CN109270182A - 一种麦卢卡蜂蜜的鉴别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，该方法采用基于液相色谱/高分辨质谱的代谢物组学技术对国产蜂蜜和麦卢卡蜂蜜的代谢组进行全面获取与分析，结合多元统计分析方法，通过建立PLS‑DA模型，实现对蜂蜜蜜种是否为麦卢卡蜂蜜的鉴别。本发明所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，可以有效避免主观因素的干扰，而且灵敏度和准确性显著提升。而且，运用液相色谱/高分辨质谱对蜂蜜样本进行检测，前处理较为简单，可以同时处理数十个样品，分析通量大大提高。所建数据库可以进行扩展，随着样本信息的不断加入，PLS‑DA鉴别模型的准确度将会进一步提高，从而实现鉴别方法自身在使用过程中不断自动优化，越测越准确。

Description

一种麦卢卡蜂蜜的鉴别方法

技术领域

本发明涉及蜂蜜检测方法，尤其是一种麦卢卡蜂蜜的鉴别方法。

背景技术

麦卢卡蜂蜜被誉为新西兰“国宝”，在世界上享有盛誉。麦卢卡是新西兰的一种天然茶树，麦卢卡蜂蜜是蜜蜂采集这种茶树花酿制而成的蜜。麦卢卡蜂蜜中含有“独麦素”活性抗菌成分，其健康益处备受国人追捧。自然，任何标注为麦卢卡标识的蜂蜜价格不菲。然而，并非所有进口产品都是货真价实。早在2013年，麦卢卡蜂蜜的质量问题就曾被推上舆论的风口浪尖，被曝光弄虚作假。有统计显示，麦卢卡蜂蜜的年产量不过1700吨，但全球市场上以“麦卢卡”名义售出的新西兰蜂蜜却高达1万吨，造假现象显而易见。国内不法厂家以普通花蜜进行罐装假冒麦卢卡蜂蜜，攫取高额利益。

蜂蜜花种的鉴定通常采用基于花粉表征的蜂蜜孢粉学分析方法，辅以感官和理化分析。然而，花粉鉴定对技术水平的要求较高，且有时会给出错误结果，还有可能无法区分近似物种。现有的对蜂蜜掺假进行鉴别的方法有：稳定碳同位素比值分析法、薄层色谱法、脉冲电流检测器的高效阴离子交换色谱法、气相色谱质谱联用技术、高效液相色谱法、高效液相同位素质谱仪联用技术、核磁共振技术以及近红外光谱技术等。我国的不法厂家以普通花蜜进行罐装假冒麦卢卡蜂蜜，攫取高额利益。传统方法大多数针对蜂蜜中数目有限的指标进行检测，真实属性识别往往无从入手，因此亟须具有可预测性和非目标性的检测技术对真实属性进行有效鉴定。

中国专利申请CN108614000A提供了一种基于SIMCA模型的麦卢卡蜂蜜鉴别方法。该专利是基于核磁共振(NMR)代谢组学技术。核磁共振和质谱(MS)是目前代谢组学领域的主流方法。相对于核磁共振灵敏度低、检测动态范围窄等弱点，高分辨质谱具有较高的质量分辨率、灵敏度和专属性，可以实现对成千上万化合物的同时快速分析与鉴定。而且，高分辨质谱可以与液相色谱实现联用，兼备液相色谱的高分离度、高通量及质谱的普适性、高灵敏度和特异性。蜂蜜中除了糖类物质以外，其他小分子代谢物的含量非常低。由于本身原理的限制，核磁共振的灵敏度难以满足代谢物全谱检测的要求。而且，蜂蜜的组成复杂，仅仅依靠核磁共振无法对代谢物进行有效分离和准确鉴定。液相色谱/高分辨质谱联用技术的灵敏度远远高于核磁共振，针对蜂蜜代谢组能够获得更好的覆盖率。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有的麦卢卡蜂蜜鉴别方法的不足，提供一种灵敏度高、准确性好，且可以大批量快速完成麦卢卡蜂蜜鉴别的方法。

发明人经研究发现，蜂蜜的组成成分除了葡萄糖和果糖外，还含有大量的小分子代谢物，包括植物代谢物和蜜蜂代谢物。利用光谱和质谱技术同时检测多种成分并配合统计学方法进行分析，是一种非常有潜力的蜜源甄别方法。本发明采用基于液相色谱/高分辨质谱的代谢物组学技术对国产蜂蜜和麦卢卡蜂蜜的代谢组进行全面获取与分析，建立PLS-DA模型，从而实现了对麦卢卡蜂蜜鉴别。

具体方案如下：

一种麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，包括以下步骤：

步骤A1：收集麦卢卡商品化样本作为麦卢卡蜂蜜样本集S1；

步骤A2：收集不同种类的国产蜂蜜作为非麦卢卡蜂蜜样本集S2；

步骤A3：将麦卢卡蜂蜜样本集S1中的样本和非麦卢卡蜂蜜样本集S2中的样本进行前处理，提取小分子代谢物，并分别利用液相色谱/高分辨质谱采集代谢组数据；

步骤A4：对原始数据进行处理，导入文件后进行峰提取、峰对齐、未知物的检测、未知物的分组、未知物组成预测和搜库，通过分析序列中质控样品的基峰离子色谱图，确保仪器保留时间和离子强度的重现性；在数据可靠的情况下，进行Loess QC矫正减小仪器长时间进样导致的保留时间漂移和信号衰减，同时计算质控样品中代谢特征峰RSD值，去除其中RSD大于20％的特征峰，将离子对数据表导入到Simca-p软件，基于经过标准化处理的纯麦卢卡蜂蜜样本的强度积分相对数据矩阵与类别变量进行PLS-DA回归建模，得到鉴别模型；

步骤A5：测定未知样本的液相色谱/高分辨质谱代谢组数据，并将该数据代入已建立的鉴别模型，判定未知样本是否为麦卢卡蜂蜜：若未知样本符合已建立的鉴别模型，则判定为麦卢卡蜂蜜；否则，判定为非麦卢卡蜂蜜。

进一步的，所述步骤A3中样本进行前处理的方法包括样本溶解、除杂以及检测样本制备。

进一步的，所述前处理的方法包括：称取融化的蜂蜜样本于10mL离心管中，加入HCl溶液定容至10mL，涡旋混合至蜂蜜样本完全溶解，高速离心，分取5mL上清液过固相萃取柱，用3mL水淋洗，再用3mL甲醇洗脱，经过离心浓缩仪浓缩后，用重溶液重新溶解。

进一步的，蜂蜜样本融化的方法为：对无结晶的蜂蜜样本，直接将其搅拌均匀备用；对有结晶的蜂蜜样本，在密闭情况下，水浴温热，振荡，待样本全部融化后搅匀，迅速冷却至室温。

进一步的，所述蜂蜜样本的质量为1.8-2.2克；

任选的，所述HCl溶液的摩尔浓度为0.01-0.02mol/L，或者pH值为1.9-2.1；

任选的，所述高速离心的转速为10000-120000rpm，离心时间为10-20min；

任选的，所述固相萃取柱型号为Waters Prime HLB，60mg，3mL；

任选的，所述离心浓缩仪浓缩的倍数为5-10倍；

任选的，所述重溶液为0.1重量％甲酸的水溶液和乙腈的混合溶液，其中甲酸的水溶液与乙腈的体积比＝7/3。

进一步的，所述水浴温热的温度为30-50℃。

进一步的，所述步骤A3中液相色谱/高分辨质谱的分析条件包括：采用液相色谱和高分辨质谱仪联用系统，在质谱的正离子和负离子两种扫描模式下，获得完整的代谢指纹谱，以保证最终结果的完整性和准确性。

进一步的，所述液相色谱的分析条件包括：HSS T3色谱柱，1.8μm，2.1mm i.d.×100mm；进样体积为10μL；柱温50℃，流动相：A为0.1重量％甲酸的水溶液，B为含0.1重量％甲酸的甲醇溶液，流速0.4mL/min；流动相洗脱梯度为：初始流动相为100体积％A，2分钟内流动相A梯度下降至65体积％，18分钟时流动相A降低至0％，并保持2分钟，22分钟A相升至100体积％；

所述高分辨质谱的分析条件包括：电喷雾离子源，质谱扫描范围为100-1000m/z，分别在正、负离子模式下采集数据，Full MS分辨率17500，数据采集模式为centroid mode；使用氮气作为载气，正离子和负离子模式下喷针电压分为3500V和3500V；鞘气流量50L/min，辅气体积流量12.5L/min；辅气温度320℃。

进一步的，所述步骤A4包括：

A4.1数据获取：以液相色谱/高分辨质谱自带的Xcalibur数据处理软件采集代谢组数据；

A4.2数据前处理：利用Compounds Discoverer软件对原始总离子流图进行处理，导入文件后进行峰提取、峰对齐、未知物的检测、未知物的分组、未知物组成预测和搜库，具体参数设定：质量偏差设定为5ppm，峰对齐最大保留时间偏移设定为0.5分钟，信号强度最大偏差为30％，S/N信噪比最大窗口为3，未知物测定保留时间窗口0.2分钟，未知物组成预测信号强度窗口0.1，未知物组成预测最大质量偏差30％，正模式下未知物测定离子[M﹢H]﹢，负模式下未知物测定离子[M-H]-；未知物预测与鉴定通过MZcloud与ChemSpider数据库确定，其中MZcloud通过二级质谱信息对代谢特征峰进行鉴定，同时与数据库复合的特征峰，MZcloud提供其相应的匹配度得分；

A4.3数据矫正及导出：通过分析序列中质控样品的基峰离子色谱图，确保仪器保留时间和离子强度的重现性；在数据可靠的情况下，进行Loess QC矫正减小仪器长时间进样导致的保留时间漂移和信号衰减，同时计算质控样品中代谢特征峰RSD值，去除其中RSD大于20％的特征峰，将离子对数据表导出到Simca-p软件；

A4.4模型的建立：利用Simca-p软件，对蜂蜜的强度积分相对数据矩阵进行标准化，pareto作为数据的标准化方法，选取前4个主成分建立PLS-DA模型，得到鉴别模型。

进一步的，所述步骤A5中，根据未知样本在正离子和负离子扫描模式下模型的分矩阵投影图的位置，来判定未知样本是否符合已建立的鉴别模型，即：若未知样本在正离子和负离子扫描模式下模型的分矩阵投影图的位置都在麦卢卡蜂蜜样本模型的内部，则判定为麦卢卡蜂蜜；否则，判定为非麦卢卡蜂蜜。

有益效果：本发明所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，基于蜂蜜代谢组通过模型方法对位置样品进行判别，可以有效避免主观因素的干扰，而且灵敏度和准确性显著提升。而且，运用液相色谱/高分辨质谱对蜂蜜样本进行检测，前处理较为简单，可以同时处理数十个样品，分析通量大大提高。所建数据库可以进行扩展，随着样本信息的不断加入，PLS-DA鉴别模型的准确度将会进一步提高，从而实现鉴别方法自身在使用过程中不断自动优化，越测越准确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本发明的一些实施例，而非对本发明的限制。

图1是本发明一个实施例1提供的纯麦卢卡蜂蜜与国产蜂蜜在正离子模式下的PLS-DA模型图；

图2是本发明一个实施例1提供的纯麦卢卡蜂蜜与国产蜂蜜在负离子模式下的PLS-DA模型图；

图3是本发明一个实施例2提供的未知样本1在正离子模式下的PLS-DA投影图；

图4是本发明一个实施例2提供的未知样本1在负离子模式下的PLS-DA投影图；

图5是本发明一个实施例2提供的未知样本2在正离子模式下的PLS-DA投影图；

图6是本发明一个实施例2提供的未知样本2在负离子模式下的PLS-DA投影图；

图7是本发明一个实施例2提供的未知样本3在正离子模式下的PLS-DA投影图；

图8是本发明一个实施例2提供的未知样本3在负离子模式下的PLS-DA投影图；

图9是本发明一个实施例2提供的未知样本4在正离子模式下的PLS-DA投影图；

图10是本发明一个实施例2提供的未知样本4在负离子模式下的PLS-DA投影图。

具体实施方式

下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市购获得的常规产品。在下面的实施例中，如未明确说明，“％”均指重量百分比。

实施例1鉴别模型建立

1.蜂蜜样本的收集

共收集麦卢卡蜂蜜20份，以及国内主产蜂蜜-油菜蜜66份、槐花蜜51份、百花蜜31份、枣花蜜15份、荆花蜜9份、椴树蜜9份和柑橘蜜11份。

2.蜂蜜样本的前处理

对无结晶的蜂蜜样本，直接将其搅拌均匀备用；对有结晶的蜂蜜样本，在密闭情况下，30-50℃下水浴温热，振荡，待样本全部融化后搅匀，迅速冷却至室温，备用。

称取2.0g蜂蜜样本于10mL离心管中，加入0.01M HCl(pH＝2)定容至10mL，涡旋混合至蜂蜜样本完全溶解，10000rpm高速离心10min，分取5mL上清液过Waters Prime HLB固相萃取柱(60mg，3mL)，用3mL水淋洗，再用3mL甲醇洗脱，40℃氮气吹干，加入1mL 0.1重量％甲酸/乙腈(体积比：7/3)溶液溶解后过0.22um尼龙滤膜，低温离心浓缩仪浓缩5倍后，用重溶液重新溶解。

具体的，上述操作中，蜂蜜样本的用量在1.8-2.2g皆可，高速离心的转速为10000-120000rpm，离心时间为10-20min；固相萃取柱型号为Waters Prime HLB，60mg，3mL；所述离心浓缩仪浓缩的倍数为5-10倍；重溶液为0.1重量％甲酸的水溶液和乙腈的混合溶液，其中甲酸的水溶液与乙腈的体积比＝7/3。

3.代谢组数据采集和前处理

对于提取得到的代谢物，采用Waters ACQUITY UPLC(Waters，Milford，MA，USA)与Q-Exactive质谱仪(Thermo Scientific，USA)联用系统在质谱的正离子和负离子两种扫描模式下，获得完整的代谢指纹谱，以保证最终结果的完整性和准确性。色谱条件：HSS T3色谱柱(1.8μm，2.1mm i.d.×100mm)；进样体积为10μL；柱温50℃。流动相为(A)0.1重量％甲酸和(B)含0.1重量％甲酸的甲醇，流速0.4mL/min。流动相洗脱梯度为：初始流动相为100％(A)，2分钟内流动相A梯度下降至65体积％，18分钟时流动相A降低至0％，并保持2分钟，22分钟A相升至100体积％。质谱条件：电喷雾离子源(ESI)，质谱扫描范围为100-1000m/z，分别在正、负离子模式下采集数据，Full MS分辨率17500，数据采集模式为centroid mode。使用氮气作为载气，正离子和负离子模式下喷针电压分为3500V和3500V。鞘气流量50L/min，辅气体积流量12.5L/min；辅气温度320℃。二级质谱DDA采集模式，正负模式下扫描范围为100～1500Da，正负模式下碰撞能CE分别采用了25，35，45eV三个能级进行三次进样从而获得较为完善的二级信息。

利用Compounds Discoverer(CD)软件对原始数据进行处理。对原始总离子流图进行处理，导入文件后进行峰提取、峰对齐、未知物的检测、未知物的分组、未知物组成预测、搜库。具体参数设定：质量偏差设定为5ppm，峰对齐最大保留时间偏移设定为0.5分钟，信号强度最大偏差为30％，S/N信噪比最大窗口为3，未知物测定保留时间窗口0.2分钟，未知物组成预测信号强度窗口0.1，未知物组成预测最大质量偏差30％，正模式下未知物测定离子[M﹢H]﹢，负模式下未知物测定离子[M-H]-。

4.代谢组PLS-DA鉴别模型的建立

将代谢离子表进行Loess QC矫正，并去除QC(质控)平行样品中RSD大于20％的特征峰。将离子对数据表导入到Simca-p软件，pareto预处理，建立PLS-DA鉴别模型。模型如图1和图2所示。图中：矩形方框里的圆形点集合代表麦卢卡蜂蜜，三角形的点集合代表非麦卢卡蜂蜜，根据该鉴别模型，麦卢卡蜂蜜的判别需要全部满足两个条件：1)正离子模式下125<t1<185且-20<t2<80；2)负离子模式下-150<t1<-100且-55<t2<40，也即如图1和图2所示，蜂蜜样本在正离子模式和负离子模式下的投影，必须都在矩形方框区域内，则判定为麦卢卡蜂蜜，否则，判定为非麦卢卡蜂蜜。

实施例2未知样品鉴别

分别将4个未知样品按照实施例1中前处理以及代谢组采集分析方法进行数据采集。运用建立的PLS-DA模型进行预测，其得分矩阵投影图如图3-10所示。判定标准是根据位置样本在正、负扫描模式模型得分矩阵投影图的位置来综合评估。麦卢卡蜂蜜的判别需要全部满足两个条件：1)正离子模式下125<t1<185且-20<t2<80；2)负离子模式下-150<t1<-100且-55<t2<40。

未知样品1的PLS-DA投影图见图3和图4，正离子模式下t1＝151&t2＝30，负离子模式下t1＝140&t2＝-20，未知样品1在正离子模式下和负离子模式下的正方形投影，都落在圆形点所属的矩形区域内，因此判定未知样品1为麦卢卡蜂蜜。

未知样品2的PLS-DA投影图见图5和图6，正离子模式下t1＝15&t2＝-15，负离子模式下t1＝13&t2＝-5，未知样品2在正离子模式下和负离子模式下的正方形投影，都落在圆形点所属的矩形区域之外，靠近非麦卢卡蜂蜜模型，因此判定未知样品2为非麦卢卡蜂蜜。

未知样品3的PLS-DA投影图见图7和图8，正离子模式下t1＝152&t2＝-6，负离子模式下t1＝21&t2＝-9，未知样品3在正离子模式下正方形投影，落在圆形点所属的矩形区域内，但是，在负离子模式下的正方形投影，落在圆形点所属的矩形区域外，因此判定未知样品3为非麦卢卡蜂蜜。

未知样品4的PLS-DA投影图见图9和图10，正离子模式下t1＝16&t2＝-21，负离子模式下t1＝-140&t2＝-17，未知样品4在正离子模式下正方形投影，落在圆形点所属的矩形区域外，在负离子模式下的正方形投影，落在圆形点所属的矩形区域内，因此判定未知样品4为非麦卢卡蜂蜜。

以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (10)

1.一种麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，包括以下步骤：

步骤A1：收集麦卢卡商品化样本作为麦卢卡蜂蜜样本集S1；

步骤A2：收集不同种类的国产蜂蜜作为非麦卢卡蜂蜜样本集S2；

步骤A3：将麦卢卡蜂蜜样本集S1中的样本和非麦卢卡蜂蜜样本集S2中的样本进行前处理，提取小分子代谢物，并分别利用液相色谱/高分辨质谱采集代谢组数据；

步骤A4：对原始数据进行处理，导入文件后进行峰提取、峰对齐、未知物的检测、未知物的分组、未知物组成预测和搜库，通过分析序列中质控样品的基峰离子色谱图，确保仪器保留时间和离子强度的重现性；在数据可靠的情况下，进行Loess QC矫正减小仪器长时间进样导致的保留时间漂移和信号衰减，同时计算质控样品中代谢特征峰RSD值，去除其中RSD大于20％的特征峰，将离子对数据表导入到Simca-p软件，基于经过标准化处理的纯麦卢卡蜂蜜样本的强度积分相对数据矩阵与类别变量进行PLS-DA回归建模，得到鉴别模型；

步骤A5：测定未知样本的液相色谱/高分辨质谱代谢组数据，并将该数据代入已建立的鉴别模型，判定未知样本是否为麦卢卡蜂蜜：若未知样本符合已建立的鉴别模型，则判定为麦卢卡蜂蜜；否则，判定为非麦卢卡蜂蜜。

2.根据权利要求1所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述步骤A3中样本进行前处理的方法包括样本溶解、除杂以及检测样本制备。

3.根据权利要求2所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述前处理的方法包括：称取融化的蜂蜜样本于10mL离心管中，加入HCl溶液定容至10mL，涡旋混合至蜂蜜样本完全溶解，高速离心，分取5mL上清液过固相萃取柱，用3mL水淋洗，再用3mL甲醇洗脱，经过离心浓缩仪浓缩后，用重溶液重新溶解。

4.根据权利要求3所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：蜂蜜样本融化的方法为：对无结晶的蜂蜜样本，直接将其搅拌均匀备用；对有结晶的蜂蜜样本，在密闭情况下，水浴温热，振荡，待样本全部融化后搅匀，迅速冷却至室温。

5.根据权利要求3所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述蜂蜜样本的质量为1.8-2.2克；

任选的，所述HCl溶液的摩尔浓度为0.01-0.02mol/L，或者pH值为1.9-2.1；

任选的，所述高速离心的转速为10000-120000rpm，离心时间为10-20min；

任选的，所述固相萃取柱型号为Waters Prime HLB，60mg，3mL；

任选的，所述离心浓缩仪浓缩的倍数为5-10倍；

任选的，所述重溶液为0.1重量％甲酸的水溶液和乙腈的混合溶液，其中甲酸的水溶液与乙腈的体积比＝7/3。

6.根据权利要求4所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述水浴温热的温度为30-50℃。

7.根据权利要求1所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述步骤A3中液相色谱/高分辨质谱的分析条件包括：采用液相色谱和高分辨质谱仪联用系统，在质谱的正离子和负离子两种扫描模式下，获得完整的代谢指纹谱，以保证最终结果的完整性和准确性。

8.根据权利要求1或7所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述液相色谱的分析条件包括：HSS T3色谱柱，1.8μm，2.1mm i.d.×100mm；进样体积为10μL；柱温50℃，流动相：A为0.1重量％甲酸的水溶液，B为含0.1重量％甲酸的甲醇溶液，流速0.4mL/min；流动相洗脱梯度为：初始流动相为100体积％A，2分钟内流动相A梯度下降至65体积％，18分钟时流动相A降低至0％，并保持2分钟，22分钟A相升至100体积％；

所述高分辨质谱的分析条件包括：电喷雾离子源，质谱扫描范围为100-1000m/z，分别在正、负离子模式下采集数据，Full MS分辨率17500，数据采集模式为centroid mode；使用氮气作为载气，正离子和负离子模式下喷针电压分为3500V和3500V；鞘气流量50L/min，辅气体积流量12.5L/min；辅气温度320℃。

9.根据权利要求1所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述步骤A4包括：

A4.1数据获取：以液相色谱/高分辨质谱自带的Xcalibur数据处理软件采集代谢组数据；

A4.2数据前处理：利用Compounds Discoverer软件对原始总离子流图进行处理，导入文件后进行峰提取、峰对齐、未知物的检测、未知物的分组、未知物组成预测和搜库，具体参数设定：质量偏差设定为5ppm，峰对齐最大保留时间偏移设定为0.5分钟，信号强度最大偏差为30％，S/N信噪比最大窗口为3，未知物测定保留时间窗口0.2分钟，未知物组成预测信号强度窗口0.1，未知物组成预测最大质量偏差30％，正模式下未知物测定离子[M﹢H]﹢，负模式下未知物测定离子[M-H]-；未知物预测与鉴定通过MZcloud与ChemSpider数据库确定，其中MZcloud通过二级质谱信息对代谢特征峰进行鉴定，同时与数据库复合的特征峰，MZcloud提供其相应的匹配度得分；

A4.3数据矫正及导出：通过分析序列中质控样品的基峰离子色谱图，确保仪器保留时间和离子强度的重现性；在数据可靠的情况下，进行Loess QC矫正减小仪器长时间进样导致的保留时间漂移和信号衰减，同时计算质控样品中代谢特征峰RSD值，去除其中RSD大于20％的特征峰，将离子对数据表导出到Simca-p软件；

A4.4模型的建立：利用Simca-p软件，对蜂蜜的强度积分相对数据矩阵进行标准化，pareto作为数据的标准化方法，选取前4个主成分建立PLS-DA模型，得到鉴别模型。

10.根据权利要求1或9所述的麦卢卡蜂蜜的鉴别方法，其特征在于：所述步骤A5中，根据未知样本在正离子和负离子扫描模式下模型的分矩阵投影图的位置，来判定未知样本是否符合已建立的鉴别模型，即：若未知样本在正离子和负离子扫描模式下模型的分矩阵投影图的位置都在麦卢卡蜂蜜样本模型的内部，则判定为麦卢卡蜂蜜；否则，判定为非麦卢卡蜂蜜。