质谱扩展ASAP进样在食品分析中的应用（二）- 真伪鉴定

针对“酒品真实性“问题，本实验构建了茅台酒的识别模型，并对市面上不同的白酒进行了茅台酒的真实性判定。结果显示，在采集的样品中，所有非茅台酒均被判定为Outlier，即离群值。软件非常直观即可显示出判定结果。

图1. 使用识别模型对不同白酒进行茅台酒的真实性判定结果（部分结果）。

此外，结合ASAP技术与多元统计软件（建模），如RADIAN与Waters LiveID或高分辨率质谱的多元统计数据处理功能，可实现不同酒类样本的快速区分。

图2. 红酒鉴别（样品1为A品牌红酒，样品2为B品牌低价位红酒，样品3为B品牌高价位红酒，样品4为B品牌白葡萄酒）。

图3. 不同醒酒时间分析，分别醒酒0 min、10 min、30 min、60 min和120 min，对比其中组成分差异，在该款红酒样本结果，醒酒10 min以后，随着时间的提升，主成分没有显著差异。

图4. 新酒与一定年限的白酒分析，可以在ASAP-MS分析结果上看到区分。

图5. 苏格兰威士忌研究所（SWRI）提供的四种不同品牌的苏格兰和爱尔兰混合威士忌的代表性样本建模，每个混合威士忌品牌的10个不同生产批次的样品，此外后续还利用该模型进行了盲样验证。

借助ASAP结合多元统计的思路，可简化真伪及品质鉴定中的样品分析流程，并快速提供判断依据。在此基础上，可进一步结合多元统计中的PCA分析与后续OPLS-DA分析，挖掘不同样本的差异组分，为不同类别样本标志物的查找与鉴定提供有力支持。