基于流动注射-Qtrap质谱技术的九里香属植物的鉴别分析

本文采用流动注射(flow injection,FI)技术结合Qtrap质谱(Qtrap-MS)特有的分步多离子监测扫描方式(step-wise multiple ion monitoring,step-wise MIM),首次对8种九里香属Murraya植物进行了较为快速的鉴别区分。每个样品分析仅需要5 min,便可检测约600个化合物。将质谱信息经过处理后,采用多元统计软件进行分析,发现九里香组sect.Murraya和棕茎组sect.Bergera植物各自聚集,分类明显,表明两组植物间的化学成分存在差异。进一步对质谱数据进行分析,发现其能直观反映不同植物中的成分类别:其中九里香和翼叶九里香主要含有香豆素类成分,千里香富含多甲氧基黄酮,棕茎组植物则主要含有咔唑生物碱类成分,与作者之前对该属植物的系统化学成分分析结果一致。总之,本研究证实FI-Qtrap-MS技术可用于药用植物的快速鉴别,实现同属植物的快速区分,为其化学分类学提供参考,同时该技术也为中药材的质量评价提供新方法。