在食品数量安全(Food Security)和质量安全(Food Safety)中,食品质量安全尤其受到关注。近年来,人为违规添加、原料及加工处理不当、生产及贮运环境污染、包装材料等引起的食品质量安全事件时有发生。其特点是隐蔽性强,卫生监管者不易察觉。食品质量与生产者的安全意识、生产条件及环境等因素有关,但最关键的是要有良好的质量控制方法,而产品的质量安全标准及检测技术是其重要环节。卫生标准是判断食品质量安全的依据,而检测技术是发现卫生指标量值的手段。当前,我国卫生标准技术体系落后,检测技术的发展滞后于添加物和污染物等的发展。早期发现食品中可能存在的安全隐患物质,发展食品污染物的灵敏、快速和高通量识别技术是食品卫生研究的重要需求。蒸馏酒和食用油脂是人们日常生活中常用的两类特殊食品,其本身的基体特征使得大多数潜在的食品污染物能够在其中互溶或富集。蒸馏酒的发酵、勾兑过程、油脂的浸出及原料处理、进出口船舶运输、包装材料等都可能造成其质量安全问题。本课题以蒸馏酒和食用油脂为研究对象,在深入调研其生产流通环节和食物链的基础上,分析其中可能影响质量安全的因素,确定相应参数并建立灵敏实用的污染物分析和同时识别方法,提出食品安全预测和优先控制目标,为食品质量安全监督及标准制订等提供理论和技术支撑。目的:构建食品中可能存在的微量或痕量的非食物源成分的检测和识别方法,发现食品中可能存在的安全隐患物质,提出食品安全质量的模式识别技术和优先控制污染物的概念。为食品安全预警和卫生标准的制订提供方法学和理论依据。方法:以蒸馏酒和食用油脂为研究对象,采用(超)高效液相色谱和气相色谱为分离手段,结合样品前处理的衍生化技术及顶空-固相微萃取方法,与筛选的质谱、串联质谱等检测器联用,引入指纹图谱技术,建立微量或痕量成分的高通量检测和识别方法。通过样品间的类聚及类比分析,提出食品安全质量的模式识别技术,获得相应食品优先控制污染物的名单。结果:1、建立了HPLC-UV和UPLC-MS-MS两种方法同时检测蒸馏酒中的安赛蜜、糖精钠、甜蜜素和阿斯巴甜四种人工合成甜味剂。HPLC-UV检测法安赛蜜和糖精钠在1-10μg/mL范围内线性良好(r分别为0.995和0.999),检出限分别为0.16μg/mL和0.12μg/mL,平均加标回收率为92.2%和96.7%;阿斯巴甜和甜蜜素在10-50μg/mL、100-1000μg/mL范围内线性良好(r=0.999),检出限分别为1.24μg/mL和1.2μg/mL,平均加标回收率为99.3%和99.2%。四种物质相对标准偏差在3%以下。UPLC-MS-MS法实现了四种人工甜味剂的同时检测,四种甜味剂在10-1000μg/L范围内线性良好,检出限分别为0.17μg/L、0.35μg/L、0.03μg/L和0.17μg/L,平均回收率在75%～116%之间,相对标准偏差在8%以内。与HPLC-UV法相比,UPLC-MS-MS/MRM联用技术具有更快、更强的检测、识别和确认能力。利用所建立的两种方法进行样品检测,部分样品中检出痕量人工合成甜味添加剂。2、利用GC-MS联用技术建立了蒸馏酒中各主要醛类的分析检测方法,同时以分光光度法进行总醛含量测定。总醛含量以乙醛计,方法在0.02~0.10mg范围内线性良好。GC-MS法乙醛在1-100 mg/L,其余各种醛在1-20 mg/L范围内线性良好,相关系数在0.982~0.999之间,回收率93.9%~114.2%。方法选择性好,分辨率高,适合于蒸馏酒中各醛含量的同时分析。采用两种方法分别对样品中的总醛含量和各主要醛类含量进行检测,发现了样品中不同种类的醛。3、建立了蒸馏酒中15种邻苯二甲酸酯类残留GC-MS检测方法,方法在0.1-2.0μg/mL范围内线性良好,相关系数均在0.999以上,加标回收率在82.8%-96.5%之间,相对标准偏差在8%以下,检出限在1.7-40μg/L之间。方法重现性好,灵敏度高,适用于对蒸馏酒中多种邻苯二甲酸酯类物质的残留和污染监测。将所建立方法应用于样品检测,发现部分样品中检出痕量DIBP、DBP、DBEP、DEHP,建议这四种物质作为优先控制污染物。4、采用HPLC-FD法建立了食品包装材料聚碳酸酯成型品BPA含量的检测方法,探讨了BPA在不同模拟浸出液中的迁移特性。方法在0.02~4μg/mL范围内具有良好的线性关系(r=0.999),检出限为10μg/L,方法回收率91%~108%,相对标准偏差(RSD)在6%以内(n=5)。将方法应用于样品分析,两种典型的PC成型品中双酚A含量分别为17.14 mg/kg和46.69mg/kg,在水、20%和65%乙醇中的迁移量分别为0.734～0.684 mg/kg、0.782～1.11 mg/kg、1.84～2.49 mg/kg。提示PC成型品不宜大面积接触含乙醇食品。5、初步建立了蒸馏酒GC-MS指纹图谱构建方法和标识技术;并利用指纹图谱扫描结果结合DPS数据处理软件对蒸馏酒进行了客观分类。该方法可以发现蒸馏酒中存在的异常成分、识别发酵和非发酵成分,可应用于蒸馏酒的防伪识别。6、以HS-SPME-GC-ECD法建立了食用油脂中二氯甲烷、四氯化碳、三氯乙烯、1,1,2-三氯乙烷和四氯乙烯等卤代烃的检测方法,方法检出限0.02-1.4μg/L,回收率介于89%~105%之间,相对标准偏差在8.5%以内。本方法操作简单,具有较高灵敏度和更低的检测限。适合于检测机构对油脂中痕量卤代烃类挥发性有机污染物的检测。7、采用HS-SPME-GC-MS联用建立了食用油脂中35种挥发性有机污染物的同时测定方法。35种VOCs在一定的质量浓度范围内与其峰面积呈线性关系,方法的检出限(3S/N)0.03~6.84μg/L,加标回收率介于82.4%~114%之间,相对标准偏差(n=5)在13.4%以内。建立的方法灵敏度高,操作简便,对环境友好,适用于油脂中痕量挥发性有机物的同时检测。利用所建立的方法对市购食用油和进出口油脂进行了检测。样品中检测出了一些挥发性有机物。甲苯、乙苯、二甲苯、正己烷、正己醛、氯仿等可作为油脂优先控制污染物进行监控;而正戊烷、乙酸乙酯、苯甲醛等为油脂中可能出现的潜在污染物。结论:采用固相微萃取、衍生化等样品前处理手段,结合多种现代分离手段和分析技术,在本实验室建立了蒸馏酒中可能出现的人工合成甜味剂、勾兑及包装污染物等潜在的食品隐患成分的分析识别方法;建立了食用油脂中可能存在的多种挥发性污染物的同时检测技术。并将上述方法在实际样品检测中得到了验证。引入指纹图谱和类聚分析方法,初步构建了食品安全质量的模式识别技术。根据样品结果提出了食品质量安全管理建议和优先控制污染物指标。为食品质量安全预警和卫生标准的制订提供方法学和理论依据。