应用报告 | ChromCompare+护航精油质量控制

本研究展示了使用ChromCompare+软件来识别柠檬油批次之间的显著差异，以进行质量控制和真实性研究，以及简化工作流程来快速对未知来源的样品进行分类。

香精香料日常生产中需要对所用原材料如精油进行严格的质量控制，以确保纯度或真实性，防止掺假，并保持一定的质量和安全水平。

精油，如柑橘油，广泛用于调味和香料，但由于不同的植物表型、生长条件和提取技术，它们的组成可能有很大差异。此外，昂贵的柠檬油可能会被掺假。因此，为常规质量控制测试建立快速分析工作流程非常重要，以确保消费者不会收到劣质产品。

虽然GC-MS仪器在不断发展，使我们能够比以往更深入地了解样品的组成，但它经常导致数据处理成为“瓶颈”。

ChromCompare+是一个强大的化学计量学软件平台，可通过自动化、易用的工作流程将复杂的1D或2DGC-MS数据转化为有意义且可用的结果。

在这里，我们将展示如何使用ChromCompare+软件，利用所有原始GC-MS数据来识别不同批次柠檬油之间的显著差异。这种创新的方法将证明能够最大限度地减少繁琐的预处理步骤，降低遗漏重要细节的风险，并能够对未知样本进行简单分类。

样品:用GC-TOFMS仪对7种不同来源的柠檬油进行了重复分析(n=5)。

GC-MS: 设备型号：BenchTOF-Select™;采集质量范围：m/z 40–500;采集频率：10 Hz，串联离子离子源电离电压70和 12 eV。

软件：全流程仪器控制和数据采集TOF–DS, 数据处理ChromCompare+。

通过GC-TOFMS对7种来源和真实性未知的柠檬油进行重复分析(n = 5)(图1)。乍一看，色谱图都非常相似，但次要成分差异很大。

图1 本研究中分析的七种柠檬油的GC-TOFMS质谱图

柠檬油纯度的一个简单测试是测量δ-3-蒈烯/莰烯比率。通常，大于0.13的值表明可能添加了不太贵的橙油。图2显示，本研究中的四种油超过了这一阈值，因此可能被掺假。然而，对于产品质量还有其他需要考虑的因素，以及其他掺假方法，因此在质量控制过程中能够查看整个样品成分以发现批次之间的其他显著差异非常重要。

图2为每种柠檬油计算的δ-3-蒈烯/莰烯比率(n = 5)。红线表示用于定义高纯度柠檬油的典型阈值(< 0.13)

因此，ChromCompare+软件是使用所有原始数据进行样本差异性分析，以最大限度地降低重要细节被忽略的风险。然后执行“Feature Selection & Validation’，从总共超过10，000个特征中自动找到最显著的差异，并创建一个分类预测模型(图3)。分类预测是一种有用的统计工具，用于自动将未知样本分配到预定义的类别，例如不同质量的精油。

图3显示柠檬油3、5和7(显示低δ-3-蒈烯/莰烯比率)紧密聚集。这些油还显示出比所有其他油含有更高的柠檬油素和氧化前胡素。这些化合物的高含量是冷榨柠檬油的已知指标(与蒸汽蒸馏油相比)。另一方面，发现柠檬油2和4含有明显更高含量的香叶醛。这些差异是通过ChromCompare+中的自动工作流程发现的，无需手动预处理。

图3三维主成分分析可视化的分类预测模型，对两个“未知”柠檬油进行正确的自动分类

在这项研究中，选择了两个数据文件(柠檬油1和5的复制品)作为“未知数”，以测试“Random Forest”模型，该模型在交叉验证期间具有92.87%的准确性。在这种情况下，两个未知样品分类都被正确预测。这种预测模型对于快速洞察未知来源的样品至关重要，并提供常规的质量控制措施以保持产品质量并确保消费者不会收到劣质产品。

使用ChromCompare+中的特征摘要图也可以轻松查看样本之间的细微差异(图4)。发现样品6含有许多其他柠檬油中不存在的化合物，包括三醋精和一系列缩醛(即八醛二乙缩醛、九醛二乙缩醛和癸醛二乙缩醛)。这些是自然产生的化合物，但也是已知的调味添加剂，这可能是为什么它们只在一种柠檬油中高含量存在的原因。图4显示壬醛二乙缩醛的差异非常微小(其响应丰度比最高响应峰低3.5个数量级)，如果没有利用所有原始数据，可能会被忽略。

图4特征摘要图显示了使用ChromCompare+中的原始数据发现的关键差异，重叠色谱图的相应部分显示在右侧

本应用证明了ChromCompare+是香料行业化学计量学的强大工具，特别是：

• 全自动分析流程，最大限度地减少繁重的预处理步骤，从而加快工作流程提高效率;

• 导入和利用整个原始数据集分析。进而降低了丢失重要跟踪差异的风险;

• 预测模型为未知样本提供了快速和准确的分类预测。

有关此应用程序或所用技术或产品的更多信息，请联系我们。