赏味丨DART-MS 原位质谱快速鉴别羊肉产地

2023-02-14 20:55:56, 华质君 华质泰科生物技术(北京)有限公司


“鱼”和“羊”组成的“鲜”,是中国人对味道至高无上的评价。

 

羊肉,性温。李时珍在《本草纲目》记载:羊肉能暖中补虚,补中益气,开胃健身,益肾气,养胆明目,治虚劳寒冷,五劳七伤。

 

各方水土造就了羊肉风味儿的差异。具有地域特色的地理标志羊肉,如宁夏滩羊、甘肃黑山羊,无论在外观、风味还是品质上都具独特优势。在经济利益刺激下,羊肉常常产地造假、以次充好。如何快速鉴别“地标特优”羊肉成为亟待解决的问题。


中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所畜产品质量安全控制与溯源创新团队赵燕研究员课题组采用 DART 实时直接分析结合高分辨质谱技术,对4种产地的羊肉进行产地快速鉴别。相关研究成果发表在《Food Chemistry》。


研究基于非靶向代谢组学法,对两种地理标志羊肉 (宁夏滩羊和甘肃黑山羊)、一种普通羊肉 (安徽湖羊) 和一种进口羊肉 (新西兰羔羊) 进行了溯源研究。与传统鉴定食品真伪的方法相比,DART-HRMS 可实现快速和高通量分析。一个羊肉样品的分析时间由30-60分钟缩短至12秒,即效率提升150~300倍。


结果表明,鉴别出的79种差异性标志物在4个产地的羊肉中含量差异显著,原始判别准确率为100%,交叉验证判别准确率为82.50%。DART-HRMS 可快速鉴别羊肉及溯源产地,该成果为以后开展相关地理标志农产品的产地溯源研究提供了重要的技术手段。


实验准备

选取四个产地共120个羊肉样品的蝴蝶排肌肉进行产地溯源研究,分别为宁夏滩羊、安徽湖羊、新西兰羔羊和甘肃黑山羊,每产地30个样品。表1为羊肉样品信息。


原位高清质谱系统为 DART-TripleTOF 6600+ (IonSense, SCIEX);正离子和负离子模式下运行;氦气作为载气;极性代谢产物的优化离子化温度为400℃,非极性产物为500℃。


表1、羊肉样品产地信息。根据主食饲料种类的信息按优先顺序排列。


不同的代谢物在哺乳动物组织中的分布通常并不均匀,为确定不同电离和提取模式中适合用于产地鉴别的化学标志物,采用线性判别分析对四个地区的羊肉样品进行了分类。共评估了9种模式,所有模式中潜在标志物的原始判别准确率和交叉验证判别准确率分别达到100.0%和82.5%。此外,如图1所示,羊肉样品在极性提取(+)、极性提取(-)、非极性提取(+)和非极性提取(-)模式下的 DART-TOF MS 指纹图谱存在显著差异。这四种模式下出现的潜在标志物的组合将用于羊肉溯源。


图1、羊肉样品提取物的 DART-TOFMS 指纹图谱


图2、四个地区羊肉样品的偏最小二乘判别分析 (OPLS-DA)


图3、4个不同产地羊肉的79种标志代谢物的热图,观察到显著差异。(从白色到黑色对应相对丰度的逐渐降低)


OPLS-DA 模型的验

为了确定预测模型的稳健性,使用实际羊肉样本进行验证 (空心符号表示,图4)。与宁夏和甘肃相比,安徽和新西兰地属沿海,气候湿润,且样本均为绵羊品种,虽两个地区羊的饮食有很大差异,但仍然有部分样品分类接近。除甘肃外,其它地区判别准确率均为100.00%。甘肃样本判别准确率最低,训练集为95.00%,测试集为90.00%。总体而言,该分类模型可以将四个不同地区的羔羊肉样本准确分类。


图4、四个地区羊肉样品训练集和测试集中所有潜在化学标志物的偏最小二乘判别分析 (OPLS-DA)。


研究结论

本研究采用 DART-TOF MS 非靶向代谢组学结合化学计量学鉴别来自四个不同产地的羊肉。通过建立 OPLS-DA 模型,应用化学计量学方法筛选出79个潜在的生物标记物。根据热图分析,这些代谢物在四种不同产地的羊肉之间有显著差异。采用线性判别分析对4组羊肉样品进行聚类,原始判别准确率和交叉验证判别准确率分别为100.0%和82.5%。


综上所述,DART-TOF MS 可以高通量实时检测肉类中的代谢物,并区分不同产地的羊肉,确认其真伪。未来通过优化大数据的样本采集和进一步深入研究,可应用于快速评估大量羊肉样本的产地和特色。


该研究拓展了实时直接分析结合高分辨质谱技术 (DART-TripleTOF) 在农产品产地溯源的应用,为相关研究提供了新思路和新方法。


参考文献

Mengjie Qie, Tiwen Li, Charles C. Liu, Yan Zhao. Direct analysis in real time high-resolution mass spectrometry for authenticity assessment of lamb. Food Chemistry 390 (2022) 133143

https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.133143 


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