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    基于小型便攜式質(zhì)譜和多元統(tǒng)計分析的木材種類鑒別方法研究

    2023-02-26 07:03:54尚宇瀚孟憲雙白樺馬強
    分析化學(xué) 2023年12期
    關(guān)鍵詞:質(zhì)量數(shù)黃檀木材

    尚宇瀚 孟憲雙 白樺 馬強

    (中國檢驗檢疫科學(xué)研究院,北京 100176)

    隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)快速發(fā)展,人民生活水平和住房條件不斷提高,家具消費需求呈逐年增長趨勢。名貴木材制品如高值木家具憑借其優(yōu)良的質(zhì)地和精湛的工藝,備受消費者青睞,在當(dāng)前耐用消費品市場中占有重要地位。然而,在經(jīng)濟利益驅(qū)使下,在高值木家具市場中不時出現(xiàn)以假充真、以次充好等欺詐行為,不僅侵犯了消費者合法權(quán)益,而且擾亂了行業(yè)秩序。因此,高值木家具市場對快速準(zhǔn)確鑒別的需求日益增長。

    目前,較為常用的木材種類鑒別方法為感官檢驗結(jié)合光學(xué)顯微鏡觀察[1],這類方法對木材取樣與處理要求較高,過程繁瑣,并且高度依賴檢測人員個人經(jīng)驗,主觀性較強。為解決上述問題,研究人員結(jié)合木材切面微觀構(gòu)造圖像與計算機圖像識別技術(shù)建立木材種類識別方法,獲得了較為理想的識別率[2-5]。然而,這些方法仍需木材切片取樣,所獲樣品信息較為有限。自20 世紀(jì)50 年代起,包括應(yīng)力波法、震動法、超聲波法和計算機斷層掃描法等無損檢測方法開始用于木材的鑒定[6],這些方法無需破壞性采樣,可準(zhǔn)確獲取木材密度、力學(xué)性能和內(nèi)部結(jié)構(gòu)等信息,在無損檢測木材表面或內(nèi)部缺陷、結(jié)構(gòu)材腐朽情況以及評價木制品開裂與老化等方面優(yōu)勢明顯,但無法獲得木材的化學(xué)成分組成信息。相比之下,紅外光譜[7-9]、核磁共振波譜[10]或色譜-質(zhì)譜聯(lián)用[11-13]等技術(shù)在分析不同木材樣品的化學(xué)組成方面具有突出優(yōu)勢。由于不同種屬、不同生長階段和不同地理來源的木材樣品通常具有特征性的化學(xué)組成,上述鑒別方法可以達到較理想的鑒別效果,但大多需要經(jīng)過復(fù)雜的樣品制備與耗時的色譜分離過程,并且有機溶劑用量較大,越來越難以滿足日益提升的木材種類快速鑒別的需求。

    相較于傳統(tǒng)檢測技術(shù),直接質(zhì)譜分析具有無需樣品制備或僅需簡單處理、操作簡便、檢測效率高和綠色環(huán)保等優(yōu)勢。近年來,Espinoza 研究組[14-15]和殷亞方研究組[16-17]將實時直接分析(Direct analysis in real time,DART)與四極桿-靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜(Quadrupole-Orbitrap high-resolution mass spectrometry,Q-Orbitrap HRMS)相結(jié)合,通過加熱的亞穩(wěn)態(tài)氦氣或氬氣對樣品表面直接進行解吸附電離,并經(jīng)高分辨質(zhì)譜檢測和多元統(tǒng)計分析,開發(fā)了木材種類快速鑒別方法。上述方法對樣品形貌無嚴(yán)格要求,在木材表面普適性好,但仍需將樣品送至實驗室,依賴臺式大型儀器設(shè)備,難以實現(xiàn)現(xiàn)場快速檢測。小型便攜式質(zhì)譜(Miniature mass spectrometry,Mini MS)[18]小巧輕便,并且對工作環(huán)境要求不高,在現(xiàn)場快速檢測中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力,但尚未見其在木材種類鑒別中的研究報道。

    本研究分別采用納升電噴霧-小型便攜式質(zhì)譜(nanoESI-Mini MS)、納升電噴霧-靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜(nanoESI-HRMS)和超高效液相色譜-靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜(UHPLC-HRMS),經(jīng)樣品制備、質(zhì)譜分析及多元統(tǒng)計分析后,建立了正交偏最小二乘判別分析(Orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)模型。其中,nanoESI-Mini MS 方法的Y變量累積解釋率(R2Y,0.961)略低于nanoESI-HRMS 方法(0.994)和UHPLC-HRMS 方法(0.983),預(yù)測相關(guān)性(Q2)均大于0.79,并且模型不過擬合,說明模型的解釋性和可預(yù)測性較強,均能較好區(qū)分黃檀屬與紫檀屬木材樣品。本研究提出的小型便攜式質(zhì)譜結(jié)合多元統(tǒng)計分析可用于木材種類鑒別,有望在高值木家具真?zhèn)舞b別方面發(fā)揮重要作用。

    1 實驗部分

    1.1 儀器與試劑

    Miniβ小型便攜式質(zhì)譜儀,配有不連續(xù)大氣壓接口和線性離子阱質(zhì)量分析器(北京清譜科技有限公司);Q Exactive 靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜儀(美國Thermo Scientific 公司);UltiMate 3000 超高效液相色譜儀(美國Thermo Scientific 公司);Milli-Q 超純水機(美國Millipore 公司);KQ-600 型超聲波清洗器(江蘇省昆山市超聲儀器有限公司);AB204-S 電子天平(美國METTLER TOLEDO 公司);P-1000 型微電極拉制儀(美國Sutter 公司)。

    豆科(Fabaceae)木材樣品(黃檀屬9 種、紫檀屬6 種,經(jīng)國家木材與木制品性能質(zhì)量檢驗檢測中心鑒定),具體信息見電子版文后支持信息表S1。甲醇(質(zhì)譜級,美國Fisher 公司);甲酸(質(zhì)譜級,美國Sigma公司);硼硅酸鹽玻璃毛細管(美國World Precision Instruments 公司);0.45 μm 尼龍微孔濾膜(美國Pall公司)。實驗用水為超純水(18.2 MΩ·cm)。

    1.2 實驗方法

    1.2.1 噴霧毛細管的制備

    將硼硅酸鹽玻璃毛細管水平固定于微電極拉制儀的拉力臂上,加熱并拉伸毛細管中間部分,直至玻璃融化并被拉斷,得到兩個前端尖銳的噴霧毛細管。采用定量移液器向噴霧毛細管中注入樣品溶液,將鉑絲電極插入毛細管中施加電壓,可在毛細管尖端形成電噴霧,供質(zhì)譜儀檢測。

    1.2.2 樣品前處理

    nanoESI-Mini MS 和nanoESI-HRMS 分析 用刀片刮取少量木材樣品置于2 mL 聚乙烯離心管中,加入100 μL 甲醇,振搖1 min,用移液器移取10 μL 提取液并注入至噴霧毛細管中。每種木材樣品平行取樣3 次。

    UHPLC-HRMS 分析 稱取0.5 g(精確到0.001 g)木材樣品,置于25 mL 具塞比色管中,加入10 mL 甲醇,在室溫下超聲提取30 min。待冷卻至室溫,將提取液轉(zhuǎn)移至15 mL 具塞聚四氟乙烯塑料離心管中,8000 r/min 離心5 min。取1 mL 上清液,采用0.45 μm 尼龍微孔濾膜過濾后,轉(zhuǎn)移至2 mL 進樣瓶中。每種木材樣品平行取樣3 次。

    1.2.3 nanoESI-Mini MS和nanoESI-HRMS分析條件

    nanoESI-Mini MS 正離子模式,噴霧電壓2.0 kV,掃描范圍m/z80~1200,碰撞誘導(dǎo)解離振幅2.7。nanoESI-HRMS 正離子模式,噴霧電壓2.0 kV,離子傳輸管溫度320 ℃,掃描范圍m/z80~1200,歸一化碰撞能量57,質(zhì)譜數(shù)據(jù)采集時間窗口40 ms,選取時間窗口內(nèi)所有質(zhì)譜數(shù)據(jù)疊加作為樣品的質(zhì)譜指紋圖譜,質(zhì)譜掃描模式為一級質(zhì)譜全掃描–數(shù)據(jù)依賴的二級質(zhì)譜掃描。

    1.2.4 UHPLC-HRMS分析條件

    色譜柱:Waters ACQUITY BEH Phenyl(100 mm × 2.1 mm,1.7 μm);流動相A 為0.1%甲酸溶液,B 為甲醇;梯度洗脫(0~2 min,5% B;2~5 min,5%~35% B;5~7 min,35% B;7~7.1 min,35%~65% B;7.1~10 min,65%B;10~10.1 min,65%~95% B;10.1~13 min,95% B;13~13.1 min,95%~5%B;13.1~15 min,5%B);流速0.3 mL/min;進樣量2.0 μL;柱溫35 ℃;正離子模式,噴霧電壓3.5 kV,離子透鏡電壓50 V,離子傳輸管溫度320 ℃,輔助氣溫度320 ℃,鞘氣和輔助氣流速(N2)分別為40 和10 arb。質(zhì)譜掃描模式為一級質(zhì)譜全掃描-數(shù)據(jù)依賴的二級質(zhì)譜掃描,掃描范圍m/z80~1200。

    1.2.5 數(shù)據(jù)處理與多元統(tǒng)計分析

    采用Python 3.10.4 環(huán)境下編譯的腳本對所得質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行信號強度歸一化、尋找峰值、質(zhì)量數(shù)對齊與空值填充。其中,質(zhì)量數(shù)對齊通過以下步驟完成:(1)以質(zhì)量數(shù)作為窗口中心,質(zhì)量容忍度最小值的1/2 作為窗口寬度,建立一系列m/z窗口并構(gòu)成列表;(2)將質(zhì)譜數(shù)據(jù)中各質(zhì)量數(shù)與m/z窗口范圍比較,將落入窗口的m/z及對應(yīng)信號強度寫入列表,當(dāng)同時存在多個信號強度時,保留其中最大值;(3)合并所有樣品的m/z列表,移除其中全部為空值的列,形成輸出矩陣。具體實驗設(shè)置為:以小型便攜式質(zhì)譜的全掃描質(zhì)譜圖進行OPLS-DA 分析,窗口中心列表設(shè)為首項80、尾項1201 和公差為1 的等差數(shù)列,窗口寬度為±0.5,質(zhì)量數(shù)精確到小數(shù)點后1 位數(shù)字;以靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜的全掃描質(zhì)譜圖進行OPLSDA 分析,窗口中心列表為首項80.00、尾項1200.01 和公差為0.01 的等差數(shù)列,窗口寬度為±0.005,質(zhì)量數(shù)精確到小數(shù)點后3 位數(shù)字。

    采用SIMCA 14.1 軟件(瑞典Umetrics 公司)對處理后的木材樣品質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行主成分分析(Principal component analysis,PCA)與OPLS-DA 分析。在進行分析之前,對原始數(shù)據(jù)進行帕累托縮放處理(以標(biāo)準(zhǔn)偏差的平方根作為縮放因子)以實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 采用PCA模型檢驗?zāi)静臉悠焚|(zhì)譜數(shù)據(jù)

    采用不同質(zhì)量分辨率的質(zhì)譜儀采集15 種豆科木材樣品質(zhì)譜數(shù)據(jù),所得nanoESI-MiniMS 譜圖見圖1A。黃檀屬與紫檀屬木材樣品譜圖之間存在差異性m/z,可以采用多元統(tǒng)計分析方法進行分類。以刀狀黑黃檀為例,對nanoESI-Mini MS、nanoESI-HRMS 和UHPLC-HRMS 所得譜圖進行比較,如圖1B 所示,3 種質(zhì)譜圖之間特征m/z大部分可以互相吻合,但對應(yīng)離子信號強度存在差別。

    圖1 15 種豆科木材樣品的納升電噴霧-小型便攜式質(zhì)譜(nanoESI-Mini MS)譜圖(A)與刀狀黑黃檀樣品的nanoESI-Mini MS、nanoESI-高分辨質(zhì)譜(HRMS)和超高效液相色譜(UHPLC)-HRMS 譜圖(B)Fig.1 Mass spectra of (A) 15 kinds of Fabaceae wood samples obtained by nanoelectrospray-miniature mass spectrometry (nanoESI-Mini MS) and (B) Dalbergia cultrate obtained by nanoESI-Mini MS,nanoESI-high resolution mass spectrometry (HRMS),and Ultra high performance liquid chromatography (UHPLC)-HRMS,respectively

    基于木材樣品質(zhì)譜數(shù)據(jù)分別建立PCA 模型,用于推測基于相同數(shù)據(jù)建立的OPLS-DA 模型的可靠性。由表1 可見,建立的3 種PCA 模型中,只有模型ⅠA 的累積解釋率R2X(cum)大于0.4(0.614),表明此模型可靠。預(yù)測相關(guān)性方面,基于HRMS 數(shù)據(jù)的兩種模型(ⅡA 和ⅢA)的Q2(cum)均低于0.1,表明其預(yù)測能力不理想??紤]到3 種模型所用的質(zhì)譜數(shù)據(jù)來自相同的樣品,可認(rèn)為模型ⅡA 和ⅢA 的累積解釋率與預(yù)測能力較低是由于質(zhì)譜數(shù)據(jù)中噪聲(包括質(zhì)譜背景信號、溶劑背景等導(dǎo)致的噪聲以及質(zhì)量分辨率升高帶來的冗余維度等)較大導(dǎo)致的。

    表1 3種方法質(zhì)譜數(shù)據(jù)擬合的主成分分析(PCA)模型比較Table 1 Comparison of the fitted principal component analysis (PCA) models for MS data fitting by three methods

    圖2 為基于不同來源質(zhì)譜數(shù)據(jù)的PCA 模型得分散點圖,圖中橫、縱坐標(biāo)分別代表第一和第二主成分得分值??梢钥闯?,黃檀屬或紫檀屬木材樣品的數(shù)據(jù)點分布相對集中,其分布區(qū)域在模型ⅠA(圖2A)與ⅡA(圖2B)圖中有較大程度重疊,而在模型ⅢA(圖2C)圖中重疊程度較低。值得注意的是,模型ⅢA對第二主成分的累積解釋率R2X[2]僅為0.0967,解釋不充分,得分散點圖中屬于黃檀屬或紫檀屬的數(shù)據(jù)點群質(zhì)心距離過近,分類效果不夠理想。此外,模型ⅠA 圖中有數(shù)個離群點位于Hotteling′sT2=95%橢圓外,表明此數(shù)據(jù)組中存在強異常值。當(dāng)數(shù)據(jù)組中存在較多噪音時,PCA 模型的組間分離度將隨之降低,進而導(dǎo)致相應(yīng)的OPLS-DA 模型在統(tǒng)計學(xué)上不可靠(過擬合)。在這種情況下,盡管OPLS-DA 模型仍可用于揭示組間分離情況,但所得結(jié)果須經(jīng)過嚴(yán)格的交叉驗證,才能確保其有效性[19]。

    圖2 PCA 模型得分散點圖(綠-黃檀屬;藍-紫檀屬):(A)nanoESI-Mini MS;(B)nanoESI-HRMS;(C)UHPLC-HRMSFig.2 Score scatter plots of PCA models(Green-Dalbergia spp.,Blue-Pterocarpus spp.):(A)nanoESI-Mini MS;(B) nanoESI-HRMS;(C) UHPLC-HRMS

    2.2 采用OPLS-DA模型鑒別木材樣品效果比較

    分別采用基于不同來源質(zhì)譜數(shù)據(jù)擬合的OPLS-DA 模型對15 種木材樣品進行分類,并比較離子化方式和質(zhì)譜儀質(zhì)量分辨率等因素對鑒別結(jié)果的影響,相關(guān)OPLS-DA 模型解釋率數(shù)據(jù)列于表2。對于OPLSDA 模型,R2X(cum)代表其所能解釋的X預(yù)測性與正交性變異之和。在模型建立過程中,被選為X自變量的m/z數(shù)據(jù)量龐大,將導(dǎo)致模型中預(yù)測性變異(與Y相關(guān)的X變異)以及正交性變異(與Y不相關(guān)的X變異)數(shù)值均偏低,噪聲偏高。本研究中,nanoESI-Mini MS 和nanoESI-HRMS 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的OPLS-DA 模型(ⅠB 和ⅡB)的R2X(cum)分別為0.313 和0.339??紤]到在質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理過程中,Mini MS 質(zhì)量數(shù)因有效數(shù)字位數(shù)較少,其X變量數(shù)少于HRMS 數(shù)據(jù),噪聲相對較低,可以認(rèn)為在R2X(cum)相近的情況下,模型ⅠB 質(zhì)量更好。相比之下,模型ⅢB 受超高效液相色譜溶劑背景與精確質(zhì)量數(shù)有效數(shù)字共同影響,噪聲更高,R2X(cum)僅為0.258,解釋能力遜于另外兩種模型。R2Y(cum)代表模型所解釋的Y的總變化量,本研究中3 種模型的R2Y(cum)分別為0.961、0.994 和0.983,對Y變量的解釋均較充分,分類效果較好。Q2(cum)代表模型預(yù)測的良好程度,由表2 可見,nanoESI-HRMS 和UHPLC-HRMS 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的OPLS-DA 模型(ⅡB 和ⅢB)的Q2(cum)均大于0.950,表明其預(yù)測能力良好。模型IB 的Q2(cum)值雖然相對較低(0.799),但大于0.5,表明此模型仍具有較好的預(yù)測能力,可以滿足不同屬木材樣品鑒別要求。

    表2 3種方法的質(zhì)譜數(shù)據(jù)擬合的正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)模型比較Table 2 Comparison of the fitted orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA) models based on MS data from three methods

    圖3 展示了不同來源質(zhì)譜數(shù)據(jù)擬合的OPLS-DA 模型的得分散點圖與對應(yīng)的置換檢驗結(jié)果。由得分散點圖(圖3A~3C)可見,3 種模型均可實現(xiàn)對不同屬木材樣品數(shù)據(jù)點的良好區(qū)分。同時,為了識別離群值,對不同來源質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行Hotteling′sT2檢測。結(jié)果表明,在模型ⅠB 和ⅡB 中未發(fā)現(xiàn)離群值,而在模型ⅢB 中存在中等離群值(P5 和P6)。通過置換分析對3 種OPLS-DA 模型的可靠性進行評估(圖3D~3F),所有置換后的R2均小于或接近0.6,Q2均小于0,并且所有R2與Q2均小于右側(cè)原始值,表明3 種模型的擬合均有效,不存在過擬合情況。圖4 展示了3 種OPLS-DA 模型的S-plot 圖,圖中X軸與Y軸分別代表變量與OPLS-DA 模型預(yù)測成分的協(xié)方差載荷(p[1])及相關(guān)系數(shù)(p(corr)[1]),紅色高亮代表VIP 值大于1 的變量。相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.05 的變量通常被認(rèn)為對分類具有統(tǒng)計意義,考慮到本研究的各組數(shù)據(jù)中變量較多,選取協(xié)方差絕對值大于0.1 的變量作為黃檀屬和紫檀屬木材樣品的差異性質(zhì)量數(shù)。結(jié)果表明,在不同來源數(shù)據(jù)擬合的OPLS-DA 模型中,對分類貢獻較大的質(zhì)量數(shù)不盡相同,但m/z255(255.09、255.10 和255.11)和m/z285(285.08 和285.11)在所有模型中均為重要變量。

    圖3 OPLS-DA 模型的得分散點圖與置換檢驗結(jié)果(綠-黃檀屬;藍-紫檀屬):(A、D)nanoESI-Mini MS;(B、E)nanoESI-HRMS;(C、F)UHPLC-HRMSFig.3 Score scatter plots and permutation test results of OPLS-DA models (Green-Dalbergia spp.,Blue-Pterocarpus spp.): (A,D) nanoESI-Mini MS;(B,E) nanoESI-HRMS;(C,F) UHPLC-HRMS

    圖4 OPLS-DA 模型的S-plot 圖(紅色圓圈代表VIP>1 的變量):(A)nanoESI-Mini MS;(B)nanoESIHRMS;(C)UHPLC-HRMSFig.4 S-plots of OPLS-DA models(Red circles represent variables with VIP values >1):(A)nanoESI-Mini MS;(B) nanoESI-HRMS;(C) UHPLC-HRMS

    2.3 采用OPLS-DA模型區(qū)分黃檀屬木材樣品生物學(xué)種類

    基于木材樣品質(zhì)譜數(shù)據(jù),進一步擬合OPLS-DA 模型,并對黃檀屬9 種木材樣品生物學(xué)種類進行區(qū)分。如圖5 所示,在nanoESI-Mini MS 和nanoESI-HRMS 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的OPLS-DA 模型的得分散點圖(圖5A和5B)中,代表黃檀屬不同種木材樣品的數(shù)據(jù)點各自成簇,nanoESI-HRMS 模型的簇間分離度略優(yōu)于nanoESI-Mini MS 模型。在UHPLC-HRMS 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的OPLS-DA 模型中,屬于刀狀黑黃檀(D1~D3)與盧氏黑黃檀(D10~D12)的簇相互重疊,分離效果不理想。通過置換分析對3 種OPLS-DA 模型的可靠性進行了評估,由圖5D~5F 可見,所有R2與Q2均小于右側(cè)原始值,表明3 種模型不存在過擬合。此結(jié)果表明,在對同屬少量木材樣品進行種類區(qū)分時,nanoESI-Mini MS 和nanoESI-HRMS 的OPLS-DA 模型表現(xiàn)優(yōu)于UHPLC-HRMS 模型。

    圖5 黃檀屬樣品OPLS-DA 模型的得分散點圖與置換檢驗結(jié)果:(A、D)nanoESI-Mini MS;(B、E)nanoESI-HRMS;(C、F)UHPLC-HRMSFig.5 Score scatter plots and permutation test results of OPLS-DA models for classification of Dalbergia spp.:(A,D) nanoESI-Mini MS;(B,E) nanoESI-HRMS;(C,F) UHPLC-HRMS

    2.4 木材樣品中特定化合物二級質(zhì)譜圖比較

    參考文獻[20-21]的方法,選取刀狀黑黃檀(Dalbergia cultrata)樣品中黃檀素(Dalbergin)作為目標(biāo)化合物進行二級質(zhì)譜分析,結(jié)果如圖6 所示。由全掃描質(zhì)譜圖(圖6A 和6B)可見,難以通過精確質(zhì)量數(shù)確定對應(yīng)化合物的元素組成。然而,當(dāng)選取m/z269.0(269.08070)進行二級質(zhì)譜分析時,HRMS 與MiniMS 質(zhì)譜圖可以相互印證(圖6C)。其中,碎片離子m/z254 來自黃檀素分子7-甲氧基脫甲基產(chǎn)生的[M+H–CH3]+,m/z238 為7-甲氧基脫落產(chǎn)生的[M+H–CH3O]+,m/z225 為己內(nèi)酯環(huán)脫羧產(chǎn)生的[M+H–CO2]+,m/z212為己內(nèi)酯環(huán)碎裂產(chǎn)生的[M+H–C2HO2]+,m/z192 為4-苯基脫落產(chǎn)生的[M+H–C6H5]+,而m/z181 則來自黃檀素分子同時發(fā)生7-甲氧基脫落與己內(nèi)酯環(huán)碎裂。上述結(jié)果表明,二級質(zhì)譜產(chǎn)生的碎片離子與母離子結(jié)構(gòu)相關(guān)性較好,具有二級質(zhì)譜分析功能的小型便攜式質(zhì)譜也可實現(xiàn)對木材樣品中特定化合物的結(jié)構(gòu)分析。

    圖6 對刀狀黑黃檀樣品中黃檀素的一級質(zhì)譜全掃描和二級質(zhì)譜分析:(A)采用nanoESI-Mini MS 和nanoESI-HRMS 采集全掃描譜圖;(B)圖6A 中m/z 250~270 局部放大質(zhì)譜圖;(C)m/z 269 的二級質(zhì)譜分析Fig.6 Full-scan MS and MS/MS analysis of dalbergin in Dalbergiacultrata sample:(A)Full-scan MS spectrum obtained by nanoESI-Mini MS and nanoESI-HRMS;(B) Partial enlargement of full-scan MS spectrum at m/z 250–270 in Fig.6A;(C) MS/MS analysis of m/z 269

    3 結(jié)論

    通過小型便攜式質(zhì)譜結(jié)合多元統(tǒng)計分析實現(xiàn)了黃檀屬與紫檀屬共15 種木材樣品的高效鑒別,并在模型質(zhì)量、差異性因子和鑒別效果等方面與高分辨質(zhì)譜所采集數(shù)據(jù)進行了比較。結(jié)果表明,盡管納升電噴霧直接質(zhì)譜分析方法與色譜-質(zhì)譜方法相比缺少色譜分離維度,并且小型便攜式質(zhì)譜的質(zhì)量分辨率低于高分辨質(zhì)譜,但基于納升電噴霧-小型便攜式質(zhì)譜數(shù)據(jù)建立的多元統(tǒng)計分析方法仍可滿足木材樣品的鑒別需求,具有良好的應(yīng)用前景。

    支持信息

    Supporting information

    表S1 15 種豆科木材樣品種屬信息與數(shù)據(jù)編號Table S1 Species information and data numbers of 15 kinds of Fabaceae wood samples

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