食品過(guò)敏情況越來(lái)越多，對(duì)食品呈不良反應(yīng)的人口數(shù)量也一直在增加。盡管許多食品會(huì)導(dǎo)致發(fā)生反應(yīng)，但90%的食品過(guò)敏反應(yīng)局限于少量所謂的關(guān)鍵過(guò)敏原。這些關(guān)鍵過(guò)敏原包含在牛奶、甲殼動(dòng)物、卵、魚、花生、大豆、堅(jiān)果和小麥中。為了幫助那些出現(xiàn)食品過(guò)敏的人，全球范圍內(nèi)都有與食品安全問(wèn)題相關(guān)的許多不同法規(guī)。

許多年來(lái)，分析食品中是否出現(xiàn)過(guò)敏組分的最常見(jiàn)分析技術(shù)都基于酶聯(lián)免疫吸附法和實(shí)時(shí)聚合酶鏈反應(yīng)的抗體技術(shù)。ELISA基于可利用目標(biāo)過(guò)敏蛋白質(zhì)和不會(huì)引起其他類似蛋白質(zhì)反應(yīng)的抗體，PCR不會(huì)標(biāo)記相應(yīng)的特定目標(biāo)蛋白質(zhì)，因此會(huì)產(chǎn)生假陽(yáng)性結(jié)果。由于能夠標(biāo)記特定蛋白質(zhì)和一種方法分析多種過(guò)敏物質(zhì)，最近使用質(zhì)譜（MS）檢測(cè)過(guò)敏原的方式引起很大關(guān)注。能夠在方法開(kāi)發(fā)過(guò)程中同時(shí)監(jiān)測(cè)基質(zhì)背景，優(yōu)化出最佳方案，確保方法高效可靠。

該技術(shù)簡(jiǎn)介中，用于制作面包的花生被用于解釋食品基質(zhì)中的過(guò)敏原肽標(biāo)記的檢測(cè)方法。還介紹了在定量MRM分析過(guò)程中能夠同時(shí)采集基質(zhì)背景信息的儀器設(shè)計(jì)方面的重要進(jìn)展。該功能（被稱作RADARTM采集）為組分定量分析并且同時(shí)監(jiān)測(cè)背景干擾提供了創(chuàng)新方法，能夠在方法開(kāi)發(fā)過(guò)程的同時(shí)持續(xù)監(jiān)測(cè)基質(zhì)背景，優(yōu)化出最佳方案，確保方法高效可靠。

解決方案

之前的實(shí)驗(yàn)在沃特世（Waters）nanoACQUITY UPLC和Xevo QTof MS（應(yīng)用序列號(hào)720003656EN）上使用食品蛋白質(zhì)組學(xué)方法鑒定攝入生或烤花生引起的過(guò)敏反應(yīng)相關(guān)標(biāo)記，該實(shí)驗(yàn)鑒定了生和烤花生的肽序列。在本次實(shí)驗(yàn)中，使用其中兩種肽段和ACQUITY UPLC系統(tǒng)和Xevo TQ-S質(zhì)譜開(kāi)發(fā)高度靈敏和高特異性的方法。

選擇面包作為食品基質(zhì)，花生蛋白質(zhì)Ara h1作為標(biāo)記過(guò)敏蛋白質(zhì)，提取蛋白質(zhì)后用胰蛋白酶消化，將選擇的標(biāo)記肽加入U(xiǎn)PLC？/MS/MS方法中，使用Xevo TQ-S在RADAR模式下分析加標(biāo)以及未加標(biāo)面包基質(zhì)。表1列出了花生中Ara h1的每種酶所選擇的3種MRM色譜通道。圖1下方顯示了MRM總離子流圖，插圖顯示了肽序列VLLEENAGGEQEER的三種提取離子MRM色譜圖。

同時(shí)采集全掃描數(shù)據(jù)以及MRM數(shù)據(jù)能夠在定量實(shí)驗(yàn)中評(píng)估基質(zhì)的復(fù)雜程度。圖2為全掃描總離子流圖（TIC）以及每種肽的MRM色譜圖。在每種肽的保留時(shí)間，其加和質(zhì)譜圖如插圖所示。

如RADAR質(zhì)譜圖和TIC色譜圖所示，消化后面包基質(zhì)非常復(fù)雜，許多組分的色譜洗脫點(diǎn)很分散。這兩種肽的各自離子信號(hào)都在質(zhì)譜圖中用箭頭進(jìn)行了標(biāo)記，即使對(duì)于如此復(fù)雜的基質(zhì)，肽的MRM提取離子色譜圖仍然顯示出優(yōu)異的信噪比，說(shuō)明Xevo TQ-S具有卓越的靈敏度和選擇性。

總結(jié)

開(kāi)發(fā)出一種快速和特異性的UPLC/ MS/MS方法，能夠使用ACQUITY UPLC和Xevo TQ-S檢測(cè)食品基質(zhì)中的過(guò)敏原肽標(biāo)記，使用RADAR功能能夠同時(shí)對(duì)化合物定量，用全掃描監(jiān)測(cè)非常復(fù)雜的基質(zhì)背景，使當(dāng)前的方法擴(kuò)展為一種多過(guò)敏原篩查方法變?yōu)榭赡堋?