脂肪酸检测在食品工业中的应用研究进展

刘元林 - 龙 鸣 李 儒 田晓静 -马忠仁,3 -,3 宋 礼

(1. 西北民族大学生命科学与工程学院，甘肃 兰州 730124；2. 兰州海关综合技术中心，甘肃 兰州 730100；3. 西北民族大学生物医学研究中心中国—马来西亚国家联合实验室，甘肃 兰州 730030；4. 马来西亚标准与工业研究所工业生物技术研究中心，马来西亚 雪兰莪 40700；5. 甘南州牦牛乳研究院，甘肃 兰州 730030)

脂肪酸(fatty acid，FA)从结构角度分饱和脂肪酸(saturated fatty acid，SFA)与不饱和脂肪酸(unsaturated fatty acid，UFA)，不饱和脂肪酸分单不饱脂肪酸(monounsaturated fatty acid，MUFA)和多不饱和脂肪酸(polyunsaturated fatty acids，PUFA)，从营养角度分必需脂肪酸(essential fatty acids，EFA)和非必需脂肪酸(non-essential fatty acid，NEFA)[1]。FA是细胞膜基础构成成分，有提供代谢能量、影响受体、帮助记忆认知的功能。不同FA具有不同生物学特性和生理活性，如油酸在细胞水平上作为膜磷脂的复合物，能增加膜流动性和转运，刺激酶活性[2]；n-6和n-3 PUFAs之间的平衡是心血管疾病风险的重要决定因素，降低n-6与n-3 PUFAs的比值使细胞摄入较少胆固醇，降低胆固醇酯的合成，进一步防止动脉粥样硬化的发生和发展[3]。鉴于脂肪酸组成对食品和机体的重要作用，脂肪酸组成分析在食品品质判断、产地溯源、掺假检测等方面有着广泛应用。气相色谱(GC)及气相色谱—质谱联用仪(GC/MS)技术是FA检测的主要手段，具有高精准、高复现、高灵敏、用量少、分离效果好等优点[4-6]。FA组分复杂且含量差异较大，在FA分析时常用方差分析与多元统计分析达到信息挖掘的目的。FA是机体所需重要营养物质[7]，不同食品FA组成与含量存在差异，且一些特殊FA与其他成分存在某种联系，通过分析FA可以达到预测作用[8]。建立食品FA数据库不仅能提供更好膳食建议[9-10]，还可以溯源食品产地、区分品种、品质判定及开发高质量产品。

文章拟从肉品、乳与乳制品、植物油脂、药食同源性食材4个方面对FA特征差异在其溯源产地、区分品种、品质判定等方面应用进行阐述，为FA在食品工业后续的相关研究提供一定的理论依据。

1 脂肪酸分析的方法

1.1 检测方法

目前FA含量测定方法有气相色谱法(GC)、气相色谱—质谱联用仪(GC/MS)、液相色谱法(LC)、液相色谱—质谱联用仪(LC/MS)，除此之外还有毛细管电泳法(CE)[11]、近红外吸收光谱法(NTR)[12]、紫外—可见分光光度法(UV-VIS)[13]、拉曼光谱法(Ram)[14]、核磁共振光谱技术(NMRS)[15]等，针对传统液相检测方法出现的问题，牛倩倩[16]以植物油为对象，建立高效液相色谱—蒸发光散射检测法(HPLC-ELSD)、高效液相色谱—荧光检测法(HPLC-FLD)以及高效液相色谱—激光诱导荧光检测法(HPLC-LIFD)，更简便、灵敏地检测脂肪酸。为适用不同样本中短链脂肪酸(SCFAs)含量变化趋势分析，曾鳞粞[17]基于固相萃取—气相色谱—质谱联，建立不同生物样品中SCFAs的定性半定量分析方法。莫欣欣[18]将NIR以及Raman光谱技术应用于食用植物油中反式脂肪酸(TFA)含量的快速检测，通过预处理方法优选、波段优选、变量筛选和建模方法选择等方面在一定程度上简化模型，提高模型稳定性和预测精度。Prado等[19]针对具体TFA分析，开发具有降低运行时间，使用无环糊精的四硼酸水缓冲液，分析更简单、更便宜，不需要脂质提取，使用更少溶剂和试剂优点的紫外检测方法。

1.2 数据统计方法

FA具有组分复杂、含量差异较大、信息量大、对FA单一结果难以分析等特点，多元统计分析是一种综合分析方法，能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析数据的规律，达到信息挖掘的目的，故在FA分析时常用到多元统计分析。多元统计主要涉及到主成分分析(PCA)、因子分析、聚类分析(CA)、多维标度(MDS)、判别分析(DA)。主成分分析与因子分析是一种降维方法；聚类分析又称数据分割，是一个对象分组的过程分为子集，或“集群”，这样每个集群中的对象就更加紧密彼此相关；多维标度是一种统计技术，用于信息可视化，以探讨数据中的相似性和不相似性；判别分析是线性分类的基本工具[20]。核磁共振波谱与多元统计分析相结合，为鉴别食品来源提供广阔前景，成功地应用于分析葵花籽、菜籽、芝麻、大豆、花生、玉米和橄榄油等食用油[21]。FA化合物特异性同位素分析(CSIA)与主成分分析(PCA)和判别分析(DA)进行判别统计分析相结合，可以建立有效追溯中国沿海刺参的工具，为确定海产品或其他食品的可追溯性提供一种新方法[22]。

2 脂肪酸分析在食品工业检测中的应用

2.1 在肉品中的应用

受自然环境、基因差异、饲养条件等因素影响，肉与肉制品FA组成与含量存在差异，进而影响其硬度、颜色、风味[23]。因此，FA指纹图谱可以用于产地溯源、品种区分、部位判别等作用，打击“挂羊头卖狗肉”等不法行为，为消费者合理选择膳食提供依据。

2.1.1 产地溯源 地理位置和自然天气[24]等因素使肉品FA组成与含量存在差异，FA分析对产地溯源有重要意义。Shen等[25]采用GC/MS检测岱衢产地与闽粤东产地大黄鱼肌肉中的FA组成，发现不同产地鱼群部分FA含量存在较大差异，可作为这两个产地鱼群鉴定的潜在指标。王煜坤等[26]运用GC/MS对广东、广西、福建、海南4个罗非鱼产地FA进行检测，发现不同地区罗非鱼脂肪酸存在差异，罗非鱼脂肪酸含量高低依次为广东、海南、广西和福建，广东罗非鱼多种脂肪酸(包括EPA、DHA)含量显著高于广西和福建地区，与海南基本持平。程碧君等[27]采用GC对吉林、宁夏、贵州和河北地区的牛肉后臀部位脂肪样品进行检测，发现不同地域牛肉FA组成及含量存在差异特征，FA差异可实现对牛肉产地的区分。不同产地生态环境差异较大，使FA组成与含量存在差异性，运用差异性达到产地判别目的，产地判别对食品工业原产地认证有一定意义，除产地外，同经度或者同纬度对FA的影响还没有系统性的研究。

2.1.2 品种检测 受基因[28]与生活习惯[29]影响，不同品种动物FA组成与含量存在区别。Zhang等[30]发现品种是大多数FA百分比变异的重要原因。杨晓玲等[31]通过GC研究不同品种鸡肌肉中基本营养成分、FA成分差异，发现4个品种都含有大量UFA，青爪乌鸡、珍珠鸡、贵妃鸡和大白鸡的n-6 PUFA/n-3 PUFA分别为5.78，2.99，4.53，3.85，均处于健康范围内，珍珠鸡肉较其他3种鸡品种更利于人体健康。皮立等[32]通过GC/MS研究欧拉羊、高原型藏羊与小尾寒羊FA组成的区别，发现欧拉羊与小尾寒羊肌肉FA差别较大，同属藏系的欧拉羊和高原型藏羊，肌肉FA差别较小。Esquivelzeta等[33]对地中海盆地Lacaune、Ripollesa和Lacaune Ripollesa 杂交型羊羔背最长肌肌肉FA组成进行分析，发现3个品种在SFA总量、MUFA总量、硬脂酸、油酸存在显著性(P<0.05)。通过对不同品种FA组成与含量检测，找到更适合消费者需求的品种，对养殖产业饲养选择有一定指导作用，提高产品市场竞争力。

2.1.3 品质分析 不同部位肌肉在运动过程中作用不同致使脂肪沉淀的差异，进而使FA组分与含量存在差异；适度的脂肪沉积可使肌肉细嫩多汁、香味浓郁。李朝阳等[34]运用GC/MS分析狮白鹅胸部、腿部、腹部、血液及肝脏FA成分，发现肝脏有23种FA、胸部20种FA、腿部18种FA、腹部17种FA、血液10种FA；腹部脂肪酸组成中油酸含量最多(45.06%)，其次是亚油酸(24.43%)，亚麻酸较少(0.49%)，未发现花生四烯酸，花生四烯酸含量肝脏最高(13.15%)。Ewa等[35]对兔子腰、胸、前腿、后腿的FA进行定量分析，与其他部分相比，胸肉PUFA、奇支链脂肪酸(OBCFAs)含量较多，n-6/n-3比例较理想；后腿含有较少的致动脉粥样硬化饱和脂肪酸；前腿富含两种重要的n-3长链多不饱和脂肪酸；腰部脂质较少。周恒量等[36]运用GC/MS对九龙牦牛脖颈、上脑、外脊与牛霖4个部位FA种类和含量进行检测，发现SFA均占有重要比重，且都以棕榈酸和硬脂酸为主；UFA在颈脖肉和牛霖中差异显著(P<0.05)，在上脑和外脊中差异不显著(P>0.05)；4个部位牦牛肉品质存在差异，综合评定各部位FA含量与种类、P/S值与n-6/n-3值，发现上脑、外脊与牛霖更适合中国人膳食结构。FA组分与含量的差异不仅影响风味，也是控制食品质量与检测食品掺假的有效途径，通过对不同部位脂肪酸的检测分析，达到品质控制、建立更合理的膳食结构目的。

2.2 在乳与乳制品中的应用

乳是哺乳动物在泌乳期由乳腺分泌的营养物质，天然FA的直接来源。乳制品作为日常饮食的一部分，对生长和健康起重要作用[37]。养殖条件、自然环境、泌乳阶段、年龄等因素使乳与乳制品中FA有一定差异[38]。分析乳与乳制品中FA的差异，对配制婴幼儿与特殊人群产品有一定指导作用，同时对原生态产品有保护认定作用。

产乳动物基因的差异致使不同动物乳中FA组成与含量存在较大差异。郭紫玥[39]应用GC/MS对母乳、萨能山羊乳和荷斯坦牛乳中FA组成及含量进行研究，发现牛、山羊乳及母乳FA组成均在25种以上，牛、山羊乳与母乳在FA组成上存在较大差异；以牛、山羊乳为基料加工婴幼儿配方粉应强化ARA、EPA、DHA含量，使其接近母乳水平。李雷等[40]采用GC对驼乳、牛乳、羊乳中FA组成及含量进行检测，发现3种乳的FA组成和含量存在显著差异，羊乳检测出34种FA，驼乳检测出33种FA，牛乳检测出29种FA；牛乳S∶M∶P=1.00∶0.44∶0.05、羊乳S∶M∶P=1.00∶0.62∶0.05、驼乳S∶M∶P=1.00∶0.60∶0.08，驼乳更接近FAO/WHO推荐的S∶M∶P=1∶1∶1；基于FA组成，PCA可将这3种乳区分开。Yang等[41]采用GC探究牛、水牛、牦牛、骆驼和山羊乳FA分布特征，发现每一种乳都有其独特的FA组成，骆驼乳具有高UFA、低SMCFA、低动脉粥样硬化指数及低n-6/n-3等特点；羊乳具有较高的C8:0～C14:0；与牛乳相比，牦牛和水牛乳中SFA含量较高、PUFA含量较低；低n-6/n-3值可将牦牛乳与水牛和牛乳区分开来。Teng等[42]采用改进的GC法分析人、牛、水牛、牦牛、山羊和骆驼乳FA差异，发现油酸在所有乳的MUFA占主导地位；与反刍动物相比，母乳中SFA含量最低，但PUFA比例高；牦牛乳反式MUFA含量最高，而母乳中含量最低；山羊乳中短链FA含量较高；在牦牛和骆驼乳中发现大量OBCFAs；骆驼乳丁酸含量显著高于其他反刍动物乳。不同种属乳中FA组成与含量存在较大差异，不同乳中FA组成测定可为营养补充剂和替代饮品的开发提供依据。

FA赋予乳制品特殊风味、口感及质地。Sumarmono等[43]研究山羊乳及其发酵产品(酸奶和浓缩酸奶)的FA谱，发现新鲜羊奶加工成酸奶和浓缩酸奶时发生脂解，使游离FA进一步释放，形成产品独特香气和风味。巨玉佳[44]采用GC/MS探究甘南牧区牦牛乳硬质干酪在不同温度(5，10，15 ℃)、不同贮藏时间(0～6月)下FA变化规律，发现温度和时间对脂肪降解有很大的影响，随干酪成熟时间的延长，脂肪氧化与分解持续进行，游离FA的含量也持续增大。在成熟的0～3月中，FA种类呈增加趋势，主要增加的是短链和中链FA；在0～6月成熟过程中FA含量呈现增加趋势；15 ℃贮藏的干酪FA含量显著高于5，10 ℃。Caligiani等[45]建立基于GC-MS方法的帕尔马干酪环丙烷脂肪酸(CPFA)数据库，以CPFA作为青贮饲料中干酪的标记物，能够鉴定帕尔玛干酪和其他奶酪。Adamska等[46]用GC对两类软质凝乳干酪(8种卡门贝干酪和6种布里干酪)FA组成和含量进行检测，共鉴出36种FA，奶酪中含有大量的SCSFAs和OBCFAs；不同产地同类型奶酪中棕榈酸和5种OBCFA含量差异显著。Vargas-Bello-Pérez等[47]采用PCA、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)以及FA剖面差异对零售奶酪进行判别，发现PCA可以区分奶酪种类，但难以区分生产规模；OPLS-DA能区分奶酪生产规模，并揭示大规模生产奶酪和集约化系统间的相关性。乳制品在加工过程中因发酵、贮藏等工艺致使其FA含量和组成发生改变，进而赋予乳制品特殊风味、口感及质地。FA含量和组成的变化增加乳制品品质分析的难度，多元统计分析方法的引入对FA信息深度挖掘具有重要意义。

2.3 在植物油品质检测中的应用

不同植物油在风味与营养上差别较大，用途上也存在区别，致使售价差别较大，不法分子为谋取暴利而掺假。利用植物油FA组成与含量上的差异实现产地区分和种类判别，不仅保护消费者权益，还可以为消费者提供合理的消费指导。

2.3.1 产地判别 不同地域自然条件存在差异，使油料作物在生长过程中FA成分积累不一样，造成不同地区植物油FA组成和含量的差异。宋美蓉等[48]采用GC/MS研究云南与河南两地茶籽壳和仁的FA组成及各成分相对百分含量的差异，发现这两个地区茶油FA的油酸、亚油酸含量差异较大，可以作为鉴别其产地的依据。Hlima等[49]以FA成分和酚酸含量为指标研究突尼斯海岸不同位置橄榄油之间的差异，基于方差分析和PCA/分级聚类算法(HCA)相结合改进地理分类，发现橄榄品种和地理区域对FA含量均有显著影响(P<0.05)，以FA含量可实现橄榄油地理位置的鉴别。张晓霞等[50]采用GC/MS测定宁夏、甘肃、陕西、内蒙古、河北、辽宁6个产地亚麻籽含油率及FA组成，发现含油率与种子产地生长季积温呈显著负相关。张仁凤等[51]应用GC/MS分析陕西、重庆、陇南、天水、四川、贵州6个产地红花椒籽油的FA组成，发现不同产地红花椒籽油FA组分相同但含量差异较大，陕西样品和贵州样品亚油酸含量最高，而重庆、陇南、天水与四川样品中油酸的含量最高；重庆样品油酸、亚油酸和亚麻酸含量均最高，贵州样品油酸、亚油酸和亚麻酸含量均最低；可将油酸、亚油酸和亚麻酸的含量作为鉴别红花椒籽油产地的指标。FA直接影响食用油品质，而产地及其自然条件的差异致使同品种油作物在FA组分和含量的差异，基于FA组分和含量的差异可实现油料作物产地追溯。

2.3.2 品质分析 不同植物油FA存在较大差异，为基于FA组成分析判别植物油种类提供理论依据，对植物油品质进行监控作用。岳虹等[52]采用GC/MS测定橄榄油和沙棘油FA，发现橄榄油UFA总含量更高，而沙棘油UFA的种类更多。姜波等[53]用GC/MS测定大豆、两种葵花籽、白花生、黑花生、白芝麻、黑芝麻、油菜籽和棉花籽9种植物油中FA组成和相对含量，发现不同种类植物油的FA组成和相对含量各不相同，油酸与亚油酸总量可区分不同种类食用植物油。杨水艳等[54]采用GC测定橡胶籽油、葡萄籽油等10种云南特色植物油的脂肪酸组成进行了分析与评价。除坝子油和青刺果油外，其余8种植物油的不饱和脂肪酸含量均超过80%；SFA与MUFA，PUFA比例接近推荐膳食脂肪酸比例1∶1∶1的有坝子油、青刺果油和橡胶籽油，这些植物油都具有很好的开发利用价值。

2.4 在药食同源食材中的应用

药食同源食材在中国膳食结构中有着不可代替作用，其品质显得尤为重要。产地与品种对药食同源食材的功能具有影响，准确区分不同产地与品种至关重要。

2.4.1 品种区分 因为基因不同，致使不同品种FA组分与含量存在差异，进而使各个组成不同，Zamany等[55]采用GC对阿富汗20种杏仁品种FA组成分析，发现杏仁品种对FA含量有影响；以12种FA、总脂和α-生育酚作为14种变量进行主成分分析，发现总脂含量与C18:1有很强的相关性，与C18:2n6c和C16:0的相关性较差，PCA结果显示不同品种杏仁分布呈规律性。Sánchez-Salcedo等[56]采用GC对西班牙种植的白桑椹和黑桑椹中的14种 FA进行定性和定量测定，两种桑椹最丰富的FA均是亚油酸、其次是棕榈酸、油酸和硬脂酸。Ercisli等[57]对土耳其东安纳托利亚地区的白、红、黑桑树果实进行FA分析，发现桑椹总脂肪含量较低，亚油酸是主要FA，其次是棕榈酸；桑椹不同品种FA含量存在差异性，FA图谱可用于桑椹品种的鉴定。陈文学等[58]采用GC/MS对4种不同品种人参的FA成分进行分析，鉴定出20种脂肪酸，(Z,Z)-9,12-十八碳二烯酸、棕榈酸和(Z,Z,Z)-9,12,15-十八碳三烯酸为主要FA；(Z,Z)-9,12-十八碳二烯酸含量二马牙最高；棕榈酸含量圆膀圆芦最高；(Z,Z,Z)-9,12,15-十八碳三烯酸含量二马牙最高，不同品种人参之间的差异，可以成为人参品种选育的一项重要参考指标。利用不同品种药食同源食材FA组成的差异，可以实现不同品种的区分，为作物种植因地制宜、优培优育品种提供理论依据。

2.4.2 产地溯源 不同产地药食同源食材FA差异，致使其效果有所不同。李吉光等[59]采用GC/MS技术建立了13种不同产地黑果枸杞FA的指纹图谱，利用相似度分析法结合PCA分析将样品聚成两类。Cossignani等[60]通过GC/MS对3个国家19种枸杞样品FA分析，采用PCA和线性判别分析(LDA)发现FA和甾醇可用于鉴别枸杞地理来源。Tian等[61]采用GC/MS检测新疆库车县、轮台县、喀什3个地区15批白杏仁油FA组成，聚类分析可成功鉴别白杏仁油与其他油及白杏仁油的产地。Amorello等[62]对西西里岛、西班牙和加利福尼亚3个地区21个杏仁样品进行矿物质和FA组成的测定，基于FA谱分类的正确率为77%，基于矿物质和FA组成分类的正确率为82%，为杏仁的地理起源鉴定提供了一种简单的分析方法。药食同源食材在膳食结构中有着举足轻重的位置，通过FA差异性实现产地溯源，为监督产品产地提供依据。

3 结束语

系统性地建立食品脂肪酸数据库，利用脂肪酸组分与含量差异可以实现肉品、乳与乳制品、植物油及药食同源食材产地溯源、品种区分、品质判别，有效控制食品质量及检测食品掺假，并在一定程度上指导种养殖及选种育种工作。目前研究基本针对某些产地、产品或者品种，样品量不够大，覆盖面不够广，建立完整且系统的食品脂肪酸数据库需要样品多且齐，样品收集在一定程度上存在困难，对不同样品前期处理方法存在差异，开发适用所有食品脂肪酸的检测方法有待探究，脂肪酸与其他成分的相关性联系也需要进一步深入研究。