《Microchemical Journal》：Optimization of anthocyanin recovery from grape skins and HPLC–MS/MS validation for simultaneous determination of twelve anthocyanins
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•通过 HPLC-MS/MS 定量分析了葡萄皮中的十二种生物活性花青素。•利用多响应响应面法（RSM）优化了超声波辅助回收。•单葡萄糖苷和二葡萄糖苷花青素显示出不同的回收模式。•低基质效应证实了对相关花青素进行可靠图谱分析。•该方法支持对葡萄衍生食品材料的质量评估。引言花青素
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通过 HPLC-MS/MS 定量分析了葡萄皮中的十二种生物活性花青素。
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利用多响应响应面法（RSM）优化了超声波辅助回收。
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单葡萄糖苷和二葡萄糖苷花青素显示出不同的回收模式。
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低基质效应证实了对相关花青素进行可靠图谱分析。
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该方法支持对葡萄衍生食品材料的质量评估。
引言
花青素是水溶性类黄酮色素，广泛分布于葡萄、浆果、红卷心菜及其他植物源性食品中 [1]。它们通常由花青素苷元与糖基结合而成，并可能通过酰化进一步修饰 [2]。除了赋予水果和蔬菜红色至蓝紫色的颜色 [3] 外，花青素由于其潜在的生物活性及其在食品质量评估中的重要性而备受关注 [4] [5]。在天然存在的花青素苷元中，飞燕草素、青素、锦葵色素、天竺葵色素、芍药色素和翠雀素常见于水果中，主要以糖苷化形式存在 [6]。在葡萄衍生基质中，它们的 3-O-葡萄糖苷和 3,5-O-二葡萄糖苷（图 S1）代表结构相关但分析上不同的花青素群 [3]，[7]。
因此，对单一花青素及其不同糖苷形式的分析至关重要。总花青素含量仅提供总体估计，无法揭示特定化合物在相对丰度、回收行为或分析响应方面的差异 [8]。糖基化模式影响极性、亲水性、分子稳定性、色谱保留和电离效率，这意味着单葡萄糖苷和二葡萄糖苷花青素在提取和仪器分析过程中可能表现不同 [9]，[10]。因此，仅基于总花青素或少数代表性化合物的分析策略可能会掩盖化合物特异性损失、基质效应或某些花青素类的回收偏差。因此，化合物特异性图谱分析对于葡萄皮及相关食品材料的可靠质量评估是必要的。
目前，花青素分析主要依赖于 HPLC-DAD、HPLC-MS 或 UPLC-MS/MS [11]。虽然这些技术提供了有用的分离和检测能力，但在复杂基质中同时准确定量多种结构相似的花青素仍然具有挑战性 [12]。糖取代、极性和取代基团的差异可能导致不同的保留行为、信号响应和电离效率。此外，花青素对 pH、温度、光和溶剂条件敏感，在样品制备过程中可能发生降解或转化 [13]，[14]。葡萄皮基质中共提取的糖、有机酸、酚酸和其他多酚类物质可进一步影响检测响应和定量准确性 [15]，[16]。
因此，样品前处理是可靠测定花青素的关键步骤 [17]。提取溶剂组成、酸化、温度和提取时间可直接影响目标分析物的回收率 [18]。由于单一花青素可能对相同的前处理条件做出不同响应，仅基于总提取收率进行优化可能会改善主要化合物的回收率，而忽略低回收率或更敏感的组分 [19]，[20]。需要一种考虑整体回收率以及单葡萄糖苷和二葡萄糖苷花青素之间差异的系统前处理策略，以提高同时分析花青素的可靠性和可比性。
因此，本研究旨在优化超声波辅助提取并验证一种 HPLC–MS/MS 方法，用于同时测定葡萄皮中的十二种代表性花青素，包括衍生自六种主要花青素苷元的六种 3-O-葡萄糖苷和六种 3,5-O-二葡萄糖苷。单因素实验和响应面法用于优化影响花青素回收率的关键提取参数。进一步优化后的方法在基质效应、提取回收率、过程效率、检出限和定量限、精密度、准确度和短期稳定性方面进行了评估。这项工作为改善葡萄衍生食品材料中结构相关花青素的回收率和定量可靠性提供了一种系统的方法。
章节摘要
植物材料
本研究使用了香印葡萄（来自云南）、红地球葡萄（来自山东）和黑夏葡萄（来自云南）。收获后，所有葡萄样品均经清洗并在真空冷链条件下运输至实验室。在实验室中，葡萄经人工去皮，分离出的葡萄皮迅速且轻柔地用蒸馏水冲洗，以去除残留的果肉、糖和其他可溶性表面基质成分。洗涤仅作为
超声波辅助提取的单参数优化
既往研究表明，在适当范围内延长超声处理时间可促进花青素的释放和溶解，从而提高其总提取收率 [22]。然而，在同一提取条件下，单一花青素的提取行为可能不同，其对提取时间的响应模式尚不清楚 [23]，[24]。因此，比较了十二种目标花青素在不同超声
结论
在本研究中，通过系统的前处理优化和 HPLC–MS/MS 验证，提高了葡萄皮中十二种代表性花青素的提取回收率和定量可靠性。利用单因素实验和多响应面法评估了甲酸浓度、甲醇浓度、提取温度和提取时间的影响。优化后的条件为含有 0.1% 甲酸的 74% 甲醇，固液
CRediT 作者贡献声明
文庆德： 写作 - 初稿，调查。张艾芝： 写作 - 审核与编辑。欧阳丹： 写作 - 审核与编辑。卢彤： 监督，资源。毛凌燕： 资源，数据管理。沈建： 方法论，调查。周紫燕： 方法论，调查。罗晓虎： 项目管理，资金获取。邢佳丽： 项目管理，资金获取。
在写作过程中生成式 AI 和 AI 辅助技术的声明
在本工作的准备过程中，作者使用了 ChatGPT 以改善语法、澄清措辞并完善几个段落的结构。使用该工具/服务后，作者根据需要对内容进行了审核和编辑，并对发表文章的内容承担全部责任。
竞争利益声明
作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本论文中报告的工作。
致谢
本工作的资金由 国家市场监督管理总局重点科研项目（编号：2024MK147）、宁波市重点科研项目（编号：2024S243，编号：2023Z127）、浙江省市场监督管理局科技计划项目（编号：ZC2026044，XM2026042）、宁波甬江人才引育计划青年创新人才项目（编号：2022A156G）以及 宁波市科技公益计划项目宁波科学与技术术
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