GC-MS與HELP法分析玫瑰精油化學成分

余 峰，張 彬*，周 武，任 杰，王國宇

(南昌大學中德食品工程中心，江西 南昌 330047)

GC-MS與HELP法分析玫瑰精油化學成分

余 峰，張 彬*，周 武，任 杰，王國宇

(南昌大學中德食品工程中心，江西 南昌 330047)

氣相色譜-質譜法(GC-MS)分析江西大馬士革玫瑰精油的化學成分。各色譜峰對應的質譜于NIST標準質譜庫中進行相似度檢索，共匹配鑒定64個組分，占總峰面積的92.8%；分別提取6個色譜峰的色譜-質譜二維數據，直觀推導式演進特征投影分析法(HELP)解析獲得新的色譜和質譜。結果結合NIST質譜庫檢索，與純品色譜對照，共鑒定出7個組分，總相對含量為49.77%。解析所得組分中，β-苯乙醇、橙花醇、L-香茅醇和香葉醇的相對含量接近ISO 9842:2003《玫瑰油》保加利亞同類油的要求。

氣相色譜-質譜法(GC-MS)；直觀推導式演進特征投影法(HELP)；玫瑰精油；化學成分

玫瑰精油是一種使用歷史悠久、價格昂貴的花香類香料，具有呵護般的芳香和卓越的美容保健功效[1]。氣相色譜-質譜(gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS)法是分析天然產物的常用手段，其化學成分的定性結果主要是將質譜數據在標準質譜庫中進行相似度匹配獲得，相對含量則可用峰面積歸一化法[2]計算得出。該法同樣適用于玫瑰精油的分析，但由于玫瑰精油的化學成分復雜，其中性質相近的成分保留時間接近，從而使色譜峰重疊，加之背景的存在，給精油的定性定量分析造成困難，這勢必影響精油品質的評價。即便是最精密的儀器，這種現象也難以避免[3]。作為化學計量法之一的直觀推導式演進特征投影分析法(heuristic evolving latent projection，HELP)[4-5]可以有效解決上述問題，并且已有成功的先例，如Mehdi等[6]對伊朗天竺葵揮發油中61種組分進行定性定量分析，Zhao等[7]結合HELP和移動窗口搜索方法測定了丁香花揮發油中的95種化學成分。本實驗用水蒸汽蒸餾法從江西首次引種的大馬士革玫瑰花瓣中提取精油，GCMS法分析精油的化學成分，由GC-MS工作站生成總離子流圖，并從中提取待解析色譜峰的色譜-質譜二維數據；HELP法解析二維數據，將解析后組分的質譜在NIST標準質譜庫中進行相似度檢索，鑒定各個組分，對照該組分純品的色譜，比較保留時間以進一步確認組分；用峰面積歸一化法計算各組分的相對含量，并將玫瑰精油特征香氣成分的相對含量與ISO 9842:2003《玫瑰油》國際標準[8]進行比較。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑與儀器

玫瑰精油采用水蒸汽蒸餾法從江西農科院引種的大馬士革玫瑰花瓣中提取。

乙醚(色譜純) 天津市天大化學試劑廠。

6890N/5973i氣相色譜-質譜聯用儀 美國Agilent公司。

1.2 玫瑰精油化學成分GC-MS分析

配制0.02g/mL精油乙醚溶液，取1μL過有機濾膜后注入氣質聯用儀分析，生成總離子流色譜圖，各色譜峰對應的質譜于計算機NIST標準譜庫中進行相似度檢索，共匹配出64個組分，占總峰面積的92.80%。其中6個色譜峰由于峰重疊或背景干擾而使匹配結果存疑，如應檢出組分中橙花醇缺失且L-香茅醇、β-苯乙醇和香葉醇等組分檢索的相似度低于85%，這將不利于江西大馬士革玫瑰精油品質的較準確評估，因此，將這6個峰列為待解析色譜峰。

1.3 氣相色譜-質譜條件

氣相色譜：HP-5MS石英毛細管柱(30m×0.25mm，0.25μm)，連接質譜(MSD)；升溫程序：75℃保持2min，以2.5℃/min升至210℃，再以10℃/min升至240℃，保持10min；載氣(He)流速1.0mL/min，壓力8.86psi；進樣量1μL，分流比5:1；進樣口溫度250℃。

質譜：電子轟擊(EI)離子源，離子源溫度230℃；四極桿溫度150℃；質量掃描范圍m/z10～400。

1.4 色譜峰HELP法解析

將待解析色譜峰的色譜-質譜二維數據從氣質工作站中提取出來，HELP法對二維數據進行解析[5,9-10]。數據分析在計算機上進行，程序用Matlab 7.0編寫，所分辨的質譜在NIST標準質譜庫中進行相似檢索，比較解析后各組分及其對應純品的色譜，通過對比保留時間以進一步確認解析結果。

2 結果與分析

2.1 待解析色譜峰的HELP法解析[5]

2.1.1 測定結果

圖1為玫瑰精油的總離子流色譜圖(TIC)，圖中編號A～F標識為6個待解析色譜峰。以D色譜峰為例對HELP法解析結果進行說明，通過與純品色譜圖對照發現L-香茅醇和橙花醇的保留時間點幾乎完全重合，圖2為D色譜峰的放大，它可能是L-香茅醇和橙花醇的混合峰，該峰在NIST質譜庫中的第一匹配結果為D-香茅醇，相似度為96%，第二匹配結果為應檢出組分L-香茅醇，相似度僅為80%。圖3為D色譜峰的色譜-質譜二維數據譜圖，它包含了D色譜峰保留時間段內所有核質比離子碎片的色譜圖，所有離子碎片色譜圖相加即為對應保留時間段內的總離子流色譜圖。

圖1 江西大馬士革玫瑰精油總離子流色譜圖Fig.1 TIC of essential oil from Jiangxi R. damascene

圖2 D色譜峰的放大圖Fig.2 TIC of peak cluster D

圖3 D色譜峰的二維數據譜圖Fig.3 2-Dimensional multi-component data of peak cluster D

2.1.2 背景的檢測與扣除

對重疊峰前后的零組分區域數據進行主成分分析(principal component analysis，PCA)，通過最小二乘法擬合背景并將其扣除。計算和觀察D色譜峰的二維數據，D色譜峰沒有明顯的背景存在。

2.1.3 組分純濃度區域和零濃度區域的確定

圖4為D色譜峰二維數據的演進特征投影圖，圖中有一段較短直線段b通過坐標原點O，是一個組分的純濃度區域，其他各點幾乎全為重疊區域。用固定尺寸移動窗口漸進因子分析法(FSMWEFA)制出D色譜峰二維數據的秩圖(圖5)，表明D色譜峰是一個雙組分體系，圖中a部分為基線，是第一個組分的零濃度區域；b部分只有一個顯著大的特征值，是第一個組分的純濃度區域；b部分之后第二個顯著大的特征值出現，表明第二個組分流出，這一區間存在兩個組分；到c部分，又只有一個顯著大的特征值，說明第一個組分流完，只剩下第二個組分。

圖4 D色譜峰演進特征投影圖Fig.4 Latent projection graph for peak cluster D

2.1.4 純組分質譜和色譜的滿秩分辨

圖5 D色譜峰秩圖Fig.5 FSMWEFA plot for peak cluster D

如圖5所示，利用a、b、c區間可以從D色譜峰的二維數據中分辨出第一個組分的二維數據，并由此得出第一個組分的解析色譜(圖7曲線1)和解析質譜(圖8A)。將第一個組分的二維數據從D色譜峰二維數據中剝離，得到新二維數據如圖6所示，同樣的方法對新二維數據進行解析，得到第二個組分的解析色譜(圖7曲線2)和解析質譜(圖 8B)。

圖6 扣除第一個組分的二維數據譜圖Fig.6 2-dimensional multi-component data of peak cluster D excluded the first component

圖7 D色譜峰的解析色譜Fig.7 Analysis of TICs for peak cluster D

圖8 橙花醇(A)和L-香茅醇(B)的解析質譜Fig.8 Analysis of mass spectrum for nerol (A) and L-citronellol (B)

2.1.5 純組分的定性

將D色譜峰兩個組分的解析質譜于NIST質譜庫檢索，第一匹配結果為：橙花醇和L-香茅醇，相似度分別為96%和94%，二者對應的色譜圖和質譜圖如圖7～9所示，最后，分別對照L-香茅醇和橙花醇純品的色譜圖，通過比較保留時間進一步確認組分。與上述解析D峰的方法相似，利用HELP法對其他色譜峰進行逐一解析，解析前后的NIST譜庫的檢索結果如表1所示。

2.2 解析組分的定量分析

解析工作全部結束后，用峰面積歸一化法計算各解析組分的相對含量，總相對含量為49.77%，結果見表1。β-苯乙醇、橙花醇、L-香茅醇和香葉醇是玫瑰精油的特征香氣組分，ISO 9842:2003亦對其相對含量有規定，比較發現，解析后由于從D色譜峰中分出了橙花醇，從而使江西大馬士革玫瑰精油的特征香氣成分相對含量更接近ISO 9842:2003的要求。

表1 色譜峰解析前后分析結果對比Table 1 Comparison of components from peak clusters before and after analysis

3 結 論

采用GC-MS法分析玫瑰精油的化學成分，結合NIST標準質譜庫進行相似度檢索共匹配鑒定出64個組分，占總峰面積的92.80%。用HELP法對6個色譜峰進行解析，NIST譜庫檢索，純品色譜對照，共解析鑒定了7個組分，總相對含量為49.77%，其中特征性香氣成分——β-苯乙醇、橙花醇、L-香茅醇和香葉醇的相對含量接近ISO 9842:2003保加利亞同類油的要求。需指出的是，隨著計算機技術的快速發展，快速、簡單、易操作已是化學計量學方法發展的趨勢，一些解析軟件如Matlab[11]以及AMDIS[12]已在這方面體現其優勢。

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Component Analysis of Essential Oil from Rose by GC-MS Combined with HELP

YU Feng，ZHANG Bin*，ZHOU Wu，REN Jie，WANG Guo-yu
(Sino-German Food Engineering Center, Nanchang University, Nanchang 330047, China)

Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was used to analyze the compositions of the essential oil from JiangxiR. damascene. A total of 64 components accounting for 92.80% of total relative content were identified by similarity searching in NIST mass database. Chromatographic profiles and mass spectra for seven components were resolved from six peak clusters of 2-dimensional multi-component data by using heuristic evolving latent projection (HELP). These components accounting for 49.77% of the total relative content were identified by similarity searches using the NIST, and verified by comparing the retention time with that of pure samples. Relative contents of phenethyl alcohol, nerol,L-citronellol and geraniol were close to requirements of the standard of ISO 9842:2003.

gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS)；heuristic evolving latent projection (HELP)；essential oil；chemical components

S573.7；O657.7

A

1002-6630(2011)10-0237-04

2010-08-01

江西省教育廳科技項目(GJJ09067)

余峰(1986—)，男，碩士研究生，研究方向為天然產物的提取及應用。E-mail：ynfwii2005@sina.com

*通信作者：張彬(1956—)，男，教授，學士，研究方向為天然產物的提取及應用。E-mail：binzhangsu@126.com