Российские ученые из Института геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского РАН (ГЕОХИ РАН) и Института общей физики им. А.М. Прохорова РАН разработали новый способ быстрой оценки качества растительных масел без предварительной пробоподготовки. Технология основана на масс-спектрометрии с ионизацией, индуцированной лазерной плазмой при атмосферном давлении, в сочетании с методами машинного обучения.

Стандартная методология масс-спектрометрического анализа растительных масел базируется на выделении группы соединений — индикаторов качества (жирных кислот, стеринов, фосфоглицеридов и др.) с их последующим разделением методами газовой или жидкостной хроматографии.

«Разработанный способ позволяет проводить быстрый неразрушающий анализ растительных масел без предварительной пробоподготовки и может быть востребован для контроля качества», — прокомментировала один из авторов разработки, младший научный сотрудник лаборатории инструментальных методов и органических реагентов ГЕОХИ РАН Светлана Тимакова.

Исследователи изучили образцы оливкового, рапсового, подсолнечного и льняного масел. Образцы помещали в пробирку, выделяемые пробой летучие органические вещества направляли в зону ионизации, где их анализировали с помощью масс-спектрометра. Для ионизации использовали разработанный авторами метод, основанный на генерации лазерно-индуцированной плазмы (метод APLPI) при атмосферном давлении.

Масс-спектры, содержащие нескольких сотен пиков различной интенсивности, обрабатывали с помощью методов машинного обучения. При этом решались две задачи: первая — классификация масла по типу, вторая — характеризация бинарных смесей масел с нечеткой принадлежностью к классу. Решение данной задачи важно в практическом плане, например, для выявления фальсифицированной продукции. Часто мишенью для фальсификации становится оливковое масло, в которое добавляют растительные масла с низкой коммерческой ценностью. В работе исследованы смеси оливкового и рапсового масел с различным содержанием компонентов. Продемонстрировано, что применение метода множественной линейной регрессии позволяет количественно определять доли масел. Полученные результаты показали хорошие прогностические возможности модели и эффективность применения метода APLPI в сочетании с методом множественной линейной регрессии для определения фальсификации оливкового масла.

Авторы отмечают, что новый метод можно использовать для прямого анализа органических и биологических образцов сложного состава по профилю летучих органических соединений.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Минобрнауки России.