GC-MS与HELP法分析玫瑰精油化学成分

余 峰，张 彬*，周 武，任 杰，王国宇

(南昌大学中德食品工程中心，江西 南昌 330047)

GC-MS与HELP法分析玫瑰精油化学成分

余 峰，张 彬*，周 武，任 杰，王国宇

(南昌大学中德食品工程中心，江西 南昌 330047)

气相色谱-质谱法(GC-MS)分析江西大马士革玫瑰精油的化学成分。各色谱峰对应的质谱于NIST标准质谱库中进行相似度检索，共匹配鉴定64个组分，占总峰面积的92.8%；分别提取6个色谱峰的色谱-质谱二维数据，直观推导式演进特征投影分析法(HELP)解析获得新的色谱和质谱。结果结合NIST质谱库检索，与纯品色谱对照，共鉴定出7个组分，总相对含量为49.77%。解析所得组分中，β-苯乙醇、橙花醇、L-香茅醇和香叶醇的相对含量接近ISO 9842:2003《玫瑰油》保加利亚同类油的要求。

气相色谱-质谱法(GC-MS)；直观推导式演进特征投影法(HELP)；玫瑰精油；化学成分

玫瑰精油是一种使用历史悠久、价格昂贵的花香类香料，具有呵护般的芳香和卓越的美容保健功效[1]。气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS)法是分析天然产物的常用手段，其化学成分的定性结果主要是将质谱数据在标准质谱库中进行相似度匹配获得，相对含量则可用峰面积归一化法[2]计算得出。该法同样适用于玫瑰精油的分析，但由于玫瑰精油的化学成分复杂，其中性质相近的成分保留时间接近，从而使色谱峰重叠，加之背景的存在，给精油的定性定量分析造成困难，这势必影响精油品质的评价。即便是最精密的仪器，这种现象也难以避免[3]。作为化学计量法之一的直观推导式演进特征投影分析法(heuristic evolving latent projection，HELP)[4-5]可以有效解决上述问题，并且已有成功的先例，如Mehdi等[6]对伊朗天竺葵挥发油中61种组分进行定性定量分析，Zhao等[7]结合HELP和移动窗口搜索方法测定了丁香花挥发油中的95种化学成分。本实验用水蒸汽蒸馏法从江西首次引种的大马士革玫瑰花瓣中提取精油，GCMS法分析精油的化学成分，由GC-MS工作站生成总离子流图，并从中提取待解析色谱峰的色谱-质谱二维数据；HELP法解析二维数据，将解析后组分的质谱在NIST标准质谱库中进行相似度检索，鉴定各个组分，对照该组分纯品的色谱，比较保留时间以进一步确认组分；用峰面积归一化法计算各组分的相对含量，并将玫瑰精油特征香气成分的相对含量与ISO 9842:2003《玫瑰油》国际标准[8]进行比较。

1 材料与方法

1.1 材料、试剂与仪器

玫瑰精油采用水蒸汽蒸馏法从江西农科院引种的大马士革玫瑰花瓣中提取。

乙醚(色谱纯) 天津市天大化学试剂厂。

6890N/5973i气相色谱-质谱联用仪 美国Agilent公司。

1.2 玫瑰精油化学成分GC-MS分析

配制0.02g/mL精油乙醚溶液，取1μL过有机滤膜后注入气质联用仪分析，生成总离子流色谱图，各色谱峰对应的质谱于计算机NIST标准谱库中进行相似度检索，共匹配出64个组分，占总峰面积的92.80%。其中6个色谱峰由于峰重叠或背景干扰而使匹配结果存疑，如应检出组分中橙花醇缺失且L-香茅醇、β-苯乙醇和香叶醇等组分检索的相似度低于85%，这将不利于江西大马士革玫瑰精油品质的较准确评估，因此，将这6个峰列为待解析色谱峰。

1.3 气相色谱-质谱条件

气相色谱：HP-5MS石英毛细管柱(30m×0.25mm，0.25μm)，连接质谱(MSD)；升温程序：75℃保持2min，以2.5℃/min升至210℃，再以10℃/min升至240℃，保持10min；载气(He)流速1.0mL/min，压力8.86psi；进样量1μL，分流比5:1；进样口温度250℃。

质谱：电子轰击(EI)离子源，离子源温度230℃；四极杆温度150℃；质量扫描范围m/z10～400。

1.4 色谱峰HELP法解析

将待解析色谱峰的色谱-质谱二维数据从气质工作站中提取出来，HELP法对二维数据进行解析[5,9-10]。数据分析在计算机上进行，程序用Matlab 7.0编写，所分辨的质谱在NIST标准质谱库中进行相似检索，比较解析后各组分及其对应纯品的色谱，通过对比保留时间以进一步确认解析结果。

2 结果与分析

2.1 待解析色谱峰的HELP法解析[5]

2.1.1 测定结果

图1为玫瑰精油的总离子流色谱图(TIC)，图中编号A～F标识为6个待解析色谱峰。以D色谱峰为例对HELP法解析结果进行说明，通过与纯品色谱图对照发现L-香茅醇和橙花醇的保留时间点几乎完全重合，图2为D色谱峰的放大，它可能是L-香茅醇和橙花醇的混合峰，该峰在NIST质谱库中的第一匹配结果为D-香茅醇，相似度为96%，第二匹配结果为应检出组分L-香茅醇，相似度仅为80%。图3为D色谱峰的色谱-质谱二维数据谱图，它包含了D色谱峰保留时间段内所有核质比离子碎片的色谱图，所有离子碎片色谱图相加即为对应保留时间段内的总离子流色谱图。

图1 江西大马士革玫瑰精油总离子流色谱图Fig.1 TIC of essential oil from Jiangxi R. damascene

图2 D色谱峰的放大图Fig.2 TIC of peak cluster D

图3 D色谱峰的二维数据谱图Fig.3 2-Dimensional multi-component data of peak cluster D

2.1.2 背景的检测与扣除

对重叠峰前后的零组分区域数据进行主成分分析(principal component analysis，PCA)，通过最小二乘法拟合背景并将其扣除。计算和观察D色谱峰的二维数据，D色谱峰没有明显的背景存在。

2.1.3 组分纯浓度区域和零浓度区域的确定

图4为D色谱峰二维数据的演进特征投影图，图中有一段较短直线段b通过坐标原点O，是一个组分的纯浓度区域，其他各点几乎全为重叠区域。用固定尺寸移动窗口渐进因子分析法(FSMWEFA)制出D色谱峰二维数据的秩图(图5)，表明D色谱峰是一个双组分体系，图中a部分为基线，是第一个组分的零浓度区域；b部分只有一个显著大的特征值，是第一个组分的纯浓度区域；b部分之后第二个显著大的特征值出现，表明第二个组分流出，这一区间存在两个组分；到c部分，又只有一个显著大的特征值，说明第一个组分流完，只剩下第二个组分。

图4 D色谱峰演进特征投影图Fig.4 Latent projection graph for peak cluster D

2.1.4 纯组分质谱和色谱的满秩分辨

图5 D色谱峰秩图Fig.5 FSMWEFA plot for peak cluster D

如图5所示，利用a、b、c区间可以从D色谱峰的二维数据中分辨出第一个组分的二维数据，并由此得出第一个组分的解析色谱(图7曲线1)和解析质谱(图8A)。将第一个组分的二维数据从D色谱峰二维数据中剥离，得到新二维数据如图6所示，同样的方法对新二维数据进行解析，得到第二个组分的解析色谱(图7曲线2)和解析质谱(图 8B)。

图6 扣除第一个组分的二维数据谱图Fig.6 2-dimensional multi-component data of peak cluster D excluded the first component

图7 D色谱峰的解析色谱Fig.7 Analysis of TICs for peak cluster D

图8 橙花醇(A)和L-香茅醇(B)的解析质谱Fig.8 Analysis of mass spectrum for nerol (A) and L-citronellol (B)

2.1.5 纯组分的定性

将D色谱峰两个组分的解析质谱于NIST质谱库检索，第一匹配结果为：橙花醇和L-香茅醇，相似度分别为96%和94%，二者对应的色谱图和质谱图如图7～9所示，最后，分别对照L-香茅醇和橙花醇纯品的色谱图，通过比较保留时间进一步确认组分。与上述解析D峰的方法相似，利用HELP法对其他色谱峰进行逐一解析，解析前后的NIST谱库的检索结果如表1所示。

2.2 解析组分的定量分析

解析工作全部结束后，用峰面积归一化法计算各解析组分的相对含量，总相对含量为49.77%，结果见表1。β-苯乙醇、橙花醇、L-香茅醇和香叶醇是玫瑰精油的特征香气组分，ISO 9842:2003亦对其相对含量有规定，比较发现，解析后由于从D色谱峰中分出了橙花醇，从而使江西大马士革玫瑰精油的特征香气成分相对含量更接近ISO 9842:2003的要求。

表1 色谱峰解析前后分析结果对比Table 1 Comparison of components from peak clusters before and after analysis

3 结 论

采用GC-MS法分析玫瑰精油的化学成分，结合NIST标准质谱库进行相似度检索共匹配鉴定出64个组分，占总峰面积的92.80%。用HELP法对6个色谱峰进行解析，NIST谱库检索，纯品色谱对照，共解析鉴定了7个组分，总相对含量为49.77%，其中特征性香气成分——β-苯乙醇、橙花醇、L-香茅醇和香叶醇的相对含量接近ISO 9842:2003保加利亚同类油的要求。需指出的是，随着计算机技术的快速发展，快速、简单、易操作已是化学计量学方法发展的趋势，一些解析软件如Matlab[11]以及AMDIS[12]已在这方面体现其优势。

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Component Analysis of Essential Oil from Rose by GC-MS Combined with HELP

YU Feng，ZHANG Bin*，ZHOU Wu，REN Jie，WANG Guo-yu
(Sino-German Food Engineering Center, Nanchang University, Nanchang 330047, China)

Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was used to analyze the compositions of the essential oil from JiangxiR. damascene. A total of 64 components accounting for 92.80% of total relative content were identified by similarity searching in NIST mass database. Chromatographic profiles and mass spectra for seven components were resolved from six peak clusters of 2-dimensional multi-component data by using heuristic evolving latent projection (HELP). These components accounting for 49.77% of the total relative content were identified by similarity searches using the NIST, and verified by comparing the retention time with that of pure samples. Relative contents of phenethyl alcohol, nerol,L-citronellol and geraniol were close to requirements of the standard of ISO 9842:2003.

gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS)；heuristic evolving latent projection (HELP)；essential oil；chemical components

S573.7；O657.7

A

1002-6630(2011)10-0237-04

2010-08-01

江西省教育厅科技项目(GJJ09067)

余峰(1986—)，男，硕士研究生，研究方向为天然产物的提取及应用。E-mail：ynfwii2005@sina.com

*通信作者：张彬(1956—)，男，教授，学士，研究方向为天然产物的提取及应用。E-mail：binzhangsu@126.com