瑙 甘，孫烏日娜，陶夢(mèng)慧，齊 申，白春華，劉洪杉，李鳳嬌，其格其，王 洋，徐興健

（興安盟農(nóng)牧科學(xué)研究所，內(nèi)蒙古 興安盟烏蘭浩特 137400）

0 引 言

地方特色農(nóng)產(chǎn)品因其特殊的生長環(huán)境，具有地域特色的優(yōu)良品質(zhì)備受大眾喜愛.如何實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地的有效溯源，確保其安全性和真實(shí)性，是當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品分析研究的一個(gè)熱點(diǎn)［1］.為保護(hù)地區(qū)特色產(chǎn)品，確保公平公正的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)特色農(nóng)產(chǎn)品的信心，美國和歐盟等國家已相繼建立了“從農(nóng)田到餐桌”的溯源體系［2］，我國《商標(biāo)法》和《地理標(biāo)志產(chǎn)品保護(hù)規(guī)定》為地理標(biāo)志產(chǎn)品的管理和保護(hù)作出了規(guī)定，對(duì)產(chǎn)自特定地域、品質(zhì)和聲譽(yù)特征主要?dú)w因于地理來源的產(chǎn)品進(jìn)行了專門的保護(hù).2015年，我國頒布的《食品安全法》［3］將食品溯源正式寫入了法律，自此我國食品安全水平得到了顯著提高.

產(chǎn)地溯源是指通過物理［4］、化學(xué)［5］和生物學(xué)［6］手段，鑒別地方特色農(nóng)產(chǎn)品［7］、植源性農(nóng)產(chǎn)品［8］、動(dòng)物源性農(nóng)產(chǎn)品［9］和水產(chǎn)品［10］等的產(chǎn)地.當(dāng)前常用的化學(xué)手段產(chǎn)地溯源技術(shù)主要包括：色譜、光譜和質(zhì)譜（mass spectrum，MS）.色譜技術(shù)分離效率高，但靈敏度不足、定性分析能力略弱；光譜技術(shù)具有儀器操作簡單、分析速度快、檢測(cè)結(jié)果精確的優(yōu)勢(shì)，但其靈敏度不足，建模難度大；MS技術(shù)具有高靈敏度、高分辨和良好的定性定量分析等優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用廣泛.本文將圍繞MS技術(shù)闡述常見樣品的前處理方法、MS檢測(cè)結(jié)果分析以及近10年農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源的應(yīng)用進(jìn)展.

1 樣品前處理

農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源需要個(gè)性化的樣品前處理方法，以從復(fù)雜的食品基質(zhì)中提取廣泛的分析物類別.目前，基于MS分析農(nóng)產(chǎn)品溯源的樣品前處理技術(shù)方法主要包括：消解法、液-液萃取法、超聲輔助萃取法和固相微萃?。╯olid-phase microextraction，SPME）法等.

1.1 消解法

消解法主要用于農(nóng)產(chǎn)品中金屬元素分析的樣品前處理流程，包括濕法和微波輔助法.消解后的樣品可用于電感耦合等離子體MS（inductively coupled plasma mass spectrometry，ICP-MS）的分析.林昕等［11］將研磨后的茶葉樣品和1 mL HClO4與10 mL HNO3置于燒杯中，在加熱板上180℃濕法消解8 h，進(jìn)行了云南西雙版納、普洱和臨滄產(chǎn)區(qū)種植的茶葉樣品前處理；王潔等［12］將研磨后的茶葉樣品和5 mL HNO3溶液置于高壓消解罐中，浸泡靜置1 h后，程序升溫微波消解40 min，進(jìn)行了西湖、越州和錢塘的龍井茶樣品的前處理.

以上2種消解法均需要采用強(qiáng)酸處理樣品，與濕法相比，微波輔助法具有消解耗時(shí)短、溶劑用量少、操作簡便等優(yōu)點(diǎn)，因此，在分析農(nóng)產(chǎn)品中金屬元素的前處理中，微波輔助法使用最為廣泛.消解法多與ICP-MS檢測(cè)聯(lián)用.

1.2 液-液萃取法

液-液萃取法是基于化合物在不同溶劑中溶解度差異實(shí)現(xiàn)分離提取，其要求萃取劑在最大限度提取待測(cè)物的同時(shí)，減少基質(zhì)效應(yīng)的影響.祝偉霞等［13］首先將魚片樣品進(jìn)行搗碎，然后利用濃HCl將樣品完全水解后加入10 mL無水乙醇，冷卻至室溫后加入100 mL乙醚分3次萃取，合并乙醚相，旋蒸去除溶劑，所得魚脂肪溶于異辛烷，加入KOH-甲醇溶液離心，取上清液待分析，實(shí)現(xiàn)了241條淡水魚和深海魚的樣品前處理；王明等［14］量取10 mL酒樣品，加入NaCl固體至溶液飽和，用重蒸二氯甲烷萃取3次（每次10 mL），合并萃取相，經(jīng)旋蒸氮吹濃縮后，加入無水Na2SO4去除水分，取液相待分析，進(jìn)行了不同產(chǎn)地醬香、濃香和清香3種香型的6種市售白酒樣品的前處理.

液-液萃取時(shí)，需要耗費(fèi)大量有機(jī)溶劑，且耗時(shí)較長，作為一種傳統(tǒng)前處理方法已逐漸被操作更簡便、用時(shí)更短的其他方法所取代.液-液萃取法主要與色譜和色譜-MS檢測(cè)聯(lián)用，其中液相色譜（liquid chromatography，LC）及其與 MS聯(lián)用（LC-MS）應(yīng)用居多.

1.3 超聲輔助萃取法

超聲輔助萃取法利用超聲波產(chǎn)生的空化作用提高溶劑的萃取效率，并縮短萃取時(shí)間.鄭亞楠和趙銘欽［15］利用甲醇超聲萃取一定質(zhì)量的煙葉粉末中的多酚類化合物，并對(duì)溶劑的添加量、萃取時(shí)間等進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)行了河南、湖南、陜西和云南4個(gè)省份的24份煙葉樣品的前處理；涂世等［16］利用超聲輔助萃取法萃取油菜單花蜜中的揮發(fā)性成分，并對(duì)蜂蜜用量、溶劑體積、萃取時(shí)間和加水體積4個(gè)因素進(jìn)行了優(yōu)化，可在40 kHz超聲頻率下萃取30 min，實(shí)現(xiàn)了49種不同產(chǎn)地的不同采集時(shí)間油菜蜜的樣品前處理.

與液-液萃取相比，超聲輔助萃取具有操作簡便、萃取時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn).超聲輔助萃取法多作為色譜和色譜-MS聯(lián)用技術(shù)的前處理方式.

1.4 SPME法

SPME是基于相似相溶原理，在固相萃取的基礎(chǔ)上通過涂敷纖維涂層一步完成采樣、分離、富集，具有無需溶劑或極少量溶劑即可完成分析的特點(diǎn).Dong等［17］先將大米樣品密封在玻璃瓶中，80℃烤箱加熱20 min后，然后利用5種SPME涂層常溫下頂空萃取40 min，實(shí)現(xiàn)了對(duì)中國（12種）和韓國（12種）不同產(chǎn)地大米的樣品前處理；Rocha等［18］將葡萄樣品碾碎放置于玻璃瓶中，加入一定量NaCl攪拌，40℃恒溫水浴60 min后，用聚乙二醇/二乙烯基苯（CW/DVB）涂層頂空萃取60 min，實(shí)現(xiàn)了對(duì)葡萄牙葡萄單萜類化合物萃取的樣品前處理.

SPME法具有裝置簡單、便于操作、萃取效率高和重現(xiàn)性好等優(yōu)點(diǎn)，在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展.SPME是氣相色譜（gas chromatography，GC）及其與MS聯(lián)用（GC-MS）技術(shù)的前處理手段.

2 農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源應(yīng)用

常用基于MS檢測(cè)的技術(shù)主要包括：穩(wěn)定同位素 比 MS（isotope ratio-MS，IR-MS）、ICP-MS、LCMS和GC-MS等.

2.1 IR-MS

IR-MS通常與元素分析儀（elemental analyzer，EA）聯(lián)用.基本原理是將樣品轉(zhuǎn)化成氣體，在MS離子源中將氣體分子離子化，帶電分子離子依不同質(zhì)荷比發(fā)生分離，可進(jìn)行芳香化合物、糖、氨基酸和CO2等的檢測(cè)［19］.生物體內(nèi)同位素組成受到諸多環(huán)境、氣候和生物代謝類型的影響，導(dǎo)致其自然豐度存在差異［20］.如：植物中C的分布強(qiáng)烈依賴于光合作用，如 C3、C4或景天酸代謝（crassulacean acid metabolism，CAM）循環(huán)，C同位素豐度還與氣候和海拔相關(guān)；N主要與土壤營養(yǎng)有關(guān)，取決于農(nóng)產(chǎn)品種植的施肥方式和土壤微生物的存在；O的分布主要取決于當(dāng)?shù)厮|(zhì)條件；H含量受到種植地區(qū)和基因型的影響顯著，C和H同位素比率在確定糖的植物來源方面起著關(guān)鍵作用.因此，不同元素同位素MS分析，為產(chǎn)地溯源提供了可能.

2.1.1 單同位素分析

目前，單同位素的分析方法已經(jīng)較為成熟，其中C同位素的應(yīng)用最為廣泛.Hattori等［21］和Fang等［22］通過單同位素的分析檢測(cè)米醋的δ13C，證實(shí)其可以區(qū)分釀造米醋中合成乙酸的含量，該方法可有效區(qū)分米醋中乙酸的來源；Koster等［23］通過對(duì)21種市售口香糖中木糖醇δ13C的分析，其主要來源于玉米或木質(zhì)，表明EA-IR-MS可用于口香糖中木糖醇的植物溯源；Perini和Camin［24］通過分析乙醇δ18O的含量檢測(cè)葡萄酒中添加水的情況，并能確定乙醇是否來自葡萄、其他水果或人工合成.

2.1.2 多同位素分析

除單獨(dú)使用一種同位素外，多種同位素（C、N、O和S）聯(lián)合溯源是目前更廣泛使用的鑒定方法.如：（1）葡萄酒溯源.Raco等［25］通過分析葡萄酒中乙醇的δ18O、δ2H、δ13C和水的δ18O、δ2H，揭示了δ18O主要體現(xiàn)出植物生長氣候條件的年份差異和不同收獲期葡萄品種的差異，與晚熟葡萄品種（如桑嬌維塞）相比，早熟葡萄品種（如赤霞珠、梅洛）通常會(huì)導(dǎo)致酒水的δ18O值更高；無論每年的同位素值是多少，2H‰=4.1918O‰+11.46線保持在了穩(wěn)定水平，說明其與溫度或濕度無關(guān)，表明該線是葡萄酒更好的指紋.（2）蜂蜜溯源.Schellenberg等［26］研究了來自歐洲20個(gè)地區(qū)516種蜂蜜的δ13C、δ15N、δ2H和δ34S，證實(shí)蜂蜜蛋白的平均δ2H與產(chǎn)區(qū)降水和地下水的平均δ2H顯著相關(guān)，δ13C率受氣候影響，δ34S組成明顯受產(chǎn)區(qū)地理位置和地表地質(zhì)影響，4種同位素比率組合可用于蜂蜜產(chǎn)地的溯源；Kropf等［27］通過δ13C、δ15N和多元素分析，研究了3種斯洛文尼亞蜂蜜（刺槐、酸橙和栗子）的地理起源，成功區(qū)分了來自阿爾卑斯山、迪那里克、潘諾尼亞和地中海地區(qū)4個(gè)不同地域的蜂蜜樣本.（3）稻米溯源.Chung等［28］通過IR-MS分析中國、韓國和菲律賓3個(gè)地區(qū)的水稻中C、N、O和S元素，證實(shí)δ15N、δ18O和δ34S受到地理來源影響比δ13C更顯著，特別是δ18O和δ34S的組合有效區(qū)分了中國和韓國種植的水稻與來自菲律賓種植的水稻；Yuan等［29］分析了在江蘇種植的常規(guī)、綠色和有機(jī)水稻中的δ13C、δ15N、δ2H和δ18O共4種同位素與26種礦物元素，從綠色和常規(guī)耕作的水稻中區(qū)分出了有機(jī)水稻；Kukusamude和Kongsri［30］從泰國東北部古拉榮海地區(qū)5個(gè)省收集了37種泰國香米樣品，分析了其元素組成（As、Mg、Cl、Al、Br、Mn、K、Rb和Zn）和3種穩(wěn)定同位素（δ13C、δ15N和δ18O）含量，實(shí)現(xiàn)了對(duì)泰國茉莉香米的產(chǎn)地溯源；Liu等［31］通過EA-IR-MS和ICP-MS分析了來自中國6個(gè)?。ê邶埥?、吉林、浙江、江蘇、湖南和貴州）的130種大米樣品，以及來自泰國和馬來西亞的39種大米樣品，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大米的產(chǎn)地溯源.

IR-MS能夠以極高的準(zhǔn)確度測(cè)量自然豐度水平的同位素分布，同時(shí)為放射性示蹤劑提供了穩(wěn)定可靠且安全的替代方案.因此，結(jié)合同位素標(biāo)準(zhǔn)品，IR-MS在食品摻雜、摻假和產(chǎn)地溯源領(lǐng)域具有獨(dú)有的優(yōu)勢(shì).IR-MS也可與其他儀器聯(lián)用，從多層次進(jìn)行樣品產(chǎn)地溯源.

2.2 ICP-MS

ICP-MS利用ICP起到離子源的作用，ICP在電感線圈上施加高頻信號(hào)從而在線圈內(nèi)形成高溫等離子體，樣品由載氣帶入等離子體焰炬中心區(qū)發(fā)生電離形成離子，進(jìn)入MS并根據(jù)質(zhì)荷比進(jìn)行分離.ICP-MS在農(nóng)產(chǎn)品溯源中主要用于礦質(zhì)元素的同時(shí)分析，能夠給出植源性農(nóng)產(chǎn)品的地域特征信息.

2.2.1 MS元素分析

近年來，ICP-MS已廣泛用于大米、橄欖油和茶葉等農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地溯源研究，取得了較理想的效果.（1）大米溯源.Cheajesadagul等［32］通過高分辨 ICPMS分析了31種泰國茉莉香米和5種其他國家（法國、印度、意大利、日本和巴基斯坦）大米樣品，結(jié)果表明，通過雷達(dá)圖和多元數(shù)據(jù)分析可以區(qū)分泰國茉莉香米和其他國家的大米，判別分析（DA）可以區(qū)分泰國每個(gè)產(chǎn)區(qū)（泰國北部、東北部或中部地區(qū)）的茉莉香米；Qian等［33］利用ICP-MS檢測(cè)龍粳31水稻所含的礦質(zhì)元素，表明水稻中Fe、Co、Ni、Se、Rh、Eu、Pr、Tl和Pt等元素受化肥影響顯著，Al、Co和Ni等元素受農(nóng)藥影響顯著，排除化學(xué)指標(biāo)干擾后，F(xiàn)isher判別法對(duì)地理起源的總體和交叉驗(yàn)證正確率分別為98.9%和97.8%.（2）橄欖油溯源.Sayago等［34］通過ICP-MS分析了西班牙125個(gè)橄欖油樣品，并測(cè)定了55種元素的含量，實(shí)現(xiàn)了對(duì)來自地中海海洋性氣候的韋爾瓦省、地中海沿海地區(qū)的格拉納達(dá)等地區(qū)和科爾多瓦等內(nèi)陸省份橄欖油的區(qū)分；Beltrán等［35］對(duì)西班牙韋爾瓦省4個(gè)城市17個(gè)橄欖油莊園的初榨橄欖油的微量元素進(jìn)行了分析，并在相應(yīng)的橄欖果渣和土壤中測(cè)定了相同的元素，證實(shí)土壤（W、Fe和Na）、橄欖渣（W、Fe、Na、Mg、Mn、Ca、Ba和Li）和橄欖油（W、Fe、Mg、Mn、Ca、Ba、Li和Bi）中元素具有一定的共性，該特性可用于產(chǎn)地溯源.（3）南瓜籽油溯源.Bandoniene等［36］通過ICPMS分析了來自奧地利、中國和俄羅斯的南瓜籽和南瓜籽油，證實(shí)南瓜的任何部分都可用于產(chǎn)地溯源，不同地理來源的南瓜稀土元素分布存在顯著差異.（4）小麥溯源.Zhao等［37］通過分析河北省趙縣、河南省輝縣和陜西省楊凌市10種小麥品種，研究了原產(chǎn)地、基因型及其相互作用對(duì)小麥籽粒多元素指紋譜的影響，證實(shí)Na、Ca、Fe、Zn和Mo是區(qū)分小麥地理來源的合適化學(xué)指標(biāo).（5）藏紅花溯源.D’Archivio等［38］采用ICP-MS對(duì)來自意大利撒丁島、翁布里亞和拉奎拉的27種意大利藏紅花樣本進(jìn)行分析，證實(shí)可以區(qū)分在撒丁島和意大利中部種植的藏紅花.（6）檸檬溯源.Potorti等［39］通過分析來自意大利的22份檸檬和來自土耳其的18份檸檬，實(shí)現(xiàn)了對(duì)意大利和土耳其檸檬的區(qū)分，通過主成分分析（PCA）和典型判別分析（CDA）得到100%的判別正確率.（7）葡萄溯源.Catarino等［40］使用ICP-MS確定了來自葡萄牙3個(gè)產(chǎn)地和2個(gè)年份的土壤、葡萄、葡萄汁和葡萄酒的元素組成，證實(shí)Li、Mn、Sr和稀土元素能夠有效區(qū)分葡萄酒產(chǎn)地.（8）可可豆溯源.Daniela等［41］分析了來自東非、西非、亞洲和中南美洲23個(gè)國家的61種可可豆，通過29種元素（Ag、As、Ba、Be、Bi、Ca、Cd、Co、Cr、Cs、Cu、Fe、Ga、Hg、K、Li、Mg、Mn、Na、Ni、P、Rb、Se、Sr、Th、Tl、U、Y和Zn），實(shí)現(xiàn)了原產(chǎn)地鑒別，同時(shí)將模型應(yīng)用于追溯13個(gè)商業(yè)黑巧克力的次大陸來源，判別正確率77.0%.

2.2.2 MS聯(lián)合光譜分析

單獨(dú)使用ICP-MS進(jìn)行溯源已取得不少成果，但存在一定的局限.ICP-MS還可與EA-IR-MS、電感耦合等離子體發(fā)射光譜（inductively coupled plasma optical emission spectrometry，ICP-OES）和電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜（inductively coupled plasma atomic emission spectrometry，ICP-AES）等聯(lián)用.

近幾年，多種指紋信息聯(lián)合分析已逐漸取代單同位素分析.其中，穩(wěn)定同位素與礦物元素聯(lián)合分析技術(shù)在不同產(chǎn)品產(chǎn)地溯源的應(yīng)用最為廣泛.（1）茶葉溯源.Liu等［42］采用EA-IR-MS、ICP-MS與化學(xué)計(jì)量學(xué)工具相結(jié)合，產(chǎn)地溯源示意如圖1所示，實(shí)現(xiàn)對(duì)浙江、山東等7個(gè)省份的綠茶樣品的鑒別，鑒別率為92.3%，對(duì)西湖地區(qū)和周邊地區(qū)的龍井茶的鑒別率為87.8%；Liu等［43］在后續(xù)的研究中通過對(duì)龍井幼苗、老葉及土壤δ13C、δ15N、δ2H和δ18O的檢測(cè)證實(shí)，不同葉齡H、O同位素比率存在顯著差異，揭示了復(fù)雜的同位素分餾機(jī)制，表明在追溯地理來源時(shí)應(yīng)考慮葉片成熟度對(duì)模型精度和準(zhǔn)確性的影響；Liu等［44］采用ICP-MS和ICP-OES結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法分析了來自6個(gè)產(chǎn)地的72份茶葉的地理來源，證實(shí)86Sr和112Cd是茶葉產(chǎn)地溯源的有效化學(xué)指標(biāo)；Liu等［45］使用ICP-MS和ICP-OES測(cè)定了4種配方的重慶沱茶中的84種統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著元素，證實(shí)114Cd、95Mo、85Rb、Co、133Cs和P是鑒別茶葉真?zhèn)蔚闹匾瘜W(xué)指標(biāo).（2）酒溯源.Wu等［46］對(duì)7個(gè)國家進(jìn)口的600份紅酒樣品進(jìn)行了多同位素和多元素分析，結(jié)果證實(shí)C和O同位素與其他16種元素結(jié)合多變量分析可用于產(chǎn)地溯源，判別分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)葡萄酒產(chǎn)地溯源的準(zhǔn)確率分別為83.9%和93.1%.（3）咖啡豆溯源.Valentin和Watling［47］通過ICP-MS和ICP-AES分析了來自五大洲15個(gè)國家的39種咖啡豆樣品，以及源自印度尼西亞巴厘島不同種植園的咖啡樣品，實(shí)現(xiàn)了其原產(chǎn)地鑒別，證實(shí)咖啡豆的烘培過程、成熟度或收獲日期對(duì)該分類結(jié)果沒有影響.（4）丹參溯源.Lyu等［48］通過分析南陽、南充、哈爾濱、上海、武漢、重慶和廣州的丹參樣品，證實(shí)南陽丹參的P、Al、Fe和Ba含量顯著區(qū)別于其他地區(qū)，為鑒定丹參樣品的地理來源提供了可能.（5）辣椒溯源.Zhang等［49］分析了貴州省3個(gè)栽培區(qū)的25種辣椒中24種元素的含量，通過結(jié)合多種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，證實(shí)7種元素（Sn、Fe、Zn、Y、Cr、Sr和 Mo）對(duì)辣椒的產(chǎn)地溯源發(fā)揮了重要作用.

圖1 基于儀器聯(lián)用的茶葉產(chǎn)地溯源示意［33］

ICP-MS能夠同時(shí)測(cè)定多種元素，且具有極低的檢測(cè)下限、高精度、快速和高通量的優(yōu)點(diǎn)，主要用于以多種元素為地理指標(biāo)的產(chǎn)地分析中，但是該儀器價(jià)格昂貴，目前多用于實(shí)驗(yàn)室測(cè)量，沒有廣泛使用.

2.3 LC-MS

LC-MS常用于具有高沸點(diǎn)、熱不穩(wěn)定性物質(zhì)及生物試樣的分離分析，尤其對(duì)于異構(gòu)體或同類結(jié)構(gòu)相似物的區(qū)分.LC包括常規(guī)LC、高效液相色譜（high performance liquid chromatography，HPLC）和超高效液相色譜（ultra hight performance liquid chromatography，UHPLC）等，常見的MS質(zhì)量分析器有：三重四級(jí)桿（QqQ）、飛行時(shí)間（TOF）、四級(jí)桿飛行時(shí)間串聯(lián)（QTOF）和阱（trap）.以下圍繞質(zhì)量分析器進(jìn)行研究匯總.

2.3.1 LC-QqQ-MS

QqQ質(zhì)量分析器適用于代謝物的定量分析.Klockmann等［50］結(jié)合代謝組學(xué)建立了基于20種非極性代謝物的LC-QqQ-MS/MS靶向篩查方法進(jìn)行快速定量，有效區(qū)分了來自6個(gè)國家的榛子；Bat等［51］通過UPLC-QqQ-MS/MS檢測(cè)蘋果汁的初級(jí)和次級(jí)代謝物，用于產(chǎn)地溯源（圖2），結(jié)果表明酚類化合物、黃酮醇和黃烷醇是產(chǎn)地區(qū)分的有效標(biāo)志物；Zhao 等［52］構(gòu)建了一種靈敏的 UHPLC-QqQ-MS/MS方法，通過極性成分區(qū)分了不同地區(qū)栽培的17種當(dāng)歸，表明L-谷氨酰胺可作為當(dāng)歸的潛在地理標(biāo)志物.

圖2 蘋果汁產(chǎn)地溯源示意［51］

2.3.2 LC-TOF-MS

LC-TOF-MS常用電離源是電噴霧離子化（electron spray ionization，ESI），即LC-ESI-TOF-MS，可用于可可豆、橄欖油、水果和大米等樣品中氨基酸、脂肪酸和多酚的分析.（1）可可豆溯源.Acierno等［53］應(yīng)用流動(dòng)注射串聯(lián)ESI-MS研究了可可豆的產(chǎn)地溯源，包括地理來源和植物來源，實(shí)現(xiàn)了非洲、亞洲與南美洲可可豆生產(chǎn)的巧克力的區(qū)分，證實(shí)可可豆中各種類型的代謝物含量因產(chǎn)地而異，可有效用于產(chǎn)地溯源；Hori等［54］使用LC-ESI-TOF-MS結(jié)合多變量分析，鑒別了來自6個(gè)種植區(qū)的可可豆樣品，表明酚類化合物是構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的重要化學(xué)指標(biāo).（2）橄欖油溯源.Willenberg等［55］開發(fā)了包含酚類化合物的初榨橄欖油極性提取物的前處理方案，建立了不同原產(chǎn)國（西班牙、意大利、葡萄牙和希臘）的初榨橄欖油HPLC-ESI-QTOF-MS檢測(cè)分類方法；Gil-Solsona等［56］使用非靶向代謝組學(xué)方法，通過UHPLC-QTOF-MS對(duì)來自6個(gè)西班牙地區(qū)的90個(gè)初榨橄欖油樣品進(jìn)行分析，確定了甘油三酯、維生素D3相關(guān)化合物和有機(jī)酸等12種化學(xué)指標(biāo)，產(chǎn)地判別正確率可達(dá)90.0%.（3）水果溯源.Guo等［57］通過HPLC-TOF-MS對(duì)來自中國5個(gè)地區(qū)的7種獼猴桃的51份獼猴桃汁樣品進(jìn)行了分析，表明（-）-表兒茶素、（+）-兒茶素、原花青素B1和咖啡酸衍生物是果汁中的主要酚類化合物，通過PCA和逐步線性判別分析（SLDA）獲得92.2%的產(chǎn)地判別正確率.（4）大米溯源.Dittgen等［58］通過LC-ESIQTOF-MS分析了生長在巴西6個(gè)不同地區(qū)的2種黑米，表明橙皮素、香草酸、槲皮素-3-O-葡萄糖苷和對(duì)香豆酸是用于產(chǎn)地溯源的最關(guān)鍵化學(xué)指標(biāo)；Xiao等［59］采用UHPLC-QTOF-MS研究了不同耕作方式對(duì)大米代謝產(chǎn)物的影響，結(jié)果表明有8種次級(jí)代謝產(chǎn)物可用于區(qū)分有機(jī)大米和常規(guī)大米.

2.3.3 LC-trap-MS

離子阱將離子限定在阱內(nèi)，通過改變電場(chǎng)參數(shù)控制其射出，在定性和構(gòu)建多級(jí)MS方面具有優(yōu)勢(shì).SCIEX公司研發(fā)的四極離子阱（Qtrap）結(jié)合QqQ和線性trap的優(yōu)勢(shì)做到同時(shí)定性定量.Rocchi等［60］基于UHPLC-ESI-Qtrap-MS/MS開發(fā)了一種簡單快速的測(cè)定藏紅花苷的方法，利用異構(gòu)體的濃度進(jìn)行產(chǎn)地溯源，表明來自奧地利、希臘、伊朗和黎巴嫩的藏紅花樣品中順式藏紅花素含量較高，阿根廷、印度、土耳其和匈牙利的藏紅花樣品中反式藏紅花素含量較高，而意大利樣品的藏紅花素含量高于其他國家；Zhou等［61］基于親水作用液相色譜（hydrophilic interaction liquid chromatography，HILIC）-HPLCQtrap-MS/MS對(duì)羅漢果樣品中未衍生的游離氨基酸和小肽進(jìn)行了產(chǎn)地溯源；Nescatelli等［62］通過配備四級(jí)桿線性離子阱（quadrupole linear ion trap，QLIT）的HPLC-ESI-MS研究了酚類成分的指紋圖譜，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)對(duì)受保護(hù)原產(chǎn)地名稱（protected denomination of origin，PDO）的特級(jí)初榨橄欖油進(jìn)行了產(chǎn)地溯源，表明香草酸、對(duì)香豆酸和芹菜素等可作為PDO特級(jí)初榨橄欖油的潛在產(chǎn)地標(biāo)識(shí)物.

與ICP-MS相比，LC-MS則適用于農(nóng)產(chǎn)品代謝組分的分析；與LC相比，LC-MS具有用時(shí)更短、分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，LC-MS結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析可以揭示生態(tài)、地理環(huán)境對(duì)農(nóng)產(chǎn)品代謝物合成積累的影響規(guī)律.

2.4 GC-MS

GC-MS用于揮發(fā)性組分的分析，是非靶向篩選的強(qiáng)大工具.對(duì)于不揮發(fā)或難揮發(fā)性的物質(zhì)，也可通過衍生化將親水基修飾為甲硅烷基增加樣品揮發(fā)性，達(dá)到用于非揮發(fā)性組分分析的目的［63］.GC組合有一維GC和二維GC（GC×GC）.

2.4.1 GC-MS

Starr等［64］通過動(dòng)態(tài)頂空萃取法處理了不同地區(qū)不同品種小麥樣品，利用GC-MS鑒定了72種揮發(fā)性化合物，表明不同品種小麥的揮發(fā)性化合物有差異，地方品種具有較高水平的酯、醇和一些呋喃，而現(xiàn)代品種的特點(diǎn)是萜烯、吡嗪和直鏈醛水平較高；Cuevas等［65］采用HS-SPME-GC-MS比較了有機(jī)種植和常規(guī)種植方法的橙子的風(fēng)味化合物，表明常規(guī)種植的橙子酯化合物含量較高，有機(jī)橙子中與香葉基-二磷酸途徑相關(guān)的化合物（橙花基和香葉基乙酸酯）和一些萜類化合物的含量較高，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)揮發(fā)性成分對(duì)不同種植方式的橙子的有效分類；Cecchi和Alfei［66］應(yīng)用GC-MS分析了11種意大利初榨橄欖油的48種揮發(fā)性化合物，其主要為不飽和脂肪酸的C6化合物，確認(rèn)萜烯是初榨橄欖油產(chǎn)地溯源的有效化學(xué)指標(biāo)；Cajka等［67］采用頂空SPME與trap-GC-MS結(jié)合，成功區(qū)分了意大利的利古里亞橄欖油與其他非利古里亞（來自意大利其他地區(qū)、西班牙、法國、希臘、塞浦路斯和土耳其）橄欖油；Li等［68］利用GC-MS成功區(qū)分了津巴布韋和云南煙葉的46種化合物，其中最顯著的差異成分是糖類及其衍生物以及一些氨基酸；Liu等［69］使用GC-MS對(duì)四川省涼山、宜賓和廣元產(chǎn)地的35個(gè)烤煙樣品進(jìn)行溯源，鑒定了56種揮發(fā)性化合物，對(duì)3個(gè)地區(qū)的分類判別率為91.4%.

2.4.2 GC×GC-MS

二維色譜可提供更優(yōu)秀的復(fù)雜產(chǎn)物分離能力.Cajka等［70］結(jié)合頂空SPME和GC×GC-TOF-MS測(cè)定了蜂蜜的揮發(fā)性成分，表明醛類（辛醛、壬醛和癸醛）、酯類（庚酸乙酯、辛酸乙酯、壬酸乙酯和癸酸乙酯）、硫化物（二甲基三硫化物）、醇類（庚烷-1-醇、辛烷-1-醇、壬烷-1-醇和癸烷-1-醇）、含氧芳香醛類（苯甲醛）、含烷氧基的醚類（丁香醛I、丁香醛II和丁香醛III）和酮類（異佛爾酮）是有效的蜂蜜產(chǎn)地溯源化學(xué)指標(biāo)，可用于區(qū)分科西嘉蜂蜜和歐洲其他國家的蜂蜜.

與GC相比，GC-MS具有分離效率高、靈敏度高的優(yōu)勢(shì)；與LC-MS相比，GC-MS更適用于香味成分等揮發(fā)性組分的分析；與 GC-MS相比，GC×GCTOF-MS具有更高的峰容量、靈敏度和選擇性，有助于縮小識(shí)別目標(biāo)分析物的范圍.由于LC-MS多為軟電離，接口更復(fù)雜，同時(shí)LC流動(dòng)相較昂貴，因此LC-MS儀器價(jià)格和分析成本都高于GC-MS，而ICP-MS和IR-MS由于價(jià)格在百萬元級(jí)別，普及度相對(duì)較低.

2.5 其他MS

基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時(shí)間質(zhì)譜（matrixassisted laser desorption ionization time of flight mass spectrometry，MALDI-TOF-MS）是一種軟電離技術(shù)，多用于多肽、蛋白質(zhì)和脂質(zhì)等生物大分子的結(jié)構(gòu)分析.Persuric等［71］通過MALDI-Spiral-TOF-MS構(gòu)建了甘油三酯指紋譜（圖3），成功區(qū)分了伊斯特拉橄欖油與來自其他克羅地亞沿海地區(qū)的橄欖油；Kandasamy等［72］采用MALDI-TOF-MS鑒定了7種不同的蛋白質(zhì)，其中2種具有產(chǎn)地特異性，可用于區(qū)分韓國和進(jìn)口的馬蘇里拉奶酪；Chambery等［73］通過MALDI-TOF-MS分析高品質(zhì)坎帕尼亞白葡萄酒，從全酒的胰蛋白酶消化液中獲取了肽指紋譜，該方法適用于區(qū)分由不同葡萄品種制成的葡萄酒或由不同釀酒師生產(chǎn)的葡萄酒.

圖3 橄欖油指紋圖譜構(gòu)建示意［71］

3 結(jié)束語

目前，基于MS的分析技術(shù)，已逐漸成為特色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源的有力工具.同位素、礦質(zhì)元素、揮發(fā)性有機(jī)物和代謝產(chǎn)物等指標(biāo)已廣泛用于農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地溯源并取得了一定成效，蛋白質(zhì)和多肽作為地域指標(biāo)也展現(xiàn)出了巨大的潛力.產(chǎn)地溯源從單一的指標(biāo)檢測(cè)逐漸發(fā)展為多指標(biāo)聯(lián)合分析，從過去的差異性分析成長為化學(xué)計(jì)量學(xué)分析，由此提高了溯源工作的準(zhǔn)確度.高分辨MS的發(fā)展實(shí)現(xiàn)了將組學(xué)應(yīng)用于產(chǎn)地溯源檢測(cè)，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法使研究者能夠獲取更全面的產(chǎn)地環(huán)境信息.

然而，利用MS進(jìn)行產(chǎn)地溯源時(shí)仍有部分現(xiàn)實(shí)問題亟需解決：（1）農(nóng)產(chǎn)品的種植、施肥、儲(chǔ)存、加工和烹飪等過程對(duì)產(chǎn)地溯源的影響尚不明確，如氣候變化（積溫、降雨量等）、施肥方式（有機(jī)或常規(guī)）、存儲(chǔ)運(yùn)輸（常溫或冷凍）等過程對(duì)揮發(fā)性有機(jī)物含量或穩(wěn)定同位素的影響因素仍有大量工作可做；（2）化學(xué)計(jì)量學(xué)方法準(zhǔn)確度不足，通常需要2種及以上化學(xué)計(jì)量學(xué)方法進(jìn)行對(duì)比獲取更優(yōu)的判別結(jié)果，同時(shí)篩選合適的模型用于產(chǎn)地判別的能力有待提高；（3）產(chǎn)地溯源研究的深度和廣度不夠，當(dāng)前僅限于某農(nóng)產(chǎn)品在個(gè)別地區(qū)的研究，樣品數(shù)量較少，無法在實(shí)際工作中建立普適且有效的產(chǎn)地溯源數(shù)據(jù)庫.

為進(jìn)一步加強(qiáng)基于MS的檢測(cè)手段的準(zhǔn)確性和有效性，仍需從以下3個(gè)方面精進(jìn)：（1）樣品前處理進(jìn)一步保真信息.通過開發(fā)適用于耦合MS的新型前處理方法，同時(shí)優(yōu)化現(xiàn)有前處理手段.（2）建立更高靈敏度的檢測(cè)方法滿足痕量、超痕量標(biāo)志化合物或樣品的檢測(cè)需求，并完善適用于大量樣品分析和組學(xué)研究的高通量檢測(cè)方法和手段.（3）建立和完善農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源相關(guān)的數(shù)據(jù)庫，擴(kuò)大分析地域范圍和樣品量，篩選擴(kuò)充地域特征的溯源指標(biāo).目前，結(jié)合多種檢測(cè)手段提高模型判別準(zhǔn)確度在理論層面和一定的現(xiàn)實(shí)層面已經(jīng)取得了階段性進(jìn)展，但距離實(shí)現(xiàn)商業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用仍需進(jìn)一步完善，未來主要工作包括不限于制定相關(guān)國家檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)不同農(nóng)產(chǎn)品構(gòu)建完善的穩(wěn)定同位素、礦質(zhì)元素、揮發(fā)性組分和可溶性組分等標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫.