氛旅｜原位 SICRIT 追“香”溯源

2023-11-03 15:44:06, 华质君华质泰科生物技术（北京）有限公司

精油 (Essential oils，EOs) 是存在于植物不同部位如花、叶、茎、根或果实中的一类次生代谢产物，由挥发性碳氢混合物组成，其主要成分是萜烯等，在制药、香料和食品工业中均有着广泛的应用。

精油的提炼可以追溯到古埃及。在古埃及的调香历史中，最著名的精油代言人，您应该不会陌生。芳香疗法的故事中记载，埃及艳后克利奥帕特拉以“香油”护肤，她最喜欢的茉莉香膏指的就是精油。

精油具有极高的经济价值，不同的组成成分影响其质量和药效。例如来源于大马士革玫瑰的精油更是有“液体黄金”的名号。因此，精油造假也成为一项有利可图的生意。

目前精油的质量控制方法主要通过色谱分析或傅里叶变换红外光谱分析实现，但这些方法耗时或者灵敏度较低。

为了解决这些问题，苏黎世联邦理工学院药物分析学的 Justine Raeber 博士采用化学计量单模块和多模块方法，对多种先进的质量控制方法进行了比较，包括气相色谱 (GC-FID) 法定量及对映体比率的测定、质谱鼻 (SICRIT-MS) 法、及结合傅里叶红外 (FT-IR) 和质谱鼻 (SICRIT-MS/MS) 的组合方法。

本文亮点

■ SICRIT-MS 可用于快速无损把控精油质量；

■ SICRIT-MS 操作简单，可作为传统 GC-FID 分析的替代方案；

■ SICRIT-MS 数据在 PLS-DA 模型分析中表现出卓越的特异性；

■ FT-IR 和 SICRIT-MS (Q1) 数据结合的 SO-PLS-LDA 模型优于其单块模型。

01 实验样品

来自不同产地的大马士革玫瑰精油，包括保加利亚、土耳其、摩洛哥、伊朗和其他未知产地的 R. damascena 样品。

02 SICRIT-MS 分析

将 20 μL 玫瑰精油置于顶空小瓶中，密封，样品分析前于室温下静置 10 min，将质谱鼻外延衬管的 2/3 放入顶空小瓶中，精油的挥发性成分通过质谱的真空负压吸入到质谱鼻中进行在线软电离，样品平行 7 次后对空白顶空小瓶进行分析，总分析时间为 4 min，对 1.5-2.5 min 获得的质谱数据进行分析。

图1. SICRIT-MS 样品分析装置

03 数据对比

采用 GC-FID 结合偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 对 R. damascene 样品的分类准确率可达 94.7%，对映体比例对提高样品分类精度无影响。

相比之下，质谱鼻优势明显：SICRIT-MS 无需额外前处理，其 SICRIT-MS (Q3) 的质谱数据可在极短时间内获得，其分类准确率依然达 84.2%。另外，与单模块 PLS-DA 模型相比，将 FT-IR 数据与 SICRIT-MS (Q1) 数据结合，其多模块顺序正交偏最小二乘线性判别分析 (SO-PLS-LDA) 的分类精度明显提高！

图2. 使用配备 DB-wax 色谱柱 (A)、手性色谱柱 (B) 的 GC-FID、及质谱鼻 SICRIT-MS (C) 对精油样品进行 PCA 分析。上排所有样本均用于 PCA，以观察天竺葵样品和大马士革玫瑰的分离情况。下排为来自保加利亚（蓝色）、土耳其（红色）、摩洛哥（黄色）、伊朗（绿色）和其他产地（紫色）的 R. damascena 样品的 PCA 分析结果。

使用手性色谱柱的样品分析分类精度较低，其中源于摩洛哥的精油样品被误分为土耳其玫瑰精油。在快速、无损的分析方法中，SICRIT-MS (Q1) 质谱数据和 FT-IR 的 PCA 聚类分析显示出相似的准确度，在结合 SICRIT-MS (Q3) 数据分析后，可明显提升其样品分类准确度。

研究结论

天然产品的真实性和质量控制是化妆品、食品和制药行业保证消费者安全的关键步骤。产品造假不仅会影响药效，还可能威胁人类健康。

传统的质量控制方法，如通过 GC-FID 测定萜烯谱，具有耗时、成本高、破坏样品等问题，并且由于操作过程复杂需要专业的人员进行检测。相比之下，SICRIT-MS 可以在极短时间内实现样品的高通量分析，与化学计量学结合可以生成准确的分类模型。

在线软电离“质谱鼻” SICRIT-MS 作为一种快速无损的分析技术，是传统技术的高效替代方案，可应用于众多实验室规模的样品分析，也能拓展其属地化产地鉴伪和移动式产品质控方面的前沿应用。

● 更多详情，请参考文献：

Raeber J, Steuer C. Exploring new dimensions: Single and multi-block analysis of essential oils using SICRIT-MS and FT-IR for enhanced authenticity control. Analytica Chimica Acta. 2023, 1277: 341657.

https://doi.org/10.1016/j.aca.2023.341657

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