一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法技术

技术编号：42535592 阅读：7 留言：0更新日期：2024-08-27 19:41

本发明专利技术一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，将食品提取后采集n次，形成n组二级谱图；提取每张二级谱图中所有质谱峰的电荷数、质荷比、丰度和分辨率，之后去除电荷数和分辨率，通过连接得到与每张二级谱图对应的谱图曲线，形成n组谱图曲线，任选一组谱图曲线通过比对去掉在其他组没有的谱图曲线，计算任意两个谱图曲线间的Fréchet距离，排列成相似度矩阵，归一化得到质谱峰的代表性二级谱图，滤除噪音峰，判定有效峰二级谱图的谱峰区域，丰度最高的谱峰为信号峰。根据信号峰的质荷比和质谱特征确定分子量与分子组成，通过色谱保留指数确定碳链长度与顺反构型，得到相应脂肪酸或其衍生物的结构。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及脂肪酸及其衍生物结构鉴定检测领域，具体涉及一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法。

技术介绍

1、脂肪酸及其衍生物作为生命体系中不可或缺的关键组成部分，在细胞代谢、信号传导、能量转换以及生物膜的结构和功能维护中至关重要，其结构多样性决定了生物活性。因此，准确解析脂肪酸及其衍生物的结构，对于准确评估食品中脂肪酸及其衍生物的种类和含量，进而制定食品的营养标签、指导健康饮食以及优化食品加工工艺具有重要意义。

2、脂肪酸及其衍生物的结构鉴定通常是在样品甲酯化处理后，依赖毛细管气相色谱法、高效液相色谱法、质谱法和核磁共振等技术进行。然而，这些方法依赖于保留指数计算与谱图相似度匹配进行定性分析，并需使用标准物质进行验证。但脂肪酸及其衍生物包括碳链长度、双键位置和数量、功能基团等多种结构特征，易产生同分异构体，因此当前分析手段的分辨率与准确性不足以实现结构复杂或同分异构体的脂肪酸及其衍生物的有效鉴定。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的不足，本专利技术提供了一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，可准确鉴定食品中脂肪酸及其衍生物的结构。

2、本专利技术是通过以下技术方案来实现：

3、一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，包括如下步骤：

4、s1，将待鉴定的食品样品进行提取，得到提取液，之后使用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱采集n次，每次采集完得到若干张二级谱图，为一个二级谱图组，形成n组二级谱图；

<p>5、s2，提取每张二级谱图中所有质谱峰的电荷数、质荷比、丰度和分辨率，构成与每个质谱峰对应的质谱向量，之后去除每个质谱向量中的电荷数和分辨率，通过连接得到与每张二级谱图对应的谱图曲线，形成n组谱图曲线，任选一组谱图曲线通过比对去掉在其他n-1组没有的谱图曲线，得到n列谱图曲线矩阵w；

6、s3，通过fréchet距离算法依次计算每行中任意两个谱图曲线间的fréchet距离，按顺序排列形成相似度矩阵f，之后通过归一化处理，得到与谱图曲线矩阵w中任一列谱图曲线对应的质谱峰的代表性二级谱图，最后滤除噪音峰，得到所述质谱峰的有效峰二级谱图；

7、s4，判定所有质谱峰的有效峰二级谱图的谱峰区域，丰度最高的谱峰为相应谱峰区域的待检信号峰，根据所述待检信号峰的质荷比和质谱特征确定相应待鉴定的脂肪酸或其衍生物的分子量与分子组成，最后通过色谱保留指数确定脂肪酸或其衍生物的碳链长度与顺反构型，得到相应待鉴定的脂肪酸或其衍生物的结构。

8、优选的，s1中的超高效液相色谱采用c18色谱柱，设定柱温为35℃，分离时间为20min，在0.3ml/min的流速下经作为流动相a的乙腈水溶液和作为流动相b的乙腈异丙醇溶液进行梯度洗脱，流动相梯度洗脱程序为：0-4min内，流动相b的体积比例由5％线性增加至70％，4-9min内，流动相b的体积比例由70％线性增加至95％，9-16min内，流动相b的体积比例为95％，16-20min，流动相b的体积比例由95％线性减小至5％。

9、优选的，s1中的质谱采用电喷雾离子源，扫描范围为m/z 100～1000，鞘气为40-50psi，加热温度为300-350℃，毛细管电压为3.5-4.0kv，全扫描和二级扫描分辨率分别为70000和35000fhwm。

10、优选的，s1中的n为5～7次，每次采集完得到1个raw格式原始文件，每个raw格式原始文件包含若干张二级谱图。

11、进一步，s2先将raw格式原始文件转化为mzml格式，之后使用python的pymzm包从中提取每张二级谱图中所有质谱峰的电荷数、质荷比、丰度和分辨率。

12、进一步，所述电荷数、质荷比、丰度和分辨率组成多维谱峰信息，每个质谱峰的多维谱峰信息构成一个位于高维空间的质谱向量，通过剪枝去除每个质谱向量中的电荷数和分辨率，将每张二级谱图中这些处理后的质谱向量连接成谱图曲线，形成n组谱图曲线。

13、优选的，s3基于稀疏子空间聚类模型的k-近邻约束项，将相似度矩阵f稀疏化，获得稀疏系数矩阵x，利用高斯核函数，将稀疏系数矩阵x加权重构为亲和力矩阵q，利用binned spectrum算法，将亲和力矩阵q中的每一行元素转化成相应谱图曲线中质谱峰的代表性二级谱图，得到与谱图曲线矩阵w中任一列谱图曲线对应的质谱峰的代表性二级谱图。

14、优选的，s3中引入多阶段过滤方法滤除噪音峰，设置强度阈值θlow为0.1％和θhigh为2％，当峰强度i<θlow时，使用非线性迭代削峰值裁剪算法滤除噪音峰，当θlow≤i≤θhigh时，检测是否存在同位素峰簇，若存在则为有效峰，若不存在则认定为噪音峰，使用非线性迭代削峰值裁剪算法滤除噪音峰，当i>θhigh时，认定为有效峰，得到所述质谱峰的有效峰二级谱图。

15、优选的，s4中所述的质谱特征为19个，分别如下：

16、f1是当前谱峰质荷比与最大质荷比的比值，f2为最小谱峰与最大谱峰的丰度均值，f3为当前谱峰与分子离子丰度的比值，f4是当前质谱峰与左右5个峰的丰度排名，f5是当前质谱峰丰度与左右5个峰丰度均值的比值，f6是当前质谱峰丰度与左右5个峰的丰度的标准差，f7是当前质谱峰与左右5个峰的质荷比标准差，f8为当前质谱峰与左右10个峰的丰度排名，f9是当前质谱峰丰度与左右10个峰丰度均值的比值，f10是当前质谱峰与左右10个峰的质荷比标准差，f11是当前质谱峰丰度与左右10个峰的丰度的标准差，f12为当前质谱峰与左右15个峰的丰度排名，f13是当前质谱峰丰度与左右15个峰丰度均值的比值，f14是当前质谱峰与左右15个峰的质荷比标准差，f15是当前质谱峰丰度与左右15个峰的丰度标准差，f16为当前质谱峰在14da范围内的丰度排名，f17为中性丢失下当前质谱峰的关联峰丰度，f18为当前质谱峰m/z值的同位素峰个数，f19为当前质谱峰m/z值的同位素峰丰度均值。

17、优选的，s4先根据所确定的分子量与分子组成，选取碳链长度为c2-c22的顺式与反式脂肪酸标准物质为系列校准物，使用氯仿的甲醇溶液溶解，得到浓度均为100μg/l的混合校准物检测液，在与s1相同的条件下进行采集，得到系列校准物的保留时间，根据以下公式，计算待鉴定的脂肪酸或其衍生物中某一物质的色谱保留指数：

18、

19、其中，n是待鉴定的脂肪酸或其衍生物的烃链不饱和度，tn和tn+1是与该物质对应的相邻碳链长度的校准物的保留时间，tcom是该物质的保留时间，数值介于tn与tn+1之间。

20、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：

21、本专利技术一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，经提取的脂肪酸及其衍生物同分异构体经质谱碰撞解离后，所产生的谱峰区域异质性明显，可通过比对，得到有用的谱图曲线，可通过fréchet距离算法计算任意两个谱图曲线间的fréchet距离，形成相似度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S1中的超高效液相色谱采用C18色谱柱，设定柱温为35℃，分离时间为20min，在0.3mL/min的流速下经作为流动相A的乙腈水溶液和作为流动相B的乙腈异丙醇溶液进行梯度洗脱，流动相梯度洗脱程序为：0-4min内，流动相B的体积比例由5％线性增加至70％，4-9min内，流动相B的体积比例由70％线性增加至95％，9-16min内，流动相B的体积比例为95％，16-20min，流动相B的体积比例由95％线性减小至5％。

3.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S1中的质谱采用电喷雾离子源，扫描范围为m/z 100～1000，鞘气为40-50psi，加热温度为300-350℃，毛细管电压为3.5-4.0kV，全扫描和二级扫描分辨率分别为70000和35000FHWM。

4.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S1中的n为5～7次，每

5.根据权利要求4所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S2先将RAW格式原始文件转化为mzML格式，之后使用Python的pymzM包从中提取每张二级谱图中所有质谱峰的电荷数、质荷比、丰度和分辨率。

6.根据权利要求5所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，所述电荷数、质荷比、丰度和分辨率组成多维谱峰信息，每个质谱峰的多维谱峰信息构成一个位于高维空间的质谱向量，通过剪枝去除每个质谱向量中的电荷数和分辨率，将每张二级谱图中这些处理后的质谱向量连接成谱图曲线，形成n组谱图曲线。

7.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S3基于稀疏子空间聚类模型的k-近邻约束项，将相似度矩阵F稀疏化，获得稀疏系数矩阵X，利用高斯核函数，将稀疏系数矩阵X加权重构为亲和力矩阵Q，利用Binned spectrum算法，将亲和力矩阵Q中的每一行元素转化成相应谱图曲线中质谱峰的代表性二级谱图，得到与谱图曲线矩阵W中任一列谱图曲线对应的质谱峰的代表性二级谱图。

8.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S3中引入多阶段过滤方法滤除噪音峰，设置强度阈值θlow为0.1％和θhigh为2％，当峰强度I<θlow时，使用非线性迭代削峰值裁剪算法滤除噪音峰，当θlow≤I≤θhigh时，检测是否存在同位素峰簇，若存在则为有效峰，若不存在则认定为噪音峰，使用非线性迭代削峰值裁剪算法滤除噪音峰，当I>θhigh时，认定为有效峰，得到所述质谱峰的有效峰二级谱图。

9.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S4中所述的质谱特征为19个，分别如下：

10.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，S4先根据所确定的分子量与分子组成，选取碳链长度为C2-C22的顺式与反式脂肪酸标准物质为系列校准物，使用氯仿的甲醇溶液溶解，得到浓度均为100μg/L的混合校准物检测液，在与S1相同的条件下进行采集，得到系列校准物的保留时间，根据以下公式，计算待鉴定的脂肪酸或其衍生物中某一物质的色谱保留指数：

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【技术特征摘要】

1.一种食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，s1中的超高效液相色谱采用c18色谱柱，设定柱温为35℃，分离时间为20min，在0.3ml/min的流速下经作为流动相a的乙腈水溶液和作为流动相b的乙腈异丙醇溶液进行梯度洗脱，流动相梯度洗脱程序为：0-4min内，流动相b的体积比例由5％线性增加至70％，4-9min内，流动相b的体积比例由70％线性增加至95％，9-16min内，流动相b的体积比例为95％，16-20min，流动相b的体积比例由95％线性减小至5％。

3.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，s1中的质谱采用电喷雾离子源，扫描范围为m/z 100～1000，鞘气为40-50psi，加热温度为300-350℃，毛细管电压为3.5-4.0kv，全扫描和二级扫描分辨率分别为70000和35000fhwm。

4.根据权利要求1所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，s1中的n为5～7次，每次采集完得到1个raw格式原始文件，每个raw格式原始文件包含若干张二级谱图。

5.根据权利要求4所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，s2先将raw格式原始文件转化为mzml格式，之后使用python的pymzm包从中提取每张二级谱图中所有质谱峰的电荷数、质荷比、丰度和分辨率。

6.根据权利要求5所述的食品中脂肪酸及其衍生物结构的鉴定方法，其特征在于，所述电荷数、质荷比、丰度和分辨率组成多维谱峰信息，每个质谱峰的多维谱峰信息构成一个位于高维空间的质谱向...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾玮，张荣，武希璇，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：

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