Summary
Способ видовой идентификации ботанического материала путем непосредственного анализа в режиме реального времени с высоким разрешением масс-спектрометрии и многомерного статистического анализа представлена.
Abstract
Показано, что прямой анализ в режиме реального времени с высоким разрешением масс-спектрометрии может быть использован для получения масс-спектрального анализа профилей ботанических материала, и что эти химические отпечатки пальцев могут быть использованы для идентификации видов растений. Масс-спектральные данные могут быть быстро и в высокой пропускной способности образом получены без необходимости экстракции образца, дериватизации или регулирование рН шагов. Использование этого метода минует задачи, связанные с более традиционными методами, включая длительные хроматографии времени анализа и ресурсоемких методов. Высокие возможности пропускной способности прямого анализа в реальном времени с высоким разрешением-протокола масс-спектрометрии, в сочетании с многофакторного статистического анализа обработки данных, обеспечивают не только классовую характеристику растений, но также дают информацию видов и сортовой. Здесь, метод демонстрируется с двумя психоактивных продуктов растительного происхождения , КРАТОМ (Кратом) и дурмана(Дурман), которые были подвергнуты непосредственному анализу в режиме реального времени с высоким разрешением масс-спектрометрии с последующей статистической обработкой анализом масс спектральных данных. Применение этих инструментов в тандеме позволило заводу материалы, которые будут быстро идентифицированы на уровне разнообразия и видов.
Introduction
На протяжении тысячелетий, психоактивные натуральные продукты были использованы в шаманских ритуалах, злоупотребляли за их психотропные атрибутов и поглотил своими целебными свойствами. При приеме внутрь этих растений и связанных с ними растительных веществ могут быть значительными в тех областях, где они являются эндемичными, и они имеют социальное и экономическое значение. Однако в последнее время наблюдается резкое увеличение использования этих "естественных" лекарств из-за легкости доступности через интернет-коммерции. Понимание того, что эти вещества являются безопасными для использования в сочетании с увеличенным разгоном владения и использования более традиционных препаратов и злоупотребления синтетическими веществами, способствовали всплеску злоупотребления наркотиков растительного происхождения. Это, как правило, трудно с помощью визуализации, чтобы отличить эти продукты и безвредным растительного материала, и, следовательно, существует интерес к разработке методов, которые можно использовать по идентификации этих продуктов. Однако обычные аналитические методы установкиидентификация видов являются длительными и нецелесообразно выполнять. Кроме того, процесс разработки методов времени и ресурсов. Эти факторы сделали крафта законодательства, чтобы обуздать использование этих веществ значительно отстают от темпов эскалации злоупотребления ими. Таким образом, есть несколько законов , которые регулируют производство, изготовление, продажа и потребление многих из этих природных психоактивных веществ и , как таковые, существуют сотни растений злоупотребления доступными для пользователей в тысячах различных форм. 1,2
Два таких наркотиков растительного происхождения злоупотребления являются КРАТОМ, широко известный как Kratom, и растения из рода дурмана, а именно D. дурмана, Д. свирепый и D. inoxia. Kratom и дурман являются незапланированными в Соединенных Штатах, но администрация по борьбе с наркотиками и перечислил в качестве лекарственных средств, вызывающих озабоченность. 3,4 Kratom характеризуется наличием психоактивных соединений митрагининй 7-hydroxymitragynine, а также другие не психоактивные алкалоиды включая mitraphylline, paynantheine, corynoxeine и rhynchophylline. 4-8 Психоактивные свойства Datura SPP. приписываются атропин и скополамин, но целый ряд других тропана алкалоидов были идентифицированы в растениях. 9-12 Оба Kratom и дурмана были вовлечены в отравлений и несчастных случаев, а также их идентификация становится все более необходимым в обоих судебных и токсикологических контекстах, а злоупотребление этих продуктов находится на подъеме. 13-16
По большому счету, традиционные методы, используемые для анализа судебно-медицинской экспертизы материалов наркотиков, таких как цветные тесты, микроскопии и комбинационного и инфракрасной спектроскопии, используются в правиле-в / правилах из Предположительный емкости. Дефис методы, такие как ГХ-МС и жидкостной хроматографии-масс-спектрометрии (LC-MS), являются методы анализа Подтверждающие на основе сравнения профилей обнаруженных аналитовРабочей группе по научным по анализу изъятых наркотиков (SWGDRUG) библиотечных стандартов. 17 Стадии обработки пробы, которые выполняются до анализа , включая пульверизации, экстракции, дериватизации и испарения, можно добавить часы на время выполнения и фальсифицировать образца, 9,11 , 18,19 делая анализ растительных препаратов менее проста по сравнению с другими традиционными для злоупотреблением наркотиками , как кокаин или героин. Кроме того, отдельные программы хроматографические должны быть разработаны для каждого интересующего продукта, что делает реализацию стандартных оперативных протоколов для каждого вида или разновидности лекарственного средства на растительной основе злоупотребления весьма непрактичной для рутинного судебных дел.
Прямой анализ в реальном времени с высоким разрешением масс-спектрометрии является окружающей среды ионизации метод масс-спектрометрии, что позволяет обойти некоторые из проблем, связанных с обычными аналитическими методами. Газы, жидкости, твердые вещества, порошки, ТСХ пластины и завод матерМВЛ могут быть проанализированы непосредственно с помощью прямого анализа в реальном масштабе времени-масс - спектрометрии с высокой разрешающей способностью , и оба полярных и неполярных соединений могут быть легко обнаружены в сложных матрицах. 20-22 Кроме того, исследования показали , что психоактивные соединения могут быть быстро идентифицированы в Растительный материал путем непосредственного анализа в реальном времени с высоким разрешением масс - спектрометрии, а также информацию видоспецифичного можно почерпнуть из статистической обработки массовых спектральных данных. 22-26
Здесь мы покажем , что непосредственный анализ в реальном времени с высоким разрешением масс - спектрометрии может быть использован для быстрой оценки различных растительных материалов (например, растения, порошки, экстракты и семена) для их психоактивных компонентов, а также о том , что виды и разновидности растительной полученные продукты могут быть определены в быстрой и высокой пропускной способностью образом. Анализ судебнохимически соответствующего ботанического материала без необходимости стадий подготовки проб или длительного хроматографическогоанализ о времени выполнения, в дополнение к идентификации видов растений сообщается.
Protocol
1. Подготовка растительных материалов
- Кратом Свежие листья Материал
- Используйте 6 мм отверстие диаметром штампа , чтобы создать единообразные Chads из Kratom листового материала из M. Спесиоза завод. Повторить 5 раз.
- Кратом Порошок Extraction
- Смешайте 5 мл этанола и 5 мл дистиллированной воды, чтобы создать 1: 1 смесь растворителей для экстракции.
- В пробирку микроцентрифужных 1,5 мл, приостановить небольшое количество (~ 5 мг) порошка Kratom Бали в 1 мл 1: 1 EtOH: H 2 O , смесь указанных растворителей. Повторить 5 раз.
- Разрушать ультразвуком Kratom Бали образцы экстракта порошка в ультразвуковой ванне в течение 30 мин при комнатной температуре.
- Центрифуга Kratom Бали образцы экстракта порошка в течение 2 мин при 750 мкг при комнатной температуре.
- Декантируйте растворителя из остаточного порошка для последующего анализа.
- Подготовка семян дурмана
- Срезе D. Stramониевая семян пополам по поперечной плоскости с помощью лезвия бритвы. Повторите с использованием 5 различных семян.
- Повторите эти действия для D. inoxia и D. Семена Ferox.
2. Анализ прямых в реальном времени Источник ионов Параметры
- Газ Температура нагревателя
- Установите температуру нагревателя газа источника ионов до 350 ° C.
- Режим Ion
- Провести анализ в режиме положительных ионов с сеточного напряжения 250 В.
- Гелий скорость потока газа
- Установить расход газа гелия до 2,0 л / сек.
3. Время пролета масс-спектрометре Параметры
- Диафрагменные Напряжения
- Установите напряжение диафрагмы 1 до 20 В и напряжение диафрагмы от 2 до 5 В.
- Кольцо объектива и Пик напряжения
- Отрегулируйте напряжение кольцо объектива до 5V и изменение пиков напряжения до 600 В.
- Масс - спектральный приобретение
- Установите масс - спектрометрический скорость съемки до 1 спектра в секунду в течение диапазоне масс т / г 60-800.
- Масс - спектрометр Разрешающая способность
- Установите разрешающую способность масс-спектрометра до 6000 FWHM.
4. Анализ растительных материалов
- Анализ Kratom листьев
- Нажмите "Start Run" в серийном программном обеспечении управления спектрометром. Приостановить Чаде растительного материала между источником ионов и масс-спектрометра (входное отверстие примерно в 2 см от входного отверстия) с помощью пинцета, пока не будет получен спектр. Повторите 5 раз с помощью отдельных Chads растительного материала.
- Откалибруйте спектр с полиэтиленгликолем 600 (ПЭГ).
- Dip закрытый конец капиллярной трубки температурой плавления в стандарт ПЭГ. Приостановка капилляр с покрытием betwееп источник ионов и масс-спектрометр на входе.
- После анализа стандарта PEG, нажмите кнопку "Стоп", чтобы завершить аналитический прогон.
- Нажмите "Start Run" в серийном программном обеспечении управления спектрометром. Приостановка небольшое количество высушенного листа материала между ионным источником и входом масс-спектрометр с помощью пинцета, пока не будет получен спектр. Повторите 5 раз, анализируя новый растительный материал каждый раз.
- Откалибруйте спектр с PEG.
- Dip закрытый конец капилляра в стандарт PEG. Приостановка капилляр с покрытием между ионным источником и входным отверстием масс-спектрометра.
- После анализа стандарта PEG, нажмите кнопку "Стоп", чтобы завершить аналитический прогон.
- Анализ Kratom порошка
- Нажмите "Start Run" в серийном программном обеспечении управления спектрометром. Dip закрытый конец точки плавления капилляра в порошок Kratom.
- Suspend капилляр с покрытием между ионным источником и входным отверстием масс-спектрометра до спектра получается. Повторить анализ 5 раз с новым капилляра каждый раз.
- Откалибруйте спектр с PEG.
- Dip закрытый конец капилляра в стандарт PEG. Приостановка капилляр с покрытием между ионным источником и входным отверстием масс-спектрометра.
- После анализа стандарта PEG, нажмите кнопку "Стоп", чтобы завершить аналитический прогон.
- Анализ экстракта Kratom
- Погрузитесь закрытый конец капиллярной трубки в экстракт.
- Приостановка капиллярную трубку в держатель 12-образца на линейного рельса, прикрепленного к масс-спектрометре. Повторите 5 раз с помощью другого экстракта каждый раз.
- Нажмите "Start Run" в серийном программном обеспечении управления спектрометром. С помощью панели управления, нажмите кнопку ">" для продвижения линейного рельса через поток ионов со скоростью 1 мм / с дособирать спектры.
- Откалибруйте спектр с PEG.
- Dip закрытый конец капилляра в стандарт PEG. Приостановка капилляр с покрытием между ионным источником и входным отверстием масс-спектрометра.
- После анализа стандарта PEG, нажмите кнопку "Стоп", чтобы завершить аналитический прогон.
- Анализ семян Datura
- Нажмите "Start Run" в серийном программном обеспечении управления спектрометром. Приостановить семян половину Datura между ионным источником и входным отверстием масс - спектрометр с помощью пинцета , пока спектр не собирается. Убедитесь в том, что боковой вырез ориентирован перед источником ионов. Повторите 5 раз, анализируя новое семя половину каждый раз.
- Откалибруйте спектр с PEG.
- Dip закрытый конец капилляра в стандарт PEG. Приостановка капилляр с покрытием между ионным источником и входным отверстием масс-спектрометра.
- После анализа стандарта PEG,выберите кнопку "Стоп", чтобы завершить аналитический прогон.
- Повторите шаги 4.4.1-4.4.3 для каждого вида Datura.
5. Обработка данных
- Перевод файлов данных
- В программе обработки данных, выберите Файл, "Перевести DART файлы" с "автоматической калибровки" включен, для создания калиброванных файлов данных.
- Щелкните левой кнопкой мыши и перетащите рамку вокруг первого пика на хроматограмме и выберите "Среднее значение", чтобы создать усредненный спектр.
- Щелкните правой кнопкой мыши и растяните рамку вокруг области, где не была собрана не образец и выберите "Average весь ящик в качестве фона" вычесть фон от усредненного спектра.
- Сохранить спектр масс в виде текстового файла.
- Повторите шаги 5.1.1-5.1.4 для каждого пика в хроматограмме, чтобы создать усредненный спектр для каждого реплицировать в файле.
- Повторите шаги 5.1.2-5.1.5 для каждого файла собранной.
6. Статистический анализ
- Анализ главных компонентов
- В разделе Classify спектрального анализа программного обеспечения (см перечень материалов), на вкладке "Настройка", создавать классы для обработки данных, выбрав "Add Class".
- Импорт текстовых файлов данных, выбрав "Добавить файл (ы)".
- Назначение файлов данных к соответствующему классу растений путем выбора текстовых файлов и "Установить класс для выбранных файлов".
- Выбор функции массы для дискриминации со стороны MS из обучающего набора и установленного порогового значения% до 1%.
- Установите массовый допуск (MMU) до 10 и выберите "Построить векторы из файлов данных".
- В разделе "Compute", выполнить анализ главных компонентов, установив флажок для 3D PCA Graph и выберите "Рассчитать".
- Выполните проверку кросс-отпуск один из выбрав "Подтвердить (МЕДЛЕННО!)."
- На вкладке Частота участка спектрального анализа программного обеспечения, генерировать тепловую карту данных, выбрав "Тепловая карта".
- Выберите "Threshold сохраненных данных", чтобы установить порог изобилие до 1%.
- Экспорт карту тепла в электронную таблицу, выбрав команду "Сохранить Теплокарта в Excel."
- В программе электронных таблиц, сохранить экспортированный карту тепла в виде текстового файла.
- Иерархическая кластерный анализ
- Импорт карту тепла в качестве текстового файла в Cluster 3.0 программного обеспечения.
- На вкладке иерархическом в Cluster 3.0, под Гены и массивам, флажков "кластер" и "Рассчитать веса". Установить порог отсечения на уровне 0,1 и показателем 1. Выберите одиночной связи кластеризацию для выполнения анализа.
- Просмотр сгенерированный .cdt файл данных в Java Treeview.
Representative Results
Представитель мягкой ионизации в режиме положительных ионов прямой анализ в режиме реального времени с высоким разрешением данных масс - спектрометрии продуктов Кратом и семена Datura показаны на рисунках 2 и 3. Различные соединения ранее выделены из М. зресюза, в том числе митрагинин (С 23 Н 30 N 2 O 4 + H +, м / з 399,2284) и 7-hydroxymitragynine (С 23 Н 30 N 2 O 5 + Н +, м / з 415,2233), были обнаружены во всех четырех образцы и соответствующие данные измерений массы представлены в таблице 1. 4-8 данные представитель Datura показаны на рисунке 3 и подписные биомаркеров , включая атропин (C 17 H 23 NO 3 + Н +, м / з 290,1756) и скополамин (с 17 H 21 NO 4 + H + М / з 304,1549) были обнаружены в трех видов. Данные масс - измерения , связанные с рисунке 3 представлены в таблице 2. 9-12 Составные идентичности были подтверждены с помощью элементарного определения состава, согласования изотопов, и сопоставление отчетов в литературе. 23-24
Тепловая карта визуализации прямого анализа в режиме реального времени с высокой разрешающей способностью масс - спектрометрии спектров Kratom и дурмана показаны на рисунке 4. Данные , представленные были использованы анализа главных компонент (PCA) , чтобы различать два класса растительных препаратов злоупотребление (рисунок 5). ППТС участок был построен с использованием десяти полнометражных масс (перечислены в таблице 3), с синими кругами , представляющими данные кратоме и красные квадраты , представляющие данные дурмана. Комфортные массы выбранные соответствует различным алкалоидов представляем вДурман или Mitragyna SPP., В том числе психоактивные соединения атропин, скополамин, митрагинина и 7-hydroxymitragynine. 23-24 Три основных компонента составили 75,26% дисперсии и оставить-один из кросс - валидации (LOOCV) составила 100%. Участок РСА ясно показывает , что данные Kratom и данные Datura хорошо разрешены друг от друга. Анализ PCA также показал , что отдельные сорта Kratom и различные виды дурмана могут быть идентифицированы и отличаются друг от друга (рисунок 6). LOOCV был 94.29% с тремя основными компонентами покрытия 75,26% дисперсии. Два сорта Kratom (Бали в синих кругов и Rifat в красных квадратах) кластера вместе, показывая , что они принадлежат к виду M. зресюза, но разрешаются друг от друга, демонстрируя , что они представляют собой различные сорта. Кроме того, группа видов дурмана вместе и отделены от М. зрданные eciosa, но каждый из отдельных видов дурмана (Д. inoxia в зеленых треугольников, Д. дурмана в розовых квадратов и Д. Ferox в бирюзовых кругах) четко различаются. Несмотря на точку данных для D. дурман , появляясь быть выбивающихся, семя правильно классифицируется как D. дурман , а не D. inoxia использованием PCA. Самое главное, что разница в цвете семян между D. дурмана и D. inoxia подтверждает это разные виды и что точка данных идет речь , не может быть D. inoxia.
Иерархическая кластеризация (рисунок 7) был выполнен без выбора априори художественных масс. Вместо этого вся группа спектральных наборов данных , охватывающих диапазон масс м / г 60-800 была импортирована в программное обеспечение с открытым исходным кодом и геномная кластерной образовывалось дендрограммы показывая эти данные. Результаты Oе HCA также показал класс, видов и разнообразие дифференциации исключительно на основе прямого анализа масс-спектрометрии в реальном времени с высоким разрешением полученных данных и подтвердили те из РСА-анализа. Два класса наркотиков растительного происхождения злоупотреблений, Kratom и дурмана, были разделены на отдельные клады из дендрограммы. Кроме того, сорта и Рифат Бали из Kratom были изолированы друг на отдельные суб-клады в пределах класса Kratom. Точно так же, Д. inoxia, Д. свирепый и D. дурмана были решены в свои клады видами в пределах класса дурмана.
Рисунок 1. Изображение M. Спесиоза (Kratom) продукты и Datura SPP семена: с Бали Kratom сушеных листьев; б:.. порошковая Bali Kratom; C: Рифат Kratom живой завод;
Рисунок 2. Прямой анализ в режиме реального времени с высоким разрешением-масс - спектрометрия положительных ионов спектров М. Спесиоза (Kratom) продукты: с Рифат свежих листьев, б:. Бали сушеных листьев; C: Бали порошок; d: Бали экстракт порошка. Данные измерений массы , связанные с этими спектров приведены в таблице 1. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 3. Прямой анализ в режиме реального времени с высокой разрешающей способностью масс - спектрометрия положительных ионов спектров Datura SPP. . Семена: с D. свирепый; б: D. inoxia; C: D. дурмана. Данные измерения массы , связанные с этими спектров приведены в таблице 2. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 4. Тепловая карта визуализации прямого анализа в режиме реального времени , высокое разрешение масс - спектрометрии спектров Кратом и Datura растительных материалов. Приветпики интенсивности СТГ показаны в темно - красных и нижних пиков интенсивности показаны в более светлых оттенков. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 5. Анализ главных компонент (PCA) участок Кратом и Datura продуктов построены с использованием прямого анализа в реальном времени данных высокого разрешения масс - спектрометрии происхождения. Три основных компонентов (ПК) составили 75,26% вариации, а отпуск-один- перекрестное проверки (LOOCV) составила 100%. Комфортные массы , используемые для РСА, приведены в таблице 3. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 6. Анализ главных компонент (PCA) участок Кратом и Datura продуктов с использованием прямого анализа реальных данных масс - спектрометрии временным разрешением высокой. Назначение класса были основаны на разновидности (Kratom) или вида (Datura) из растительных материалов. Три основных компонентов (ПК) составили 75,26% вариации и отпуска-один-аут перекрестной проверки (LOOCV) составила 94,29%. Комфортные массы , используемые для PCA приведены в таблице 3. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 7. Иерархические результаты кластеризации получены с использованием прямого анализа в реальном масштабе тимне- с высокой разрешающей способностью масс - спектрометрия-полученные данные анализа Кратом и Datura растительных материалов. Два класса растений четко разделены на две отдельные ветви в дендрограммы ( как показано в синих и красных скобках для Kratom и дурмана, соответственно). Виды семян дурмана также разрешены друг от друга ( как показано на зеленый, бирюзовый и розовый пунктирная коробки для Д. inoxia, Д. Ferox и Д. дурмана соответственно). В Kratom растительные материалы отделены друг от друга разнообразием (показаны красным и синим пунктирная ящики для Rifat и Бали, соответственно). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Таблица 1. Данные измерений массы , связанные с мягкой ионизации спектров Kratom продКТС , представленные на рисунке 2. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой таблицы.
Таблица 2. Данные измерения массы , связанные с мягкой ионизации спектров семян Datura , представленных на рисунке 3. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой таблицы.
Таблица 3. Характеристика массы , используемые для анализа главных компонент участке Кратом и Datura продуктов , показанных на рисунках 5 и 6.
Discussion
Способность идентифицировать наркотиков растительного происхождения злоупотребления приобретает все большее необходимость в связи с резким ростом в области маркетинга, продажи и потребления внеплановых психоактивных веществ. 2 Традиционные методы идентификации ботанического материала обычно включают характеристику физических особенностей в сочетании с анализом химические компоненты по дефис методами спектрометрических хроматографического масс. Тем не менее, оба этих подхода настоящее время проблемы с обтекаемой анализа. Физические характеристики растений часто разрушены , когда растения сушат, измельчают или извлечены в ходе производственного процесса и , как таковой, часто бывает трудно отличить один тип растений на основе психотропного продукта от другой на основе одних только физических особенностей. 23 Анализ хроматографического масс-спектрометрические методы могут позволить идентификацию психоактивных соединений в матрицах растений, но подготовка проб и развитие метод разй ресурсоемким, а также создание новых протоколов для каждого сорта или вида лекарственного средства на растительной основе злоупотребления непрактично во многих лабораториях судебно-медицинской химии.
Прямой анализ в реальном времени с высоким разрешением масс-спектрометрии позволяет обойти некоторые из этих проблем, так как комплексные матрицы, такие как листья, порошки, экстракты и семена могут быть проанализированы с небольшим количеством подготовки проб. Несмотря на комплексных матриц материалов дискретизированных здесь, психоактивные компоненты были легко идентифицировать, даже при концентрациях нанограмм, 21 из - за высокой чувствительности масс - спектрометра. Семена, листья и порошки были продемонстрированы быть легко проанализированы с помощью прямого анализа в реальном масштабе времени высоких масс-спектрометрии с разрешением, а также различные другие виды материалов также могут быть выбраны таким же образом, в том числе для ТСХ пластин, валюты, таблетки, цветы, твердая фаза микроэкстракция (SPME) волокон и даже насекомых puparial оболочки. 21-22 Через точные масс - анализис, элементного определение состава и изотопного соответствия, биомаркеры и соединения можно идентифицировать, независимо от того, содержатся соединения в листе, наносили на ТСХ-пластинку или нанесенную на капиллярной трубке.
Прямой анализ в реальной методологии спектрометрии массового разрешения времени высокой может быть использован для обтекаемой анализа, поскольку есть очень мало параметров, которые должны быть изменены от эксперимента к эксперименту. Анализ может быть выполнен в режиме отрицательных ионов положительных ионов или, и молекулы до 3000 а.е.м. могут быть обнаружены в обоих случаях. Ионизация в режиме положительных ионов происходит за счет переноса протона из активированных кластеров воды, 21 и любое соединение с протонным сродством более высокой , чем у воды будет ионизируется. При этом режиме положительных ионов использовалось из-за высокого сродства к протону алкалоидов, что приводит к их легко ионизируется протонирования. Анализ в режиме отрицательных ионов может быть использован для успешного обнаружения HydrocarbДополнения (как O 2 аддуктов) 21, взрывчатых веществ 27 и органические кислоты , такие как артезуната в малярийных лекарств. 28 Благодаря методу ионизации переноса протона и невозможности производить многозарядных ионов, непосредственный анализ в режиме реального времени с высокой разрешающей способностью массы спектрометрия ограничивается в основном анализом малых молекул до 3000 а.е.м..
Кроме режима ионизации, температура ионного источника является важным параметром, и соответствующая температура в значительной степени зависит от анализируемого образца. Например, важно, чтобы использовать более низкие температуры (~ 250 ° C) для анализа ТФМЭ волокна, чтобы предотвратить разрушение материала покрытия на волокна, в то время как более высокие температуры (~ 500 ° С), следует использовать для анализа аминокислот десорбции и последующей ионизации. Здесь, анализы растительных материалов были проведены при температуре 350 ° C, так как это позволяет ионизацией алкалоидов и других соединений, представляющих интерес си вызывая пиролиз соединений в матрице растений.
Прямой анализ в реальном масштабе спектрометрического анализа массовой временным разрешением высокой не только позволяет идентифицировать психоактивных компонентов растительного материала на основе точных масс, элементарного определения состава и соответствия изотопов, но она также производит уникальные химические отпечатки пальцев, которые могут быть использованы для идентификации видов с использованием многомерный статистический анализ с высокой воспроизводимости результатов, даже при небольших наборов данных. Многомерный статистический анализ был применен к широкому кругу прямого анализа в реальном времени высоких масс-спектрометрии разрешающей способностью, в том числе, которые получены из древесины, puparial оболочек, семян, листьев материала, и биодизель fuelstocks, демонстрируя универсальность и воспроизводимости способа. 22-26 возможности высокой пропускной способностью прямого анализа в режиме реального времени с высоким разрешением масс - спектрометрии позволяют приобретение большого количества масс SPECTRAl данные в течение короткого периода времени, и большое количество повторов, необходимых для статистического анализа легко получены с использованием этого метода. Прямой анализ в режиме реального времени с высоким разрешением масс - спектрометрия масс - спектрального набора данных дурмана и Kratom состояла из более чем 100 индивидуальных спектров , которые были собраны с менее чем за час от общего объема инвестиций времени. Для того, чтобы получить такое же количество спектров с использованием ГХ-МС с печи с температурой программы 30 минут займет примерно 50 часов, без учета дополнительного времени для этапов подготовки проб, таких как экстракция или дериватизации.
Анализ главных компонент может быть использован, чтобы выделить вариации между наборами растительных веществ, основанных на наличии и интенсивности отдельных художественных масс. Обработка статистический анализ обеспечивает идентификацию видов, а также другую полезную информацию сортовым. Другие методы статистического анализа, такие как иерархический кластерный анализ (HCA), также может бытьприменяется без выбора априори художественных масс. Результаты HCA комплексных химических отпечатков пальцев показывают , что бесконтрольное статистический анализ может быть успешно применен для идентификации видов растений на основе препаратов злоупотребления. 25
Виды дискриминации судебно-ботанической материала путем прямого анализа в реальном времени с высоким разрешением масс-спектрометрии была продемонстрирована с использованием идентификации психотропных веществ и других биомаркеров в масс-спектров мягкой ионизации, а также применение многомерного статистического анализа. Применение двух типов статистического анализа показали, что не только класс препарата на растительной основе злоупотребления могут быть идентифицированы, но и о том, что разнообразие и виды указанного лекарственного средства может быть определено на основе уникальных химических отпечатков пальцев, наблюдаемых с помощью прямого анализа в режиме реального времени с высоким разрешением масс-спектрометрии. Изложенный здесь метод позволяет быстро, с высокой пропускной идентификации мий психотропные вещества, таким образом, обходит проблем, возникающих в обычных аналитических методов, а также обеспечивает судебно-лаборатории с помощью для характеристики и определения психоактивных растительного материала без времени и ресурсов интенсивное развитие метода. Этот протокол может быть распространен на видовой дифференциации различных других материалов растительного происхождения. 22-26
Acknowledgments
Авторы выражают глубокую признательность в Университет Олбани-SUNY фонда президентских инициатив по научным исследованиям и стипендии в криминалистике и грант кибербезопасность, грант Национального научного фонда (грант № 1310350) и Национальный институт юстиции гранта (грант № 2015-DN-BX- K057) в оперативную память. Мы также признаем, Жюстин Е. Гиффена для принятия фотографии растительных материалов.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| AccuTOF Mass Spectrometer | JEOL USA, Inc. | ||
| DART-SVP Ion Source | IonSense, Inc. | DART-SVP | |
| Linear Rail System | IonSense, Inc. | HW-10029 | |
| Hole puncher (6 mm) | Swingline | A7074005 | |
| One-Pint Compact Ultrasonic Cleaner | Cole-Palmer | EQ-08849-00 | |
| 1.5 ml Eppendorf Microcentrifuge tubes | Fisher Scientific | 02-682-550 | |
| AccuSpin Micro 17R Centrifuge | Fisher Scientific | 13-100676 | |
| #9 Stainless Steel Razor blade | Stanley | 11-515 | |
| Dip-it Tip Holder | IonSense, Inc. | SCT-70003 | |
| Dip-it Tips | IonSense, Inc. | DPT-110 | |
| Melting Point Capillary | Krackeler Scientific | 1-9530-3 | |
| Polyethylene glycol (600) | Sigma Aldrich | 81180 | |
| Rifat Kratom Live Plant | World Seed Supply Kratom Collection | LIVEKRATOMPLANT | |
| Bali Kratom Dried Leaf | The Kratom King | OZKRAPCOM | |
| Bali Kratom Powder | The Kratom King | OZKRAPCOMPOW | |
| Datura stramonium seeds | Horizon Herbs LLC | PDATUJ | |
| Datura inoxia seeds | Horizon Herbs LLC | PDATUM | |
| Datura ferox seeds | Georgia Vines | 255/737 | |
| Ethanol, anhydrous | Krackeler Scientific | 1328-E402-4L | |
| Mass Mountaineer Spectral Analysis Software | mass-spec-software.com | MM-20030-PCA-DVD | |
| TSSPro3 Data Processing/Data Reduction Software | Shrader Labs | ||
| Cluster 3.0 | http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/software/cluster/software.htm | Open Source Software | |
| Java Treeview | http://jtreeview.sourceforge.net/ | Open Source Software |
References
- Authority, E.F.S. EFSA Compendium of botanicals that have been reported to contain toxic, addictive, psychotropic or other substances of concern onrequest of EFSA. EFSA Journal. 7, 1-100 (2009).
- The challenge of new psychoactive substances: list of plant-based substances (20 Substances). , UNODC. 101-102 (2013).
- Kratom (Mitragyna speciosa Korth). , US Drug Enforcement Administration. Available from: http://www.deadiversion.usdoj.gov/drug_chem_info/kratom.pdf (2013).
- Jimson Weed (Datura stramonium). , US Drug Enforcement Administration. Available from: http://www.deadiversion.usdoj.gov/drug_chem_info/jimson_w.pdf (2013).
- Jansen, K., Prast, C. Ehtnopharmacology of Kratom and the Mitragyna alkaloids. J. Ethnopharmacol. 23, 115-119 (1988).
- Matsumoto, K. Pharmacological Studies on 7-Hydroxymitragynine, Isolated from the Thai Herbal Medicine Mitragyna speciosa: Discovery of an Orally Active Opioid Analgesic. , Chiba University. (2006).
- Matsumoto, K., et al. Involvement of µ-opioid receptors in antinociception and inhibition of gastrointestinal transit induced by 7-hydroxymitragynine, isolated from Thai herbal medicine Mitragyna speciosa. Eur. J. Pharmacol. 549, (2006).
- Matsumoto, K., et al. Antinociceptive effect of 7-hydroxymitragynine in mice: Discovery of an orally active opioid analgesic from the Thai medicinal herb Mitragyna speciosa. Life Sciences. 74, 2143-2155 (2004).
- El Bazaoui, A., Stambouli, H., Bellimam, M. A., Soulaymani, A. Determination of tropane alkaloids in seeds of Datura stramonium L. by GC/MS and LC/MS. Ann. Toxicol. Anal. 21, 183-188 (2009).
- Friedman, M., Levin, C. E. Composition of Jimson Weed (Datura stramonium) seeds. J. Agr. Food Chem. 37, 998-1005 (1989).
- Philipof, S., Berkhov, S. GC-MS Investigation of tropane alkaloids in Datura stramonium. Z Naturforsch. 57, 559-561 (2002).
- Preissel, U., Preissel, H. -G. Brugmansia and Datura: Angel's Trumpets and Thorn Apples. , Firefly Books. (2002).
- Boumba, V. A., Mitselou, A., Vougiouklakis, T. Fatal poisoning from ingestion of Datura stramonium seeds. Vet. Hum. Toxicol. 46, 81-82 (2004).
- Kronstrand, R., Roman, M., Thelander, G., Eriksson, A. Unintentional Fatal Intoxications with Mitragynine and O-Desmethyltramadol from the Herbal Blend Krypton. J. Anal. Toxicol. 35, 242-247 (2011).
- Neerman, M., Frost, R., Deking, J. A drug fatality involving Kratom. J. Forensic Sci. 58, 278-279 (2013).
- Steenkamp, P. A., Harding, N. M., Van Heerden, F. R., Van Wyk, B. -E. Fatal Datura poisoning: Identification of atropine and scopolamine by high performance liquid chromatography / photodiode array / mass spectrometry. Forensic Sci. Int. 145, 31-39 (2004).
- Scientific Working Group for the Analysis of Seized Drug Recommendations. , Scientific Working Group for the Analysis of Seized Drugs. (2014).
- Kikura-Hanajiri, R., et al. Simultaneous analysis of mitragynine, 7-hydroxymitragynine, and other alkaloids in the psychotropic plant "Kratom" (Mitragyna speciosa) by LC-ESI-MS. Forensic Toxicol. 27, 67-74 (2009).
- Wang, M., et al. Comparison of three chromatographic techniques for the detection of mitragynine and other indole and oxindole alkaloids in Mitragyna speciosa (Kratom) plants. J. Separation Sci. , (2014).
- Cody, R. Observation of molecular ions and analysis of nonpolar compounds with the Direct Analysis in Real Time ion source. Anal. Chem. 81, 1101-1107 (2009).
- Cody, R., Laramee, J., Durst, H. D. Versatile new ion source for the analysis of materials in open air under ambient conditions. Anal. Chem. 77, 2297-2302 (2005).
- Musah, R. A., et al. A High Throughput Ambient Mass Spectrometric Approach to Species Identification and Classification from Chemical Fingerprint Signatures. Sci. Rep. 5, (2015).
- Lesiak, A. D., Cody, R. B., Dane, A. J., Musah, R. A. Rapid detection by direct analysis in real time-mass spectrometry (DART-MS) of psychoactive plant drugs of abuse: The case of Mitragyna speciosa aka "Kratom". Forensic Sci. Int. 242, 210-218 (2014).
- Lesiak, A. D., Cody, R. B., Dane, A. J., Musah, R. A. Plant Seed Species Identification from Chemical Fingerprints: A High-Throughput Application of Direct Analysis in Real Time Mass Spectrometry. Anal. Chem. , (2015).
- Espinoza, E. O., et al. Distinguishing wild from cultivated agarwood (Aquilaria spp.) using direct analysis in real time and time of-flight mass spectrometry. Rapid Commun. Mass Spectrom. 28, 281-289 (2014).
- Lancaster, C., Espinoza, E. Evaluating agarwood products for 2-(2-phenylethyl)chromones using direct analysis in real time time-of-flight mass spectrometry. Rapid Commun. Mass Spectrom. 26, 2649-2656 (2012).
- Sisco, E., Dake, J., Bridge, C. "Screening for trace explosives by AccuTOF™-DART®: An in-depth validation study.". Forensic Sci. Int. 232, 160-168 (2013).
- Fernandez, F. M., et al. Characterizatoin of solid counterfeit drug samples by desorption electrospray ionization and direct analysis in real time coupld to time-of-flight mass spectrometry. Chem. Med. Chem. 1, 702-705 (2006).
