杜芳黎，張華俊，盧波，龍海榮，谷筱玉（.廣西工業(yè)生物技術(shù)研究中心，廣西科學(xué)院，南寧 530007； .廣西藥用植物園，南寧 53003）

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用熵最小算法解析桂郁金揮發(fā)油GC-MS重疊譜*

杜芳黎1，張華俊1，盧波1，龍海榮2，谷筱玉2
（1.廣西工業(yè)生物技術(shù)研究中心，廣西科學(xué)院，南寧 530007； 2.廣西藥用植物園，南寧 530023）

采用氣相色譜-質(zhì)譜（GC-MS）聯(lián)用技術(shù)對(duì)桂郁金中提取的揮發(fā)油成分進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)用熵最小算法對(duì)其中的共流物色譜峰進(jìn)行解析，并通過質(zhì)譜庫檢索和程序升溫保留指數(shù)相結(jié)合的方式對(duì)解析得到的各純組分進(jìn)行定性分析。將桂郁金揮發(fā)油各組分的質(zhì)譜數(shù)據(jù)直接與美國國家標(biāo)準(zhǔn)及技術(shù)研究所（NIST）數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，鑒定出38個(gè)化合物；在揮發(fā)油的色譜圖中，存在一些因分離不完全而導(dǎo)致的共流物色譜峰，以保留時(shí)間為1 106.52～1 108.38 s 及1 184 s的色譜峰為例，經(jīng)熵最小算法解析，共發(fā)現(xiàn)5個(gè)純組分。采用熵最小算法可以清楚地對(duì)共流物色譜峰進(jìn)行解析并得到所包含的各個(gè)純組分，該法可提高復(fù)雜成分定性定量分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

桂郁金；揮發(fā)油；氣相色譜-質(zhì)譜法；熵最小算法；共流物色譜峰

中藥現(xiàn)代化的研究重點(diǎn)是中藥藥效物質(zhì)基礎(chǔ)研究，但在實(shí)際研究過程中因中藥所含成分復(fù)雜，且其作用模糊，造成中藥研究出現(xiàn)一定障礙，這為中藥藥效物質(zhì)基礎(chǔ)的研究帶來困難。因此如何解決這些問題，成為中藥現(xiàn)代化研究的當(dāng)務(wù)之急［1］。對(duì)于中藥復(fù)雜成分的分析，目前采用的技術(shù)主要包括色譜法、光譜法、質(zhì)譜法等，通過對(duì)測(cè)試條件的不斷優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜成分的最佳分離。在色譜分析中，由于中藥中存在很多結(jié)構(gòu)相近、性質(zhì)相似的成分，即使依靠提高柱效、更換固定相、改變程序升溫條件等手段，也難以實(shí)現(xiàn)對(duì)這些成分的最佳分離，總會(huì)存在相互交錯(cuò)或包埋的共流物色譜峰，從而影響中藥復(fù)雜成分的定性定量分析?；瘜W(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展，為共流物色譜峰組分的分離分析帶引入了新思路，通過化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，可以對(duì)共流物色譜峰進(jìn)行分離，并得到其中所包含的純色譜和純質(zhì)譜，使得復(fù)雜成分的定性定量分析的準(zhǔn)確性提高［2-3］。目前已報(bào)道的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法如選擇性離子分析法、直觀推導(dǎo)式演進(jìn)特征投影法、交替最小二乘法等均已成功用于復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理中［4-7］。

熵最小算法（Entropy minimization，EM）是一種化學(xué)計(jì)量學(xué)算法，主要包括鎖峰熵最小方法（BTEM）、加權(quán)多重鎖峰熵最小方法（tBTEM）和多重建熵最小方法（MREM）等［8-11］。熵最小算法解析共流物色譜峰，能在沒有先驗(yàn)信息的情況下，只需根據(jù)混合譜數(shù)據(jù)，就能從混合譜中重建每個(gè)純組分的譜圖，以及通過峰面積歸一化法進(jìn)行半定量分析。該技術(shù)在質(zhì)譜、紅外、紫外、拉曼等譜圖的解析中均有一定的應(yīng)用［12］，但在GC-MS中的應(yīng)用卻鮮有報(bào)道。中藥揮發(fā)油是一類化學(xué)成分復(fù)雜且具有明確生物活性的藥用成分［13］，在臨床上具有止咳、平喘、祛痰發(fā)汗、鎮(zhèn)痛解熱等功效［14-15］，明確中藥揮發(fā)油的化學(xué)成分，對(duì)藥理藥效的進(jìn)一步研究具有重要意義。筆者以GC-MS為分析測(cè)試手段，輔助以熵最小算法為基本原理的化學(xué)計(jì)量學(xué)解析法對(duì)郁金揮發(fā)油成分中的共流物色譜峰進(jìn)行分離分析，同時(shí)結(jié)合程序升溫保留指數(shù)和質(zhì)譜庫對(duì)化合物進(jìn)行定性，以期實(shí)現(xiàn)中藥色譜中重疊信號(hào)的快速分離。

1　實(shí)驗(yàn)部分

1.1主要儀器與材料

安捷倫氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀：7890A型，配帶NIST標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)譜庫，美國安捷倫科技公司；

石油醚、無水硫酸鈉：優(yōu)級(jí)純，國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司；

桂郁金：購于廣西生源中藥飲片有限公司。

1.2桂郁金揮發(fā)油的提取

將桂郁金樣品粉碎，稱取1 g粉碎后的樣品置于50 mL具塞三角瓶中，加入石油醚（沸程60～90℃）20 mL，浸提12 h，每隔1 h搖動(dòng)一次，過濾，濾液濃縮后經(jīng)無水硫酸鈉脫水備用。

1.3儀器工作條件

1.3.1色譜條件

色譜柱：HP-5MS毛細(xì)管柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm，美國安捷倫科技公司）；進(jìn)樣器溫度：250℃；柱溫：初始溫度40℃（保持1 min），以10 ℃/min升至280℃（保持10 min）；輔助加熱器溫度：250℃；載氣：氮?dú)?，流量? mL/min；不分流進(jìn)樣；進(jìn)樣體積：0.2 μL。

1.3.2質(zhì)譜條件

掃描范圍：50～500 Da；離子源溫度：230℃；四級(jí)桿溫度：150℃。

1.3.3數(shù)據(jù)處理與譜圖分析

樣品經(jīng)GC-MS測(cè)試后，單一色譜峰可直接與NIST數(shù)據(jù)庫比對(duì)，而對(duì)于分離不完全的共流物色譜峰，則需在安捷倫自帶數(shù)據(jù)分析軟件中將數(shù)據(jù)導(dǎo)出成CDF.格式，然后導(dǎo)入基于熵最小算法開發(fā)的MERM軟件，截取其中需要分析的共流物色譜峰區(qū)間，根據(jù)文獻(xiàn)［12］所述的方法進(jìn)行熵最小計(jì)算以得到其中各組分的純色譜與純質(zhì)譜，然后將純質(zhì)譜數(shù)據(jù)導(dǎo)出成msp格式，再導(dǎo)入NIST數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，得到相應(yīng)的結(jié)果。對(duì)于結(jié)果的定性采用質(zhì)譜庫相似度檢索與程序升溫保留指數(shù)相結(jié)合的方式，其中程序升溫保留指數(shù)根據(jù)文獻(xiàn)［16］計(jì)算。

2　結(jié)果與討論

2.1揮發(fā)油的定性分析

圖1為桂郁金揮發(fā)油成分經(jīng)GC-MS測(cè)試的總離子流圖，若將所得到的各組分的質(zhì)譜數(shù)據(jù)與NIST數(shù)據(jù)庫直接進(jìn)行比對(duì)，可以鑒定出匹配度85%以上的組分共38個(gè)，包括烷烴類、烯烴類、醇類及少量酮類（各化合物的基本信息列于表1中），其中含量比較多的兩個(gè)化合物是β-欖香烯酮和（反，反）-10-（1-甲基亞乙基）-3，7-環(huán)癸二烯-1-酮。

圖1　桂郁金揮發(fā)油成分的總離子流圖（TIC）

表1　桂郁金揮發(fā)油中的化學(xué)成分

續(xù)表1

2.2共流物色譜峰的解析

從圖1可知，雖然大部分揮發(fā)油成分經(jīng)測(cè)試后得到了基本的基線分離，但也有一部分色譜峰是重疊交錯(cuò)的共流物色譜峰，若將這樣的色譜峰直接與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，會(huì)造成定性分析的不準(zhǔn)確性，因此有必要通過化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)這些色譜峰進(jìn)行解析，以提高定性結(jié)果的準(zhǔn)確性。以保留時(shí)間為1 106.52～1 108.38 s及1 184 s的色譜峰為例，用化學(xué)計(jì)量法（熵最小算法）對(duì)共流物色譜峰進(jìn)行解析，圖2為保留時(shí)間為1 106.52 s的共流物色譜峰放大譜圖。

圖2　保留時(shí)間為1 106.52 s的共流物色譜峰的放大圖

從圖2中可以看出，這個(gè)色譜峰是由于分離不完全造成的交錯(cuò)峰，若直接與NIST數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，可粗略認(rèn)為是2個(gè)峰，但該結(jié)果的可信度不高；采用熵最小算法對(duì)其進(jìn)行解析，得出圖3結(jié)果。

圖3　保留時(shí)間為1 106.52 s的峰經(jīng)解析后的純色譜圖

從圖3中可以看出，經(jīng)熵最小算法解析后，原來的交錯(cuò)峰可以解析出3個(gè)純組分，根據(jù)其保留時(shí)間先后順序分別為A3，A4，A5 3個(gè)組分；曲線A1表示實(shí)驗(yàn)得出的總離子流濃度，曲線A2表示將解析到的3個(gè)純組分的信號(hào)加和后的解析結(jié)果總離子流濃度。與實(shí)驗(yàn)得出的總離子流濃度相比，可以發(fā)現(xiàn)解析出的信號(hào)總強(qiáng)度與實(shí)驗(yàn)得出的信號(hào)基本一致，且各組分的譜峰對(duì)稱性較好。曲線A3基線明顯高于A4和A5，可能是組分A3中部分碎片信息與背景的信號(hào)相似所致。提取3個(gè)組分的純質(zhì)譜數(shù)據(jù)分別與NIST數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，得到表2所示的結(jié)果，解析后各組分相應(yīng)的質(zhì)譜圖見圖4。

表2　解析后純組分的信息

圖4　解析后各純組分（A3，A4，A5）的質(zhì)譜信息

用同樣的方法，對(duì)保留時(shí)間為1 184 s的色譜峰進(jìn)行解析，該色譜峰的放大圖如圖5所示。

圖5　保留時(shí)間為1 184 s的共流物色譜峰的放大圖

保留時(shí)間為1 184 s的色譜峰若不放大，易誤認(rèn)為是一個(gè)純色譜峰，但放大后明顯看出，該區(qū)域不止含有一個(gè)組分。若直接與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，由于重疊交錯(cuò)，只能比對(duì)出一個(gè)結(jié)果，為6-（1-羥甲基乙烯基）-4，8a-二甲基-3，5，6，7，8，8a-六氫-萘-2-酮。經(jīng)熵最小算法解析后，可得到到如圖6所示的結(jié)果。

圖6　保留時(shí)間為1 184 s的峰經(jīng)解析后的純色譜圖

從圖6可以看出，保留時(shí)間為1 184 s的色譜峰經(jīng)熵最小算法解析后，可以得到2個(gè)純組分峰（B3，B4），且2個(gè)組分的色譜峰對(duì)稱性較好。圖中B1表示實(shí)驗(yàn)得出的總離子濃度，B2表示將解析到的3個(gè)純組分的信號(hào)加和后的解析結(jié)果總離子流濃度，與實(shí)驗(yàn)得出的總離子流濃度相比，可以發(fā)現(xiàn)解析出的信號(hào)總強(qiáng)度與實(shí)驗(yàn)得出的信號(hào)有明顯差異，并不完全吻合，這是因?yàn)橘|(zhì)譜庫中的質(zhì)譜信息與測(cè)量信號(hào)中該組分的質(zhì)譜信息不同造成的［17］。提取2個(gè)組分的純質(zhì)譜數(shù)據(jù)并與NIST數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，比對(duì)結(jié)果見表3。與解析后各組分相對(duì)應(yīng)的質(zhì)譜如圖7所示。

表3　解析后純組分的信息

圖7　解析后各純組分（B3，B4）的質(zhì)譜信息

用熵最小算法進(jìn)行共流物色譜峰的解析，由于得到的是各組分的純質(zhì)譜信息，將分辨出的各組分進(jìn)行質(zhì)譜定性檢索，其定性結(jié)果的準(zhǔn)確性可大大提高。但在實(shí)際應(yīng)用過程中，有些組分在測(cè)量信號(hào)中的質(zhì)譜，會(huì)因?yàn)閷?shí)驗(yàn)條件等因素而造成其與質(zhì)譜庫中存在的質(zhì)譜信息間有較大的差異，對(duì)于這樣的組分，其匹配度可能會(huì)相對(duì)較低［17］。

3　結(jié)語

對(duì)桂郁金的揮發(fā)油成分進(jìn)行了GC-MS分析并從中鑒定出38個(gè)化合物，選擇熵最小算法對(duì)共流物色譜峰進(jìn)行解析。試驗(yàn)證明，采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的熵最小算法，可清楚的對(duì)共流物色譜峰進(jìn)行解析，大大縮短分離分析時(shí)間，提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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Analysis of Co-eluting Peaks in Curcuma Kwangsiensis Essential Oil by GC-MS with Entropy Minimization Method

Du Fangli1，Zhang Huajun1，Lu Bo1，Long Hairong2，Gu Xiaoyu2
（1. Industrial Bio-Technology Research Center of Guangxi，Guangxi Academy of Science，Nanning 530007， China；2. Guangxi Medicinal Garden，Nanning 530023，China）

The essential oil from curcuma kwangsiensis was analyzed by gas chromatography-mass spectrometry，then the entropy minimization method was applied to analyze pure components in co-eluting chromatographic peaks and estimated pure components were identified by similarity search in NIST library combined with temperature programmed retention index method. Mass spectrometry data of components from curcuma kwangsiensis essential oil were compared with NIST library， 38 components were given. NIST library search on chromatographic peaks would result in misleading information，especially on those co-eluting peaks. Two co-eluting peaks at 1 106.52-1 108.38 s and 1 184 s were analyzed by entropy minimization method and five pure compounds were gotten. The entropy minimization method can be used to deal with co-eluting chromatographic peaks and reconstruct pure component with better qualitative and quantitative analyses.

curcuma kwangsiensis；essential oil；gas chromatography-mass spectrometry； entropy minimization method；co-eluting chromatographic peak

O652.4

A

1008-6145（2016）04-0035-05

10.3969/j.issn.1008-6145.2016.04.009

*廣西科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（桂科合1298014-15）

聯(lián)系人：張華??；Email: George@chemopower.com

2016-03-07