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基于三酰甘油指纹图谱光谱网络的食用油基质辅助激光解吸/电离质谱分型

DOI：10.1021/acsomega.9b02433 期刊：ACS Omega 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 现代社会中，制造商掺假食用油的现象屡见不鲜。由于食用油化学成分复杂，定量测定掺假程度并验证其真实性具有挑战性。本研究开发了一个稳健且简便的MALDI-TOF-MS平台，用于快速获取食用油中甘油三酯（TAGs）的指纹图谱，并通过光谱相似性分析在化学层面定量揭示食用油间的关联性。我们特别提出了基于光谱相似性的"油脂网络"可视化方法，能可靠地对数十种动植物源商业食用油进行分类。该策略因对甘油三酯谱系细微变化的高灵敏度探测能力而优于传统多元统计方法，这进一步体现在成功鉴定台湾一起食品欺诈案中掺假猪油的应用实例上。最后研究表明，该平台能对橄榄油与菜籽油的二元混合物进行定量评估——这是市场上常见的橄榄油掺假类型。总体而言，这些结果为食品工业中基于化学指纹的油脂质量控制和真伪鉴别提供了新策略。
作者： Ting-Hao Kuo，Hong-Jhang Chen，Hsin-Hsiang Chung，Cheng-Chih Hsu，Min-Shan Kuei，Yi Hsiao
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一个强大且简单的MALDI-TOF-MS平台，用于快速指纹识别食用油中的甘油三酯（TAGs），以定量测定掺假程度并证明食用油的真实性。

研究成果

所开发的MALDI-TOF-MS平台结合光谱相似性分析，为基于化学指纹图谱的食用油质量控制和真伪鉴别提供了新策略。该技术能对食用油进行系统分类，对甘油三酯谱系的细微变化具有强鲁棒性和高灵敏度，为食品行业掺假检测提供了有前景的解决方案。

研究不足

该研究聚焦于食用油的甘油三酯谱图，可能无法捕捉其他潜在的掺假标志物。该方法的有效性仅在有限种类的油品和掺假场景中得到验证。

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