蘇啟枝, 董 犇, 李 丹, 鐘懷寧

（廣州海關(guān)技術(shù)中心, 國家食品接觸材料檢測重點(diǎn)實(shí)驗室（廣東）, 廣東 廣州 510623）

從陶瓷、玻璃、木制品、紙、帶有機(jī)涂層的金屬罐到傳統(tǒng)石油基塑料、硅橡膠及新型可降解塑料等, 不同材質(zhì)的食品接觸材料無處不在, 為人們的生產(chǎn)和生活提供了諸多便利。在食品接觸材料生產(chǎn)過程中, 往往需要加入一定量的添加劑以提高材料的性能。常見的添加劑有：增塑劑、抗氧化劑、熱穩(wěn)定劑、光穩(wěn)定劑和開口劑等, 這些添加劑也被稱為有意添加物。另外, 食品接觸材料也可能含有非人為添加的物質(zhì), 即非有意添加物, 包括原輔材料帶入的雜質(zhì), 在生產(chǎn)、經(jīng)營和使用等過程中的分解產(chǎn)物、污染物以及殘留的反應(yīng)中間產(chǎn)物[1］。在與食品接觸的過程中, 食品接觸材料中有意和非有意添加物都有可能遷移到食品中, 從而給食品安全帶來額外風(fēng)險。

顧名思義, 靶向篩查技術(shù)就是對某些特定物質(zhì)進(jìn)行測定。對于給定食品接觸材料, 有些添加劑是可以預(yù)期的, 例如聚氯乙烯中的鄰苯二甲酸酯、聚碳酸酯和環(huán)氧樹脂中的雙酚A, 這類已知或預(yù)期可能存在的物質(zhì)可以通過靶向篩查技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測。針對目標(biāo)物性質(zhì)不同, 可采用適用的分析技術(shù), 如基于氣相色譜-質(zhì)譜的鄰苯二甲酸酯[2-3］和環(huán)氧大豆油[4-5］的測定, 基于液相色譜熒光檢測器的雙酚類污染物的測定[6-7］, 基于液相色譜二極管陣列檢測器的抗氧化劑、光穩(wěn)定劑、鄰苯二甲酸酯和光引發(fā)劑的測定[8］, 基于離子遷移譜的甲基丙烯酸甲酯的測定[9］, 基于酶聯(lián)免疫吸附分析技術(shù)的鄰苯二甲酸二丙酯的測定[10］, 基于液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜的光引發(fā)劑的測定[11］, 以及基于液相色譜-質(zhì)譜（LC-MS）的芳香胺的測定[12］。

雖然部分非有意添加物已經(jīng)為人們所熟悉, 如抗氧化劑168的氧化產(chǎn)物、2, 4-二叔丁基酚和壬基酚[13］, 但也有一些非有意添加物可能是未知的, 甚至是難以預(yù)測的（例如外部污染物）, 在確定物質(zhì)結(jié)構(gòu)之前, 難以對其進(jìn)行毒理學(xué)評估。就食品接觸材料的安全性而言, 僅關(guān)注有意添加物可能不夠, 非靶向篩查技術(shù)為全面了解食品接觸材料提供了可能。與靶向篩查不同, 非靶向篩查并無特定目標(biāo)物, 其旨在盡可能多地檢測和分析樣品中含有的化合物。在非靶向篩查中, 由于目標(biāo)物未知, 很難對樣品分析方法, 包括樣品前處理方法及儀器參數(shù)等進(jìn)行優(yōu)化。另外, 非靶向篩查技術(shù)的一個重要任務(wù)是對檢出的物質(zhì)進(jìn)行定性分析。在食品接觸材料研究領(lǐng)域, 氣相色譜、液相色譜與質(zhì)譜聯(lián)用是最常用的非靶向篩查技術(shù)。得益于分離效率高、分析時間短、樣品及溶劑消耗量低和操作簡單等優(yōu)點(diǎn), 毛細(xì)管電泳技術(shù)被認(rèn)為是色譜分離技術(shù)的有效替代方案, 其與質(zhì)譜聯(lián)用已被用于食品接觸材料中有機(jī)錫和二苯甲酮型紫外吸收劑等物質(zhì)的靶向篩查[14-15］, 但其在食品接觸材料化合物非靶向篩查中的應(yīng)用仍未見報道。核磁共振技術(shù)能夠提供豐富的物質(zhì)結(jié)構(gòu)信息且具有分析時間短、無損分析和通量高等特性, 但靈敏度較低[16］, 在食品接觸材料領(lǐng)域, 常用于化合物結(jié)構(gòu)的確定, 特別是對于沒有標(biāo)準(zhǔn)品的物質(zhì)如聚酯涂層及硅膠中低聚物[17-18］的進(jìn)一步確認(rèn), 而較少用于食品接觸材料的非靶向篩查。在借助質(zhì)譜對化合物進(jìn)行鑒定時, 質(zhì)譜庫的使用很重要, 但質(zhì)譜庫的范圍很有限（特別是適用于液質(zhì)系統(tǒng)的質(zhì)譜庫）。在沒有質(zhì)譜庫匹配的情況下, 化合物的定性依然是一個很大的挑戰(zhàn), 常常需要借助高分辨率質(zhì)譜、質(zhì)譜解析技術(shù)或先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理方法。

本文綜述了食品接觸材料中化合物的非靶向篩查技術(shù), 總結(jié)了食品接觸材料中化合物的直接提取和遷移實(shí)驗兩種提取方法, 介紹了應(yīng)用氣相色譜-質(zhì)譜、液相色譜-質(zhì)譜對揮發(fā)、半揮發(fā)及非揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行定性的方法, 重點(diǎn)給出了非揮發(fā)性物質(zhì)結(jié)構(gòu)推導(dǎo)的流程及重要考量因素, 并分析了開放質(zhì)譜庫、開源數(shù)據(jù)處理工具、預(yù)測模型及與食品接觸材料相關(guān)的化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫在食品接觸材料組分鑒定中的潛在應(yīng)用, 以期為提高食品接觸材料組分特別是非有意添加物的檢測分析能力提供借鑒, 從而有效提升對食品接觸材料安全性的評估能力。

1 化合物提取方法

一般來說, 小分子物質(zhì)如添加劑及非有意添加物均勻地分布而非通過化學(xué)鍵固定在基材中[19］, 通常需要將其從基材中提取出來再進(jìn)行測定。如圖1所示, Nerín等[20］總結(jié)了樣品處理的一般方案?？偟膩碚f, 提取方法有兩種：直接提取技術(shù)和遷移實(shí)驗。

圖1 食品接觸材料樣品處理的一般方案[20］Fig. 1 General scheme of sample preparation of food contact materials[20］

1.1 直接提取技術(shù)

在直接提取技術(shù)中, 熱脫附結(jié)合頂空法、固相微萃取法和吹掃捕集法等可實(shí)現(xiàn)自動化并直接與氣相色譜相連, 不需要復(fù)雜的樣品前處理[20］, 方法簡單便捷, 普遍應(yīng)用于食品接觸材料揮發(fā)性成分的檢測[21-24］。然而, 此類方法主要適用于揮發(fā)性物質(zhì), 半揮發(fā)和非揮發(fā)性物質(zhì)因較難釋放出來, 適用性較差。

與熱脫附不同, 固液萃取技術(shù)適用于不同揮發(fā)性物質(zhì)。借助索氏提取[25］、微波輔助提取[26］、快速溶劑萃取[8］和超聲輔助提取[27］等方法, 食品接觸材料中的化合物可被如二氯甲烷、正己烷和乙腈等不同極性溶劑提取出來。除此以外, 完全溶解法也可用于塑料食品接觸材料中化合物的提取。根據(jù)聚合物不同, 溶解溶劑可能不同, 如六氟異丙醇用于聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET）[28］的提取, 鄰二甲苯[29］或甲苯[30］用于聚烯烴, 四氫呋喃或二氯甲烷用于聚苯乙烯[31］, 氯仿用于聚碳酸酯[32］；甲醇則最常用作沉淀溶劑, 但在沉淀過程中, 部分化合物可能會被重新包裹進(jìn)聚合物中, 從而導(dǎo)致提取效率不佳。

1.2 遷移實(shí)驗

遷移實(shí)驗是指根據(jù)食品接觸材料實(shí)際使用情況選擇合適的條件（接觸時間和溫度）將其直接暴露于真實(shí)食品或規(guī)定的食品模擬物中, 并分析實(shí)際遷移出來的成分。相比遷移實(shí)驗, 固液萃取在相同的檢測方法下通?？梢詸z出更多組分。因此, 一種常見做法是先對材料進(jìn)行固液提取, 然后對提取液進(jìn)行非靶向篩查, 最后在遷移液中選擇感興趣的目標(biāo)物進(jìn)行定量分析[28, 33-34］。然而, 就安全性而言, 只有遷移到食品中的物質(zhì)才會給消費(fèi)者帶來安全風(fēng)險。此外, 有些物質(zhì)可能會與食品模擬物或真實(shí)食品發(fā)生反應(yīng), 從而產(chǎn)生新物質(zhì)。這些新產(chǎn)生的物質(zhì)與消費(fèi)者安全息息相關(guān)且只能通過遷移實(shí)驗才能發(fā)現(xiàn), 例如研究發(fā)現(xiàn)部分物質(zhì)在水性食品模擬物中會發(fā)生水解, 產(chǎn)生新物質(zhì)[35-36］。從這個角度來說, 建立和提高食品或食品模擬物中遷移物的非靶向篩查技術(shù)更值得關(guān)注。

國標(biāo)GB 31604. 1-2015規(guī)定了遷移實(shí)驗的條件和食品模擬物的選擇[37］。在遷移實(shí)驗后, 應(yīng)選擇合適的分析方法來測定食品模擬物中的遷移物。10%乙醇、20%乙醇、50%乙醇、95%乙醇和4%乙酸均可直接進(jìn)行液相色譜分析, 但含水量高的樣品不宜直接進(jìn)入氣相色譜分析。為了獲得更高靈敏度或使其適用于儀器, 可對食品模擬物使用不同的萃取方法, 如頂空、固相微萃取[38］、液液萃取、液液微萃取等。對于使用真實(shí)食品進(jìn)行遷移實(shí)驗而言, 非靶向篩查更具有挑戰(zhàn)性, 因為很多食品基質(zhì)復(fù)雜, 如蛋白質(zhì)、油脂和糖類等, 這使得樣品前處理和數(shù)據(jù)分析更為困難。

2 化合物的定性

2.1 揮發(fā)性及半揮發(fā)性物質(zhì)

圖2顯示了揮發(fā)及半揮發(fā)性物質(zhì)定性的一般流程。氣相色譜-質(zhì)譜使用固定的電離能（70 eV）, 使得不同儀器上得到的質(zhì)譜圖具有高度重復(fù)性。因此, 多年來氣相色譜-質(zhì)譜庫得到了長足的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用。NIST氣相色譜-質(zhì)譜庫包含數(shù)十萬個物質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)譜圖, 被廣泛用于食品接觸材料成分的鑒定, 如常見的烷烴、烯烴、脂肪酸酯、增塑劑（鄰苯二甲酸酯和乙酰檸檬酸三丁酯等）、抗氧化劑（BHT、抗氧化劑168和1076等）、光引發(fā)劑（二苯甲酮）和部分常見的非有意添加物（2, 4-二叔丁基酚、壬基酚和7, 9-二叔丁基-1-氧雜螺[4. 5］癸-6, 9-二烯-2, 8-二酮等）[33, 39-42］, 是食品接觸材料中揮發(fā)及半揮發(fā)性污染物定性的首要選擇。然而, 對于不在質(zhì)譜庫中的物質(zhì), 如新的非有意添加物, 對其進(jìn)行準(zhǔn)確定性仍具挑戰(zhàn)性, 常需與軟電離技術(shù)和高分辨率質(zhì)譜聯(lián)用, 如大氣壓電離氣相色譜串聯(lián)飛行時間質(zhì)譜（APGC-QTOF MS）[43-45］。這種方法能夠得到具有精確分子量的母離子和碎片離子, 從而為結(jié)構(gòu)推導(dǎo)提供有用信息[46］, 但其通常作為普通氣相色譜-質(zhì)譜的補(bǔ)充, 很少單獨(dú)用于非靶向篩查, 因為大部分物質(zhì)都能夠通過普通氣相色譜-質(zhì)譜結(jié)合質(zhì)譜庫進(jìn)行定性, 不需要復(fù)雜耗時的結(jié)構(gòu)推導(dǎo)。結(jié)構(gòu)推導(dǎo)與下文中非揮發(fā)性物質(zhì)的結(jié)構(gòu)推導(dǎo)類似（“2. 2”小節(jié)）, 此處不再詳細(xì)描述。

圖2 揮發(fā)及半揮發(fā)性物質(zhì)定性的一般流程Fig. 2 Workflow for the identification of（semi-）volatile compounds

保留時間指數(shù)（RI）法由于成本低、容易使用且不受儀器和條件的影響, 被廣泛用于提高定性準(zhǔn)確率, 降低假陽性概率。目前, NIST庫中只有少部分物質(zhì)有實(shí)驗RI值, 大部分物質(zhì)的RI值依然缺失。對于沒有實(shí)驗RI值的物質(zhì)可以使用模型對其進(jìn)行預(yù)測[47-49］, 在缺乏標(biāo)準(zhǔn)品的情況下, 如新的非有意添加物, 預(yù)測RI可以作為一個額外的參數(shù)來提高定性的準(zhǔn)確性和可靠性[50］。

2.2 非揮發(fā)性物質(zhì)

液相色譜-質(zhì)譜是測定非揮發(fā)性物質(zhì)最常用的技術(shù), 可使用不同的電離源, 最常見的有電噴霧電離、大氣壓化學(xué)電離、大氣壓光電離、基質(zhì)輔助激光解吸電離和直接電子電離[51］。在軟電離模式下, 母離子被最大限度的保留, 為分子式的測定帶來了方便；而在碰撞室中, 母離子被打碎, 產(chǎn)生碎片離子, 使結(jié)構(gòu)推導(dǎo)成為可能[46, 52］。

在數(shù)據(jù)采集方面, 可分為數(shù)據(jù)依賴型（DDA）和非數(shù)據(jù)依賴型（DIA）采集。如圖3A所示, 在DDA中, 只有少數(shù)高于用戶設(shè)定豐度閾值的母離子被送至碰撞室中, 產(chǎn)生二級質(zhì)譜（MS2）, 其他的離子則沒有二級質(zhì)譜, 從而無法進(jìn)行結(jié)構(gòu)推導(dǎo)。雖然其二級質(zhì)譜背景干擾小, 但當(dāng)有多個物質(zhì)被共同洗脫出來時, 低豐度的母離子會被忽略, 使得覆蓋范圍變窄[52］。在DIA中, 一級質(zhì)譜（MS1）中的所有離子都會進(jìn)入碰撞室, 產(chǎn)生二級質(zhì)譜（圖3B）。其優(yōu)點(diǎn)是覆蓋范圍廣, 但二級質(zhì)譜較復(fù)雜, 很難找到母離子和碎片離子的對應(yīng)關(guān)系, 需要借助足夠的解卷積算法[52-53］。

圖3 數(shù)據(jù)依賴型（A）和非數(shù)據(jù)依賴型（B）采集模式的對比[52］Fig. 3 Comparison between data dependent analysis（A）and data independent analysis（B）[52］

圖4顯示了非揮發(fā)性物質(zhì)定性的一般流程。與氣相色譜-質(zhì)譜圖不同, 不同儀器和參數(shù)下的液相色譜-質(zhì)譜圖可能相差很大, 使得建立可靠、適用于所有儀器及參數(shù)的液相色譜-質(zhì)譜庫變得困難[54］。盡管如此, 近年來, 液相色譜-質(zhì)譜庫仍在不斷擴(kuò)大, 以期更快更準(zhǔn)確地對非揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行定性。其質(zhì)譜圖有以下兩個特點(diǎn)：其一, 必須有母離子, 在質(zhì)譜匹配時, 只有母離子相同的譜圖才會被用于匹配；其二, 譜圖有正負(fù)離子模式之分, 所以一般會根據(jù)正負(fù)離子模式不同使用相應(yīng)的譜庫。目前, NIST 2020包含超過3萬個化合物, 總計132萬張高分辨液相色譜-質(zhì)譜圖, 但由于很多儀器自帶的軟件并不支持直接使用這個質(zhì)譜庫, 故其在食品接觸材料領(lǐng)域未能得到充分利用。一種可行的辦法是使用Lib2NIST Converter軟件將NIST庫轉(zhuǎn)成*. msp格式供其他軟件如MS-DIAL使用。Metlin和mzCloud是另外兩個商業(yè)液相色譜-質(zhì)譜庫, 其中前者曾被用于食品級多層塑料包裝組分的非靶向篩查[55］, 但只有一個組分（己內(nèi)酰銨）通過匹配Metlin質(zhì)譜庫得到鑒定, 可能是因為Metlin包含的物質(zhì)大多為代謝產(chǎn)物而非食品接觸材料相關(guān)物質(zhì)。除此以外, 也有一些公開的高分辨率液相色譜-質(zhì)譜庫, 如MoNA、RIKEN、GNPS等[56］, 供大家下載和使用。這些譜庫主要來源于代謝組學(xué), 但也包含越來越多環(huán)境污染物, 如農(nóng)藥和藥物, 其對食品接觸材料領(lǐng)域的價值尚不明確, 值得進(jìn)一步探索。

圖4 非揮發(fā)性物質(zhì)定性的一般流程Fig. 4 Workflow for the identification of nonvolatile compounds

對于未能通過質(zhì)譜匹配定性的物質(zhì), 通常需要進(jìn)行結(jié)構(gòu)推導(dǎo)。結(jié)構(gòu)推導(dǎo)的第一步是確定分子式[57］, 其前提是準(zhǔn)確地找出母離子和相應(yīng)的加合物（Adduct）。在軟電離模式下, 通常一級質(zhì)譜中豐度最大的離子是較為重要的母離子, 多用于分子式的確定。有時, 一個物質(zhì)會同時形成多個母離子, 通過計算母離子間的精確質(zhì)量差, 可以推導(dǎo)出每個母離子的加合物形式。在正離子模式中常見的加合物有[M+H］+、[M+Na］+、[M+NH4］+、[M+K］+、[2M+H］+、[2M+Na］+、[2M+NH4］+和[2M+K］+, 而在負(fù)離子模式下則常有[M-H］-和[2M-H］-。當(dāng)一個物質(zhì)可同時在正負(fù)離子模式下電離時, 則正負(fù)離子模式下母離子的質(zhì)量差也可幫助推導(dǎo)加合物形式。通常母離子和加合物確定后, 軟件可根據(jù)用戶設(shè)定的元素類型、原子數(shù)量、允許質(zhì)量誤差和同位素誤差等, 計算所有可能的分子式。如Cristina等[20］指出, 在食品接觸材料中常見的元素有C、H、O、N、S, 但P、Cl、F和Br也是可能的。為了篩除在化學(xué)上不合理的分子, 可使用一些化學(xué)規(guī)則, 如雙鍵當(dāng)量、環(huán)雙鍵當(dāng)量、氮規(guī)則、LEWIS和SENIOR規(guī)則等[57］, 或結(jié)合二級質(zhì)譜中的碎片模式[58-59］、啟發(fā)式規(guī)則如七條金規(guī)則[60］和氫重排規(guī)則（MS-FINDER）進(jìn)行篩查。

分子式確定后, 可借助一些理論電離工具（In-silico fragmentation）來推導(dǎo)化合物的結(jié)構(gòu), 如基于分裂規(guī)則的MS-FINDER和MassFrontier[57］或基于機(jī)器學(xué)習(xí)的SIRIUS4等。舉例來說, MS-FINDER可在計算給定母離子的分子式后, 將用戶選定的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中所有匹配上該分子式的化合物進(jìn)行理論電離, 產(chǎn)生in-silico質(zhì)譜圖, 并與實(shí)際獲得的二級質(zhì)譜進(jìn)行對比和打分, 從而給出可能的結(jié)構(gòu)（Candidates）。通常, 可能的結(jié)構(gòu)并不唯一, 而得分最高的結(jié)構(gòu)也并不一定是正確的。目前, 有多種方式可以對可能的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)先排序。其中, 最常用的是數(shù)據(jù)源相關(guān)規(guī)則, 即一個物質(zhì)存在于與研究對象相關(guān)的數(shù)據(jù)庫中, 說明這個物質(zhì)可能已經(jīng)在同類材料中被檢出過, 而其在科學(xué)文獻(xiàn)和專利中的被引數(shù)則在一定程度上說明了該物質(zhì)的普遍性[57］。根據(jù)所研究的對象選擇相關(guān)的數(shù)據(jù)庫會在一定程度上減少可能結(jié)構(gòu)的數(shù)量。數(shù)據(jù)源相關(guān)規(guī)則適用于已知未知物, 卻無法應(yīng)對未知未知物。對未知未知物而言, 通常定性難度更大, 需要結(jié)合樣品信息和已檢出物質(zhì)等推測可能的結(jié)構(gòu), 如某些已知物的降解或反應(yīng)產(chǎn)物, 最后可通過理論電離工具輔助判定。

上述理論電離工具中已經(jīng)集成了一些結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫, 但大都與代謝組學(xué)相關(guān)而與食品接觸材料無關(guān)。在食品接觸材料領(lǐng)域, Groh等先后整合了兩個與食品接觸材料相關(guān)的數(shù)據(jù)庫, 分別是塑料包裝相關(guān)化合物數(shù)據(jù)庫（CPPdb）[61］和食品接觸用有意添加物數(shù)據(jù)庫（FCCdb）[62］, 將其作為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫用于結(jié)構(gòu)推導(dǎo)可能會對食品接觸材料相關(guān)組分的鑒定具有重要作用, 但目前其應(yīng)用仍較少。CPPdb包含了兩個綜述[20, 63］中列出的非有意添加物, 但其所包含的非有意添加物的數(shù)量依然很有限, 更遑論未知的非有意添加物。值得注意的是, 文獻(xiàn)中很多初步定性的非有意添加物大多缺乏結(jié)構(gòu)信息（InChI和SMILES）, 如低聚物[28, 64-65］和在輻照下新生成的化合物[66］, 從而給結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的整合帶來困難。

另一種對可能結(jié)構(gòu)進(jìn)行排序或提高定性準(zhǔn)確性的方法是采用與色譜保留行為相關(guān)的規(guī)則。如“2. 1”所述, 在氣相色譜-質(zhì)譜的結(jié)構(gòu)推導(dǎo)中, 實(shí)驗及預(yù)測保留時間指數(shù)最為常用, 但在液相色譜中, 物質(zhì)在色譜中的保留行為受諸多因素影響, 如pH值、溫度、緩沖鹽和流動相等, 使得建立一個類似保留時間指數(shù)的數(shù)據(jù)庫和建立一個通用的保留時間模型變得異常困難。盡管如此, 仍有很多研究人員致力于建立和提高適用于液相色譜的保留時間預(yù)測模型[67-71］。對非靶向篩查而言, 一些實(shí)驗室可能會使用固定的儀器參數(shù)和設(shè)定。因此, 他們可以建立自己的保留時間數(shù)據(jù)庫, 并在此基礎(chǔ)上建立保留時間預(yù)測模型。Bonini等[69］建議, 為了建立較好的預(yù)測模型, 保留時間數(shù)據(jù)庫至少要有300個物質(zhì)的數(shù)據(jù)。

在液相色譜-質(zhì)譜的基礎(chǔ)上增加離子淌度可以區(qū)分同分異構(gòu)體并生成多維度數(shù)據(jù), 從而提高定性的準(zhǔn)確性[72］。與保留時間不同, 通過離子淌度獲得的碰撞截面積（CCS）不隨實(shí)驗條件的改變而改變, 可以作為額外的指標(biāo)幫助化合物定性[73］。近年來, 實(shí)驗CCS值的數(shù)量不斷增長, CCS預(yù)測模型也被用于提高化合物的定性準(zhǔn)確率, 如MetCCS[74］、DeepCCS[75］和AllCCS[76］。近期, Song等[77-79］發(fā)布了包含675個與食品接觸材料相關(guān)的物質(zhì)的CCS數(shù)據(jù)庫并建立了相應(yīng)的CCS預(yù)測模型, 有望進(jìn)一步幫助提高食品接觸材料組分定性的準(zhǔn)確率。

3 數(shù)據(jù)處理軟件

儀器自帶的軟件是分析相應(yīng)數(shù)據(jù)的強(qiáng)有力工具。近年來, 受益于新穎性、開源和可重復(fù)性, 開源數(shù)據(jù)處理軟件得到越來越多的關(guān)注[80］, 但在食品接觸材料領(lǐng)域, 開源工具的使用有限, 故值得關(guān)注和嘗試。不同儀器廠商的數(shù)據(jù)常常使用各自特有的數(shù)據(jù)格式, 給其他開源工具的讀取帶來一定困難。ProteoWizard的msConverter是最常用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具之一[81］, 但隨著開源工具的不斷改進(jìn), 一些工具已經(jīng)可以直接讀取來自不同儀器的原始數(shù)據(jù), 簡化了數(shù)據(jù)處理流程, 提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

質(zhì)譜處理數(shù)據(jù)中的一個重要步驟是解卷積, 這是一個借助計算機(jī)來分離共洗脫組分的過程, 可為每個組分提供盡可能少干擾的質(zhì)譜圖, 提高定性的準(zhǔn)確率[82］。就氣相色譜-質(zhì)譜數(shù)據(jù)而言, AMDIS廣為人知, 也有一些開源軟件可以實(shí)現(xiàn)類似的功能, 包括：XCMS（基于網(wǎng)頁或R語言環(huán)境）[83］、Mzmine2[84］、MS-DIAL[85］和GNPS[86］等。這些工具整合了基于提取離子的峰檢測、解卷積、峰對齊以及峰過濾等功能, 將解卷積和過濾后的質(zhì)譜圖導(dǎo)入到一些軟件如NIST MS Search中進(jìn)行譜圖匹配即可實(shí)現(xiàn)定性。

XCMS、MZmine2、MS-DIAL和GNPS也可以處理液相色譜-高分辨率質(zhì)譜聯(lián)用的數(shù)據(jù)。相比其他平臺, GNPS用戶可以將數(shù)據(jù)上傳到GNPS的服務(wù)器中進(jìn)行分析、保存和分享, 使得讀者可以直接進(jìn)入到原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行查看, 甚至是再分析[87］。和氣相色譜-質(zhì)譜數(shù)據(jù)相比, 液相色譜-質(zhì)譜數(shù)據(jù)更為復(fù)雜, 其中一個廣為人知的問題是源內(nèi)電離。在軟電離中, 一些物質(zhì)會形成多種加合物和產(chǎn)生源內(nèi)電離碎片。在峰檢測過程中, 大量的源內(nèi)電離碎片和加合物會被認(rèn)為是單獨(dú)的離子峰, 但是它們并不一定都是獨(dú)立的化合物, 而可能是同一個化合物的不同碎片或加合物。因此, 研究人員開發(fā)了一些工具來對這些離子峰進(jìn)行整合, 最后只保留最重要的離子峰及其二級質(zhì)譜進(jìn)行定性。這些工具有CAMERA[88］、CliqueMS[89］和MS-CleanR[90］等。在進(jìn)行質(zhì)譜匹配后, 依然未能被定性的物質(zhì)可以通過“2. 2”所述方法進(jìn)一步定性。就結(jié)構(gòu)推導(dǎo)而言, 除去儀器自帶的工具, 如Waters公司的Masslynx和UNIFI、ThermoFisher的MassFrontier和Agilent的MassHunter工作站等, 也有一些開源工具被開發(fā)出來, 如MAGMa[91］、CSI：FingerID[92］、MetFrag[93］、MS-FINDER[58］、CFM-ID[94］、SIRIUS4[59］和MolDiscovery[95］。

4 結(jié)論與展望

食品接觸材料的安全性越來越受到重視, 對其組分的非靶向篩查也越發(fā)重要。雖然從樣品提取液中可能檢測出更多的組分, 但是考慮到化合物特別是非揮發(fā)性物質(zhì)定性分析的復(fù)雜性, 對遷移試樣進(jìn)行非靶向篩查可能更為直接有效。部分物質(zhì)可能存在于食品接觸材料中但并不會遷移到食品或食品模擬物中, 因此, 與消費(fèi)者暴露和食品接觸材料的安全無關(guān)。由于化合物的遷移量通常較低, 不易被檢出, 樣品濃縮、液液萃取、固相微萃取等方法可以提高對它們的檢出能力。在非靶向篩查中并無固定目標(biāo)物, 使得對樣品處理方法、儀器參數(shù)等進(jìn)行優(yōu)化并不容易, 不同的實(shí)驗室尚未達(dá)成共識。

質(zhì)譜對于化合物的定性具有重要作用。在揮發(fā)性物質(zhì)的定性中, 商業(yè)質(zhì)譜庫如NIST的作用無可替代；在非揮發(fā)性物質(zhì)的定性中, 雖然也有商業(yè)質(zhì)譜庫, 但其覆蓋面還很小。多個公開質(zhì)譜庫并非為食品接觸材料領(lǐng)域建立, 其在該領(lǐng)域的作用尚不明確, 但是值得嘗試和拓展。對于未能通過質(zhì)譜匹配進(jìn)行定性的物質(zhì), 高分辨率質(zhì)譜是非常重要的工具。開源工具更新快, 緊跟學(xué)界技術(shù)前沿, 可以更多的嘗試應(yīng)用于食品接觸材料領(lǐng)域, 提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確率。加快建立與食品接觸材料相關(guān)的質(zhì)譜庫和化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫可以加快和簡化質(zhì)譜數(shù)據(jù)的處理。同時, 保留時間指數(shù)和碰撞截面積預(yù)測模型的建立和應(yīng)用可以提高對于這些未知物, 特別是非有意添加物的定性能力, 但是該工作依然非常具有挑戰(zhàn)性。