前沿文献 | 78种可食用性花的建模、归类和快速鉴别

花卉在自然界分布广泛，除了可以带来迷人的香气和令人赏心悦目的观感外，花卉在食品及药品方面也有着极为广泛且重要的应用，比如常被用在茶叶、食品、饮料、药品、化妆品等领域。可食用性花朵富含花青素、酚酸、类黄酮、类胡萝卜素、挥发油等物质，可以促进人类的健康、增强食品的风味，近年来越来越引起人们的关注。

由于花卉种类繁多，且具有相似的自然属性和化学组分，可食用性花在使用中常现掺假和混用现象。虽然部分名贵花卉在ISO（藏红花, ISO/TS 3632-2）或USP（金银花，HMC）中已经建立了鉴别方法，但这类方法常是“一对一”的鉴别，很难对大量种属进行掺假鉴别。以菊花为例，雏菊、杭白菊、贡菊、怀菊、波斯菊等就很难在食品及药品添加中做到有效鉴别。下面，本文将介绍如何通过直接分析型单四极杆质谱，对78种可食用性花进行建模、归类，实现快速鉴别。

样品按预处理方法粉碎，将每朵花称重细粉样（60 mg）放入15 mL离心管，加5 mL50%甲醇(v/v)。超声提取30 min。14,000 r/min离心10 min，取上清进样。

图1. RADIAN ASAP样品分析流程。

图2. RADIAN ASAP分析原理。

实验同时将RADIAN ASAP采集谱图与QDa和QTof（直接进样）的ESI模式进行了比对，由于RADIAN ASAP电离模式与传统ESI的差异以及进样模式的不同，实际样本的质谱图有一定的差异。RADIAN ASAP可对传统ESI检测手段作一定互补。RADIAN ASAP分析一个样本仅需1-2 min，具有显著的商业运用价值。

图3. MS扫描分析中获得的绿原酸、马齿苋苷、玫瑰、金银花的MS谱图。

41种可食用性花采用正离子模式，37种采用负离子模式扫描，运用沃特世质谱分析软件MassLynx 4.2进行数据采集，6个组分的日内和日间MS相似度RSD几乎都在15%以内，这证明了ASAP进行大规模分析的可行性。通过MATLAB编程，实现了降噪、对齐、去重复、数据库构建和未知花识别的自动化，成功对30种未知样本进行了快速鉴别，实现了准确的确认归属。该方法为鉴定食用花卉提供了新的见解，并可应用于其他食品和补充剂，为高通量分析提供快速、自动化、智能的鉴定方法。