果酒是由不同种类的水果经发酵后制成的含酒精饮料。果酒中关键挥发性化合物的组成决定果酒的香气品质，进而影响消费者对产品的接受度。醛酮类和呋喃类均是果酒中潜在的重要呈香组分。监控果酒中醛酮类和呋喃类化合物含量有助于果酒品质的提升。静电场轨道阱质谱（Orbitrap-MS）具有高分辨率和高灵敏度的质谱新技术在化合物的定性和定量分析方面显示出巨大的优势。顶空固相微萃取（HS-SPME）法是一种无溶剂的样品制备程序，具有快速、样本量小的优点，适合于直接分析复杂基质中的挥发性化合物。

　　北京林业大学生物科学与技术学院，林业食品加工与安全北京市重点实验室的王磊、王春光、朱保庆*等在前期研究的基础上，尝试使用顶空固相微萃取-气相色谱-静电场轨道阱质谱联用法（HS-SPMEGC-Orbitrap-MS）检测果酒中醛酮类和呋喃类化合物，并分别在模拟酒溶液、枸杞酒、蓝莓酒和山楂酒中进行方法验证，并利用此方法对不同果酒中这两类化合物进行检测，旨在建立一种适用果酒中醛酮类和呋喃类化合物的检测方法。

　　NIST和Wiley等商业质谱数据库中，大部分挥发性化合物的质谱是通过气相色谱-单四极杆质谱联用仪（GCquadrupole-MS）获得的低分辨率质谱图。然而，根据本实验的结果发现GC-Orbitrap-MS和GC-quadrupole-MS获得的质谱信息在某些特定化合物上有很大的差异。

　　醛酮类化合物如正己醛、正壬醛、正辛醛和2-壬酮在高/低分辨质谱图的离子丰度具有明显差异（图2）。正己醛在高分辨质谱图中， m / z 57.03345的丰度较高，然而在低分辨率质谱中 m / z 56的丰度明显高于 m / z 57；正壬醛的低分辨率质谱图中丰度较高的离子碎片有 m / z 41、46、44、56、57，然而在高分辨率质谱图中丰度较高点的离子碎片仅有 m / z 41.03837、67.05425和 m / z 81.06989；正辛醛中高分辨率质谱图中丰度最高的离子碎片是 m / z 41.03834，在低分辨率质谱图中丰度最高的离子碎片则是 m / z 43；在2-壬酮的高分辨率质谱图中 m / z 58.04137的丰度远低于 m / z 43.0178，然而在低分辨率质谱图中 m / z 43和 m / z 58的丰度接近。另外，1-辛烯-3-酮在高分辨率质谱图中检测到 m / z 97.06477，然而在低分辨率质谱图中未检测到 m / z 97的碎片。

　　呋喃类化合物中乙酰呋喃和2-糠酸乙酯在高/低分辨率质谱图中检测到的离子碎片及其丰度差异不明显，然而在糠醛和糠醇的高/低分辨率质谱图中具有明显差异（图3）。虽然高分辨率质谱扫描的范围是 m / z 33～300，但是在糠醇的高分辨率质谱图中未检测到 m / z 33～80的离子碎片，在糠醇的低分辨率质谱图中 m / z 41、53、69、70和其他 m / z 33～80的离子碎片；在糠醛的低分辨率质谱图中主要检测到的离子碎片是 m / z 95、96和 m / z 39，然而在高分辨率质谱图中，检测到的主要离子碎片是 m / z 43.0178、58.04137和 m / z 71.04919。

　　高分辨率质谱和低分辨率质谱存在明显差异的现象与前人研究结果一致。有研究发现在70 eV的电子电离源下，Orbitrap-MS会改变部分化合物的质谱信息，如产生不同离子碎片、改变离子碎片的相对丰度。在本实验中，也发现了相同的现象，这可能是由于这些离子碎片在静电场轨道阱中的捕获效率较低所导致。当与NIST、Wiley等常见质谱数据库进行比对时，Orbitrap-MS产生的质谱信息的改变可能直接影响这些化合物定性的准确性。因此，使用GC-Orbitrap-MS检测挥发性香气化合物需建立目标化合物的高分辨质谱信息数据库，方可保证定性的准确性。

　　本实验在先前的研究基础上，在香气化合物索引数据库（）中，补充5 种醛酮类和4 种呋喃类化合物的相关信息。该数据库不仅提供目标化合物的高分辨质谱信息（离子碎片和相对丰度），还提供香气化合物的基本信息，如：保留指数、CAS号、化学结构图、香气描述和葡萄酒的香气阈值。为鉴定果酒中的目标化合物，选用高分辨质谱中质量偏差不大于5×10 -6 的定量和定性离子碎片进行比对。在使用Orbitrap-MS进行定性定量时，可参考该数据库中的高分辨质谱信息，从而保证定性定量的准确性，目标化合物的定量和定性离子碎片信息见表2。

　　2.1 线 种果酒基质的线性关系进行评价，包括模拟酒溶液、枸杞酒、蓝莓酒和山楂酒。使用简单的线性回归拟合校准曲线，所有目标化合物的R 2 值均大于0.99，线所示。上述校准曲线能够涵盖所有目标化合物在不同果酒样品中的不同浓度。

　　为评价果酒基质对目标化合物响应的影响，比较模拟酒溶液与3 种真实果酒基质中各目标化合物的斜率。表3列出所有目标化合物在不同果酒基质下的ME值。蓝莓酒、枸杞酒和山楂酒中醛酮类化合物的ME值分别为-7%～64%、-41%～130%、-41%～102%；呋喃类化合物的ME值分别为-33%～49%、-33%～117%、-33%～138%。由于不同化合物在不同果酒基质中的ME明显不同，因此不同基质的样品在进行定量时，需要建立与基质匹配的校准曲线使其定量更为准确。如表3所示，大部分醛酮和呋喃化合物在不同果酒中表现出中等的基础效应，在不同果酒中的基质效应有所差别。因此，在对不同果酒醛酮类和呋喃类化合物进行定量时，建议选用基质更接近的线性关系计算浓度。

　　如表4 所示，醛酮类化合物的LOD 范围为0.004～0.88 μg/L，呋喃类化合物LOD 的范围为0.13～6.30 μg/L；醛酮类化合物LOQ 的范围为0.01～2.93 μg/L，呋喃类化合物LOQ 的范围为0.20～21.00 μg/L。所有目标化合物的LOD在3 种果酒中都具有差异，这可能是ME所导致。研究结果表明，除乙酰呋喃、2-糠酸乙酯和糠醇未检索到香气阈值外，其他目标化合物的LOD都远低于其相应的香气阈值，因此，本实验建立的方法能够成功地评价目标化合物对果酒香气的贡献。

　　如表4所示，3 种果酒中所有目标化合物的加标回收率均在81%～120%之间，说明该方法准确可靠。该方法的重复性和重现性（精密度）通过计算RSD评价，重复性在1 d之内重复检测6 次，RSD在8.80%～18.49%之间；重现性在不同日期进行检测，共进行6 次重复，RSD在1.74%～19.08%之间。稳定的实验室环境对提高方法的准确度和精密度至关重要，上述实验都是在稳定的实验室环境温度下进行检测。通过上述指标可以证明，本实验所开发的HS-SPME-GC-Orbitrap-MS方法准确且稳定，可以满足果酒中醛酮类和呋喃类化合物的检测要求。

　　将所优化建立的方法应用于检测不同种类果酒的目标化合物，包括6 种枸杞酒、5 种蓝莓酒和5 种山楂酒。

　　如表5和图4所示，醛类化合物在3 种果酒中的质量浓度范围分别为：枸杞酒0.72～7.72 μg/L，蓝莓酒0.77～12.22 μg/L，山楂酒0.58～6.15 μg/L。酮类化合物在枸杞酒和山楂酒中的质量浓度范围分别为0.63～1.86 μg/L和0.42～0.44 μg/L，蓝莓酒中不含有酮类化合物。如表5和图5所示，该方法所检测到的3 种醛类化合物中，仅有壬醛在果酒中达到香气阈值。在蓝莓酒中OAV的分布范围是2.13～12.22；而在枸杞酒和山楂酒中，各仅有1 款果酒壬醛的质量浓度能够达到香气阈值，其OAV值分别为5.95和6.15。壬醛在果酒中能够贡献“脂香”、“玫瑰”和“橘子”的香气。2 种酮类化合物中仅有1-辛烯-3-酮在蓝莓酒和山楂酒的OAV大于1，其在所有蓝莓酒中均达到香气阈值，其OAV值的分布范围是21.54～23.63，在3 种达到香气阈值的山楂酒中OAV的分布范围是10.51～10.91。

　　如表5和图4所示，山楂酒中呋喃类化合物的含量较高，质量浓度范围是0.89～59492.99 μg/L，其次是枸杞酒，其呋喃化合物的质量浓度范围为0.26～4238.37 μg/L，蓝莓酒中呋喃类化合物的含量最少，质量浓度范围仅为1.69～39 μg/L。山楂酒中4 种呋喃类化合物的含量都较高，特别是糠醛的含量能够达到50 mg/L，其他3 种呋喃类化合物在部分山楂酒酒样中也能够达到1 mg/L。枸杞酒中糠醛和糠醇的含量较高，能够达到1.5 mg/L。如图5所示，仅有H2酒样中糠醛的质量浓度能够达到香气阈值（OAV=4.22），糠醛在果酒中能够贡献“甜香”、“烘烤香”、“木香”和“烤面包”的香气。

　　建立一种利用HS-SPME-GC-Orbitrap-MS同时测定果酒中5 种醛酮类和4 种呋喃类化合物的方法，并建立高分辨质谱数据库用于准确定性。该方法具有较高的灵敏度，能够有效对上述化合物进行定量。同时，样品制备简单，仅需要少量的样品即可进行检测。由于ME的影响，针对不同果酒样品，需要建立与基质匹配的校准曲线。使用该方法确定了蓝莓酒、枸杞酒和山楂酒中目标化合物的浓度范围，为后续果酒品质的提升奠定基础。本研究的开展能够快速、准确、高效地完成果酒中醛酮类和呋喃类化合物的定性定量分析，对评价这些化合物对果酒香气的贡献具有重要意义。

　　本文《HS-SPME-GC-Orbitrap-MS法测定果酒中的醛酮类和呋喃类化合物》来源于《食品科学》2023年44卷16期353-361页. 作者：王磊，王春光，刘雅冉，谷佩珊，刘佳妮，王丽卫，朱保庆. DOI:10.7506/spkx1102-013. 点击下方 阅读原文 即可查看文章相关信息。

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