引言
类黑精素是在食品加工过程中主要由碳水化合物和氨基酸化合物以及其他食品成分形成的高分子量色素（Hellwig & Henle, 2014; Ledl & Schleicher, 1990; Nunes & Coimbra, 2010）。这一广泛定义自然包括在不同食品中由不同成分形成的各种化合物。然而，即便是（还原性）碳水化合物和氨基酸化合物——通常称为美拉德反应——在纯态下反应也会产生数百种低分子量产物，这些产物是这种被称为"类黑精素"的高度多样且异质色素群的潜在前体（Ledl & Schleicher, 1990）。在某种程度上，可能存在共同的形成机理和重复出现的亚结构，但单个类黑精素分子预计会在分子量和确切结构上存在显著差异（Kanzler et al., 2021; Kanzler & Haase, 2020）。因此，复杂食品类黑精素的结构解析是一项巨大挑战，而且如前所述，即使在模型反应中从选定前体合成的类黑精素，目前仍知之甚少。
因此，从碳水化合物或相关美拉德中间体与氨基酸化合物（在大多数情况下为简单氨基酸）出发的模型反应，仍然是研究这些复杂色素的有用且极其必要的起点，因为这种方法大大降低了反应的复杂性（Bruhns et al., 2019; C?mmerer et al., 2002; C?mmerer & Kroh, 1995; Hemmler et al., 2018; Kanzler et al., 2021; Yaylayan & Kaminsky, 1998）。然而，即使在这种简化体系中，也会形成数百种化合物，逐一分离和解析它们实际上是不可能的。因此，需要分析方法来在复杂反应混合物中寻找反应模式和重复出现的结构特征。在这方面，高分辨质谱（HRMS）已成为一种有用工具，因为它能够在无需色谱分离的情况下同时分辨数百甚至数千种化合物的信号（Bork, Haase, Rohn and Kanzler, 2022a, Bork, Haase, Rohn and Kanzler, 2022b; Hemmler et al., 2018; Kanzler & Haase, 2020; Pieczonka et al., 2021; Pieczonka et al., 2024）。鉴于手动对HRMS光谱中所有峰进行组成归属容易出错、极其耗时，且所得数据几乎无法通过除数百行峰表以外的任何方式进行可视化，Kendrick质量分析已被确立为揭示寡聚物或聚合物中重复单元的重要方法（Fouquet, 2019; Kanzler et al., 2021; Kuhnert et al., 2013）。此外，van Krevelen质量分析可以对复杂数据集的元素组成进行可视化，从而将异质反应混合物中的相应化合物分类到不同的化合物类别中（Hemmller et al., 2018; Kuhnert et al., 2013）。
在美拉德褐变反应中，甲基乙二醛（MGO）是一种关键前体（Bork, Haase, Rohn and Kanzler, 2022a, Bork, Haase, Rohn and Kanzler, 2022b; Hofmann, 1999; Kanzler et al., 2021），它是一种简单的1,2-二羰基衍生物，在结构上与3-脱氧葡萄糖酮和1-脱氧葡萄糖酮等C
6–1,2-二羰基化合物以及这些化合物的片段相关。因此，MGO是此类化合物的合适模型化合物，它具有两个羰基和一个C
H酸性甲基基团等所有相关反应活性中心，但副反应有限，特别是裂解反应方面（Smuda & Glomb, 2013）。基于我们此前的发现（Kanzler et al., 2021），假设不同的氨基酸（I）将基于羟醛缩合反应在不同程度上促进色泽形成，并且（II）氨基酸或其侧链将被整合到色素的骨架中。因此，整体褐变反应以及所形成色素的溶解性将受到影响。
然而，系统性的方法尚未开展。因此，在本研究中，在100°C、pH 5的水溶液条件下，研究了MGO在十种不同氨基酸存在下的反应性。所选氨基酸代表了广泛的极性范围，同时涵盖了多种反应性官能团（例如芳香族、脂肪族、极性、非极性、酸性和碱性氨基酸）。对所有样品的反应物转化、420 nm处的吸光度以及色值（在L*a*b色彩空间中）、抗氧化活性和分子量分布进行了分析。采用直接进样轨道阱HRMS测定所选反应混合物中反应产物的分子组成，从而确定多聚体色素中最丰富的重复单元，指定相应的前体，并提出潜在的底层反应机理。
