应用超高效液相色谱-高分辨质谱法检测血样中秋水仙碱

秋水仙碱是一种强效生物碱,因其具有特殊的结构及药效,受到人们广泛的关注。多项研究都表明秋水仙碱体内血药浓度较低,因此对其检测分析方法的灵敏度要求较高。本文建立了使用超高效液相色谱-高分辨质谱仪(UPLC-Q/Orbitrap HRMS)测定血样中秋水仙碱的检测方法。考察不同流动相和色谱柱对秋水仙碱分离效果的影响,结果表明在甲醇水体系作为流动相条件下,使用Accucore^(TM)Phenyl-Hexyl(2.1 mm×100 mm×2.6μm)色谱柱,仪器响应值高且分离效果较好。采用乙腈为蛋白沉淀剂,有机微孔过滤膜净化提取液,用UPLC-Q/Orbitrap HRMS对血样中秋水仙碱进行定性定量检验。分析采用Accucore^(TM)Phenyl-Hexyl(2.1 mm×100 mm×2.6μm)色谱柱,电喷雾离子源正离子(FullMS/ddMS^(2))模式,使用阶梯碰撞能量:35、60和85 eV,用5 mmol/L甲酸铵水溶液和甲醇作为流动相梯度洗脱。本方法血样中的秋水仙碱定量限为0.5 ng/mL;秋水仙碱在0.5~100 ng/mL范围内线性良好(R^(2)=0.9985),3个浓度平均回收率为92.8%~98.3%,日内精密度为1.6%~7.1%(n=6)。这一定性定量分析方法简易可靠,灵敏度高,适用于血样中秋水仙碱的检验鉴定。

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-MS^(2))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、ADB-BINACA和AB-PINACA这4种酰胺类合成大麻素同分异构体的线性关系均较好,相关系数(R^(2))均大于0.99。毛发中4种合成大麻素的基质效应范围为88.67%~111.76%,回收率为96.23%~105.11%,日内、日间精密度(RSD)均小于10%。使用本研究建立的检验方法鉴别案件检材,在毛发检材中检出了AB-PINACA,含量为0.73μg/g;在烟丝检材中检出了5F-MDMB-PICA,含量为11.3 mg/g。研究结果表明所建方法可应用于公安机关对实际案件检材的检验,可为合成大麻素同分异构体的检验鉴定提供方法参考与思路借鉴。

基于超高效液相色谱-高分辨质谱法高分辨非靶代谢组学的竹叶青组方发酵前后成分比较研究

为探究肠道益生菌发酵对竹叶青药食同源组方的影响,该研究采用超高效液相色谱-高分辨质谱法对竹叶青组方发酵前后的化学成分进行整体分析。通过高分辨非靶代谢组学技术检测竹叶青组方发酵液发酵前后的化学成分,并进行主成分分析、偏最小二乘判别分析、正交偏最小二乘判别分析和差异组分筛选等分析,探讨发酵前后化学成分的变化情况。同时,基于网络药理学方法,探究发酵后显著增加的化学成分的潜在靶标和作用机制。研究结果结合数据库中化合物的精确分子质量、保留时间、分子式、质荷比以及多级质谱裂解信息,从竹叶青组方发酵液筛选鉴定化学成分共46个。高分辨非靶代谢组学对发酵前后样品的鉴定结果显示,正负离子模式下共筛选到91个差异组分,主要以黄酮类成分为主。此外,竹叶青组方经乳酸发酵后新产生70个化学成分(P<0.05)。网络药理学分析结果显示,竹叶青组方发酵后主要成分的作用靶标显著富集在与血管、神经受体、炎症等相关的信号通路上。

超高效液相色谱-高分辨质谱法分析不同食品基质中多种新型合成大麻素

建立了一种超高效液相色谱-高分辨质谱法分析不同食品中新型合成大麻素的检测方法,利用高分辨质谱对合成大麻素类化合物特征碎片分析,建立二级谱图库。样品经甲醇提取,沉淀蛋白后,提取液过HLB固相萃取柱净化,C18色谱柱分离,以甲醇-含0.1%甲酸的2 mmol/L乙酸铵溶液为流动相梯度洗脱,电喷雾正离子模式扫描,全扫描-自动触发二级扫描模式监测,用基质配标法消除基质效应,外标法定量。该方法在1~500μg/L浓度范围内线性相关系数(R^(2))均>0.999。饼干和蛋糕中大麻素类化合物的检测限(LOD)为3μg/kg,定量限(LOQ)为10μg/kg,饮料中大麻素类化合物的LOD为0.6μg/kg,LOQ为2μg/kg。大麻素类化合物在3种不同食品基质中进行3水平的加标回收,平均加标回收率为75.1%~106.7%。相对标准偏差(RSD)为2.5%~10.3%(n=6)。结果表明,该方法精密度好、灵敏度高,回收率好,可以满足常见食品基质中新型合成大麻素类物质的同时测定,利用二级碎片谱图库可实现对合成大麻素类物质的有效鉴定。

超高效液相色谱-高分辨质谱法同时测定白酒中19种氨基酸

建立了白酒样品中19种氨基酸的超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)检测方法。样品经烘箱干燥法除乙醇,水定容,使用水相滤膜过滤后上机检测。以甲醇-0.1%甲酸作为流动相,经Hypersil GOLD色谱柱(150 mm×2.1 mm,1.9μm)分离,在正离子扫描模式下,一级母离子全扫描采集化合物信息,外标法定量分析。结果表明,19种氨基酸在其线性范围内线性关系良好,相关系数(r^(2))不小于0.9862,方法的检出限为0.003~0.015μmol/L,定量下限为0.008~0.050μmol/L,白酒样品中19种氨基酸的加标回收率为88.2%~119%,相对标准偏差为0.23%~5.6%,适用于白酒样品中氨基酸分析。利用该方法分析了不同轮次酱香酒中氨基酸含量,检出L-丙氨酸、L-精氨酸、L-天冬氨酸、L-谷氨酸、甘氨酸、L-组氨酸、L-异亮氨酸、L-亮氨酸、L-赖氨酸、L-苯丙氨酸、L-脯氨酸、L-丝氨酸、L-苏氨酸、L-酪氨酸、L-缬氨酸和L-瓜氨酸共16种氨基酸。不同轮次酒中氨基酸含量的显著水平P值均小于0.05,表明不同轮次酒中氨基酸含量具有显著性差异。

超高效液相色谱-高分辨质谱组学技术鉴别咖啡掺假

目的采用超高效液相色谱-高分辨质谱法(ultra performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry,UPLC-HRMS)对咖啡及其掺假物建立高分辨质谱数据库,建立一种基于组学技术对咖啡掺假进行鉴别的方法。方法咖啡及其掺假物经甲醇-水(7:3,V:V)超声提取后,经BEH C_(18)色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.7μm)分离,电喷雾电离(electrospray ionization,ESI)离子源,在高分辨质谱Full MS/dd MS2扫描模式下采集数据,建立咖啡及掺假物黑玉米、黑豆、大麦的高分辨质谱数据。采用Compound Discoverer 3.3(CD 3.3)组学软件对UPLC-HRMS数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)和火山图差异分析,根据咖啡及掺假物中差异化合物的精准分子质量数、母离子同位素组成及碎片离子信息质量信息检索mzCloud和Chem Spider在线数据库,对差异成分进行匹配鉴定。结果PCA结果表明咖啡与掺假物黑玉米、黑豆、大麦明显分离,说明化合物成分差异显著,通过差异性分析,筛选并鉴定出23个特征差异成分,可以对咖啡进行掺假鉴别。结论利用组学技术建立了咖啡中高通量、准确的掺假鉴别方法,对进一步建立基于差异性标志物快速定量的掺假鉴别技术具有重要的意义。

超高效液相色谱-高分辨质谱法结合柱前衍生快速检测白酒中甲醛含量

该研究采用超高效液相色谱-高分辨质谱(ultra performance liquid chromatography-Q/Orbitrap high resolution mass spectrometry,UPLC-Q/Orbitrap HRMS)结合柱前衍生建立了白酒样品中甲醛含量的分析方法。白酒样品经乙酰丙酮衍生,通过全扫描/数据依赖性二级扫描(Full MS-ddMS 2)模式检测,外标法定量。该方法在5.1~202.0μg/L范围内线性良好(R 2>0.99),相对标准偏差<5.0%,平均加标回收率在85.66%~116.50%,适用于白酒样品中甲醛含量的检测分析。运用该方法分析酱香型白酒酿造过程甲醛含量变化,确定酱香型白酒中甲醛主要产生于贮存过程,其中三、四、五、六轮次基酒甲醛含量最高,可能含有较高的甲醛前体物质,是白酒生产过程中甲醛产生的关键风险点。

固相萃取-超高效液相色谱-高分辨质谱法快速测定食用油中4种酚类环境雌激素残留

建立了固相萃取-超高效液相色谱-高分辨质谱(SPE-UPLC-HRMS)快速测定食用油中4种痕量酚类环境雌激素(双酚S(BPS)、双酚F(BPF)、双酚A(BPA)和4-壬基酚(4-NP))的分析方法。食用油样品经乙腈涡旋提取和SLC玻璃固相萃取小柱净化后,以0.05%(v/v)三乙醇胺和甲醇溶液为流动相进行梯度洗脱,采用Waters ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.8μm)进行分离,在电喷雾离子源负离子模式(ESI-)和选择性离子监测(SIM)模式下进行检测,内标法定量。4种目标物在各自的范围内有良好的线性关系,相关系数(r)>0.999。方法的检出限(LOD,S/N=3)和定量限(LOD,S/N=10)分别为0.03~0.11μg/kg和0.10~0.36μg/kg。在1.0、10.0和80.0μg/kg 3个加标水平下,4种目标物的加标回收率为86.3%~96.1%,相对标准偏差(RSD)为2.2%~8.8%(n=6)。基质效应实验表明方法在低、中、高3个浓度水平下均无明显的基质干扰。该法简便、快速,能用于食用油中双酚S、双酚F、双酚A和4-壬基酚残留的快速检测。

基于通过型固相萃取-超高效液相色谱-高分辨质谱同时测定杨梅中29种农药残留

建立了基于PRiME HLB通过型固相萃取净化-超高效液相色谱-高分辨质谱法(UPLC-HRMS)快速准确测定杨梅中29种常见农药残留的检测方法。杨梅样品经乙腈涡旋提取、盐析和PRiME HLB固相萃取净化后,以5 mmol/L乙酸铵水溶液和乙腈溶液作为流动相在Waters ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.8μm)上进行色谱分离,采用正离子电喷雾离子化模式(ESI+)和一级全扫描-数据依赖二级质谱扫描模式(Full mass-ddMS2),基质匹配外标法定量分析。该研究首先优化了液相色谱条件,重点考察了Waters ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱和Waters ACQUITY UPLC BEH C18色谱柱对29种农药色谱行为的影响,结果表明Waters ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱相比后者具有更强的色谱保留能力;流动相优化结果显示,相比于乙腈-甲酸水溶液体系和乙腈-甲酸-乙酸铵水溶液体系,乙腈-乙酸铵水溶液体系作为流动相时29种农药普遍具有更佳的色谱保留,部分农药的质谱响应有了显著的提高。此外,该研究通过考察3种不同净化方法的基质效应以优化杨梅中29种农药残留检测,实验结果表明,相比于GCB SPE和QuEChERS法两种净化方式,PRiME HLB法对于杨梅提取液具有较好的基质净化能力。在最佳实验条件下,29种农药在1.0~200.0μg/L范围内呈现良好的线性关系(线性相关系数R2>0.999),方法检出限为2.0μg/kg;低(6μg/kg)、中(200μg/kg)、高(400μg/kg)3个加标水平下,29种农药的加标回收率为69.2%~135.6%,相对标准偏差为0.7%~14.6%。该方法具有快速、简便、灵敏和准确等优点,适用于理化实验室大批量样品的日常监测。

基于超高效液相色谱-高分辨质谱的白酒基酒等级判别

白酒基酒等级的准确鉴别是白酒分级储藏和勾兑的重要依据,对白酒质量控制至关重要。以浓香型白酒基酒为研究对象,采用超高效液相色谱-高分辨质谱联用(UPLC-Q-Exacive-MS)技术对不同等级浓香型白酒基酒进行分析,经过主成分分析(PCA)降维处理,结合线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BP-ANN)等多种化学计量学方法建立白酒基酒等级判别模型。结果显示,BP-ANN鉴别效果最好,在主成分为8时,训练集和测试集的识别率均达100%,不同等级的白酒样本全部正确识别;其次是SVM(训练集和测试集的识别率分别为96.25%、95.00%)和LDA(训练集和测试集的识别率分别为91.25%、90.00%)。实验证明,UPLC-Q-Exacive-MS结合化学计量学分析方法能实现不同等级浓香型白酒基酒的准确判别。

疑似蛇毒液样品的纳升级超高效液相色谱-高分辨质谱分析鉴定

针对5个疑似蛇毒毒液及其沾染样品,基于纳升级超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱(Nano LC-MS/HRMS)技术,结合尺寸排阻色谱分离,建立了一种蛋白质种类及物种归属的严格鉴定方法。5个样品经尺寸排阻色谱分离后均得到3个洗脱峰,分别冻干后以胰蛋白酶进行溶液内酶解处理并进行液相色谱-高分辨质谱分析鉴定。首先采用全扫描-数据依赖型MS/MS(Full MS/dd MS^(2))采集模式对样品中的肽段信息进行非靶向采集,依次与Swiss-Prot、蛇亚目(Serpentes)、游蛇科(Colubroidea)、眼镜蛇科(Elapidae)、眼镜蛇亚科(Elapinae)、眼镜蛇属(Naja)蛋白质数据库逐级收缩比对;再筛选符合肽谱匹配度、肽段错误发现率小于1%和特征肽段数目大于等于2的蛋白质,共鉴定到32种蛋白质均来自中华眼镜蛇(Naja atra),可归属于Naja atra的10个家族,主要为三指毒素、金属蛋白酶、磷脂酶A2等。最后,采用平行反应监测模式选取每种蛋白质的两条特征肽段进行靶向验证,当两条特征肽段均满足“至少75%的y^(+)和b^(+)离子的Δm/z小于5 ppm”时,方认为鉴定到了样品中的某一蛋白质。最终鉴定出5个样品均含有Naja atra蛇毒。此鉴定方法研究系统、严格,可为蛇毒中毒司法鉴定以及蛇毒药物研究等提供有效的技术支持。

超高效液相色谱-高分辨质谱确证分析泥鳅体内五氯酚代谢物

建立了超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)鉴定泥鳅体内五氯酚代谢物五氯酚磺酸酯的方法。将在低浓度五氯酚下暴露的泥鳅样品粉碎,采用含8%(体积分数)三乙胺的70%(体积分数)乙腈水溶液提取,经混合阴离子交换小柱萃取净化,在ACQUITY BEH C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.7μm)上分离,采用电喷雾负离子(ESI-)一级质谱全扫描加数据依赖的二级质谱扫描(full mass-ddMS2)模式测定,获得代谢物的准分子离子、同位素离子和二级质谱碎片离子的精确质量数。结果表明,五氯酚在泥鳅体内的代谢以磺化为主,没有发现羟基化和葡萄糖醛酸化。代谢物主要为五氯酚磺酸酯,其含量随着暴露时间(t)的延长逐渐增加,当暴露时间为36 h时达到峰值,随后逐渐减小,当t≥120 h时,五氯酚磺酸酯含量基本维持不变。该方法可用于生物体内五氯酚的代谢研究。

基于超高效液相色谱-高分辨质谱的非衍生化法测定面粉和燕麦中草甘膦及氨甲基膦酸残留

建立了固相萃取-超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)快速准确测定面粉和燕麦中残留草甘膦(GLY)及其代谢物氨甲基膦酸(AMPA)的分析方法。面粉和燕麦样品经水涡旋和超声提取,用混合阳离子交换固相萃取(MCX)小柱净化与乙腈沉淀蛋白质后,以5 mmol/L乙酸铵水溶液(pH=10.5)和乙腈溶液作为流动相在Dikma Polyamino HILIC色谱柱(150 mm×2.0 mm, 5μm)上进行梯度洗脱与分离,采用电喷雾电离源、负离子模式和平行反应监测(PRM)模式下,内标法定量分析。系统优化了液相色谱与高分辨质谱等仪器条件和样品前处理条件对GLY及其代谢物AMPA测定的影响,并比对了不同分析方法的基质效应,研究了进样系统残留。实验结果表明,GLY和AMPA在5.0~100.0μg/L范围内呈现良好的线性关系(线性相关系数R^2>0.999),检出限分别为0.005和0.05 mg/kg;低(0.1 mg/kg)、中(0.5 mg/kg)、高(2.0 mg/kg)3个添加水平下,GLY和AMPA的加标回收率分别为93.8%~115%和89.8%~110%,相对标准偏差均小于10%。基质效应实验结果表明,利用同位素内标物能有效降低方法的基质抑制效应(基质效应参数|η|<3%);进样系统的残留率小于1.0%。本方法与文献报道的衍生化法方法进行比对,结果表明,两种检测方法与靶值的相对偏差分别为2.19%和3.07%。将该方法用于弗帕斯(FAPAS)能力验证样品的测定(编号为09122,燕麦中GLY的测定),结果满意,测定值与真值之间的偏离程度(z值)=0.2。FAPAS质控样品(编号为T09119QC,面粉中GLY的测定)检测结果显示本方法的准确度为102.2%。该方法具有快速、简便、灵敏和准确等优点,适合面粉与燕麦样品中GLY及其代谢物AMPA的日常监测。

基于超高效液相色谱-高分辨质谱的多肽组学技术用于人参不同部位多肽的差异分析

采用基于超高效液相色谱-高分辨质谱的多肽组学技术对人参主根、支根、须根和芦头的多肽谱进行全面分析,旨在评价人参不同形态区域多肽表达的异同。本研究共表征62个数据库中已收录的人参多肽。结果表明,人参不同部位均富含多肽类成分。多肽组学研究发现,人参主根和支根、芦头与须根之间多肽含量具有显著差异,从鉴定到的多肽中共发现25个稳定表达的已知潜在多肽标志物。其中多肽种类及含量在主根与其他部位间差异最显著,为主根与非主根药效差异研究提供了新思路。本研究揭示了人参多肽结构多样性及人参不同部位人参多肽表达的异同,对人参化学特征评价具有重要意义,为人参质量控制和合理应用提供了化学依据。

固相萃取净化-超高效液相色谱-高分辨质谱法测定尿液中百草枯和敌草快残留

尿液样品中百草枯(PQ)和敌草快(DQ)的检测是理化检验工作的难点。PQ和DQ具有分子极性大和水溶性好等特点,常规反相色谱柱难以保留;现有文献方法多采用亲水相互作用色谱法(HILIC)进行保留,但文献方法需采用高浓度缓冲盐作为流动相,增加了质谱仪的污染。基于上述问题,研究建立了弱阳离子交换(WCX)固相萃取净化-超高效液相色谱-高分辨质谱法(UPLC-HRMS)快速准确测定尿液样品中PQ和DQ残留的检测方法。尿液样品经混合磷酸盐缓冲液(pH=6.86)稀释和WCX固相萃取净化后,在Syncronis HILIC色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.7μm)上进行梯度洗脱分离,采用正离子电喷雾离子化模式(ESI^(+))和一级全扫描-数据依赖二级质谱扫描模式(Full mass-ddMS^(2))进行定量分析。研究通过对色谱条件的不断优化,将HILIC模式下流动相中甲酸铵缓冲盐的浓度降低至10 mmol/L,并系统优化了样品前处理过程中影响PQ和DQ准确性的因素。在最优条件下,PQ和DQ线性关系良好(r^(2)>0.998),在4个加标水平下(1.0、20.0、100.0和200.0μg/L),PQ和DQ的平均加标回收率分别为85.8%~101%和80.3%~86.9%,精密度(RSD)分别为0.8%~5.1%和0.9%~4.2%。方法的检出限(S/N≥3)和定量限(S/N≥10)分别为0.2μg/L和0.6μg/L。将建立的方法用于中毒病人临床治疗过程尿液中DQ含量的跟踪监测。该方法具有快速、简便、灵敏和准确等优点,适用于临床中毒病例尿液样品中PQ和DQ的检测。

超高效液相色谱-高分辨质谱法检测保健食品中14种降血糖类药物

目的建立超高效液相色谱-高分辨质谱法(ultra performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry)检测不同剂型保健食品中14种降血糖类药物的分析方法。方法样品经甲醇-水(8:2,V:V)提取液提取,C18吸附剂净化。经ZORBAX SB Aq C18(100 mm×2.1 mm,3.0μm)色谱柱分离,以0.1%甲酸(A)和0.1%甲酸-乙腈(B)作为流动相,梯度洗脱。采用电喷雾电离,正离子检测,全扫描-数据依赖二级扫描模式(Full-MS/dd-MS2)进行筛查,全扫描模式(Full-MS)进行定量。结果14种降血糖类药物在一定浓度范围内具有良好的线性关系,相关系数(r2)大于0.99。14种降血糖类药物在0.5、1.0和5.0 mg/kg添加水平的回收率为69.6%%~109.4%,相对标准偏差小于10%(n=6),方法定量限为1.0 mg/kg。结论该方法快速、准确、灵敏,适合测定不同剂型保健食品中14种降血糖类药物。

基于超高效液相色谱-高分辨质谱法的油料作物脂质组学分析

针对油料脂质分子众多、结构难识别的难题,采用超高效液相色谱-高分辨质谱对油菜籽、大豆、花生、向日葵籽、玉米5种油料作物中脂质进行分析。使用反相色谱柱ACQUITY UPLC BEH C18(2.1 mm×100 mm,1.7μm)分离脂质,超高效液相色谱-高分辨质谱仪(UPLC-Orbitrap Fusion Mass)正、负离子模式下采集Data Dependent MS2数据,利用二级质谱碎片特征、精确分子质量、保留时间以及数据库匹配对脂质分子进行定性分析,获得脂质分子的唯一结构式。共鉴定出油料作物中132种脂质分子,包括8种甘油二酯(DG)、5种溶血磷脂酰胆碱(LPC)、2种溶血磷脂酰乙醇胺(LPE)、24种磷脂酰胆碱(PC)、18种磷脂酰乙醇胺(PE)、8种磷脂酰肌醇(PI)、1种磷脂酰甘油(PG)、1种磷脂酰丝氨酸(PS)以及65种甘油三酯(TG),并使用峰面积比进行相对含量的比较。该方法可以很好地实现脂质成分的分离,将油料作物中脂质成分的分析从脂肪酸分析水平提升到脂质分子层面,为更好地实现油料作物中脂质成分的应用提供了研究基础,并促进了脂质组学的发展。

超高效液相色谱-高分辨质谱分析大鼠肝微粒体中厚朴酚与和厚朴酚的体外代谢

采用CYP450亚型酶特异性抑制剂,结合超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)对厚朴活性成分(厚朴酚、和厚朴酚)在肝微粒体中的体外代谢产物及主导代谢的细胞色素P450(CYP450)亚型酶进行分析与鉴定。特异性抑制剂实验显示CYP2E1亚型酶可能是主导厚朴酚苯环羟基化代谢产物的亚型酶,CYP1A2和CYP2C是主导厚朴酚氧化代谢的亚型酶。CYP2C是将和厚朴酚转化为氧化代谢产物的主要的CYP450亚型酶,CYP1A2和CYP2E1可能是负责将和厚朴酚转化为其羟基化和氢化代谢产物的主要的CYP450亚型酶,CYP2B6亚型酶很可能用于指导和厚朴酚苯环羟基化代谢产物。不同CYP450亚型酶在厚朴酚、和厚朴酚与大鼠肝微粒体体外代谢的实验中,呈现出对氧化反应和羟基化反应不同的催化活性,提示在临床用药中应注意药物-药物、药物-酶之间的相互作用。

基于超高效液相色谱-高分辨质谱快速筛查绿茶中12种植物生长调节剂的方法研究

建立了超高效液相色谱-高分辨质谱(ultra performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry,UPLC-HRMS)快速筛查绿茶中2,4-滴、对氯苯氧乙酸、吲哚丁酸、氯吡脲和吲哚乙酸等12种植物生长调节剂的方法。采用CAPCELL PKA-C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,2μm),正离子模式下以体积分数为5%的甲醇水溶液(含有5 mmol/L乙酸铵和体积分数为0.1%甲酸)为流动相;负离子模式下以体积分数为5%甲醇水为流动相,梯度洗脱。在全扫描采集模式下,基于化合物的保留时间、准分子离子峰的精确质量数、碎片离子的精确质量数和同位素分布匹配指数,对目标物进行筛查分析。结果表明:12种植物生长调节剂在绿茶中的报告限(RL)为0.01 mg/kg;在0.01、0.1和0.5 mg/kg 3个添加水平下,其回收率在61%~130%之间,相对标准偏差在1.8%~17%之间。该方法简便快捷,可用于绿茶中常用植物生长调节剂的筛查。

超高效液相色谱-高分辨质谱分析比较油茶籽油与橄榄油的甘油酯组成差异

采用基于超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)技术的脂质组学方法,分析比较了油茶籽油和橄榄油中的甘油酯组成,并总结了不同甘油酯的液相色谱保留行为。利用提取离子流图、母离子谱图和子离子质谱图,依据中性丢失质量计算甘油酯的脂肪酰基链组成。结果表明,油茶籽油和橄榄油中共检测到55种甘油酯,其中在油茶籽油中检测到全部55种甘油酯(43种甘油三酯和12种甘油二酯),橄榄油中检测到44种甘油酯(34种甘油三酯和10种甘油二酯),未检测到9种甘油三酯和2种甘油二酯。油茶籽油和橄榄油中最主要的甘油酯均为TAG 54∶3,但其相对含量在油茶籽油中更高。以55种甘油酯分子的峰面积作为变量进行多维变量统计分析,聚类热图分析、主成分分析和正交偏最小二乘法判别分析表明,油茶籽油和橄榄油具有显著的分类趋势。结合VIP值>1.0且p值<0.01筛选出油茶籽油的3种关键甘油酯和橄榄油的6种关键甘油酯。该研究揭示了油茶籽油与橄榄油中甘油酯的分子组成差异,可为解析油茶籽油的功能和营养提供基础。