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气相色谱质谱联用仪测定芝麻油中脂肪酸组成的方法研究

2020-10-27杨标斌吴华媛

江西化工 2020年5期
关键词:芝麻油甲酯组分

杨标斌 吴华媛

(1.江西省产品质量监督检测院,江西 南昌 330006;2.国家食品质量安全监督检验中心,北京 100007)

芝麻油营养价值丰富,以油酸和亚油酸等不饱和脂肪酸为主,占脂肪酸总量的80%以上,芝麻油也叫香油,它是以芝麻为原料加工制取的食用植物油,是消费者喜爱的调味品。芝麻油中富含有益健康,特别是有益心脏和血管健康的不饱和脂肪酸。这些不饱和脂肪酸被人体吸收和利用,促进胆固醇的代谢,清除动脉血管壁上的沉积,从而起到软化血管、防治动脉硬化的作用。长期食用芝麻油还可以明显降低高血压病的发生率,减少高血压患者为降低血压所必须服用的药物的数量。芝麻油的脂肪酸组成主要成分为十六碳酸甲酯(C16:0)、十八碳酸甲酯(C18:0)、顺-9-十八碳一烯酸甲酯(C18:1N9C)、顺,顺-9,12-十八碳二烯酸甲酯(C18:2N6C)四种成分含量高,但由于有些不法商贩为了获取更高利润,以次充好,因此对芝麻油的掺假检测也是克不容缓。

目前测定芝麻油掺假的方法主要有光度法、近红外光谱法、气相色谱法、指纹图谱法等,鲜有质谱联用仪检测的报道。由于质谱仪可以对各脂肪酸组分进行准确定性和定量,国标方法也仅限于气相色谱法,但该法对于一些组分由于保留时间的漂移,而无法准确定性和定量。本研究拟用异辛烷提取芝麻油脂肪酸,甲醇钠-甲醇和乙酸甲酯甲酯化,用安捷伦气相色谱柱HP-88分离组分,建立Q3-SIM方法,旨为开展对食用植物油风险监测和食品安全管理提供方法参考。

1 材料与方法

1.1 仪器

岛津三重四级杆气质联用仪(GCMS-TQ8040NX),EI源;AR204-N梅特勒托利多分析天平;VORTEX-GENIE2涡旋仪。

1.2 方法

1.2.1 甲醇钠甲醇甲酯化:称取大约60mg的芝麻油共15份,每5份用一种溶剂提取,分别用正己烷、正庚烷、异辛烷2mL提取,涡旋1分钟,再加入100μL甲醇钠-甲醇(27克甲醇钠溶于100mL甲醇)溶液,50μL乙酸甲酯溶液,涡旋1分钟,静置5分钟,过膜上机。

1.2.2 仪器条件:安捷伦色谱柱HP-88(100m×0.25mm×0.2μm)载气:氦气;流速:0.7mL/min,进样1μL,分流进样,分流比为10:1;进样口温度250℃程序升温:初始温度100℃,保持10min,以3℃/min升温到240℃,保持30min;离子源温度:230℃,接口温度250℃,溶剂延迟时间9.5min。

1.2.3 37种脂肪酸标样定性定量分析:用气相色谱-质谱仪进行全扫描分析(Q3-SCAN),用化学工作站NIST谱库进行谱图解析并确认,确定各组分的保留时间,用外标法计算各组分的含量。

1.2.4 芝麻油脂肪酸组成分析:用甲酯化好的芝麻油样品15份,分别用上述方法测定。

1.2.5 采用Q3-SIM的方法测定:原标样浓度要稀释10倍进样,以免出现溶剂饱和,且各组分也会出现饱和,形成馒头峰,定量不准,见图1。因此为了能将标样峰型出得尖锐,峰宽小,将标样的浓度稀释10倍进样,得出稀释后的图谱,见图2。同理,甲脂化好的样品(芝麻油质控样品)也需稀释10倍进样。主要是因为Q3-SIM的方法比Q3-SCAN的方法灵敏度更高,大约强10倍左右。Q3-SIM的方法是基于Q3-SCAN的基础上研究开发的方法,气相部分的条件是一致的,主要是用谱库确定37种脂肪酸组成的分子式和分子量,并登记注册至定性表,查出 各组分的具体的名称,同时确认每种组分的母离子和子离子,从而建立Q3-SIM的方法,然后用不同溶度的脂肪酸标样进样,绘制标准曲线,试样通过标准曲线查得各组分含量。

图1 未释释时37种脂肪酸甲酯标准溶液TIC图

图2 稀释10倍后37种脂肪酸甲酯标准溶液TIC图

2 结果与分析

2.1 前处理优化

2.1.1 在脂肪酸甲酯化过程中采用碱催化法在温和条件下反应,避免和减弱了短链和不稳定脂肪酸(如多不饱和脂肪酸、环丙烷基脂肪酸、共轭亚油酸等)的氧化、位移等副反应发生,该方法简便快捷,只能将脂肪酸甘油脂和磷酯类化合物甲酯化,而游离脂肪酸、腊等成分不能甲酯化,其它的如硫酸甲酯化,会破坏脂肪成分,不利于脂肪酸的提取。此外还有三氟化硼-甲醇法,该方法前处理繁锁,毒性大,不适合大批量的脂肪酸的检测,用甲醇钠-甲醇法前处理方便,简单,也就是和我们常用的氢氧化钾-甲醇法具有异曲同工之秒,甲醇钠在甲醇溶液中更稳定,在甲酯化食用油时脂肪酸成分不容易破坏,因此采用甲醇钠-甲醇甲酯化更理想。

2.2.2 提取芝麻油脂肪酸所用溶剂的优化:选择3种色谱纯溶剂,分别为正己烷、正庚烷、异辛烷提取芝麻油。称取大约60mg芝麻油15份,每5份为一组,每组用一种溶剂提取,每一份都用2mL溶剂加入,涡旋1min,静置5min,分别加入50μL的乙酸甲酯溶液和100μL的甲醇钠-甲醇溶液,涡旋1min,然后放入冰箱(0至4℃),让其甲酯化10min,降温的目的是为了甲酯化更完全。然后拿出过膜上机。先用Q3-SCAN的方法确定何种溶剂提取对脂肪酸的成分测定更稳定,测定了芝麻油的四种主要成分,依次为十六碳酸甲酯(C16:0)、十八碳酸甲酯(C18:0)、顺-9-十八碳一烯酸甲酯(C18:1N9C)、顺,顺-9,12-十八碳二烯酸甲酯(C18:2N6C),从保留时间、峰面积、浓度的RSD三个指标考查,测得的数据如表1、表2、表3。

表1 用正己烷提取芝麻油脂肪酸成分信息(n=5)

表2 用异辛烷提取芝麻油脂肪酸成分信息(n=5)

表3 用正庚烷提取芝麻油脂肪酸成分信息(n=5)

从表1、表2、表3可以看出,用异辛烷提取芝麻油测定四种主要脂肪酸成分的保留时间、峰面积、浓度RSD均为5%以下,保留时间RSD在0.005%~0.009%,峰面积RSD在1.28%~1.46%,浓度RSD在1.28%~1.47%,正庚烷保留时间RSD在0.004%~0.007%,峰面积RSD在2.86%~6.59%,浓度RSD在2.86%~6.61%,正己烷保留时间RSD在0.007%~0.03%,峰面积RSD在7.89%~17.33%,浓度RSD在7.92%~17.39%。由此可见,使用异辛烷提取芝麻油脂肪酸成分准确度最好,精密度最高,性质最稳定。其次为正庚烷、最后为正己烷,一般不建议使用正己烷提取。原因分析:因烷烃在碳原子数越多的情况下,性质越稳定,越不容易挥发,因此脂肪酸成分在相对稳定的溶剂下,更稳定。

3 Q3-SIM方法的开发

3.1 Q3-SCAN方法

用Q3-SCAN方法得出37种脂肪酸的成分名称、保留时间,还要依次得出每种组分最佳的母离子和子离子,现以丁酸甲酯(C4:0)为例,如图3所示。

图3 37种脂肪酸甲酯标准溶液丁酸甲酯MIC图

从图3可知,在测定37种脂肪酸组成丁酸甲酯(C4:0)时,碎片离子74丰度最高,其次71为第二,因此选择74为C4:0的母离子,71为C4:0的子离子,依此类推,其余36种脂肪酸组成,从离子碎片图中可以一一找到母离子和子离子。选好了37种脂肪酸组成的母离子和离子,为Q3-SIM的方法的建立提供了依据。根据Q3-SCAN确立好的37种脂肪酸组成的保留时间、母离子和子离子,建立Q3-SIM的方法。Q3-SIM方法出峰相对干净,从其原理来看,质谱只允许相应组分的离子通过,其他组分及杂质不能通过质谱检测器,相对气相色谱而言,减少了杂质和各组分判断失误的可能性,减少假阳性的可能。同时可以用母离子定量,子离子定性。

3.2 工作曲线和定量检出限

本实验以37种脂肪酸质量浓度为横坐标,以峰面积为纵坐标,依据标准溶液的实际溶度,进行稀释,共取5个标准点。该标样37种成分中原有浓度有3个,分别为200、400、600μg/mL,稀释后有些组分浓度为4、8、10、16、20μg/mL,有些组分为8、16、20、32、40μg/mL,其他为12、24、30、48、60μg/mL。以信噪比S/N=3时对应的目标化合物含量为方法的检出限,以信噪比S/N=10时对应的目标化合物含量为方法的定量限,结果列于表4。

表4 37种脂肪酸甲酯(Q3-SIM)组分信息

3.3 回收率和精密度的测定

向芝麻油质控样品中分别加入三种不同浓度水平的混标,每个添加水平重复测定5次,以工作曲线定量,计算方法的回收率和精密度(以相对标准偏差表示),结果列于表5。可见该方法的精密度和准确度良好,可以满足脂肪酸成分分析的要求。应用该方法检测脂肪酸成分,均能满足芝麻油国标标准要求,结果令人满意。图4为芝麻油质控样品的色谱图,图5为芝麻油样品MIC图。

表5 芝麻油中四种脂肪酸成分的回收率和精密度

图4 芝麻油样品TIC图

图5 芝麻油样品MIC图

表6 芝麻油质控样品脂肪酸成分信息表

从表6可知,使用气相色谱-质谱联用仪Q3-SIM方法可以达到较好的检测芝麻油的脂肪酸成分的效果,37种脂肪酸相关系数均在0.999以上,用母离子定量,子离子定性,离子比率均在30%以内。从而以点带面,进而可以对除芝麻油以外的食用植物油进行检测,实用性较强。该方法相比气相色谱法而言,在定性定量方面,可以减少假阳性的发生,也是该方法的主要优势所在。

4 结论

本研究建立了三重四极杆质谱联用仪定性定量分析37种脂肪酸标准样品中脂肪酸成分的检测,确立了Q3-SIM方法,并运用于研究以芝麻油为代表的脂肪酸的检测,获得满意结果。得出37种脂肪酸的检出限在0.25~1.0mg/L,定量限在0.75~3.0mg/L,线性关系良好,相关系数均在0.999以上。该方法准确可靠,灵敏度高,前处理简单,可应用于各种食用植物油脂肪酸的检测,为食品安全监督检测提供有力的技术支撑。

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