基于同位素编码衍生化-UPLC-HRMS技术的食用油游离脂肪酸精准分析与定量研究

本研究针对食用油中游离脂肪酸(FFAs)分析存在的基质干扰大、灵敏度低等问题，开发了新型同位素编码衍生化试剂DABA/d6-DABA，结合超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)技术，建立了四维筛选策略，实现了42种FFAs的精准鉴定和相对定量，为食用油品质评估提供了高灵敏度分析方法。

　　

食用油作为人类饮食的重要组成部分，其品质与游离脂肪酸（Free Fatty Acids, FFAs）的含量和组成密切相关。FFAs不仅是能量代谢的关键参与者，更是食用油氧化稳定性的"晴雨表"——过高的FFAs含量会导致油脂酸败、发烟点降低等问题。然而，现有分析方法面临三大挑战：传统GC-MS需要复杂的甲基化前处理；LC-MS直接检测灵敏度不足；商业同位素试剂价格昂贵且合成步骤繁琐。针对这些瓶颈，来自滨州医学院药学院的Anyi Sun、Yan Ren团队在《LWT》发表创新成果，开发了一种高效、灵敏的FFAs分析新策略。

研究团队采用两项核心技术突破：一是自主设计合成DABA/d₆-DABA同位素编码衍生化试剂，仅需两步反应即可获得；二是建立多维鉴定体系，通过同位素丰度比（R_H/N 0.5-2）、保留时间预测（RTD<0.05）、同位素峰匹配（[M+2]⁺/[M]⁺ <10%）和碳数-保留行为关系（r²>0.9）四重验证，大幅提升鉴定准确性。实验选用市售五种食用油（菜籽油、大豆油、橄榄油、花生油、玉米油）作为研究对象。

研究结果部分揭示三大发现：

1. 1.

   方法学验证：DABA在35°C下30分钟即可实现近100%衍生化效率，使质谱信号增强528-3677倍，检测限低至0.04-10 ng/mL。以d₆-DABA标记的十五烷酸（PA）为内标，定量线性范围达50-2000 ng/mL（R>0.99）。

2. 2.

   组成特征解析：在五种食用油中共鉴定出42种FFAs，其中棕榈酸（FFA 16:0）、硬脂酸（FFA 18:0）、亚油酸（FFA 18:2）、花生四烯酸（FFA 20:4）和亚麻酸（FFA 18:3）为主要成分。特别值得注意的是，花生油中总FFAs含量最高（达783088.9 ng/mL），其亚油酸含量（525880.0 ng/mL）显著高于其他油样。

3. 3.

   油种鉴别潜力：主成分分析（PCA）显示五种油品形成四个特征簇，其中大豆油与玉米油聚为一类。正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）进一步证实不同油种的FFAs谱存在显著差异，如菜籽油特有的C22:1脂肪酸可作为鉴别标志物。

这项研究的意义在于：首创的DABA/d₆-DABA衍生化体系相比传统方法反应条件更温和（35°C vs 60°C）、时间更短（30分钟 vs 6小时）；建立的四维筛选策略将假阳性率降低47.5%；获得的食用油FFAs指纹图谱为品质监控提供了新指标。未来可通过扩大样本量验证该技术在食用油掺假鉴别、氧化程度评估等领域的应用价值。该成果不仅为食品分析提供新工具，其衍生化策略对其它羧基化合物的检测也具有重要借鉴意义。