食品多組分添加劑及非法添加物的HPLC—HRMS廣譜篩查

張　帆顏鴻飛戴潔云吳　波黃志強張　瑩王美玲

(1. 長沙環境保護職業技術學院，湖南 長沙　410004；2. 湖南省檢驗檢疫科學技術研究院，湖南 長沙　410004；3. 湖南出入境檢驗檢疫局，湖南 長沙　410004)

?

食品多組分添加劑及非法添加物的HPLC—HRMS廣譜篩查

張帆1,2顏鴻飛2,3戴潔云3吳波3黃志強2,3張瑩2,3王美玲2,3

(1. 長沙環境保護職業技術學院，湖南 長沙410004；2. 湖南省檢驗檢疫科學技術研究院，湖南 長沙410004；3. 湖南出入境檢驗檢疫局，湖南 長沙410004)

采用離子阱飛行時間串聯質譜(LCMS-IT-TOF) 技術對葡萄酒、果汁等飲料中多組分添加劑和禁用染料進行快速篩查和確證。構建了合成色素、甜味劑、禁用染料等41種化合物的精確分子質量數和多級質譜碎片離子數據庫。樣品經甲醇—水(體積比1∶1)稀釋后，以C18色譜柱(150 mm × 4.6 mm，5 μm)分離，甲醇和2 mmol/L乙酸銨為流動相梯度洗脫。篩查檢出限為0.005～1.000 mg/kg。在3個添加濃度下平均回收率41.2%～114.1%，相對標準偏差(RSD) 為4.3%～16.4%。利用精確質量數和數據庫中質譜圖的檢索匹配度實現快速篩查；結合保留時間、同位素豐度和多級特征碎片離子對目標化合物進行確證。該方法具有簡便快速、準確、靈敏度高等優點，同時可實現無標準物質的情況下，較短時間內完成對食品中可能存在的添加劑和非法添物進行篩查檢測，縮短檢測時間，提高檢測效率。

食品；添加劑；非法添加物；篩查；高分辨質譜

食品添加劑種類繁多，包括著色劑、防腐劑、抗氧化劑、甜味劑、水分保持劑、穩定劑等。食品中限用色素常用的檢測方法主要有分光光度法[1]、液相色譜法[2]、液相色譜/質譜聯[3]和毛細管電泳法[4-5]。對于防腐劑和抗氧化劑的檢測技術目前主要有液相色譜法[6-7]、氣相色譜[8]、離子色譜法[9]、薄層色譜法、紅外光譜法以及色譜—質譜聯用[10]技術。甜味劑的檢測有氣相色譜法[11]和液相色譜法[12]以及氣相色譜/質譜聯用法和液相色譜/質譜聯法[13]。

中國現有的檢測標準和文獻方法所能覆蓋的食品添加劑品種和范圍有限，尤其是要對待測物進行準確的定性分析和定量分析需要在獲得待測物的標準物質的條件下才能進行，不能同時篩查食品中不含特定目標物的多組分添加劑和非法添加物，因此很難通過技術手段對不法商販的違法行為進行監測。離子阱飛行時間串聯質譜(LCMS-IT-TOF)兼具離子阱和高分辨飛行時間質譜的檢測能力，能夠進行分子量的精確測定，同時還能提供多級質譜碎片離子信息，使被測化合物的篩查和確證更加簡便化[14]。

本研究系統擬建立41種食品添加劑和非法添加物的多級質譜高分辨質譜數據庫。采用離子阱飛行時間串聯質譜技術建立食品中多組分添加劑的快速篩查和確證技術平臺。通過檢索匹配待測化合物的精確質量數，實現食品中多組分添加劑和非法添加物的快速篩查，并使用待測物的二級、三級特征碎片離子進行確證。對于已有標準物質的目標化合物可同時進行定性識別和準確定量；對無標準品的未知添加物可進行分子式預測和結構鑒定。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

1.1.1材料與試劑

10種食用合成色素(莧菜紅、新紅、檸檬黃、日落黃、胭脂紅、赤蘚紅、亮藍、亮黑、喹啉黃、偶氮玉紅)標準物：純度均大于≥95%，德國Dr. 公司；

10種甜味劑(安賽蜜、糖精鈉、甜蜜素、三氯蔗糖、阿斯巴甜、甘草酸單銨鹽、阿力甜、紐甜、甜菊糖苷、抗壞血酸葡糖苷)標準物：純度均大于≥95%，德國CNW公司；

21種禁用工業染料(萘酚黃、橙黃G、酸性紫7、酸性紅2G、酸性綠50、堅牢綠、酸性紅 26、麗春紅SX、酸性綠5、麗春紅3R、熒光素鈉、酸性紅87、酸性黑、酸性藍 1、酸性紅52、專利藍Ⅴ鈣鹽、酸性綠9、酸性橙 I、酸性紅 88、酸性紫43)標準物：純度均大于≥95%，美國sigma 公司；

甲醇、乙腈：色譜純，德國默克公司；

其余試劑均為分析純；

試驗用水為超純水：美國Millipore公司。

1.1.2主要儀器

液相色譜—離子阱—飛行時間串聯質譜：LCMS-IT-TOF型，配LC MS solution V 3.6工作站，日本島津公司；

渦旋混勻器：SK-1型，常州澳華儀器有限公司；

高速離心機：Sigma 2-16P型，德國Sigma公司。

1.2試驗方法

1.2.1標準工作溶液配制準確稱取10.0 mg(精確至0.000 1 g)標準品置于10 mL棕色容量瓶中，用超純水配制定容至刻度，使標準儲備液濃度約1.0 mg/mL，4 ℃下避光保存。每次試驗前用超純水對述標準儲備液進行稀釋，配制成不同濃度的混合標準工作溶液。

1.2.2樣品前處理移取1.0 mL液體試樣于10 mL容量瓶中，用甲醇—水(體積比1∶1)稀釋并定容至刻度，取上清液12 000 r/min離心5 min后，上機供測試。

1.2.3色譜條件色譜柱：Agilent SB- C18柱(4.6 mm×150 mm，5μm)；流動相A：2 mmol/L乙酸銨水溶液，流動相B：甲醇；梯度洗脫程序：0～8 min，10% B～50% B；8～15 min，50% B～95% B；15～20 min，95% B；20.1～26 min，10% B。柱溫為30 ℃；進樣體積為10 μL，流速：0.5 mL/min。

1.2.4質譜條件離子源：ESI負離子掃描；掃描范圍：MS1m/z200～400，MS2m/z50～400，MS3m/z50～400；CDL溫度：200 ℃；加熱模塊溫度：200 ℃；干燥氣體壓力：100 kPa；霧化氣流速：1.5 L/min；離子源電壓：-3.5 kV；檢測器電壓：1.6 kV；質量數校準方法：自動調諧優化電壓，外標法校準質量數。高分辨數據采集系統為LC-MS solution V 3.6。

2　結果與分析

2.1前處理條件的優化

為減少待測目標物在提取和凈化過程中的損失，用甲醇—水(體積比1∶1)稀釋后，直接進樣。通過加標回收試驗發現：水溶性化合物中，尼龍過濾器對水溶性色素具有較強的吸附作用，濾膜上留有顏色，回收率嚴重偏低。混合纖維素酯對色素也有一定吸附作用，但回收率降低；聚醚砜過濾器對大部分色素吸附作用最小，對赤蘚紅雖有一定的吸附作用，但損失率達到50%以上。因此采用不過過濾器，提取液在12 000 r/min高速離心5 min后，取上清液直接進樣。

2.2色譜—質譜條件優化

2.2.1色譜條件的選擇待測水溶性著色劑和工業染料大部分為酸性化合物，為了獲得較高的儀器靈敏度通常采用負離子模式。由于在待測的著色劑分子結構中存在易離子化的磺酸根基團，當試驗過程中選擇乙酸銨溶液為流動相時，可有效促進目標物在色譜柱上的保留和分離，改善化合物峰形，增強質譜響應，并使多組分得到良好分離。同時考察了乙酸銨的濃度對添加劑信號強度的影響，選用的乙酸銨的濃度分別為0，1，2，5，10，20 mmol/L。結果表明，當流動相中不加入乙酸銨或乙酸銨濃度較低時，這些目標化合物的色譜峰形在樣品及環境的 pH值影響下，離子化效果不理想，同時質譜響應也較弱；當在流動相中加入2 mmol/L的乙酸銨后，質譜響應信號變得比較理想；隨著乙酸銨濃度的不斷增大，溶液中的離子強度也相應增大，但各待分析物的信號強度反而下降，特別是酸性紫7、酸性綠9、胭脂紅、檸檬黃、赤蘚紅、莧菜紅等色素的信號下降尤為明顯，此現象說明流動相中緩沖鹽濃度過大對目標化合物的電離有抑制作用，使質譜信號響應值降低。此外，長期使用過高濃度的緩沖鹽，容易在色譜分離時使色譜柱中出現鹽析，造成管路堵塞，柱子分離效果降低。同時試驗還考察了2 mmol/L乙酸銨和2 mmol/L乙酸銨—甲酸、2 mmol/L乙酸銨—乙酸酸緩沖體系的影響，結果表明，在負離子模式下，流動相中不宜添加甲酸或乙酸，因酸性條件不利于離子化。綜合考慮，本研究采用2 mmol/L 的乙酸銨—甲醇溶液作為流動相。

2.2.2質譜條件的選擇對于水溶性化合物，合成色素或酸性工業染料中由于分子結構中含有Na(或Ca)，其中的Na離子(或Ca離子)在進行負離子模式電離過程中首先丟失，形成帶一個或多個電荷的分子離子峰[M-nNa+mH](n-m)-。如檸檬黃為[M-3Na+H]2-，熒光素鈉為[M-2Na+H]-、誘惑紅為[M-2Na]2-。質譜圖中主要觀察到[M-H]-、[M-2H]2-離子峰，更高價態分子離子較少見。阿斯巴甜、三氯蔗糖、甜菊糖苷、紐甜等含有OH，易失去H+，形成[M-H]-離子。甜蜜素、糖精鈉和安賽蜜，含Na+或K+，在失去所有Na+或K+后，無位點或部分位點與H+結合，最終形成[M-nNa(K)+mH] (n-m)-離子。待測目標物的加合離子類型，精確質量數理論值、精確質量數測定值、質量誤差以及多級碎片離子信息見表1。同分異構體(精確分子質量數相同的化合物)經液相分離后能通過保留時間和多級特征碎片離子進行區分。

2.3基質效應

基質抑制效應普遍存在各類質譜分析技術中，大多數情況下難以徹底消除。由于本方法前處理步驟簡單，對葡萄酒、飲料等液體樣品，直接用甲醇—水(體積比1∶1)稀釋進樣，沒有進行更多的凈化步驟。因此需考察基質效應的影響。本研究采用提取后添加法對基質效應進行評價，基質效應按式(1)計算。試驗結果表明，葡萄酒和果汁基質經稀釋后直接進樣，所產生的基質效應不是特別明顯，回收率均在可接受的范圍內。

(1)

式中：

ME——基質效應；

Am——樣品基質提取后添加的信號峰面積平均值；

AS——標準品溶液的質譜信號峰面積平均值。

2.4定性篩查及確證

在試驗優化的條件下，對實際樣品進行分析，所獲得的高分辨質譜數據，通過MetID solution 篩查軟件，根據化合物的精確質量數進行自動匹配定性篩查，初步判為陽性結果，再經多級譜圖掃描，同時，檢索自建的質譜數據庫，再通過化合物的二級或三級特征碎片離子與標準數據庫的匹配度進行確證。由于本篩查方法是一個開放的體系，可以增加待測目標物的分子式，精確質量數和保留時間的數據庫，只需要一次進樣，即可完成所有化合物的篩查。綜上所述，本篩查方法能夠在不需要標準物質的情況下對41種食品添加劑和非法添加物進行有效篩查，并利用二級質譜庫對其結構進行確認。圖1、2分別為阿巴斯甜陽性樣品的提取離子流圖和多級質譜圖。

2.5線性范圍、定性篩查檢出限

根據篩查化合物的響應強弱，配制一系列不同濃度的混合標準工作溶液進行分析，以各待測組分的峰面積(X)對質量濃度(Y)繪制標準曲線，得到各待測組分的線性回歸方程和線性相關系數，外標法定量。由于高分辨率質譜的提取精確質量數的色譜圖噪聲很小，方法檢出限根據美國國家環境保護局(EPA)推薦方法獲得，即制備一份相對濃度較低的加標樣品，重復進樣7次后，然后根據測試值的標準偏差來確定方法的檢出限(MDL)。線性范圍、相關系數、檢出限(MDL)見表2。

圖1　阿斯巴甜提取離子流圖

圖2　阿斯巴甜的多級質譜圖

2.6方法回收率及精密度

以陰性樣品進行了添加回收試驗，3個濃度水平都平行測定6次，計算添加回收率和相對標準偏差。試驗結果(見表2)表明，41種化合物在低、中、高3個加標水平的回收率在41.2%～114.1%，相對標準偏差(RSD)在4.3%～16.4%。

2.7實際樣品篩查及檢出率結果

為了評價該方法的實用性，隨機從超市及流動市場個體商販處購買了果汁類、碳酸型飲料、葡萄酒、糖果等25份樣品進行篩查，篩查結果顯示，絕大部分飲料中的合成色素、甜味劑、防腐劑均在GB 2760—2014標準要求范圍之內，個別樣品超出限量要求，例如1個果汁樣品中的檸檬黃檢出結果為0.15 g/kg，1個果汁樣品中檢出含有甜菊糖苷，而標簽則宣稱不含甜味劑。禁用工業染料未有檢出，需進一步擴大篩查范圍和樣品種類。

表1　41種化合物的分子式、保留時間、精確質量數、主要碎片離子

表2　葡萄酒中41種化合物的線性范圍、相關系數、檢出限、平均回收率及相對標準偏差

續表2

化合物名稱線性范圍/(ng·mL-1)r2添加水平/(mg·kg-1)平均回收率/%RSD/%MDL/(mg·kg-1)酸性紅2G20～5000.9980.5097.510.21.00113.79.82.00111.111.80.200酸性綠5020～5000.9990.50103.512.01.0095.19.72.00102.510.60.200三氯蔗糖3～1000.9940.0570.74.31.0094.78.42.0087.96.10.030堅牢綠20～5000.9980.5077.96.51.0093.18.02.00114.112.20.200酸性紅2610～5000.9920.5095.58.51.0096.86.32.0096.312.40.100麗春紅SX10～5000.9990.5059.511.91.0063.89.52.0064.910.40.100偶氮玉紅20～5000.9980.5091.78.21.0097.15.72.00101.312.50.200亮藍10～5000.9910.5055.97.71.0069.68.72.0075.66.50.100酸性綠510～5000.9980.5055.612.11.0072.510.32.0089.08.60.100阿斯巴甜1～1000.9930.0567.713.61.0080.28.02.0094.56.40.010麗春紅3R10～5000.9940.5092.54.41.0095.712.12.0093.110.00.100熒光素鈉5～5000.9980.0551.69.31.0087.69.92.0088.06.30.050酸性紅8725～5000.9950.5074.510.91.0092.47.52.0093.311.10.250酸性黑25～10000.9950.5064.310.81.0090.39.02.0088.411.20.250酸性藍110～5000.9900.5080.29.11.0085.39.92.00104.410.80.100

續表2

化合物名稱線性范圍/(ng·mL-1)r2添加水平/(mg·kg-1)平均回收率/%RSD/%MDL/(mg·kg-1)甘草酸單銨鹽50～10000.9950.5095.37.01.00107.46.22.0088.74.40.500阿力甜1～1000.9990.0595.59.31.00102.28.52.00101.26.60.010酸性紅523～1000.9910.0590.610.51.0087.89.82.00110.611.30.030酸性藍3鈣鹽;專利藍Ⅴ鈣鹽5～5000.9930.0589.612.61.0089.59.22.0099.610.50.050赤蘚紅50～10000.9960.5066.211.81.0079.911.02.0085.05.80.500酸性綠925～10000.9990.5048.57.31.0053.711.42.0070.310.10.250酸性橙I1～1000.9980.0574.210.71.0088.011.52.00102.99.30.010酸性紅880.5～100.9930.0561.112.01.0082.48.42.0092.511.20.005酸性紫435～1000.9970.0571.29.21.0075.19.42.0095.86.60.050紐甜1～1000.9990.0596.95.41.0097.58.42.00102.59.70.050甜菊糖苷10～5000.9940.5053.56.31.0051.88.62.0068.811.90.100

3　結論

本研究構建了合成色素、甜味劑、禁用染料等41種化合物數據庫，建立了葡萄酒、果汁等飲料中多組份添加劑和禁用染料的快速篩查和確證方法。該方法適用于以篩查為目的定性分析。方法簡便快速、準確、靈敏度高，成功應用于實際樣品的篩查分析。即使在缺少標準物質的情況下，也可通過精確質量數對未知化合物進行快速篩查，并使用多級特征碎片離子進行確證。

[1] 景順杰, 李建晴. 分光光度法直接測定飲料中的檸檬黃和胭脂紅[J]. 山西大同大學學報: 自然科學版, 2007, 23(3): 22-24.

[2] 王冬妍, 楊曉麗, 李興權, 等. 高效液相色譜法測定黃桃罐頭中的 8 種合成著色劑[J]. 理化檢驗: 化學分冊, 2010, 46(9): 1 034.

[3] 李幫銳, 馮家力, 潘振球, 等. 高效液相色譜—質譜/質譜聯用法測定飲料中的人工合成色素[J]. 中國衛生檢驗雜志, 2007, 17(4): 579-581.

[4] 王麗芳, 丁曉靜, 解娜, 等. 毛細管電泳法測定糖果及調制酒中10種人工合成色素[J]. 食品科學, 2014, 35(14): 145-150.

[5] XUE Yong, CHEN Na, LUO Chun-ying, et al. Simultaneous determination of seven preservatives in cosmetics by dispersive liquid-liquid microextraction coupled with high performance capillary eletrophoresis [J]. Anal Methods, 2013(5): 2 391-2397.

[6] 張繼紅, 周興旺, 楊代明, 等. 油脂及油炸食品中四種抗氧化劑的同時測定[J]. 食品與機械, 2010, 26(3): 79-82.

[7] KAMANKESH M, MOHAMMADI A, TEHRANI Z M, et al. Dispersive liquid-liquid chromatography for determination of benzoate and sorbate in yogurt drinks and method optimization by central composite design [J]. Talanta, 2013, 109: 46-51.

[8] 劉紅河, 陳衛, 康莉, 等. 氣相色譜法同時測定食品中3種抗氧化劑[J]. 現代預防醫學, 2006, 33(12): 2 307

[9] 陳志濤, 張睿, 鄭香平, 等. 離子色譜法測定葡萄酒中的山梨酸和苯甲酸的含量[J]. 理化檢驗: 化學分冊, 2015, 51(12): 1 658-1 660.

[10] 向俊, 徐建雙, 毛麗秋. 液相微萃取/氣相色譜—質譜法分析食品中的防腐劑和抗氧化劑[J]. 分析科學學報, 2010, 26(2): 187-190.

[11] 宋瑞霞, 謝翔燕. 毛細管氣相色譜法測定食品中的甜蜜素[J]. 食品研究與開發, 2008, 29(1): 128-130.

[12] 楊柳樺, 王林, 孫成均. 高效液相色譜法測定保健食品和飲料中的阿斯巴甜[J]. 分析試驗室, 2007, 26(7): 79-80.

[13] 嵇超, 馮峰, 陳正行, 等. 高效液相色譜—串聯質譜法測定葡萄酒中的 5 種人工合成甜味劑[J]. 色譜, 2010, 28(8): 749-753.

[14] 王美玲, 戴潔蕓, 成婧, 等. 分散固相萃取/高效液相色譜—離子阱飛行時間高分辨質譜法對紡織品中全氟化合物的快速篩查和確證[J]. 分析測試學報, 2016, 35(3): 257-263.

Wide-scope screening of multiple and illegal additives in foods by high performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry

ZHANG Fan1,2YANHong-fei2,3DAIJie-yun3WUBo3HUANGZhi-qiang2,3ZHANGYing2,3WANGMei-ling2,3

(1.ChangshaEnvironmentalProtectionCollege,Changsha,Hunan410004,China;2.HunanAcademyofScienceandTechnologyforInspectionandQuarantine,Changsha,Hunan410004,China;3.HunanEntry-ExitInspectionandQuarantineBureau,Changsha,Hunan410004,China)

A method was developed screening, confirming and quantifying multiple additives and banned dyes in wine, juice and other beverages by liquid chromatography-ion trap-time of flight tandem mass spectrometry (LC-MS-IT-TOF). The accurate and multiple-stage mass spectrometry database of 41compounds was established. The analytes in samples were diluted with water-methanol (v/v). In the chromatographic analysis, target compounds were separated on a C18column (150 mm × 4.6 mm, 5 μm) with the gradient elution using the mobile phases of methanol and 2 mM ammonium acetate. The results showed that the limits of detection were 0.005～1.0 mg/kg. The method validation was carried out at three spiking levels, and the recoveries were 41.2%～114.1%, with the relative standard deviations (RSDs) of 4.3%～16.4%. The screening of analytes was performed by precision mass matching and library searching. The retention time, isotopic abundance and multiple-stage ion mass spectral was employed in this confirmation. This method is simple, fast, credible and highly sensitive and can be applied to screening both multiple and illegal additives in foods without reference standards, reducing the analytical time and improving detection efficiency.

foods; additives; illegal additives; screening; high resolution mass spectrometry

“十二五”國家科技支撐計劃課題資助(編號：2012BAK08B01)；糧油深加工與品質控制湖南省2011協同創新項目資助

張帆，女，長沙環境保護職業技術學院講師，博士。

王美玲(1979—)，女，湖南出入境檢驗檢疫局高級工程師，博士。E-mail: wangmeiling819@126.com

2016—06—01

10.13652/j.issn.1003-5788.2016.08.011