방법 논문

Gynura bicolor DC의 화학 성분을 연구하기 위한 고분해능 탠덤 질량 분석법

1.4K 조회수

DOI:

10.3791/66612

2024년 2월 2일

* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

우리는 고분해능 질량 분석 및 분자 도킹을 중국 전통 의학 연구에서 통합하는 일반 프로토콜에 대해 설명합니다.

초록

원하는 화학 성분의 분리 및 분석은 중국 전통 의학(TCM)의 기초 연구에서 중요한 주제입니다. 초고성능 액체 크로마토그래피 사중극자 비행 시간 탠덤 질량 분석법(UPLC-Q-TOF-MS/MS)은 점차 TCM 성분 식별을 위한 선도적인 기술이 되었습니다. Gynura 바이 컬러 DC. (BFH)는 중국에서 의약품 및 식품에 사용되는 다년생 줄기 없는 허브로 열을 맑게 하고 폐를 촉촉하게 하며 기침을 완화하고 정체를 분산시키며 붓기를 완화하는 등의 의약 효과가 있습니다. 폴리페놀과 플라보노이드에는 수많은 이성질체가 포함되어 있어 BFH의 복잡한 화합물을 식별하는 데 방해가 됩니다. 이 논문은 UPLC-Q-TOF-MS를 통한 용매 추출 및 통합 데이터를 기반으로 BFH의 화학 성분을 연구하기 위한 체계적인 프로토콜을 제시합니다.

여기에 설명된 분석법에는 시료 전처리, MS 보정, MS 수집, 데이터 처리 및 결과 분석을 위한 체계적인 프로토콜이 포함되어 있습니다. 시료 전처리에는 수집, 세척, 건조, 분쇄 및 추출이 포함됩니다. MS 교정은 다지점 및 단일 지점 보정으로 구성됩니다. 데이터 처리에는 데이터 가져오기, 분석법 설정, 분석 처리 및 결과 제시가 포함됩니다. Gynura bicolor DC. (BFH)에서 페놀산, 에스테르 및 배당체의 전형적인 단편화 패턴의 대표적인 결과가 이 논문에 제시되어 있습니다. 또한 유기 용매 선택, 추출, 데이터 통합, 충돌 에너지 선택 및 방법 개선에 대해 자세히 설명합니다. 이 범용 프로토콜은 TCM에서 복잡한 화합물을 식별하는 데 널리 사용될 수 있습니다.

서론

중국 전통 의학(TCM)은 수천 년 동안 중국에서 임상적으로 시행되어 왔으며 중국인의 건강을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다1. 한의학의 구성은 다양하고 복잡하며, 한의학은 화학적 조성에 초점을 맞춘 많은 질적 연구에서 널리 보고되고 있다2. 한의학에서 사용되는 화학성분은 크게 알칼로이드, 유기산, 페닐프로파노이드, 쿠마린, 리그난, 퀴논, 플라보노이드, 테르페노이드, 트리테르페노이드 사포닌, 스테로이드 사포닌, 심장배당체, 탄닌 등으로 나눌 수 있다3. TCM에는 알려지지 않은 성분이 많고 구별할 수 없는 이성질체가 많기 때문에 원하는 화학 성분의 분리 및 분석은 TCM4의 기초 연구에서 중요한 주제입니다.

초고성능 액체 크로마토그래피 사중극자 비행 시간 질량 분석법(UPLC-Q-TOF-MS)은 초고성능 액체 크로마토그래피 5,6으로 분리할 수 있는 중국 전통 의학(TCM)의 물질을 분석하는 데 적용되었습니다. MS의 고분해능은 광범위한 이온 정보를 제공할 수 있으며, 이는 오차가 5ppm 미만인데이터베이스 분석에 사용됩니다7. 충돌 에너지를 켠 후 2차 MS 모드는 2차 단편 이온을 얻을 수 있으며, 그 강도와 수는 에너지8의 크기에 의해 영향을 받습니다.

Gynura 바이 컬러 DC. (BFH)는 의약품 및 식품에 널리 사용되는 다년생 줄기 없는 허브로(그림 1A) 중국 특유의 희귀하고 멸종 위기에 처한 식물이다9. BFH는 풍부한 안토시아닌, 폴리페놀, 플라보노이드 및 강력한 항산화 능력을 가지고 있습니다10. BFH는 열 제거, 혈액 냉각, 폐 보습, 기침 완화, 정체 분산, 부기 완화, 여름 더위 완화 및 열 제거 등의 의약 효과가 있습니다. BFH11의 화학적 조성에 초점을 맞춘 연구는 거의 없다. 폴리페놀과 플라보노이드에는 수많은 이성질체가 포함되어 있어 BFH의 복잡한 화합물을 식별하기 어렵게 만듭니다. 모든 종류의 TCM에 적용할 수 있는 화학 성분을 식별하기 위한 보편적인 방법을 개발해야 합니다. 이 연구는 UPLC-Q-TOF-MS를 통한 용매 추출 및 통합 데이터를 기반으로 BFH의 화학 성분을 연구하기 위한 체계적인 프로토콜을 보고하는 것을 목표로 했습니다.

프로토콜

1. 시료 전처리

  1. 눈에 띄는 침전물과 불순물이 없을 때까지 BFH 허브 전체를 순수한 물로 씻으십시오. 깨끗한 BFH를 접시에 담은 다음 오븐에 넣습니다(그림 1B). 오븐을 50°C로 24시간 동안 설정합니다.
    참고: BFH의 전체 공장은 중국 쓰촨성에서 수집되었습니다.
  2. 고속 다기능 분쇄기에서 건조 BFH를 분쇄합니다. 굵은 분말을 50메쉬 체에 옮깁니다(그림 1C). 밀폐 된 봉투에 미세한 분말을 모아 건조탑에 보관하십시오.
  3. 각각 0.25g의 BFH 샘플 6개를 정확하게 칭량하고 6개의 원뿔형 플라스크에 넣습니다. 각 원뿔형 병에 30mL의 유기 용매(50% 에탄올-물, 70% 에탄올-물, 클로로포름, 석유 에테르, 에틸 아세테이트 및 n-부틸 알코올)를 추가합니다(그림 1D).
  4. 혼합물을 25 ° C에서 30 분 동안 추출하기 위해 초음파 수조 초음파 발생기로 옮깁니다. 샘플을 14,000 x g 에서 5분 동안 원심분리합니다. 주입 주사기와 0.22μm 유기 미세 다공성 멤브레인 필터를 준비합니다. 모든 상층액을 2mL 샘플 병에 여과합니다.

2. MS 캘리브레이션

  1. 1,000 μL 범위의 피펫을 사용하여 500 μL의 0.1 M 수산화나트륨 용액을 100 mL 용량 플라스크에 옮긴 다음 450 μL의 탈이온수 또는 초순수를 100 mL 용량 플라스크에 옮깁니다(그림 2).
  2. 200 μL 범위의 피펫을 사용하여 100 mL 용량 플라스크에 50 μL의 포름산을 추가합니다. 90:10 2-프로판올:물로 총 100mL의 부피를 만들고 용액을 5분 동안 초음파 처리합니다. 플라스크를 90:10 2-프로판올:물에 0.5mM 포름산나트륨 용액으로 표시하고 냉장고에 보관합니다.
    알림: 포름산나트륨 용액은 실온에서 1주일 후에 만료됩니다.
  3. UPLC-Q-TOF-MS 제어 소프트웨어를 실행한 다음 MS tune 창을 엽니다. Sample Flow Control 패널의 Infusion Flow Rate 옵션에서 25 μL/min을 설정하고 Reservoir 옵션에서 C를 선택합니다. 자동 제거가 끝날 때까지 1분 정도 기다립니다.
  4. Flow 버튼을 클릭하여 포름산나트륨 용액 전달을 시작합니다. 극 버튼을 클릭하여 양이온 모드로 전환하고 감도 버튼을 클릭하여 감도 모드로 전환합니다.
    참고: 포름산나트륨의 특성 피크가 실시간 스펙트럼 창에 나타날 때까지 다음 단계로 진행합니다.
  5. UPLC-Q-TOF-MS 제어 소프트웨어에서 MS 콘솔 창을 엽니다. 왼쪽 위치에서 SYNAPT XSIntellistart 옵션을 순서대로 선택합니다.
  6. Create Calibration을 선택하고 Start 버튼을 클릭합니다. Next(다음) 버튼을 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 Calibration Profile(캘리브레이션 프로필)을 선택합니다. 다음 버튼을 클릭하고 Positive polarity에서 감도 모드를 선택합니다. Next(다음), Tune Page(조정 페이지), Next(다음) 및 Start(시작) 버튼을 차례로 클릭합니다.
  7. MS tune 창으로 전환하고 음극 버튼을 클릭하여 음이온 모드로 전환합니다. MS 콘솔 창으로 돌아갑니다.
  8. Create Calibration을 선택하고 Start 버튼을 클릭합니다. Next(다음) 버튼을 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 Calibration Profile(캘리브레이션 프로필)을 선택합니다. 다음 버튼을 클릭하고 극성에서 감도 모드를 선택합니다. Next(다음), Tune Page(조정 페이지), Next(다음) 및 Start(시작) 버튼을 차례로 클릭합니다.
  9. LockSpray Flow Control 패널에서 50 μL/min 유속을 설정하고 Flow 버튼을 클릭하여 LE 용액이 질량 분석기에 들어가도록 합니다. MS 튠 창으로 전환하고 LockSpray 소스 설정을 선택한 다음 시작 버튼을 클릭하여 보정을 시작합니다.

3. MS 취득

  1. 기본 인터페이스로 전환하고 Inlet File 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 액체 크로마토그래피 분석법을 엽니다.
  2. Inlet 버튼을 클릭한 다음 Run time 및 Gradient를 포함한 매개변수를 설정합니다. Autosampler 버튼을 클릭한 다음 Run time, Column 및 Sample을 포함한 매개변수를 설정합니다. 저장 버튼을 클릭합니다.
  3. MS Method 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 질량 분석 방법을 엽니다.
  4. 정보 버튼을 클릭한 다음 종료 시간, 극성, 분석기 모드, 낮은 질량, 높은 질량 및 램프 전달 충돌 에너지를 포함한 매개변수를 설정합니다. 확인 버튼을 클릭한 다음 저장 버튼을 클릭합니다.
  5. 파일 이름, vial 및 vol을 포함한 시퀀스 테이블을 채웁니다. 저장 버튼을 클릭합니다.
  6. 시퀀스 테이블에서 실행하려는 샘플에 대한 행을 선택합니다. 실행 버튼을 클릭하고 팝업 창에서 확인 버튼을 클릭합니다.

4. 데이터 처리

  1. 데이터 분석 소프트웨어를 실행합니다. My Work(내 작업 ) 열에서 Import MassLynx Data(MassLynx 데이터 가져오기 ) 버튼을 클릭하여 새 창을 엽니다.
  2. 더하기 기호 버튼을 클릭하고 포지티브 모드에서 5개의 원시 파일을 모두 확인합니다. 그룹 이름을 입력하고 Create UNIFI Sample Set(UNIFI 샘플 세트 생성) 버튼을 클릭하여 데이터 가져오기를 시작합니다(그림 3A).
  3. 포지티브 모드에서 Analysis Method 파일을 두 번 클릭합니다. Processing 라벨을 클릭하고 Target by Mass 버튼을 클릭합니다. Target match tolerance(대상 일치 허용 오차) 및 Fragment match tolerance(조각 일치 허용 오차) 뒤의 입력 상자에 5ppm의 숫자를 입력합니다.
  4. Home(홈) 버튼을 클릭하고 Adducts(애드덕트) 버튼을 클릭합니다. +H 및 +Na 행을 선택하고 오른쪽 화살표 모양의 버튼을 클릭합니다. 저장 버튼을 클릭합니다(그림 3B).
  5. 네거티브 모드에서 Analysis Method 파일을 두 번 클릭합니다. Processing 라벨을 클릭하고 Target by Mass 버튼을 클릭합니다. Target match tolerance(대상 일치 허용 오차) 및 Fragment match tolerance(조각 일치 허용 오차) 뒤의 입력 상자에 5ppm의 수를 입력합니다.
  6. Home(홈) 버튼을 클릭한 다음 Adducts(애드덕트) 버튼을 클릭합니다. -H 및 +HCOO 행을 선택하고 오른쪽 화살표 모양의 버튼을 클릭합니다. 저장 버튼을 클릭합니다.
  7. My Work(내 작업) 열에서 Analysis(분석) 버튼을 클릭하여 새 창을 엽니다. 방금 가져온 데이터와 방금 만든 방법을 선택하고 다음 버튼을 클릭합니다. 파일 이름을 입력합니다. 분석 데이터가 저장된 폴더를 선택한 다음 마침 버튼을 클릭합니다.
  8. 프로세스 버튼을 클릭하고 결과가 나타날 때까지 몇 분 동안 기다립니다(그림 3C).
  9. 결과 테이블을 빈 양식에 복사합니다(그림 3D).

5. 결과 분석

  1. 결과 테이블에서 화합물을 선택합니다. 해당 2차 질량 스펙트럼이 오른쪽 하단에 표시됩니다(그림 4A).
  2. 테이블 모양의 버튼을 클릭하고 High Energy Fragments 옵션을 선택하여 2차 단편 이온 테이블을 표시합니다(그림 4B).
  3. 표에서 2차 단편 이온을 선택합니다. 2차 질량 스펙트럼에 해당하는 이온 피크 위로 마우스를 이동하면 해당 구조적 파괴가 화면에 표시됩니다(그림 4C).
    참고: 소프트웨어에서 제공하는 균열의 합리성을 수동으로 평가하고 2차 단편 이온을 기준으로 이성질체를 구별합니다.
  4. 드로잉 소프트웨어에서 단편화 패턴을 수동으로 그립니다.
    참고: 단편화 패턴의 예는 대표 결과 섹션에 자세히 설명되어 있습니다.

결과

BFH의 화학적 조성 식별을 대표 결과를 표시하기 위한 모델로 사용하였다. 용매 추출된 Gynura bicolor DC의 기본 피크 크로마토그램. 는 보충 파일 1-보충 그림 S1-S6에 나타내며, 관찰된 머무름 시간(RT), 성분명, 공식, 질량 대 전하 비율(m/z) 및 질량 오차는 표 S1-S6에 나열되어 있습니다. ZBTK에서는 UPLC-TOF-MS의 분리된 피크에서 35가지 종류의 화합물을 모두 식별했습니다. 보충 파일 1-보충 표 S1에 나타난 바와 같이, 주요 화학물질은 산(퀴닉산, DL-말산, 시트르산, o-쿠마르산, 및 3-O-트랜스-쿠마로일퀸산), 배당체(겐티오피크린, 피크로시드 II, 서프루티코시드 J, 코폴린, 및 보르네올-2-O-β-D-아피오푸라노실-(1→6)-β-D-글루코시드) 및 에스테르(빌로발라이드, 트리메틸시트레이트, 및 트랜스-O-글루코실-메틸-트랜스-신나메이트)를 함유하였다. ZBTK-CT에서는 25종의 추가 화합물이 검출되었고(보충 파일 1-보충 표 S2), 45종의 총 화합물이 관찰되었다.

클로로포름을 추출제로 사용했을 때 50가지 화합물이 모두 발견되었습니다. 그 중 28종의 추가 화합물에는 코로나산(coronaric acid), 산렝산(sanleng acid), 아그리몰 A(agrimol A) 및 메틸아르테미세이트(methyl artemisate)가 포함되었다(보충 파일 1-보충 표 S3). 석유 에테르를 추출제로 사용했을 때 44 종류의 총 화합물이 관찰되었습니다. notopterol, onjisaponin 및 cnideol B를 포함한 17 종류의 추가 화합물을 발견했습니다 (Supplemental File 1-Supplemental Table S4). 총 65 개의 화합물을 추출제로 사용하여 에틸 아세테이트를 사용하여 용매에서 수득하였다. 앞의 4가지 추출물과 비교하여, 다프네틴, 아세토바닐론 B, 스티그마스테롤-3-O-β-D-글루코시드 등 37종의 추가 화합물이 확인되었다(보충 파일 1-보충 표 S5). 부틸 알코올 추출물에서 우리는 렌교사이드 C, 크로몬, 아투라메텔린 F 및 데아세틸마트리카린-8-O-β-D-글루코피라노시드를 포함한 26종의 추가 화합물을 포함하는 67종의 총 화합물을 발견했습니다(보충 파일 1-보충표 S6). 요약하면, 우리는 6 개의 추출제의 모든 화합물 결과를 기반으로 168 개의 화합물을 발견했습니다.

UPLC-TOF-MS에서 화합물 유형의 절단 경로를 깊이 이해하기 위해 세 가지 화합물을 예로 선택했습니다. 산의 경우, m/z = 337.09222인 3-O-트랜스-쿠마로일퀴닉산은 가수분해 반응을 통해C7H10O5 또는C9H8O2 그룹을 손실하여 각각 m/z = 163.04116 또는 199.05557인 중간체를 형성할 수 있습니다(그림 4D). 에스테르의 경우, m/z = 385.11308인 트랜스-O-글루코실-메틸-트랜스-신나메이트는 다른 부위에서 C-C 절단을 통해 m/z = 153.07485 또는 135.04679의 중간체로 전환될 수 있습니다(그림 4E). 배당체의 경우, m/z = 385.11308인 시트러스 C는 지방족 사슬의 C-C 결합 절단을 통해 m/z = 272.09174의 중간체로 변형된 반면, C7H6O2 그룹의 손실은 m/z = 113.02534의 중간체로 이어졌습니다(그림 4F). 또 다른 경로에서는 벤젠 고리의 COC 결합이 끊어지면서 m/z = 163.11245의 중간체가 형성되고 헥소스 단위가 사라졌습니다.

분자 도킹의 대표적인 결과로 그림 4G,H에서 각각 2D 및 3D 구조를 나타냈습니다. 유전자 온톨로지 농축 분석은 생물학적 과정(BP), 세포 구성 요소(CC) 및 분자 기능(MF; 그림 4I). Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes 경로 주석 분석은 차등적으로 발현된 유전자의 경로 결과를 보여주었으며, 이는 유전자의 기능을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있습니다(그림 4J). 분자 도킹의 상세한 결과는 보충 파일 1-보충 표 S7 보충 파일 1-보충 그림 S7-S9에 나타내어져 있습니다.

figure-results-1
그림 1: 중국 전통 의학의 전처리 방법. (A) Gynura 바이컬러 DC. (B) 청소 및 건조. (C) 분쇄. (D) 유기 용매 첨가. (E) 초음파 추출. (F) 혼합물의 원심 분리. (G) 상층액의 여과. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-2
그림 2: UPLC-Q-TOF-MS/MS의 작동 절차. (A) 포름산나트륨 제제. (B) 질량 축 교정. (C) MS 튠. (D) 샘플 배치. (E) 질량 스펙트럼 획득. (F) 질량 스펙트럼 표시. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-3
그림 3: 데이터 처리 및 통합. (A) 데이터 변환. (B) 방법 수정. (C) 데이터 처리. (D) 결과의 통계적 분석. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-4
그림 4: 심층 결과 분석. (A) 2차 질량 스펙트럼. (B) 2차 단편 이온 디스플레이. (C) 골절 부위 표시. (D) 단편화 패턴 1. (E) 단편화 패턴 2. (F) 단편화 패턴 3. (G) 활성 성분 작용 목표의 시연. (H) 활성 성분 작용 대상의 3D 구조. (I) GO 농축 분석. (J) KEGG 경로 주석 분석. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

보충 파일 1: 화합물 식별, 분자 도킹 결과, 염기 피크 크로마토그램 및 네트워크 분석. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

토론

물 달인12 외에도, 유기 용매 추출은 TCM 전처리13의 또 다른 일반적인 방법이다. 유사 상 용해의 원리에 따라, 다양한 유기 용매(14)의 조합에 의해 수많은 성분이 추출되었다. 초음파 보조 추출은 TCM15에서 구성 요소를 얻는 데 사용되는 주요 방법 중 하나입니다. 초임계 이산화탄소 추출은 리그난16과 같은 특정 종류의 물질을 추출하는 데 좋습니다. 또한, 이온 액체(IL)에서 마이크로파 보조 추출은 기존의 유기 용매 추출에 대한 대안으로 조사되었습니다17. 그러나 마이크로파 에너지의 정밀한 제어는 달성하기 어렵기 때문에 에테르화 탈수 및 에스테르화 탈수와 같은 2차 반응을 유발할 수 있습니다.

충돌 에너지를 최적으로 설정하면 추가적인 2차 MS 단편 정보를 얻을 수 있습니다. 탠덤 MS, 즉 MSE 모드의 정보는 분자 이온 정보를 얻기 위해 낮은 에너지를 사용하거나 전체 스캔 정확한 질량 단편 이온18을 얻기 위해 높은 에너지를 사용하는 두 개의 병렬 교대 스캔에 의해 제공되었습니다. 고에너지 파라미터를 설정하는 동안, 10-35 V의 범위는 일반적으로 전구체 단편화 효율(precursor fragmentation efficiency19)을 향상시키기 위해 램프 전달 충돌 에너지에 사용된다.

방대한 양의 원시 MS 데이터는 고분해능 MS에서 생성되었으며, MS 스펙트럼의 분자 이온 피크와 MS/MS 스펙트럼의 단편 이온 피크를 포함하는 원시 MS 데이터는 철저하게 처리되고 통합되어야 합니다. 생물학적 샘플의 모든 대사 산물을 종합적으로 분석하는 것을 목표로 하는 MS 데이터 분석 소프트웨어20. 황산염 대사 산물의 스크리닝은 전체 MS 스캔 및 다차원 대사 산물 데이터의 데이터 의존적 획득을 기반으로 하였다21. 진화하는 기술을 기반으로 인공 지능 예측은 MS 데이터 분석의 실현 가능한 개발 방향이 될 것입니다.

대부분의 화합물은 이 방법으로 식별할 수 있습니다. 그러나, 제한된 2차 단편은 플라보노이드 및 탄닌을 포함한 모든 이성질체를 완전히 식별할 수 없습니다. 구조 식별을 달성하기 위해 연구자들은 탠덤 질량 분석법을 사용하여 화합물 구조8의 식별에 도움이 되는 단편 이온에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다. 전기분무 이온화 이온 또는 대기압 화학 이온화 소스의 한계를 감안할 때 고분해능 MS는 고분자 분석에 적합하지 않습니다. 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화는 단백질과 같은 거대 분자 화합물의 이온화를 촉진할 수 있습니다22. 요약하면, UPLC-Q-TOF-MS/MS는 TCM 화합물 식별에 가장 널리 적용되는 기술 중 하나입니다. 임상 의학 및 에너지 화학을 포함한 다른 분야에도 적용될 수 있는 잠재력이 있습니다.

공개 사항

저자는 경쟁하는 재정적 이익이 없음을 선언합니다.

감사의 글

이 연구는 중국 국가자연과학재단(National Natural Science Foundation of China, 82104881), 한의학 면역질환 치료 유전 및 혁신팀, 충칭 의학 과학 연구 프로젝트(충칭 보건 위원회와 과학기술국 공동 프로젝트)(2022DBXM007), 충칭 과학 연구소 성과 인센티브 및 지도를 위한 특별 프로젝트(cstc2022jxjl120005), 충칭 박사후 과학 재단 특별 프로젝트(2022CQBSHTB3035)의 지원을 받았습니다. 용족과 중년을 위한 충칭 고위 의료 인재 프로그램, 충칭 과학 기관 프로그램(독립 연구 프로젝트 No.2022GDRC015).

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
클로로포름Sinopharm 화학 시약Co., LtdCAS 67-66-3
에탄올ChuandongChemicalCAS 64-17-5
에틸 아세테이트 Chuandong화학CAS 141-78-6
액체 크로마토 그래프WatersACQUITY Class 1 plus
MassLynxWaters V4.2MS 제어 소프트웨어
n-부틸 알코올ChuandongChemicalCAS 71-36-3
석유 에테르ChuandongChemicalCAS 8032-32-4
사중극자 비행 시간 질량 분석기WatersSYNAPT XS
UNIFIWaters데이터 분석 소프트웨어

참고문헌

  1. Lin, P., et al. Qualitative and quantitative analysis of the chemical profile for gualou-xiebai-banxia decoction, a classical traditional chinese medicine formula for the treatment of coronary heart disease, by uplc-q/tof-ms combined with chemometric analysis. J Pharm Biomed Anal. 197, 113950(2021).
  2. Hui, D., et al. Uplc-q-tof/ms-based metabolomic studies on the toxicity mechanisms of traditional chinese medicine chuanwu and the detoxification mechanisms of gancao, baishao, and ganjiang. Chinese J Nat Med. 13 (9), 687-698 (2015).
  3. Newman, D. J. Modern traditional chinese medicine: Identifying, defining and usage of tcm components. Adv Pharmacol. 87, 113-158 (2020).
  4. Liu, S., Yi, L. Z., Liang, Y. Z. Traditional chinese medicine and separation science. J Sep Sci. 31 (11), 2113-2137 (2008).
  5. Yuan, L., et al. Rapid classification and identification of complex chemical compositions in traditional chinese medicine based on uplc-q-tof/ms coupled with data processing techniques using the kudiezi injection as an example. Anal Methods. 7 (12), 5210-5217 (2015).
  6. Wang, F., et al. Hplc coupled with chemical fingerprinting for multi-pattern recognition for identifying the authenticity of clematidis armandii caulis. JoVE. (189), e64690(2022).
  7. Gao, Y., et al. Ultra high-performance liquid chromatography-mass spectrometry and self-established database analysis of chinese herbal medicine components. JoVE. (201), e66091(2023).
  8. Fu, X., et al. Standardized identification of compound structure in tibetan medicine using ion trap mass spectrometry and multiple-stage fragmentation analysis. JoVE. (193), e65054(2023).
  9. Wang, Y., et al. Comparison of morphological and physiological characteristics in two phenotypes of a rare and endangered plant, begonia fimbristipula hance. Photosynthetica. 54, 381-389 (2016).
  10. Zhang, P., et al. Response of population canopy color gradation skewed distribution parameters of the rgb model to micrometeorology environment in begonia fimbristipula hance. Atmosphere. 13 (6), 890(2022).
  11. Yu, L., Ning, L., Youzhen, D. Studies on microwave extraction of the pigment from begonia fimbristipula hance. Guangdong Trace Elements Science. 11 (10), 60-63 (2004).
  12. Xiao, Q., et al. Novel fusion protein consisting of metallothionein, cellulose binding module, and superfolder gfp for lead removal from the water decoction of traditional chinese medicine. ACS Omega. 5 (6), 2893-2898 (2020).
  13. Huang, H., et al. Using multiple light scattering to examine the stability of phyllanthus emblica l. Extracts obtained with different extraction methods. JoVE. (194), e65130(2023).
  14. Miao, W. G., Tang, C., Ye, Y., Quinn, R. J., Feng, Y. Traditional chinese medicine extraction method by ethanol delivers drug-like molecules. Chin J Nat Med. 17 (9), 713-720 (2019).
  15. Olejar, K. J., et al. Ultrasonic-assisted extraction of cannabidiolic acid from cannabis biomass. JoVE. (183), e63076(2022).
  16. Zhu, H. Y., et al. Sedative and hypnotic effects of supercritical carbon dioxide fluid extraction from schisandra chinensis in mice. J Food Drug Anal. 24 (4), 831-838 (2016).
  17. Lin, X., Wang, Y., Liu, X., Huang, S., Zeng, Q. Ils-based microwave-assisted extraction coupled with aqueous two-phase for the extraction of useful compounds from chinese medicine. Analyst. 137 (17), 4076-4085 (2012).
  18. Wu, T., Lv, H., Wang, F., Wang, Y. Characterization of polyphenols from lycium ruthenicum fruit by uplc-q-tof/mse and their antioxidant activity in caco-2 cells. J Agric Food Chem. 64 (11), 2280-2288 (2016).
  19. Distler, U., et al. Drift time-specific collision energies enable deep-coverage data-independent acquisition proteomics. Nat Methods. 11 (2), 167-170 (2014).
  20. Sawada, Y., et al. Widely targeted metabolomics based on large-scale ms/ms data for elucidating metabolite accumulation patterns in plants. Plant Cell Physiol. 50 (1), 37-47 (2009).
  21. Zhang, X. M., et al. Data-dependent acquisition based high-resolution mass spectrum for trace alternaria mycotoxin analysis and sulfated metabolites identification. Food Chem. 364, 130450(2021).
  22. Downard, K. M. Indirect study of non-covalent protein complexes by maldi mass spectrometry: Origins, advantages, and applications of the "intensity-fading" approach. Mass Spectrom Rev. 35 (5), 559-573 (2016).

재인쇄 및 허가

태그

초고성능 액체 크로마토그래피사중극자 비행 시간형 질량분석기시료 전처리용매 추출페놀산플라보노이드 이성질체전통 중약