陳李品 張曉梅 胡玲萍 畢詩杰 林黎明 李兆杰 張鴻偉 薛長湖

摘?要?在實驗室模擬太平洋牡蠣保活流通過程，采用超高效液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)（UHPLC-Q-TOF）分析太平洋牡蠣在活品流通過程中內(nèi)源肽的變化，利用化學(xué)計量學(xué)方法篩選出各流通階段的多肽標(biāo)志物，以期篩選出一組評價太平洋牡蠣活品流通過程中品質(zhì)變化的新指標(biāo)。根據(jù)肽組學(xué)技術(shù)對整個活品流通階段的3個環(huán)節(jié)（清洗、暫養(yǎng)凈化以及無水?；睿┕?個關(guān)鍵時間點(diǎn)的樣品進(jìn)行內(nèi)源肽提取，使用UHPLC-Q-TOF分離鑒定，并獲得各個流通階段的肽組輪廓。通過主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）等多元統(tǒng)計分析進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并篩選出潛在的多肽標(biāo)志物，經(jīng)過在線數(shù)據(jù)庫比對，鑒定出多肽氨基酸序列。結(jié)果表明，在清洗、暫養(yǎng)凈化以及無水?；铍A段分別篩選出3、10、8條潛在的多肽標(biāo)志物。以潛在的多肽標(biāo)志物DYDPVDK為例，建立可用于日常分析的基于液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜多反應(yīng)監(jiān)測（MRM）的分析方法。本研究采用肽組學(xué)技術(shù)對活品太平洋牡蠣在不同流通階段的內(nèi)源肽進(jìn)行組學(xué)表征，篩選出指征不同流通階段的潛在的多肽標(biāo)志物，為活品貝類的流通過程提供檢測依據(jù)。

關(guān)鍵詞?超高效液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜;?太平洋牡蠣;?肽組學(xué);?多反應(yīng)監(jiān)測; 活品流通;?化學(xué)計量學(xué)

1?引 言

牡蠣屬軟體動物門，瓣鰓綱，牡蠣目，牡蠣科，是一種重要的海洋水產(chǎn)資源，其營養(yǎng)豐富，肉質(zhì)鮮嫩，深受消費(fèi)者的喜愛。隨著世界上貝類海產(chǎn)品的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，國內(nèi)外市場上特別是一些內(nèi)陸地區(qū)對鮮活貝類需求也越來越高。因此，需要建立與優(yōu)化活品牡蠣的生鮮供應(yīng)鏈[1～3]，完善活品牡蠣供應(yīng)鏈的前提是建立精準(zhǔn)的、針對活品牡蠣的品質(zhì)評價方法。

隨著捕撈后流通時間的延長，活品牡蠣的體內(nèi)會發(fā)生一系列變化，導(dǎo)致品質(zhì)不斷下降直至死亡。在流通過程中因缺少攝食而需要消耗自身能量物質(zhì)維持生命活動，造成脂肪、蛋白、糖原等能量物質(zhì)的下降，以及活力水平（超氧化物歧化酶、ATP等）、風(fēng)味及營養(yǎng)品質(zhì)下降。牡蠣活品在流通過程中面臨多種環(huán)境脅迫，包括饑餓、干露和溫度脅迫等，造成流通過程中其品質(zhì)變化的復(fù)雜性。目前，對活品牡蠣在流通過程中的品質(zhì)評價主要依靠傳統(tǒng)的風(fēng)味指標(biāo)、能量代謝產(chǎn)物以及生命特征等[1，3]，尚未有國家標(biāo)準(zhǔn)，難以全面反映牡蠣的整體品質(zhì)[4]。因此，需要不斷完善品質(zhì)評價體系。

隨著檢測技術(shù)與分析技術(shù)的進(jìn)步，尤其是高分辨質(zhì)譜（High resolution mass spectrometry，HRMS）[5]技術(shù)的成熟和相關(guān)數(shù)據(jù)處理軟件的升級，組學(xué)技術(shù)已成為品質(zhì)評價的重要技術(shù)[6～9]。近年提出的食品組學(xué)技術(shù)[10]?，不僅可以解決食品基質(zhì)復(fù)雜的難題[11]，更能從整體生物學(xué)角度分析品質(zhì)[9]。肽組學(xué)是一個來源于蛋白質(zhì)組學(xué)的新興領(lǐng)域[12]，研究生物樣本中的所有內(nèi)源性多肽，可縮小蛋白組與代謝組的差距[13]?。肽組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)的技術(shù)方法體系有許多相似之處，但在分析內(nèi)容如研究對象、解析深度等方面也存在顯著差異?？傮w而言，在以質(zhì)譜技術(shù)為基礎(chǔ)的組學(xué)分析中，肽的分析難度小于完整蛋白，因此，肽作為分析目標(biāo)與蛋白相比更具吸引力。目前，蛋白組被廣泛應(yīng)用于水產(chǎn)品品質(zhì)變化的檢測，如Bosworth等[14]對受低氧脅迫的斑馬魚的魚肉進(jìn)行研究分析，發(fā)現(xiàn)低氧對6種低豐度蛋白產(chǎn)生影響，而不影響蛋白的表達(dá)模式，而肽組學(xué)技術(shù)則多被應(yīng)用于食源性活性肽結(jié)構(gòu)的鑒定，如Wu等[15]利用肽組學(xué)中的LC-MS/MS并輔以定量構(gòu)效關(guān)系對大豆蛋白源ACE抑制肽進(jìn)行了純化和表征，闡明5條三肽序列分別為IVF、LLF、LNF、LSW和 LEF; 肽組學(xué)也被用于人類疾病標(biāo)志物的篩查[12，16]。但在活品牡蠣流通過程中內(nèi)源肽是否發(fā)生變化以及結(jié)構(gòu)鑒定方面尚未見報道。

本研究采用超高效液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜（UHPLC-Q-TOF）技術(shù)，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法，分析篩選出各流通階段活品太平洋牡蠣潛在的多肽標(biāo)志物，并建立了可用于日常分析的基于液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜多反應(yīng)監(jiān)測（MRM）的分析方法。本研究利用肽組學(xué)技術(shù)闡明太平洋牡蠣在流通階段內(nèi)源肽的變化規(guī)律，并篩選出太平洋牡蠣在活品流通過程中與品質(zhì)變化有關(guān)的多肽標(biāo)志物，以期建立一組分子水平上的評價指標(biāo)，完善活品牡蠣的品質(zhì)評價體系。

2?實驗部分

2.1?儀器與試劑

Nexera X2 30A高效液相色譜儀（日本島津公司）; 1290高效液相色譜（美國Agilent 公司）; AB SCIEX Triple TOF 5600質(zhì)譜儀、Triple QuadTM 5500三重四極桿質(zhì)譜儀（美國SCIEX 公司）; MQS50001型超純水系統(tǒng)（美國Millipore公司）。

甲酸（質(zhì)譜級）、二硫蘇糖醇（DTT）、碘乙酰胺（IAA） （美國Sigma公司）; 乙腈（美國Fisher公司）; 其它試劑均為分析純。

2.2?實驗方法

2.2.1?樣品的采集?活品太平洋牡蠣選用山東乳山（36°49′38.66′′ N，121°42′3.84′′E）的2 齡貝[殼高（108.32± 2.5 ）mm，體質(zhì)量（76.23±3.5）g]，確保每組實驗樣品大小均一，采捕于2018年4月。太平洋牡蠣捕撈到岸后，加冰運(yùn)至實驗室，立刻取出30只牡蠣作為起始點(diǎn)（編號為a組），并對牡蠣進(jìn)行常規(guī)清洗，再次取樣（編號為b組）。清洗后，對太平洋牡蠣進(jìn)行暫養(yǎng)凈化處理24 h，進(jìn)行真空包裝，于4℃進(jìn)行?；顚嶒灒?～9 d），于第1、3、5、7和9 d進(jìn)行取樣。

2.2.2?多肽樣品制備?按上述采樣時間準(zhǔn)時采樣，隨機(jī)采取30只牡蠣，迅速取可食部位并用液氮速凍后研磨。取20 g研磨后的粉末，95℃加熱滅酶10 min，在4℃以15000 r/min離心15 min，收集上清液，得肽粗提液。

取上清液，分別加入1 mol/L DTT100 μL，60℃水浴振搖反應(yīng)30 min，然后冷卻至室溫，再加入1 mol/L現(xiàn)配的IAA溶液750 μL，室溫避光反應(yīng)1 h。將上述溶液使用ODS-C18固相萃取小柱（1 mg/6 mL）[17]除鹽，凍干。凍干樣品用200 μL 0.1% 甲酸-水復(fù)溶，轉(zhuǎn)移到超濾離心管（10 kDa，Millipore公司）中，在室溫以8000 r/min 超濾離心20 min，收集肽段濾液。

2.2.3?儀器數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量控制（Quality control，QC）

在本實驗中，共進(jìn)樣45個（樣品），包括生物學(xué)重復(fù)與技術(shù)重復(fù)。為更好地表征所有樣液的質(zhì)譜特征，質(zhì)控樣品采用合并樣液的方式制備，將7個取樣點(diǎn)的太平洋牡蠣樣本的多肽提取液各取200 μL，充分混勻后作為質(zhì)控樣品（QC sample）。在DDA分析模式的采集中，質(zhì)控樣品的進(jìn)樣順序和進(jìn)樣頻率安排如下： （1）在進(jìn)樣序列分析前，QC 樣品連續(xù)進(jìn)樣5次以平衡整個液相色譜-質(zhì)譜分析體系; （2）在進(jìn)樣序列中，大約每隔15個樣品，進(jìn)樣一針 QC 樣品，共計8次穿插進(jìn)樣，以覆蓋整個序列，保證對整個分析時長進(jìn)行測定穩(wěn)定性評估; （3）形成“QC（連續(xù)5次）-試樣（1～15）-QC6-試樣（16～30）-?QC7-試樣（31～45）-QC8”的分析序列[18]。同時，在整個實驗中，以每5個樣品校準(zhǔn)一次的頻率進(jìn)行質(zhì)量軸校準(zhǔn)。

2.2.4?UHPLC-Q/TOF數(shù)據(jù)依賴性采集（DDA）?采用本研究組已優(yōu)化的方法進(jìn)行檢測[17]。 采用超高效液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜（UHPLC-Q-TOF）對提取出的多肽濾液進(jìn)行分析鑒定。使用安捷倫AdvanceBio Peptide Map column（150 mm×2.1 mm，13 nm，2.7 μm）色譜柱; 柱溫： 40℃。流動相A為0.1%甲酸-水，B為0.1%甲酸-乙腈。梯度洗脫： 0～2 min，5% A; 2～27 min，5%～0% A; 27～37 min，20%～35% A; 37～39 min，35%～80% A; 39～42 min，80% A; 42～46 min，5% A。流速： 0.25 mL/min;?質(zhì)譜分析采用AB SCIEX TripleTOF 5600檢測，TOF掃描范圍： 350～1500Da，電噴霧正離子（ESI+）模式; 噴霧電壓： 5500 V; 霧化氣壓力： 60 psi （1 psi=6.895 kPa）; 輔助加熱氣壓力： 50 psi; 氣簾氣壓力： 35 psi; 離子源溫度： 525℃; 解簇電壓： 100 V。

2.2.5?潛在的多肽標(biāo)志物的篩選?原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入MarkerView（1.2.1，AB Sciex）進(jìn)行峰的提取，并使用該軟件利用總峰面積對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化校正。歸一化后的數(shù)據(jù)使用SIMCA-P（14.0，Umetrics）進(jìn)行相關(guān)化學(xué)計量學(xué)分析，以篩選潛在的多肽標(biāo)志物，主要包括主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判別分析（OPLS-DA），即分別進(jìn)行無監(jiān)督與有監(jiān)督分類。

將每個樣品3次平行采集的DDA數(shù)據(jù)使用Protein Pilot（5.0.2，AB Sciex）軟件進(jìn)行多肽的鑒定，檢索NCBI（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov）太平洋牡蠣（Crassostrea gigas）的蛋白數(shù)據(jù)庫（75135蛋白質(zhì)序列，2018年11月下載）。主要鑒定參數(shù)設(shè)置如下： 半胱氨酸（Cys）烷基化試劑： Iodoacetic acid; 水解酶： None; 允許生物學(xué)修飾和氨基酸替代; 搜索設(shè)置： Thorough ID; 可信閾值： Unused Protscore（Conf）>1.3（95%）; 假陽性錯誤率（False Discovery Rate，F(xiàn)DR）： <1%。

2.2.6?質(zhì)譜多反應(yīng)監(jiān)測（MRM）確認(rèn)篩選出的潛在的多肽標(biāo)志物?采用液相色譜串聯(lián)Triple QuadTM 5500三重四極桿質(zhì)譜儀建立多反應(yīng)監(jiān)測（MRM）方法[19，20]。液相色譜柱為AdvanceBio Peptide Map column（150 mm×2.1 mm，13 nm，2.7 μm）; 柱溫： 40℃。流動相A為0.1%甲酸-水，流動相B為0.1%甲酸-乙腈; 流速： 0.35 mL/min。梯度洗脫： 0～0.5 min，5% A; 0.5～17.0 min，5%～5% A; 17.0～17.5 min，35%～95% A; 17.5～20.0 min，95% A; 20.0～20.1 min，95%～5% A; 20.1～25.0 min，5% A。

電噴霧正離子（ESI+）模式; 噴霧電壓： 5500 V; 霧化氣壓力： 60 psi; 輔助加熱氣壓力： 50 psi; 氣簾氣壓力： 35 psi; 離子源溫度： 575℃。

使用 Skyline 工具構(gòu)建潛在的多肽標(biāo)志物的MRM離子對，采用 Analyst 軟件（Version 1.6.2，SCIEX）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析[21]。

3?結(jié)果與討論

3.1?數(shù)據(jù)分析前處理

由活品太平洋牡蠣各流通時期的總離子流色譜圖（圖1A）可見，峰形較好，可用于肽的組學(xué)分析，不同流通階段的總離子流圖高度相似，說明不同品質(zhì)的牡蠣內(nèi)源肽比較相似，在活品流通期間內(nèi)源性多肽僅有輕微的變化。在這種情況下，需通過化學(xué)計量學(xué)方法分析不同流通時間肽組的變化，進(jìn)行品質(zhì)區(qū)分。此外，從8個QC樣本的總離子流色譜圖（圖1B）可見，QC樣本表現(xiàn)出良好的譜圖重復(fù)性，說明在實驗期間儀器狀態(tài)穩(wěn)定，實驗結(jié)果可信度高[22]。

3.2?數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

3.2.1?基于不同流通階段的肽組輪廓分析?PCA分析屬于無監(jiān)督的化學(xué)計量學(xué)分析方法，通過主成分的提取實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。圖2A為流通過程中各實驗組的PCA分析得分圖（Score plots），其中橢圓性區(qū)域為在95%置信限水平霍特林T2檢驗的可信區(qū)域，所有樣品均位于霍特林T2的置信橢圓內(nèi)。不同流通階段的內(nèi)源肽有一定差異，可進(jìn)一步篩選流通過程中變化較大的多肽標(biāo)志物。

為更深層次地分析不同品質(zhì)內(nèi)源多肽物的差異，克服無監(jiān)督方法PCA分析在變量差異尋找方面的局限性，本實驗采用有監(jiān)督的OPLS-DA進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的挖掘[23]。圖2B給出流通過程中各實驗組的OPLS-DA模型得分圖。由圖2B可見，不同流通階段的牡蠣在OPLS-DA得分圖中得到了非常清晰的區(qū)分效果，所有組的數(shù)據(jù)均緊密聚集，均位于霍特林T2的置信橢圓內(nèi)。相比PCA分析，OPLS-DA模型中數(shù)據(jù)的聚集緊密度和分類清晰度均有顯著提升。在構(gòu)建的OPLS-DA模型中，擬合優(yōu)度（R2X（cum）、R2Y（cum））和預(yù)測能力Q2（cum）的值分別為0.945、0.985和0.934，可見構(gòu)建的OPLS-DA模型具有很好的擬合優(yōu)度和模型預(yù)測能力。OPLS-DA模型的穩(wěn)健性評估見圖3C，在隨機(jī)進(jìn)行的200次置換檢驗中，所有隨機(jī)置換模型的R2和Q2參數(shù)值均顯著低于已構(gòu)建模型的相應(yīng)參數(shù)值，置換回歸曲線的截距分別為R2=0.355; Q2=0.648，提示構(gòu)建的模型穩(wěn)健，不存在過擬和。

3.2.2?OPLS-DA兩兩比較及潛在的多肽標(biāo)志物的篩選?聚類分析表明，不同流通階段肽組有差異。為了篩選對流通階段品質(zhì)變化具有較大貢獻(xiàn)的潛在的多肽標(biāo)志物，需要進(jìn)一步構(gòu)建兩兩比較OPLS-DA模型進(jìn)行差異分析。具體流程如下： （1）使用不同流通階段的樣本兩兩比較構(gòu)建OPLS-DA分析模型（分為3組： 清洗、暫養(yǎng)、無水保活）; （2）進(jìn)行OPLS-DA模型質(zhì)量評估; （3）按設(shè)定的過濾規(guī)則進(jìn)行品質(zhì)多肽標(biāo)記物的發(fā)現(xiàn)。兩兩比較模型的質(zhì)量評估參數(shù)見表1。所有構(gòu)建的OPLS-DA模型在擬合優(yōu)度（R2X（cum），R2Y（cum））、預(yù)測能力Q2（cum）、穩(wěn)健度（R2，Q2的回歸曲線截距）方面均滿足要求。

為保證篩選出的多肽標(biāo)志物具有統(tǒng)計學(xué)意義，根據(jù)多肽在OPLS-DA模型中的VIP值、變化倍數(shù)（Fold change）和p|corr|值對結(jié)果進(jìn)行過濾，并通過載荷圖刀切置信區(qū)間進(jìn)行檢驗（以清洗與未清洗組的篩選過程進(jìn)行圖示說明，圖3）。最終篩選結(jié)果以及前體蛋白見表2。結(jié)果表明，在清洗、暫養(yǎng)凈化以及無水?；铍A段分別篩選出3、10和8條潛在的多肽標(biāo)志物，前體蛋白包括超氧化物歧化酶、肌球蛋白輕鏈和激肽釋放酶等，主要涉及能量代謝、脂質(zhì)氧化以及免疫水平等，說明在太平洋牡蠣的不同流通階段均涉及多種應(yīng)激反應(yīng)，引起內(nèi)源肽的變化。

3.3?多反應(yīng)監(jiān)控模式下對潛在的多肽標(biāo)志物的歸屬

三重四極桿質(zhì)譜作為低分辨質(zhì)譜的代表，相比高分辨質(zhì)譜其主要優(yōu)勢是靶向分析中的高靈敏度、高選擇性和高重現(xiàn)性，通常用于目標(biāo)組分的定量分析。所以，本實驗對通過高分辨質(zhì)譜篩選到的潛在的多肽標(biāo)志物（以DYDPVDK為例進(jìn)行說明）進(jìn)行合成（南京金斯瑞公司，純度>98%）并建立可用于日常分析的基于液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜的多反應(yīng)監(jiān)測（MRM）分析方法。使用Skyline軟件處理MRM數(shù)據(jù)。對于每種肽，MS/MS譜中最強(qiáng)的3～5個峰被手動選擇為初步的MRM傳輸離子對[24]，僅選擇了b-或y-碎片離子見表3。 Skyline預(yù)測了去簇電壓和碰撞能量值。每個MRM傳輸離子對的停留時間設(shè)置為5 ms。圖4為篩選出的潛在的多肽標(biāo)志物（DYDPVDK）經(jīng)MRM轉(zhuǎn)換后的樣品與標(biāo)品中的代表性提取離子色譜圖（XIC）。根據(jù)同一肽的MRM離子對具有相同的保留時間，以及離子比率是否位于鑒定分析的容許范圍（30%的變異范圍）內(nèi)判斷肽段序列的正確性。由圖4可見，樣品中該肽段的保留時間與合成肽段保留時間基本相同，在合成的肽段中，2對MRM離子對的離子比率為0.72∶0.28（峰高比），而在太平洋牡蠣樣品中相應(yīng)的2對MRM傳輸離子對離子比率則為0.73∶0.27，表明此肽段的序列鑒定結(jié)果的正確性以及MRM方法的適用性。

4?結(jié) 論

采用超高效液相色譜-四極桿飛行時間質(zhì)譜（UHPLC-Q-TOF），結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法，分析篩選出太平洋牡蠣各流通階段的潛在的多肽標(biāo)志物，并驗證篩選方法的正確性以及建立可用于日常分析使用的基于液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜的多反應(yīng)監(jiān)測（MRM）分析方法的可行性。本研究利用肽組學(xué)技術(shù)分析太平洋牡蠣在活品流通過程中的內(nèi)源肽，以期篩選出一組新的評價指標(biāo)，完善其保活流通過程中品質(zhì)變化的評價體系。肽組學(xué)技術(shù)已成為生物標(biāo)志物篩查的新方法，具有廣闊的發(fā)展空間。本方法為后續(xù)的太平洋活品牡蠣品質(zhì)評價提供了一個新思路。

References

1?Chinnadurai S，Kripa V，Venkatesan V，Mohamed K S. J. Mar. Biol. Ass. India.，2013，55（2）： 83-86

2?Garrido V. Shellfish Safety and Quality. Beijing： Woodhead PublishingLtd Press，2009：?295

3?Madigan T，Kiermeier A，Carragher J，Lopes M，Cozzolino D. Innov. Food Sci. Emerg.，2013，19： 204-209

4?Berg R A，Hoefsloot H C，Westerhuis J A，Smilde A K，Werf M. J. Bmc Genomics.，2006，7： 142-147

5?YANG Xiao，HUANG Hua-Wei，WU Yuan-An，WANG Yi-Wen，LI Xiao-Ling，HUANG Xiang-Rong. Chinese Journal of Chromatography，2019，37（5）： 505-511

楊 霄，黃華偉，伍遠(yuǎn)安，萬譯文，李小玲，黃向榮. 色譜，2019，37（5）： 505-511

6?Gorrochategui E，Casas J，Porte C，Lacorte S，Tauler R. Anal. Chim. Acta，2015，854： 20-33

7?Gan J，Robinson R C，Wang J，Krishnakumar N，Manning C J，Lor Y，Breck M，Barile D，German J B. Food Chem.，2019，274： 766 -774

8?ZHU Wei-Xia，YANG Ji-Zhou，LI Sui，HU Kai，ZHANG Li. Chinese Journal of Chromatography，2017，35（2）： 156-161

祝偉霞，楊冀州，李 睢，胡 鍇，張 莉. 色譜，2017，35（2）： 156-161

9?Chen S，Zhang C，Xiong Y，Tian X，Liu C，Jeevithan E，Wu W. Innov. Food Sci. Emerg.，2015，31： 185-195

10?Skov T，Honoré A H，Jensen H M，Naes T，Engelsen S B. TRAC-Trend. Anal. Chem.，2014，60： 71-79

11?Prandi B，Lambertini F，F(xiàn)accini A，Suman M，Leporati A，Tedeschi T，Sforza S. Food Control，2017，74： 61-69

12?Li Q，Li J，Chen L，Gao Y，Li J. J. Cell. Biochem.，2018，119（6）： 4636-4643

13?Dallas D C，Guerrero A，Khaldi N，Borghese R，Bhandari A，Underwood M A，Lebrilla C B，German J B，Barile D. J. Nutr.，?2014，144（6）： 815-820

14?Bosworth C A，ChauW C，Cole R B，Bernard B R. J. Proteome Res.，2005，5（5）： 1362-1371

15?Gu Y C，Wu J P. Food Chem.，2013，141（3）： 2682-2690

16?Schrader M，Schulz-Knappe P，F(xiàn)ricker L D. Open Proteomics，2014，3： 171-182

17?Dallas D C，Guerrero A，haldi N，Castillo P A，Martin W F，Smilowitz J T，Bevins C L，Barile D，German J B，Lebrilla C B. J. Proteome Res.，2013，12（5）： 2295-2304

18?Zhang H，Zhang X，Zhao X，Xu J，Lin C，Jing P，Hu L，Zhao S，Wang X，Li B. Food Chem.，2019，274： 592-602

19?Hu L，Zhang H，Zhang X，Zhang T，Chang Y，Zhao X，Xu J，Xue Y，Li Z，Wang Y，Xue C. J. Agric. Food Chem.，2018，66（40）： 10567-10574

20?Zha H，Cai Y，Yin Y，Wang Z，Li K，Zhu Z. Anal. Chem.，2018，90（6）： 4062-4070

21?ZHOU Guang-Yun，WANG Gui-Ji，REN Hao-Wei. Chinese J. Anal. Chem.，2017，45（2）： 205-210

周廣運(yùn)，王桂姬，任皓威. 分析化學(xué)，2017，45（2）： 205-210

22?Yi L，Dong N，Yun Y，Deng B，Ren D，Liu S，Liang Y. Anal. Chim. Acta，2016，914： 17-34

23?Huang B，Chen T，Xiao S，Zha Q，Luo P，Wang Y，Cui X，Liu L，Zhou H. RSC Adv.，2017，7（74）： 46839-46851

24?Prandi B，Lambertini F，F(xiàn)accini A，Suman M，Leporati A，Tedeschi T，Sforza S. Food Control，2017，74： 61-69