Page 37 - 《中国药房》2025年11期

为 350 ℃；S-Lens 射频水平为 50；检测范围为质荷比 全覆盖了在负离子模式下得到的代谢物，且在多元统计
（m/z）70～1 050；MS 分辨率为 70 000（m/z 200），MS 分 分析中正离子模式下检测到的参数预测性和可信度较
2
辨率为17 500（m/z 200）；MS的最大注入时间为100 ms， 负离子模式下更高，故本研究在后续的统计分析中均采
2
MS 的最大注入时间为50 ms。 用正离子模式下获得的数据。各样品在正离子模式下
2.5 样品测定 的总离子流图见图1。
将 13 组样品按“2.2”项下方法制备供试品溶液，然 100
C1
50
后按“2.3”“2.4”项下色谱、质谱条件进样测定，每进样 6
0
100
个待测样品后注入1次空白样品溶液（75%乙腈水溶液） C2
50
和QC样品溶液。 100 0
2.6 数据分析 0 C3
100
采用 MS-DIAL 软件对原始数据进行峰对齐、峰面 relative abundance/% 50 C4
50
积提取和保留时间校正后，将数据导入Markerview 1.2.1 100 0
软件进行去噪、峰提取、峰对齐、峰识别和归一化等数据 50 C5
0
预处理。通过二级谱图匹配（质量偏差＜0.01 Da）和精 100
50 C6
确质量数匹配（质量偏差＜10 ppm）初步鉴定代谢物结 0
100
构，通过检索质谱数据库（https：//massbank.eu/）、人类代 50 C7
0
谢组数据库（http：//www.hmdb.ca）等公共数据库进一步 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
t/min
确认代谢物准确信息。以SIMCA 13.0软件进行多元统 A.样品C1～C7
计 分 析 ，包 括 偏 最 小 二 乘 法 - 判 别 分 析（partial least 100
squares discriminant analysis，PLS-DA）和 主 成 分 分 析 50 C8
0
（principal component analysis，PCA）。基于 PLS-DA 模 100
50 C9
型获得变量重要性投影（variable importance in projec‐ 0
tion，VIP）值，基于t检验分析各代谢物在13组样品中的 50 C10
差异并得到P值，然后以VIP＞1、P＜0.05为标准筛选差 relative abundance/% 100 0
100
异代谢物。采用聚类分析识别相似的初加工模式，通过 50 C11
分析 VIP 值排前 50 名的差异代谢物的相对表达量来解 100 0
析代谢谱的显著性差异特征。两组间比较时，基于组间 50 C12
0
差异变化倍数（fold change，FC）和相应代谢集的PLS-DA 100
50 C13
模型得到 VIP 值，筛选符合 FC＜1/1.5 或 FC＞1.5/1，且
0
VIP＞1、P＜0.05 的两组间差异代谢物，分别从水洗（C1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
t/min
vs. C5）、浸润（C11 vs. C10）、干燥方式（C5 vs. C6、C5 vs. B.样品C8～C13
图1 各样品在正离子模式下的总离子流图
C7、C5 vs. C8、C5 vs. C9、C5 vs. C13）、干燥次数（C5 vs.
C10）角度进行两组样品间的单变量统计分析。由于羧 3.2 PCA结果
酸及其衍生物含量决定了总氨基酸含量，而氨基酸可作 PCA结果（图2）显示，同组样品基本相互聚集，不同
[9]
为茶芎代谢组的主要活性物质 ，因此，本研究以羧酸及 组样品呈现明显分离趋势。这说明同组样品的代谢成
其衍生物在两组间代谢集的上调差异代谢物中的比例 分均一性控制良好，不同组样品的代谢成分存在较大差
变化反映样品中总氨基酸含量，分别考察水洗、浸润、干 异。QC样品成分相近，在PCA得分图中心处汇聚，表明
燥次数、干燥方式等处理对茶芎片综合质量的影响。 测定过程中无明显误差，方法稳定性及样品代谢组数据
3 结果 稳定性均良好。

3.1 代谢物检测结果 3.3 不同样品间差异性比较
在正、负离子模式下与数据库匹配的代谢物分别有 PLS-DA得分图（图3）显示，因变量可解释率（R Y）、
2
2
1 256、528个。由于在正离子模式下匹配到的代谢物完 模型预测能力（Q）分别为 0.987 和 0.95，均接近 1，说明

中国药房 2025年第36卷第11期 China Pharmacy 2025 Vol. 36 No. 11 · 1319 ·