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玛咖(Lepidium meyenii Walp.)是十字花科独行菜属的草本植物,原产于安第斯山脉的高海拔地区,具有较高的营养价值和多种保健功效。玛咖粉在2011年被列为新资源食品以来,玛咖产业得到迅速发展,但是与此同时以次充好,以假乱真等掺假现象也频繁发生,严重影响了玛咖市场的正常发展,损害了消费者权益。为了解决上述问题,本研究以玛咖为研究对象,以常见的低价掺假物芜菁作为掺假对象,利用多光谱成像技术对玛咖及其掺假物进行了快速鉴别,在此基础上利用基于代谢组学技术的超高效液相色谱-四级杆串联飞行时间质谱(ultra performance liquid chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry,UPLC-QTOF-MS)方法对玛咖的真实性和产地进行了更深一步的鉴别研究,主要研究结果如下:1.研究了多光谱成像技术结合化学计量学方法快速筛查鉴别玛咖的可行性。首先利用支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm optimization support vector machine,GA-SVM)等建立分类模型以区分玛咖和掺假物,结果GA-SVM和BPNN模型的分类准确率均为100%。然后根据偏最小二乘(partial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对玛咖粉中掺假物的掺假比例进行定量预测。结果表明,LS-SVM相比于PLS预测结果更好,预测决定系数(R_p~2)和均方根误差(RMSEP)分别是0.994和2.675%,多光谱成像技术可以作为快速鉴别玛咖真伪的方法。2.利用UPLC-QTOF-MS方法进行玛咖及其掺假物的鉴别研究,玛咖及其掺假物的基峰图差异明显,通过正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)方法对玛咖及掺假物进行了区分。采用非靶标代谢组学方法,查找鉴定玛咖和掺假物的特征标志物,以实现玛咖的真实性鉴别。筛选标志离子,提取质谱信息,通过MS-FINDER软件进行分子式和结构的鉴定,将标志物的质谱信息在HMDB和Metlin等数据库进行比对,并且通过标准品对标志物进行验证,最后共鉴定到15种玛咖及其掺假物的标志代谢物,可用于玛咖的真实性鉴别。结果表明UPLC-QTOF-MS方法可以用于玛咖及掺假物的鉴别。3.利用UPLC-QTOF-MS方法的信息依赖获取技术进行全扫描分析,对玛咖产地进行鉴别研究,结合OPLS-DA化学计量学方法区分了玛咖的产地。采用靶标代谢组学方法,通过Peakview软件中的XIC manager插件获取代谢物精确质量数和同位素类型信息,鉴定得到了玛咖酰胺、玛咖烯、甾醇、生物碱、多酚、芥子油苷和黄酮7个种类共28种玛咖代谢物。分析了各个产地玛咖代谢物的分布情况,结果表明产地对玛咖质量及代谢物含量具有一定影响。