張曉華，劉丹丹，鄭晶晶，呂天鳳，林芳，馬藝欣

(許昌學(xué)院 食品與生物工程學(xué)院，河南省食品安全生物標(biāo)識(shí)快檢技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 許昌 461000)

蜂蜜中許多物質(zhì)為人體代謝所必需的物質(zhì)，具有很高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，受到越來越多消費(fèi)者的青睞[1-3]。另外，其常作為輔料添加到各類食品中，增加食品的風(fēng)味和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值[4-6]。蜂蜜市場(chǎng)需求量大，部分不法商販為了從中獲取暴利，對(duì)蜂蜜進(jìn)行摻假勾兌，用以次充好等不法手段制造質(zhì)量不合格的蜂蜜，嚴(yán)重?cái)_亂了蜂蜜市場(chǎng)。由于摻假蜂蜜和其他形式的冒牌蜂蜜中活性組分的種類和含量與蜜源蜂蜜存在較大差異，可以作為蜂蜜地域、蜜源和品質(zhì)鑒別的重要指標(biāo)，用于不同種類、不同產(chǎn)地和不同品質(zhì)蜂蜜的甄別研究。但是蜂蜜背景復(fù)雜，活性物質(zhì)種類繁多，含量相對(duì)較低，在多種未知干擾物質(zhì)共存的條件下，實(shí)現(xiàn)多酚類物質(zhì)的定性定量分析具有一定的困難。近幾年，隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)的快速發(fā)展，尤其是多元校正技術(shù)的發(fā)展，可以很好地解決此類定性識(shí)別和定量檢測(cè)的問題。它通過“數(shù)學(xué)分離”將重疊的譜圖分辨為各個(gè)純的分析物、干擾物質(zhì)、儀器噪聲以及基線漂移等的譜圖，即所謂的“二階優(yōu)勢(shì)”[7-10]。也就是說，在未知干擾物質(zhì)共存的條件下，它可以利用“數(shù)學(xué)色譜”代替“普通色譜或質(zhì)譜方法”，快速、同時(shí)和準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)感興趣分析物的定性和定量分析。目前，這種聯(lián)合策略已在食品、藥品、環(huán)境和化妝品等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[11-13]。對(duì)于基于色譜聯(lián)用儀器的定量分析中存在的色譜流出時(shí)間和基線漂移等因素，該方法可以很好地進(jìn)行校正，獲得更為準(zhǔn)確的結(jié)果。在本文中，由于蜂蜜中多酚類物質(zhì)含量較低，低于色譜DAD檢測(cè)器的檢測(cè)下限，被淹沒于基線背景中，我們采用靈敏度更高的液相色譜串聯(lián)單級(jí)質(zhì)譜儀采集蜂蜜樣本中多酚類物質(zhì)的“色譜-質(zhì)譜-濃度”三維數(shù)陣，再利用基于交替三線性分解(alternating trilinear decomposition，ATLD)算法的化學(xué)計(jì)量學(xué)二階校正方法進(jìn)行分辨處理?；凇岸A或高階優(yōu)勢(shì)”，可以很好地分辨得到各個(gè)目標(biāo)組分合理的色譜和質(zhì)譜圖以及準(zhǔn)確的濃度預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)蜂蜜復(fù)雜背景與未知干擾物質(zhì)共存下4種多酚類物質(zhì)的同時(shí)、直接、快速、準(zhǔn)確定量分析。另外，本研究方案基于多酚類物質(zhì)的定量結(jié)果，利用“簡(jiǎn)單聚類”分析方法，實(shí)現(xiàn)了蜂蜜種類的鑒別，為蜂蜜的品質(zhì)控制分析提供一個(gè)切實(shí)可行的研究思路。

1 材料與方法

1.1 試劑與儀器

本實(shí)驗(yàn)所用到的4種標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)對(duì)香豆酸(p-coumaric acid)、槲皮素(quercetin)、山奈酚(kaempferol)和白楊素(chrysin)均為色譜純，購(gòu)自上海阿拉丁生化科技股份有限公司。其他試劑也均為色譜純，其中，乙腈和甲醇購(gòu)自賽默飛世爾科技(中國(guó))有限公司。本實(shí)驗(yàn)所研究的3種蜂蜜由河南卓宇蜂業(yè)有限公司提供。

液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀(配有電噴霧離子源(ESI)及MassHunter工作站B.08.00)：型號(hào)1290-G6470A，購(gòu)自美國(guó)安捷倫科技有限公司；其他儀器為實(shí)驗(yàn)室常規(guī)儀器。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 蜂蜜樣品的預(yù)處理

本實(shí)驗(yàn)所研究的3種蜂蜜購(gòu)自許昌市大型超市，通過以下步驟進(jìn)行預(yù)處理：(1)對(duì)于所研究的3種蜂蜜，分別稱取10.00 g左右，并置于50 mL離心管中；(2)加入乙腈提取液，經(jīng)漩渦混合器和超聲波清洗器充分混勻，將所得混合液在4 ℃、10000 r/min條件下離心15 min后，轉(zhuǎn)移上清液于分液漏斗中；(3)對(duì)離心管的沉淀物重復(fù)步驟(2)，混合兩次所得上清液；(4)對(duì)所得上清液利用乙腈飽和的正己烷溶液分兩次進(jìn)行提取，提取后的下層樣品轉(zhuǎn)移至旋蒸瓶?jī)?nèi)；(5)將樣品提取液放置于旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀上30 ℃蒸干至殘?jiān)?6)用流動(dòng)相定容至10 mL，過0.22 μm的濾膜備用。

1.2.2 樣本的配制

用純甲醇配制4種分析物的儲(chǔ)備液，其濃度如下：1.020 mg/mL對(duì)香豆酸、1.090 mg/mL槲皮素、1.070 mg/mL山奈酚和0.1008 mg/mL白楊素。所配制的儲(chǔ)備液儲(chǔ)存在4 ℃的冰箱中備用，不同濃度的工作液用流動(dòng)相(35%乙腈∶65%水，V/V)稀釋相應(yīng)的儲(chǔ)備液所得。

校正樣和驗(yàn)證樣：校正樣是通過先加入不同體積的工作液，然后用流動(dòng)相稀釋到1 mL而制得，具體濃度見表1。同時(shí)，我們?cè)O(shè)計(jì)了3個(gè)不同濃度水平(低、中、高)的驗(yàn)證樣用來測(cè)試ATLD-LC-MS方法的準(zhǔn)確性。這些驗(yàn)證樣只包含4種多酚物質(zhì)，不含其他干擾，它們的濃度均在校正樣范圍之內(nèi)。

蜂蜜樣和蜂蜜加標(biāo)樣：本實(shí)驗(yàn)中，對(duì)于每一種蜂蜜，我們?cè)O(shè)置了5個(gè)蜂蜜樣本，各個(gè)樣本所稱取的蜂蜜質(zhì)量不同。另外，為了驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性，在各個(gè)蜂蜜樣本中添加不同濃度水平的分析物標(biāo)準(zhǔn)溶液制成加標(biāo)樣，每個(gè)類型的蜂蜜，設(shè)計(jì)了5個(gè)加標(biāo)樣本。加標(biāo)樣本中各個(gè)分析物的最終濃度在其線性范圍內(nèi)。注射到色譜系統(tǒng)之前，每個(gè)加標(biāo)樣的處理方式和蜂蜜樣本相同。校正樣、驗(yàn)證樣和蜂蜜加標(biāo)樣中目標(biāo)分析物的濃度見表1。

表1 校正樣、驗(yàn)證樣和蜂蜜加標(biāo)樣中 目標(biāo)分析物的濃度Table 1 The content (μg/mL) of the analytes in calibrated, validated and spiked honey samples

1.2.3 色譜-質(zhì)譜條件

高效液相色譜系統(tǒng)由一個(gè)配有100 μL進(jìn)樣環(huán)的自動(dòng)進(jìn)樣器和一個(gè)安捷倫1290 Infinity系列雙二元泵組成。色譜分離是在Agilent Eclipse Plus C18 RRHD反相液相色譜柱中進(jìn)行(1.8 μm，50 mm×2.1 mm i.d.)。質(zhì)譜檢測(cè)用的是安捷倫G6470系列三重四極桿質(zhì)譜儀，使用電噴霧離子源在負(fù)離子模式下工作。質(zhì)譜儀參數(shù)設(shè)置：霧化器壓力40 psi，F(xiàn)ragment電壓220 V，毛細(xì)管電壓4000 V，干燥氣流速8 L/min，干燥氣溫度300 ℃。為了后續(xù)進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)ATLD方法輔助分析，質(zhì)譜檢測(cè)器在全掃描模式下采集數(shù)據(jù)，掃描范圍是50～400 amu，間隔0.1 amu，掃描速度0.514 s/cycle。

色譜流動(dòng)相為乙腈∶水35∶65(V/V)，柱溫為30 ℃，進(jìn)樣體積為5 μL，流速為0.3 mL/min。

2 理論部分

LC-MS在全掃描模式下對(duì)單個(gè)蜂蜜樣本分析可產(chǎn)生一個(gè)二維矩陣數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都是由兩個(gè)參數(shù)構(gòu)成：其中一維是保留時(shí)間，另一維為質(zhì)荷比(m/z)，該二維數(shù)陣的大小為I×J(保留時(shí)間×質(zhì)荷比)。通過對(duì)K個(gè)樣本(包括校正樣、蜂蜜樣和蜂蜜加標(biāo)樣)的多次HPLC運(yùn)行可以收集得到一個(gè)三維數(shù)陣，其大小為I×J×K(保留時(shí)間×質(zhì)荷比×樣本數(shù))。如果每次LC-MS掃描得到的色譜峰無明顯的色譜保留時(shí)間漂移和基線漂移，那么這個(gè)三維數(shù)陣就符合三線性結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)陣X 中的每個(gè)元素xijk可以表示為：

(1)

式中：N 代表總因子數(shù)，包括可檢測(cè)到的目標(biāo)組分、背景、儀器噪聲和未校正的干擾物；xijk是X 中的元素，表示樣品k在保留時(shí)間i和質(zhì)荷比j時(shí)的離子流強(qiáng)度；ain、bjn和ckn分別為歸一化色譜矩陣A(I×N)、歸一化質(zhì)譜矩陣B(J×N)相對(duì)濃度矩陣和C(K×N)中的元素；eijk是大小為I×J×K的三維殘差數(shù)據(jù)陣E 中的元素。

ATLD算法由吳海龍教授等于1998年提出[14]，它是基于最小二乘原理基礎(chǔ)上的迭代算法，具有對(duì)組分?jǐn)?shù)不敏感、收斂快速等優(yōu)點(diǎn)。據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道，ATLD算法能夠在占用最小計(jì)算機(jī)內(nèi)存的情況下以最快速度給出較好的定性和定量分析結(jié)果。所以，本研究工作中，我們選用ATLD算法進(jìn)行目標(biāo)分析物的同時(shí)定性定量分析。關(guān)于該算法詳細(xì)信息此處不再贅述，請(qǐng)參考相關(guān)文獻(xiàn)。另外，本文所有的計(jì)算均在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行，采用Matlab語言來編譯算法及相關(guān)運(yùn)行程序。

3 結(jié)果與討論

3.1 多酚類物質(zhì)色譜行為分析

圖1 基于LC-MS全掃模式的總離子流圖Fig.1 The total ion current diagram based on LC-MS full scan mode

3.1.1 LC-MS實(shí)驗(yàn)所遇到的問題

圖1中A和圖1中B分別為校正樣和驗(yàn)證樣的總離子流圖，圖1中C以椴樹蜜為例展示了蜂蜜樣和蜂蜜加標(biāo)樣的總離子流圖。由圖1中A和圖1中B可知，4種目標(biāo)分析物的譜圖出現(xiàn)了基線漂移。另外，由于對(duì)香豆酸的流出時(shí)間較短，僅為0.78 min，譜圖上還出現(xiàn)了一些其他儀器噪聲干擾。在實(shí)際蜂蜜樣本中，背景更為復(fù)雜，往往會(huì)含有許多未知和未校正的干擾物，這些干擾物質(zhì)會(huì)在目標(biāo)分析物的出峰時(shí)間段出峰，這一點(diǎn)可以從圖1中C所示的蜂蜜樣和蜂蜜加標(biāo)樣中得到驗(yàn)證。

鑒于蜂蜜背景的復(fù)雜性，要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分析物與背景中干擾物質(zhì)的完全分離，則需要非常長(zhǎng)的分析時(shí)間，或者根本無法實(shí)現(xiàn)完全分離，這一難題可以借助先進(jìn)的串級(jí)質(zhì)譜技術(shù)(MS/MS)得以解決。然而，復(fù)雜且精密的串聯(lián)質(zhì)譜儀器價(jià)格相對(duì)昂貴。而且，基于MS/MS的多重反應(yīng)監(jiān)測(cè)(MRM)方法需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力優(yōu)化各種各樣的串級(jí)質(zhì)譜條件，如碎裂電壓、碰撞能量、定性和定量母離子及子離子等。在本文中，我們利用LC-MS結(jié)合ATLD算法的分析策略，巧妙地借助化學(xué)多元校正的“數(shù)學(xué)分離”這種軟策略來代替三重四極桿質(zhì)譜儀(Q2)和第三重四極桿(Q3)實(shí)現(xiàn)對(duì)離子的二次選擇功能，在很短的時(shí)間(t<8.00 min)內(nèi)就完成了多酚類物質(zhì)的定性定量分析。

3.1.2 非線性因素的考察

由于進(jìn)樣時(shí)間、柱溫、柱壓或流動(dòng)相組成等的改變，色譜分析中常會(huì)出現(xiàn)一些非線性現(xiàn)象：例如峰形改變、基線漂移或者時(shí)間漂移等，將會(huì)影響最終的定性和定量結(jié)果。因此，在使用ATLD算法分析實(shí)驗(yàn)所獲得的三維數(shù)據(jù)矩陣(保留時(shí)間×質(zhì)荷比×樣本數(shù))之前，我們要測(cè)試其是否滿足三線性結(jié)構(gòu)。當(dāng)非三線性因素較為嚴(yán)重時(shí)，分辨結(jié)果將會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。由圖1中A可知，5個(gè)校正樣中4種分析物所對(duì)應(yīng)的峰位置基本相同，且每個(gè)峰的形狀也基本相似。因此，我們可以認(rèn)為，本實(shí)驗(yàn)中所采用的色譜和質(zhì)譜的條件相對(duì)穩(wěn)定，4個(gè)目標(biāo)分析物沒有明顯的時(shí)間漂移，所獲得的LC-MS數(shù)據(jù)基本符合三線性結(jié)構(gòu)，故可使用ATLD算法來進(jìn)行定性定量分析。

然而，在一些其他HPLC聯(lián)用實(shí)驗(yàn)中，尤其當(dāng)色譜流出時(shí)間較長(zhǎng)時(shí)，時(shí)間漂移和基線漂移將無法避免。這種情況下，可以使用其他一些靈活的化學(xué)計(jì)量學(xué)多元校正方法，例如MCR-ALS(multivariate curve resolution-alternating least squares)或者PARAFAC2 (parallel factor analysis 2)等[15-17]。這些方法一般是處理展開的三維數(shù)陣，因此對(duì)數(shù)據(jù)的三線性結(jié)構(gòu)沒有嚴(yán)格的要求，可以很好地處理非三線性數(shù)據(jù)。目標(biāo)分析物的線性方程、相關(guān)系數(shù)、保留時(shí)間和驗(yàn)證樣的平均回收率見表2。

表2 目標(biāo)分析物的線性方程、相關(guān)系數(shù)、 保留時(shí)間和驗(yàn)證樣的平均回收率Table 2 The regression equations, correlation coefficients, retention time and average recovery rates of the four target analytes in the validated samples

3.2 ATLD-LC-MS方法的驗(yàn)證

在利用ATLD算法分辨蜂蜜樣本之前，我們?cè)O(shè)計(jì)了3個(gè)不同濃度水平的驗(yàn)證樣本來測(cè)試所運(yùn)用ATLD-LC-MS方法的準(zhǔn)確性。這些驗(yàn)證樣本只包含4種目標(biāo)分析物，不含任何其他干擾，并設(shè)計(jì)在校正樣濃度范圍之內(nèi)。

圖2中A1～A4、B1～B4、C1～C4分別展示的是利用ATLD算法分辨得到的驗(yàn)證樣的歸一化總離子流色譜圖、歸一化質(zhì)譜圖及相對(duì)濃度圖。由圖2可知，使用ATLD算法是可行的，成功地解決了色譜峰的基線漂移和儀器信號(hào)的干擾，實(shí)現(xiàn)了4種多酚類物質(zhì)的同時(shí)定量分析。由于ATLD建模不設(shè)置任何約束條件，由圖2中A1～A4可知，總離子流圖中出現(xiàn)了幾個(gè)負(fù)且嘈雜的輪廓(圖中的虛線表示)，可以看作是儀器噪聲或其他非三線性成分。需要注意的是，由于總離子流色譜和質(zhì)譜數(shù)據(jù)是歸一化的，組分的強(qiáng)度信息可從相對(duì)濃度矩陣中看出。另外，驗(yàn)證樣的定量結(jié)果見表2，4種目標(biāo)分析物的線性相關(guān)系數(shù)都在0.9900以上，平均回收率接近100%，說明本文的ATLD-LC-MS分析策略準(zhǔn)確可行。

3.3 利用ATLD算法實(shí)現(xiàn)蜂蜜樣本中4種多酚類物質(zhì)的定量分析

本部分內(nèi)容將基于ATLD算法的二階校正方法直接用于蜂蜜樣本中多酚類物質(zhì)的定量分析。由于蜂蜜背景基質(zhì)異常復(fù)雜，很難客觀地預(yù)測(cè)其真實(shí)的組分?jǐn)?shù)，因此本工作中使用核一致方法(core-consistency diagnostic, CORCONDIA)預(yù)估計(jì)體系的組分?jǐn)?shù)[18]。CORCONDIA法是使用頻率較高的組分?jǐn)?shù)的估計(jì)方法之一，利用三維數(shù)據(jù)分解的唯一性，比較PARAFAC模型中超對(duì)角陣T和Tucker3模型的核心矩陣G之間的相似程度來進(jìn)行組分?jǐn)?shù)的估計(jì)。

表3 蜂蜜樣本中4種多酚類物質(zhì)的含量、 平均回收率和相對(duì)偏差Table 3 The content, average recovery rates and relative deviations of the four polyphenols in honey samples

續(xù) 表

圖3分別為分辨得到的洋槐蜜中4種目標(biāo)分析物歸一化的總離子流色譜圖、歸一化的質(zhì)譜圖和相對(duì)濃度圖。

圖3 基于ATLD方法的洋槐蜂蜜樣本中目標(biāo)分析物的 歸一化色譜圖(A1～A4)、歸一化質(zhì)譜圖(B1～B4) 和相關(guān)濃度圖(C1～C4)Fig.3 The normalized chromatogram (A1～A4), normalized mass spectrometry (B1～B4) and relative concentration (C1～C4) of the target analytes in acacia honey samples obtained by ATLD

由圖3可知，對(duì)于實(shí)際的蜂蜜樣品，盡管我們對(duì)蜂蜜樣品進(jìn)行了一些簡(jiǎn)單的前處理，但依舊存在大量未知未校正干擾物與目標(biāo)分析物共流出。如果要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)組分與背景中的干擾物完全分離，要么需要很長(zhǎng)的分析時(shí)間，要么前處理極其復(fù)雜。尤其是對(duì)香豆酸，其流出時(shí)間比較靠前，相對(duì)干擾尤為嚴(yán)重，利用ATLD算法進(jìn)行分辨時(shí)，我們選取了10個(gè)組分?jǐn)?shù)才得到了正確的色譜-質(zhì)譜分辨結(jié)果以及準(zhǔn)確的濃度預(yù)測(cè)值。其中，2個(gè)組分?jǐn)?shù)用于模擬蜂蜜中的未知干擾物質(zhì)，7個(gè)組分?jǐn)?shù)用于扣除背景基線和擬合儀器噪聲等。其他兩種蜂蜜(棗花蜜和椴樹蜜)的分辨結(jié)果與洋槐蜜相似。雖然4種目標(biāo)分析物的流出時(shí)間較短，有很強(qiáng)的儀器噪聲和背景干擾，但是基于ATLD算法，用“數(shù)學(xué)分離”的方法在很短的分析時(shí)間(t<8.0 min)內(nèi)獲得目標(biāo)分析物精準(zhǔn)的定量分析結(jié)果，充分說明了本文發(fā)展的ATLD-LC-MS方法用于蜂蜜中的4種多酚類物質(zhì)的定性識(shí)別和定量檢測(cè)的分析策略是完全可行的，具有良好的應(yīng)用前景。

對(duì)于每一種蜂蜜樣本，我們?cè)O(shè)置了5個(gè)加標(biāo)樣來驗(yàn)證定量結(jié)果的準(zhǔn)確性，其定量結(jié)果見表3。由于研究的物質(zhì)和蜂蜜種類較多，為了簡(jiǎn)單起見，表3中只列出了各個(gè)分析物在各種蜂蜜中的平均回收率。由表3可知，3種蜂蜜中對(duì)香豆酸的加標(biāo)回收率都偏低，分析可能存在的原因主要有3個(gè)方面：(1)基質(zhì)效應(yīng)的影響，為主要影響因素；(2)蜂蜜中其他干擾物質(zhì)共流出的影響，流出時(shí)間靠前的目標(biāo)分析物影響較大；(3)蜂蜜處理方法的影響，前處理后蜂蜜pH值也可能產(chǎn)生一定的影響。在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)中我們將嘗試進(jìn)一步加大色譜的分離度，嘗試使用二階標(biāo)準(zhǔn)加入法，考慮其他蜂蜜的處理方法，例如過固相萃取柱等，進(jìn)一步考察相關(guān)原因。

由表3可知，其他3種物質(zhì)(槲皮素、山奈酚和白楊素)的加標(biāo)回收率令人滿意，其值為 86%～112%，這說明該分析策略基本可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜基質(zhì)蜂蜜中多酚類物質(zhì)的準(zhǔn)確定量。3種目標(biāo)分析物在各種蜂蜜中的含量不盡相同，其中，槲皮素含量由高到低排序?yàn)椋簵椈?椴樹蜜>洋槐蜜；山奈酚含量由高到低排序?yàn)椋簵椈?洋槐蜜>椴樹蜜；白楊素含量由高到低排序?yàn)椋簵椈?洋槐蜜>椴樹蜜。由表3可知，白楊素的含量差別最大，高達(dá)8.6倍，為下一步進(jìn)行蜂蜜品種的鑒別奠定了基礎(chǔ)。

3.4 ATLD-LC-MS方法的評(píng)價(jià)

本文通過選取SEN、LOD和RMSEP等品質(zhì)因子評(píng)價(jià)ATLD-LC-MS方法的性能，結(jié)果見表3。由3表可知，本方法的靈敏度在1.26×105～1.90×106mL/μg之間，說明該方法的靈敏度較高。此外，檢測(cè)下限和預(yù)測(cè)均方根誤差范圍分別為7.52×10-5～1.18×10-2μg/mL和1.50×10-3～4.20×10-2μg/mL?？紤]到所研究背景的復(fù)雜性以及強(qiáng)濃度的背景干擾，所得結(jié)果基本令人滿意。

3.5 蜂蜜的品種鑒別

由表3可知，不同蜂蜜之間各種多酚類物質(zhì)的含量存在顯著的差異。其原因可以歸結(jié)為花源和一些環(huán)境因素(如土壤、季節(jié)、溫度和氣候)等的影響。因此，可以考慮基于多酚類物質(zhì)的含量進(jìn)行蜂蜜種類的區(qū)分。由于對(duì)香豆酸的定量結(jié)果不盡如人意，而其他3種多酚類物質(zhì)的結(jié)果較好，所以，本文采用蜂蜜中槲皮素、山奈酚和白楊素的含量對(duì)蜂蜜的種類進(jìn)行了區(qū)分，結(jié)果見圖4。

圖4 基于ATLD-LC-MS方法的定量結(jié)果 進(jìn)行蜂蜜種類的區(qū)分Fig.4 The classification of honey species based on the quantitative results of ATLD-LC-MS

由圖4中可以明顯看出蜂蜜樣本自動(dòng)聚集為3組，分別對(duì)應(yīng)于本工作中所檢測(cè)的3種蜂蜜。盡管實(shí)驗(yàn)中用于分類的數(shù)據(jù)有限，基于ATLD方法得到的槲皮素、山奈酚和白楊素的定量結(jié)果，結(jié)合“簡(jiǎn)單聚類分析”成功實(shí)現(xiàn)了3種蜂蜜的種類區(qū)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果再次表明：該分析方法對(duì)于蜂蜜品質(zhì)控制具有一定的理論意義和實(shí)際意義，可以為解決目前蜂蜜市場(chǎng)上品種混亂、品質(zhì)不佳、摻假造假等問題提供一定的參考和指導(dǎo)。

4 結(jié)論

本實(shí)驗(yàn)采用ATLD-LC-MS方法實(shí)現(xiàn)了蜂蜜中多酚類物質(zhì)的同時(shí)定性和定量分析，借助于二階校正方法的“數(shù)學(xué)分離”功能簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)的“物理或化學(xué)分離”。利用液相色譜單級(jí)質(zhì)譜儀實(shí)現(xiàn)了嚴(yán)重未知干擾物質(zhì)共存的條件下，目標(biāo)分析物的定性和定量分析。本文通過統(tǒng)計(jì)與品質(zhì)因子(SEN、LOD和RMSEP)對(duì)所發(fā)展的ATLD-LC-MS方法的性能進(jìn)行了驗(yàn)證，考慮到所研究蜂蜜背景基質(zhì)的復(fù)雜性，產(chǎn)生了強(qiáng)濃度的背景干擾，結(jié)果基本令人滿意。另外，基于上述定量結(jié)果，成功實(shí)現(xiàn)了蜂蜜種類的區(qū)分，區(qū)分效果明顯。該方法進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)后，同樣可適用于蜂蜜摻假的鑒別等。本文發(fā)展的ATLD-LC-MS方法具有快速、精準(zhǔn)、綠色環(huán)保、廉價(jià)和簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，可用于復(fù)雜基質(zhì)中目標(biāo)分析物的同時(shí)定量分析，為蜂蜜的品質(zhì)控制提供了一定的理論參考。