基于表面解吸常压化学电离质谱法快速评价咖啡种子活力

为快速、无损地区分不同活力的咖啡种子,采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS),在无需样品预处理的前提下,获得咖啡种子表面的化学指纹图谱,并分别进行了主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)和判别分析(DA),获得不同活力的咖啡种子样品的质谱信息特征.结果表明,在正离子模式下,DAPCI-MS结合多变量分析方法能有效区分不同活力的咖啡种子.PCA提取了3个主成分,累计贡献率达到92.2％;CA可以将相同活力的咖啡种子聚在一起,准确率为100％;DA对训练样本的回判正确率为100％,交叉验证分析成功率为100％,对外部验证样本进行DA,正确率95.7％.本方法具有无需样品预处理,分析速度快,灵敏度高,对种子无损伤等优点,能为其它种子活力测定提供参考.     

核磁共振技术结合化学计量学方法用于蜂蜜的掺假鉴别

采用核磁共振技术(NMR)结合化学计量学分析手段研究了真蜂蜜和掺假蜂蜜的指纹图谱变化情况。采用无监督的主成分分析(PCA)和有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等多元统计分析方法从核磁信号中提取各组的分类信息。结果表明:建立的OPLS-DA模型能够区分真假蜂蜜,所建模型对蜂蜜真假判别的解释能力为90.5%,对未知样本的预测能力为75.5%、识别率为89.7%。置换测试验证表明,化学计量学模型具有很好的稳定性和预测性,可信赖性强,且模型稳健。通过OPLS-DA模型的载荷图和相关系数分析找到了对区分掺假蜂蜜有显著作用的标志物。结合相关系数分析,建立了辨别真假蜂蜜的多元线性回归方程。该方法可简单、快速地用于未知蜂蜜的掺假鉴别,为规范蜂蜜市场提供有利的依据。     

电喷雾萃取电离质谱法分析莲子中的生物碱

在无需样品预处理的前提下,直接对莲子醇提液进行电喷雾萃取电离质谱(EESI-MS)检测,并对其中可能存在的生物碱母离子进行串联质谱分析确认,通过主成分分析(PCA)对不同贮藏时间莲子的醇提液进行区分.研究结果表明,电离电压、离子传输管温度和样品进样流速的最佳条件分别为3.5 kV,250℃和5μL/min;串联质谱结果表明莲子醇提液中存在莲心碱、甲基莲心碱、莲心季铵碱、荷叶碱及O-去甲基荷叶碱等生物碱.PCA可将不同贮藏时间的莲子明显区分在二维平面的不同区域.本方法无需样品预处理,可用于复杂基体样品中生物碱的快速鉴定,与化学计量学结合可对不同新陈度的莲子样品进行有效区分.     

基于近红外光谱技术与化学计量学的绿茶无损鉴别方法研究

该文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法开发了不同品种绿茶的无损鉴别方法。通过近红外光谱技术得到了8个品种绿茶样品的近红外光谱,比较了单一以及优化组合光谱预处理方法对光谱的影响,利用无监督的主成分分析(PCA)与有监督的线性判别分析方法(LDA)分别构建了茶叶品种鉴别模型。结果表明：对比单一预处理方法,优化组合预处理具有更优的鉴别准确性。标准正态变量变换预处理消除了茶叶样品大小不均造成的光谱散射影响,一阶导数预处理实现了变动背景的消除,减少了基线漂移的影响,突出了图谱中的有效信息,采用二者相结合的预处理方式并结合无监督的主成分分析法可实现较为准确的绿茶样品种类鉴别分析,准确率达75.0%。此外,采用有监督的线性判别分析方法处理原始光谱数据,可达到100%的鉴别准确率,但该方法需提供类别的先验知识。因此,采用近红外光谱技术和化学计量学相结合的手段可实现不同品种绿茶的快速无损鉴别。     

基于氢核磁共振技术和化学计量学方法鉴别蜂蜜品种

利用氢核磁共振(~1H NMR)技术结合化学计量学方法对不同品种的蜂蜜进行鉴别。采集33个洋槐蜜、48个油菜蜜、63个荔枝蜜的核磁指纹图谱,对数据进行不同方式的预处理后,采用有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)建立判别模型。结果表明,不同的数据预处理方式对模型解释能力和预测能力的影响较大,自标度化(UV)模式更适于蜂蜜核磁数据的分析。建立的OPLS-DA模型可有效地分离判别3种蜂蜜,所建模型对3种蜂蜜的判别解释能力达95.8%,对未知样本的预测能力为90.5%。因此,利用~1H NMR结合OPLS-DA方法可有效地实现不同品种蜂蜜的快速鉴别。     

表面解吸常压化学电离质谱快速鉴别硫磺熏蒸八角

采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS),无需样品预处理,对硫磺熏蒸八角和未熏八角直接进行正、负离子模式检测,获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析(PCA)及聚类分析(CA)方法对所获指纹谱图信息进行分析,进而对不同样品进行鉴别。结果表明,在正、负离子模式下,DAPCI-MS都可对八角表面多种特征化学成分进行分析,快速获得八角的化学指纹谱图,并能够对目标组分进行多级串联质谱鉴定,结合PCA及CA方法可对八角是否经硫磺熏蒸进行快速鉴别。本方法无需样品预处理,灵敏度高,分析速度快,无污染,可望应用于市场上硫熏制品的快速鉴别。     

人工神经网络用于直接化学电离质谱分析食用油品质的研究

无需任何样品预处理,采用表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS)技术直接对涂覆在载玻片表面的食用油样品和地沟油样品进行检测,快速获得了不同油类样品的质谱信号;并运用改进的反向传输(BP)人工神经网络对DAPCI-MS所得到的油类样品质谱数据进行有监督的分类识别,建立多分组预测模型。结果表明:DAPCI-MS能够承受食用油中复杂基体的影响,可对油类样品进行直接快速质谱分析;误差反转(BP)神经网络具有良好的分类判别能力,对食用油样品质谱数据识别效果比较理想,能够在对地沟油和非地沟油样品进行有效区分的同时,实现对不同品种的食用油的分离及分类判别。本方法分析速度快,信息提取准确,识别精度高,对快速质谱技术结合神经网络在该领域的应用以及食用油品质的快速鉴定具有重要的借鉴意义。     

表面解吸常压化学电离质谱快速鉴别樟木制品

采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(SDAPCI-MS),在无需样品预处理的情况下,对樟木制品及普通木材进行检测,在正离子模式及m/z 90～400范围内获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析(PCA)方法对所获指纹谱图信息进行分析,进而对不同样品进行鉴别。结果表明,SDAPCI-MS能够对樟木表面多种特征化学成分(樟脑,香叶醇等)进行解吸电离,快速获得樟木的化学指纹谱图,并能够对目标组分做多级串联质谱鉴定。结合PCA方法,可对不同品质、不同种类的木材样品进行区分。结果表明,本方法灵敏度高,分析速度快(单个样品分析时间小于3 min),可望应用于珍贵木材快速无损分析及品质鉴定。     

一种基于近红外光谱技术的不同品种及掺假三七的无损鉴别分析研究

基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种不同品种及掺假三七的快速无损鉴别方法。分别采集景天三七、菊三七、血三七、田三七完整、粉末及掺假样品的近红外光谱,采用单一和组合预处理方法消除光谱中的干扰,筛选出最佳的预处理方法;结合主成分分析法建立不同品种以及掺假三七样品的鉴别模型。结果表明：结合主成分分析,采用原始光谱即可实现粉末及掺假样品的100%鉴别分析,而完整样品由于受到物理性状的干扰,其原始光谱数据的品种鉴别率仅为9.38%;而经连续小波变换预处理后可达93.75%。采用组合预处理方法可以进一步消除光谱存在的多种干扰,显著提高完整样品的鉴别准确性,采用去偏移 + 一阶导数、去偏移+连续小波变换以及二阶导数+标准正态变量变换预处理方法预处理后,完整样品的鉴别准确率达到了93.75%。以上结果表明,采用近红外光谱技术与化学计量学方法可有效实现对不同品种以及掺假三七的快速无损鉴别分析。     

基于中性解吸-电喷雾萃取电离质谱直接检测蜂蜜中的四环素

基于中性解吸-电喷雾萃取电离质谱(ND-EESI-MS)建立了无需样品预处理即可直接检测蜂蜜中四环素的方法. 测定结果表明, 加标蜂蜜四环素样品在20~1000 ng/mL浓度范围内线性关系良好(R²>0.997), 检出限为1.08 ng/mL; 加标浓度为50, 500和1000 ng/mL蜂蜜样品的回收率分别为94.26%, 98.38%和103.00%, 精密度(RSD)分别为3.28%, 1.39%和1.12%. 应用此方法对8种市售蜂蜜进行检测, 发现2种蜂蜜中含有痕量的四环素, 其余蜂蜜均未检出, 而应用高效液相色法在这8种市售蜂蜜中均未检出四环素. 本方法无需经过复杂的样品预处理, 灵敏度高、 精密度好、 分析速度快且特异性强, 能够承受蜂蜜中复杂基体的影响, 是一种快速检测蜂蜜中四环素的方法.     

表面解吸常压化学电离质谱法直接分析牙齿微区表面

采用纳升取样表面解吸常压化学电离质谱法(nano-SDAPCI-MS)结合主成分分析(PCA),建立了一种采用具有微米级针尖的金属取样针直接对龋齿不同部位取样并进行快速质谱分析的方法.数据分析结果表明,同一颗龋齿不同部位的质谱指纹谱图之间存在差异;在不需要样品预处理的前提下通过串联质谱快速测定了龋齿中的乳酸、丙酮酸、苯乙酸和丙酸等成分.采用PCA方法可较好地将龋齿病灶位置与邻近正常组织进行区分,也可对不同牙病及健康牙齿进行区分.本方法可方便地对牙齿进行直接微区分析,为鉴别牙齿疾病及观测治疗效果提供了一种快速、简单的方法,为生物体中微细部位的快速取样及直接质谱分析提供了一种可能的解决方案.     

实时直接分析-四极杆飞行时间质谱法快速鉴别油茶籽油真伪

建立了实时直接分析-四极杆飞行时间质谱(DART-QTOF-MS)技术结合化学计量学分析快速鉴别油茶籽油的方法。4种食用油(油茶籽油、菜籽油、花生油和大豆油)用甲醇-异丙醇(50∶50,含5 mmol/L乙酸铵)稀释后经实时直接分析离子源解吸电离,在正离子模式下以TOF MS和信息依赖采集模式获得质谱数据,对4种食用油的质谱图进行了初步鉴定,并采用化学计量学建立主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)模型,以实现数据可视化和油茶籽油的快速鉴别。结果表明,4种食用油的质谱图存在明显差异,主要为甘油三酯(TAG)氨加合离子［TAG+NH4］+(m/z 850~1 100)、甘油二酯(DAG)氨加合离子［DAG+NH4］+(m/z 600~700)和DART源内碎片离子,共检出20种甘油三酯和6种甘油二酯。进一步采用化学计量学对4种植物油指纹图谱进行分析,发现该方法可准确鉴别和预测油茶籽油、菜籽油、花生油和大豆油,具有前处理简单、分析速度快、操作方便和准确可靠等优点,可用于油茶籽油的鉴别研究。     

傅里叶变换红外光谱法快速鉴别掺假蜂蜜

利用衰减全反射傅里叶红外光谱法对三种掺假蜂蜜进行了快速鉴别。对掺入的蔗糖、葡萄糖的蜂蜜的特征吸收峰进行了多峰位的比较,判定是否为掺假蜂蜜。对掺入不同含量果葡糖浆的蜂蜜红外图谱,进行计算软件处理后通过二阶导数图谱在1 054cm-1、817cm-1两处的吸收峰,可以准确的判定掺入蜂蜜中果葡糖浆的含量。对掺入蜂蜜中的三种物质蔗糖、葡萄糖、果葡糖浆的最小检出限量为10%。该方法样品用量少、操作简便、无需前处理、分析速度快,可作为市场筛查掺假蜂蜜的快速检测方法。     

液相色谱/元素分析-同位素比值质谱联用法鉴定蜂蜜掺假

采用液相色谱/元素分析-同位素比值质谱联用法(LC/EA-IRMS)对国内蜂蜜掺假情况进行了研究。基于测定得到的38个纯正蜂蜜样品的碳同位素δ13C值数据,提出了纯正蜂蜜样品的δ13C值要求: 蛋白质和蜂蜜的δ13C差值(Δδ13CP-H)≥~0.95‰,果糖和葡萄糖的δ13C差值(Δδ13CF-G)在~0.64‰至0.53‰范围内,各个组分间的δ13C最大差值(Δδ13Cmax)＜2.09‰。对150个日常检测样品、蜂农和蜂蜜供应商的蜂蜜样品分别采用本文建立的LC/EA-IRMS和国家标准方法(EA-IRMS)进行鉴定,LC/EA-IRMS方法检出58个掺有C3或C4植物糖浆的阳性样品,而EA-IRMS方法仅检出7个掺有C4植物糖浆的阳性样品,可见新方法大大提高了对蜂蜜掺假的鉴别能力。     

膜萃取电喷雾电离质谱快速分析菌血血样的研究

采用自行研制的膜萃取电喷雾电离质谱(MEESI-MS),将大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯氏菌和铜绿假单胞菌4种细菌通过血液培养后,正、负离子模式下进行质谱检测,获得其化学指纹图谱,通过主成分分析(PCA)方法对所获指纹谱图信息进行分析,并对样品进行分类。结果表明,MEESI-MS可快速获取菌血血样化学指纹谱图,结合PCA方法对菌血血样中细菌种类进行快速鉴别,菌血样品培养时间约60 min,整体分析时间少于65 min。本方法样品预处理简单、操作简便、分析速度快,可望用于临床菌血症和败血症的细菌种类的快速鉴别。     

UHPLC/Q-Orbitrap-MS结合化学计量学方法研究酸枣仁入血成分

建立了一种基于超高效液相色谱-质谱联用技术结合化学计量学快速分析酸枣仁入血成分的方法。以腹腔注射对氯苯丙氨酸(PCPA)建立失眠大鼠模型,给药组连续灌胃给予酸枣仁水提物(30 g/kg)5 d后,分别收集模型组和给药组的血清样品。采用Oasis PRIME HLB 96孔板对血清样品预处理,以超高效液相色谱-静电场轨道离子阱质谱(UHPLC/Q-Orbitrap-MS)进行数据采集,最后采用主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)及变量投影重要性分析(VIP)筛选差异性的原型化合物及代谢产物。共鉴定和推断了20个入血成分,包括11个原型成分及9个代谢产物。研究结果为进一步深入探讨酸枣仁改善失眠的效应物质提供了基础。     

基于代谢组学技术的快速蒸发电离质谱与智能手术刀联用实时鉴别果汁掺伪方法研究

近年来,果汁掺伪问题日益突出。作为一种新型的实时鉴别方法,智能手术刀(IKnife)与快速蒸发电离质谱(REIMS)联用技术无需样品前处理即可解决这一问题。该文采用代谢组学指纹识别技术建立橙汁、苹果汁和葡萄汁的实时鉴别方法,并对其掺假水平进行预测。主成分分析-线性判别分析联用法建立的判别模型能够区分不同类型的果汁,排除20%交叉验证法的正确率为97.28%,未知样品实时鉴别正确率高达100%。筛选出不同果汁中的标志物,并对部分化合物进行鉴定。结果表明,此方法能够成功区分掺有10%-50%苹果汁和葡萄汁的橙汁。通过对比分析REIMS单极质谱和串联质谱(REIMS/MS)的检测结果,两种方法建立的偏最小二乘分析模型均能准确预测掺假水平(所有模型的R 2和Q 2均大于0.82)。与传统的REIMS方法相比,REIMS/MS的预测值更加精确。     

芦笋中化学成分的内部萃取电喷雾电离质谱检测

选择芦笋(Asparagus Officinalis L)新鲜茎块和两种干燥茎块为代表性植物组织样品,建立了一种直接检测芦笋中多种化学成分的内部萃取电喷雾电离质谱(iEESI-MS)分析方法。在正离子检测模式下,选择甲醇(CH₃OH)作萃取溶剂,在无需样品预处理的条件下对芦笋组织样品进行直接质谱分析,获得了组织样品在m/z 50~1000范围内的化学指纹谱图,并通过目标离子的碰撞诱导解离(CID)实验,鉴定了对药物和自然产品研发具有重要意义的糖类、氨基酸、生物碱以及芦丁等多种代表性的营养成分。 本方法具有无需样品预处理、样品耗量少、操作简便、分析速度快(单个样品的分析时间少于1 min)等优点,为食源性植物组织样品的快速分析提供了一种质谱分析新方法。     

高效液相色谱全轮廓指纹图谱结合化学计量学区分不同地区的紫苏叶

利用高效液相色谱全轮廓指纹图谱结合化学计量学方法对不同栽培地区的紫苏叶样品(共84个)进行区分。全轮廓色谱数据经自适应迭代加权最小二乘法(airPLS)和相关优化翘曲法(COW)校正后,基线和保留时间漂移现象均得到明显改善。经预处理后的色谱数据采用主成分分析(PCA)进行解析,结果表明不同来源的样品能按其特性各自聚为一类;而分段间隔压缩变量后的色谱数据经主成分分析处理可得到与全轮廓色谱数据为输入变量时相一致的结果。此外,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对于紫苏叶样品分类的识别能力和预报能力分别为92.8%和89.6%。     

基于高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨率质谱的寡糖轮廓分析用于蜂蜜中淀粉糖浆的掺假鉴别研究

采用高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨率质谱(HPLC-Q/Orbitrap MS)建立了寡糖轮廓分析的方法。通过对纯天然蜂蜜和淀粉类糖浆中的麦芽三糖、麦芽四糖、麦芽五糖、麦芽六糖和麦芽七糖进行定性定量分析,发现淀粉类糖浆中含有未被酶解完全的微量麦芽类寡糖,且麦芽七糖在所有检测样本中干扰小,对结果的定量无影响,而其他寡糖类物质的定性和定量结果会存在干扰。最终选择麦芽七糖作为蜂蜜中掺入淀粉糖浆的典型标志物。在实际样品分析中,根据麦芽七糖的保留时间和离子对的相对丰度比可以定性判断蜂蜜中是否掺有淀粉糖浆;通过标准曲线法可以定量测定样液中麦芽七糖的含量。在20,50,100 mg/kg 3个加标水平下,麦芽七糖的平均回收率为75%~82%,相对标准偏差(RSD,n=5)为3.1%~6.7%,方法检出限为0.1μg/m L。应用该方法可在10 min内完成整个分析过程,且样品前处理简单,结果可靠,灵敏度高,可用于纯天然蜂蜜中掺入淀粉糖浆的快速确证和检测。