The Difference Study of Inorganic Elements and VOCs in 3 Kinds of Polygonatum spp. Based on ICP-MS and HS-GC-IMS
-
摘要: 采用微波消解电感耦合等离子体-质谱(ICP-MS)和顶空-气相色谱-离子迁移谱(HS-GC-IMS)对贵州省凯里市多花黄精(KL)、雷山县多花黄精(LS)、镇远县滇黄精(ZY)、黄平县鸡头黄精(HP)中的26种元素和挥发性有机物(VOCs)进行分析。通过对无机元素含量、HS-GC-IMS谱图、主成分分析(PCA)的解析,探究这4个产地3种黄精的无机元素和VOCs差异。结果发现:K在3种黄精中的含量最高,含量其次的元素为Ca、Mg、Fe、Al、Ba、Mn、Zn和Na,这9种元素含量在KL、LS、ZY和HP中分别占26种所测元素总含量的99.73%、99.74%、99.80%和99.85%。3种黄精质量存在差异,样品中得分最高、质量最好的是凯里市多花黄精,得分较低的是黄平县鸡头黄精。从3种黄精中共检测出159种VOCs,并鉴定出其中的101种(包括单体、二聚体与三聚体),主要有醛类、醇类、酸类、酯类和酮类等化合物,其中相对含量最高的己醛在KL、LS、ZY和HP中的占比分别为21.55%、17.54%、19.50%和20.02%。2-甲基丙酸乙酯在KL和LS中相对含量较高,但在ZY中未被发现。乙醇、戊醛在ZY和HP中的相对含量较高,但在KL和LS中相对含量低。这些物质含量的不同是导致3种黄精风味差异的主要原因。研究结果可为贵州省黄精资源的开发利用、风味特征的评价以及品种的分类鉴定提供理论和技术支持。
-
关键词:
- 元素含量 /
- 黄精 /
- 指纹图谱 /
- 可视化 /
- 挥发性有机物(VOCs)
Abstract: A total of 26 elements and volatile organic compounds (VOCs) of Polygonatum cyrtonema in Kaili City (KL), Polygonatum cyrtonema in Leishan County (LS), Polygonatum kingianum in Zhenyuan County (ZY), and Polygonatum sibiricum in Huangping County (HP) were detected and analyzed by microwave digestion, inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) and headspace-gas chromatography-ion mobility spectrometry (HS-GC-IMS), respectively. The differences of inorganic elements and VOCs of the 4 producing areas 3 kinds of Polygonatum spp. were studied by analyzing the content table of inorganic elements, HS-GC-IMS spectrum, principal component analysis (PCA). The result showed that the content of K was the highest among the 3 kinds of Polygonatum spp., followed by Ca, Mg, Fe, Al, Ba, Mn, Zn and Na. The content of these 9 elements in KL, LS, ZY and HP accounted for 99.73%, 99.74%, 99.80% and 99.85% of the total contents of 26 elements measured respectively. There were differences in the quality of the 3 kinds of Polygonatum spp.. Among the samples, the KL had the highest score and the best quality, while the HP had the lowest score. A total of 159 VOCs were detected from 3 kinds of Polygonatum spp., and 101 of them were identified (contains monomers, dimers and trimers). There were mainly aldehydes, alcohols, acids, esters, ketones and other compounds, of which the main substance was hexanal, and the relative content in KL, LS, ZY, and HP accounted for 21.55%, 17.54%, 19.50%, 20.02%, respectively. Ethyl 2-methylpropanoate was higher in KL and LS but not found in ZY. Ethanol, pentanal were higher in ZY and HP, but lower in KL and LS. The difference in the relative content of these substances was the main reason for the difference in the flavors of the 3 kinds of Polygonatum spp.. The research results can provide theoretical and technical support for the development and utilization of Polygonatum spp. resources, the evaluation of flavor characteristics and the classification and identification of varieties in Guizhou Province. -
黄精(Polygonatum spp.)为百合科黄精属多年生草本植物,是多花黄精、鸡头黄精、滇黄精等干燥根茎的总称[1-2],又称猫儿姜、山生姜、老虎姜、救荒草、野生姜等,主要分布于除南方热带以外的亚热带与温带地区。黄精是传统的滋补良药,可药食兼用,不仅营养价值高,还具有抗氧化、抗菌、抗衰老等功效[3-5]。黄精在药食同源方面有着非常重要的作用和应用前景[6]。一般姜形黄精主产于四川盆地[7],云南的品种主要是大黄精和鸡头黄精[8],贵州、湖南和广西等地则主产鸡头黄精和姜形黄精。《中国药典》收载黄精为多花黄精(Polygonatum cyrtonema)、滇黄精(Polygonatum kingianum)、鸡头黄精(Polygonatum sibiricum)等三种植物为其原生药,民间药用种类更为普遍,大约有几十个种被应用。植物体内的无机元素也就是矿质元素,是人和动物体不可缺少的成分。不同产地和品种黄精的无机元素,化学成分及风味等存在差异,可影响其药用和食用价值[9-10]。探究不同产地和品种黄精的无机元素和风味物质,对明确其化学成分、风味差异和品质优劣的鉴别具有重要的理论意义和实践价值。
常规的元素检测如原子吸收分光光度法、原子荧光光谱法等存在操作复杂、效率低、精度低等缺点,电感耦合等离子体-质谱(Inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS)具有灵敏度高、干扰小、线性范围宽等优点,可广泛应用于生态环境、食品安全、制药等领域[11-12]。国内外常用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC-MS)定性和定量果蔬及药材的香气成分[13-15]。但药材中挥发性气味物质浓度通常较低,大多数风味物质的含量在ppb级[16],目前的检测技术如GC、GC-MS需要固相微萃取的方式进行样品前处理,热敏性样品在加热后风味成分会发生变化,仪器检测到的结果并非样品原有真实的气味[17]。而顶空-气相色谱-离子迁移谱(Headspace-gas chromatography-ion mobility spectrometry,HS-GC-IMS)是一种高灵敏度、简易快捷、低检测限的检测技术,融合了GC突出的分离特点和IMS快速响应、高灵敏度的优势,可用于对植物挥发性有机物(VOCs)的鉴定并绘制指纹图谱[18]。目前利用ICP-MS和HS-GC-IMS技术系统性研究不同品种黄精中的无机元素及VOCs差异还鲜有报道。
本文选取材料采集自贵州种植栽培面积较大的4个主产地(分别为凯里市、雷山县、镇远县、黄平县)且商业价值高并具有一定的代表性的3种黄精(多花黄精、滇黄精和鸡头黄精)为研究对象,采用ICP-MS和HS-GC-IMS技术分析鉴定黄精的无机元素及VOCs组成,可为黄精的质量安全、药理研究及鉴别工作提供判断依据。
1. 材料与方法
1.1 材料与仪器
安捷伦多元素混合标准溶液 NCS185041,钢研纳克检测技术股份有限公司;硝酸 分析级,美国默克公司,由酸纯化器二次纯化;过氧化氢溶液 分析纯,天津市大茂化学试剂厂;凯里市下司镇的凯里市多花黄精(KL)、雷山县丹江镇的雷山县多花黄精(LS)、镇远县羊场镇的镇远县滇黄精(ZY)、黄平县旧州镇的黄平县鸡头黄精(HP)共4个产地3个品种 采集时间为2021年10月中下旬。黄精采挖后,去掉茎叶,洗净泥沙,除去须根,洗净去皮后置于40 ℃烘箱中烘干至含水率为6%。
iCAPQ型电感耦合等离子体-质谱仪 美国Thermo Scientific公司;SINEO MDS-6G型微波消解仪 湖南谱发科技发展有限公司;FlavourSpec®风味分析仪 德国G.A.S.公司。
1.2 实验方法
1.2.1 黄精中无机元素测定方法
取黄精用粉碎机进行粉碎,过60目筛,收集粉碎过的样品,待测定。采用减重称量法称取黄精样品约0.2 g,放入微波消解内罐中,加入8 mL硝酸,盖上盖子放置过夜。拧紧罐盖,放置于微波消解仪中消解,微波消解工作参数见表1所示,最终超纯水洗至容量瓶中,定容至10 mL。同时做空白实验,平行实验3次。
表 1 微波消解工作参数Table 1. Working parameters for microwave digestion步骤 升温时间(min) 保持时间(min) 消解温度(℃) 功率(W) 1 10 5 150 1000 2 10 10 200 1000 按照GB 5009.268-2016《食品安全国家标准食品中多元素的测定》[19],采用微波消解ICP-MS法测定黄精中的硼、钠、镁、铝、钾、钙、钛、钒、铬、锰、铁、钴、镍、铜、锌、砷、硒、锶、钼、镉、锡、锑、钡、铊、铅、锂共26种元素含量。ICP-MS条件:射频功率1100 W,等离子体氩气流速15 L/min,辅助气流速1.0 L/min,雾化器气体流速0.855 L/min,采样锥孔径1.0 mm,截取锥孔径0.8 mm,样品提升速度0.6 mL/min,进样冲洗时间30 s,蠕动泵转速20 r/min,扫描次数3次,驻留时间50 ms,采集时间3600 ms,模式为碰撞反应模式。样品中待测元素含量的计算公式:
X=(ρ−ρ0)×V×fm×1000 (1) 式中:X为试样中待测元素含量(mg/kg);ρ为试样中所测元素质量浓度(mg/L);ρ0为空白试样所测元素质量浓度(mg/L);V(mL)为消化液定容体积(mL);f为试样稀释倍数(本实验稀释倍数为1倍);m为称取质量(g)。
1.2.2 黄精中VOCs测定方法
将待测黄精切成宽1 mm的薄片,称重2 g样品,分别装入4个20 mL萃取瓶中,然后快速密封,上部留有约2 cm左右的空间,封口。经顶空进样500 μL,用GC-IMS进行测试,每种样品做3次生物学重复。气相色谱(GC)条件:柱温80 ℃,运行时间59 min,采用正离子模式检测,高纯N2做漂移气,IMS温度45 ℃,孵化温度90 ℃,孵化时间15 min,进样体积500 μL,进样针温度85 ℃,孵化转速500 r/min,载气程序为00:00,2 mL/min;02:00,2 mL/min;10:00,10 mL/min;20:00,100 mL/min;59:00,150 mL/min[20]。
1.3 数据处理
用Excel进行数据处理和制表。使用GC-IMS仪器配套的分析软件VOCal,用于查看分析谱图和数据的定性定量,应用软件内置的美国国家标准与技术研究所数据库(NIST数据库)和IMS数据库可对物质进行定性分析并按照每种物质峰所占总峰面积的百分比进行相对定量。Reporter插件直接对比样品之间的谱图差异(三维谱图、二维俯视图和差异谱图);Dynamic PCA插件对样品进行动态主成分分析,用于将样品聚类分析和相似度分析,以及快速确定未知样品挥发物质的种类。运用Gallery Plot插件对比不同样品之间的VOCs指纹图谱差异。使用SPSS 21.0进行单因素方差分析和邓肯多重检验评估各参数之间的差异,P<0.05表示显著性差异,所有试验数据均为三次生物学重复的均值和标准差。
2. 结果与分析
2.1 三种黄精中26种无机元素含量及其主成分分析
2.1.1 无机元素含量差异分析
黄精中不同无机元素含量测定结果见表2。Na、Mg、Al、K、Ca、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Zn、As、Se、Sr、Mo、Cd、Ba、Pb在KL、LS、ZY、HP这4个产地3个品种中差异显著(P<0.05)。从常量元素看,K的含量最高,各品种间差异大,在KL、LS、ZY、HP中分别为5264.7850、4522.3190、7476.0310和12358.2600 mg/kg,其次含量较高的元素为Ca、Mg、Fe、Al、Ba、Mn、Zn和Na,这9种元素含量在KL、LS、ZY、HP中分别占26种所测元素总含量的99.73%、99.74%、99.80%、99.85%。B、Ti、Ni、Cu和Sr(KL、LS、ZY、HP)共5种元素在样品中的含量达到1~13 mg/kg,含量在0.1~1.0 mg/kg之间的元素有V、Cr、Mo、Cd、Co(ZY)、Pb和Li,含量低于0.1 mg/kg的元素有Co(KL、LS、HP)、As(KL、LS、HP)、Se(LS、ZY、HP)、Sn和Sb,只有Tl元素没有被检出。参考2020年版《中国药典》对黄精等药材通过ICP-MS测定的重金属及有害元素限量值Pb≤5 mg/kg、Cd≤1 mg/kg、As≤2 mg/kg和Cu≤20 mg/kg的规定,本试验测定的4个产地3种黄精样品中的Pb、Cd、As和Cu含量均达标[21]。对于相同品种的KL和LS,在Ti、Cu两种元素差异不显著,其他24种元素相对含量的差距较小。本研究采用的方法相比传统的原子吸收分光光度法、原子荧光光谱法等要更加快速准确、灵敏度高、便捷高效,与楼柯浪等[22]对17个产地多花黄精中11种元素含量的主成分及相关性分析的结果相比,虽本研究选择的黄精的产地不如其覆盖的范围广,但测定黄精品种更多,除了多花黄精还比较了滇黄精与鸡头黄精,并且检测的无机元素种类更多,研究结果排除了黄精中可能存在的重金属等有害元素富集超标的问题。同时发现不同品种黄精的无机元素含量也有一定差异,多花黄精Ca、Zn,滇黄精的Na、Fe,鸡头黄精的Mg、K等有益元素方面含量更高,其可能原因是与不同品种的生长基质及其对各元素吸附能力、自身代谢的差异有关。
表 2 三种黄精的无机元素含量测定结果Table 2. Results of content determination of various inorganic elements编号 元素 凯里市多花黄精(KL,mg/kg) 雷山县多花黄精(LS,mg/kg) 镇远县滇黄精(ZY,mg/kg) 黄平县鸡头黄精(HP,mg/kg) 1 硼B 5.8723±0.0176b 4.7447±0.0081c 4.7673±0.0234c 7.6173±0.0156a 2 钠Na 15.4923±0.1617c 17.0627±0.1662b 27.1643±0.1578a 14.1213±0.0807d 3 镁Mg 944.2837±9.6273c 1000.4230±10.3949b 867.4623±7.7432d 1547.3777±26.7954a 4 铝Al 137.1280±1.8288b 98.9167±0.8065c 215.0940±2.9302a 73.2053±0.7529d 5 钾K 5264.7850±60.6278c 4522.3190±22.5005d 7476.0310±27.2460b 12358.2600±224.0901a 6 钙Ca 4140.0150±31.2250a 3071.2930±20.5859b 2129.6870±20.3785d 2817.1277±17.7463c 7 钛Ti 1.5723±0.0523a 1.5393±0.0293a 1.3730±0.0096b 1.4283±0.0314b 8 钒V 0.1877±0.0015b 0.1433±0.0006d 0.4493±0.0000a 0.1620±0.0010c 9 铬Cr 0.7837±0.0025b 0.5390±0.0060c 0.4480±0.0030d 0.9165±0.0039a 10 锰Mn 57.6610±0.2152a 36.7037±0.3933b 34.1653±0.0200c 23.4143±0.2541d 11 铁Fe 149.9113±3.0821b 118.8943±0.4758c 213.5467±3.1773a 113.1660±0.9875d 12 钴Co 0.0883±0.0012b 0.0563±0.0006c 0.1060±0.0010a 0.0473±0.0012d 13 镍Ni 2.0240±0.0100b 1.7170±0.0026c 0.6840±0.0010d 3.7117±0.0751a 14 铜Cu 5.1930±0.0141c 5.1973±0.0322c 6.6343±0.0421a 6.3653±0.0361b 15 锌Zn 37.7093±0.2316a 32.7313±0.2312b 27.5660±0.0857c 22.7650±0.1729d 16 砷As 0.0643±0.0006b 0.0533±0.0006c 0.2160±0.0001a 0.0510±0.0001d 17 硒Se 0.1040±0.0010a 0.0197±0.0012c 0.0623±0.0021b 0.0640±0.0001b 18 锶Sr 12.1727±0.1626a 8.4783±0.0205b 5.3160±0.0085c 4.2467±0.0123d 19 钼Mo 0.1407±0.0006c 0.1570±0.0010b 0.1253±0.0006d 0.3750±0.0040a 20 镉Cd 0.4643±0.0045a 0.4203±0.0035b 0.3323±0.0032c 0.0170±0.0001d 21 锡Sn 0.0029±0.0003b 0.0070±0.0002a N.D 0.0030±0.0001b 22 锑Sb 0.0100±0.0001a 0.0090±0.0001b 0.0103±0.0006a 0.0070±0.0001c 23 钡Ba 55.4377±0.0576a 50.3880±0.2246b 18.3483±0.4564c 8.4253±0.0205d 24 铊Tl N.D N.D N.D N.D 25 铅Pb 0.8260±0.0030b 0.5867±0.0032c 1.3570±0.0155a 0.2167±0.0040d 26 锂Li 0.2283±0.0160a 0.1067±0.0006b 0.2353±0.0015a 0.1007±0.0012b 注:“N.D”代表未检出;同行不同上标小写字母表示差异显著(P<0.05)。 2.1.2 无机元素主成分分析
本研究采用SPSS 26.0软件对3种黄精中的25种含量不同的无机元素(排除未检出的Tl)进行主成分分析,结果如表3,以特征值大于1为提取标准,得到3个主成分,累计方差贡献率为100.000%,表明前3个主成分可以代表元素原始数据信息,故选取前3个成分进行分析。由表3可知,在第1主成分中起正向作用且具有较大载荷的元素为Na、Al、V、Fe、Co、As、Cd、Sb、Pb、Li,对第1主成分起负向作用且载荷较大的元素为B、Mg、Cr、Ni、Mo,说明第1主成分大时,Na、Al、V、Fe、Co、As、Cd、Sb、Pb、Li含量升高,而B、Mg、Cr、Ni、Mo含量降低,其他元素含量基本不变;第2主成分具有较高正向载荷的元素为Ca、Ti、Mn、Zn、Sr、Sn、Ba,具有绝对值较高负向载荷的元素为K和Cu,说明第2主成分大时,Ca、Ti、Mn、Zn、Sr、Sn、Ba含量也变大,而K和Cu含量降低,其他元素含量变化较小;第3主成分具有较高正向载荷的元素为Se,主要反映黄精中Se信息,其他元素影响较小。
表 3 成分载荷矩阵、特征值、方差贡献率和累积方差贡献率Table 3. Component load matrix, eigenvalue, variance contribution rate and cumulative variance contribution rate in Polygonatum spp.元素 主成分 元素 主成分 主成分1 主成分2 主成分3 主成分1 主成分2 主成分3 硼B −0.833 −0.162 0.530 锌Zn 0.502 0.857 0.118 钠Na 0.780 −0.599 −0.184 砷As 0.736 −0.677 0.003 镁Mg −0.954 −0.265 0.141 硒Se 0.164 0.107 0.981 铝Al 0.914 −0.384 0.132 锶Sr 0.346 0.903 0.253 钾K −0.666 −0.682 0.303 钼Mo −0.931 −0.326 0.162 钙Ca −0.098 0.892 0.442 镉Cd 0.761 0.635 −0.135 钛Ti −0.048 0.998 0.030 锡Sn −0.407 0.683 −0.606 钒V 0.721 −0.688 0.079 锑Sb 0.981 0.183 0.070 铬Cr −0.780 0.171 0.602 钡Ba 0.347 0.933 −0.094 锰Mn 0.531 0.738 0.417 铅Pb 0.965 −0.255 0.057 铁Fe 0.853 −0.489 0.181 锂Li 0.843 −0.062 0.534 钴Co 0.921 −0.197 0.337 特征值 12.683 9.140 3.178 镍Ni −0.959 0.053 0.280 方差贡献率(%) 50.730 36.559 12.711 铜Cu −0.024 −0.991 0.128 累积方差贡献率(%) 50.730 87.289 100.000 参考董喆等[23]对25种元素提取的3个代表性的主成分进行数学评价模型构建,最后根据获得综合评价函数计算出各产地品种黄精无机元素的综合评价分值,分值越高,质量越好。各主成分得分及综合得分见表4。由表4可知,凯里市多花黄精综合得分最高、质量最好,其次为镇远县滇黄精和雷山县多花黄精,黄平县鸡头黄精综合得分最低、质量最差。
表 4 各主成分得分及综合得分Table 4. Score of each principal component and comprehensive score品种 主成分1 主成分2 主成分3 综合得分 排名 凯里市多花黄精 1.34 3.02 1.89 2.03 1 雷山县多花黄精 −0.31 2.09 −2.36 0.31 3 镇远县滇黄精 3.72 −3.27 −0.14 0.67 2 黄平县鸡头黄精 −4.75 −1.84 0.61 −3.01 4 2.2 不同产地3种黄精的VOCs差异及其主成分分析
2.2.1 3个品种黄精的GC-IMS谱图
利用多元数据分析工具LAV软件中的Reporter插件程序对样品作分析,生成4个产地3种黄精样品的VOCs三维对比图。将VOCs以指纹图谱的形式展示出来,通过三维图让黄精的风味分析实现了可视化并展现出各样品之间的差异 [24]。图1为不同产地黄精挥发性风味化合物的保留时间、漂移时间和信号强度的三维地形图,其显示了所有化合物的原始信息,从中可确定样品中每种挥发性风味化合物的信号峰值强度和峰值位置,HS-GC-IMS可很好地分离黄精挥发性成分。
图2为3种黄精的二维GC-IMS谱图,因其更加直观、易于阅读,可准确提供关于VOCs信息特征和强度的全面图像。图2横坐标左侧处红色竖线为反应离子峰(RIP峰,经归一化处理),根据色点的有无,颜色的深浅和面积大小能直观地看出3种样品的组分和浓度差异。由图2可知,4个产地3种黄精样品的VOCs可以通过GC-IMS技术得到较好的分离和检测,3种样品的VOCs种类差异不大,但相对含量却有较大差异。
图 2 黄精的气相色谱离子迁移谱二维图注:纵坐标代表气相色谱的保留时间(s),横坐标代表离子迁移时间(ms)(归一化处理)。A.凯里市多花黄精;B.雷山县多花黄精;C.镇远县滇黄精;D.黄平县鸡头黄精;图3同。Figure 2. 2D Spectra of Polygonatum spp. by GC-IMS为了更加明显地观察差异,采用4个产地3种黄精的气相色谱离子迁移谱差异对比模式[25]。选取KL样品谱图为参照作为参比,其他3种样品的谱图扣减参比。当二者VOCs一致,则扣减后的背景为白色,红色表明该物质的浓度高于参比,蓝色代表该物质的浓度低于参比。如图3所示,差异图中更容易看出不同品种黄精VOCs的差异,其中KL和LS较为相似。
2.2.2 3种黄精成分的鉴定及VOCs气味指纹图谱对比
从4个产地3种样品中共检测出159种待分析峰,鉴定出其中的101种VOCs(含单体、二聚体与三聚体)(见表5所示)。黄精的化学成分是其药效的物质基础。黄精成熟后会产生各种挥发性有机物[26],其中醛类物质含量最高,醇类物质含量次之,酸类、酯类、酮类等物质也占有一定比例。4个产地3种黄精中的主要物质均为己醛,并可能与黄精的清香有关。在KL、LS、ZY、HP中的占比分别为21.55%、17.54%、19.50%和20.02%,占比差异可能与其生长的外界环境条件和品种有关。
表 5 黄精中挥发性有机物定性结果Table 5. Qualitative results of volatile organic compounds of Polygonatum spp.序号 化合物 保留时间
(s)漂移时间
(ms)相对含量(%) KL LS ZY HP 1 二甲基硫醚 Dimethylsulfide 246.557 0.95751 0.49 0.60 0.51 1.37 2 丙醛M Propionaldehyde M 257.924 1.04203 0.89 0.87 0.62 0.92 3 丙醛D Propionaldehyde D 257.924 1.14868 1.83 1.70 2.36 1.64 4 丁烷-2-酮 Propan-2-one 267.825 1.11865 4.93 7.59 4.46 5.00 5 丙烯醛 Acrolein 280.635 1.05848 2.77 1.56 2.65 1.71 6 丁醛M Butanal M 293.054 1.10726 0.64 0.54 0.54 0.68 7 丁醛D Butanal D 294.013 1.28329 1.02 0.46 0.64 0.73 8 乙酸乙酯 Ethyl acetate 298.439 1.33743 − 0.06 0.59 − 9 丁烷-2-酮 Butan-2-one 308.033 1.24697 0.21 0.30 0.25 0.24 10 2-甲基丁醛 2-Methylbutanal 315.832 1.40359 1.46 2.09 1.42 0.99 11 叔丁醇 tert-Butanol 317.929 1.31947 0.67 1.15 0.82 1.00 12 丙酸乙酯 Ethyl propanoate 318.164 1.45789 0.33 0.26 − − 13 乙醇 Ethanol 325.63 1.1259 1.95 3.18 5.10 5.46 14 2-甲基丙酸乙酯 Ethyl 2-methylpropanoate 352.328 1.55413 2.02 2.01 − 0.27 15 戊醛M Pentanal M 365.551 1.17767 0.71 0.50 0.76 1.11 16 戊醛D Pentanal D 366.509 1.42515 1.94 0.65 2.67 3.18 17 丁酸甲酯 Methyl butanoate 382.158 1.15233 0.03 0.03 0.06 0.04 18 3-戊酮 3-Pentanone 393.066 1.11239 0.39 0.58 0.19 0.19 19 甲苯 toluene 393.75 1.01728 0.66 0.65 0.57 0.97 20 α-蒎烯M alpha-Pinene M 401.179 1.21698 0.26 0.31 0.19 1.68 21 α-蒎烯D alpha-Pinene D 401.782 1.29294 − − − 0.33 22 α-蒎烯T alpha-Pinene T 401.179 1.66416 − − − 0.25 23 二甲基二硫 Dimethyldisulfide 402.161 1.14443 0.23 0.15 − − 24 1-辛烯-3-酮M 1-Penten-3-one M 405.958 1.07426 0.08 0.09 0.19 0.09 25 1-辛烯-3-酮D 1-Penten-3-one D 404.877 1.3113 − − 0.07 − 26 丙烯腈 Acrylonitrile 412.962 1.09191 0.11 0.09 − − 27 1-丙醇M 1-Propanol M 419.624 1.11099 0.29 0.39 0.54 0.39 28 1-丙醇D 1-Propanol D 418.448 1.24917 − − 0.13 − 29 丁酸乙酯 Ethyl butanoate 430.748 1.20465 0.03 0.03 0.06 0.04 30 甲酸异戊酯M Isoamyl formate M 448.888 1.26719 0.40 1.11 0.52 − 31 甲酸异戊酯D Isoamyl formate D 446.24 1.62431 − 0.21 0.05 − 32 丙酸丙酯 Propyl propanoate 460.997 1.21653 − − 0.28 0.60 33 己醛M Hexanal M 477.75 1.25945 10.56 9.20 8.54 9.52 34 己醛D Hexanal D 476.97 1.56179 10.99 8.34 10.96 10.50 35 3-甲基戊烷-2-酮 3-Methylpentan-2-one 488.084 1.46863 0.27 0.43 0.94 0.33 36 β-蒎烯M beta-Pinene M 500.737 1.2185 − − 0.23 0.83 37 β-蒎烯D beta-Pinene D 499.862 1.29329 − − − 0.19 38 3-甲基-2-丁醇 3-Methyl-2-butanol 529.309 1.44057 0.32 − − − 39 1,4-二恶烷 1,4-Dioxane 533.927 1.12722 − 0.05 − − 40 3-甲基丁酸乙酯 Ethyl 3-methylbutyrate 535.541 1.65891 − − 0.09 − 41 2,3-戊二酮 2,3-Pentanedione 540.533 1.22537 0.16 0.24 − 0.07 42 2-丁基呋喃 2-Butylfuran 549.489 1.18053 0.09 0.11 0.15 0.13 43 (E)-2-戊烯醛M (E)-2-Pentenal M 554.795 1.10512 0.35 0.29 0.61 0.40 44 (E)-2-戊烯醛D (E)-2-Pentenal D 554.237 1.36071 0.15 − 0.41 0.11 45 1-丁醇M 1-Butanol M 575.939 1.18202 0.30 0.30 0.43 0.42 46 1-丁醇D 1-Butanol D 574.03 1.37687 0.06 0.04 0.10 0.07 47 1-戊-3-醇 1-Penten-3-ol 603.621 0.94191 0.31 0.33 0.47 0.39 48 2-甲基-2-戊烯醛 2-Methyl-2-pentenal 606.441 1.16148 − − 0.08 − 49 2-庚酮M 2-Heptanone M 641.134 1.25944 0.60 0.35 0.51 0.51 50 2-庚酮D 2-Heptanone D 642.073 1.63101 0.48 0.23 0.44 0.29 51 庚醛M Heptanal M 648.008 1.3265 1.36 1.69 1.35 1.51 52 庚醛D Heptanal D 647.531 1.70041 0.90 1.32 1.04 0.80 53 月桂烯 beta-Myrcene 656.352 1.2195 0.11 0.18 0.15 0.27 54 1,8-桉树脑M 1,8-Cineole M 667.945 1.29117 0.63 0.66 0.88 3.78 55 1,8-桉树脑D 1,8-Cineole D 669.701 1.72437 − − 0.07 0.70 56 α-萜品烯 alpha-Terpinene 670.755 1.2213 − − − 0.06 57 巴豆酸乙酯 Ethyl crotonate 673.45 1.18376 0.10 − 0.07 0.04 58 2-甲基丁醇M 2-Methylbutanol M 677.955 1.23076 0.08 0.30 0.19 − 59 2-甲基丁醇D 2-Methylbutanol D 677.767 1.47374 − 0.08 0.05 − 60 环戊酮 Cyclopentanone 682.68 1.33998 0.15 0.12 0.15 0.21 61 (E)-2-己烯醛M (E)-2-Hexenal M 692.781 1.18313 1.50 0.73 1.33 0.95 62 (E)-2-己烯醛D (E)-2-Hexenal D 693.002 1.52018 0.84 0.16 0.72 0.27 63 己酸甲酯 methyl hexanoate 694.215 1.68177 − − 0.05 0.17 64 2-戊基呋喃 2-Pentylfuran 709.712 1.25271 1.29 1.14 2.47 1.42 65 3-甲基-丁-3-烯-1-醇 3-Methyl-but-3-en-1-ol 737.106 1.16684 0.05 0.09 − − 66 1-戊醇M 1-Pentanol M 742.511 1.25471 1.70 1.46 2.44 2.35 67 1-戊醇D 1-Pentanol D 740.124 1.50958 0.51 0.43 1.34 0.94 68 苯乙烯 Styrene 745.705 1.05635 0.12 0.13 0.12 0.18 69 二乙基二硫醚 Diethyl disulfide 746.512 1.13454 − 0.38 − − 70 己酸乙酯M Ethyl hexanoate M 768.986 1.3505 1.59 0.60 0.84 0.81 71 己酸乙酯D Ethyl hexanoate D 771.504 1.7844 1.47 0.09 0.17 0.14 72 3-羟基-2-丁酮 M 3-Hydroxy-2-butanone M 786.924 1.05221 0.66 0.71 2.34 0.88 73 3-羟基-2-丁酮D 3-Hydroxy-2-butanone D 787.384 1.32932 0.46 0.54 1.75 0.30 74 八醛M Octanal M 792.283 1.39737 0.60 0.38 0.23 0.61 75 八醛D Octanal D 792.912 1.82994 0.15 0.18 − 0.08 76 异戊醇 Isoamyl alcohol 797.047 1.24108 − − 2.23 − 77 2-己醇 2-Hexanol 818.851 1.26688 0.26 0.43 − − 78 1-辛烯-3-酮M 1-Octen-3-one M 845.361 1.25501 0.84 0.66 3.01 1.46 79 1-辛烯-3-酮D 1-Octen-3-one D 845.821 1.67301 − − 0.99 0.16 80 (Z)-2-戊烯醇 (Z)-2-pentenol 854.449 0.94569 0.05 0.12 − − 81 丁酸,3-甲基丁酯 Butanoic acid, 3-methylbutyl ester 863.756 1.38637 0.27 0.16 0.37 0.24 82 6-甲基庚-5-烯-2-酮 6-Methylhept-5-en-2-one 874.137 1.18042 0.35 0.50 0.10 0.10 83 1-己醇M 1-Hexanol M 913.92 1.32158 0.73 0.56 0.69 0.61 84 1-己醇D 1-Hexanol D 913.46 1.6374 0.06 0.04 0.06 0.04 85 环己酮 Cyclohexanone 931.865 1.15284 0.07 0.13 − − 86 4-甲基噻唑 4-Methylthiazole 950.27 1.3448 − 0.10 − − 87 壬醛 Nonanal M 984.32 1.4702 2.45 1.60 2.28 1.51 88 壬醛D Nonanal D 982.939 1.94702 0.51 0.23 0.51 0.20 89 (E)-2-庚醛 (E)-2-Heptenal 1011.007 1.25811 0.28 0.73 0.82 1.09 90 (E)-2-辛醛M (E)-2-Octenal M 1052.879 1.33397 1.33 0.66 1.97 1.14 91 (E)-2-辛醛D (E)-2-Octenal D 1053.799 1.82317 0.10 − 0.23 0.08 92 2-丁氧基乙醇 2-Butoxyethanol 1057.94 1.20083 0.23 0.70 − − 93 2-乙基-3-甲基吡嗪 2-Ethyl-3-methylpyrazine 1158.515 1.16399 0.08 0.09 0.46 0.13 94 乙酸M Acetic acid M 1189.223 1.04972 4.42 3.98 2.73 3.42 95 乙酸D Acetic acid D 1188.234 1.14981 0.95 0.71 0.40 0.44 96 癸醛 Decanal 1266.874 1.53693 0.24 0.17 0.32 0.20 97 3-异丁基-2-甲氧基吡嗪 3-Isobutyl-2-methoxypyrazine 1275.722 1.30679 0.15 0.17 − − 98 苯甲醛 Benzaldehyde 1311.984 1.15436 0.14 0.15 0.19 0.23 99 2-乙基-1-己醇 2-Ethyl-1-hexanol 1389.574 1.41407 0.25 0.21 0.33 0.28 100 丙酸 Propanoic acid 1549.011 1.1045 0.17 0.21 0.18 0.23 101 愈创木酚 Guaiacol 1859.599 1.11243 0.34 0.43 0.25 0.42 注:M、D、T分别代表同一种化合物的单体、二聚体和三聚体。迁移时间是对RIP峰进行了归一化处理(方法是将实际的迁移时间除以RIP的出峰时间)。凯里市多花黄精(KL)、雷山县多花黄精(LS)、镇远县滇黄精(ZY)、黄平县鸡头黄精(HP)。 通过Gallery Plot插件指纹图谱对比,直观且定量地比较不同样品之间的挥发性有机物差异[27-28]。从图4可直观地看出3种黄精完整的VOCs信息以及各样品之间的明显差异,每种样品都含有各自含量较高的成分。除了己醛外,丙醛、丁烷-2-酮、丙烯醛、2-甲基丁醛、乙醇、戊醛、庚醛、(E)-2-己烯醛、2-戊基呋喃、1-戊醇、己酸乙酯、壬醛和乙酸等物质在三种黄精中的相对含量均较高,其中(E)-2-己烯醛具有新鲜绿叶和水果香味;己酸乙酯具有曲香型和菠萝香型的香气;3-甲基-2-丁醇仅在KL中被发现;1,4-二恶烷和4-甲基噻唑仅在LS中被发现;2-甲基-2-戊烯醛和异戊醇仅在ZY中被发现;α-蒎烯D、α-蒎烯T和β-蒎烯D仅在HP中被发现。黄精中所含的风味成分是次生代谢产物,在其生长发育过程中起着至关重要的作用,这些物质含量的不同是导致3种黄精风味差异的主要原因。
陈龙胜等[29]采用GC-MS从9个不同产地的多花黄精中鉴定出67个化合物,发现不同产地多花黄精挥发性物质组成差异性较大。本研究采用的GC-IMS检测出的VOCs不仅更多,而且方法快速准确、灵敏度高、便捷高效,可为不同品种黄精的风味识别、质量评价和品质控制提供重要的理论依据和数据支持。本研究结果证实了产地与外界环境等能够影响不同品种黄精VOCs物质的生成和积累,不仅为不同药材的风味识别、质量评价和品质控制提供了重要的理论依据和数据支持,还为不同品种黄精质量的大数据甄别提供了一种新的思路,对感官品控的标准化发展具有积极的推动作用。
2.2.3 VOCs的主成分分析
利用PCA分析法降维处理数据,可以直观地比较样品间的相似度以及VOCs差异。由图5可知,各样品均能较好地分离,没有出现重叠,证明GC-IMS可有效区分不同品种黄精样品中的VOCs。PC1,PC2和PC3的贡献解释了总变异的90%,KL与LS在图中距离更近,说明KL的VOCs和LS更为接近,并且不同品种样品可以明显区分开来,证明不同品种黄精的VOCs有明显的区别。相对而言,而ZY的VOCs与LS的差别较大。
3. 结论
本研究建立电感耦合等离子体-质谱(ICP-MS)法测定了4个不同产地多花黄精、滇黄精、鸡头黄精药材中26种无机元素的含量,并对测定结果进行了分析。研究发现K、Ca、Mg、Fe、Al、Ba、Mn、Zn、Na和Sr(KL)含量超过10 mg/kg,测定的4个产地3种黄精样品中Pb、Cd、As和Cu含量均符合2020年版《中国药典》对黄精中重金属及有害元素限量值的规定。无机元素主成分分析筛选出了影响黄精质量的3个主成分因子,通过综合得分评估了黄精整体质量的差异, 样品中得分最高、质量最好的是凯里市多花黄精,得分比较低的是黄平县鸡头黄精。通过主成分分析、气味指纹图谱分析可以将不同品种黄精的无机元素和VOCs做明显区分。4个产地3种黄精中共鉴定出101种有机化合物(含单体、二聚体与三聚体),主要是醛类、醇类、酸类、酯类和酮类等物质。3种黄精的VOCs组成存在一定差异,己醛在4个产地3种黄精中的占比最大。丙醛、丁烷-2-酮、丙烯醛、2-甲基丁醛、乙醇、戊醛、庚醛、(E)-2-己烯醛、2-戊基呋喃、1-戊醇、己酸乙酯、壬醛和乙酸等物质在三种黄精中的相对含量均较高。3-甲基-2-丁醇仅在KL中被发现;1,4-二恶烷和4-甲基噻唑仅在LS中被发现;2-甲基-2-戊烯醛和异戊醇仅在ZY中有被发现;α-蒎烯D、α-蒎烯 T 和 β-蒎烯 D 仅在 HP中有被发现。KL和LS的物质种类和浓度差异最小,而ZY与LS的差异最大。产地和品种对黄精中无机元素含量和风味物质种类会造成一定差异,具体原因可能是不同环境气候条件和不同品种的黄精对不同元素的吸附能力以及黄精自身代谢差异有关。
-
图 2 黄精的气相色谱离子迁移谱二维图
注:纵坐标代表气相色谱的保留时间(s),横坐标代表离子迁移时间(ms)(归一化处理)。A.凯里市多花黄精;B.雷山县多花黄精;C.镇远县滇黄精;D.黄平县鸡头黄精;图3同。
Figure 2. 2D Spectra of Polygonatum spp. by GC-IMS
表 1 微波消解工作参数
Table 1 Working parameters for microwave digestion
步骤 升温时间(min) 保持时间(min) 消解温度(℃) 功率(W) 1 10 5 150 1000 2 10 10 200 1000 表 2 三种黄精的无机元素含量测定结果
Table 2 Results of content determination of various inorganic elements
编号 元素 凯里市多花黄精(KL,mg/kg) 雷山县多花黄精(LS,mg/kg) 镇远县滇黄精(ZY,mg/kg) 黄平县鸡头黄精(HP,mg/kg) 1 硼B 5.8723±0.0176b 4.7447±0.0081c 4.7673±0.0234c 7.6173±0.0156a 2 钠Na 15.4923±0.1617c 17.0627±0.1662b 27.1643±0.1578a 14.1213±0.0807d 3 镁Mg 944.2837±9.6273c 1000.4230±10.3949b 867.4623±7.7432d 1547.3777±26.7954a 4 铝Al 137.1280±1.8288b 98.9167±0.8065c 215.0940±2.9302a 73.2053±0.7529d 5 钾K 5264.7850±60.6278c 4522.3190±22.5005d 7476.0310±27.2460b 12358.2600±224.0901a 6 钙Ca 4140.0150±31.2250a 3071.2930±20.5859b 2129.6870±20.3785d 2817.1277±17.7463c 7 钛Ti 1.5723±0.0523a 1.5393±0.0293a 1.3730±0.0096b 1.4283±0.0314b 8 钒V 0.1877±0.0015b 0.1433±0.0006d 0.4493±0.0000a 0.1620±0.0010c 9 铬Cr 0.7837±0.0025b 0.5390±0.0060c 0.4480±0.0030d 0.9165±0.0039a 10 锰Mn 57.6610±0.2152a 36.7037±0.3933b 34.1653±0.0200c 23.4143±0.2541d 11 铁Fe 149.9113±3.0821b 118.8943±0.4758c 213.5467±3.1773a 113.1660±0.9875d 12 钴Co 0.0883±0.0012b 0.0563±0.0006c 0.1060±0.0010a 0.0473±0.0012d 13 镍Ni 2.0240±0.0100b 1.7170±0.0026c 0.6840±0.0010d 3.7117±0.0751a 14 铜Cu 5.1930±0.0141c 5.1973±0.0322c 6.6343±0.0421a 6.3653±0.0361b 15 锌Zn 37.7093±0.2316a 32.7313±0.2312b 27.5660±0.0857c 22.7650±0.1729d 16 砷As 0.0643±0.0006b 0.0533±0.0006c 0.2160±0.0001a 0.0510±0.0001d 17 硒Se 0.1040±0.0010a 0.0197±0.0012c 0.0623±0.0021b 0.0640±0.0001b 18 锶Sr 12.1727±0.1626a 8.4783±0.0205b 5.3160±0.0085c 4.2467±0.0123d 19 钼Mo 0.1407±0.0006c 0.1570±0.0010b 0.1253±0.0006d 0.3750±0.0040a 20 镉Cd 0.4643±0.0045a 0.4203±0.0035b 0.3323±0.0032c 0.0170±0.0001d 21 锡Sn 0.0029±0.0003b 0.0070±0.0002a N.D 0.0030±0.0001b 22 锑Sb 0.0100±0.0001a 0.0090±0.0001b 0.0103±0.0006a 0.0070±0.0001c 23 钡Ba 55.4377±0.0576a 50.3880±0.2246b 18.3483±0.4564c 8.4253±0.0205d 24 铊Tl N.D N.D N.D N.D 25 铅Pb 0.8260±0.0030b 0.5867±0.0032c 1.3570±0.0155a 0.2167±0.0040d 26 锂Li 0.2283±0.0160a 0.1067±0.0006b 0.2353±0.0015a 0.1007±0.0012b 注:“N.D”代表未检出;同行不同上标小写字母表示差异显著(P<0.05)。 表 3 成分载荷矩阵、特征值、方差贡献率和累积方差贡献率
Table 3 Component load matrix, eigenvalue, variance contribution rate and cumulative variance contribution rate in Polygonatum spp.
元素 主成分 元素 主成分 主成分1 主成分2 主成分3 主成分1 主成分2 主成分3 硼B −0.833 −0.162 0.530 锌Zn 0.502 0.857 0.118 钠Na 0.780 −0.599 −0.184 砷As 0.736 −0.677 0.003 镁Mg −0.954 −0.265 0.141 硒Se 0.164 0.107 0.981 铝Al 0.914 −0.384 0.132 锶Sr 0.346 0.903 0.253 钾K −0.666 −0.682 0.303 钼Mo −0.931 −0.326 0.162 钙Ca −0.098 0.892 0.442 镉Cd 0.761 0.635 −0.135 钛Ti −0.048 0.998 0.030 锡Sn −0.407 0.683 −0.606 钒V 0.721 −0.688 0.079 锑Sb 0.981 0.183 0.070 铬Cr −0.780 0.171 0.602 钡Ba 0.347 0.933 −0.094 锰Mn 0.531 0.738 0.417 铅Pb 0.965 −0.255 0.057 铁Fe 0.853 −0.489 0.181 锂Li 0.843 −0.062 0.534 钴Co 0.921 −0.197 0.337 特征值 12.683 9.140 3.178 镍Ni −0.959 0.053 0.280 方差贡献率(%) 50.730 36.559 12.711 铜Cu −0.024 −0.991 0.128 累积方差贡献率(%) 50.730 87.289 100.000 表 4 各主成分得分及综合得分
Table 4 Score of each principal component and comprehensive score
品种 主成分1 主成分2 主成分3 综合得分 排名 凯里市多花黄精 1.34 3.02 1.89 2.03 1 雷山县多花黄精 −0.31 2.09 −2.36 0.31 3 镇远县滇黄精 3.72 −3.27 −0.14 0.67 2 黄平县鸡头黄精 −4.75 −1.84 0.61 −3.01 4 表 5 黄精中挥发性有机物定性结果
Table 5 Qualitative results of volatile organic compounds of Polygonatum spp.
序号 化合物 保留时间
(s)漂移时间
(ms)相对含量(%) KL LS ZY HP 1 二甲基硫醚 Dimethylsulfide 246.557 0.95751 0.49 0.60 0.51 1.37 2 丙醛M Propionaldehyde M 257.924 1.04203 0.89 0.87 0.62 0.92 3 丙醛D Propionaldehyde D 257.924 1.14868 1.83 1.70 2.36 1.64 4 丁烷-2-酮 Propan-2-one 267.825 1.11865 4.93 7.59 4.46 5.00 5 丙烯醛 Acrolein 280.635 1.05848 2.77 1.56 2.65 1.71 6 丁醛M Butanal M 293.054 1.10726 0.64 0.54 0.54 0.68 7 丁醛D Butanal D 294.013 1.28329 1.02 0.46 0.64 0.73 8 乙酸乙酯 Ethyl acetate 298.439 1.33743 − 0.06 0.59 − 9 丁烷-2-酮 Butan-2-one 308.033 1.24697 0.21 0.30 0.25 0.24 10 2-甲基丁醛 2-Methylbutanal 315.832 1.40359 1.46 2.09 1.42 0.99 11 叔丁醇 tert-Butanol 317.929 1.31947 0.67 1.15 0.82 1.00 12 丙酸乙酯 Ethyl propanoate 318.164 1.45789 0.33 0.26 − − 13 乙醇 Ethanol 325.63 1.1259 1.95 3.18 5.10 5.46 14 2-甲基丙酸乙酯 Ethyl 2-methylpropanoate 352.328 1.55413 2.02 2.01 − 0.27 15 戊醛M Pentanal M 365.551 1.17767 0.71 0.50 0.76 1.11 16 戊醛D Pentanal D 366.509 1.42515 1.94 0.65 2.67 3.18 17 丁酸甲酯 Methyl butanoate 382.158 1.15233 0.03 0.03 0.06 0.04 18 3-戊酮 3-Pentanone 393.066 1.11239 0.39 0.58 0.19 0.19 19 甲苯 toluene 393.75 1.01728 0.66 0.65 0.57 0.97 20 α-蒎烯M alpha-Pinene M 401.179 1.21698 0.26 0.31 0.19 1.68 21 α-蒎烯D alpha-Pinene D 401.782 1.29294 − − − 0.33 22 α-蒎烯T alpha-Pinene T 401.179 1.66416 − − − 0.25 23 二甲基二硫 Dimethyldisulfide 402.161 1.14443 0.23 0.15 − − 24 1-辛烯-3-酮M 1-Penten-3-one M 405.958 1.07426 0.08 0.09 0.19 0.09 25 1-辛烯-3-酮D 1-Penten-3-one D 404.877 1.3113 − − 0.07 − 26 丙烯腈 Acrylonitrile 412.962 1.09191 0.11 0.09 − − 27 1-丙醇M 1-Propanol M 419.624 1.11099 0.29 0.39 0.54 0.39 28 1-丙醇D 1-Propanol D 418.448 1.24917 − − 0.13 − 29 丁酸乙酯 Ethyl butanoate 430.748 1.20465 0.03 0.03 0.06 0.04 30 甲酸异戊酯M Isoamyl formate M 448.888 1.26719 0.40 1.11 0.52 − 31 甲酸异戊酯D Isoamyl formate D 446.24 1.62431 − 0.21 0.05 − 32 丙酸丙酯 Propyl propanoate 460.997 1.21653 − − 0.28 0.60 33 己醛M Hexanal M 477.75 1.25945 10.56 9.20 8.54 9.52 34 己醛D Hexanal D 476.97 1.56179 10.99 8.34 10.96 10.50 35 3-甲基戊烷-2-酮 3-Methylpentan-2-one 488.084 1.46863 0.27 0.43 0.94 0.33 36 β-蒎烯M beta-Pinene M 500.737 1.2185 − − 0.23 0.83 37 β-蒎烯D beta-Pinene D 499.862 1.29329 − − − 0.19 38 3-甲基-2-丁醇 3-Methyl-2-butanol 529.309 1.44057 0.32 − − − 39 1,4-二恶烷 1,4-Dioxane 533.927 1.12722 − 0.05 − − 40 3-甲基丁酸乙酯 Ethyl 3-methylbutyrate 535.541 1.65891 − − 0.09 − 41 2,3-戊二酮 2,3-Pentanedione 540.533 1.22537 0.16 0.24 − 0.07 42 2-丁基呋喃 2-Butylfuran 549.489 1.18053 0.09 0.11 0.15 0.13 43 (E)-2-戊烯醛M (E)-2-Pentenal M 554.795 1.10512 0.35 0.29 0.61 0.40 44 (E)-2-戊烯醛D (E)-2-Pentenal D 554.237 1.36071 0.15 − 0.41 0.11 45 1-丁醇M 1-Butanol M 575.939 1.18202 0.30 0.30 0.43 0.42 46 1-丁醇D 1-Butanol D 574.03 1.37687 0.06 0.04 0.10 0.07 47 1-戊-3-醇 1-Penten-3-ol 603.621 0.94191 0.31 0.33 0.47 0.39 48 2-甲基-2-戊烯醛 2-Methyl-2-pentenal 606.441 1.16148 − − 0.08 − 49 2-庚酮M 2-Heptanone M 641.134 1.25944 0.60 0.35 0.51 0.51 50 2-庚酮D 2-Heptanone D 642.073 1.63101 0.48 0.23 0.44 0.29 51 庚醛M Heptanal M 648.008 1.3265 1.36 1.69 1.35 1.51 52 庚醛D Heptanal D 647.531 1.70041 0.90 1.32 1.04 0.80 53 月桂烯 beta-Myrcene 656.352 1.2195 0.11 0.18 0.15 0.27 54 1,8-桉树脑M 1,8-Cineole M 667.945 1.29117 0.63 0.66 0.88 3.78 55 1,8-桉树脑D 1,8-Cineole D 669.701 1.72437 − − 0.07 0.70 56 α-萜品烯 alpha-Terpinene 670.755 1.2213 − − − 0.06 57 巴豆酸乙酯 Ethyl crotonate 673.45 1.18376 0.10 − 0.07 0.04 58 2-甲基丁醇M 2-Methylbutanol M 677.955 1.23076 0.08 0.30 0.19 − 59 2-甲基丁醇D 2-Methylbutanol D 677.767 1.47374 − 0.08 0.05 − 60 环戊酮 Cyclopentanone 682.68 1.33998 0.15 0.12 0.15 0.21 61 (E)-2-己烯醛M (E)-2-Hexenal M 692.781 1.18313 1.50 0.73 1.33 0.95 62 (E)-2-己烯醛D (E)-2-Hexenal D 693.002 1.52018 0.84 0.16 0.72 0.27 63 己酸甲酯 methyl hexanoate 694.215 1.68177 − − 0.05 0.17 64 2-戊基呋喃 2-Pentylfuran 709.712 1.25271 1.29 1.14 2.47 1.42 65 3-甲基-丁-3-烯-1-醇 3-Methyl-but-3-en-1-ol 737.106 1.16684 0.05 0.09 − − 66 1-戊醇M 1-Pentanol M 742.511 1.25471 1.70 1.46 2.44 2.35 67 1-戊醇D 1-Pentanol D 740.124 1.50958 0.51 0.43 1.34 0.94 68 苯乙烯 Styrene 745.705 1.05635 0.12 0.13 0.12 0.18 69 二乙基二硫醚 Diethyl disulfide 746.512 1.13454 − 0.38 − − 70 己酸乙酯M Ethyl hexanoate M 768.986 1.3505 1.59 0.60 0.84 0.81 71 己酸乙酯D Ethyl hexanoate D 771.504 1.7844 1.47 0.09 0.17 0.14 72 3-羟基-2-丁酮 M 3-Hydroxy-2-butanone M 786.924 1.05221 0.66 0.71 2.34 0.88 73 3-羟基-2-丁酮D 3-Hydroxy-2-butanone D 787.384 1.32932 0.46 0.54 1.75 0.30 74 八醛M Octanal M 792.283 1.39737 0.60 0.38 0.23 0.61 75 八醛D Octanal D 792.912 1.82994 0.15 0.18 − 0.08 76 异戊醇 Isoamyl alcohol 797.047 1.24108 − − 2.23 − 77 2-己醇 2-Hexanol 818.851 1.26688 0.26 0.43 − − 78 1-辛烯-3-酮M 1-Octen-3-one M 845.361 1.25501 0.84 0.66 3.01 1.46 79 1-辛烯-3-酮D 1-Octen-3-one D 845.821 1.67301 − − 0.99 0.16 80 (Z)-2-戊烯醇 (Z)-2-pentenol 854.449 0.94569 0.05 0.12 − − 81 丁酸,3-甲基丁酯 Butanoic acid, 3-methylbutyl ester 863.756 1.38637 0.27 0.16 0.37 0.24 82 6-甲基庚-5-烯-2-酮 6-Methylhept-5-en-2-one 874.137 1.18042 0.35 0.50 0.10 0.10 83 1-己醇M 1-Hexanol M 913.92 1.32158 0.73 0.56 0.69 0.61 84 1-己醇D 1-Hexanol D 913.46 1.6374 0.06 0.04 0.06 0.04 85 环己酮 Cyclohexanone 931.865 1.15284 0.07 0.13 − − 86 4-甲基噻唑 4-Methylthiazole 950.27 1.3448 − 0.10 − − 87 壬醛 Nonanal M 984.32 1.4702 2.45 1.60 2.28 1.51 88 壬醛D Nonanal D 982.939 1.94702 0.51 0.23 0.51 0.20 89 (E)-2-庚醛 (E)-2-Heptenal 1011.007 1.25811 0.28 0.73 0.82 1.09 90 (E)-2-辛醛M (E)-2-Octenal M 1052.879 1.33397 1.33 0.66 1.97 1.14 91 (E)-2-辛醛D (E)-2-Octenal D 1053.799 1.82317 0.10 − 0.23 0.08 92 2-丁氧基乙醇 2-Butoxyethanol 1057.94 1.20083 0.23 0.70 − − 93 2-乙基-3-甲基吡嗪 2-Ethyl-3-methylpyrazine 1158.515 1.16399 0.08 0.09 0.46 0.13 94 乙酸M Acetic acid M 1189.223 1.04972 4.42 3.98 2.73 3.42 95 乙酸D Acetic acid D 1188.234 1.14981 0.95 0.71 0.40 0.44 96 癸醛 Decanal 1266.874 1.53693 0.24 0.17 0.32 0.20 97 3-异丁基-2-甲氧基吡嗪 3-Isobutyl-2-methoxypyrazine 1275.722 1.30679 0.15 0.17 − − 98 苯甲醛 Benzaldehyde 1311.984 1.15436 0.14 0.15 0.19 0.23 99 2-乙基-1-己醇 2-Ethyl-1-hexanol 1389.574 1.41407 0.25 0.21 0.33 0.28 100 丙酸 Propanoic acid 1549.011 1.1045 0.17 0.21 0.18 0.23 101 愈创木酚 Guaiacol 1859.599 1.11243 0.34 0.43 0.25 0.42 注:M、D、T分别代表同一种化合物的单体、二聚体和三聚体。迁移时间是对RIP峰进行了归一化处理(方法是将实际的迁移时间除以RIP的出峰时间)。凯里市多花黄精(KL)、雷山县多花黄精(LS)、镇远县滇黄精(ZY)、黄平县鸡头黄精(HP)。 -
[1] 王冬梅, 朱玮, 张存莉, 等. 黄精化学成分及其生物活性[J]. 西北林学院学报,2006,21(2):142−145. [WANG D M, ZHU W, ZHANG C L, et al. Research advances in chemical constituents and biological activity of Ploygonatum sibiricum[J]. Journal of Northwest Forestry University,2006,21(2):142−145. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2006.02.039 WANG D M, ZHU W, ZHANG C L, et al. Research advances in chemical constituents and biological activity of Ploygonatum sibiricum[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2006, 21(2): 142-145. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2006.02.039
[2] WUJISGULENG W, LIU Y, LONG C. Ethnobotanical review of food uses of Polygonatum (Convallariaceae) in China[J]. Acta Societatis Botanicorum Poloniae,2012,81(4):239−244. doi: 10.5586/asbp.2012.045
[3] WANG D, LIANG Z, LI D, et al. Antioxidant activities of different extracts and homoisoflavanones isolated from the Polygonatum odoratum[J]. Natural Product Research,2013,27(12):1111−1114. doi: 10.1080/14786419.2012.701212
[4] CHEN Z, LIU J, KONG X, et al. Characterization and immunological activities of polysaccharides from Polygonatum sibiricum[J]. Biological & Pharmaceutical Bulletin,2020,43(6):959−967.
[5] KHAN H, SAEED M, GILANI A U H, et al. The antinociceptive activity of Polygonatum verticillatum rhizomes in pain models[J]. Journal of Ethnopharmacology,2010,127(2):521−527. doi: 10.1016/j.jep.2009.10.003
[6] 任蓁, 刘思莹, 穆琢莹, 等. 具有降脂作用的药食同源物质中补阴药的研究进展[J]. 中医药学报,2021,49(4):88−92. [REN Z, LIU S Y, MU Z Y, et al. Research progress of Yin-Tonifying herbs with lipid-lowering effect in homology of medicine and food[J]. Acta Chinese Medicine and Pharmacology,2021,49(4):88−92. doi: 10.19664/j.cnki.1002-2392.210095 REN Z, LIU S Y, MU Z Y, et al. Research progress of Yin-Tonifying herbs with lipid-lowering effect in homology of medicine and food[J]. Acta Chinese Medicine and Pharmacology, 2021, 49(4): 88-92. doi: 10.19664/j.cnki.1002-2392.210095
[7] 丛晓峰, 陈艳, 陈昊, 等. 秦巴山区中段草本药用植物种间联结性与海拔的关系[J]. 西北林学院学报,2021,36(6):159−166. [CONG X F, CHEN Y, CHEN H, et al. Relationship between interspecific association and altitude of herbaceous medicinal plants in the middle part of Qinba mountainous area[J]. Journal of Northwest Forestry University,2021,36(6):159−166. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2021.06.23 CONG X F, CHEN Y, CHEN H, et al. Relationship between interspecific association and altitude of herbaceous medicinal plants in the middle part of Qinba mountainous area[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2021, 36(6): 159-166. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2021.06.23
[8] 朱新焰, 孙信梅, 杜春华, 等. 滇黄精与轮叶黄精多糖的组织化学及含量测定研究[J]. 中华中医药学刊,2020,38(1):61−64. [ZHU X Y, SUN X M, DU C H, et al. Histochemistry localization and content determination for polysaccharide between Polygonatum kingianum and Polygonatum verticillatum[J]. Chinese Archives of Traditional Chinese Medicine,2020,38(1):61−64. doi: 10.13193/j.issn.1673-7717.2020.01.014 ZHU X Y, SUN X M, DU C H, et al. Histochemistry localization and content determination for polysaccharide between Polygonatum kingianum and Polygonatum verticillatum[J]. Chinese Archives of Traditional Chinese Medicine, 2020, 38(1): 61-64. doi: 10.13193/j.issn.1673-7717.2020.01.014
[9] 刘日斌, 张宇鹏, 马崇坚, 等. 超声波辅助酶法优化黄精多糖提取工艺的研究[J]. 食品研究与开发,2021,42(7):141−146. [LIU R B, ZHANG Y P, MA C J. Ultrasonic-assisted enzymatic optimization of extraction process of polysaccharides from Polygonatum sibiricum[J]. Food Research and Development,2021,42(7):141−146. doi: 10.12161/j.issn.1005-6521.2021.07.022 LIU R B, ZHANG Y P, MA C J. Ultrasonic-assisted enzymatic optimization of extraction process of polysaccharides from Polygonatum sibiricum[J]. Food Research and Development, 2021, 42(7): 141-146. doi: 10.12161/j.issn.1005-6521.2021.07.022
[10] 王玉茜, 范宜雯, 张学新, 等. 响应面法优化黄精红枣酸奶的工艺配方[J]. 食品研究与开发,2021,42(9):67−74. [WANG Y X, FAN Y W, ZHANG X X, et al. Optimization of the formula of Polygonatum sibiricum-red jujube yoghurt using response surface methodology[J]. Food Research and Development,2021,42(9):67−74. doi: 10.12161/j.issn.1005-6521.2021.09.011 WANG Y X, FAN Y W, ZHANG X X, et al. Optimization of the formula of Polygonatum sibiricum-red jujube yoghurt using response surface methodology[J]. Food Research and Development, 2021, 42(9): 67-74. doi: 10.12161/j.issn.1005-6521.2021.09.011
[11] 谭艳, 王国庆, 吴锦铸, 等. 基于GC-MS与GC-IMS技术对四种柚皮精油挥发性风味物质的检测[J]. 食品工业科技,2021,42(15):256−268. [TAN Y, WANG G Q, WU J Z, et al. Analysis of volatile flavour components in four pomelo peel essential oils based on GC-MS and GC-IMS[J]. Science and Technology of Food Industry,2021,42(15):256−268. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020090041 TAN Y, WANG G Q, WU J Z, et al. Analysis of volatile flavour components in four pomelo peel essential oils based on GC-MS and GC-IMS[J]. Science and Technology of Food Industry, 2021, 42(15): 256-268. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020090041
[12] 陈小爱, 蔡惠钿, 刘静宜, 等. 基于电子鼻、GC-MS和GC-IMS技术分析老香黄发酵期间的挥发性成分变化[J]. 食品工业科技,2021,42(12):70−80. [CHEN X A, CAI H T, LIU J Y, et al. Analysis of volatile components in Laoxianghuang during fermentation by electronic nose, GC-MS and GC-IMS[J]. Science and Technology of Food Industry,2021,42(12):70−80. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020100170 CHEN X A, CAI H T, LIU J Y, et al. Analysis of volatile components in Laoxianghuang during fermentation by electronic nose, GC-MS and GC-IMS[J]. Science and Technology of Food Industry, 2021, 42(12): 70-80. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020100170
[13] HOU J, LIANG L, WANG Y. Volatile composition changes in navel orange at different growth stages by HS-SPME-GC-MS[J]. Food Research International,2020,136:109333. doi: 10.1016/j.foodres.2020.109333
[14] RAJKUMAR G, RAJAN M, ARAUJO H C, et al. Comparative evaluation of volatile profile of tomato subjected to hot air, freeze, and spray drying[J]. Drying Technology,2020,39(3):1−9.
[15] TRIPODI G, CONDURSO C, CINCOTTA F, et al. Aroma compounds in mini-watermelon fruits from different grafting combinations[J]. Journal of Food Quality,2020,100(3):1328−1335.
[16] VAUTZ W, SEIFERT L, LIEDTKE H, et al. GC/IMS and GC/MS analysis of pre-concentrated medical and biological samples[J]. International Journal for Ion Mobility Spectrometry,2014,17:25−33. doi: 10.1007/s12127-014-0146-8
[17] GUO Y, CHEN D, DONG Y, et al. Characteristic volatiles fingerprints and changes of volatile compounds in fresh and dried Tricholoma matsutake Singer by HS-GC-IMS and HS-SPME-GC-MS[J]. Journal of Chromatography B,2018,1099:46−55. doi: 10.1016/j.jchromb.2018.09.011
[18] QIAO Y, BI J, CHEN Q, et al. Volatile profile characterization of winter jujube from different regions via HS-SPME-GC/MS and GC-IMS[J]. Journal of Food Quality,2021,2:1−15.
[19] 中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会、国家食品药品监督管理总局. 食品安全国家标准 食品中多元素的测定: GB 5009.268-2016[S]. 2016 National Health Commission of the People's Republic of China, National Medical Products Administration. National Food Safety Standard, Determination of multielements in food: GB 5009.268−2016[S]. 2016.
[20] YIN J X, WU M F, LIN R M, et al. Application and development trends of gas chromatography-ion mobility spectrometry for traditional Chinese medicine, clinical, food and environmental analysis[J]. Microchemical Journal,2021,168:106527. doi: 10.1016/j.microc.2021.106527
[21] MITTAL M, KUMAR K, ANGHORE D, et al. ICP-MS: Analytical method for identification and detection of elemental impurities[J]. Current Drug Discovery Technologies,2017,14(2):106−120. doi: 10.2174/1570163813666161221141402
[22] 楼柯浪, 张春椿, 陶倩, 等. 不同产地多花黄精中元素含量的主成分及相关性分析[J]. 浙江中医杂志,2018,53(9):696−698. [LOU K L, ZHANG C C, TAO Q, et al. Principal components and correlation analysis of element contents in Polygonatum cyrtonema Hua from different habitats[J]. Zhejiang Journal of Traditional Chinese Medicine,2018,53(9):696−698. doi: 10.3969/j.issn.0411-8421.2018.09.056 LOU K L, ZHANG C C, TAO Q, et al. Principal components and correlation analysis of element contents in Polygonatum cyrtonema Hua from different habitats[J]. Zhejiang Journal of Traditional Chinese Medicine, 2018, 53(9): 696-698. doi: 10.3969/j.issn.0411-8421.2018.09.056
[23] 董喆, 李梦怡, 胡越, 等. 信阳毛尖茶叶中矿物元素的主成分分析和品质评价[J]. 食品安全质量检测学报,2018,41(4):894−897. [DONG J, LI M Y, HU Y, et al. Principal component analysis of mineral elements in Xinyang Maojian and its quality evaluation[J]. Journal of Food Safety & Quality,2018,41(4):894−897. DONG J, LI M Y, HU Y, et al. Principal component analysis of mineral elements in Xinyang Maojian and its quality evaluation[J]. Journal of Food Safety & Quality, 2018, 41(4): 894-897.
[24] LENG P, HU H W, CUI A H, et al. HS-GC-IMS with PCA to analyze volatile flavor compounds of honey peach packaged with different preservation methods during storage[J]. LWT-Food Science and Technology,2021,149(4):111963.
[25] LIU D, BAI L, FENG X, et al. Characterization of Jinhua ham aroma profiles in specific to aging time by gas chromatography-ion mobility spectrometry (GC-IMS)[J]. Meat Science,2020,168:108178. doi: 10.1016/j.meatsci.2020.108178
[26] HUANG P L, GAN K H, WU R R, et al. Benzoquinones, a homoisoflavanone and other constituents from Polygonatum altelobatum[J]. Phytochemistry,1997,44(7):1369−1373. doi: 10.1016/S0031-9422(96)00652-8
[27] XIAOWEI C, WEI W, HONG G, et al. Review of Polygonatum sibiricum: A new natural cosmetic ingredient[J]. Pharmazie,2019,74(9):513−519.
[28] ZHAO X, PATIL S, QIAN A, et al. Bioactive compounds of Polygonatum Sibiricum-therapeutic effect and biological activity[J]. Endocr Metab Immune Disord Drug Targets,2021,22(1):26−37.
[29] 陈龙胜, 杜李继, 陈世金, 等. GC-MS对不同产地多花黄精生药材挥发性物质差异性研究[J]. 中药材,2018,41(4):894−897. [CHEN L S, DU L J, CHEN S J, et al. Study on the difference of volatile substances in Polygonatum cyrtonema Hua from different areas by GC-MS[J]. Journal of Chinese Medicinal Materials,2018,41(4):894−897. doi: 10.13863/j.issn1001-4454.2018.04.025 CHEN L S, DU L J, CHEN S J, et al. Study on the difference of volatile substances in Polygonatum cyrtonema Hua from different areas by GC-MS[J]. Journal of Chinese Medicinal Materials, 2018, 41(4): 894-897. doi: 10.13863/j.issn1001-4454.2018.04.025
-
期刊类型引用(2)
1. 王嘉慧,柳志诚,杨国华,杨玉升,陶欧,马涛,刘永刚. ICP-MS法结合化学计量学分析不同菲牛蛭元素差异. 化学研究与应用. 2024(07): 1625-1631 . 百度学术
2. 管佳宁,桂新景,范雪花,张迪,王恪辉,呼海涛,刘瑞新. 气相色谱-离子迁移谱技术在中药质量评价中的应用研究进展. 药物评价研究. 2024(08): 1891-1905 . 百度学术
其他类型引用(1)