基于酚類化合物組成差異的7 類植物油脂識別

白云慧，溫海超，張 磊，倪元穎，李景明,*

（1.中國農業大學食品科學與營養工程學院，北京 100083；2.新疆農業大學科研管理處，新疆 烏魯木齊 830052）

植物油多源自植物果實、種子、胚芽等，常用于烹飪。部分植物油由于富含特殊的營養成分，其商業價值及營養價值較高。比如，胡麻油富含木酚素類化合物[1]，具有抗氧化[2]、抗腫瘤[3]和抗病毒的功能[4]；橄欖油中含有羥基酪醇、酪醇等苯乙醇類[5]化合物，能夠預防心腦血管疾病、癌癥[6]。由于精煉植物油同其物化性質相似，準確識別是食用油脂商品檢驗一大難題。目前檢測目標主要集中在油脂常量成分及微量成分，前者主要針對甘油酯、脂肪酸，如依賴三亞油酸甘油酯含量和三?；视王テ骄荚訑佃b別橄欖油真偽，后者根據植物油中甾醇類化合物組成判斷植物油是否存在摻假[7]。

植物酚類化合物是植物次生代謝產物，在油料作物中普遍存在，伴隨提取加工進入食用油脂中。目前已知植物油脂中的酚類化合物包括水解和縮合兩大類，具體有羥基肉桂酸、羥基苯甲酸、芪化物、微量類黃酮、黃酮、黃酮醇、異類黃酮、木酚素、酚醇和環烯醚萜類。不同植物油的酚類化合物組成及含量存在差異，根據現有研究報道，白藜蘆醇是花生油中特有的酚類化合物，在其他植物油中未檢測發現，異類黃酮類化合物目前只在大豆油中檢測發現[8-10]，醚萜類化合物只有在橄欖油中發現并報道[11-13]。因此，基于植物油中特征性酚類化合物有可能實現不同品種植物油脂的識別、區分。

植物油中酚類化合物含量極低[14]，因此其提取和檢測方法尤為重要。植物油脂中酚類化合物常見的提取方法有液液萃取、固相萃取[1,5,15]。近年來一些新技術，如磁性納米材料，用于提取植物油中的酚類化合物也有研究報道[16-18]。酚類化合物檢測分析方法有高效液相色譜-串聯紫外檢測器和高效液相色譜-串聯質譜檢測，后者作為一種高通量篩選和定性工具，是近年來廣泛推崇的酚類化合物檢測技術[17]。

化學計量學通過解析化學測量數據獲取化學及相關信息，從而闡明物質的成分、結構和性能關系[19]。常見的化學計量學方法包括模式識別和多維校正，其中模式識別又分為多類聚類、判別分析和一類分類分析，前者適用于多類樣品識別，后者適用于一類樣品的識別[20]。常用的多類聚類和判別分析有主成分分析（principal component analysis，PCA）、聚類分析、判別分析、人工神經網絡等。

本研究采用超高效液相色譜-串聯質譜（ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry，UPLC-MS/MS）方法對植物油中的25 種酚類化合物進行檢測分析，并基于植物油酚類化合物組成的不同，通過PCA、線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）和層次聚類分析（hierarchical cluster analysis，HCA）對植物油進行判別，為植物油摻雜檢測提供實驗依據。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

7 種植物油樣品，包括葵花籽油3 種（SU1、SU2、SU3）、菜籽油3 種（R1、R2、R3）、花生油3 種（P1、P2、P3）、胡麻油2 種（F1、F2）、橄欖油2 種（O1、O2）、玉米油1 種（C）、芝麻油1 種（SE），均購自新疆昌吉隆源超市，具體樣品信息如表1所示。

表1 植物油樣品信息Table 1 Information about vegetable oils tested in this study

甲醇、鹽酸（均為分析純） 國藥集團化學試劑有限公司；酚類化合物標樣 Sigma-Aldrich上海貿易有限公司；甲酸、乙腈（均為色譜純） 北京百靈威科技有限公司。

1.2 儀器與設備

Xevo TQD型UPLC-MS/MS聯用儀 美國沃特世科技有限公司；S22-2恒溫磁力攪拌器 上海司樂儀器有限公司；SE812型氮吹儀 北京帥恩科技有限公司；GL-20G-II型高速冷凍離心機 上海安亭科學儀器廠；Genius 3 IKA混合器 德國IKA公司；Poroshell 120 EC-C18色譜柱（3.0 mm×100 mm，2.7 μm） 美國安捷倫公司；超純水裝置 美國Millipore公司。

1.3 方法

1.3.1 植物油酚類化合物提取

參考Monaco等的方法[11]進行提取。準確稱取5.00 g植物油，加入5 mL 70%甲醇-1%鹽酸溶液，旋渦混合，劇烈振蕩2 min，37 ℃、150 r/min磁力攪拌30 min，4 ℃、4 000 r/min離心15 min，保留上清液至試管中，鋁箔包裹，4 ℃低溫保存待分析。

1.3.2 植物油酚類化合物的檢測

參考Jin Qing等[21]的方法，并加以修正。采用Poroshell 120 EC-C18反相色譜柱（3.0 mm×100 mm，2.7 μm）；流動相A為0.1%甲酸溶液，B相為乙腈；梯度洗脫程序：0～1 min，5% B；1～3 min，15% B；3～15 min，25% B；15～18 min，40% B；18～20 min，60% B；20～20.1 min，5% B；20.1～30 min，5% B；柱溫25 ℃；流速0.3 mL/min；上樣量2 μL。質譜條件：電噴霧離子源，負離子模式；干燥氣溫度330 ℃；鞘氣流速10 L/min；霧化器壓力35 psi；鞘氣溫度350 ℃；干燥氣流速10 L/min；毛細管電壓3 500 V；噴嘴電壓500 V。

1.3.3 酚類化合物的定性和定量

在多級反應監測模式下，根據標準品的質譜信息和保留時間定性；根據標準曲線對樣品中的各酚類化合物進行定量。

1.4 數據處理

采用IBM SPSS Statistics 21軟件對數據進行統計分析、LDA、PCA，采用HemI軟件對數據進行HCA。

2 結果與分析

2.1 酚類化合物檢測的質譜條件

采用UPLC-MS/MS方法，對表1植物油樣品中的25 種酚類化合物進行檢測，質譜條件如表2所示，各酚類化合物均在負離子模式下檢測，以響應值最高的作為定量離子（Q），響應值次之的作為定性離子（q）。

表2 多級反應監測模式下酚類化合物UPLC-MS/MS條件Table 2 UPLC-MS/MS conditions for phenolic compounds in multiple reaction monitoring (MRM) mode

2.2 植物油中酚類化合物分析

如表3所示，葵花籽油中含有較多的黃酮醇類化合物，包括槲皮素、桑色素等，此外還含有大量的綠原酸。菜籽油和胡麻油中的酚類化合物以羥基肉桂酸和羥基苯甲酸類化合物為主。玉米油中的酚類化合物較少，本研究在玉米油中只檢測到木犀草素（130.2 μg/kg）和阿魏酸（136.8 μg/kg），有研究認為這是由于精煉工藝造成了酚類化合物的損失[22]?；ㄉ椭泻胸S富的酚類化合物，主要包括綠原酸、異鼠李素、芥子酸、阿魏酸、咖啡酸、香草酸、對香豆酸、原兒茶酸、對羥基苯甲酸和水楊酸等，此外，檢測發現有微量的反-白藜蘆醇，其含量為63.8 μg/kg。研究發現，在所有的植物油當中，目前僅在花生油中檢測到白藜蘆醇的存在[8-10]。橄欖油中含有大量的黃酮類化合物，包括木犀草素和芹黃素，相關文獻[12-13,16]均有研究報道。此外，芝麻油同樣檢測到黃酮類化合物木犀草素和芹黃素。本研究在橄欖油中還檢測到黃烷醇類化合物花旗松素，含量為520.5 μg/kg。Taamalli等[23]也在橄欖油中檢測到花旗松素。研究發現，花旗松素能夠減少由于膽固醇氧化產物誘導的神經細胞凋亡[24]。

油料種類及加工工藝都會影響到植物油中酚類化合物的種類及含量，特別是加工工藝。McDowell等[25]研究發現，冷榨菜籽油的總酚含量為0.581 mg/kg，經精煉后，含量降低為0.008 mg/kg；Ghazani等[26]研究發現，溶劑浸提同壓榨相比，前者能更多地保留植物油中的酚類化合物，而經過精煉工藝的芥子油，其中的酚類化合物含量顯著性降低。本研究中選用的植物油均采用壓榨方式生產，造成樣本間含量差異的主要原因可能為精煉工藝，在橄欖油、葵花籽油中同樣發現這一規律[22,27]，精煉工藝對酚類化合物含量的影響可能會進一步影響植物油的識別研究，但對于植物油中的特異性酚類化合物，比如花生油特有的白藜蘆醇，大豆油中的異類黃酮類化合物[8-10]，橄欖油中的醚萜類化合物[11-13]，對于識別植物油仍具有一定的研究意義。

2.3 PCA結果

通過數據降維，PCA在保留主要變量信息的前提下，通過相關性較大的成分反映因變量間的關系[28]。有研究采用PCA，基于橄欖油中龍膽酸、兒茶素、酪醇等14 種酚類化合物含量差異，實現橄欖油與摻偽油的區分[11]。本研究以7 種植物油中的25 種酚類化合物為變量進行分析，如表4所示，經分析得到5 個成分的特征值大于1，共解釋了總變量的98.00%，其中PC1占34.10%，PC2占25.95%，累計達到60.04%。

表3 植物油中酚類化合物的含量Table 3 Contents of phenolic compounds in different vegetable oils

表4 PCA的總方差Table 4 Total variance in PCA

如圖1A所示，7 種植物油中花生油分布在第1象限，蘆丁、楊梅苷、綠原酸、異鼠李素、桑色素、反-白藜蘆醇、對香豆酸、原兒茶素和水楊酸含量較高。葵花籽油分布在第2象限，槲皮素-3-O-葡糖苷酸、楊梅素、槲皮素、山柰素含量較高。橄欖油分布在第3象限，花旗松素、木犀草素、咖啡酸和芹黃素含量較高。芝麻油和亞麻籽油分布在第4象限，鼠李素、芥子酸、丁香酸、阿魏酸、香草酸、龍膽酸、原兒茶酸、對羥基苯甲酸和水楊酸含量相對較高。PCA載荷圖用于表示公因子與原始變量之間的相關性，絕對值越大，說明兩者關系越密切。如圖1B所示，同PC1相關性較大的化合物包括蘆丁、異鼠李素-3-O-葡萄糖苷、異鼠李素、綠原酸、對香豆酸、原兒茶酸、水楊酸和反-白藜蘆醇，表明葵花籽油、玉米油、菜籽油、橄欖油和花生油、胡麻油、芝麻油能夠相互區別；同PC2相關的化合物包括楊梅苷和桑色素，表明葵花籽油、花生油和玉米油、橄欖油、菜籽油、胡麻油、芝麻油能夠相互區別。

圖1 植物油PCA得分圖（A）和載荷圖（B）Fig. 1 PCA score (A) and loading (B) plots for different vegetable oils

2.4 LDA結果

圖2 基于酚類化合物組成的植物油LDA得分圖Fig. 2 LDA score plots for vegetable oils based on their phenolic compound composition

LDA依據變量信息建立判別函數，通過降低類內方差比例，實現判別分析的準確性。基于橄欖油中酚類化合物組成及含量存在差異，采用LDA的方法，可實現不同品種[23]和不同產地[29]橄欖油的區分。Jabeur等[7]基于橄欖油中甾醇等微量成分同其他植物油的差異，采用LDA方法可實現橄欖油同摻雜油的區分。本研究采用LDA方法，依據植物油中酚類化合物組成的差異，在84.4%程度上實現7 種植物油的區分。如圖2所示，化合物香草酸、芹黃素、異鼠李素、花旗松素、對香豆酸、原兒茶酸、鼠李素、桑色素、芥子酸、對羥基苯甲酸、水楊酸、丁香酸、阿魏酸和龍膽酸14 種酚類化合物參與LDA，其中LDA1同香草酸存在相關性，可實現芝麻油同其他6 種植物油的區分；LDA2和芹黃素、花旗松素存在相關性可實現橄欖油、芝麻油同葵花籽油、菜籽油、花生油、胡麻油、玉米油的區分。

2.5 HCA結果

HCA可實現測量不同類別之間的差異，對樣本和變量同時聚類，此外，通過HCA熱圖可以了解到酚類化合物在不同植物油中的分布和含量情況。有研究采用HCA方法，對植物油中23 種酚類化合物和7 種植物油聚類分析，實現了7 種植物油的有效分類[30]。如圖3所示，基于25 種酚類化合物對植物油進行分析發現，菜籽油、橄欖油、芝麻油可以同其他植物油實現有效區分，而葵花籽油、花生油、胡麻油之前區分度小?；ㄉ椭械奶卣骰衔锓?白藜蘆醇，橄欖油和其他植物油相比，含有較多的黃酮類化合物，包括木犀草素和芹黃素，這同PCA的結果相一致。

圖3 植物油的HCA熱圖Fig. 3 HCA heatmap for vegetable oils

3 結 論

采用UPLC-MS/MS方法，檢測分析7 種植物油中的25 種酚類化合物，發現植物油中的酚類化合物主要以羥基肉桂酸和羥基苯甲酸為主，不同植物油的酚類化合物組成及含量又存在差異。PCA能夠良好區分花生油、橄欖油、葵花籽油和芝麻油；LDA能夠在84.4%程度上對7 種植物油實現區分，可實現多種植物油間的區分；采用HCA方法可將菜籽油、橄欖油和芝麻油同其他植物油明顯區分。