他食用植物油高很 多 [17] 橄榄调和油中橄榄油的含量成为广大消费 者关注的问题 [18-20] 本文采用顶空气相色谱 质谱 法对橄榄调和油中橄榄油含量进行了测定 1 实验部分 1.1 仪器与材料 6890N 5975N 气相色谱 质谱联用仪 ( 美国安捷 伦公司 ); COMBI PAL 型全自动三位一体进样器 ( 美国安捷伦公司 ); AL 204 天平 ( 瑞士梅特勒特里 多仪器有限公司 ); 20 ml 顶空瓶 ( 美国安捷伦公 司 ); 美国国家标准与技术研究院 ( NIST) 谱库带自 动质谱解卷积和鉴定软件 (AMDIS); Mass Profiler Professional (MPP) 差异化分析软件 ( 美国安捷伦 公司 ) 纯橄榄油 花生油 (peanut oil) 葵花籽油 (sun flower seed oil) 玉米油 ( corn oil) 以及橄榄花生 调和油 ( olive peanut blend oil) 橄榄葵花籽调和 油 (olive sunflower seed blend oil) 橄榄玉米调和 油 (olive corn blend oil) 均购于市场 1.2 实验方法 1.2.1 顶空进样条件 样品量 :1 0 g; 进样加热箱温度 :180 ; 振摇 频率 :500 r / min; 平衡时间 : 2 700 s; 进样量 : 1 0 ml 1.2.2 色谱条件 色谱柱 :HP 88 毛细管柱 ( 100 m 0 25 mm 0 20 μm) 升温程序 : 初始温度 40, 保持 5 min; 以 5 / min 升温至 245, 保持 5 min 进样口温 度 :250, 进样模式 : 脉冲不分流进样, 脉冲压力 103 4 kpa, 持续 1 0 min; 载气 : 高纯氦气 ; 恒流流 速 :1 0 ml / min 1.2.3 质谱条件 传输线温度 :280 ; 电离模式 :EI 源 ; 数据采集 方式 : 全扫描 选择离子监测 ; 质量扫描范围 :20 ~ 400 amu; 溶剂延迟时间 :8 3 min 2 结果与讨论 2.1 采集条件的优化顶空进样过程中, 样品量 加热温度 加热时间 进样量等都是影响测定效果的重要因素 为得到最佳采集条件, 优化顶空进样加热箱温度 60 80 100 120 140 160 180 200 的实验结果表明,200 得到的峰最多, 响应值最高 但是考虑到仪器的耐受性和安全性, 选择 180 作为顶空进样加热箱温度 优化加热时间, 1 800 2 100 2 400 2 700 3 000 s 的实验结果表明, 随着时间的延长, 得到的化合物越来越丰富, 但 2 400 s 后变化不明显,2 700 s 与 3 000 s 基本相同 所以选择 2 700 s 作为顶空进样加热时间 优化样品量,0 1 0 25 0 5 0 75 1 0 2 5 5 0 7 5 10 g 的实验结果表明, 随着样品量的增加, 化合物的种类和响应值呈现递减的趋势 综合考虑称样准确性因素, 样品量选择 1 0 g 2.2 色谱柱的选择从上述实验中发现, 顶空气相色谱 质谱法测得的物质主要是植物油成分在高温下氧化分解生成的挥发性风味物质, 大多为醛 酮 醇 酚 酯 烃类, 性质相似 考察了 HP 5MS 毛细管色谱柱 ( 30 m 0 25 mm 0 25 μm) 和 HP 88 毛细管色谱柱 (100 m 0 25 mm 0 20 μm) 的分离效果 结果表明 : 选用 HP 5MS 色谱柱时, 分离效果不佳 ; 选用 HP 88 色谱柱时, 化合物分离度变大, 大多数物质能够达到基线分离, 因此选用 HP 88 色谱柱 2.3 进样模式的选择在 0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 ml 范围内对进样量进行优化, 发现增加进样量能提高被测组分的响应, 但较高的进样量会导致响应不稳定 样品量增大, 在衬管中停留的时间变长, 进样时间增加, 色谱峰就变宽, 样品量大于衬管容量时还会溢出, 造成重复性变差 因此本实验采用脉冲不分流进样方式以降低进样口的影响 所谓 脉冲进样 即用程序调控压力, 采用较高的进样口压力减少待测物在衬管中的停留时间, 增加样品量 兼顾检测灵敏度和稳定性, 最终选择 1 0 ml 为分析时的进样量, 进样脉冲压力为 103 4 kpa, 脉冲时间为 1 0 min 2.4 特征化合物的发现按照 1 2 节方法, 使用顶空气相色谱 质谱联用法采集纯橄榄油 葵花籽油 玉米油 花生油等各品种植物油样品信息 ( 见图 1), 利用 NIST AMDIS 结

７６２ 色 第 ３５ 卷 谱 合自带谱库 ＮＩＳＴＦＦ 香料香精库 在 ＳＩＭＰＬＥ 模 植物油的差异 它们均能被很好地区分开 其中橄榄 ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｗｉｄｔｈ 设置为 １５ 相邻峰差减 ａｄｊａ 标志筛选 频率筛选 单因素方差分析逐级筛查不同 式处理 所 得 ＧＣ ＭＳ 数 据 文 件 解 卷 积 参 数 峰 宽 ｃｅｎｔ ｐｅａｋ ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ 设置为 ｏｎｅ 分辨率 ｒｅｓｏｌｕ ｔｉｏｎ 灵 敏 度 ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ 和 峰 形 要 求 ｓｈａｐｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ 均 设 置 为 ｍｅｄｉｕｍ 保 留 匹 配 因 子 ｍａｔｃｈ ｆａｃｔｏｒ 大于 ７０ 的组分 将 ＡＭＤＩＳ 创建的 ＦＩＮ 已鉴定化合物 和 ＥＬＵ 未鉴定化合物 文件 导入 ＭＰＰ 软件 共得到 ２８６ 个化合物 强度阈值为 １０ ０００ 从主成分分析图 见图 ２ 可以看出 ４ 种 油与其他 ３ 种在 Ｘ 轴上的区分度最大 分别采用 类型植物油的最具特征化合物 通过逐级筛查 化 合物数量降低 再将橄榄油与其他组分进行分组解 析 通过 Ｔ 检验查找到差异明显的化合物 通过样 品变异筛查寻找在不同品牌同一种植物油中变化较 小的特征化合物 从 ２８６ 个化合物中发现 ２ 个橄榄 油的 特 征 化 合 物 见 图 ３ 分 别 为 ｍ ｚ ４１ ０ ３５ ７３ ｍｉｎ 和 ｍ ｚ ５９ ０ １３ ５８ ｍｉｎ 二者在橄榄 图 １ ４ 种植物油的总离子流色谱图 Ｆｉｇ １ Ｔｏｔａｌ ｉｏｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ ｆｏｕｒ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｂｌｅ ｏｉｌｓ Ｆｉｇ ２ 图 ２ ４ 种植物油的主成分分析图 Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｉｇｕｒｅ ｏｆ ｆｏｕｒ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｂｌｅ ｏｉｌｓ 图３ Ｆｉｇ ３ ａ 筛查前 ｂ Ｔ 检验筛查后和 ｃ 样品变异 筛查后的轮廓图 Ｐｒｏｆｉｌｅ ｐｌｏｔｓ ａ ｂｅｆｏｒｅ ｆｌｉｔｔｉｎｇ ｂ ａｆｔｅｒ Ｔ ｔｅｓｔ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｃ ｓａｍｐｌｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｆｌｉｔｔｉｎｇ

第 7 期蒋万枫, 等 : 顶空气相色谱 质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量 763 油中含量比较稳定, 且在玉米油 葵花籽油 花生油中含量极少, 并与橄榄油的含量呈线性关系 经 NIST 谱库检索为 3,7 二甲基 2,6 辛二烯酮和 2,2 二甲基 3 乙基环氧乙烷 ( 见图 4) 经过综合考虑灵敏度 重复性等方法学评价因素, 最终确定 2,2 二甲基 3 乙基环氧乙烷为特征化合物, 以 m / z 59 0 为定量离子,m / z 41 0 58 0 85 0 为定性离子, 其选择离子监测色谱图见图 5 2.5 线性范围 线性方程和检出限橄榄油与花生油 葵花籽油 玉米油等其他种类植物油分别混合, 橄榄油的含量分别为 0 10 20 30 50 70 90 100% 取上述 8 个水平的混合样品各 1 0 g 进行测定 使用外标法定量, 以橄榄油含量为横坐标, 以所选取的特征标记物的特征离子峰面积为纵坐标, 制作标准曲线 线性相关系数 ( r 2 ) 大于 0 995, 表明橄榄油含量与特征化合物的峰面积具有良好的线性关系 取花生油 葵花籽油 玉米油等其他植物油分别进行 20 次测定, 计算标准偏差 S, 按照公式 3S / k 计算检出限, 其中 k 为标准曲线的斜率 检出限范围为 1 26% ~ 2 13% ( 见表 1) 2.6 准确度和精密度通过制作模拟调和油验证方法的准确度和精密度 取花生油 葵花籽油 玉米油, 分别配制橄榄油含量为 10% 30% 和 50% 的模拟橄榄花生调和油 橄 图 4 化合物 m /z 59 0@13 58 min 和 m /z 41 0@35 73 min 的 NIST 谱库检索结果 Fig. 4 National Institute of Standards and Technology ( NIST ) library search results of compounds m /z 59 0@13 58 min and m /z 41 0@35 73 min Fig. 5 图 5 4 种植物油的选择离子监测色谱图 Selected ion monitoring ( SIM) chromatograms of four kinds of vegetable oils Table 1 表 1 3 种混合样品中橄榄油含量的回归方程 相关系数 线性范围及检出限 Regression equations, correlation coefficients (r 2 ), linear ranges and limits of detection (LODs) of the olive oil contents in three kinds of mixed samples Blend oil Regression equation r 2 Linear range / % LOD / % Olive peanut blend oil y = 17449x+46990 0.9960 1.26-100 1.26 Olive corn blend oil y = 15112x+42363 0.9959 2.13-100 2.13 Olive sunflower seed blend oil y = 14331x+36835 0.9956 1.32-100 1.32 y: peak area; x: olive oil content, %.

764 色谱第 35 卷 榄葵花籽调和油和橄榄玉米调和油, 对每个含量水平进行 6 次平行测定, 结果见表 2 3 种模拟橄榄调和油中橄榄油含量测定的偏差为 -0 65% ~ 1 02%, 相对偏差为 -1 3% ~ 6 8%, 相对标准偏差为 1 18% ~ 4 26% (n = 6) 2.7 耐用性改变实验参数, 分别采用进样平衡时间 2 700 3 000 s, 顶空平衡温度 180 200, 进样量 0 5 1 0 g, 对 10% 30% 50% 模拟调和油样品进行测定, 计算回收率 结果显示, 在改变后的条件下系统适用 性仍能满足要求, 回收率为 97 3% ~ 107%, 方法耐用 性良好 样品量耐用性实验中发现, 样品量为 0 2 ~ 0 6 g 时, 峰面积随样品量增加而增加, 但在 0 6 ~ 1 25 g 范围内时, 峰面积变化不明显 ( 见图 6) 利 用格鲁布斯 (Grubbs) 法进行检验判断, 最小值统计 量 T = 1 29, 最大值统计量 T = 1 51, 均小于 T α,n ( 查 [21] 表得 T α,n = 1 82, 置信度 95%, α = 0 05, n = 6), 表明样品量为 0 6 g 至 1 25 g 时峰面积无异常值, 说明特征化合物的峰面积在该条件下只与橄榄油的 含量有关, 而与样品量无关 表 2 3 种模拟橄榄调和油中橄榄油含量测定的偏差 相对偏差 相对标准偏差 (n = 6) Table 2 Deviations, relative deviations and relative standard deviations ( RSDs) of the olive oil contents in three kinds of simulated olive blend oils (n = 6) Blend oil Theoretical value / % Measured value / % Deviation / % Relative deviation / % RSD / % Olive peanut blend oil 10 10.68 0.68 6.8 2.89 30 31.02 1.02 3.4 1.18 50 50.35 0.35 0.7 3.03 Olive corn blend oil 10 10.10 0.10 1.0 2.92 30 30.27 0.27 0.9 4.26 50 49.35-0.65-1.3 2.57 Olive sunflower seed blend oil 10 10.13 0.13 1.3 1.58 30 29.85-0.15-0.5 2.89 50 49.80-0.20-0.4 3.21 进样模式 色谱柱等条件, 运用化学计量学方法发现 了橄榄油特征化合物, 建立了顶空气相色谱 质谱测 定橄榄调和油中橄榄油含量的分析方法 该方法前 处理过程简单, 不使用任何溶剂, 灵敏度高, 线性关 系 准确度和精密度等均满足方法学指标, 适用于橄 榄调和油中橄榄油含量的检测 参考文献 : 图 6 峰面积与样品量的关系 Fig. 6 Relationship between the peak area and the sample mass 2.8 实际样品的检测 采用本方法对 3 个橄榄调和油样品进行了检 测, 测得 1 个橄榄花生调和油样品中橄榄油含量为 57 01%, 标签标示橄榄油含量为 50%; 1 个橄榄葵 花籽调和油样品中橄榄油含量为 9 54%, 标签未标 示橄榄油含量 ;1 个橄榄玉米调和油样品中橄榄油 含量为 5 18%, 标签标示橄榄油含量为 10%, 该样品 的测定结果与标示含量差别较大, 橄榄油含量没有 达到标签标示值 3 结论 通过优化样品量 加热温度 加热时间 进样量 [1] SB / T 10292 1998 [2] Peng M, Luo S B, Wei J L, et al. Grain Science and Tech nology and Economy, 2016, 41(6): 51 彭毛, 罗胜保, 魏建林, 等. 粮食科技与经济, 2016, 41(6): 51 [3] Luo S B, Wei J L, Ye L Y, et al. Grain Science and Technol ogy and Economy, 2013, 38(2): 34 罗胜保, 魏建林, 叶六一, 等. 粮食科技与经济, 2013, 38 (2): 34 [4] Deng Z Y. Journal of Chinese Institute of Food Science and Technology, 2014, 14(5): 1 邓泽元. 中国食品学报, 2014, 14(5): 1 [5] Min Z Q, Liu J Y, Gao P, et al. Cereal & Food Industry, 2013, 20(3): 11 闵征桥, 刘金勇, 高盼, 等. 粮食与食品工业, 2013, 20(3): 11 [6] Huang Y H, Fan L, Zhang X X, et al. Chinese Journal of Ap plied Chemistry, 2011, 28( suppl): 43 黄月华, 范璐, 张欣欣, 等. 应用化学, 2011, 28(suppl): 43 [7] Chen K, He D P. Cereal & Food Industry, 2015, 22(1): 87 陈轲, 何东平. 粮食与食品工业, 2015, 22(1): 87 [8] Li J, Fan L, Bi Y L, et al. Chinese Journal of Analytical

第 7 期蒋万枫, 等 : 顶空气相色谱 质谱测定橄榄调和油中橄榄油含量 765 Chemistry, 2010, 38(4): 475 李娟, 范璐, 毕艳兰, 等. 分析化学, 2010, 38(4): 475 [9] Liu J Y, Hu C R, Min Z Q, et al. Grain Science and Technol ogy and Economy, 2013, 38(2): 19 刘金勇, 胡传荣, 闵征桥, 等. 粮食科技与经济, 2013, 38 (2): 19 [10] Liu F L, Chen H C. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2009, 29(8): 2099 刘福莉, 陈华才. 光谱学与光谱分析, 2009, 29(8): 2099 [11] Chen H C, Wang Z L, Liu F L. Journal of the Chinese Cere als and Oils Association, 2008, 23(5): 180 陈华才, 王志岚, 刘福莉. 中国粮油学报, 2008, 23(5): 180 [12] Bian X H, Li S J, Guo Y G, et al. China Patent, 104297201. 2015 01 21 卞希慧, 李淑娟, 郭玉高, 等. 中国专利, 104297201. 2015 01 21 [13] Liu Y D, Jin T T, Wang H Y. Optics and Precision Engi neering, 2015, 23(9): 2490 刘燕德, 靳昙昙, 王海阳. 光学精密工程, 2015, 23 ( 9): 2490 [14] Jin T T. [ MS Dissertation]. Nanchang: East China Jiaotong University, 2016 靳昙昙. [ 硕士学位论文 ]. 南昌 : 华东交通大学, 2016 [15] Shao X Q. [ MS Dissertation]. Qinhuangdao: Yanshan Uni versity, 2013 邵小青. [ 硕士学位论文 ]. 秦皇岛 : 燕山大学, 2013 [16] Xu J, Hou P G, Wang Y T, et al. Spectroscopy and Spec tral Analysis, 2016, 36(1): 298 徐婧, 侯培国, 王玉田, 等. 光谱学与光谱分析, 2016, 36 (1): 298 [17] Lin Y H, Gao B, Li Y Y, et al. Food Science, 2013, 5(5): 279 林远辉, 高蓓, 李玉玉, 等. 食品科学, 2013, 5(5): 279 [18] Shao R L. Cooking Knowledge, 2015(1): 51 邵瑞琳. 烹调知识, 2015(1): 51 [19] Hu X H. Food Industry, 2014(2): 48 胡笑红. 食品界, 2014(2): 48 [20] Liu Y Y. Family Physician, 2015(7): 16 刘彦云. 家庭医生, 2015(7): 16 [21] Liu Z, Huang P C, Yu S L, et al. Chemist s Reader: Chemical Analysis. 4th ed. Beijing: Chemical Industry Press, 2004: 305 刘珍, 黄沛成, 于世林, 等. 化验员读本 : 化学分析. 4 版. 北京 : 化学工业出版社, 2004: 305