尚宇瀚 孟憲雙 白樺 馬強(qiáng)

（中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院，北京 100176）

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)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(fèi)需求呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。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(fèi)者青睞，在當(dāng)前耐用消費(fèi)品市場(chǎng)中占有重要地位。然而，在經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使下，在高值木家具市場(chǎng)中不時(shí)出現(xiàn)以假充真、以次充好等欺詐行為，不僅侵犯了消費(fèi)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(chǎng)對(duì)快速準(zhǔn)確鑒別的需求日益增長(zhǎng)。

目前，較為常用的木材種類鑒別方法為感官檢驗(yàn)結(jié)合光學(xué)顯微鏡觀察[1]，這類方法對(duì)木材取樣與處理要求較高，過程繁瑣，并且高度依賴檢測(cè)人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，主觀性較強(qiáng)。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(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)建立木材種類識(shí)別方法，獲得了較為理想的識(shí)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(dòng)法、超聲波法和計(jì)算機(jī)斷層掃描法等無損檢測(cè)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(cè)木材表面或內(nèi)部缺陷、結(jié)構(gòu)材腐朽情況以及評(píng)價(jià)木制品開裂與老化等方面優(yōu)勢(shì)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(shì)。由于不同種屬、不同生長(zhǎng)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(dá)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(shí)的色譜分離過程，并且有機(jī)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(cè)技術(shù)，直接質(zhì)譜分析具有無需樣品制備或僅需簡(jiǎn)單處理、操作簡(jiǎn)便、檢測(cè)效率高和綠色環(huán)保等優(yōu)勢(shì)。近年來，Espinoza 研究組[14-15]和殷亞方研究組[16-17]將實(shí)時(shí)直接分析（Direct analysis in real time，DART）與四極桿-靜電場(chǎng)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(duì)樣品表面直接進(jìn)行解吸附電離，并經(jīng)高分辨質(zhì)譜檢測(cè)和多元統(tǒng)計(jì)分析，開發(fā)了木材種類快速鑒別方法。上述方法對(duì)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(shí)驗(yàn)室，依賴臺(tái)式大型儀器設(shè)備，難以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)。小型便攜式質(zhì)譜（Miniature mass spectrometry，Mini MS）[18]小巧輕便，并且對(duì)工作環(huán)境要求不高，在現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)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(bào)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(chǎng)軌道阱高分辨質(zhì)譜（nanoESI-HRMS）和超高效液相色譜-靜電場(chǎng)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(jì)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(cè)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(cè)性較強(qiáng)，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(jì)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(shí)驗(yàn)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(chǎng)軌道阱高分辨質(zhì)譜儀（美國(guó)Thermo Scientific 公司）；UltiMate 3000 超高效液相色譜儀（美國(guó)Thermo Scientific 公司）；Milli-Q 超純水機(jī)（美國(guó)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(guó)METTLER TOLEDO 公司）；P-1000 型微電極拉制儀（美國(guó)Sutter 公司）。

豆科（Fabaceae）木材樣品（黃檀屬9 種、紫檀屬6 種，經(jīng)國(guó)家木材與木制品性能質(zhì)量檢驗(yàn)檢測(cè)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(jí)，美國(guó)Fisher 公司）；甲酸（質(zhì)譜級(jí)，美國(guó)Sigma公司）；硼硅酸鹽玻璃毛細(xì)管（美國(guó)World Precision Instruments 公司）；0.45 μm 尼龍微孔濾膜（美國(guó)Pall公司）。實(shí)驗(yàn)用水為超純水（18.2 MΩ·cm）。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 噴霧毛細(xì)管的制備

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

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(xì)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(jìn)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(shí)間窗口40 ms，選取時(shí)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(jí)質(zhì)譜全掃描–數(shù)據(jù)依賴的二級(jí)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(dòng)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(jìn)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(jí)質(zhì)譜全掃描-數(shù)據(jù)依賴的二級(jí)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(jì)分析

采用Python 3.10.4 環(huán)境下編譯的腳本對(duì)所得質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)強(qiáng)度歸一化、尋找峰值、質(zhì)量數(shù)對(duì)齊與空值填充。其中，質(zhì)量數(shù)對(duì)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(duì)應(yīng)信號(hào)強(qiáng)度寫入列表，當(dāng)同時(shí)存在多個(gè)信號(hào)強(qiáng)度時(shí)，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(shí)驗(yàn)設(shè)置為：以小型便攜式質(zhì)譜的全掃描質(zhì)譜圖進(jìn)行OPLS-DA 分析，窗口中心列表設(shè)為首項(xiàng)80、尾項(xiàng)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(diǎn)后1 位數(shù)字；以靜電場(chǎng)軌道阱高分辨質(zhì)譜的全掃描質(zhì)譜圖進(jìn)行OPLSDA 分析，窗口中心列表為首項(xiàng)80.00、尾項(xiàng)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(diǎn)后3 位數(shù)字。

采用SIMCA 14.1 軟件（瑞典Umetrics 公司）對(duì)處理后的木材樣品質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（Principal component analysis，PCA）與OPLS-DA 分析。在進(jìn)行分析之前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)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(yàn)?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(jì)分析方法進(jìn)行分類。以刀狀黑黃檀為例，對(duì)nanoESI-Mini MS、nanoESI-HRMS 和UHPLC-HRMS 所得譜圖進(jìn)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(duì)應(yīng)離子信號(hào)強(qiáng)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(cè)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(cè)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(cè)能力不理想。考慮到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(cè)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(hào)、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(diǎn)圖，圖中橫、縱坐標(biāo)分別代表第一和第二主成分得分值。可以看出，黃檀屬或紫檀屬木材樣品的數(shù)據(jù)點(diǎn)分布相對(duì)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(duì)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(diǎn)圖中屬于黃檀屬或紫檀屬的數(shù)據(jù)點(diǎn)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(gè)離群點(diǎn)位于Hotteling′sT2=95%橢圓外，表明此數(shù)據(jù)組中存在強(qiáng)異常值。當(dāng)數(shù)據(jù)組中存在較多噪音時(shí)，PCA 模型的組間分離度將隨之降低，進(jìn)而導(dǎo)致相應(yīng)的OPLS-DA 模型在統(tǒng)計(jì)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(yàn)證，才能確保其有效性[19]。

圖2 PCA 模型得分散點(diǎn)圖（綠-黃檀屬；藍(lán)-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(duì)15 種木材樣品進(jìn)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(duì)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(duì)于OPLSDA 模型，R2X（cum）代表其所能解釋的X預(yù)測(cè)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(cè)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。考慮到在質(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(duì)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(duì)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(cè)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(cè)能力良好。模型IB 的Q2（cum）值雖然相對(duì)較低（0.799），但大于0.5，表明此模型仍具有較好的預(yù)測(cè)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(diǎn)圖與對(duì)應(yīng)的置換檢驗(yàn)結(jié)果。由得分散點(diǎn)圖（圖3A～3C）可見，3 種模型均可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同屬木材樣品數(shù)據(jù)點(diǎn)的良好區(qū)分。同時(shí)，為了識(shí)別離群值，對(duì)不同來源質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Hotteling′sT2檢測(cè)。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(duì)3 種OPLS-DA 模型的可靠性進(jìn)行評(píng)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(cè)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(duì)值大于0.05 的變量通常被認(rèn)為對(duì)分類具有統(tǒng)計(jì)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(duì)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(duì)分類貢獻(xiàn)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(diǎn)圖與置換檢驗(yàn)結(jié)果（綠-黃檀屬；藍(lán)-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(jìn)一步擬合OPLS-DA 模型，并對(duì)黃檀屬9 種木材樣品生物學(xué)種類進(jìn)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(diǎn)圖（圖5A和5B）中，代表黃檀屬不同種木材樣品的數(shù)據(jù)點(diǎn)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(duì)3 種OPLS-DA 模型的可靠性進(jìn)行了評(píng)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(duì)同屬少量木材樣品進(jìn)行種類區(qū)分時(shí)，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(diǎn)圖與置換檢驗(yàn)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(jí)質(zhì)譜圖比較

參考文獻(xiàn)[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(jìn)行二級(jí)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(duì)應(yīng)化合物的元素組成。然而，當(dāng)選取m/z269.0（269.08070）進(jìn)行二級(jí)質(zhì)譜分析時(shí)，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(shí)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(jí)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(jí)質(zhì)譜分析功能的小型便攜式質(zhì)譜也可實(shí)現(xiàn)對(duì)木材樣品中特定化合物的結(jié)構(gòu)分析。

圖6 對(duì)刀狀黑黃檀樣品中黃檀素的一級(jí)質(zhì)譜全掃描和二級(jí)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(jí)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(jì)分析實(shí)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(jìn)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(jì)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(hào)Table S1 Species information and data numbers of 15 kinds of Fabaceae wood samples