质谱技术具有数据量丰富、选择性高和灵敏度高等优点，可以根据检测要求选择不同的色谱分离类型。特别地，高分辨质谱具有高质量精确度、高分辨率等优点，能够对痕量组分进行筛选与确证，对复杂体系过程中成分分析具有很大的优势。针对质谱产生的海量数据提取与分析，化学计量学提供了强大的手段，解决了数据多维化、复杂化等难题。质谱技术结合化学计量学建立相关统计模型能够发掘出相关体系过程中的关键标志物，实现快速、精准的识别标志物与相关过程体系的内在关联，通过微观的标志物揭示相关过程体系中潜在的宏观问题。
　　本论文以冻融过程及相关标志物挖掘作为研究对象。在现实情况中，由于冷链技术的不完善，冷鲜消费品，如肉类，在储存、运输、销售过程中不可避免会出现反复冻融现象。对于此类过程中目标体系内相关分子信息的微观变化及快速分析技术研究仍然存在挑战，因此，开发基于质谱和化学计量学结合技术的冻融过程的识别方法并挖掘出相关体系过程中关键标志物显得尤为重要。主要的研究如下：
　　（1）采用超高效液相色谱-静电场轨道离子阱质谱(UHPLC/Q-Orbitrap-MS)获得新鲜和反复冻融牛肉指纹图谱信息，并结合化学计量学方法对新鲜和反复冻融牛肉进行鉴别。主成分分析（PCA）选择了前10个主要成分，解释了总方差（R2）的70.9%，其预测能力（Q2）为52.1%。PCA结果表明可以对新鲜和反复冻融牛肉进行有效区分，两个正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）中的R2、Q2均接近于1，说明模型的预测能力以及准确性较好。通过单变量分析P＜0.05结合变量投影重要性分析值（VIP）寻找了用于区分新鲜和反复冻融牛肉的生物标志物。通过二级质谱数据与标准品二级质谱数据对比，鉴定出乳酸、烟酸和酪胺为冻融过程中的差异标志物。实验结果表明，基于UHPLC/Q-Orbitrap-MS结合化学计量学的方法可以用于新鲜和反复冻融牛肉有效鉴别。
　　（2）采用智能手术刀（iKnife）结合快速蒸发电离质谱（REIMS）对新鲜和冻融牛肉脂质成分进行分析。选用特征脂质离子m/z279.2317、m/z281.2495、m/z681.4830、m/z699.5001、m/z726.5416和m/z863.5609对REIMS工作条件进行优化。结果表明，最佳工作条件为切割速度8mm/s、功率输出20W、内标流速110μL min-1，在最佳的工作条件下共检出18种脂肪酸离子和60种磷脂离子。建立PCA-LDA模型用于区分新鲜与不同冻融次数的牛肉以及对盲测样品的实时鉴定，结果表明，新鲜组与冻融一次组存在部分重叠，与其它冻融次数组有很好地区分，盲测样品的识别准确率为92-100%。OPLS-DA模型用于脂肪酸和磷脂分子之间的差异分析，筛选出m/z279.2317（FA18∶2），m/z681.4830（PA O-16∶0/20∶4）和m/z697.4882（PA18∶1/18∶2）为牛肉在冻融过程中的差异标志物。REIMS作为一种高通量，快速、实时的质谱检测技术，可用于新鲜和反复冻融肉识别和冻融过程的研究。