張斌，李曉如，梁逸曾

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聯用色譜數據結合化學計量學分析紫蘇化學成分

張斌1, 2，李曉如1，梁逸曾1

(1. 中南大學化學化工學院，湖南長沙，410083；2. 長沙環(huán)境保護職業(yè)技術學院，湖南長沙，410004)

運用GC?MS測定紫蘇的葉、梗、子部位中揮發(fā)油化學成分，采用交互移動窗口因子法對其共有組分進行比較分析, 結合直觀推導式演進特征投影法對重疊峰進行分辨，應用質譜庫相似度匹配和計算保留指數對各組分進行定性，采用總體積積分法定量。研究結果表明：紫蘇葉、紫蘇梗、紫蘇子的揮發(fā)油分別定性了28，35，38個組分，分別占總量的94.55%，87.91%和89.86%。三者共有6個組分，相對含量之和分別占紫蘇葉、紫蘇梗和紫蘇子揮發(fā)油總量的15.26%，16.03%和33.84%。3種藥材的揮發(fā)油化學組分差異較大，導致三者在藥理性上存在一定的差異。

氣相色譜?質譜(GC?MS)；交互移動窗口因子分析法(AMWFA)；直觀推導式演進特征投影法(HELP)；紫蘇

中藥的化學成分非常復雜，屬于未知復雜體系。隨著分離以及鑒定技術的發(fā)展，使得對中藥化學成分的解析成為可能。中藥化學成分的獲取將為中藥的快速發(fā)展提供理論依據和數據支持。紫蘇()既能藥用，亦能食用。以莖、葉及子形式入藥，分別稱蘇葉、蘇梗、蘇子[1]。紫蘇葉()為唇形科植物紫蘇的干燥葉，主治風寒感冒、胸悶、妊娠嘔吐。紫蘇梗()為唇形科植物紫蘇的干燥莖，用于胸膈痞悶、胃脘疼痛、噯氣嘔吐、胎動不安。紫蘇子()為唇形科植物紫蘇的干燥成熟果實，具有降氣消痰、止咳平喘、潤腸的功效。這些藥理方面的差異性與紫蘇不同部位藥理成分有關。本文作者分別提取紫蘇葉、梗、子的揮發(fā)性成分，利用GC?MS進行分離檢測，采用交互移動窗口因子法(alternative moving window factor analysis，AMWFA)對其共有組分進行比較分析, 結合直觀推導式演進特征投影法(heuristic evolving latent projections，HELP)對重疊峰進行分辨，應用質譜庫相似度匹配和計算保留指數對各組分進行定性[2?9]，采用總體積積分法定量，對紫蘇葉、梗、子進行分析。

1 實驗

1.1 儀器和藥材

實驗儀器為日本島津QP20l0型氣相色譜儀?質譜儀。實驗藥材包括紫蘇葉、紫蘇梗、紫蘇子，均購于金沙大藥房，經湖南中醫(yī)藥研究所鑒定。實驗試劑為正構烷烴C8-C20和C21-C40(瑞士Fluka Chemika公司)，正己烷(分析純)。

1.2 揮發(fā)油提取

稱取紫蘇葉、紫蘇梗、紫蘇子各50 g，藥材與水以體積比1:7混合，按照《中國藥典》[10]提取方法來提取。

1.3 正構烷烴參照系和揮發(fā)油的測定條件

色譜柱為DB-5(長度×內徑為30 m×0.25 mm)。載氣為He；流速為1.0 mL/min。進口溫度和界面溫度均為250 ℃，進樣量為0.5 uL，分流比為20:1。程序升溫梯度為起始溫度40 ℃，保持3 min，以2 ℃/min升至43 ℃，以25 ℃/min升至103 ℃，以2 ℃/min升至116 ℃，以20 ℃/min升至128 ℃，以6 ℃/min升至200 ℃，以8 ℃/min升至230 ℃，維持10 min。EI源電子能量為70 eV，離子源溫度為200 ℃。倍增電壓為0.8 kV，質荷比掃描范圍為35~500，掃描速率為3.8次/s。

1.4 數據分析

數據分析在Gateway T8100計算機上進行，程序用MATLAB 6.5編寫，NIST107質譜庫進行檢索。

2 結果與討論

2.1 交互移動窗口因子分析法(AMWFA)

交互移動窗口因子分析法[11](AMWFA法)作為化學計量學的一種分析二維數據的方法，其實是多組分光譜相關色譜法[12](MSCC)的拓展，目標是對2個體系中的2組二維數據片段做比較分析，最后得到被研究的2組二維數據片段中的共有組分定性結果。該法的主要思路如下：

先在一個體系中確定一個目標矩陣，再利用單點投影法在另一個體系中找到相關的基本矩陣，接著利用矩陣的信息對矩陣作正交投影，從中提取二者中共有光譜信息。

正交投影矩陣建立如下：

(?XX)

其中：為單位矩陣，為的廣義逆。用對基本矩陣沿色譜方向的每條光譜矢量進行投影運算：

op=(1，2，…，)

式中：和op分別表示原始光譜和投影光譜矢量；為中的色譜最大保留時間掃描點。投影矢量op本質上是的正交互余空間的殘差矢量。

考慮到噪聲等因素的影響，計算和op的內積γ，作為判別依據。

γ=(op)T，0≤γ≤1

把所有內積=(1，2，…，γ，…，γ)并對保留時間或者色譜掃描點作圖，即得到光譜相關色譜(MSCC)圖。當γ=0時，yop與y完全正交，yop完全只剩下隨機噪聲，原始光譜y與目標矩陣光譜x高度相關，中的化學組分與中的完全一致。反之，將作為目標矩陣，作為基本矩陣進行對比分析，得到反投影多組分光譜相關色譜圖(IP?MSCC)。

圖1所示為紫蘇葉、紫蘇梗、紫蘇子揮發(fā)油經GC?MS分離檢測得到的總離子流圖。紫蘇葉和紫蘇梗中A1和A2峰簇如圖2所示。

(a) 紫蘇葉；(b) 紫蘇梗；(c) 紫蘇子

(a) A1峰簇；(b) A2峰簇

圖3所示為由AMWFA法獲得的多組分光譜相關色譜圖(MSCC)和反投影多組分光譜相關色譜圖(IP?MSCC)。由圖3可知：掃描點20~100區(qū)域內曲線與橫坐標幾乎平行，中間的凸起是噪聲引起，說明A1和A2峰簇互相包含于對方中，所含成分一致。為進一步確定2個體系中的共有組分數，采用AMWFA法進行共有秩分析。圖4所示為共有秩分析結果。前4個擬合值幾乎為0，從第5個開始明顯增大，說明A1和A2 峰簇有4個共有組分。

(a) MSCC；(b) IP?MSCC

圖4 共有秩分析結果

按照AMWFA 法，在共有組分數為1 的區(qū)域，可以從其特征向量中獲取對應的純質譜。以A1的色譜峰簇設為矩陣，A2色譜峰簇設為矩陣，以矩陣的5~140區(qū)域為基矩陣，用移動窗口技術對矩陣中的5~180區(qū)域進行掃描(移動窗口數為4)，建立共有組分秩圖(見圖5(a))及質譜自相關曲線(見圖5(b))。在共有組分秩圖中，有4個共有組分數為 1 的區(qū)域，其對應的質譜自相關曲線也出現 4個平臺(圖5(b)中R1，R2，R3和R4所示)，且相似度約為 1。可分別從這 4個平臺中任意一點提取出共有組分的純質譜，即組分 1，2，3和4的質譜。鑒定出4個共有組分分別為3,7-dimethyl-6-Octen-1-ol；9,12-Octadecadienoic acid ethyl ester；Z,Z-8,10-Hexadecadien-1-ol和9,12,15- Octadecatrienal dimethyl acetal，其相似度分別為93.064%，97.954%，95.55%和96.43%。解析后得到峰簇A1和A2的色譜圖(見圖6)，其為1個五組分重疊形成的峰簇，有4個共有組分。

(a) 共有秩圖；(b) 質譜自相關曲線

(a) A1峰簇；(b) A2峰簇1~4為組分1~4。

2.2 直觀推導式演進特征投影法(HELP)

直觀推導式演進特征投影法(HELP)是一種逐步的推導式方法，最大限度地利用了二維色譜數據所包含的化學信息來進行解析。其最大的優(yōu)點是能對重疊峰進行分析，對質譜圖進行最大限度的解析。在此僅給出簡要的HELP解析方法，原理和詳細步驟見參考文獻[13?18]。

圖7所示為紫蘇梗中保留時間段為22.162~22.417 min的峰簇B，此峰似乎是一單峰，但在GC?MS上檢索相似度不高。圖 8所示為峰簇B扣除背景噪音后的秩圖，按照HELP原理，有2條特征值曲線(見曲線a和b)明顯高于噪聲水平，說明有2個組分重疊。從圖8可知：區(qū)域1為組分1的純組分區(qū)(組分1流入)，區(qū)域1+2為組分1和組分2的混合區(qū)(組分2流入)，區(qū)域2為組分2的純組分區(qū)(組分1流完)，區(qū)域2+3為組分2和組分3的混合區(qū)(組分3流入)，區(qū)域3為組分3的純組分區(qū)(組分2流完)，區(qū)域3+4為組分3和組分4的混合區(qū)(組分4流入)，區(qū)域4為組分4的純組分區(qū)(組分3流完)。

圖7 色譜峰簇B對應的總離子流

圖8 峰簇B背景扣除后的秩圖

經過HELP方法分析可知：B峰簇是一個四組分體系(圖9)?；瘜W組分分別為Eudesm-4[14]-en-11-ol，Thunbergol，alpha.-Cadinol和Cyclheptane, 4-methylene- 1-methyl-2-[2-methyl-1-propen-1-vinyl-],相似度分別為95.139%，92.767%，93.083%和94.523%。

1~4為組分1~4。

2.3 保留指數

VANDEN等[19]定義了程序升溫保留指數：

R=100+100[(t?t)/(t+1?t)]

式中：為保留時間；為待分析的化合物的碳原子數；和+1分別為正構烷烴的碳原子數。本文提出程序升溫保留指數計算方法基于此公式(恒溫部分按此公式計算時誤差在允許范圍內)，采用質譜庫結合保留指數進行化合物的定性, 結果較傳統(tǒng)方法更準確可靠。

2.4 紫蘇葉、紫蘇梗、紫蘇子揮發(fā)油組分的定量分析

采用AMWFA鑒定出紫蘇葉、紫蘇梗、紫蘇子揮發(fā)油的共有組分，對重疊峰用HELP進行解析，應用質譜庫相似度匹配和計算保留指數，最大限度且準確地完成了三者的化學成分定性。采用總體積積分法可得到各個組分的定量分析結果。紫蘇葉、紫蘇梗和紫蘇子分別鑒定出28個、35個和38個組分，分別占揮發(fā)油總量的94.55%，87.91%和89.86%。三者揮發(fā)油的主要化學成分見表1。

表1 紫蘇葉、紫蘇梗、紫蘇子揮發(fā)油的定性和定量分析結果

3 結論

1) 紫蘇葉和紫蘇梗揮發(fā)油共有組分7個，各組分質量分數之和分別占紫蘇葉揮發(fā)油總量的1.94%、紫蘇梗揮發(fā)油總量的2.6%。

2)紫蘇葉和紫蘇子揮發(fā)油共有組分2個，各組分質量分數之和占紫蘇葉揮發(fā)油總量的1.84%、占紫蘇子揮發(fā)油總量的0.8%。

3) 紫蘇梗和紫蘇子揮發(fā)油共有組分6個，各組分質量分數之和分別占紫蘇梗、紫蘇子揮發(fā)油總量的1.43%和3.84%。

4) 紫蘇葉、紫蘇梗和紫蘇子揮發(fā)油共有組分6個，各組分質量分數之和分別占紫蘇葉、紫蘇梗和紫蘇子揮發(fā)油總量的15.26%，16.03%和33.84%。

5) 紫蘇葉、紫蘇梗和紫蘇子揮發(fā)油所含化學組分種類及其含量有比較大的差異，導致三者在藥理性上存在不同。

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(編輯 趙俊)

Analysis of chemical constituents in perilla frutescens by hyphenated chromatographic data and chemometrics resolution method

ZHANG Bin1, 2, LI Xiaoru1, LIANG Yizeng1

(1. School of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University, Changsha 410083, China;2. Changsha Environmental Protection College, Changsha 410004, China)

Analysis of volatile components in(FP),(CP) and(FPE) was performed with two-dimensional gas chromatography?mass spectrometry (GC?MS) data coupled with alternative moving window factor analysis (AMWFA) and heuristic evolving latent projections (HELP). The results show that 28, 35 and 38 volatile chemical components in essential oil of FP, CP and FPE are determined qualitatively and quantitatively, accounting for 94.55%, 87.91%and 89.86% total contents of essential oil of FP, CP and FPE, respectively. There are 6 common active constituents amongthem, accounting for 15.26%, 16.03%and 33.84% total contents of essential oil of FP, CP and FPE，respectively. There is great difference among them in pharmacology.

gas chromatography?mass spectrometry (GC?MS); alternative moving window factor analysis (AMWFA); heuristic evolving latent projections (HELP); perilla frutescens

10.11817/j.issn.1672-7207.2016.06.006

O629.9

A

1672?7207(2016)06?1860?07

2015?06?23；

2015?09?10

國家自然科學基金資助項目(20175036，20235020)(Projects(20175036, 20235020) supported by the National Natural Science Foundation of China)

李曉如，教授，從事天然藥物化學研究；E-mail：xrli@csu.edu.cn