包括食品在内的生物源产品含有多种成分，通过对这些成分进行全面分析，可以了解批次和制造方法差异对产品的影响，并根据成分模式预测未知产品的特征等。此类研究最近正在食品领域盛行，这类研究通常被称为代谢组学，研究时需要结合如多元分析和机器学习等分析软件，是最热门的分析方法之一。质谱仪（如LC-MS和GC-MS）已被视为代谢组学必不可少的工具。质谱仪具有出色的定性能力，在对检测到的成分进行识别时发挥着强大的功能。但另一方面，质谱仪也存在一些问题，如装置容易积蓄污垢，更新仪器调谐信息前后数据的质量有很大变化，所以不适合用于长期获取大量数据。特别是在GC-MS中，样品需通过三甲基硅烷化处理（TMS化）来测定代谢物，但在衍生化后，多数TMS化的化合物峰强度会随着时间的推移而降低。为了获得良好的测定结果，在衍生化后必须尽快完成分析。在本文中，我们研究了是否可以用GC-FID代替GC-MS进行代谢组学分析，结果发现GC-FID可以检测到与GC-MS相当数量的化合物，并且无论衍生后的样品放置数小时或者数天，这些峰的强度都比GC-MS所得结果稳定。这表明GC-FID的稳定性可使其成为代谢组学中长期获取大量数据的有效工具。