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气质联用仪对威士忌样品进行化学计量学分析

发布时间:2022-07-04   点击次数:225次

 本文使用带高灵敏的 Extractor EI 离子源的 Agilent 5977A 系列 GC/MSD,利用非目标化合物分析和统计工具,对化合物进行分析,以区分五种不同品牌的威士忌。


前言气相色谱/质谱 (GC/MS) 技术广泛应用于食品的产品研发、质量控制和*分析中。GC/MS 性能的提高已经可以实现对众多天然产物中常见的大量痕量化合物进行可靠的检测。虽然人类的感官测试(气味和味道)仍然是香精质量控制一部分,但是对于主成分和痕量组分在浓度上的变化和差异,GC/MS可以提供更多有价值的细节,且不受限于人类的感官。化学计量学可同时解决描述性和预测性问题。在描述性应用中,为了了解系统的内在联系和结构,我们可对化学系统的性能进行建模。在预测性应用中,通过化学系统性能的建模来预测关注的新性能或者表现。在描述性和预测性化学计量学中,GC/MS 技术常用作生成数据的分析手段。在预测性模式中,该技术已用于预测橄榄油是否会通过特级初榨感官测试 [1]、葡萄酒种类辨识 [2],以及(日本)烧酒是否在生产过程中被污染 [3]。在描述性模式中,可使用该技术区别密切相关的食品,如不同品牌的威士忌。虽然这些化学计量学分析经常使用功能强大的 MS 仪器,但较低成本的单四极杆质谱检测器同样也可提供有用的信息。本文描述了通过对 5977A GC/MSD 生成的数据进行复杂的统计分析,来辨识五种不同品牌威士忌之间的差异。5977A MSD 和 7890B GC联用仪,是一个理想的分析平台,可以对威士忌等食品进行高灵敏的鉴定分析和复杂的统计分析,并且 PAL 自动样品进样器上的自动固相微萃取 (SPME) 装置可以实现威士忌样品中芳香类化合物的高灵敏度顶空进样。Mass Profiler Professional (MPP) 软件可以利用一系列统计工具实现复杂样品(如威士忌)组份的分类。本研究使用非目标化合物分析和单因素方差分析 (ANOVA)、主成分分析 (PCA) 和层序聚类分析 (HCA) 等统计工具,来鉴定不同品牌威士忌之间的差异。数据和统计分析使用 NIST AMDIS(自动质谱解卷积和鉴定系统)、Agilent MassHunter ID 浏览器和Mass Profiler Professional 软件。根据 46 种不同组分的相对浓度,该方法可将这些威士忌分为四组。


实验部分样品五种不同的威士忌购于美国,详见表 1。


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仪器本研究采用配备带有自动固相微萃取 (SPME) PAL 自动采样进样器的 Agilent 7890B GC,并与带有 Extractor EI 离子源的单四极杆 5977A MSD 联用。仪器条件列于表 2 和表 3。样品制备每种样品中的挥发性组分和芳香成分通过顶空 SPME 采集。取5 mL 威士忌样品置于 10 mL 顶空样品瓶中。取一根 50 µm × 2 cmDVB/CAR/PDMS 萃取纤维头置于样品顶空中,60 °C 下加热并不断搅拌 10 min。挥发性组分被吸附到 SPME 纤维头上,然后在240 °C 下热解吸 1 min 进入进样口。

数据处理和统计分析采用 Agilent MSD Productivity 化学工作站(F.01.00 版)上的AMDIS 对 GC/MS 数据进行组分提取。将 AMDIS 生成的 .ELU文件输入 Mass Profiler Professional (MPP) 进行差异性分析。MPP 12.1 用于数据过滤和统计分析,使用 NIST 11 MS 谱库和Agilent MassHunter ID 浏览器进行化合物鉴定。这些软件包的设置见表 4。

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结果与讨论痕量化合物的检测,Etune 与 Atune5977A GC/MSD 拥有一个*的 Extractor EI 离子源及 Etune 调谐协议,它可以提高 MSD 的检测灵敏度,实现更低的检测限,改善痕量化合物的鉴定。Extractor EI 离子源也可使用前几代安捷伦质谱检测器的 Atune 算法。本文中,两种调谐模式均用于威士忌样品芳香物质中痕量化合物的检测,以比较它们的相对效率。采用 Etune 和 Atune 调谐模式分析样品,通过 4 次重复进样,得到一个包括了 142 个组分的列表。通过比较相对强度发现,142 种组分中有 48 种在两种调谐模式间的倍率变化大于 2,在概率 p < 5% 时 通 过 t 检 验 , 见 图 1 中 火 山 图 的 红 色 部 分 。与 Atune 相比,采用 Etune 模式时所有 48 个组分都表现出更高的强度。实际上,在相同的 AMDIS 参数下(图 2),采用Etune 检测到的四个组分在 Atune 模式下却未检出。

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