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      超高液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜技術(shù)定量牛奶中主要蛋白質(zhì)

      2022-12-26 07:07:24韓靜雯李國輝鐘其頂王道兵班楠劉洋
      食品與發(fā)酵工業(yè) 2022年23期
      關(guān)鍵詞:質(zhì)量數(shù)酪蛋白亞型

      韓靜雯,李國輝*,鐘其頂,王道兵,班楠,劉洋

      1(中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院,北京,100015)2(北京市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗院,北京,101300)

      牛奶作為日常生活中最常見的乳品,以其較高的蛋白質(zhì)含量在人們各個成長階段中發(fā)揮著重要作用。牛奶蛋白中含量最高的是酪蛋白和乳清蛋白。牛酪蛋白包括β-酪蛋白(β-casein, β-CN)、αS1-酪蛋白(αS1-casein, αS1-CN)、αS2-酪蛋白(αS2-casein, αS2-CN)和κ-酪蛋白(κ-casein, κ-CN),其中β-CN含量接近40%,且具有遺傳多樣性[1],其會在被消化后形成較小的酪蛋白磷酸肽,酪蛋白磷酸肽可促進鈣的吸收并與睡眠活動相關(guān)[2]。在已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的十幾種β-CN的變異體中,最常見的是A1型和A2型。αS-酪蛋白(αS-casein, αS-CN)是牛乳中主要過敏原之一,主要組分為αS1-CN和αS2-CN,對αS-酪蛋白過敏的人群約占乳品過敏總數(shù)的65%左右[3]。κ-酪蛋白影響酪蛋白膠束的形成、大小和功能,同時具有抗菌活性、增加消化率等重要的生理學(xué)功能[4]。

      牛乳清蛋白中主要含有α-乳白蛋白(α-lactalbumin, α-La)和β-乳球蛋白(β-lactoglobulin, β-Lg)[5]。α-La能夠為發(fā)育中的新生兒提供蛋白質(zhì)合成所必需的氨基酸,如色氨酸等,在促進嬰兒生長發(fā)育的同時,具有免疫調(diào)節(jié)和促進大腦發(fā)育的作用[6]。成年人攝入α-La可以提高個體的認知能力、記憶力和睡眠質(zhì)量,此外,α-La還是鈣、鎂、錳、鈉、鉀和鋅的載體[7]。β-Lg是牛乳中具有天然防御功能的脂蛋白,經(jīng)過胃酸和蛋白酶等消化后仍有部分保持完整的蛋白結(jié)構(gòu),因此也會造成一系列的過敏反應(yīng)。同時,β-Lg是基本氨基酸和支鏈氨基酸的極好來源,并能夠結(jié)合脂溶性維生素,增加其生物利用率[8]。

      現(xiàn)在常用于檢測酪蛋白和乳清蛋白主要組分的主要有電泳法[9-10]、酶聯(lián)免疫吸附法[11-12]、高效液相色譜[13-15]和液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法[16-18]等。通常前3種方法的單個樣品檢測需耗費大量時間,而液相色譜與質(zhì)譜的聯(lián)用大大縮短了檢測時間,并一定程度提高了檢測的精確度和靈敏性,使對牛奶中不同蛋白質(zhì)的定量研究愈加方便準確。

      本研究在BOBE等[19]建立的乳蛋白液相色譜測定方法的基礎(chǔ)上優(yōu)化了對牛奶樣品的前處理方式,確定了有效色譜分離和質(zhì)譜檢測條件,在實現(xiàn)對牛奶中6種主要蛋白質(zhì)定量檢測的同時,通過解卷積分析對比觀測質(zhì)量數(shù)與理論質(zhì)量數(shù),可確認各個蛋白峰中包含的主要蛋白質(zhì)亞型。

      1 材料與方法

      1.1 實驗材料

      標準品:κ-CN,αS-CN,β-CN,α-La,β-Lg,源葉生物公司;三羥甲基氨基甲烷(Tris Base)、鹽酸胍(GdnHCl)、檸檬酸鈉、dL-二硫蘇糖醇(dithiothreitol,DTT)、三氟乙酸(trifluoroacetic acid,TFA),乙腈(acetonitrile,ACN),Sigma公司;超純水(Milli-Q制備系統(tǒng)),美國Millipore公司。

      1.2 實驗儀器

      1290-6546超高效液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜儀,配備Dual AJS ESI源,美國Agilent公司;離心機,貝克曼庫爾特美國股份有限公司;渦旋振蕩器,其林貝爾儀器制造有限公司;一次性針管注射器,江蘇治宇醫(yī)療器材有限公司;0.22 μm濾膜,北京匯科同創(chuàng)科學(xué)儀器有限公司。

      1.3 樣品收集

      牛奶乳頭奶樣品分別采集于河北省、湖北省、黑龍江省和新疆維吾爾族自治區(qū)大型牧場,每個地區(qū)各選擇6個樣品,共24個樣品。

      1.4 試劑配制

      流動相A:0.1%(體積分數(shù),下同)TFA的水溶液;流動相B:0.1%TFA的乙腈溶液。

      溶液A:根據(jù)定容體積,準確稱(量)不同量的各試劑,使得最終混合溶液中含有17.5 mmol/L Tris Base緩沖液,6 mol/L GdnHCl的溶液,5.37 mmol/L檸檬酸鈉,20 mmol/L DTT,溶液最終pH為7.92;溶液B:含有4.5 mol/L GdnHCl的流動相A,溶液pH為2.25。

      1.5 樣品前處理

      樣品前處理:1 mL溶液A在室溫下加入到1 mL樣品中,渦旋振蕩10 s,室溫下孵育1 h,之后在4 ℃下16 000×g離心5 min,去除脂肪層。殘留液經(jīng)溶液B以體積比1∶3稀釋后,0.22 mm濾膜過濾,上樣分析。

      標準品前處理:標品蛋白質(zhì)用超純水溶解,分別配成質(zhì)量濃度為40 mg/mL κ-CN,40 mg/mL αS-CN,40 mg/mL β-CN,20 mg/mL α-La,20 mg/mL β-Lg的標準儲備溶液,儲存在-20 ℃的冰箱中備用。將配好的標準品等體積混合,配制成混合標樣溶液,之后操作步驟同牛乳樣品預(yù)處理。在相同的前處理條件下,用超純水代替樣品制備溶劑作為對照。

      1.6 色譜條件

      使用安捷倫ZORBAX 300Extend-C18(2.1 mm×100 mm,300 A) 色譜柱,柱溫40 ℃,流速0.3 mL/min;進樣量1 mL。在6 min內(nèi)使流動相B從30%升至40%,在6.1 min~16 min使流動相B從40%升至44%,后置平衡時間3 min。

      1.7 質(zhì)譜條件

      干燥氣溫度200 ℃;干燥氣流速8 L/min;霧化氣壓力30 psi;鞘氣溫度30 ℃;鞘氣流速11 L/min;毛細管電壓3 500 V;質(zhì)量掃描范圍m/z50~3 200;采集速率2 spectra/s。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 實驗條件優(yōu)化

      以牛奶為研究對象,進行6種主要蛋白質(zhì)的定量探究,使用GdnHCl作為變性劑,以打開蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu),使其中的氫鍵與流動相更好結(jié)合;使用DTT作為還原劑,用于還原蛋白質(zhì)中的二硫鍵,并且阻止蛋白質(zhì)分子內(nèi)和分子間的二硫鍵生成。利用Tris base在pH 7.5~9.0較強的緩沖能力,以其作為緩沖劑來防止體系pH變化影響DTT的還原效果。

      對乳蛋白的色譜分離通常采用水和乙腈作為流動相,在此基礎(chǔ)上進行不同流動相組分、梯度、流速和進樣量的對比,具體條件見表1。

      表1 實驗條件優(yōu)化Table 1 Optimization of experimental conditions

      為了減輕TFA對質(zhì)譜的影響,使用甲酸(formic acid,F(xiàn)A)取代或部分取代TFA,但峰形較差,不能有效分離。TFA作為一種弱離子對試劑,能夠起到改善峰寬和拖尾的問題,因此隨著TFA的濃度逐漸上升,不同蛋白質(zhì)峰的出峰情況和分離效果都得到改善。但由于TFA與質(zhì)譜之間存在不兼容的情況,因此方法在得到較好的分離情況后,不再繼續(xù)增加TFA的濃度,盡可能減輕對質(zhì)譜造成的負擔。

      同時,實驗對比了3種不同的流動相梯度洗脫程序,分析起始有機相(流動相B)比例與梯度變化速率對分離度的影響。先以20%有機相作為起始比例,發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)在洗脫程序的后半程(30%~50%,6.1~16 min)被集中洗脫,從而進一步選取蛋白質(zhì)出峰的有機相比例范圍(30%~50%,0~16 min)作為單線性梯度,此時部分蛋白峰不能實現(xiàn)有效的分離,出現(xiàn)拖尾、重疊、峰形較差的問題。在此基礎(chǔ)上進行調(diào)整,采用了有機相比例從30%~40%(0~6 min)以及40%~44%(6.1~16 min)的兩段線性梯度,以較高的有機相比例確保蛋白峰的分離度,同時又降低最終有機相的比例從而加快梯度變化,促進蛋白質(zhì)的洗脫,使其具有良好的峰形。

      方法使用的色譜柱內(nèi)徑為2.1 mm,在其適用流速的基礎(chǔ)上,分析了0.2和0.3 mL/min的流速條件對峰型和分離度的影響,發(fā)現(xiàn)在0.3 mL/min的流速下,峰形相對較好、峰寬變小,但對于分離度不具有顯著的影響。對進樣量的優(yōu)化結(jié)果顯示,隨著進樣量的增加,峰高增加,但過大的進樣量會使部分峰的分離效果變差、峰寬增加甚至可能出現(xiàn)色譜柱過載的問題,因此選擇進樣量1.0 mL,在保障良好的峰高和響應(yīng)值的基礎(chǔ)上確保良好的峰寬?;谝陨涎芯?,可在16 min內(nèi)完成單個樣品采集,如圖1所示。

      圖1 牛奶中6種主要乳蛋白的總離子流圖Fig.1 Total ion chromatogram of six main proteins in milk

      2.2 牛奶蛋白的定量

      2.2.1 標準曲線建立

      以超純水為空白基質(zhì)制作標準溶液,按照同樣的樣品前處理方法,在同一色譜及質(zhì)譜條件下進行測定。以響應(yīng)值與濃度建立6種蛋白質(zhì)分別的標準曲線,結(jié)果見表2,各個蛋白質(zhì)的線性相關(guān)系數(shù)r均在0.99以上,線性關(guān)系良好。

      2.2.2 回收率、精密度、檢出限和定量限

      對牛奶樣品進行6種蛋白質(zhì)的3個水平加標回收率的檢測驗證,在各個水平重復(fù)3次,計算各個蛋白質(zhì)分別在3個水平下的回收率以及平均回收率。如表3所示,牛奶蛋白質(zhì)的平均加標回收率在92%~108%。

      表2 六種蛋白質(zhì)的標準曲線圖Table 2 Standard curve of six proteins in milk samples

      表3 六種蛋白質(zhì)在牛奶樣品里的加標回收率Table 3 Recoveries of six proteins in milk samples

      為了驗證方法重現(xiàn)性和重復(fù)性,使用樣品溶液按照研究方法進行6次重復(fù)檢測,連續(xù)6 d,最終結(jié)果見表4。最終得到保留時間和峰面積的日內(nèi)精密度和日間精密度均在10%以下。以標準曲線的最小濃度水平計算方法的檢出限(S/N=3)和定量限(S/N=10),分別介于0.027 8~0.268 8 mg/mL和0.092 7~0.896 0 mg/mL。

      表4 六種蛋白質(zhì)在牛奶樣品里的精密度、檢出限和定量限Table 4 RSD, LOD and LOQ of six proteins in milk samples

      續(xù)表4

      2.2.3 牛奶蛋白定量

      在此基礎(chǔ)上對來源于不同地區(qū)的牛奶樣品進行定量,6種主要蛋白質(zhì)的平均含量見表5。盡管所有牛奶均來源于荷斯坦奶牛,但κ-CN,αS1-CN和β-Lg的含量沒有顯著差異,但4個不同省份牛奶樣品之間的α-La含量的差異顯著, αS2-CN和β-CN在不同地理環(huán)境下呈現(xiàn)極顯著差異。本次研究4個采樣省份中,僅有湖北省來自中國南方地區(qū),與其他3個省份的地理環(huán)境差異較大,蛋白含量整體較高。中國土地廣闊,氣候條件以及牧草差異會對奶牛所產(chǎn)牛奶中蛋白質(zhì)組分含量造成不同程度影響,南北方氣候差異較大,南方規(guī)?;B(yǎng)殖場較北方更多。同時,不同氣候條件下,奶牛的進食量差異也會引起奶蛋白含量的差異[20]。因此即便相同奶牛品種,通過對比不同地區(qū)的牛奶中主要蛋白質(zhì)的整體和細化分類含量差異,可以為牛奶產(chǎn)地鑒別提供基礎(chǔ)。將本實驗牛奶蛋白定量結(jié)果與文獻[21]中的羊奶和牦牛奶中相應(yīng)蛋白質(zhì)含量進行了比較,發(fā)現(xiàn)牛奶中的αS-CN和β-Lg均高于羊奶中平均水平,但低于牦牛奶中平均水平。α-La在3種奶中含量相差不大,κ-CN和β-CN的含量均低于羊奶和牦牛奶。據(jù)此分析可知,不同氣候條件對牛奶蛋白質(zhì)含量有顯著影響,物種對乳蛋白質(zhì)含量影響更為顯著。與此同時,可看出牛奶相較于羊奶和牦牛奶潛在的過敏風(fēng)險較高,營養(yǎng)價值可能存在一定的差異性。

      表5 六種蛋白質(zhì)在牛奶樣品里的定量結(jié)果Table 5 Quantification results of six proteins in milk samples

      2.3 牛奶蛋白亞型

      利用安捷倫Bioconfirm software對各個蛋白峰進行解卷積,得到觀測質(zhì)量數(shù),并與文獻[19, 22]中記載的理論質(zhì)量數(shù)進行比對,確認6種蛋白質(zhì)的主要亞型(圖1)。色譜圖中從左到右依次為κ-CN, αS2-CN, αS1-CN, β-CN, α-La和β-Lg。在此基礎(chǔ)上對各個峰進行解析,各峰的質(zhì)譜圖和接卷積圖詳見電子增強出版附件(https://doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.030460 ),分析結(jié)果見表6,κ-CN的亞型主要為A型和B型,質(zhì)量數(shù)在19 000~22 000 Da,誤差最大達到了1.95 Da;αS2-CN的主要亞型僅觀測到A型,質(zhì)量數(shù)在25 000 Da以上;αS1-CN的亞型僅觀測到B型為23 614.54 Da;而β-CN的觀測質(zhì)量數(shù)集中在24 000 Da左右,亞型較多,分別為A1型、A2型和B型;B型是此次α-La觀測到的唯一亞型,質(zhì)量數(shù)最低,僅為14 185.72 Da;β-Lg得到2個亞型A型和B型,質(zhì)量數(shù)則高于18 000 Da。事實上,對于蛋白質(zhì)亞型的檢測既需要有效的前處理過程和分離檢測程序,專業(yè)的軟件和數(shù)據(jù)庫也不可或缺。本次研究簡要對各個蛋白質(zhì)的主要亞型進行了分析對比,發(fā)現(xiàn)同一蛋白質(zhì)存在不同亞型,若進一步進行分離純化可對不同亞型進行分離,以滿足不同的實驗需求。近些年來,研究者們的關(guān)注點從牛奶的蛋白總量轉(zhuǎn)變成為關(guān)注更加細致的蛋白分類和蛋白質(zhì)亞型含量,以此來進一步明確牛奶的營養(yǎng)價值和致敏性,如部分研究者在針對A1與A2型β-CN的差異時發(fā)現(xiàn),A2型較A1型而言可以在一定程度上緩解乳糖不耐受反應(yīng)[23]。因此,對于蛋白質(zhì)不同亞型的檢測分析能夠有利于進一步明確牛奶中蛋白質(zhì)的主要構(gòu)成和生理功能。

      表6 主要蛋白峰解卷積后的觀測質(zhì)量數(shù)和理論質(zhì)量數(shù)對比Table 6 Comparison of observed mass number and theoretical mass number after deconvolution of main protein peaks

      同時,同一蛋白質(zhì)亞型存在不同觀測質(zhì)量數(shù)并能有相應(yīng)的理論質(zhì)量數(shù)與之匹配,這是由于蛋白質(zhì)會與不同數(shù)量的磷酸基團結(jié)合導(dǎo)致磷酸化,而不同數(shù)量的磷酸基團使得質(zhì)量數(shù)產(chǎn)生變化。此外,κ-CN除磷酸化之外還會出現(xiàn)糖基化現(xiàn)象,使得蛋白質(zhì)質(zhì)量數(shù)出現(xiàn)更多種可能性。

      3 結(jié)論與討論

      本研究方法可在16 min內(nèi)完成牛奶中6種主要蛋白質(zhì)定量分析,并通過優(yōu)化得到較好的峰分離效果。相較而言,電泳法在靈敏度和精確性上較差,易受到雜質(zhì)干擾;酶聯(lián)免疫法靈敏性與特異性高,但卻存在制備新抗體較為繁瑣的問題,通常應(yīng)用于某一類蛋白質(zhì)的檢測分析,而不對亞型進行探究;液相色譜法重現(xiàn)性好,能在一定程度上對部分蛋白質(zhì)亞型進行分離檢測,但耗時較長。本方法的單樣品檢測時長與檢測靈敏度均優(yōu)于其他3種檢測方法,實現(xiàn)了較短時間的牛奶蛋白質(zhì)定量,適合進行大批量樣品的采集,方法回收率以及精密度較高,能夠進一步對蛋白質(zhì)進行更加細致的分析,得到更加豐富的蛋白質(zhì)亞型信息。本次研究的24個牛奶樣品雖然來自于4個不同的省份,但在6種主要蛋白質(zhì)的含量上并沒有出現(xiàn)較大的差異,可能與奶牛品種均為荷斯坦奶牛有關(guān),因此若加大采樣數(shù)量并進行不同種類奶牛蛋白質(zhì)比例對比分析,可一定程度上作為奶源分析的基礎(chǔ)。根據(jù)采集到的譜圖,針對不同蛋白質(zhì)峰進行解卷積,探究其更加細化的分類,通過與理論數(shù)值進行對比,進一步明確了各個蛋白質(zhì)在樣品中的主要亞型,可以作為進一步細化牛奶蛋白甚至其他種類乳制品蛋白質(zhì)種類的依據(jù)和對照,方法有望應(yīng)用于乳制品品質(zhì)評價與品種鑒別。

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