隨著人們生活水平日益提高，當下食品消費不僅滿足人們的營養和能量供給，多樣化的食品選擇還能有效提升生活幸福感。高附加值食品如有機食品、認可度高的品牌、有產地保護標簽的食品意味著能賣出更高的價格。同類食品價格懸殊較大，這也讓造假者有機可乘，掛羊頭賣狗肉，以次充好，冒充原產地食品的報道屢見不鮮，這些食品造假屬于以經濟利益為驅動的食品欺詐，是目前影響及破壞食品安全秩序的重要因素之一 。
目前針對這類食品造假的甄別，已開發了很多方法，如DNA鑒定、蛋白鑒定、元素鑒定、同位素質譜及拉曼光譜等，而這些鑒別方法主要針對已知造假方式的某些靶標化合物進行檢測，或者只對原料的物種進行鑒定，難以有效鑒別當今原料的稀釋、替代等多種造假方式，如造假者可以就食品中的特征標志物進行合成額外添加以應對單一化合物鑒別從而達到牟取暴力的目的，或者在原料中摻入相似原料以達到造假目的，諸如此類，造假方式的多樣化， 為食品造假鑒定帶來了巨大的挑戰。相比較其他農殘獸殘等有害物的靶向篩查，食品造假檢測需要對未知的造假模式進行監督和預防，近年來，隨著高分辨質譜技術的成熟和普及，在食品中也相應開發了非靶向代謝組學的鑒定手段，近幾年高分辨質譜的非靶向代謝組學在食品造假鑒定中得到了應用。
目前以色譜質譜聯用技術為代謝組學主要技術手段。受前處理方法和儀器設備的限制，我國現有的食品檢測標準基本上都是基于靶向代謝組學技術的應用，針對已知的目標物質進行定量檢測的方法，已經在食品中農獸藥殘留檢測、食品中非法添加檢測等領域中取得很好的效果。但靶向代謝組學在食品造假鑒定時，由于不法分子會對目標物質進行有針對性的添加，常規的靶向代謝組學檢測方法不足以有效抑制食品造假。近年來，隨著樣品前處理技術的優化以及高分辨質譜結合數據處理模型的優化，基于高分辨質譜的非靶向代謝組學已經開始在食品造假檢測中被普遍認可和廣泛應用。相比較傳統低分辨質譜，高分辨質譜能達到小數點后4位(m/z)，分辨率能達10000以上，通過精確分子量結合軟件，可以推導出化合物元素組成，高分辨質譜在對于未知化合物定性上有著絕對的優勢。
高分辨質譜主要有飛行時間質譜(TOF-MS)、傅立葉變換離子回旋共振質譜(FTICR-MS)、 磁質譜(Sector-MS)，以及近年出現的靜電場軌道阱質譜(Orbitrap-MS)。其中Sector-MS 運行速度慢，FTICR-MS雖然具有高分辨率、高準確度和高靈敏度的特點，但是體積龐大、價格昂貴且操作復雜，目前這兩種高分辨質譜在食品檢測領域中并不常用。TOF-MS具有極快的掃描速度和較高的靈敏度，分辨率可達到15000以上，質量準確度可達5 ppm級，能夠獲得樣品的全掃描質譜圖和精確質量數，可以通過精確質量數對化合物進行定性分析， 目前廣泛應用于食品中未知物的篩查。Orbitrap-MS是于2000年開發的新型質譜，采用了靜電場軌道阱作為離子的旋轉振蕩，使離子圍繞中心電極的軌道旋轉從而捕獲離子的裝置，是一種結合靜電場離子阱和快速傅里葉變換技術的新型質譜，由于其簡化了FTICR-MS的運轉過程，較大的降低使用成本，迅速得到了商品化的應用。Orbitrap-MS分辨率可達100000，質量準確度能達到2-5 ppm，相比較TOF-MS，Orbitrap-MS對食品復雜基質樣品更能節省樣品前處理和方法優化的時間，而TOF-MS主要體現在掃描速度的優勢上。
高分辨質譜在食品物種(品種)鑒別中的應用
食品的品質和相關特征主要取決于其食品原料農產品的遺傳背景和環境因素，不同品種有著不同的特征、品質和口味，利用氣相色譜、液相色譜，特別是超高效液相色譜和高分辨質譜聯用技術能有效地鑒別不同品種的代謝差異。利用 UPLC-qTOF-MS可以有效區分橙子、西柚、柑橘、鳳梨等不同水果果汁，還能對不同花源的蜂蜜進行區分;利用LC-TOF-MS發現不同品種之間有8種柚皮素或柚皮素查爾酮衍生物具有含量差異。
高分辨質譜在食品產地鑒定中的應用
除了食品原料的遺傳背景，原料生長的自然生態環境、種植方式等條件也對最終的食品特征、 品質和口味有著很大的影響。傳統的原產地分析方法主要是測定其有機物、無機元素、穩定同位素質譜等，再通過一系列的計量方法建立特征性成分與產地的聯系，而以上均需要大量的樣本，涉及檢測項目 越多其產地鑒定越準， 實際操作鑒定方法繁瑣，而利用高分辨質譜，可以簡化鑒定流程，并且可以輕松實現小樣本的鑒定。利用UPLC-qTOF-MS 和GC-TOF-MS 對Trappist 啤酒真偽進行驗證;利用LC-qTOF-MS 對姜黃進行代謝物分析，可以根據姜黃素類化合物的含量高低對不同產地的姜黃進行聚類。
除了對食品原料品種和產地進行檢測， 高分辨質譜還在食品的品質鑒定中發揮了重要作用， 可以在食品的加工工藝質控和有機食品認證等環節進行有效監管和檢測，可以有效地監管食品造假行為。利用LC-TOF-MS 發現加工后番茄與鮮番茄之間的營養差別;利用UPLC-QTOF-MS在有機養殖和普通養殖的雞肉中發現N，N’-二阿魏酸丁二胺和異黃酮的含量差異;對不同產地的大蒜進行高分辨質譜分析，發現蒜氨酸、磷脂酰膽堿(16∶0/18∶2)、精氨酸、脫氫丙氨酸、磷脂酰乙醇胺(16∶0/22∶6)、L-γ-谷氨?；?S-烯丙基 -L-半胱氨酸和甘磷酸膽堿可作為大蒜的靶標化合物。
高分辨質譜應用于食品監管領域有著分辨率高，掃描速度快等優勢。高分辨質譜可以進行精確質量測定，同時獲得精確質量信息和碰撞破裂后的精確碎片離子質量信息，在對食品中可疑未知化合物定性有著無可比擬的優勢。而目前高分辨質譜面臨的主要問題是，一方面相較于低分辨質譜來說高分辨質譜價格昂貴，不能在各個食品監管實驗室普及;另一方面，高分辨質譜其定量靈敏度不及傳統三重四級桿質譜。因此，在利用高分辨質譜進行食品摻假物的定性分析，最后還將依賴于傳統三重四級桿質譜來進行方法開發，以便于行業內應用推廣。
隨著高分辨質譜的廣泛應用，基于高分辨質譜的非靶向代謝組學將作為現有食品監管檢測方法的一個有效補充方法，以此方法開發相應的檢測流程，并且有可能以此建立相應檢測標準。同時各國政府對食品安全和標識監管的不斷完善，加上各國對食品造假行為的加大打擊， 相信未來食品造假事件會有所減少。
