通过挥发性APCI（vAPCI）紧凑型质谱对奶酪进行分类
质谱：前expression® CMS
采样：vAPCI
引言
奶酪是世界上最受欢迎的食物类型之一，可供消费者选择的种类繁多。 我们通常吃来自牛、山羊和绵羊的奶酪。 奶酪的气味和风味是每种奶酪的特征，源于化学物质的复杂混合物，包括游离脂肪酸。 虽然这种混合物受到多种因素的影响，但我们可以使用质谱来表征不同类型奶酪的挥发性特征。
在本应用笔记中，我们 展示 Advion ex 的能力expression® CMS 使用我们的挥发性 APCI (vAPCI) 离子源分析各种类型奶酪的挥发性脂肪酸。 通过加热奶酪样品，我们释放出各种挥发性化合物，主要是脂肪酸，并在没有任何样品制备或衍生化的情况下分析顶空。 然后我们进行了 sta统计分析，根据不同的挥发性特征对奶酪样品进行分组。
方法
将几种不同类型的奶酪在容器中加热至 70°C 并保持 2 小时，并使用带有 vAPCI 离子源的 CMS，使用溶剂流（10 mM4NH4OAc 溶于 1:1 MeOH:H2O）来帮助分析容器的顶部空间在电离。
虽然奶酪样品含有许多相同的脂肪酸，但肉眼不可见的离子将提供所需的信息来分离每种奶酪的轮廓。 为了寻找这些差异，我们对质谱进行了主成分分析 (PCA)。
图3：一系列常见于不同奶酪中的脂肪酸。
结果与讨论
质谱图显示，加热后，每个奶酪样品都会产生多种脂肪酸（图 3）。 每个奶酪样品都含有许多相同的脂肪酸（表 1）。
图4：四种奶酪的代表性样品的质谱图：(A) 山羊奶酪、(B) Blue Stilton、(C) Red Leicester 和 (D) Wensleydale。
表1：使用 vAPCI 分析奶酪样品观察到的脂肪酸。
PCA 是一种统计工具，用于在数据中寻找模式。 结果图（图 6）显示了基于样本之间相似或不同程度的分组。 通过对来自每种奶酪的多个样品的数据进行 PCA，我们发现不同的奶酪确实可以根据它们的质谱进行分组，从而允许使用 vAPCI 分析进行快速识别。 例如，各种山羊奶酪在统计上具有相似的光谱，因此在 PCA 图中组合在一起。 这通常适用于每种类型的奶酪。
图6：奶酪挥发性曲线的 PCA。
每种奶酪的质谱都是特征性的； 不仅每种奶酪中奶酪样品的光谱相似，而且所分析的不同类型奶酪之间的光谱也大不相同。
结论
我们使用了 Advion exexpression® 带有 vAPCI 离子源的 CMS 可分析加热奶酪样品释放的蒸汽中的脂肪酸，无需任何额外的样品制备或衍生。 此外，我们使用 PCA 来显示每种奶酪的光谱是该类型奶酪的特征，这使我们能够按类型对不同的奶酪样品进行分类。 这将进一步使我们能够使用简单的挥发性质谱仪设置按类型识别奶酪。