90vs欺诈 是消费者不知道的有意或无意地以某种方式操纵商品或产品的行为。通常情况下，是将高端的昂贵产品稀释或替换为价格较低的低端产品。这种做法正在上升，因为优质成分变得越来越昂贵，但仍然有很高的需求。 出于经济动机而进行的90vs欺诈估计超过100亿美元 每年仅在美国。此外，操纵或错误处理90vs中的成分可能会对某些消费者造成健康后果，例如何时 过敏原 存在。实验室需要测试90vs的真实性，因为消费者希望对自己购买的产品充满信心。
90vs真实性测试的一种方法是通过液相色谱或气相色谱与质谱联用（LC / MS或GC / MS）监控90vs的分子组成。传统上，通过搜索一种或多种掺假物或杂质来进行90vs真伪测试，然后将其量化以确定欺诈。但是，这仅在已知掺假者的情况下有效 先验。此外，欺诈者总是可以找到要添加的新掺假者。进行这种分析的一种越来越普遍的方法是，使用高分辨率特征的商品中的许多特征来表明产品是否被掺假，从而对小分子或特征进行分析。使用真实的食物样本，建立统计模型；测试新样本时，会将其特征与模型进行比较，并将样本分为一组。由于此方法不使用来自特定掺假者的信息，甚至不需要识别功能，因此欺诈者几乎无法操纵。
尽管配置文件，模型的建立和样品的分类听起来很复杂，但它变得越来越常规化，因为用户友好的工作流程和可用于实验室的软件可以开始此类测试。但是，在开始分析之前，您应该了解一些概念和最佳实践。
样品
定义明确并经过验证的90vs样本（按类型分组）对于建立统计模型至关重要。这些应该在每个组中包括尽可能多的单个样本，以捕获足够的可变性来源并减少模型中潜在的非测量偏差。例如，可以为模型中分组的每种蜂蜜提供来自不同生产地点的不同批次的蜂蜜。这将减少模型中对特定数量的蜂蜜或对特定生产线的偏见，并且仅关注于将不同类型的蜂蜜分开的特征。您还应该计划在创建时从模型中获取其他数量的真实样本和掺假样本，这些样本将在以后用于测试或验证模型。
样品必须以可感兴趣的内源性代谢物可再现的方式提取。如果可能，请尝试维护简单的协议。例如，从一开始就用有机溶剂对均质样品进行液体萃取是一个很好的方案，因为这将以较少的步骤萃取出目标化合物，从而避免了潜在的污染和误差。但是，某些样品的复杂性可能需要额外的样品制备。如果液体提取物的基质含量仍然太高而无法进行常规分析，则在测试固相萃取（SPE）方法之前，请尝试更改提取物的pH值或温度以产生更清洁的提取物。 SPE协议可能会无意间除去分析所需的分析物，或引入太多的样品处理变化，从而无法建立可靠的模型。
仪器平台
尽管还有其他平台需要进行真实性测试，但在开始研究模型时，请考虑使用高分辨率仪器，例如四极杆飞行时间（Q-TOF），以确保足够的分辨率以区分分析物并提高特异性模型的该工具还允许比目标模型更难欺骗的非目标模型。 Q-TOF具有扩展的动态范围，这对于分析重样品基质中一定浓度范围内的复杂样品非常重要，因为它允许您检测与高丰度分析物共洗脱的少量分析物。此外，由于动态范围和离子容量的限制，请尽量避免使用具有离子捕获功能的仪器，这可能会使关键分析物留在复杂的90vs基质中。最终，在复杂的90vs基质中，Q-TOF将生成最可靠，最可靠的数据，用于模型构建和后续的真实性筛选。
质量控制
应该使用外部和内部标准来监视仪器性能，并帮助排除可能出现的任何采集问题。这些标准并不是为了校正峰面积，而是要监测峰面积和保留时间的重现性。在方法开发过程中，应跟踪质量精度，面积计数和保留时间，并证明其稳定。不符合质量标准的传入数据可能需要丢弃。如果最初没有获得可靠的质量特征，则应重新评估样品制备，采集参数或仪器维护，以实现稳定的数据采集。