Summary
Um método para a identificação de espécies de material botânico por análise directa em espectrometria de massa de alta resolução de tempo-real e análise estatística multivariada é apresentada.
Abstract
Nós demonstramos que a análise directa em espectrometria de massa de alta resolução de tempo-real podem ser usados para produzir perfis de espectro de massa de material botânico, e que estas impressões digitais químicos podem ser utilizados para a identificação de espécies de plantas. Os dados de espectrometria de massa pode ser adquirido rapidamente e de um modo de elevado rendimento, sem a necessidade de extracção da amostra, ou derivatização de ajuste de pH passos. O uso desta técnica ignora desafios apresentados por técnicas mais convencionais, incluindo os tempos de análise demorada de cromatografia e métodos de uso intensivo de recursos. As capacidades de rendimento elevado da análise directa na resolução de protocolo de espectrometria de massa de alta em Tempo Real, juntamente com o processamento da análise estatística multivariada dos dados, fornecer não só a caracterização classe de plantas, mas também produzir espécies e informações varietal. Aqui, a técnica é demonstrada com duas psicoactivas produtos vegetais, mitragyna speciosa (Kratom) e Datura(Jimsonweed), que foram submetidas a análise de espectrometria de massa directa em tempo real de alta resolução seguidos de processamento da análise estatística dos dados espectrais de massa. A aplicação destas ferramentas em conjunto permitiu que os materiais de planta a ser rapidamente identificados ao nível da espécie e variedade.
Introduction
Durante milênios, os produtos naturais psicoativas têm sido usados em rituais xamânicos, abusadas por seus atributos que alteram a mente, e consumidos por suas propriedades medicinais. A ingestão dessas plantas e substâncias à base de plantas relacionadas podem ser significativos em áreas onde eles são endêmicas, e eles têm importância social e económica. Recentemente, no entanto, houve um aumento dramático no uso destas drogas "naturais", devido à facilidade de acesso à Internet através do comércio. A percepção de que estas substâncias são seguras para uso, juntamente com um aumento da repressão sobre posse e uso de drogas mais tradicionais de abuso e substâncias sintéticas, têm contribuído para o aumento no abuso de drogas à base de plantas. É geralmente difícil, por visualização para distinguir entre estes produtos e material vegetal inofensivo, e, portanto, existe um interesse no desenvolvimento de métodos que podem ser usados identificar esses produtos. Entretanto, os métodos analíticos convencionais para plantasidentificação das espécies estão consumindo tempo e impraticável para executar. Além disso, o processo de desenvolvimento de métodos é o tempo e recursos. Esses fatores fizeram com que a elaboração de uma legislação para coibir o uso dessas substâncias estão muito aquém da taxa de escalada de seu abuso. Assim, existem algumas leis que regulam a produção, fabricação, venda e consumo de muitas dessas substâncias psicoactivas naturais e, como tal, existem centenas de plantas de abuso disponível para usuários em milhares de formas diferentes 1,2.
Duas dessas drogas à base de plantas de abuso são Mitragyna speciosa, vulgarmente conhecido como Kratom, e as plantas do gênero Datura, ou seja, D. stramonium, D. ferox e D. inoxia. Kratom e Datura são marcação nos Estados Unidos, mas a Drug Enforcement Administration listou tanto como drogas de preocupação. 3,4 Kratom é caracterizada pela presença de compostos psicoactivos mitragina umND 7-hydroxymitragynine, bem como outros alcalóides não psicoactivos, incluindo mitraphylline, paynantheine, corynoxeine, e rhynchophylline 4-8. As propriedades psicoactivas de Datura spp. são atribuídos a atropina e escopolamina, mas uma variedade de outros alcalóides de tropano foram identificados nas plantas. 9-12 Ambos kratom e Datura têm sido implicados em envenenamentos e mortes, e a sua identificação é cada vez mais necessária em ambos os contextos forenses e toxicológicos, como o consumo abusivo desses produtos está em ascensão 13-16.
De um modo geral, os métodos tradicionais utilizados para a análise de material de fármaco forense, tais como testes de cor, microscopia e espectroscopia de Raman e de infravermelhos, são utilizados em regra in / out-regra capacidade presuntiva. técnicas combinadas, como GC-MS e espectrometria de cromatografia de massa líquida (LC-MS), são métodos de análise de confirmação com base na comparação dos perfis de analitos detectadosao Grupo de Trabalho Científico de Análise de drogas apreendidas (SWGDRUG) normas da biblioteca. 17 As etapas de tratamento da amostra que são executadas antes da análise, incluindo a pulverização, extração, derivação e evaporação, pode adicionar horas para o tempo de execução e adulterar a amostra, 9,11 18,19, tornando a análise de medicamentos botânicos menos de simples comparada com a de outras drogas tradicionais de abuso como a cocaína ou heroína. Além disso, os programas cromatográficas individuais precisam ser desenvolvidas para cada produto de interesse, o que torna a implementação de protocolos operacionais padrão para cada espécie ou variedade de drogas à base de plantas de abuso altamente impraticável para tratamento de casos de rotina.
A análise direta em espectrometria de massa resolução de tempo de alta real é uma técnica de espectrometria de massas com ionização ambiente que contorna alguns dos desafios associados com métodos analíticos convencionais. Gases, líquidos, sólidos, pós, placas de TLC e mater plantaial podem ser analisados directamente utilizando a análise directa em tempo real, de alta resolução espectrometria de massa, e ambos os compostos polares e não polares pode ser facilmente detectado em matrizes complexas. 20-22 Além disso, estudos têm demonstrado que os compostos psicoactivos pode ser rapidamente identificados em material vegetal por análise direta em espectrometria de massa resolução de tempo de alta real e informações específicas da espécie pode ser adquirida a partir de tratamento estatístico dos dados de espectrometria de massa 22-26.
Aqui, demonstramos que a análise directa em espectrometria de massa de alta resolução de tempo-real pode ser utilizada para avaliar rapidamente vários materiais vegetais (isto é, plantas, pós, extractos de sementes) e para os seus componentes psicoactivas, e que as espécies e variedades da planta- produtos derivados podem ser determinadas de uma forma rápida e de alto rendimento. A análise do material botânico forense relevantes sem a necessidade de etapas de preparação de amostra ou longa cromatográficatempos de execução de análise, além de identificação de espécies de plantas é relatado.
Protocol
1. Preparação de materiais de plantas
- Kratom fresco material da folha
- Use um 6 milímetros de perfuração de diâmetro para criar chads uniformes de material de folhas de kratom de M. planta speciosa. Repita 5 vezes.
- Kratom Pó Extração
- Misturar 5 ml de etanol e 5 ml de água destilada para criar 1: 1 mistura de solvente de extracção.
- Num tubo de microcentrífuga de 1,5 ml, suspensão de uma pequena quantidade (~ 5 mg) de pó de kratom Bali em 1 ml de 1: 1 de EtOH: H2O a mistura de solventes. Repita 5 vezes.
- Sonicar as amostras de pó de extracto de kratom Bali num banho de ultra-sons durante 30 min à temperatura ambiente.
- Centrifugar as amostras de extrato em pó Kratom Bali por 2 min a 750 xg à temperatura ambiente.
- Decanta-se o solvente a partir de pó residual para análise subsequente.
- Preparação de sementes Datura
- Cortar um D. stramsemente de ónio em metade do outro lado do plano transversal usando uma lâmina de barbear. Repita usando 5 sementes diferentes.
- Repita o procedimento para D. inoxia e D. sementes ferox.
2. Análise direto em Tempo Real ion Fonte Parâmetros
- Temperatura do aquecedor a gás
- Definir a temperatura do aquecedor de gás da fonte de iões a 350 ° C.
- modo de ião
- Realizar a análise no modo de iões positivos com tensão de rede de 250 V.
- Hélio Gás Vazão
- Definir a taxa de fluxo de gás hélio para 2,0 L / seg.
3. Time-of-flight Mass Spectrometer Parâmetros
- Tensões orifício
- Definir a tensão orifício de 1 a 20 V ea tensão orifício de 2-5 V.
- Lens Anel e Pico de tensão
- Ajustar a tensão de anel da lente para 5V e mudar a tensão de picos a 600 V.
- Aquisição de espectro de massa
- Definir a taxa de aquisição de espectro de massa para um espectro por segundo em uma faixa de massa de m / z 60-800.
- Mass Spectrometer Potência de Resolução
- Defina o poder de resolução do espectrômetro de massa para 6000 FWHM.
4. Análise de materiais vegetais
- Análise da Folha Kratom
- Pressione o botão "Start Run" no software de controle espectrômetro de massa. Suspender o Chade de material vegetal entre a fonte de íons e entrada de espectrômetro de massa (cerca de 2 cm da entrada) com uma pinça até que seja obtido um espectro. Repita 5 vezes com chads separadas de material vegetal.
- Calibra-se o espectro com polietileno-glicol 600 (PEG).
- Mergulhe a extremidade fechada de um tubo capilar ponto de fusão para o padrão PEG. Suspender o capilar revestido between a fonte de iões e a entrada do espectrómetro de massa.
- Depois de analisar o padrão PEG, selecione o botão "Stop" para terminar a corrida analítica.
- Pressione o botão "Start Run" no software de controle espectrômetro de massa. Suspender uma pequena quantidade de material de folha seca entre a fonte de iões de entrada e espectrómetro de massa com uma pinça até se obter um espectro. Repita 5 vezes, analisando novo material vegetal de cada vez.
- Calibrar o espectro com PEG.
- Mergulhar a extremidade fechada de um capilar para o padrão de PEG. Suspende-se o capilar revestido entre a fonte de iões e a entrada do espectrómetro de massa.
- Depois de analisar o padrão PEG, selecione o botão "Stop" para terminar a corrida analítica.
- Análise de Kratom Pó
- Pressione o botão "Start Run" no software de controle espectrômetro de massa. Mergulhe a extremidade fechada de um ponto de capilar de fusão no pó de kratom.
- suspend o capilar revestido entre a fonte de iões de entrada e espectrómetro de massa até um espectro é obtido. Repetir a análise de 5 vezes com um novo capilar de cada vez.
- Calibrar o espectro com PEG.
- Mergulhar a extremidade fechada de um capilar para o padrão de PEG. Suspende-se o capilar revestido entre a fonte de iões e a entrada do espectrómetro de massa.
- Depois de analisar o padrão PEG, selecione o botão "Stop" para terminar a corrida analítica.
- Análise do Extrato Kratom
- Mergulhar a extremidade fechada de um tubo capilar para dentro do extracto.
- Suspende-se o tubo capilar no suporte de amostra 12 no carril linear ligado ao espectrómetro de massa. Repita 5 vezes com um extrato diferente de cada vez.
- Pressione o botão "Start Run" no software de controle espectrômetro de massa. Usando o painel de controle, selecione o botão ">" para avançar o trilho linear através da corrente de iões a taxa de 1 mm / sacoletar espectros.
- Calibrar o espectro com PEG.
- Mergulhar a extremidade fechada de um capilar para o padrão de PEG. Suspende-se o capilar revestido entre a fonte de iões e a entrada do espectrómetro de massa.
- Depois de analisar o padrão PEG, selecione o botão "Stop" para terminar a corrida analítica.
- Análise de sementes Datura
- Pressione o botão "Start Run" no software de controle espectrômetro de massa. Suspenderá a metade da semente Datura entre a fonte de íons e entrada de espectrômetro de massa com uma pinça até um espectro é coletado. Certifique-se de que o lado do corte é orientada para enfrentar a fonte de íons. Repita 5 vezes, analisando uma nova semente metade de cada vez.
- Calibrar o espectro com PEG.
- Mergulhar a extremidade fechada de um capilar para o padrão de PEG. Suspende-se o capilar revestido entre a fonte de iões e a entrada do espectrómetro de massa.
- Depois de analisar o padrão PEG,selecione o botão "Stop" para terminar a corrida analítica.
- Repita os passos 4.4.1-4.4.3 para cada espécie Datura.
5. Processamento de Dados
- Arquivos de Dados Traduzindo
- No software de processamento de dados, selecione Arquivo, "Traduzir Arquivos DART" com "a calibração automática" activada, para criar arquivos de dados calibrados.
- À esquerda, clique e arraste uma caixa em torno do primeiro pico no cromatograma e selecione "média" para criar um espectro de média.
- Botão direito do mouse e arraste uma caixa ao redor de uma área onde nenhuma amostra foi coletada e selecione "caixa inteira Média como pano de fundo" para subtrair fundo a partir do espectro em média.
- Salve o espectro de massa como um arquivo .txt.
- Repetir passos 5.1.1-5.1.4 para cada pico no cromatograma para criar um espectro média para cada replicar no arquivo.
- Repita os passos 5.1.2-5.1.5 para cada arquivo coletado.
6. Análise Estatística
- Análise do componente principal
- Na seção Classificar do software de análise espectral (Veja Lista de Materiais), sob a guia "Configurar", criar classes de processamento de dados, selecionando "Adicionar classe".
- Importar os arquivos de texto de dados selecionando "Add File (s)".
- Atribuir arquivos de dados para a classe apropriada da planta, selecionando arquivos de texto e "Set Classe dos arquivos selecionados".
- Seleccione massas de recursos para a discriminação de MS a partir Conjunto de Treinamento e definir Threshold% para 1%.
- Defina uma tolerância de massa (MMU) a 10 e selecione "Criar vetores de arquivos de dados".
- Na seção "Compute", realizar análise de componentes principais, marcando a caixa para 3D PCA Graph e selecione "Calcular".
- Executar a validação cruzada leave-one-out, selecionando "Validar (lento!)."
- Na guia Frequency Plot do software de análise espectral, gerar um mapa de calor dos dados, selecionando "mapa de calor".
- Selecione "Threshold dados salvos" para definir limite abundância para 1%.
- Exportar o mapa de calor para uma planilha, selecionando "Salvar Mapa de Calor para o Excel."
- No programa de planilha, salve o mapa de calor exportado como um arquivo .txt.
- Análise de agrupamento hierárquico
- Importe o mapa de calor como um arquivo .txt em software Cluster 3.0.
- Na guia hierárquico de Cluster 3.0, sob Genes and Arrays, caixas de seleção "cluster" e "pesos Calcular". Definir ponto de corte em 0,1 e um expoente para 1. Selecione único agrupamento de ligação para realizar a análise.
- Ver o arquivo de dados .cdt gerado em Java Treeview.
Representative Results
Representante modo de ião positivo macio ionização análise directa em dados de espectrometria de massa em tempo real de alta resolução de produtos Kratom e sementes Datura são mostrados nas Figuras 2 e 3. Vários compostos previamente isolados de M. speciosa, incluindo mitragina (C 23 H 30 N 2 O 4 + H +, m / z 399,2284) e 7-hydroxymitragynine (C 23 H 30 N 2 O 5 + H +, m / z 415,2233), foram detectados em todos os quatro as amostras e os dados de medição de massa correspondentes são apresentados na Tabela 1. 4-8 Datura dados representativos são apresentados na Figura 3 e biomarcadores de assinatura, incluindo a atropina (C 17 H 23 nO 3 + H +, m / z 290,1756) e escopolamina (C 17 H 21 NO 4 + H + M / z 304.1549) foram detectados nas três espécies. Dados de medição de massa associada a Figura 3 são apresentados na Tabela 2. 9-12 identidades compostos foram confirmadas através da determinação elementar composição, combinando isótopos, e as comparações com relatos na literatura 23-24.
Mapa de Calor representações da análise direta na resolução real espectros de espectrometria de massa de tempo de alta da Kratom e Datura são ilustrados na Figura 4. Os dados apresentados foram utilizados na análise de componentes principais (PCA) para diferenciar entre as duas classes de medicamentos à base de plantas de abuso (Figura 5). A trama PCA foi construído utilizando dez massas de recursos (listadas na Tabela 3), com círculos azuis representam dados Kratom e quadrados vermelhos representam dados Datura. As massas recurso selecionado corresponderam a vários alcalóides apresentar emDatura ou Mitragyna spp., Incluindo a compostos psicoactivos atropina, escopolamina, mitragina e 7-hydroxymitragynine. 23-24 três componentes principais foram responsáveis por 75,26% da variância e deixar-one-out validação cruzada (LOOCV) foi de 100%. A trama APC mostra claramente que os dados e os dados Kratom Datura são bem resolvidos a partir de uma outra. Análise de APC também revelou que as variedades individuais de kratom e as diferentes espécies de Datura poderia ser identificados e distinguidos um do outro (Figura 6). LOOCV foi 94,29%, com três componentes principais cobrindo 75,26% da variância. As duas variedades de Kratom (Bali em círculos azuis e Rifat em quadrados vermelhos) se agrupam, indicando que eles pertencem à espécie M. speciosa, mas são resolvidas uma da outra, o que demonstra que eles representam diferentes variedades. Além disso, o grupo de espécies Datura juntos e separados a partir da M. spdados eciosa, mas cada uma das espécies individuais de Datura (D. inoxia em triângulos verdes, D. stramonium em quadrados cor de rosa e D. ferox em círculos turquesa) são claramente diferenciadas. Apesar de um ponto de dados para D. stramonium parece ser um outlier, a semente está corretamente classificados como D. stramonium e não D. inoxia usando PCA. Mais importante ainda, a diferença de cor entre sementes D. stramonium e D. inoxia confirma que eles são espécies diferentes e que o ponto de dados em questão não pode ser D. inoxia.
Agrupamento hierárquico (Figura 7) foi realizada sem a seleção a priori de massas metragens. Em vez disso, todo o grupo de conjuntos de dados espectrais, abrangendo uma gama de massa de m / z 60-800 foi importado para o software de clustering genômica open source e um dendrograma com estes dados foi produzido. Os resultados Sf HCA também revelou classe, espécies e diferenciação variedade exclusivamente com base na análise directa em dados de espectrometria de massa em tempo real de alta resolução, derivada e confirmou que a análise PCA. As duas classes de medicamentos à base de plantas de abuso, Kratom e Datura, foram separados em clades individuais do dendrograma. Além disso, as variedades Rifat e Bali de Kratom foram, cada um isolado em sub-clades individuais dentro da classe Kratom. Da mesma forma, D. inoxia, D. ferox e D. stramonium foram resolvidos em suas próprias clades por espécies dentro da classe Datura.
Figura 1. As imagens de M. speciosa (Kratom) produtos e Datura spp sementes a: Bali Kratom folhas secas; b:.. Bali Kratom em pó; c: Rifat Kratom ao vivo das plantas;
Figura 2. A análise direta em tempo de alta resolução real espectrometria de massa espectros de ião positivo de M. speciosa (Kratom) produtos a: folha fresca Rifat; b:. folha Bali seca; c: pó de Bali; d: extrato de pó de Bali. Os dados de medição de massa associados a esses espectros são apresentados na Tabela 1. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 3. A análise direta na resolução real espectrometria de massa espectros positiva-ion tempo de alta da Datura spp. . sementes um: D. ferox; b: D. inoxia; C: D. stramonium. Os dados de medição de massa associados a esses espectros são apresentados na Tabela 2. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 4. Mapa de Calor representações da análise direta em tempo de alta resolução real espectros de espectrometria de massa de Kratom e Datura materiais vegetais. Hipicos de intensidade gh são mostrados na escuros picos de intensidade de vermelho e inferiores são indicados em tons mais claros. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 5. Análise de Componentes Principais (PCA) lote de produtos Kratom e Datura construído usando análise direta em dados derivados de espectrometria de massa de alta resolução em tempo real. Três componentes principais (PCs) foram responsáveis por 75,26% da variação, eo leave-one a validação cruzada (LOOCV) foi de 100%. As massas de recursos utilizados para o PCA estão listadas na Tabela 3. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 6. Análise de Componentes Principais (PCA) lote de produtos Kratom e Datura usando análise direta em dados de espectrometria de massa de tempo de resolução de alta reais. Atribuições de classe foram baseadas na variedade (Kratom) ou espécie (Datura) dos materiais vegetais. Três componentes principais (PCs) foram responsáveis por 75,26% da variação eo leave-one-out validação cruzada (LOOCV) foi 94,29%. As massas de recursos utilizados para PCA estão listadas na Tabela 3. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 7. resultados agrupamento hierárquico obtido usando a análise direta em ti reaisme de alta-resolução dos dados de espectrometria de massa-derivados da análise de Kratom e Datura materiais vegetais. As duas classes de plantas estão claramente separados em dois ramos distintos no dendrograma (mostrada entre parêntesis azul e vermelho para kratom e Datura, respectivamente). As espécies de sementes Datura também são resolvidos um do outro (mostrado em verde, turquesa e rosa frustradas caixas de D. inoxia, D. ferox, e D. stramonium respectivamente). Os materiais vegetais Kratom são separados por variedade (mostrado em caixas vermelhas e azuis tracejadas para Rifat e Bali, respectivamente). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Tabela 1. Dados de medição de massa associadas com os espectros de ionização macio kratom products apresentados na Figura 2. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta tabela.
Tabela 2. Os dados de medição de massa associadas com os espectros de ionização suave de sementes Datura apresentados na Figura 3. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta tabela.
Tabela 3. massas de recursos utilizados por lote de análise de componentes principais de produtos Kratom e Datura mostrados nas Figuras 5 e 6.
Discussion
A capacidade de identificar drogas à base de plantas de abuso é de crescente necessidade devido ao aumento dramático na comercialização, venda e consumo de substâncias psicoactivas não programadas. 2 Os métodos tradicionais de identificação de material botânico geralmente envolvem caracterização de características físicas, juntamente com a análise do constituintes químicos por métodos de espectrometria de cromatografia em massa com hífen. No entanto, ambas as abordagens apresentam desafios para a análise simplificada. As características físicas das plantas são muitas vezes destruída quando as plantas são secos, pulverizados ou extraídas durante o processo de fabrico e, como tal, é muitas vezes difícil de distinguir um tipo de produto psicotrópica baseada em planta de uma outra com base nas características físicas sozinhas. 23 Análise por os métodos de espectrometria de cromatografia em massa pode permitir a identificação dos compostos psicoativos em matrizes de plantas, mas a preparação de amostras e desenvolvimento do método é que umnd recurso intensivo, ea criação de novos protocolos para cada classe ou espécie de drogas à base de plantas de abuso é impraticável em muitos laboratórios de química forense.
análise directa em espectrometria de massa de alta resolução de tempo-real, contorna alguns destes desafios, como matrizes complexas, tais como folhas, pós, extractos de sementes e pode ser analisado com pouca preparação da amostra. Apesar de as matrizes complexas de materiais amostrados aqui, os principais constituintes psicoactivos foram facilmente identificável, mesmo em concentrações de nanogramas, 21, devido à elevada sensibilidade do espectrómetro de massa. Sementes, folhas e pós foram demonstrou ser prontamente analisados por análise directa em espectrometria de massa de tempo de resolução de alta real, e uma variedade de outros tipos de materiais também podem ser sujeitos a amostragem do mesmo modo, incluindo TLC placas, moeda, comprimidos, flores, microextração em fase sólida fibras (SPME) e tripas pupal mesmo insetos. 21-22 Através de massa precisa analise elementar, determinação da composição e do isótopo correspondente, os biomarcadores e os compostos de interesse pode ser identificado, independentemente do facto de os compostos estão contidos numa folha, visto numa placa de TLC ou revestidos de um tubo capilar.
análise directa na resolução metodologia de espectrometria de massa de tempo-real, de alta pode ser usada para a análise simplificada uma vez que existem muito poucos parâmetros que necessitam de ser modificadas de experiência para experiência. A análise pode ser realizada em modo de ião negativo de ião positivo ou, e moléculas de até 3000 amu pode ser detectado em ambos os casos. A ionização em modo de ião positivo ocorre por transferência de protões a partir de clusters de água activados, 21 e qualquer composto com uma afinidade de protões mais elevada do que a da água vai ser ionizado. Aqui, o modo de ião positivo foi usada por causa da afinidade elevada de protões de alcalóides, o que faz com que sejam facilmente ionizado por protonação. Análise em modo de ião negativo pode ser usado para a detecção com sucesso de Hydrocarbons (como O 2 adutos) 21, materiais explosivos 27 e ácidos orgânicos, tais como artesunato em medicamentos contra a malária. 28 Devido ao método de ionização de próton-transferência e a incapacidade de produzir íons de cargas múltiplas, análise direta em massa em tempo real de alta resolução espectrometria é limitada principalmente à análise de moléculas pequenas de até 3.000 amu.
Diferente de modo de ionização, a temperatura da fonte de iões é um parâmetro importante e a temperatura adequada depende principalmente da amostra a ser analisada. Por exemplo, é importante o uso de temperaturas mais baixas (~ 250 ° C) para análise da fibra de SPME para evitar a destruição do material de revestimento sobre a fibra, enquanto que as temperaturas mais elevadas (~ 500 ° C) deve ser utilizada para a análise de aminoácidos para a dessorção e ionização subsequente. Aqui, o material vegetal análises foram realizadas a 350 ° C, como este permite a ionização de alcalóides e outros compostos de interesse compara causar pirólise de compostos na matriz de planta.
A análise direta na análise de espectrometria de tempo real de alta resolução em massa não só permite a identificação dos constituintes psicoactivos do material vegetal com base em massas precisas, determinação composição elementar e correspondência de isótopos, mas também produz impressões digitais químicas únicas que podem ser exploradas para identificação de espécies usando análise estatística multivariada, com resultados altamente reprodutíveis, mesmo com conjuntos de dados menores. A análise estatística multivariada foi aplicado a uma ampla variedade de análise directa de dados de espectrometria de massa de resolução em tempo real de altura, incluindo o derivado de madeira, caixas pupal, sementes, material de folha, e fuelstocks biodiesel, apresentando a versatilidade e a reprodutibilidade do método. 22-26 as capacidades de alto rendimento de análise direta em espectrometria de massa resolução de tempo de alta reais permitir a aquisição de grandes quantidades de massa spectrDados al em um curto período de tempo, e ao grande número de repetições necessárias para a análise estatística são facilmente adquiridos utilizando este método. A análise direta em tempo real espectrometria de massa resolução de tempo de alta conjunto de dados de massa espectral de Datura e Kratom era composta por mais de 100 espectros individuais que foram coletadas com menos de uma hora do investimento total do tempo. Para obter o mesmo número de espectros utilizando GC-MS com um programa de temperatura do forno de 30 minutos levaria aproximadamente 50 horas, sem considerar o tempo adicional para obter as etapas de preparação de amostras, tais como extração ou derivação.
Análise de componentes principais pode ser usado para destacar variações entre conjuntos de substâncias vegetais com base na presença e intensidade das massas recurso selecionado. O processamento da análise estatística fornece a identificação das espécies, bem como informações varietal. Outros métodos de análise estatística, como análise de agrupamento hierárquico (HCA), também pode seraplicada sem a seleção a priori de massas metragens. Os resultados do HCA de impressões digitais químicas abrangentes mostram que a análise estatística não supervisionada pode ser aplicado com sucesso para a identificação de espécies de medicamentos à base de plantas de abuso 25.
A discriminação de espécies de material botânico forense por análise direta em espectrometria de massa resolução de tempo de alta reais foi demonstrada usando a identificação de compostos psicotrópicos e outros biomarcadores no espectro de massa soft-ionização, e a aplicação da análise estatística multivariada. A aplicação de dois tipos de análises estatísticas revelou não só que a classe de um fármaco à base de plantas de abuso podem ser identificados, mas também que a variedade e da espécie do referido fármaco pode ser determinado com base nas impressões digitais químicas únicas observadas por análise directa em tempo real, de alta resolução espectrometria de massa. O método aqui apresentado permite a rápida identificação, de alto rendimento de misubstâncias nd que alteram de uma forma que contorna desafios encontrados em métodos analíticos convencionais, e fornece laboratórios forenses com um meio para caracterizar e identificar o material planta psicoativa sem tempo e recursos desenvolvimento do método intensivo. Este protocolo pode ser estendido para a diferenciação de espécies de uma variedade de outros materiais derivados de plantas 22-26.
Acknowledgments
Os autores agradecem a Universidade de Albany-SUNY Fundo iniciativas presidenciais de Pesquisa e Bolsa em Ciência Forense e concessão de Segurança Cibernética, uma concessão do National Science Foundation (Grant # 1310350) e um Instituto Nacional de Justiça Grant (Grant # 2015-DN-BX- K057) para a RAM. Também reconhecemos Justine E. Giffen para tirar as fotografias dos materiais vegetais.
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
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