【热点聚焦文章】气质联用自动化解析方法分析花生成熟期的挥发与半挥发性有机物

发布时间： 2021-05-12 09:37:17 试剂信息网

气质联用自动化解析方法分析花生成熟期的挥发与半挥发性有机物

于永杰^*1，赵娟娟¹，郭晓萌¹，王允²，孙涛¹，韩璐¹，李淑芳²

(1. 宁夏医科大学药学院，宁夏回族自治区银川 750004；2. 河南省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所，河南郑州 450002)

摘要

花生进入饱果成熟期之后，籽粒成熟过程中代谢物变化影响着收获花生的品质和营养价值。本文通过化学计量学领域最新发展的气质联用自动化解析方法结合非靶向代谢组学技术，对饱果成熟期的花生在收获前一个月、收获前半个月和收获时等三个不同采收时间的花生籽粒中挥发、半挥发性成分进行了分析。通过直接对仪器采集原始信号进行解析鉴定出数十种化合物。在化学成分解析的基础上，利用偏最小二乘判别分析方法实现了不同采收时间样本的判别分析。

前言

花生为双子叶豆科植物，为重要的油料作物，同时因其丰富的营养功能，也被大量用作零食和食品配料。研究表明食用花生或花生油还可以降低患心血管疾病的风险，减缓动脉粥样硬化的进展^{[1, 2]}。花生的营养品质与收获时间有关。花生籽粒从形成到成熟，次生代谢化合物含量会根据每个荚果在植物中的位置不同而不断变化。在收获期，单个植株上的种子具有的不同程度的成熟度会持续影响花生的品质和营养形成^{[3, 4]}。对进入饱果成熟期直至收获期不同采收时间花生籽粒中的代谢物变化情况的研究具有实际意义。

近些年，国内外研究多关注花生中脂肪酸及脂质代谢物的变化情况，如：郭建斌等人通过对花生籽仁含油量、脂肪酸和蔗糖含量累积规律和籽仁不同部位差异进行分析，表明花生脂肪酸组成及其比例决定其油脂的营养价值和品质，不同品种脂肪酸组成含量不同^[5]。王屋梁等^[6]通过不同提取工艺对花生油脂质脂肪酸组成、活性成分含量及脂质代谢的研究考察花生油的品质。当前研究主要从靶向性成分分析花生或花生油的品质。而利用非靶向代谢组学技术，特别是基于气质联用技术（GasChromatography-Mass spectrometry, GC-MS）结合非靶向代谢组学技术系统分析收获时期花生样本中挥发性和半挥发性成分研究较少。GC-MS可将采集得到的化合物质谱谱图与标准化合物谱库如美国国家标准与技术研究院（NationalInstitute of Standards and Technology，NIST）相匹配，快速鉴定化合物^[7-9]。

GC-MS非靶向代谢组学分析中的化合物信息的高通量智能化提取与识别仍是当前研究中的难点和热点。课题组近期发展了GC-MS数据化学计量学自动化分析软件平台autoGCMSDataAnal，该平台能自动完成离子流色谱（Total Ion Chromatography,TIC）中峰提取、TIC峰解析、化合物鉴定、多组样本批处理、化学计量学建模等步骤，为复杂植物样本中挥发、半挥发性化学物质的自动化解析提供了新的解决方案。本研究将autoGCMSDataAnal应用于花生成熟过程中不同采收时间挥发性和半挥发性代谢物的GC-MS解析，将解析得到的化合物质谱谱图导入至GC-MS内部标准NIST谱库，同时结合保留指数（Retention Index，RI）对化学成分进行鉴定。最后利用主成分分析（Principal component analysis, PCA）研究了花生成熟过程中不同采收时间的差异性代谢物^[10]。

1 实验部分

1.1 主要仪器与试剂

1.2 样本采集与制备

1.3 样本分析

1.3.1 GC-MS分析

1.3.1.1 样本衍生化处理

精密称量15.0 mg花生样品于2 mL离心管中，加入1.5 mL混合提取溶剂（V（甲醇）：V（氯仿）=3:2），涡旋2 min后室温超声提取30 min，随后于13000 r/min离心10 min。取上清液200 μL于进样色谱瓶中，在50℃金属浴中浓缩至干燥，期间充满CO₂保护气体。

1.3.1.2 正构烷烃混合标准溶液的配制

吸取250 μL（500 μg/mL）混合正构烷烃标准溶液，加入750 μL二氯甲烷溶剂，充分混匀，即得125μg/mL的正构烷烃标准溶液进行GC-MS分析。

1.3.1.3 GC-MS仪器分析条件

气相色谱条件：色谱柱为Agilent DB-5MS毛细管色谱柱(30 m × 0.25 mm × 0.25 μm)，载气为高纯氦气（99.999％），流速1.0 mL/min，分流比30:1，进样口温度为280 ℃。

1.4 autoGCMSDataAnal数据分析

autoGCMSDataAnal是本课题组发表的针对GC-MS数据进行分析的Matlab工具包，它利用多尺度高斯平滑函数实现TIC峰的提取，针对每一个TIC峰，利用多元曲线分辨-交替最小二乘法进行解析，获得化合物的色谱和质谱信息，然后基于质谱信息对化合物色谱峰进行对齐、注册，获得化合物×样本的数据表。上述步骤能够自动完成。同时，autoGCMSDataAnal支持化学计量学聚类分析方法，能够在方差分析的基础上直接进行有效监督或无监督的聚类分析。

2 结果与讨论

2.1 TIC峰自动化提取与解析

autoGCMSDataAnal能够自动实现GC-MS中色谱峰的提取及解析。图1以QC样本为例给出了TIC峰提取的结果。

图2给出了TIC峰解析示例。

2.2 花生样本中挥发、半挥发性化合物鉴别

autoGCMSDataAnal可以解析GC-MS信号的化学物质。在复杂样本分析中，GC-MS信号并非均来自分析样本中的化学物质，样本前处理过程不可避免地带来干扰物质。课题组利用QC设计了一组逐级称量的花生样本以去除干扰物质。理论上，花生样本中代谢物的GC-MS信号强度会随称样量增加而增加。本研究在autoGCMSDataAnal解析结果的基础上，筛选化合物峰面积与称样量正相关较高（Pearson相关系数阈值设定为0.8）的成分，最终确定63个组分，将其质谱谱图导入至NIST谱库中，结合保留指数鉴定出化学成分23个（见表1）。图3给出了化合物筛查的示例。

2.3 不同采收时间差异性代谢物筛查与PCA分析

在autoGCMSDataAnal解析结果的基础上，将花生样本按照不同采收时间划分为3组，经过方差分析后获得具有差异性的成分95个（p<0.05）。将这95个成分与表1中鉴定出来的成分进行对比，最终发现9个共有成分，其在不同生长阶段的含量分布展示于图4中。

3 结论

结论

本文利用基于GC-MS的非靶向代谢组学技术对花生进入饱果成熟期后成熟过程籽粒中的挥发、半挥发性有机物进行了系统研究。通过课题组近期发展的GC-MS数据自动化解析软件系统有效解析了其中的化合物信息，根据解析所得化合物质谱谱图及保留指数信息，最终鉴定出数十种化合物。方差分析结合化学计量学无监督判别分析方法PCA能够将不同采收时期的样本予以区分。总之，本研究为评估花生的适宜采收时期，评价花生的品质提供了新的手段。

引用本文：于永杰, 赵娟娟, 郭晓萌, 等. 气质联用自动化解析方法分析花生成熟期的挥发与半挥发性有机物[J].化学试剂, 2021, 43(5): 570-575.