《Journal of Food Composition and Analysis》：Challenges, evolution, and paradigm prospects of selenium speciation analysis in food: The essential path to precision nutrition
硒的生物活性本质上由其化学形态决定。然而，食品硒形态分析仍受若干关键瓶颈制约：不稳定硒代半胱氨酸的准确定量、认证标准物质（CRM）的有限可得性及国家标准方法的缺乏、基质干扰、未知物种识别能力不足、对新兴硒纳米颗粒（SeNPs）及复杂物种（如硒蛋白（selenoproteins）和硒多糖（selenopolysaccharides））的分析能力欠缺，以及先进分析技术在常规实验室中应用有限。本研究系统综述了硒分析技术的演变历程，涵盖光谱总硒定量、联用质谱（hyphenated-MS）形态分析、结构解析和集成原位（in-situ）成像。首次提出“硒形态组学（Selenospeciomics）”范式，标志着从孤立物种检测向整体、原位及智能化全硒形态谱表征的转变。该框架将硒形态分析从单纯的分析工具转变为连接食品化学与精准营养的桥梁，为富硒食品的精准开发及循证膳食指南提供新的评价范式和方法学支持，并最终推动营养科学从总摄入量向分子营养学迈进。
本文系统回顾了食品硒形态分析技术从总定量到“硒形态组学（Selenospeciomics）”的演变历程，并总结了核心挑战与未来展望。以下按小标题分述各主体部分内容。
**1. 引言**
硒是一种必需微量元素，主要通过硒蛋白（selenoproteins）发挥生理功能，在抗氧化、免疫调节和甲状腺激素代谢中起关键作用。硒的生物利用度、活性和毒性强烈依赖于其化学形态，不同物种在吸收、转运和代谢途径上存在显著差异。经过数十年发展，以液相色谱-电感耦合等离子体质谱（LC-ICP-MS）为核心的定量框架已实现高灵敏度、高分辨率和高通量，但针对已知物种的目标定量范式在未知物种结构解析、低丰度及不稳定物种识别方面存在固有局限。技术演变遵循从总含量到形态、从静态定量到空间分辨分析的逻辑。原子光谱技术（如原子吸收光谱法（AAS）和原子荧光光谱法（AFS））用于总硒测定，自1990年代LC-ICP-MS实现无机硒、有机硒及硒代氨基酸的常规区分，21世纪初液相色谱-串联质谱（HPLC-MS/MS）实现未知物种结构鉴定，激光剥蚀电感耦合等离子体质谱（LA-ICP-MS）和X射线吸收近边结构谱（XANES）扩展至空间分布和原位分析。然而，从总定量到精准形态分析仍面临基础科学（关键物种不稳定性）、方法学（标准化缺失和基质干扰）和技术转移（先进仪器与基层需求不匹配）等结构性挑战。为此，本文提出“硒形态组学”集成分析范式，旨在系统回答“存在什么物种、分布在哪里、如何转化”三个相互关联的问题。
**2. 形态决定命运：硒生物效应的形态依赖性及精准分析的逻辑起点**
**2.1 从形态到功能：硒蛋白作为有机硒化合物的分子基石**
硒的生物效应具有显著“形态依赖性”，其营养功能和毒性风险高度取决于化学形态。硒的生理功能主要通过硒蛋白介导，人体已鉴定出超过25种硒蛋白，其活性中心均含有硒代半胱氨酸（Sec，即第21种基因编码氨基酸）。谷胱甘肽过氧化物酶（GPx）家族构成抗氧化防御系统，碘甲状腺原氨酸脱碘酶调节甲状腺激素，硒蛋白P（SelP）是血浆中硒的主要载体并维持全身硒稳态。非蛋白有机硒化合物如硒代蛋氨酸（SeMet）可非特异性掺入蛋白质，成为膳食硒储备库；硒甲基硒代半胱氨酸（MeSeCys）经β-裂解酶代谢生成甲基硒醇，具有强抗肿瘤活性。有机硒的生物价值源于其化学形态赋予的特定代谢途径和分子靶向性。
**2.2 形态决定毒性：无机硒的毒性阈值与总硒测量的局限性**
无机硒（亚硒酸盐、硒酸盐）毒性显著高于有机硒，急性摄入超过1000 μg可引发中毒，慢性每日摄入超过400 μg与脱发、指甲异常和神经损伤相关。国际和国内权威机构以总硒为基础设定膳食安全摄入量（如世界卫生组织推荐成人55 μg/天，中国营养学会推荐60 μg/天，可耐受最高摄入量均为400 μg/天）。但总硒标准无法区分无害有机硒与高风险无机硒，也无法反映不同物种的生物利用度和代谢命运差异。因此，“形态-功能-风险”三元关系推动形态分析从补充技术上升为食品科学的核心前提，硒形态组学的概念基础要求将形态数据作为独立变量纳入食品评价体系。
**3. 食品中硒形态谱的特征与形成机制**
**3.1 无机硒：植物中的富集位点与动物中的硒源指示剂**
食品中硒分为无机和有机形态。植物性食品中硒主要为有机形态，无机硒仅占少量，且集中在根和茎等吸收转运枢纽，果实和谷物中含量极低。动物性食品中硒以有机形态为主，肌肉中SeMet占主导，内脏器官（如肝、肾）中Sec占优；有机硒补充剂量增加时SeMet比例上升，Sec比例下降。在现代有机硒补充饲养条件下，可食用组织中几乎检测不到无机硒残留，因此无机硒的存在和浓度可作为追溯膳食硒源化学形态及评估动物体内硒代谢转化效率的分子指标。
**3.2 有机硒：从同化产物到功能载体的形态转变**
有机硒是食品中硒的主要形态，其形态谱记录了生物体内同化→转化→功能化三阶段转变路径。植物通过硫同化途径将亚硒酸盐转化为硒代半胱氨酸（SeCys）和SeMet；十字花科和葱属植物通过硒代半胱氨酸甲基转移酶（SMT）将Sec转化为MeSeCys，赋予低毒和强抗癌活性。富硒食用菌中硒多糖是重要有机硒储库，富硒茶叶中也检测到硒-多糖复合物。动物性食品中，有机硒进一步浓缩为硒蛋白，水产品中SeMet和Sec是核心组织储库，禽蛋中硒以蛋白结合形式沉积于蛋黄，畜禽肌肉中SeMet占主导，肝脏中Sec比例随GPx和SelP等硒蛋白表达水平动态变化。从无机盐到氨基酸再到蛋白质/多糖复合物的转化链揭示了硒营养价值的根源在于生物体赋予的化学形态，而非元素本身。
**4. 硒形态分析技术的演变：从总定量到硒形态组学**
**4.1 目标定量时代：联用技术体系的建立与范式局限**
**4.1.1 液相色谱-电感耦合等离子体质谱（LC-ICP-MS）**
作为硒形态定量的“金标准”，LC-ICP-MS具有ng/L级检测限、超过七个数量级的线性范围和同时多元素分析能力，对复杂食品基质中多种硒物种的定量具有独特优势。但其无法提供分子结构信息，在分析硒纳米颗粒等新物种时需繁琐前处理，且仪器成本高。
**4.1.2 LC-氢化物发生（HG）-AFS和LC-HG-AAS**
LC-HG-AFS检测限可达亚μg/L至低μg/L，成本低、稳定性好，适用于基层实验室富硒食品中已知硒物种的常规监测。LC-HG-AAS灵敏度低、基质干扰大，主要适用于高浓度样品中无机硒检测。两者均依赖保留时间匹配进行定性，在无标准品时误判和漏检风险增加。
**4.1.3 HPLC-MS/MS**
HPLC-MS/MS实现了从元素特异性到分子特异性分析的范式转变，通过精确质量数、特征碎片离子和硒同位素丰度模式的多维约束，首次直接鉴定未知硒代谢物结构。但定量准确性受限于标准品有限、电离效率差异和基质效应，目前常与LC-ICP-MS互补使用，尚未实现商业化功能集成。
**4.1.4 气相色谱-质谱（GC-MS）和气相色谱-串联质谱（GC-MS/MS）**
GC-MS对挥发性及可衍生化硒物种具有优异分离和结构确认能力，GC-MS/MS通过多反应监测（MRM）提高选择性和灵敏度，适用于植物源性食品中二甲基硒和二甲基二硒等挥发性化合物分析。但其应用范围局限于挥发性硒物种，硒代氨基酸等非挥发性物种需衍生化处理，且衍生化涉及有毒试剂。
**4.2 前沿探索：智能化、原位分析与系统化的新兴技术**
**4.2.1 综合形态筛查能力的扩展**
毛细管电泳（CE）-ICP-MS以纳升级进样和绿色溶剂为特点，在带电硒物种（如Sec、硒酸根阴离子）高分辨分离中具有独特价值，但绝对灵敏度和复杂基质耐受性仍是瓶颈。固相（微）萃取-光谱/质谱联用技术通过功能化吸附材料（如分子印迹聚合物、金属有机框架）实现特定硒物种的选择性富集和在线检测，适用于环境水样和生物体液中的快速监测。元素和分子质谱的集成系统（如HPLC-ICP-MS/ESI-MS平行互补平台）首次实现同一色谱馏分中元素组成和分子结构的同时分析，显著提升未知硒代谢物发现效率，构成“硒形态组学”框架的核心技术引擎。
**4.2.2 原位空间分布分析能力的突破**
X射线吸收近边结构谱（XANES）利用同步辐射光源，无需提取分离即可直接鉴定固体或冷冻样品中硒的价态和配位环境，是唯一能保留样品原始空间位置获取化学形态信息的技术。
**4.2.3 小型化与快速筛选技术的演进**
微流控芯片集成原子光谱/质谱技术将样品前处理、分离和检测集成于数平方厘米的芯片平台，为全自动化、小型化和单细胞水平分析提供可行路径。激光诱导击穿光谱（LIBS）具有近无损、前处理简单、亚秒级响应和便携性，在快速现场筛查和大样本初步分析中优势明显，但灵敏度（mg/kg级）低于ICP-MS，且缺乏固有分离能力，形态识别需依赖预分离步骤，目前主要用于无机硒的定性识别。
**4.3 范式临界：从技术集成到学科创新的历史性跨越**
硒形态分析技术正站在从“目标定量时代”向“形态组学时代”跨越的历史门槛。现有主流技术虽在“已知物种精准定量”上已趋成熟，但存在无法覆盖整个物种谱、无法重建空间原位信息、无法自主分析高维数据等固有局限。前沿技术开始填补这些空白，但尚分散于不同学科和应用场景，缺乏统一框架。
**4.4 硒形态组学：定义、框架与示意图**
本文提出“硒形态组学”范式，定义为对食品基质中硒形态谱的全息、空间分辨和数据驱动表征。它涵盖从小分子硒代氨基酸到硒蛋白、硒多糖等大分子复合物以及硒纳米颗粒，同时保留空间分布信息。与传统形态分析主要针对已知物种不同，硒形态组学旨在建立三个递进层次的理解：存在什么物种、分布在哪里、如何转化。
**5. 应用验证：食品基质中硒形态的特征分析**
**5.1 谷物：主食中硒营养的形态基础与加工稳定性**
谷物硒以有机形态为主（≥80%），SeMet占有机硒的60%~80%。酶辅助提取结合LC-HG-AFS或LC-ICP-MS是主流分析技术。形态分析揭示了硒在加工过程中无机硒损失而有机硒稳定的迁移规律，为富硒谷物“轻碾留胚”加工工艺提供了科学依据。
**5.2 蔬菜：物种和组织的特异性硒形态**
蔬菜中硒积累和形态表现出显著的物种特异性和组织特异性。十字花科蔬菜中特征有机硒物种为MeSeCys，其生物合成依赖于SMT活性，在富硒油菜薹中占总硒的56.36%~72.93%。葱属植物中MeSeCys也是特征有机硒物种。LC-ICP-MS与LC-ESI-HR-MS互补使用是解析复杂硒代谢组的关键，结合组学工具可将硒研究从描述性谱图推向基于机制的物种特异性积累理解。
**5.3 水果：低含量基质中痕量物种的识别与加工效应评价**
水果硒含量虽低，但有机硒通常>80%，SeMet是核心储库物种。坚果中有机硒达90%~95%，SeMet和MeSeCys均常见。高温油炸可使毛豆中SeMet含量降低30%以上，凸显优化加工工艺以保留硒物种的必要性。
**5.4 畜禽肉：组织特异性积累模式与饲料硒源调控途径**
畜禽肉中硒形态高度依赖膳食硒源：有机硒源显著增加肌肉中SeMet沉积，无机硒源优先驱动肝脏硒蛋白合成。Sec的硒醇基易氧化，样品制备中易形成硒代胱氨酸（SeCys?）。物种特异性差异明显：鸡肝中SeMet占主导，羊肾、猪肾和猪肝中Sec占优。随着膳食有机硒水平增加，SeMet比例上升，Sec比例下降，无机硒几乎不可检测。这些发现为“有机硒优先”策略提供了直接形态证据，并建立了肌肉SeMet和肝/肾Sec（常检测为SeCys?）作为评价硒生物强化效果的组织特异性生物标志物。
**5.5 水产品：海洋硒储库的形态特征与环境溯源潜力**
水产品中有机硒>80%，SeMet和SeCys?是双核心物种，组织特异性显著：皮肤组织中无机硒比例增加，软体动物内脏团中有机硒水平高于闭壳肌，部分物种中检测到MeSeCys。HPLC-ICP-MS和HPLC-HG-AFS分别主导精准定量和常规监测。形态分析首次实现环境溯源：贝类内脏团中无机硒比例与沿海工业排放区海水中溶解硒浓度呈显著正相关，可作为海洋环境监测和食品安全早期预警的分子指标。
**6. 核心挑战与未来展望**
**6.1 核心挑战：从长期技术障碍到当前产业瓶颈**
**6.1.1 基础科学层面：关键物种的黑箱**
Sec与SeCys?构成的氧化还原对是精准分析的经典难题。Sec的硒醇基（–SeH）高度活泼，样品处理过程中易氧化为SeCys?，而SeCys?在还原条件下可裂解回Sec，导致无法区分“样品中原有的Sec”与“SeCys?还原产生的Sec”。衍生化策略（如氯甲酸异丁酯衍生化形成稳定的CAM-Sec）可部分缓解，但Sec对酸和热敏感，衍生化步骤复杂，准确评估其真实含量和生物活性仍极其困难。两种物种在人体生理中角色根本不同：Sec是硒蛋白中直接执行生物活性的关键氨基酸，SeCys?则作为有机硒前体间接支持硒蛋白合成，过量摄入可能产生毒性或促氧化效应。
**6.1.2 方法学层面：标准化缺失与基质迷雾**
标准化差距：缺乏标准操作程序（SOP）和基质匹配的CRM导致实验室数据“方言”丛生，严重削弱可比性，阻碍科学共识和监管标准建立。复杂基质干扰：食品中蛋白质、脂质、多糖等构成“分子丛林”，硒物种深嵌其中，面临结合、掩蔽和共洗脱等多重干扰，尤其在高蛋白、高脂肪基质中提取效率降低、色谱分离度下降，痕量物种分析常被复杂基质效应掩盖。
**6.1.3 技术转移与实施层面：新型物种分析真空与技术采纳鸿沟**
新型物种分析真空：传统针对小分子离子的分离分析范式对硒纳米颗粒、硒-多糖/多肽复合物等新型功能物种几乎无效，亟需开发原子质谱与分子质谱深度融合的多模态分析策略。技术采纳鸿沟：LC-ICP-MS在尖端实验室中是基准，但成本高、可及性差；基层实验室主流为LC-HG-AFS，成本低但超痕量灵敏度有限；海外常规实验室依赖现有AAS基础设施，仅限于无机硒分析。这种技术分层和供需错配限制了高精度形态技术在常规检测中的渗透。
**6.2 未来展望：迈向集成、原位、系统化的“硒形态组学”**
**6.2.1 技术汇聚：从单点耦合到多维集成**
硒形态组学的实施依赖三大技术支柱：（1）全面覆盖：从目标小分子分析扩展到大分子物种，开发集成多维色谱、非对称流场流分离、离子迁移和元素/分子质谱的筛选平台；（2）原位能力：推动LA-ICP-MS成像、XANES和纳米二次离子质谱（NanoSIMS）向常规应用发展，实现从平均浓度到组织、细胞水平空间分布的飞跃；（3）智能化：利用机器学习和深度学习分析高维形态数据，实现智能峰解卷积和自动碎片注释，从人工解释转向智能分析。
**6.2.2 方法学创新：从经验依赖到标准化与智能化驱动**
标准化：开发具有认证硒物种浓度的CRM，首先需评估营养重要硒物种的长期稳定性。SeMet相对稳定，而Sec易氧化为SeCys?或不可逆降解，Sec与SeCys?之间的动态氧化还原平衡可能导致其比例在长期储存中漂移，但控制该平衡的动力学因素尚不明确，阻碍了CRM保质期内认证值的保证。智能化：当前AI在硒形态分析中的应用沿三个方向展开：深度学习辅助质谱解卷积、机器学习辅助未知物种识别和数据驱动多组学关联挖掘，但尚处于早期阶段，缺乏真实食品基质验证。在硒形态组学框架中，智能化是第三支柱：广谱形态回答“存在什么物种”，空间表征回答“分布在哪里”，智能解释寻求回答“如何转化及营养意义”。
**6.2.3 范式扩展：从终点检测到全链条干预**
快速检测：开发微流控芯片和便携式LIBS等设备，将硒形态技术延伸至生产线和监管现场，实现从“实验室报告”到“现场决策”的转变。跨学科整合：将精准形态数据嵌入食品加工动力学、营养组学、毒理学和产地溯源，建立硒形态分析作为连接“从农场到餐桌到健康”全链条的定量基准和转化桥梁。
**6.3 监管考量：迈向基于形态的标准**
不同司法管辖区对允许的硒源存在显著差异：美国采用GRAS逐案评估机制，仅允许富硒酵母和L-硒代蛋氨酸用于普遍食品强化；中国允许七种硒源，并在GB/T 22499-2025中首次对富硒大米要求硒代蛋氨酸占总硒不低于65%，标志着产品标准从“总定量”向“有效物种”演进；欧盟统一授权四种硒源；日本采取最严格方式，禁止在普通食品中添加硒。在营养标签方面，各国均以总硒为基础设定NRV或DV，但随特异性形态健康效应证据积累，现有监管框架将需适应，推动从总硒限值向物种特异性标准的渐进演变。
