《EUROPEAN FOOD RESEARCH AND TECHNOLOGY》：Chemical mapping of Crocus sativus L. floral parts for assessing compositional consistency and auto-adulteration in saffron-based botanicals
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植物化学变异性使植物源原料的质量评估复杂化，尤其是在经认证的参考物质有限的情况下。藏红花（*Crocus sativus* L.）既用作香料，也用作食品补充剂成分，其不同花部组织间表现出显著的成分差异，因此，评估成分平衡对于质量控制和真伪鉴别至关重要。本研究采
植物化学变异性使植物源原料的质量评估复杂化，尤其是在经认证的参考物质有限的情况下。藏红花（*Crocus sativus* L.）既用作香料，也用作食品补充剂成分，其不同花部组织间表现出显著的成分差异，因此，评估成分平衡对于质量控制和真伪鉴别至关重要。本研究采用液相色谱-行波离子迁移谱-高分辨率质谱（LC-TWIMS-HRMS）对基于藏红花的植物源产品进行 profiling，并在以花部组织为锚点的多元框架内进行评估。在柱头、花瓣和雄蕊参考组织以及九种商业化产品中，共初步鉴定出68种代谢物。对对数转换后的数据进行主成分分析，揭示了一个以柱头-花瓣成分为主梯度的变化趋势。将产品投影至由解剖学质心定义的方向，并通过化合物水平和宏观类别重采样评估方向估计的稳健性。采用正交残差分解来表征主梯度未能捕获的成分变异。大多数产品与柱头参考图谱保持高度一致。部分产品表现出可重现的向花瓣相关化学模式偏移的趋势，该偏移由黄酮类和花青素相对于藏花素（crocins）的协同富集所驱动，与非柱头花部组织的存在相符。这些发现表明，在参考物质有限的条件下，解剖学锚定的化学绘图结合结构化的多元建模能够检测并表征基于藏红花的植物源产品中的成分偏差。
**论文解读：基于花部锚定化学绘图与多元建模的藏红花植物源产品质量评估与同源掺假检测**
**1. 研究背景**
全球范围内植物源健康产品需求日益增长，但质量控制体系仍不完善，主要原因是缺乏能够妥善应对植物化学变异性的稳健且可执行的认证与标准化方案。真伪鉴别旨在确保所用植物的身份，而标准化旨在保证与产品宣称健康功效相关的生物活性化合物具有已知且可重现的浓度。然而，多项研究常揭示标签标识与实际含量不符，这种不一致可能导致功效降低，甚至引发安全隐患，也使生产商在不同供应商和生产批次间验证原料身份、成分和一致性的质量控制工作复杂化。
植物材料的变异性源于多种相互作用因素，包括种内遗传差异、栽培环境条件、采收时间和方法、采后处理以及提取或加工技术的选择。此外，食品欺诈，如故意掺假或原料替代，会加剧该问题，尤其是在高价值植物原料中。
在植物源产品认证领域，存在一类特殊现象——同源掺假。就藏红花而言，特指在声明为纯柱头的产品中添加未声明的、藏红花柱头以外的花部组织。其前缀"auto"指示掺假物源自同一种内，不意味着非故意；此类掺入可能为降低成本而故意为之，也可能因采收时分离不完全而无意发生。
藏红花是此类变异性和掺假风险尤为突出的典型案例。其独特地使用花柱头使其价格高昂且加工难度大。针对其质量控制的既有分析框架，如ISO 3632标准中通过分光光度法测定关键质量标志物，可能无法充分检测由非柱头花部组织引入造成的成分失衡，尤其是在形态学检测方法不适用的提取物形式中。
与香料和普通食品对应物相似，基于藏红花的食品补充剂通常声称仅来源于柱头，因其具有公认的高价值和生物活性潜力。柱头的治疗和感官特性主要归因于其类胡萝卜素衍生物、单萜醛和挥发性化合物。然而，近期研究强调，藏红花花瓣作为低成本副产品，也含有显著水平的生物活性化合物，其黄酮类成分具有抗氧化和抗炎特性。鉴于藏红花作为香料和食品着色剂的高价值，其拥有悠久的掺假历史，常见做法是添加外来植物材料作为填充剂以增加商业批次的体积和重量。在商业层面，欺诈行为可通过纯度、真伪及质量等级评估加以应对。质量等级常规依据ISO 3632-2及其技术规范中的紫外光谱法测定，但对植物源性异物的检测可靠性有限，研究显示该法无法检测高达10–20%（w/w）的外来植物物质添加。同时，经济压力和柱头人工分离的特殊性，导致了添加同一植物其他部分如花柱、雄蕊、花被片的同源掺假行为普遍存在。由于同源掺假物在分类学上与声明物种相同，仅物种水平测试不足以鉴别。显微镜检查虽快速经济，但不适用于组织结构已被破坏的提取物，因此需要化学分析手段。
基于液相色谱-质谱联用，尤其是高分辨率质谱的植物化学图谱分析，已被证明适用于评估植物源产品的组成，特别关注其真伪和质量。然而在实际中，由于缺乏充分表征的参考物质，真伪评估常受制约。在多数现实情境下，仅有少数经认证样品可用，阻碍了完全监督分类模型的开发。因此，分析策略必须依赖于能够识别成分偏差或不一致的方法，而非严格的类别预测。
**2. 研究目的与技术方法**
本研究旨在：(i) 使用LC-TWIMS-HRMS表征藏红花主要花部组织的植物化学图谱；(ii) 评估其成分变异性；(iii) 评估在真实小样本条件下（仅有少量经认证参考物）该分析流程检测与同源掺假相关成分偏差的能力。研究假设在此约束下，成分评估应依赖于化学空间的内部结构化表示，使偏差可相对于生物学上有意义的锚点进行解释，而非使用预定义的样本分类方法。
主要技术方法包括：
- **色谱-质谱联用分析**：采用液相色谱-行波离子迁移谱-高分辨率质谱（LC-TWIMS-HRMS）技术，结合电喷雾电离源，在正负离子模式下对样本进行非靶向植物化学图谱分析。
- **可疑物筛查**：基于在线数据库和既往研究汇编的藏红花柱头和花瓣中已知化合物列表，对质谱数据进行筛查，依据Schymanski等人置信度分级方案进行代谢物鉴定。
- **参考材料锚定与多元统计建模**：以实验室内部制备的藏红花柱头、花瓣、雄蕊参考材料为解剖学锚点，对数据进行主成分分析（PCA）、方向投影（directional projection）、Cliff's δ富集分析、残差分解（residual decomposition）及重采样稳健性评估。采用对数转换（log10(1+x)）降低高丰度藏花素信号主导性，使次级代谢物类别能在多元结构中有效贡献。所有统计分析和建模均在Python环境中完成，脚本公开于GitHub仓库。
样本包括：九个商业化藏红花基源产品样本（S1-S9，由Bios Line, Padova, Italy提供），另有六个内部参考材料：两份花瓣（P1、P2）、两份雄蕊（St1、St2，均来自Zaf Zaf, Cartignano, Italy）、一份纯柱头（S10）和一份花部副产品混合物（FBP，由PRIMA-SAFFROMFOOD项目合作伙伴提供）。
**3. 研究结果**
**3.1 代谢物分布及花部组织特征化**
通过LC-TWIMS-HRMS分析，在所有样本中初步鉴定出68种代谢物，涵盖类胡萝卜素和酚类化合物两大类。鉴定出21种藏花素，多为负离子模式下的脱质子离子或正离子模式下的钠加合物；注释了45种酚类化合物，包括9种花青素、29种黄酮醇、5种黄酮、1种黄烷酮醇和1种黄烷酮。此外还鉴定出苦藏花素（picrocrocin）和苦藏花酸（picrocrocinic acid）。值得注意的是，由于电离条件限制，藏花醛（safranal）未能检出。参考材料分析显示，黄酮类化合物主要分布于花瓣和雄蕊，柱头中相对贡献较小；藏花素类在柱头参考材料中高度富集；花青素主要贡献于花瓣，雄蕊中含量低，柱头中未观察到。热图层级聚类显示，花瓣和雄蕊参考与聚集在柱头相关分支（包含柱头参考及多数商业化产品）的样本分离开。在商业化产品组中，S1、S2、S5和S6与柱头参考S10更接近，而S3、S4、S7、S8和S9表现出与花瓣和雄蕊参考相关的酚类特征簇相对丰度增加，其中S7的偏移最为显著。
**3.2 花部组织富集评估**
基于Cliff's δ效应量的富集分析显示：柱头参考材料以更高水平的类胡萝卜素衍生物为特征，包括苦藏花素和多种藏花素异构体；雄蕊样本富集黄酮醇，主要是异鼠李素及其糖苷，以及槲皮素和木犀草素衍生物；花瓣样本则以较高水平的糖苷和花青素为特征，包括槲皮素糖苷以及矮牵牛素、天竺葵素和锦葵素衍生物。
**3.3 植物源产品在组织化学空间中的方向性定位**
主成分分析显示质控样本聚类良好，解剖参考部分分离清晰。多数商业化产品聚集在柱头参考区域附近。方向投影量化了样本沿柱头-花瓣轴的位移：S7样本表现出朝向花瓣方向的最大位移，S9次之，表明存在可测量的非柱头相关化合物富集；其余产品则沿该轴保持更接近柱头参考的位置。该方向性估计在化合物重采样和宏观类别块重采样下保持稳健。
**3.4 非柱头成分的残差结构分析**
将样本图谱分解为方向性成分和正交残差成分后，发现多数产品的残差比例较高，表明其成分变异性有相当大部分未被柱头-花瓣主梯度完全解释。相对于混合非柱头参考（花瓣和雄蕊图谱均值）的残差比对显示：S4样本表现出最强的残差比对，指示与全花成分接近的非柱头成分；S7样本虽然方向性位移显著，但残差比对相对较弱，表明其偏差主要由柱头-花瓣梯度捕获；S9样本则表现出中等行为。
**4. 讨论**
讨论部分指出，植物源配料的质量评估本质上复杂。在藏红花等高价值基质中，经认证参考材料的大规模收集往往受限，质量评估需依赖明确定义的内部基准而非大型监督训练集，且必须考虑同源掺假的可能性。
既往研究表明，DNA和表观遗传学方法可区分花部组织，但受DNA完整性限制；靶向化学方法虽对已知标志物有效，但可能无法全面捕捉代谢组范围的广泛成分变化；非靶向代谢组学结合化学计量学模型虽显示出区分能力，但其性能与训练数据集的组成和代表性紧密相连，且模型跨实验室转移存在挑战。本研究通过建立基于柱头、花瓣和雄蕊组织的结构化解剖参考空间，并采用解剖学锚定的多元建模，有效应对了参考物有限的问题。
基于生物学锚定的投影结合残差分解，该方法能区分沿柱头-花瓣连续体的偏差与更广泛的全花样残差模式。研究表明，成分差异可能源于不同机制。该方法的一个显著优势是，尽管藏花素在绝对丰度上占主导，通过对数转换，仍能敏感地检测到次要化合物类别的变化。这与实际质量控制相关，即基于总藏花素含量的单一标志物方法可能因混合或提取物标准化而在藏花素水平正常的产品中无法检测到非柱头物质。大多数评估产品与柱头参考区一致，而S7和S9的位移与其标签信息相符。研究亦承认其局限性，包括商业样本的异质性、鉴定水平为初步级别（Level 2和3）且无标准品确认、参考样本量小，以及框架无法确立偏差因果性。
**5. 研究结论**
本研究证明，以解剖学定义的花部参考为锚点的多元框架能够在n-small条件下支持基于藏红花的植物源产品的成分评估。通过构建结构化化学空间并量化相对于组织特异性基准的方向性位移，可在不依赖大型监督数据集的情况下评估商业产品。多数植物源产品与柱头主导的参考图谱保持高度一致，而部分产品表现出沿可解剖学解释方向的、主要由黄酮相关代谢物驱动的可重现位移。生物学锚定投影与残差分解的结合，能够区分主要的柱头相关变异与次要的组织导向偏差。更广泛而言，该框架为受内在化学重叠和有限参考可用性影响的植物源产品质量导向评估提供了一种可解释的策略，并可能适用于其他组织特异性成分变异作为相关异质性来源的植物源性成分。
