多元数学统计方法分析传统草药，使用UPLC 超高...（四）
从 MarkerLynx 结果表格中，可以对每一个 EMRT 数据对报告中的精确质量进行元素组成分析检索。此信息可进一步用于作现有数据库搜查，寻找推断的该成分的化学结构(如果数据库中存在该种标记物)。
举例来说，我们从青春宝样品中选择一个质荷比为 971.4880的标记物，其元素组成为 C48H76O20，对公共平台数据库，Chemspider 进行检索。其中一个可能性如图 9 所示。
图 9. Chemspider 数据库中检索的到的质荷比 971.4880 的可能结构。
从该信息很容易返回到液相色谱/质谱 LC/MS 原始数据，利用飞行时间 TOF MSE 数据1的碎片离子来确认推导的结构的准确性。
结论
本应用文集演示一种通用智能化的传统中草药样品分析的工作流程。相对于传统的分析方法，当前这种方法对于相当复杂样品的分析非常有效。通过 UPLC® 超高效液相色谱/SYNAPT™ HDMS™ 质谱系统的进行飞行时间质谱分析，首先采集含有精确质量测定的原始数据。当将这些数据作为精确质量保留时间数据对转成二维矩阵形式，多元数学统计分析方法即可对这套数据进行分析。每个样品的最特征的离子可以从 SIMCA-P 的正交偏最小二乘法数据分析散点图中获得。结果可以导回 Markerlynx 的结果列表中。如果标记物是已经解析出的化合物，可利用数据库检索其元素组成及化学结构。整套分析方法简便，快速适用性强。它可以很方便地应用到不同类型的传统中草药样品分析之中。因此，在显著节省资源的同时获得最大信息量。
参考文献
1. An Intelligent Workflow for Traditional
Herbal Medicine: Compound Identification by UPLC/TOF MS. Yu K,
Castro-Perez J, Shockcor J. Waters Application Note. 2008; 720002486EN.
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标准
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