精油分析技术的简述

廖惠平，谢勇辉，邓中华，吴东，李梦楚，黄文平,3

1.吉安市中心人民医院，江西 吉安 343000；2.江西中医药大学中药固体制剂制造技术国家工程研究中心，江西 南昌 330006；3.创新药物与高效节能降耗制药设备国家重点实验室，江西 南昌 330006

精油目前已被广泛用于卫生、民间医药、制药、化妆品、香精和香料工业领域。已知的挥发油有3 000 多种，其中300 多种具有商业价值，精油药用的主要优点是它们通常不会造成长期的遗传毒性［1-2］。此外，精油还凸显出显著的抗诱变功效，具有良好的抗肿瘤作用［3-4］。由于物理化学性质限制了精油的挥发性，精油中大多数挥发成分为萜类、苯丙烷类、苯类和非萜类脂肪族化合物类［5-10］。气候、遗传性状、栽培技术和土壤等因素对各种植物的精油成分有很大影响［11］。精油通常通过蒸馏、压缩、溶剂浸提等方式获得［12-15］，因此精油的特性也受到所用提取方式的影响。精油的特征研究在于使用可以阐明其化学成分的分析技术，例如气相色谱法（GC）和质谱法（GC-MS）等［16］。同时，可以通过各种最新技术进行分析，例如多维GC、液相色谱法（LC）和GC-LC［17-19］。用于精油分析的另一项重要表征技术是核磁共振光谱，它也被用来支持从GC-MS 获得的结果。此外，新的分析技术也将为精油的分析提供了新思路。鉴于此，本文对当前精油的表征分析技术进行简要概述，这将有利于新方法的开发。

1 分析技术

1.1 GC

GC 是精油分析中最常用的分析技术。而由于精油成分的极性和挥发性又使毛细管气相色谱成为首选技术［20-21］。对于成分表征特点，待分析物通常在具有各种固定相的毛细管柱上分离，包括极性聚乙二醇（Carbowax®、HP-20 等）和非极性甲基苯基聚硅氧烷（DB-5、CPSil-5 和HP-5）和甲基聚硅氧烷（DB-1、HP-1、OV-101 等）。通过从检测器获得的信息（保留时间、kovats 指数和保留指数）或质谱结果的光谱，两者组合可鉴定化合物。质谱联合气相色谱是分析挥发性精油成分的常用手段，可用于定性定量。从气相色谱柱洗脱出来的成分通过CI（化学电离）或EI（电子撞击）转化为各自的离子形式，然后这些带电分子或分子碎片根据质量比、分离电荷比（m/z）进入四极杆质量过滤器和四极杆离子阱，从而提供特征离子的碎裂模式。对于挥发性化合物的分析，傅里叶变换红外光谱（FTIR）可作为质谱的替代，可与GC（GC-FTIR）作为检测器一起使用。使用这种光谱技术可以区分具有相似EI 质谱的异构体［22］。傅里叶变换红外光谱能够区分化合物的非常相似的异构体，还可以提供有关整个（未片段化）分子的信息［23］。使用这种光谱技术的主要缺点是商业IR 光谱库不可用，这会导致与所获得数据的量化和解释相关的问题。使用GC-AES（气相色谱-原子发射光谱）和GC-UV（气相色谱紫外光谱）作为表征技术也面临着类似的问题。借助燃烧界面的同位素比气相色谱-质谱法（GC-IRMS）［24］已成为另一种重要的精油表征分析工具，可通过市售的GC-C-IRMS 实现稳定碳同位素13C/12C 比率的量化。

1.2 对映选择性气相色谱法

基于环糊精稳定的手性开发已对精油成分的对映异构体进行了相应的详细研究。这种类型的分析已被用于检测污染物、精油成分的质量控制，以及研究萜类生物合成所涉及的基本机制。许多精油已经通过对映选择性气相色谱法使用离散手性固定相进行了测试，但事实证明，在单个手性柱上无法实现有效分离。因此，有必要研究开发处理特定问题的手性分离色谱柱。到目前为止，已经有100 多种具有手性选择功能的固定相，但还没有通用的手性固定相分离对映异构体的潜力，包括精油在内的复杂基质化合物的手性分离通常需要二维方法。对映选择性气相色谱的创新不仅与各种手性固定相的不断开发和使用有关，而且与对映选择性分析方法的发展有关。最近用于分析精油样品的一些技术是：ES-GC-MS（对映选择性气相色谱-质谱法）和快速ES-GC-MS［25］。与ES-GC 联用的同位素比质谱（IRMS）是检测含有光学活性成分的精油的最有效工具。

1.3 气相色谱-嗅觉测定法（GC-O）

GC-O 是一种众所周知的标准方法，用于评估复杂混合物中的气味成分［26］。该技术基于两个检测器同时感知的洗脱组分的色谱峰之间的相关性，其中一个是人类嗅觉系统。多年来，气相色谱-嗅觉测定法已广泛用于精油分析，特别是在柑橘属植物中。通过使用不同的评估准则，GC-O 结果提供有关精油中是否存在气味的信息，确定感知气味的含量和种类，测量气味活动的持续时间，并量化可能在利用此类化合物中起关键作用的特定气味的强度。GC-O 还被用于追踪色谱图中的气味活性区域。

1.4 高效液相色谱法（HPLC）

HPLC 由于其多功能性、选择性和灵敏度，可以成为分析精油的补充或者是替代技术。HPLC 通常是分析精油中挥发性较低成分的首选方法［27-28］。HPLC-MS 的应用为复杂基质成分的含量和性质提供了极好的信息。有研究报道使用大气压化学电离（APCI）的 HPLC-MS 系统对柑橘精油中发现的氧杂环化合物［29-31］，包括补骨脂素、多甲氧基黄酮和香豆素进行了定量分析；同时配备反相C-30 柱的LC-APCI-MS（液相色谱-大气电离质谱）被应用在柑橘精油种类胡萝卜素酯的定量分析，检测到适量的隐黄质酯表明柑橘精油是维生素A 前体的潜在来源。目前，已经研究了两种替代技术，包括毛细管液相色谱（CLC）和胶束电动色谱（MEKC），用于测定橙精油（冷压）中特定的挥发性成分。毛细管液相色谱法允许对萜烯进行定量，包括蒎烯、α-蒎烯、柠檬烯和萜烯衍生物，如香芹酮、芳樟醇和柠檬醛，而在胶束电动色谱中，苎烯、柠檬烯、柠檬醛、香芹酮和芳樟醇被检测到。

1.5 多维色谱技术

复杂的样品，如精油，需要具有极高分辨能力的分析方法，以确保样品化合物的完整分析。多维色谱是一种提供更高分辨率的技术。

1.5.1 多维气相色谱法 由于精油样品成分的复杂性，单个毛细管柱无法在可接受的时间内完全分离潜在的有效组分。许多萜烯化合物的广泛峰重叠和结构相似通常是质谱分析的障碍。当高浓度的基质成分掩盖了它们在样品中的存在时，对微量化合物的明确鉴定是极其困难的。因此，在上述情况下，二维气相色谱（GC-GC）即成为克服精油成分分析不全面的首选手段。这种技术是耦合不同极性的色谱柱，并将测试样品进行两个独立的步骤进行分析。通常，第一根色谱柱是极性较小的固定相色谱柱，第二根色谱柱是极性固定相色谱柱（色谱柱排列取决于样品）［32-33］。不同的化合物有不同的分离机制，只要它们提供正交分离，对于柱相类型组合没有特定的规则。在第一个多维气相色谱（MDGC）系统中，流出物馏分从第一维到第二维的转移是通过机械阀实现的，然而这种方法已被取而代之［34］。一项研究［35］展示了一种使用固相微萃取装置将单个GC 峰转移到第二根色谱柱的方法。相关研究人员开发了六个旋转机械阀作为接口的二维综合气相色谱（GC-GC）并用于确定柑橘精油的对映体成分的分析。这种连用技术在分析薄荷精油中的应用表明，与一维气相色谱法相比，分离能力提高了两到三倍。该技术在茶树和薰衣草精油的分离中得到应用，使得GC-GC 可用于芳香化合物的分析。GC-GC 与飞行时间质谱（TOFMS）的连接则表示一种三维连用技术。这种连用技术首先应用于薰衣草精油的分离和表征，并经过进一步优化以完全利用三个分析维度。在研究中，使用该技术（GC-GC-TOFMS）从蓍草精油中表征了近400 种化合物。

1.5.2 多维液相色谱法 二维液相色谱是一种新技术，它结合了两个具有正交选择性的独立液相色谱（LC）分离系统。二维反相和正相模式的应用使复杂的天然成分得以分离，这些成分往往具有大小相当、疏水性和极性不同等特征。二维液相色谱在精油分析中的应用已有不少的报道。有学者使用综合二维液相色谱（2D-LC）分析冷压柠檬精油中的杂环氧化合物，其原理是基于在正相模式下一维操作的微孔硅胶柱以及C18 色谱柱（整体式）反相模式的二维运行［36］。另有研究人员［37］开发了一种分析和识别极其复杂基质（如橙精油）的天然类胡萝卜素特征的二维技术，使用未经任何预处理的橙精油样品在LC-LC-DAD/APCI/MS 中鉴定出40 种不同的类胡萝卜素，包括游离类胡萝卜素、类胡萝卜素单酯和类胡萝卜素二酯等。通过两个不同性质的色谱柱进行分离使用，将质谱仪（MS）检测器与使用大气压化学电离接口（APCI）操作的光电二极管阵列检测器（DAD）并联来实现检测。

1.6 13C-NMR 光谱法

精油成分的13C-NMR 分析是基于精油成分中的13C-NMR 光谱与在理想条件下记录的纯化合物光谱的比较。Karl-Heinz Kubeczka 是运用13C-NMR 技术在精油分析领域中的先驱［37］，他概述了用于精油成分表征的分析方法，包括13C-NMR，并建立了相应的谱库。已有60 余种应用于化妆品、制药、食品、民间医药和香水行业的商业精油的采用了13C-NMR光谱分析。这些光谱有助于商业精油的鉴定和被测精油中的个别特征成分的鉴定。13C-NMR 光谱通常与GC-MS 数据结合使用［38］。与GC-MS 相比，该技术的优势在于分析不耐热的化合物、立体异构体和其他显示分辨率较差的光谱模式的化合物［39］。有研究［40］报道使用13C-NMR 光谱法确定了驱蛔素（热敏化合物）的实际含量。如今，通过开发各种计算技术来分析13C-NMR 数据以便识别精油的化学成分，其中一些依赖于信号强度和化学位移，而另一些则考虑13C-NMR DEPT 光谱的多重性。

1.7 化学计量学

随着化学计量学和统计软件的应用发展，传统的精油分析技术得到了不断的发展。其中“多变量分析”是最常用的方法，尤其是PCA（主成分方法）用于描述以变量数量为特征的样本内的差异，变量解释以线性方式组合表示。借助该方法，可以在区分样本时对具有最大统计意义变量（MS 片段或单个成分）的样本组进行区分［41-43］。这有助于区分精油起源、化学成分分类以及原植物在遗传水平上物种之间信息的差异。

2 结语

精油是复杂的化学混合物，其质量取决于地理区域、收获时间、气候条件、提取方法、分析技术、储存等。在这篇综述中，我们概述了精油的分析技术。从分析的角度来看，GC 是分析精油应用最广泛的技术，不仅用于定性和定量目的，而且还可以揭示掺假。诸如FID、MS、NMR 等检测器对精油成分的定性定量有着积极作用，但无法解决色谱峰分离问题。继而多维气相色谱受到关注，MDGC 方法正变得越来越普遍，以解决重叠峰并在单次运行中确定具有不同极性的精油成分。此外，精油的分析离不开提供目标信息的化学计量学工具。鉴于精油在食品、制药、化妆品等领域的广泛应用，其产品质量正受到越来越多的关注。