基于特征融合的减肥药太赫兹时域光谱模式识别

为打击不法分子利用寄递渠道运输掺杂有毒有害等非食品原料的减肥药的现象，提出一种基于太赫兹时域光谱技术的减肥药模式识别方法。与传统方法相比，太赫兹光谱的时域频谱信噪比高，具有快速、省时和无损等特点。选用7种减肥药作为实验样品，采集样品的太赫兹时域光谱，用自动寻峰器找到0～0.19 THz、1.75～2.14 THz、2.23～2.5 THz三个特征频率区间；采用希尔伯特变换、巴特沃思低通滤波器、快速傅里叶变换低通滤波器、标准正态变换后的一阶导数处理特征频率区间，并对处理结果与原始光谱进行特征数据融合；采用粒子群优化最小二乘支持向量机和随机森林模型对原始数据和四种方法融合的数据进行分类识别。实验结果表明，粒子群优化最小二乘支持向量机模型对经过希尔伯特变换的光谱特征融合数据具有最佳的识别效果，准确率可达到100%，对法庭科学中减肥药的鉴别有一定借鉴意义。     

超高效液相色谱-高分辨质谱法检验4种酰胺类合成大麻素同分异构体

同分异构现象在合成大麻素中普遍存在，因其结构与性质上的差异并不显著，当同时存在时分离鉴定较为困难，为公安实践中合成大麻素的检验鉴定带来了一定的挑战。本研究利用超高效液相色谱-高分辨质谱技术(UHPLC-HRMS)建立了5F-EMB-PICA与5F-MDMB-PICA、ADB-BINACA与AB-PINACA这2对酰胺类合成大麻素同分异构体的检验方法。选用Hypersil GOLD C₁₈色谱柱(100 mm×2.1 mm, 1.9μm)进行UHPLC分离，以含0.1%甲酸的甲醇溶液和含10 mmol/L甲酸铵的0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱。高分辨质谱采用一级质谱全扫描/数据依赖二级质谱扫描(Full MS/dd-MS²)进行检验。结果表明，采用上述仪器条件，能够实现4种合成大麻素同分异构体的分离分析，5F-EMB-PICA和5F-MDMB-PICA的分离度为2.06, ADB-BINACA和AB-PINACA的分离度为1.22,均达到了有效分离的目的。研究进一步开展了方法学指标考察，5F-EMB-PICA、5F-MDMB-PICA、...