液相色谱-高分辨质谱技术在食品掺假鉴别研究中的应用

王冰峰，徐 雷，徐贞贞，陈爱亮，杨曙明，廖小军

（1.中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所，农业农村部农产品质量安全重点实验室，北京 100081；2.中国农业大学食品科学与营养工程学院，食品非热加工北京市重点实验室，农业农村部果蔬加工重点实验室，国家果蔬加工工程技术研究中心，北京 100083）

根据全球食品安全倡议的定义[1]，食品欺诈是指蓄意对食品进行虚假描述，造成该食品的宣称与其真实属性不符的行为。每年由于食品欺诈给全球食品工业所带来的直接经济损失高达300～400亿 美元。目前欧盟针对食品欺诈与食品安全、食品质量及食品防御等食品质量安全研究领域的相关概念进行了更为明确的界定：大多非恶意行为带来的问题属于食品安全和质量的范畴，其中损害消费者健康的为安全问题，如食源性传染病等，其他对消费者身体健康无害，但可能带来其他如经济利益损失的属于质量问题；而蓄意造成危害的则属于食品防御和食品欺诈的范畴，其中主观意愿为损害他人的属于食品防御的范畴，而以获取经济利益为主的行为更多的界定为食品欺诈。同时，这些概念并非相互独立，而是存在交集（图1）。

图1 食品欺诈、食品防御、食品安全和食品质量之间的差异[1]Fig.1 Differences between food fraud, food defense, food safety and food quality[1]

早在18世纪的英国就出现了用铜化合物染色的腌黄瓜、掺有朱砂和红丹的毒糖果等食品欺诈事件。随着工业化的加速发展，食品欺诈愈发常见，安全问题日益突出[2]。世界各国都相继出现了食品欺诈事件（表1），部分国家甚至出现因食品掺假导致的重大食品安全事故。食品欺诈事件的频发，严重影响了食品的真实性，损坏了企业的品牌信誉，削弱了消费者信心，甚至影响了人类安全和健康。

表1 全球部分食品欺诈事件Table 1 Selected global food fraud incidents

全球食品安全倡议食品欺诈智库[1]将食品欺诈的7 种不同类型进行了阐述，并进一步明确了食品掺假行为和其他食品欺诈行为的区别（图2）。食品掺假行为包括冒充、稀释、违法添加和非标注成分。冒充即使用一种营养物质、成分或食物的一部分（通常为低价值）替换另一种营养物质、成分或食物的一部分（通常为高价值）的行为；稀释是将高价值产品与低价值产品混合后作为高价值产品的行为；非法添加是向食品中添加未知或禁止使用的化合物的行为；非标注成分是指隐藏食品成分或添加低品质产品的过程。其他食品欺诈行为还包括假冒、非授权经销等灰色市场行为及虚假标注。食品掺假是食品欺诈的最为常见的表现形式，乳制品、果汁、海鲜、橄榄油、辣椒、咖啡及茶、有机食品和蜂蜜是食品掺假最为常见的8 类产品[12]，目前开展食品掺假鉴别研究是全球食品质量安全领域的热点。

图2 食品欺诈的类型[1]Fig.2 Types of food fraud[1]

1 食品掺假鉴别研究概况

通常情况下，食品掺假鉴别研究是指综合运用物理、化学、生物等学科的技术手段，对食品掺假进行识别研判[13-14]。在分析技术层面，分子分析、荧光光谱分析、元素分析、同位素分析、色谱分析、核磁共振分析、感官评价等技术均已被用于食品掺假鉴别的研究。在分析对象角度层面，随着分析仪器手段的发展，开展食品掺假研究主要聚焦在痕量稀有元素、标志性微生物、代谢组学及感官差异分析4 个方面[15]。元素分析多针对地理标志性食品，微生物表征一般适用于未加工的食品原料或发酵食品，这两类技术重点应用于可食农产品、食品加工原料或部分地理标志性的加工食品和发酵食品真实性的研究中；代谢组学分析则多针对食品体系内所有低分子质量代谢产物同时进行定性和定量分析，感官差异分析的本质也源自食品体系内的各类小分子代谢物的差异，这两类技术应用范围更广，可同时应用于食品原料和加工食品，更适合复杂食品体系的真实性研究。

在分析思路层面，早期的食品掺假鉴别研究主要是针对特定的目标物进行一系列定性、定量的靶向分析，此类方法主要针对传统造假行为，对已经明确的掺假行为可以进行很好的靶向监督，但对未报道过的掺假行为或尚未被明确的掺假目标物，此类方法适用性降低。随着食品加工方式的多样化、食品贸易的全球化、食品供应链的复杂化，食品掺假愈发隐蔽，传统靶向分析技术很难实现对食品隐蔽性掺假的高效鉴别[16]。非靶向分析是通过对高通量海量数据的获取，结合化学计量学分析方法，采用数学建模的方式来进行判别，或通过差异分析筛选一些新的标志物，利用新的标志物来进行掺假鉴别。非靶向分析技术成为了食品掺假鉴别研究的热点[17]，基于组学技术非靶向分析方法研究成为了食品隐蔽性掺假鉴别技术的研究前沿。本文重点综述了采用液相色谱串联高分辨质谱的非靶向分析方法在食品掺假鉴别中的应用。

2 液相色谱串联高分辨质谱在食品真实性鉴别研究中的应用

2.1 植物源食品

2.1.1 果蔬及其制品

表2 液相色谱串联高分辨质谱技术在果汁掺假鉴别研究中的应用Table 2 Recent applications of liquid chromatography-high resolution mass spectrometry in the identification of fruit juice adulteration

采用液相色谱串联高分辨质谱进行果汁掺假鉴别的研究如表2所示。最初的果汁掺假主要是加入甜味剂、淀粉水解物等进行调配。随着消费市场高端果汁产品的日益丰富，针对高端果汁的隐蔽性掺假（低价值果汁掺入高价值果汁、还原果汁掺入非还原果汁等）给掺假鉴别带来了巨大的挑战。采用液相色谱串联高分辨质谱进行果汁掺假鉴别主要分两大类。

一类是利用该技术筛选新型标志物，如Jandrić等[19]采用超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱（ultra-high performance liquid chromatography quadrupole time-of-flight mass spectrometer，UPLC-QTOF-MS）联用技术对菠萝、橘子、柚子、苹果、小柑橘和葡萄柚进行非靶向代谢物指纹图谱分析，并进行多元数据分析，并选择了21 种不同的代谢物对菠萝汁、橙汁和葡萄柚汁进行鉴别区分。俞邱豪[22]采用基于LC-QTOF-MS靶标代谢组学的方法，通过构建蓝莓汁、蔓越莓汁、苹果汁和葡萄汁的全组分鉴定分析平台，提取出43 种功能活性成分为特征标志物，包括16 种花色苷、17 种黄酮等；通过对小浆果果汁中代表性的活性成分花色苷和黄酮的分析，找出了蓝莓汁、蔓越莓汁和掺假果汁的明显差异；通过对果汁中的化学组分进行PCA，得到的32 种特征标记化合物都能明显区分蓝莓汁、蔓越莓汁和掺假果汁，上述研究为鉴别掺入了低价值果汁的高价值果汁提供了有效的方法。刘晗璐等[23]利用UPLC-QTOF-MS技术比较了非浓缩还原橙汁和浓缩还原橙汁的代谢组学差异，筛选和鉴定出16 种差异化合物，主要包括类黄酮、有机酸和生物碱类，这些差异物质在浓缩还原橙汁中的含量均明显低于非浓缩还原橙汁，为非浓缩还原果汁的品质评价和真伪鉴别研究提供了理论和实验参考。

另一类是利用采集的组学数据进行建模，并展开模型判别，如Vaclavik等[18]利用高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱（high performance liquid chromatography-QTOF-MS，HPLC-QTOF-MS）联用技术对橙汁、葡萄柚汁、苹果汁等样品进行分析，并对其进行PCA和LDA，在非果汁成分为15%的添加量下，可以准确对橙汁掺假进行检测。Jandrić等[19]采用UPLC-QTOF-MS的非靶向分析技术，结合PCA和OPLS-DA建模，建立了一种用于检测限非常低（低至1%）的柑橘类果汁及类似掺假类型果汁的鉴别方法。Llorach等[25]利用液相色谱-静电场轨道阱质谱（LC-orbitrap-MS，LC-Orbitrap-MS）技术对鹰嘴豆、扁豆和菜豆3 种豆科植物的预煮豆科罐头、冻干豆科植物提取物进行非靶向代谢组学分析，发现差异物质以多酚类化合物和黄酮醇类化合物为主，其次是α-半乳糖苷（n＝5）。与其他豆科植物相比，黄烷醇是扁豆的鉴别化合物，丙烯醇脂类和杜仲酸是菜豆中最具鉴别特征的化合物，而几种酚酸（如甲草苷、山奈酚衍生物、香豆素和α-半乳糖苷）则是鹰嘴豆中最具鉴别特征的化合物。

2.1.2 油料及其制品

黄晓荣[26]利用UPLC-QTOF-MS非靶向代谢组分析获得黑芝麻和白芝麻中557 种代谢物含量，比较发现黑芝麻中吲哚-3-甲酸、N-乙酰基-L-亮氨酸、高脯氨酸、橘皮苷、2-甲氧基肉桂酸、8-甲氧基补骨脂素、VB2、松醛、根皮素、山莨菪碱、柠檬素-O-葡萄糖苷等含量显著高于白芝麻，为黑芝麻的真伪鉴别提供了一种有效方法。

Hori等[27]利用代谢组学技术，结合LC-TOF-MS和多元分析通过对不同氧化水平的食用油进行测定，找到了关键标志物，如氧化甘油三酯，并使用TOF-MS进行准确的品质鉴定，从而对化合物进行初步鉴定。结果表明，LC-TOF-MS与PLS-DA相结合，可以成功地用于食用油过氧化值的估计，有效地控制油脂品质。该研究提出一种脂质氧化的评价工具，适用于来源不同、加工程度不同的各种食用油的评价。

Wu Ying等[28]利用UPLC-QTOF-MS技术对在光照下贮存12 d的菜籽油进行贮藏期间脂质组成研究，定量鉴定了112 种三酰基甘油、13 种二酰基甘油和32 种磷脂。发现随着贮藏时间的延长，脂质类别的分布会发生改变，其中三酰基甘油比例降低，二酰基甘油、磷脂比例增加。一些独特的脂质种类，如甘油三酯（C18:1/C18:2/C18:2）、甘油三酯（C18:1/C18:1/C18:1）、甘油三酯（C18:2/C22:1/C22:1）、甘油二酯（C18:2/C18:2）和甘油二酯（C18:1/C18:1）表现出很大的变化，可作为菜籽油贮藏期间品质评估的依据。

2.1.3 谷物及其制品

Xiao Ran等[29]利用UPLC-QTOF-MS技术分析了来自中国黑龙江省的常规和有机农业条件下水稻样品的代谢物，从两种水稻样品中筛选出的8 种次生代谢物可作为鉴别有机和常规水稻的潜在生物标志物。这些结果表明，代谢组学是一种可靠、准确、有效的鉴定水稻品种的方法，也为区分常规和有机农业实践下的大米样品提供了鉴定方法。

Geng Ping等[30]利用UPLC-HRAM-MSn技术对12 种不同品牌的未漂白通用面粉和全麦面粉样品进行分析。发现烷基（烯）基间苯二酚是区分通用面粉和全麦面粉/面包的最重要标志，甘油二酯和磷脂酰乙醇胺含量的差异也对其区分起到了重要作用。

2.1.4 坚果及其制品

Regueiro等[31]利用液相色谱线性离子阱四极杆静电场轨道阱质谱技术对核桃中的酚类化合物进行综合分析，初步鉴定了120 种化合物，包括单宁、黄酮类化合物和酚酸等。分析还发现，核桃中存在8 种从未报道过的多酚（stenophyllanin C、malabathrin A、eucalbanin A、cornusiin B、heterophylliin E、pterocarinin B、reginin A、alienanin B），其为在复杂基质中鉴别核桃成分掺假提供了一种方法。

Gil Solsona等[32]采用UPLC-QTOF-MS技术对不同品种的西班牙杏仁、美国杏仁和苦杏仁样品进行检测。PLS-DA用于建立和验证国家和品种的模型，显示出95%以上的准确性，为区分杏仁的产地和品种提供一种有效方法。

2.1.5 香辛料及其制品

张慧敏等[33]利用超高效液相色谱-四极杆静电场轨道阱质谱（UPLC-Q-Exactive-MS）技术建立快速定性筛查和定量分析辣椒粉中7 种酸性色素（酸性紫红B、酸性黑I、橙色I、橙色II、酸性深蓝P-2RB、酸性间胺黄、罗丹明110）的方法，为鉴别辣椒掺假提供了新思路。

Wang Peng等[34]利用UPLC-QTOF-MS技术对陈皮的两个亚型（广陈皮和陈皮）进行化学和遗传鉴别。鉴定出34 种代谢物可作为有效区分这两种亚型的化学标志物；其中，六甲氧基黄酮、五甲氧基黄酮、四甲氧基黄酮是最具影响的标志物，该方法可作为鉴别广陈皮和陈皮有力而可靠的分析工具。

2.1.6 食用菌及其制品

石芳等[35]利用UPLC-TOF-MS技术对羊肚菌中游离和结合的酚类化合物进行分析，实验结果发现黑脉羊肚菌多酚提取物中除了含常见的食用菌多酚组分外还含有一些特殊的黄酮类物质。该研究为羊肚菌及其制品的鉴定提供了一种有效的分析方法。

2.1.7 糖料及其制品

de Fátima Gomes Da Silva等[36]利用UPLC-QTOF-MS技术对杨梅糖浆进行了表征分析，并对不同加工阶段的杨梅糖浆中低聚果糖和总黄酮含量进行了分析。初步鉴定了25 种化合物，主要来源于酚类化合物。结果表明，在制浆、酶浸和微滤过程中，低聚果糖和总黄酮的含量保持不变，在加工的最后阶段（真空浓缩阶段），低聚果糖和总黄酮的含量有所增加。这些结果有助于高值糖浆的掺假鉴别研究。

2.1.8 茶叶及其制品

表3 液相色谱串联高分辨质谱技术在茶叶及其制品掺假鉴别中的应用Table 3 Recent applications of liquid chromatography-high resolution mass spectrometry in the identification of tea adulteration

目前，液相色谱串联高分辨质谱技术在茶叶及其制品中的掺假鉴别主要通过新型标志物筛选和模型鉴别两种方式来实现，并主要应用在茶叶的品种、产地、年份等方面的鉴别（表3）。如Zhou Jie等[42]利用UPLC-QTOF-MS对苦丁茶进行了分析，得到53 种标志物，其中18 种标志物通过与标准品匹配，发现苦丁茶的主要成分为酚酸和三萜。Jing Jin等[39]利用UPLC-Q-Exactive-MS技术对浙江、四川、贵州、山东采集的绿茶样品（水提物和甲醇提物）进行化学成分的全面解析，采用基于水提物的PLS-DA回归模型，对绿茶的感官评分进行了预测，预测结果具有良好的信度（R2＝0.87、Q2＝0.82）和准确性。

2.1.9 咖啡豆、可可豆及其制品

Panusa等[43]利用UPLC-TOF-MS技术研究比较两个品种（咖啡银皮-Arabica和咖啡银皮-Robusta）的水提代谢物差异。首次在咖啡银皮中检出绿原酸、咖啡因、氟氯烃和白术菌素，详细分析了Arabica和Robusta咖啡银皮的代谢物、多酚和抗氧化能力的差异。Xu Lei等[44]利用UPLC-QTOF-MS非靶向代谢组学方法研究了热煮法、滴滤法和冷萃法萃取的代谢物差异，采用OPLS-DA模型对标志物进行筛选、鉴定和确证，首次在咖啡中报道了1-棕榈酰磷酸胆碱和4-羟基-3-甲氧基肉桂醛，并筛选出两个标记物（norharman和harman），它们在热煮法和滴滤法的咖啡样品中比在冷萃法中含量更高，为鉴别不同加工方法的咖啡提供了新的标志物。

2.1.10 酒类

表4 液相色谱串联高分辨质谱技术在酒类掺假鉴别中的应用Table 4 Recent applications of liquid chromatography-high resolution mass spectrometry in the identification of liquor adulteration

酒类的研究主要涉及（基酒）香型、真伪、产地、工艺和品牌品种鉴别等方面（表4）。在新型标志物方面，如刘嘉飞等[48]利用UPLC-QTOF-MS技术分析了轩尼诗干邑白兰地不同等级的真酒和假酒样品，鉴定出19 种差异性特征化合物，建立了一种基于食品组学技术的干邑白兰地真假鉴别方法。在模型判别方面，Cajka等[51]利用LC-QTOF-MS技术对特拉普斯特啤酒进行了指纹识别和分类。其与其他品牌的啤酒有明显的区别，与同一Trappist啤酒厂的其他类型啤酒相比，只有3 个样品（占测试集的3.5%）被错误分类。对指纹进行进一步分析，提取最具鉴别性的变量，即使采用简化的无监督模型，也可以进行有效分类。这种简化的指纹分析可以用来研究不同批次间的变化对分类模型的影响。该方法证实LC-QTOF-MS分析结合多变量数据分析可为品牌啤酒的鉴伪提供思路。

2.2 动物源食品

2.2.1 畜禽肉及其制品

Sarah等[52]为从热处理肉中鉴定猪特异性肽标志物，以区分猪肉与牛肉、山羊肉和鸡肉，利用LC-QTOF-MS技术对冷冻、煮熟和蒸压猪肉中特异性肽进行鉴定，建立多反应监测方法进行验证。结果表明7 种猪中都检测到有一致的特异性肽。在这些肽中，2 种来自乳酸脱氢酶，1 种来自肌酸激酶，4 种来自血清白蛋白，为肉类品种测定提供了特异性标志物。

李莹莹等[53]利用LC-Q-Orbitrap-MS技术对不同肉类种属特征性多肽进行研究，筛选出羊肉和鸭肉的物种专属性多肽数分别为125 条和152 条。最终选取8 条羊肉多肽和10 条鸭肉多肽作为定性离子的母离子，同时挑选出羊肉、鸭肉各5 条肽段作为定量离子，借助LC-MS技术对羊肉和鸭肉肽段提取液以不同比例混合制得的模拟掺假样品进行定量鉴别。结果显示，该方法可以准确鉴定出羊肉中掺入比例为0.5%的鸭肉成分，在掺假肉的品种快速筛查和掺假比例定量等方面具有应用前景。

Zhou Yan等[54]利用HPLC-QTOF-MS技术对比分析猪脂、牛脂和羊脂中甘油三酯的种类和含量。分别检测鉴定出15（牛脂）、19（猪脂）、13（羊脂） 种甘油三酯。牛脂中含量较高的有棕榈酸、油酸；猪脂中含量较高的有油酸、亚油酸；羊脂中含量较高的有二硬脂酸亚油酸甘油酯和二硬脂酸油酸甘油酯。此外，还充分证明了24 种油脂的甘油三酯种类和含量均不相同，该研究可为动物油脂掺伪鉴别提供一种有效方法。

Sidwick等[55]利用LC-QTOF-MS技术对正常屠宰和运输过程中死亡鸡的肌肉、心脏和肝脏组织进行代谢分析来区分正常屠宰的禽肉和运输过程中死亡的冰鲜鸡，研究发现在肌肉组织样本中鞘氨醇可作为一种标志物，为检测假冒冰鲜鸡提供一种有效方法。

2.2.2 乳及其制品

Li Qiangqiang等[56]采用UPLC-Orbitrap-MS技术分析3 种乳品（山羊乳、大豆乳和牛奶）的脂类。研究发现，3 种乳品中共测定出13 种脂类。该研究分析了3 种样品的脂质含量，为研究牛奶掺假鉴定提供了依据。Sassi等[57]采用基质辅助激光解吸电离（matrix-assisted laser desorption ionization，MALDI）-TOF-MS技术对牛奶样品进行肽组学和蛋白质组学分析，该方法可快速检测向水牛、山羊和绵羊奶中添加鲜牛奶或向新鲜牛奶中添加牛奶粉而导致的非法掺假。

刘芸等[58]利用UPLC-Q-Exactive-MS技术研究巴氏杀菌乳、超高温瞬时杀菌乳和复原乳中的代谢物，通过PCA模型和OPLS-DA模型找到了与复原乳掺假有关的26 个生物标志物，为进出口液态乳制品的品质控制提供技术支持。

le Boucher等[59]利用HPLC-Orbitrap-MS技术结合代谢指纹图谱对奶酪样品（放置0、8 h和48 h后）进行鉴别。鉴定出45 种代谢物，包括典型的奶酪代谢物（如12 种氨基酸和25 种挥发性代谢物）以及较少被研究的代谢物（如4 种维生素、尿酸、肌酸和左旋肉碱），结果表明，该研究能准确监测出奶酪中细菌代谢随时间的变化而引起的奶酪品质变化，且不同时期的奶酪质谱指纹图谱之间具有相关性，可以检测出不同条件之间的细微差别。

2.2.3 蛋及其制品

Johnson等[60]利用HPLC-QTOF-MS技术对不同贮藏时间鸡蛋蛋黄中的小分子进行了定性分析，发现不同贮藏时间卵子中的胆碱丰度存在显著差异，这可能在辨别鸡蛋新鲜度上有一定的价值。

Ali等[61]利用UPLC-QTOF-MS技术对鸭、母鸡和鹌鹑蛋的蛋黄磷脂进行分析鉴定，确定了57 种蛋黄磷脂分子的结构特征。结果显示，鹌鹑蛋黄磷脂中未发现C20:2、C20:3n-6和C21:0，蛋黄磷脂中C18:2的相对含量（8.24%）明显低于母鸡蛋黄（13.18%）和鹌鹑蛋黄（21.08%）。鸭蛋磷脂中C20:4的相对含量（15.81%）高于鸡蛋（5.87%）和鹌鹑蛋（6.73%），该研究为鉴定不同类型蛋黄中磷脂种类提供了依据。

2.2.4 蜂产品

严丽娟等[62]利用基于液相色谱串联高分辨质谱的非靶向代谢组学技术对麦卢卡蜂蜜以及国内主要蜂蜜品种（油菜蜜、槐花蜜、枣花蜜等）的代谢物进行全面分析，从麦卢卡蜂蜜中筛选出34 种代谢标志物，包括3-苯乳酸、甲氧基苯乙酮、二氢麻醉椒苦素、芹菜素等黄酮和肉桂酸类，实现了对麦卢卡蜂蜜的真伪鉴别。谢博等[63]利用UPLC-Q-Orbitrap-MS技术对4 种未掺假蜂蜜及2 种掺假蜂蜜中肽类物质的组成和结构进行鉴定，结果显示，4 种未掺假蜂蜜中均存在来自蜂王浆主要蛋白的多肽，2 种掺假蜂蜜中未检测出上述肽段。通过对比6 种蜂蜜酶解肽段序列发现，一种九肽在4 种未掺假蜂蜜中均有检测到，在2 种掺假蜂蜜中未检出。该九肽可作为辨别真伪蜂蜜的潜在肽段。

2.2.5 水产品及其制品

Wang Yueqi等[64]利用UPLC-QTOF-MS技术研究由凤尾鱼和鱿鱼混合发酵的鱼露，从鱼露样品中鉴定出46 种关键代谢物，包括氨基酸、小分子肽、有机酸、胺、碳水化合物和核酸。发现天冬氨酸和谷氨酸对鱼露鲜味有重要影响。差异代谢物主要与精氨酸和脯氨酸等氨基酸代谢有关。该实验研究了鱼露发酵过程中代谢产物变化对味觉品质的影响，为了解发酵过程中鱼露的口感提供了新的视角，并为未来鱼露的品质鉴定提供了指导。

2.2.6 其他动物性食品

Facchini等[65]研究使用HPLC-傅里叶变换离子回旋共振质谱技术在不同的温度条件下对新鲜贻贝进行溶血磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰乙醇胺表征与分析，该研究确定了57 种溶血磷脂酰胆碱以及45 种溶血磷脂酰乙醇胺，在常规海鲜运输和贮存条件下，贻贝的溶血磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰乙醇胺的组成无显著变化。在4 ℃下冷藏8 d，或者-15 ℃下冷冻2 周和25 ℃下贮存6 h都会造成溶血磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰乙醇胺的浓度增大。实验证明溶血磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰乙醇胺可用作贻贝热处理的加工标志物。

Losito等[66]利用亲水作用色谱-傅里叶变换质谱技术对新鲜和冷冻海鲜产品（即牡蛎、蛤、章鱼和虾）的溶血磷脂产生进行了研究。发现脂提取物与海鲜产品中的两个主要磷脂类——磷脂酰胆碱和磷脂酰乙醇胺，还发现磷脂酰乙醇胺（溶血磷脂酰乙醇胺）的溶菌形式通常比磷脂酰胆碱（溶血磷脂酰胆碱）的溶菌形式对热处理更敏感，除欧洲扁平牡蛎以外，其他产品长时间在4 ℃下冷藏，磷脂酰乙醇胺含量会表现出明显的增加。因此，该方法可以实现对新鲜和冷藏或冷冻海鲜产品的区分。

张然然等[67]采用UPLC-QTOF-MS技术结合多元统计分析方法对纯种东北梅花鹿的鹿血与鹿茸血的整体代谢物组分进行比较，筛选出28 种显著差异表达代谢物，其中脂类、核苷酸及天然抗氧化剂——麦角硫在鹿茸血中含量较高，而糖类在鹿血中表达水平较高。研究表明，本方法不仅能在代谢物水平上将鹿血与鹿茸血区分开来，也为鹿血、鹿茸血相关产品的深度开发提供了理论基础。

2.3 药食同源食材及其制品

Yoon等[68]利用UPLC-QTOF-MS技术对4、5、6 年人参的提取物进行分析，发现61 种有助于鉴别人参年龄的代谢物，为确定人参的年龄提供了一种新的科学、系统的思路。Zhang Hongmei等[69]利用UPLC-QTOF-MS技术对商品白参和红参进行检测，在白参和红参样品中分离出51 个主要峰和43 种化合物，包括3 种含硫化合物。与人参皂苷Rg3一起，以含氮组分和人参皂苷20(R)-Rh1作为红参的特征组分，而以Malonyl人参皂苷Rb1和其同分异构体与Malonyl人参皂苷Rg1和其同分异构体为白参的特征组分，通过这种方法，可以有效监控参类的质量问题。Park等[70]使用UPLC-QTOF-MS技术对高丽参和西洋参进行了代谢组学分析。通过对两种人参中的23 种皂苷进行测定，可以有效区分这两种人参并得到高丽参的特征标志物为皂苷Rf和Ral，西洋参的特征标志物为皂苷F2，为鉴别高丽参和西洋参这两种理化性质相似但疗效不同的中药材提供了有效方法。Chen Jing等[71]利用UPLC-QTOF-MS技术研究了18 种分别生长13、15 年或20 年的林下山参和6 种花园人参样品。鉴定出46 种明显不同的生物标志物，其中30 种代谢物可用于鉴定花园人参和林下山参，10 种代谢物可用于鉴定不同年份的林下山参。

Zhang Jiukai等[72]利用UPLC-QTOF-MS技术对冬虫夏草及其掺假物进行了鉴定，通过全面的代谢组学成分分析，对6 种冬虫夏草、6 种虫草、6 种人工培养的虫草-虫草花/蚕进行鉴别。有效地识别出吡哌酸、肌苷、虫草素等18 种特征标志物，其中4 种为冬虫夏草所特有、3 种为虫草特有、3 种为虫草花特有、3 种为草石蚕特有，有效地区分了掺假前后的冬虫夏草。郑文等[73]采用UPLC-QTOF-MS技术对全国不同产地虫草化学成分进行鉴定与比较分析，并对差异化合物进行鉴定。发现不同产地虫草药材的组分种类和相对含量存在一定的差异。湖南、湖北、丽江的虫草含有其他成分，丽江虫草含有大量的虫草素，湖南虫草含有一些黄酮类物质。采用PCA将不同产地药材分别聚成不同组别，其中西藏、四川、青海的虫草之间聚集紧密，而凉山、湖北、湖南及丽江的虫草散布在四周，差别非常显著。因此，UPLC-QTOF-MS结合多元统计分析方法可为虫草药材的质量评价提供依据。

荔淑楠等[74]利用UPLC-QTOF-MS技术对同一产地、同期采收的5 个当归品种（‘岷归1号’、 ‘岷归2号’、‘岷归4号’、‘岷归5号’和‘岷归6号’）进行非靶向代谢组学综合分析。鉴定出38 种显著差异代谢物，涉及7 种潜在的靶向代谢通路，不同品种当归都可能通过苯丙素类生物合成、类倍半萜烯类化合物的代谢、脂质代谢、氨基酸代谢、碳水化合物代谢、核苷酸代谢、类胡萝卜素代谢、亚麻酸代谢、亚油酸代谢等代谢途径调节代谢物的合成。5 个当归品种的代谢物存在明显差异。‘岷归2号’、‘岷归5号’及‘岷归6号’中的代谢物相近，均与‘岷归4号’的代谢物差异较大。该技术可为当归质量控制、引种、栽培及当归育种和生态种植提供参考。Zhang Kaixue等[75]利用UHPC-QTOF-MS代谢组学鉴定道地药材和非道地药材产地当归的化学标记。共检测到37 种化合物，从中筛选出9 种特征化学标志物来对不同区域的当归进行鉴别。该研究可为不同产地当归的鉴别提供有效信息。

Lee等[76]利用UPLC-QTOF-MS技术对两种姜黄进行了代谢物分析，结果表明姜黄素和萜类化合物是姜黄典型的生物活性化合物。实验表明，生长在不同地区的姜黄属植物中的萜类化合物和姜黄素类化合物含量有显著差异。该方法可以用于根据物种或地理来源来鉴别姜黄样品。

Lee等[77]利用UPLC-QTOF-MS技术对4 种不同的桔梗进行品种分析。有效分离出7 种特异性标志物，包括铂类药物D3、铂类药物E、铂类药物D、聚半乳聚糖D、铂类酸A、铂类药物D2和6 个异构体对。在PCA中，将几种桔梗作为主要变量，可以区分4 个品种。

Wang Cuizhu等[78]利用UPLC-QTOF-MS快速鉴定桔梗及其掺假药沙参的化学成分。从桔梗中共鉴定出75 种不同结构类型的化合物，包括三萜皂苷、有机酸、黄酮类、甾类、酚类等。从药沙参中鉴定出三萜类皂苷、有机酸、甾类、酚类、生物碱等57 种不同结构类型的化合物。在所有已鉴定的化合物中，两种中草药中只共同具有14 种常见成分（主要是有机酸），其余大部分化学成分与两种中草药完全不同。

Bondia-Pons等[79]使用非靶向LC-QTOF-MS技术检测了产自蒙古、西藏及中国其他地区的4 种枸杞的代谢物，鉴定出的31 种特征标志物可以区分这4 种地区的枸杞，从而可有效检测枸杞的掺假冒充现象。

Gao Wen等[80]利用LC-QTOF-MS技术和多变量数据分析对7 种忍冬属植物花蕾代谢物成分进行了快速、无偏倚的多变量比较分析。该策略快速得到82 种特异性成分。根据质谱数据对标记化合物进行了表征，并与标准品进行了比较，6 种化合物得到了明确的鉴定，可用于忍冬的品质掺假鉴别。

房芳等[81]利用HPLC-QTOF-MS技术分别对阿胶、新阿胶、黄明胶和马皮胶样品进行鉴定，对阿胶中特征肽段的异源性进行鉴别，针对阿胶中掺入新阿胶（猪皮胶）、黄明胶（牛皮胶）等低价值胶类以及阿胶原料皮是马皮的现象，从肽段入手解决阿胶中异源性物种的鉴别问题。

3 结 语

近年来，液相色谱串联高分辨质谱技术在食品掺假鉴别中的应用有了较大发展，从掺假鉴别类型上看，目前已应用于物种及品种、产地及品质等掺假辨别方面，应用方式主要是建模分析和新型标志物筛选两种。由于食品基质本身的复杂性、“非靶向”组学方法本身的局限性和实验样本的有限性，基于液相色谱串联高分辨质谱代谢组学分析技术在掺假辨别领域尚停留在研究层面。建模分析由于其对建模数据样本数量需求大、操作成本高、数据分析难度大，相关方法的标准化和推广应用还有一定难度；而筛选的新型标志物，还需要进一步的验证和靶向分析方法的优化，才能为相关监管工作服务。随着食品供应链全球化扩张趋势的加剧，如何有效破解食品隐蔽性掺假识别难题，是我国也是全球食品质量安全应高度关注的问题，基于液相色谱串联高分辨质谱的组学技术可作为一种高效识别食品隐蔽性掺假的方法广泛应用于食品领域。