食品中八种禽类蛋类过敏原的 LC-MS/MS 定量分析:方法建立、验证及应用

《Food Chemistry》:LC-MS/MS quantification of egg allergens across eight avian species in foods: development, validation, and application

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月29日 来源:Food Chemistry 10.4

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   - LC-MS 方法实现了对八种禽类物种鸡蛋过敏原的同时定量检测。 - 方法验证显示定量下限(LOQ)为2–5 mg/kg,准确度为80–94%,相对标准偏差(RSD)低于13.3%。 - 采用基质匹配校准与同位素标记内标实现了稳健的验证。 - 在30.8%的市售食品样品中检

  

- LC-MS 方法实现了对八种禽类物种鸡蛋过敏原的同时定量检测。
- 方法验证显示定量下限(LOQ)为2–5 mg/kg,准确度为80–94%,相对标准偏差(RSD)低于13.3%。
- 采用基质匹配校准与同位素标记内标实现了稳健的验证。
- 在30.8%的市售食品样品中检出了未申报的鸡蛋过敏原。

## 引言

食物过敏是一个重大的全球性健康问题,在发达国家影响约8%的儿童和10%的成年人(Bartha等,2024)。在最主要的食物过敏原中,鸡蛋一直位列"八大"过敏原之一,与牛奶、花生、树坚果、甲壳类、鱼类、芝麻和小麦并列(世界卫生组织与联合国粮农组织,2022)。鸡蛋过敏在儿科人群中尤为显著,影响1–2%的儿童,使其成为仅次于牛奶的第二大儿童食物过敏原(Golding等,2022)。鸡蛋过敏的临床表现可从轻度胃肠道症状到严重的过敏反应不等,因此需要严格避免并准确识别加工食品中的鸡蛋蛋白(Bartha等,2024;VITAL 4.0,2024)。

鸡蛋(鸡鸡蛋)占全球禽蛋产量的主导地位,超过全球总产量的94%(联合国粮农组织,2024)。然而,不同禽类的特种蛋在地方菜肴和食品加工应用中发挥着越来越重要的作用。这些特种蛋在中国和东南亚尤为普遍,仅中国鸭蛋的年产总量就约达500万吨(联合国粮农组织,2024)。鹌鹑蛋(80万吨)因其风味细腻,在亚洲和欧洲广受欢迎,常用于开胃菜和装饰。鹅蛋在欧洲和亚洲传统菜肴中占据重要地位,而鸽蛋则在亚洲部分地区被食用。在北美和欧洲,火鸡蛋偶尔出现在特种市场上,珍珠鸡蛋则因其风味浓郁而在非洲地区受到重视,并用于当地加工食品。这些特种蛋越来越多地被添加到加工食品中,如烘焙食品、面条、酱料和地方特色食品,使其暴露范围远超小众消费领域。

不同禽类鸡蛋之间的交叉反应潜力对鸡蛋过敏个体构成重大隐患(Mitomori等,2022;Takei等,2025)。临床研究已证实存在显著的交叉反应模式,约69%的鸡蛋过敏儿童对鹌鹑蛋皮肤测试呈阳性,对鸭蛋则为66%(Mozhgan等,2020)。然而,某些病例显示出对鸭蛋和鹅蛋的特异性过敏反应而不存在鸡蛋致敏,表明存在不同的抗原决定簇(Hao等,2023)。医学专业人士通常建议鸡蛋过敏者避免所有家养禽类鸡蛋,因为交叉反应的可能性很高。

当前监管框架在过敏原认定方面存在重要差异(世界卫生组织与联合国粮农组织,2022)。欧盟第1169/2011号条例明确规定,作为主要过敏原的"鸡蛋"涵盖所有禽类的蛋,中国GB 7718–2025标准也明确规定了"禽类动物的蛋",从而涵盖所有家养禽类的蛋(Muraro等,2022)。相比之下,联合国粮农组织/世界卫生组织食品法典、日本、加拿大以及澳大利亚/新西兰仅将鸡蛋列为优先过敏原,其他禽蛋不在强制过敏原标识范围内(世界卫生组织与联合国粮农组织,2022)。值得注意的是,美国食品药品监督管理局于2025年1月更新了定义,将"鸡蛋"作为主要食物过敏原的范围扩大到所有家养禽类的蛋,与欧盟和中国更广泛的做法保持一致。这些监管不一致突显了迫切需要国际统一的过敏原标准,明确涵盖所有商业食用的禽蛋,以确保在不同饮食背景下充分保护消费者。

鸡蛋过敏原的分析检测主要依赖于三种已确立的方法:免疫分析法、聚合酶链反应(PCR)方法和质谱分析,每种方法在禽蛋过敏原检测中各有其独特的优势与局限(Sena-Torralba等,2020)。基于PCR的方法虽然对物种鉴定具有高度敏感性,但在区分同种不同组织类型方面存在固有局限性,例如区分鸡肉与鸡蛋,因为它们针对的是物种特异性遗传标记而非蛋白特异性序列(Holzhauser & R?der,2025)。这一特点使PCR不适用于特异性禽蛋过敏原分析,因为它无法将蛋类蛋白与其他禽类组织区分开。

基于免疫分析的方法,包括酶联免疫吸附测定(ELISA),在多物种禽蛋检测方面面临重大挑战(Markus & Ulrike,2025;Roeder等,2021)。不同禽类蛋中的主要过敏原在结构上相似且表现出广泛的交叉反应性,使得开发物种特异性抗体极具挑战性和实际上不可行。此外,免疫分析法对热处理后蛋类蛋白的识别能力降低,因为热处理可使蛋白表位变性并降低抗体结合效率,导致加工食品基质中可能出现假阴性结果。

基于质谱的分析,特别是液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS),已成为全面检测禽蛋过敏原最具前景的方法(Shencheng等,2026;Yang等,2025;Zhao等,2026)。目前用于鸡蛋过敏原检测的LC-MS/MS方法主要靶向蛋白蛋清过敏原Gal d 1、2、3和4,以及蛋黄过敏原Gal d 5和6(Fan等,2023;Yang, Chen等,2024;Yang, Lin等,2024)。其中,Gal d 1、2和4是最常用的目标蛋白,已系统鉴定出最佳特征肽段和定量肽段标记物。Gal d 1是一种耐热且耐酶的糖蛋白,作为主要过敏原;Gal d 2占蛋清总蛋白的50%以上,代表一种热不稳定但重要的鸡蛋过敏原(Yang, Chen等,2024)。目前用于鸡蛋过敏原检测的LC-MS/MS方法已实现1–5 ppm的优异灵敏度,展示了该技术的分析潜力(Fan等,2023;Yang, Lin等,2024)。

尽管取得了这些技术进步,对现有检测方法的全面分析揭示了一个关键的研究空白:当前的分析方法主要集中在鸡蛋上,对其他特种禽蛋关注有限。这一局限性造成了八种主要禽蛋类型——包括鸡蛋和七种特种蛋(鸭、鹌鹑、鹅、鸽、火鸡、鸵鸟和珍珠鸡)——过敏原全面定量检测的重大分析空白。尽管这些禽蛋表现出交叉反应模式并越来越多地融入全球食品供应链,但目前尚无标准化的LC-MS/MS方案可实现同时定量,导致监管合规和风险应对能力不足。本研究的重要性在于保障公众健康,特别是对于特种蛋消费量较高地区过敏个体的保护,因为意外暴露可能导致严重不良反应。食物过敏的发病率上升、食品贸易全球化以及不断演变的标识要求,使得需要能够检测加工产品中微量过敏原的精确分析工具。当前的分析空白损害了食品制造商进行全面过敏原风险评估的能力,限制了监管机构执行全面过敏原标识要求的能力,并可能使过敏消费者面临未申报过敏原的风险。

为弥补这些分析空白,我们假设卵白蛋白和溶菌酶在禽类物种间的部分序列保守性既产生了物种特异性胰蛋白酶肽段,也产生了跨物种共享肽段,并且这种双肽多样性可在单一的LC-MS/MS方法中被系统性地加以利用,从而在八种具有商业相关性的禽类物种中实现同时的物种分辨定量和广谱筛查。基于这一假设,我们建立了一个双肽靶向框架:物种特异性肽段实现各禽蛋过敏原的精确定量,而跨多物种保守的共享肽段则促进在单次分析运行中实现快速广谱检测。高分辨质谱引导的肽段筛选、优化的多反应监测(MRM)转换以及基质兼容的样品前处理相结合,确保了在复杂加工食品基质中的稳健性能,其中热处理和共提取干扰物构成了重大分析挑战。针对26个真实市场产品的验证进一步证明了该方法在识别未申报过敏原和评估标识合规性方面的实用价值。本工作代表了首个经验证的多物种禽蛋过敏原检测平台,为支持监管执法、消费者安全和临床风险管理提供了一个关键的分析工具,以应对日益多元化的全球食品供应。

## 片段

### 试剂与材料

包括碳酸氢铵(NH?HCO?,≥99.5%)、尿素(≥99.0%)、二硫苏糖醇(DTT,≥99.0%)和碘乙酰胺(IAA,≥98.0%)在内的HPLC级化学品由Sigma-Aldrich(美国密苏里州圣路易斯)提供。胰蛋白酶(质谱级)购自Promega公司(美国威斯康星州麦迪逊)。LC-MS级甲酸、乙腈、甲醇和正己烷购自Thermo Fisher Scientific(美国马萨诸塞州沃尔瑟姆)。水通过Milli-Q Advantage A10系统(美国马萨诸塞州博尔顿)纯化。

### 分析策略与原理

全球食物过敏发病率的上升,尤其是与禽蛋蛋白相关的过敏,凸显了对能够检测并定量来自多种禽类来源的过敏原的稳健可靠分析方法的迫切需求。传统检测方法,包括ELISA和PCR,常受到交叉反应性、参考物质不足以及无法区分亲缘关系密切的禽类物种等限制,这些限制在……(原文截断)

## 结论

本研究通过开发和验证一种全面的LC-MS/MS方法,成功解决了特种禽蛋过敏原检测中的分析不足,实现了对鸡、鸭、鹌鹑、鹅、鸽、火鸡、鸵鸟和珍珠鸡八种禽类的同时定量检测。通过高分辨质谱筛选,鉴定了来自卵白蛋白和溶菌酶的物种特异性及共享肽段,其中卵白蛋白肽段作为主要定量标记物……(原文截断)

## CRediT作者贡献声明

**徐雨桐**:原创文稿撰写、可视化、方法论、调查、形式化分析、数据整理。
**陈瑞杰**:原创文稿撰写、可视化、验证、方法论、调查。
**申承颖**:验证、方法论、数据整理。
**高艳安**:验证、软件。
**贾小雪**:软件、方法论。
**高敏**:验证、数据整理。
**张荣**:软件、方法论。
**叶风**:调查、数据整理。
**张雅**:软件、方法论。
**李一**:撰写……(原文截断)

## 资金来源

本研究由农业科技现代化推进工程(ASTIP)、国家自然科学基金(编号:32372444)、新疆重点研究项目(2022B02026-4)以及中国农业科学院基础研究创新中心创新计划(CAAS-BRC-FNH-2025-03)提供资金支持。

## 利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文所述工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

徐雨桐 | 陈瑞杰 | 申承颖 | 高艳安 | 贾小雪 | 高敏 | 张荣 | 叶风 | 张雅 | 李一 | 杨树鹏
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