中藥物質(zhì)基礎(chǔ)的化學(xué)解析

一、引言中藥已經(jīng)在中國(guó)使用了數(shù)千年，并在維護(hù)中國(guó)人身體健康方面發(fā)揮了關(guān)鍵的作用。隨著全球普遍開(kāi)始尋求自然、整體的疾病治療方式，世界范圍內(nèi)對(duì)中藥的需求穩(wěn)步增長(zhǎng)。這使得制定國(guó)際認(rèn)可的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)比人類(lèi)歷史上任何時(shí)候更為重要。藥品的主要質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以藥典中的說(shuō)明為主?，F(xiàn)今，《中國(guó)藥典》《美國(guó)藥典》和《歐洲藥典》越來(lái)越重視增加草本藥物相關(guān)專(zhuān)論的數(shù)量和提高相關(guān)專(zhuān)論的水平。中藥正在走向全球化發(fā)展道路，《歐洲藥典》（9.2版）中共收載了81種中藥材標(biāo)準(zhǔn)，《美國(guó)藥典》（41版）中共收載了37種植物藥及其制劑。更好地了解中藥的化學(xué)成分可以提高中藥整體質(zhì)量控制的水平，現(xiàn)在應(yīng)用創(chuàng)新質(zhì)量控制技術(shù)使應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)更具有可行性。盡管最新版的《中國(guó)藥典》（2005版）中收錄了618種中藥材和中藥飲片，但這些專(zhuān)論仍缺少重現(xiàn)性好的整體質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，有的甚至缺乏明確的定量指標(biāo)。因此，可以看出傳統(tǒng)質(zhì)量控制模型不適用于復(fù)雜的中藥質(zhì)量評(píng)估。文章提出了一種系統(tǒng)的中藥質(zhì)量研究方法，即在全面、系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)上發(fā)展普遍適用的、簡(jiǎn)化的標(biāo)準(zhǔn)。就本方法而言，更深入地認(rèn)識(shí)中藥化學(xué)性質(zhì)是理解和轉(zhuǎn)化中藥標(biāo)準(zhǔn)最重要的一環(huán)。這是因?yàn)榛瘜W(xué)成分是中藥的治療基礎(chǔ)，因此與中藥質(zhì)量有著不可分割的緊密聯(lián)系。更深入地了解化學(xué)成分情況也有利于揭示中藥質(zhì)量研究的四大挑戰(zhàn)和制定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：①中藥植物中化學(xué)成分的分析和表征，尤其中藥復(fù)方中所含的化學(xué)成分；②單一成分質(zhì)量控制方法不適用于多成分體系的中藥，迫切需要制定全面的質(zhì)量控制模型；③需要闡明中藥中的活性成分，甚至有效成分；④需要制定可廣泛應(yīng)用的科學(xué)的、實(shí)用的、可行的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。如丹參包含兩種主要的化學(xué)成分：正是基于在20世紀(jì)30年代首次發(fā)現(xiàn)的丹參酮和依靠20世紀(jì)80年代分離技術(shù)的發(fā)展分離出的丹酚酸?！吨袊?guó)藥典》（1990版）首次將丹參酮IIA列為一種鑒定標(biāo)記，《中國(guó)藥典》（2005版）將丹酚酸B選作一種定量指標(biāo)。隨著更深入地了解丹參的化學(xué)性質(zhì)和質(zhì)量控制方法的進(jìn)展，利用丹參酮IIA同時(shí)定量其他兩種丹參酮——隱丹參酮和丹參酮I，以便提高整體質(zhì)量控制，同時(shí)保持檢測(cè)的總成本?！睹绹?guó)藥典》（38版）和《中國(guó)藥典》（2015版）中已經(jīng)收錄了最新的丹參專(zhuān)論。最近，提出了一種新的中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)物（Q-marker）概念，這將改變中藥質(zhì)量控制模式的范式。它被定義為一種中藥的天然、可分析、功能性可追蹤的化學(xué)成分。這種中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)物概念也體現(xiàn)了深入了解各種中藥化學(xué)成分的重要性。自1997年以來(lái)，液相色譜（LC）-質(zhì)譜（MS）聯(lián)用技術(shù)已廣泛應(yīng)用于中藥化學(xué)成分的深入分析。一種中藥的成分包含數(shù)千種初級(jí)代謝產(chǎn)物和次級(jí)代謝產(chǎn)物。在大多數(shù)情況下，分析研究均著重于次級(jí)代謝產(chǎn)物——分子量在2000Da以下的小分子。色譜分離和結(jié)構(gòu)解析等傳統(tǒng)的植物化學(xué)技術(shù)仍是獲得有關(guān)中藥化學(xué)成分復(fù)雜性準(zhǔn)確信息的金標(biāo)準(zhǔn)。但是，若要快速了解中藥的化學(xué)組成，采用化學(xué)成分分離的方法就過(guò)于繁瑣耗時(shí)。將MS技術(shù)與色譜技術(shù)結(jié)合的聯(lián)用分析技術(shù)的發(fā)明提供了一種非常強(qiáng)大的手段，可以詳盡分析中藥中的微量成分，并通過(guò)單次實(shí)驗(yàn)提供中藥化學(xué)復(fù)雜性的鳥(niǎo)瞰視圖。就這一點(diǎn)而言，超高效液相色譜（UPLC）-MS聯(lián)用技術(shù)和超臨界流體色譜（SFC）-MS聯(lián)用技術(shù)均是非常有效的手段。與簡(jiǎn)單的色譜儀相比，科學(xué)家借由此類(lèi)聯(lián)用儀器可以得知中藥中含有多少種成分，哪些成分可以提供準(zhǔn)確的質(zhì)荷比（m/z）、有規(guī)律的離子碎片信息和離子的碰撞橫截面積（CCS）。過(guò)去5年來(lái)，隨著LC-MS聯(lián)用技術(shù)的飛速發(fā)展，智能地探索中藥中數(shù)千種化學(xué)成分和定量數(shù)百種分析物成為可能。這種分析能力開(kāi)辟了深入認(rèn)識(shí)中藥化學(xué)性質(zhì)的全新紀(jì)元，并開(kāi)啟了結(jié)構(gòu)解析的智能大數(shù)據(jù)時(shí)代。應(yīng)當(dāng)注意的是，探索大量化學(xué)成分應(yīng)與整體質(zhì)量和（或）功能活性相關(guān)聯(lián)，且應(yīng)通過(guò)智能數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹兴庂|(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提供有用信息。隨著對(duì)中藥高度復(fù)雜性的認(rèn)識(shí)逐漸加深，多成分含量測(cè)定已成為中藥科學(xué)家的共識(shí)。但是，在中藥制藥行業(yè)實(shí)踐中應(yīng)用多成分質(zhì)量控制有兩個(gè)難題：一是對(duì)照物質(zhì)成本高昂；二是在中成藥質(zhì)量控制中，常常同一成分需要采用不同的處理方法，導(dǎo)致檢測(cè)工作耗時(shí)耗力。針對(duì)第一個(gè)難題，提出了一標(biāo)多測(cè)（SSDMC）方法，該方法將廣泛應(yīng)用于《中國(guó)藥典》（2020版），為了解決第二個(gè)問(wèn)題，提出了一法多用法，可用于通過(guò)相同的樣品制備和分析方法定性或定量不同中成藥中的多個(gè)相同成分。2009年，應(yīng)用液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)系統(tǒng)分析了中藥中不同次級(jí)代謝產(chǎn)物分析方法的應(yīng)用。Zhang等綜述了質(zhì)普分析法在中草藥的體外和體內(nèi)應(yīng)用，He等報(bào)道了1997—2005年采用液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)進(jìn)行中藥分析的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)評(píng)價(jià)。該文章主要涵蓋過(guò)去5年內(nèi)深入探索中藥化學(xué)成分的新技術(shù)的發(fā)展，包括二維（2D）LC-MS聯(lián)用技術(shù)、儀器依賴型數(shù)據(jù)采集法、儀器非依賴型數(shù)據(jù)采集法、通過(guò)LC-MS聯(lián)用技術(shù)進(jìn)行多成分定量測(cè)定、SFC-MS聯(lián)用技術(shù)的新應(yīng)用以及智能數(shù)據(jù)挖掘法。文章還提出了兩種新的質(zhì)量控制方法來(lái)建立完善的中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（圖1）。圖1

良好中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的深層次中藥化學(xué)認(rèn)知二、關(guān)于深入了解中藥化學(xué)性質(zhì)和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的理念（一）關(guān)于深入了解中藥化學(xué)性質(zhì)的理念利用物質(zhì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)中藥進(jìn)行全息描繪是加深中藥化學(xué)性質(zhì)理解的基本思路。如上所述，中藥通常包含數(shù)千種化學(xué)成分。這些成分包括有關(guān)該中藥質(zhì)量和功能活性的所有信息。因此，首先要探討的是以下3個(gè)問(wèn)題：①中藥中含多少種化學(xué)成分？②這些化學(xué)成分的結(jié)構(gòu)是什么？③這些化學(xué)成分的含量是多少？然而，即使這些問(wèn)題相對(duì)簡(jiǎn)單，仍然無(wú)法通過(guò)對(duì)某些類(lèi)型的代謝產(chǎn)物使用現(xiàn)代分析技術(shù)來(lái)完全解答這些問(wèn)題。幸運(yùn)的是，對(duì)于被廣泛認(rèn)作主要活性物質(zhì)的主要次級(jí)代謝產(chǎn)物，如香豆素、皂苷、生物堿和黃酮類(lèi)，已經(jīng)報(bào)道了許多創(chuàng)新技術(shù)，這些技術(shù)可以更好地應(yīng)對(duì)上述3個(gè)問(wèn)題的挑戰(zhàn)。多維LC-MS聯(lián)用技術(shù)是目前最重要的技術(shù)，用于探索中藥中多樣又復(fù)雜的化學(xué)成分，該技術(shù)包括離線和在線全二維LC-MS分析。若結(jié)合離子淌度（IM）作為參數(shù)，則可以實(shí)現(xiàn)四維分析方法。該方法使得采用2DLC-MS聯(lián)用技術(shù)解析化學(xué)成分的理論峰容量可達(dá)9000左右，完全滿足中藥的復(fù)雜程度。在沒(méi)有離子碎片信息的情況下很難表征和鑒定獲得的所有成分。因此，提出了許多用于獲取二級(jí)質(zhì)譜（MS/MS）或多級(jí)質(zhì)譜（MSn）碎片信息的智能觸發(fā)數(shù)據(jù)依賴型采集（智能DDA）方法，包括儀器依賴型方法和數(shù)據(jù)后處理方法。與LC-MS聯(lián)用法相比，SFC-MS用法提供了一種正交選擇性，更適合探索脂類(lèi)和同分異構(gòu)體成分。針對(duì)所探索化學(xué)成分的定量信息，已提出了廣泛靶向定量的多反應(yīng)監(jiān)測(cè)（MRM）方法。隨著化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)集的不斷積累，應(yīng)采納智能數(shù)據(jù)挖掘方法，例如利用UNIFI軟件自動(dòng)分析MS數(shù)據(jù)、利用全球天然產(chǎn)物協(xié)會(huì)分子網(wǎng)絡(luò)（GNPS）自動(dòng)對(duì)離子碎片MS/MS分類(lèi)、利用支持向量機(jī)（SVM）或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）技術(shù)關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)質(zhì)量。（二）關(guān)于中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的想法應(yīng)認(rèn)真考慮中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)的成本和效率。對(duì)于整體質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)而言，對(duì)照物質(zhì)的成本是實(shí)施專(zhuān)論的主要障礙之一，尤其是在企業(yè)環(huán)境中。一標(biāo)多測(cè)法提出僅通過(guò)一種對(duì)照物質(zhì)準(zhǔn)確測(cè)定所有其他分析物的含量，這大大降低了對(duì)對(duì)照物質(zhì)的需求。檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)是使檢測(cè)過(guò)程變得繁瑣的另一個(gè)因素，尤其是在對(duì)不同復(fù)方中藥中相同成分進(jìn)行定性或定量分析時(shí)。針對(duì)定性分析的一法多用法以UPLC-QDaMS技術(shù)為基礎(chǔ)，是通過(guò)采用一種低成本、緊湊的單四極桿MS技術(shù)。在本項(xiàng)技術(shù)中，通過(guò)選擇性離子監(jiān)測(cè)（SIM）方法監(jiān)測(cè)植物藥物的特征質(zhì)量成分，那么含有該成分的所有中成藥（CPM）均可使用該方法進(jìn)行定性控制。對(duì)于定量分析，則采用2DLC多次中心切割分離（MHC）技術(shù)。一個(gè)中藥的多個(gè)分析物可按順序轉(zhuǎn)移至第二個(gè)色譜柱，這將最大限度降低對(duì)紫外檢測(cè)器的干擾并通過(guò)紫外檢測(cè)器直接進(jìn)行檢測(cè)。該方法也適用于含相同草本的所有中成藥。三、中藥物質(zhì)基礎(chǔ)解析技術(shù)的最新進(jìn)展（一）LC-MS聯(lián)用技術(shù)的多維分離事實(shí)證明，LC-MS聯(lián)用技術(shù)是一種非常實(shí)用的方法，可以揭示中藥的化學(xué)基礎(chǔ)、新陳代謝和作用機(jī)制。盡管在結(jié)構(gòu)、色譜柱和檢測(cè)器靈敏度方面有所改善，但由于中藥的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的LC-MS聯(lián)用法仍可能存在代謝產(chǎn)物共洗脫的問(wèn)題，尤其是微量分析物和高豐度分析物之間。目前已提出了通過(guò)增加額外的分離維度（即2DLC和IM-MS）來(lái)提高性能的策略，尤其是在提高色譜和質(zhì)量分離方面。根據(jù)兩個(gè)維度之間接口的方式，2DLC可以大致分為離線2DLC和在線2DLC。在離線2DLC中，第一維分離出的各流分被收集、處理和重新注入第二維中。此過(guò)程自動(dòng)化程度較低，因此未引入接口。在線2DLC分析中引入了一個(gè)特殊接口，自動(dòng)將各流分轉(zhuǎn)移至第二維。根據(jù)是否所有1D洗脫液均經(jīng)過(guò)了2D分離，可將2DLC分為全2DLC分離和中心切割2DLC分離。在中心切割2DLC中，只有當(dāng)前關(guān)注的那些成分轉(zhuǎn)移至第二維。1.離線2DLC離線2DLC不涉及溶劑的不相容問(wèn)題，因?yàn)榈谝痪S分離出的各流分在注入第二維前已經(jīng)加以濃縮和重新溶解。因此，該系統(tǒng)體現(xiàn)了不同分離機(jī)制的正交聯(lián)用并提供了顯著增加的峰容量。盡管因?yàn)槿藶榻槿霛饪s、重新溶解和重新注入程序而存在樣品損失、低效率、低自動(dòng)化和潛在污染等問(wèn)題，該系統(tǒng)仍然是對(duì)復(fù)雜中藥進(jìn)行全面分析的最有效的方法。通常，建立離線2DLC-MS聯(lián)用系統(tǒng)有4種組合模式，分別是正相（NP）×反相（RP）、親水作用色譜（HILIC）×RP、RP×RP、細(xì)胞膜色譜（CMC）×RP。在所有這些模式中，RP色譜柱通常充當(dāng)?shù)诙S色譜柱，因?yàn)镽P色譜柱經(jīng)觀察具有高峰容量且與MS良好相容。（1）NP×RP：由于其獨(dú)特的保留機(jī)制，NP色譜柱是RP色譜柱良好的替代品。蟾蜍皮是最著名的中藥之一，具有很強(qiáng)的抗腫瘤活性。Zhang等提出了一種根據(jù)第一維的XAmide色譜柱和第二維的XUnionC18

色譜柱檢測(cè)蟾蜍甾二烯內(nèi)酯的全離線2DNP/RPLC-MS聯(lián)用法。通過(guò)幾種面積算法，利用15種蟾蜍甾二烯內(nèi)酯混合物研究了該系統(tǒng)的正交性，研究結(jié)果正交性達(dá)到49.6%。最終，在蟾蜍皮中鑒定處理64種蟾蜍甾二烯內(nèi)酯，包括33種微量成分和11對(duì)異構(gòu)體。該團(tuán)隊(duì)還提出采用其他兩種離線二維系統(tǒng)（HILIC×RP和RP×RP）進(jìn)行蟾蜍甾二烯內(nèi)酯的制備法。（2）HILIC×RP：盡管NP顯示與RP色譜柱存在高正交性，但由于其溶劑不環(huán)保且應(yīng)用范圍有限，即使在2DLC系統(tǒng)中也未得到廣泛利用。HILIC通常被視為“高度含水的NP”色譜，以乙腈和水為主要流動(dòng)相。和RP不同，水是強(qiáng)效洗脫溶劑。2016年，Jin等綜述了HILIC固定相的最新進(jìn)展和應(yīng)用。HILIC顯示了與常規(guī)RP固定相的互補(bǔ)分離，適用于糖苷、低聚糖、類(lèi)固醇和酚酸。這種模式的重點(diǎn)在于HILIC用作第一維色譜柱的順序。這種模式已成功應(yīng)用于人參屬的人參皂苷、紅花的查耳酮碳苷和黃酮類(lèi)O-糖苷、丹參（根莖，Salviamiltiorrhiza）的酚酸以及銀杏（Ginkgo

biloba）葉提取物的成分。為了表征人參根莖和人參葉中的人參皂苷，提出了結(jié)合XBridgeAmide色譜柱（1D）和亞乙基橋雜化（BEH）-C18

色譜柱的2DLC系統(tǒng)，該系統(tǒng)與線性離子阱四極桿（LTQ）-Orbitrap系統(tǒng)連接。此離線2DLC系統(tǒng)的正交性為69%，峰容量可達(dá)到8925。共檢測(cè)出646種人參皂苷，其中427種為潛在的新代謝產(chǎn)物，而在2012年之前報(bào)道11種人參中僅有289種皂苷。在2018年，利用相同的2DLC系統(tǒng)并結(jié)合新的數(shù)據(jù)依賴性采集（DDA）技術(shù)，首次在三七（根莖，P.notoginseng）中篩查出945種人參皂苷，揭示了662種潛在的新型人參皂苷（圖2）。在這種模式下，分析物特點(diǎn)是具有中等極性，可以保留在HILIC和RP中。圖2

利用離線2DLC-高分辨質(zhì)譜（HRMS）聯(lián)用技術(shù)和基于UNIFI軟件預(yù)測(cè)代謝產(chǎn)物數(shù)據(jù)匹配對(duì)三七（P.notoginseng）葉（PNL）進(jìn)行全局分析的典型流程圖（3）RP×RP：此模式首次應(yīng)用pH正交性。該模式由酸性條件流動(dòng)相（1D）與帶正電荷的RP色譜柱（AcchromXChargeC18）和堿性流動(dòng)相（2D）與常規(guī)反相色譜柱（EVOC18

）組成。利用此模式，首次系統(tǒng)解析了《中國(guó)藥典》（2015版）中收錄的鉤藤（鉤藤屬）5種植物來(lái)源的吲哚類(lèi)生物堿。離線2DLC系統(tǒng)的正交性為74%。有效地顯示和表征了鉤藤5種植物來(lái)源的1227種吲哚類(lèi)生物堿，表明該物種具有較高的化學(xué)多樣性。中藥中生物堿成分更適用于這種模式。（4）CMC×RP：CMC是一種生物親和性色譜。具有特定受體的細(xì)胞膜吸附在活性硅表面，形成細(xì)胞膜固定相。只有與受體高度親和的成分才得以保留。將細(xì)胞膜色譜作為第一維構(gòu)建2DLC系統(tǒng)有利于克服色譜柱壽命短、效率低、峰容量低以及結(jié)構(gòu)鑒定效率低的缺陷。Yue等利用自制的β-1腎上腺素能受體（β1

AR）/CMC柱分析了黃連（Coptischinensis）提取物，并通過(guò)UPLC-MS聯(lián)用技術(shù)分析了各流分。最后，鑒定黃連堿是抑制β-1

AR的主要活性成分。通過(guò)體外藥理學(xué)試驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)了該結(jié)果。此模式可以直接篩出有效的活性成分。2.在線2DLC在線2DLC分析中引入了一個(gè)特殊接口，將各流分自動(dòng)轉(zhuǎn)移至第二維色譜柱。中藥全在線2DLC-MS分析的1D分離時(shí)間較長(zhǎng)（1~2h，為了提高分辨率），而2D分離時(shí)間較短。因此，該方法的峰容量通常小于離線2DLC-MS聯(lián)用法的峰容量；但是，其重復(fù)性優(yōu)于離線2DLC-MS的重復(fù)性，且該方法更適用于多個(gè)樣品的分析。（1）接口創(chuàng)新：在全在線2DLC系統(tǒng)中，接口是將所有流分從第一維自動(dòng)轉(zhuǎn)移至第二維最重要的一環(huán)。HILIC×RP系統(tǒng)也在在線2DLC系統(tǒng)中顯示了良好的正交性；但是，在注入2D色譜柱前需要對(duì)1D洗脫液進(jìn)行稀釋?zhuān)员阆軇┬?yīng)。為了分析丹參中的酚酸，選擇反沖捕捉柱作為最佳接口，包括可調(diào)節(jié)分流器、100μL樣品環(huán)管和100μL溶劑混合器。從丹參中成功分離和檢測(cè)到196個(gè)色譜峰。該系統(tǒng)的正交性高達(dá)73%。（2）色譜柱和流動(dòng)相創(chuàng)新：正交性和1D色譜柱的有機(jī)相強(qiáng)度是在線2DLC-MS聯(lián)用的主要考慮因素。Zhou等提出了一種新開(kāi)發(fā)的苯基/四唑硫醚（PTAS）鍵合固定相，用于構(gòu)建RP×RP2DLC系統(tǒng)。PTAS色譜柱（1D、2.1mm×150mm、5μm）與亞乙基橋雜化-C18色譜柱（2D、3mm×50mm、1.7μm）的選擇性差異很大，主要在于其正交性可達(dá)93.2%，且疏水性較弱使其與C18色譜柱相容。該系統(tǒng)用于分析莪術(shù)（根莖，Curcuma

kwangsiensis），該中藥共檢測(cè)出439個(gè)色譜峰（正/負(fù)離子模式），初步鑒定出105種化合物，包括73種以前未報(bào)告的代謝產(chǎn)物?；旌夏Ｊ降墓潭ㄏ噙€有利于提高正交性。與SAX-PFP×C18系統(tǒng)相比，改進(jìn)的SAX-CN×C18系統(tǒng)在分析白花蛇舌草（全草，Hedyotisdiffusa）和半枝蓮（全草，Scutellariabarbata）時(shí)顯示出更好的峰分布情況和更合理的分析時(shí)間。此外，在在線2DLC-MS系統(tǒng)中，可將細(xì)胞膜色譜柱用作1D色譜柱。使用該模式成功地從附子（根，Aconitumcarmichaelii）中發(fā)現(xiàn)了16種抵抗阿霉素（DOX）誘導(dǎo)心力衰竭的潛在活性生物堿成分，并在黃芩（根，ScutellariabaicalensisGeorgi）經(jīng)口給藥后的大鼠含藥血清中發(fā)現(xiàn)了3種潛在的抗肝癌成分——漢黃芩素、千層紙素A和黃芩新素。對(duì)于在線全2DLC，在1D分離中采用超低流速將最大限度降低轉(zhuǎn)移量，并增加每個(gè)1D分離色譜峰的采樣，從而可在2D分離中進(jìn)行多次切割。因此，為了分析甘草的次級(jí)代謝產(chǎn)物，在第一維中使用微徑SeQuantZIC-HILIC色譜柱（1mm×50mm、3.5μm），以便在降低洗脫強(qiáng)度的情況下降低第一維中的分離速度和實(shí)現(xiàn)最小的轉(zhuǎn)移量。最后，檢測(cè)出89種成分，有趣的是，根據(jù)檢測(cè)到的特定化合物可以區(qū)分不同地理位置的甘草樣品。對(duì)于RP×RP2DLC系統(tǒng)，可以通過(guò)優(yōu)化流動(dòng)相中的有機(jī)溶劑來(lái)提高正交性。在分析甘草中的酚類(lèi)化合物和三萜皂苷時(shí)，利用同步梯度模式可以提高色譜分離，并且在40min內(nèi)共檢測(cè)出311種化合物。峰容量為1329，正交性為79.8%。同樣地，使用全RP×RP2DLC-MS系統(tǒng)從皂莢（豬牙皂，Gleditsiasinensis）中分離和鑒定出72種三萜皂苷。（3）結(jié)合多中心切割（MHC）技術(shù)：由于中藥錯(cuò)綜復(fù)雜，在全2DLC-MS分析后通過(guò)MHC技術(shù)對(duì)1D分離出的部分洗脫液進(jìn)行再次分離。MHC可通過(guò)一系列環(huán)管收集、保留和分析連續(xù)的流分，該環(huán)管的采用可使第二維分離時(shí)間長(zhǎng)達(dá)3~5min。使用該技術(shù)可在全2DLC分析后發(fā)現(xiàn)更多成分。使用該技術(shù)分析了兩種中成藥葛根清涼湯（GQD）和燈盞生脈膠囊（DZS）。對(duì)于葛根清涼湯，使用與全2D液相色譜中相同的色譜柱結(jié)構(gòu)，在4.4min時(shí)將1D洗脫液裝入11個(gè)40μl的環(huán)管。通過(guò)2D分離連續(xù)分離這11種餾分，共分解出13種其他的化合物。對(duì)于燈盞生脈膠囊，則將另一種手性高效液相色譜（HPLC）柱作為MHC的2D色譜柱，共分離出另外12對(duì)具有良好分離度的異構(gòu)體。該技術(shù)也可用于去除主要化合物，以探索是否存在更多微量元素。通過(guò)這種方法，在35min內(nèi)分別從葛根（根，Puerarialobata）和粉葛（根，Pueraria

thomsonii）的提取物中分離出271個(gè)和254個(gè)峰。該技術(shù)還可用于解決中成藥多成分含量測(cè)定的難題。3.離子淌度離子淌度光譜儀是帶電離子在電場(chǎng)的作用下通過(guò)離子遷移池中惰性氣體實(shí)現(xiàn)分離。作為確定CCS的關(guān)鍵參數(shù)，離子的漂移時(shí)間取決于離子的大小、形狀和電荷。CCS是給定化合物在特定條件下的物理性質(zhì)。因此，它是構(gòu)建庫(kù)的重要參數(shù)。色譜分離（s）、離子遷移（μs）和質(zhì)量檢測(cè)（ms）的不同時(shí)間尺度使其可以串聯(lián)工作。在三者串聯(lián)時(shí)，除LC-MS分析的維度外還新增了一個(gè)維度，該維度有利于分離中藥、代謝體和蛋白質(zhì)組等復(fù)雜系統(tǒng)中的異構(gòu)化合物。Tose等通過(guò)UPLC結(jié)合IM-MS聯(lián)用技術(shù)從大麻（Cannabissativa）、印度大麻制劑和大麻植株花葉中分離出大麻素類(lèi)異構(gòu)體。利用改良型MOBCAL計(jì)算了大麻素類(lèi)異構(gòu)體的CCS，并將其與行波離子遷移質(zhì)譜（TWIM-MS）結(jié)果相關(guān)聯(lián)。Pacini等使用超高效液相色譜（UHPLC）-紫外（UV）-TWIMMS聯(lián)用技術(shù)分析了微藻樣品中的色素。色素在450nm處通過(guò)特征吸收突出顯示，接著通過(guò)TWIM-MS進(jìn)一步分解和鑒定了31種不同的色素，而通過(guò)UHPLC-UV-MS聯(lián)用技術(shù)僅發(fā)現(xiàn)了26種色素。這些表征結(jié)果也有利于區(qū)分小球藻（Chlorellavulgaris）、杜氏鹽藻（Dunaliellasalina）和三角褐指藻（Phaeodactylumtricornutum）等不同微藻物種。Wang等在分析梔子（Gardeniajasminoides）果實(shí)時(shí)通過(guò)IM-MS實(shí)現(xiàn)了對(duì)異構(gòu)體藏紅花素-3和藏紅花素-4的分離。Willems等根據(jù)主要產(chǎn)物離子的強(qiáng)度區(qū)分了咖啡酰奎寧酸，并通過(guò)電噴霧離子化（ESI）-高場(chǎng)不對(duì)稱(chēng)波形離子遷移譜（FAIMS）-MS技術(shù)對(duì)其進(jìn)行了分離。采用耗時(shí)不到1min的新方法分離和鑒定了蘋(píng)果汁/梨汁樣品中的單咖啡?？鼘幩?。Zhang等提出了一種多級(jí)MS方法，通過(guò)整合源內(nèi)碰撞誘導(dǎo)解離（ISCID）和時(shí)間排列平行碎裂提供母離子和子離子之間更可靠的碎裂關(guān)系，接著他們使用該方法研究了多環(huán)多異戊烯基取代間苯三酚類(lèi)化合物（PPAP）的碎裂特性。從山竹子（果實(shí)，Garciniaoblongifolia）的粗提物中共檢測(cè)出140種PPAP，其中7對(duì)共洗脫、同分異構(gòu)體的PPAP是通過(guò)UHPLC-IM-MS聯(lián)用技術(shù)分化出。2DLC系統(tǒng)串聯(lián)IM-MS構(gòu)建四維分離系統(tǒng)，并用于分析銀杏（Garcinia

oblongifolia）、白花蛇舌草和半枝蓮的植物提取物。在第二維中每種化合物均只呈現(xiàn)一個(gè)峰，對(duì)數(shù)調(diào)制時(shí)間為4min。在IM的幫助下，可以根據(jù)高分辨質(zhì)譜（HRMS）上的不同分子形狀區(qū)分相同的m/z離子，而在沒(méi)有IM的情況下不可能實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。（二）LC-HRMS聯(lián)用技術(shù)的智能觸發(fā)數(shù)據(jù)依賴型采集（DDA）模式利用多維分離可以發(fā)現(xiàn)更多中藥化學(xué)成分，但是，若沒(méi)有m/z和離子碎片信息，將無(wú)法鑒定大多數(shù)化學(xué)成分。隨著HRMS技術(shù)的廣泛使用，離子碎片采集成為最重要的一環(huán)。通過(guò)DDA和數(shù)據(jù)非依賴型采集（DIA）可以獲取離子碎片信息。一些文章已經(jīng)對(duì)這兩種模式進(jìn)行了討論，但大部分中藥成分篩查研究?jī)A向于根據(jù)DDA模式智能獲取離子碎片。獲得的靶離子碎片越多，破譯的中藥化學(xué)成分越多。最近總結(jié)了利用LC-MS聯(lián)用技術(shù)根據(jù)特征碎片信息分析微量成分的研究，歸納了獲取更多碎片的新型DDA策略。根據(jù)離子強(qiáng)度、質(zhì)量包含列表或排除列表、同位素模式、擬中性丟失（NL）和質(zhì)量虧損觸發(fā)DDA模式。為了深入解析中藥的成分類(lèi)型，這些智能觸發(fā)DDA可分為儀器依賴型和儀器非依賴型采集。1.儀器依賴型智能DDA模式大多數(shù)儀器依賴型智能DDA模式均依賴于所使用的儀器，如LTQ-Orbitrap系統(tǒng)或離子阱（IT）-飛行時(shí)間（TOF）系統(tǒng)。最近提出了3種新方法，即NL觸發(fā)MS3（NL-MS3）法、質(zhì)量標(biāo)簽觸發(fā)DDA、根據(jù)逐步母離子列表（PIL）光柵質(zhì)量虧損過(guò)濾（MDF）觸發(fā)DDA。這些方法中，NL-MS3法的使用頻率最高。該方法已用于鑒定具有相同殘基或結(jié)合物的特定類(lèi)別的化合物，如黃酮類(lèi)O-糖苷、丙二?；Y(jié)合物和脂肪酸結(jié)合物。NL-MS3法旨在利用特定的NL列表確認(rèn)二羧酸結(jié)合的蟾毒素（DACB），通過(guò)篩查高能C-阱解離（HCD）下的各種側(cè)鏈（二羧酸）可獲得該列表。最后，在蟾酥（Venenumbufonis）中共發(fā)現(xiàn)了78種DACB成分，其中68種為潛在的新化合物。質(zhì)量標(biāo)簽觸發(fā)DDA已用于研究人參提取物中的丙二?；藚⒃碥铡Ｍㄟ^(guò)利用丙二?；藚⒃碥盏乃槠?guī)律，其中丙二酰基人參皂苷的負(fù)離子模式碰撞誘導(dǎo)解離（CID）更容易消除CO2

（43.9898Da），采用了ISCID。然后，啟用“質(zhì)量標(biāo)簽”功能，使用LTQ-Orbitrap質(zhì)譜儀確定MS1中的m/z值差異。如果全掃描譜（離子強(qiáng)度高于閾值）中存在與定義的質(zhì)量標(biāo)簽一致的質(zhì)量對(duì)，質(zhì)譜儀將關(guān)閉ISCID能量并觸發(fā)選中離子對(duì)的多級(jí)激活MS/MS。這樣，只有在MS1中離子碎片質(zhì)量差值等于43.9898Da的成分才能獲得MS2。接著，結(jié)合NL觸發(fā)MS3法確認(rèn)丙二?；藚⒃碥?。該策略更智能且避免了復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理過(guò)程。逐步母離子列表（PIL）光柵MDF觸發(fā)DDA模式旨在篩查鉤藤（UncariaeRamuluscumUncis）5種植物來(lái)源的吲哚類(lèi)生物堿[圖3（a）]。通過(guò)線方程和LTQ-Orbitrap中的最佳母離子質(zhì)量寬度（PMW）參數(shù)創(chuàng)建理論吲哚類(lèi)生物堿的逐步PIL。根據(jù)實(shí)驗(yàn)室建立的鉤藤生物堿庫(kù)，以整數(shù)質(zhì)量為x軸、以質(zhì)量虧損為y軸建立方程。PMW經(jīng)過(guò)優(yōu)化，可以覆蓋潛在的吲哚類(lèi)生物堿并盡可能排除其他成分。與傳統(tǒng)的MDF法相比，這種方法非常方便，可以鑒定更多潛在的新吲哚類(lèi)生物堿。圖3

使用（a）逐步PIL光柵MDF掃描法和（b）多邊形MDF法篩查鉤藤中吲哚類(lèi)生物堿的過(guò)程圖示在這3種智能DDA方法中，NL-MS3法適用于糖苷類(lèi)或脂類(lèi)成分，而質(zhì)量標(biāo)簽觸發(fā)DDA法僅適用于在ISCID中存在固定質(zhì)量差異的成分。最后一種DDA模式適用于在波動(dòng)范圍較小的情況下MDF和質(zhì)量之間存在線性關(guān)系的成分。2.儀器非依賴型智能DDA母離子列表法（PIL）觸發(fā)DDA模式通常不依賴儀器，這意味著這類(lèi)模式可用于大多數(shù)高分辨串聯(lián)質(zhì)譜儀。為了智能地生成包含特定種類(lèi)成分的PIL，目前已提出了3種新方法，分別是多邊形MDF法、源內(nèi)多次碰撞（IMC）-中性丟失過(guò)濾法（NLF）和同位素模式精過(guò)濾法（FIPF）。通常，通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)MDF，如ABSciexPeakView、WatersMetaboLynxXS、ThermoScientificMetWorks和MicrosoftExcel。目前已經(jīng)相繼設(shè)計(jì)了經(jīng)典矩形MDF法和改良MDF法等不同算法，目的是在降低假陽(yáng)性和擴(kuò)大靶覆蓋范圍之間找到可接受的折衷方案。MDF法已用于通過(guò)高分辨質(zhì)譜數(shù)據(jù)選擇性地檢測(cè)、提取或分析關(guān)注的成分。MDF法可有效鑒別中藥的不同化學(xué)成分。提出了兩種不同于常規(guī)矩形繪圖算法的多邊形MDF法。在篩查三七（P.notoginseng）中的皂苷時(shí)，設(shè)計(jì)了五邊形繪圖算法來(lái)挑選當(dāng)前關(guān)注的母離子。在篩查華鉤藤（Uncaria

sinensis）中的吲哚類(lèi)生物堿時(shí)，提出了多邊形MDF法[圖3（b）]。這種算法以各鉤藤生物堿庫(kù)和分子設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)。鉤藤中所有潛在的吲哚類(lèi)生物堿均涵蓋在質(zhì)量范圍-質(zhì)量虧損范圍內(nèi)（質(zhì)量范圍指觀察值m/z的整數(shù)部分），并表現(xiàn)為由8個(gè)頂點(diǎn)描繪的八角形區(qū)域；然后可以根據(jù)全MS總離子列表的限制生成PIL，以確定吲哚類(lèi)生物堿的種類(lèi)。IMC-NLF法用于生成人參中丙二?；藚⒃碥盏腜IL。該方法利用丙二?；藚⒃碥盏乃槠?guī)律，即以低能量碎裂產(chǎn)生CO2或丙二?；?。首先，使用多源碰撞能量獲取全掃描原始數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)并將其導(dǎo)出至逗號(hào)分隔值（CSV）表格中。然后，使用NL-MS檢測(cè)器軟件生成PIL。最終從人參中提取和鑒定了69種丙二酰基人參皂苷。使用FIPF法篩查中藥中硫衍生物，在m/z=400時(shí)將分辨率設(shè)定為100000半峰全寬（FWHM）。硫磺熏蒸中藥是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，因?yàn)檫@種中藥能產(chǎn)生具有未知生物效應(yīng)的硫衍生物。但是，很難通過(guò)傳統(tǒng)的同位素模式過(guò)濾法（IPF）找出新的硫衍生物，因?yàn)樘烊环€(wěn)定的

34S不如

37Cl和

81Br豐度高，也就是說(shuō)，

34S信號(hào)將受

13C2

+

18O貢獻(xiàn)的巨大影響。根據(jù)M+2同位素組成（12Cx1Hy16Oz32S

13C218O、12Cx+21Hy16Oz+134S），硫衍生物的M+2差異為Δm=0.0098Da。采用這種細(xì)化的標(biāo)準(zhǔn)，從葛根和粉葛中初步鑒定出9種硫衍生物，并且快速比較了55種市售樣品，這表明可以從更多葛根樣品中鑒定出硫磺熏蒸過(guò)程。在上述3種方法中，多邊形MDF法適用于大多數(shù)成分為相同類(lèi)型的樣品。IMC-NLF法可用于通過(guò)DIA法獲取的大量原始數(shù)據(jù)。而FIPF法僅適用于具有特殊元素的成分。大多數(shù)PIL觸發(fā)DDA法會(huì)與動(dòng)態(tài)排除（DE）結(jié)合使用，如葛根、陳皮葉（Citrusreticulata）和香砂六君子加減顆粒分析所示。應(yīng)該指出的是，MS實(shí)驗(yàn)過(guò)程中質(zhì)量列表過(guò)長(zhǎng)可能導(dǎo)致工作緩慢和數(shù)據(jù)丟失，PIL可以拆分為兩個(gè)或兩個(gè)以上的分列表。Shen等利用兩個(gè)各含約250種化合物的分列表表征了丹參中的190種聚合酚酸。（三）使用LC-MS聯(lián)用技術(shù)進(jìn)行靶分析使用LC-MS聯(lián)用技術(shù)進(jìn)行多維分離通常用于化學(xué)成分的非靶向分析。但是，靶分析同樣重要，因?yàn)榘蟹治隹梢蕴峁└煽康闹兴幎啃畔⒒蚋唧w的質(zhì)量特征相關(guān)信息。目前存在兩種主要的采集模式：MRM和SIM。上述兩種方法已得以廣泛應(yīng)用，但是，鑒于中藥的復(fù)雜性，本章也提及了一些創(chuàng)新方法。1.多反應(yīng)監(jiān)測(cè)MRM法應(yīng)用三重四極桿LC-MS/MS聯(lián)用系統(tǒng)，同時(shí)監(jiān)測(cè)每種分析物的特定母離子和特征產(chǎn)物離子，現(xiàn)已成為廣泛用于同時(shí)對(duì)多種低豐度代謝產(chǎn)物進(jìn)行定量研究的常用方法。然而，MRM法存在一些瓶頸，如濃度范圍、極性范圍、一次實(shí)驗(yàn)中離子對(duì)數(shù)量有限以及缺乏真實(shí)的對(duì)照物質(zhì)。為了解決甘草屬物種（根莖）中成分的濃度范圍問(wèn)題，采用7種方法對(duì)3個(gè)來(lái)源的樣品中151種生物活性次級(jí)代謝產(chǎn)物進(jìn)行了定量分析，通過(guò)UPLC/MRM法確定了微量成分。通過(guò)DNA條碼的相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)甘草雜交可能顯著改變甘草的化學(xué)成分，而且父本對(duì)后代的貢獻(xiàn)大于母本。若極性范圍廣或存在對(duì)映異構(gòu)體，則在連續(xù)通過(guò)模式或中心切割2D模式下采用兩個(gè)不同的色譜柱。在連續(xù)通過(guò)模式下使用RPLC和HILIC的色譜柱最終鑒定了肉蓯蓉（全草，Cistanchesalsa）中的21種化合物，并在中心切割2D模式下結(jié)合非手性-手性柱同時(shí)對(duì)18種香豆素進(jìn)行定量分析，包括前胡（根，Peucedanumpraeruptorum）的7對(duì)對(duì)映異構(gòu)體。定時(shí)MRM法或動(dòng)態(tài)MRM法可用于增加同時(shí)檢測(cè)的離子對(duì)數(shù)量，從而可在提高靈敏度、優(yōu)化檢出限（LOD）和定量限（LOQ）的情況下鑒定更多化合物，包括牛黃上清丸中的41種成分以及人參和西洋參中的221種人參皂苷。而針對(duì)缺乏真實(shí)對(duì)照物質(zhì)的問(wèn)題，需要新的方法來(lái)優(yōu)化MRM參數(shù)和實(shí)現(xiàn)絕對(duì)定量。定量核磁共振氫譜（q1H-NMR）結(jié)合色譜分離用于產(chǎn)生假混合標(biāo)準(zhǔn)溶液，從而可以對(duì)更多化合物進(jìn)行定量分析。在四極桿飛行時(shí)間（QTOF）儀器上使用步進(jìn)式MSAll

（sMSAll）技術(shù)可以預(yù)測(cè)沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)值的MRM參數(shù)，并將這些參數(shù)傳輸至三重四極桿MS系統(tǒng)。同樣地，IT/MS的MS2可用于生成MRM模式的主要參數(shù)，這些參數(shù)在定量測(cè)定中可提供快速直接的轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)。2.選擇性離子監(jiān)測(cè)由于需要對(duì)中藥中特征化合物進(jìn)行表征，從而為中藥質(zhì)量控制

、定性分析和鑒定研究提供支持?jǐn)?shù)據(jù)，選擇性離子監(jiān)測(cè)法應(yīng)運(yùn)而生。與MRM法相比，SIM法在應(yīng)用ACQUITYQDaMS系統(tǒng)等緊湊型單四極桿MS時(shí)易提供合理的選擇性、更好的適用范圍。因?yàn)榭稍贓S–

和ES+

之間快速切換、參數(shù)設(shè)置少、成本低、占用空間少，QDaMS是進(jìn)行SIM的理想工具。（四）超臨界流體色譜（SFC）SFC是一種傳統(tǒng)技術(shù)，該技術(shù)中將具有低黏度和高擴(kuò)散性的超臨界流體作為流動(dòng)相，如超臨界二氧化碳（sCO2）。隨著技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)已具有更優(yōu)良的重復(fù)性和穩(wěn)定性，使該技術(shù)更適用于中藥研究，如超高效超臨界流體色譜法（UHPSFC）。該技術(shù)具有分離效率高、流動(dòng)相速度快、分析時(shí)間短和環(huán)境友好等特點(diǎn)。近年來(lái)，已有研究對(duì)SFC在中藥研究中的應(yīng)用進(jìn)行了綜述，文章將提到部分特殊應(yīng)用。1.中藥脂質(zhì)組學(xué)脂質(zhì)組學(xué)是對(duì)基質(zhì)中的大量脂質(zhì)進(jìn)行全局分析的學(xué)科，在很大程度上依賴于分離科學(xué)技術(shù)的新發(fā)展。SFC-MS聯(lián)用技術(shù)可以在降低成本和減少分析時(shí)間的同時(shí)提高脂質(zhì)覆蓋率，因此可以作為其他分析技術(shù)的替代方案。通過(guò)UHPSFC/QTOF-MS聯(lián)用技術(shù)綜合分析和比較了使用甲基叔丁基醚從三種人參同屬種中提取的脂質(zhì)組。將甲醇作為改性劑、甲醇/0.2mmol·L?1乙酸銨作為補(bǔ)充流體，利用1.7μm填料粒徑的Torus2-吡啶甲基胺色譜柱分析樣品。成功分離了6種脂質(zhì)亞類(lèi)，且與RP系統(tǒng)相比，實(shí)現(xiàn)了對(duì)極性脂質(zhì)和脂質(zhì)異構(gòu)體更好的分離。在分析了60批人參樣品后，共發(fā)現(xiàn)了24種三?；视?。該技術(shù)還用于探索不同產(chǎn)地薏仁的脂類(lèi)標(biāo)記物，在這種情況下，二酰甘油酯可作為主要的質(zhì)量標(biāo)記物。2.中藥的極性化學(xué)成分除脂類(lèi)之外，還通過(guò)有效應(yīng)用SFC技術(shù)研究中藥的極性化學(xué)成分。呋甾皂苷類(lèi)化合物C-22位羥基具有活性，且易與低級(jí)醇發(fā)生反應(yīng)。在40℃時(shí)，使用甲醇（含0.2%NH3

·H2O和3%水，作為改性劑）在二醇基色譜柱上分離了22min，成功分離出10種相似的呋甾皂苷類(lèi)結(jié)構(gòu)。SFC技術(shù)也可用于分離具有相同糖苷配基和不同糖鏈的螺甾皂苷類(lèi)化合物，該技術(shù)對(duì)糖苷配基中羥基的數(shù)量和位置非常敏感。但是，使用UHPSFC技術(shù)分離具有不同糖苷配基和相同糖配基的螺甾皂苷類(lèi)化合物并不是一種理想的手段，可以用UHPLC法取代。UHPLC法可有效鑒別糖苷配基的變化，且顯示是否受糖苷配基中雙鍵的影響。將甲醇/乙腈（體積比70:30）、1%三氟乙酸（TFA）作為改性劑，流速為0.8mL·min?1，使用亞乙基橋雜化色譜在25min內(nèi)對(duì)蒼耳子（果實(shí)，Xanthiumsibiricum

Patr）中的8種酚酸進(jìn)行了定量分析。針對(duì)類(lèi)黃酮，將0.1%磷酸甲醇溶液作為極性流動(dòng)相，使用ZorbaxRx-SIL色譜柱在15min內(nèi)對(duì)菊花（花，Chrysanthemummorifolium

Ramat）中的5種類(lèi)黃酮進(jìn)行了定量分析。對(duì)于藥用真菌牛樟芝（Antrodia

camphorata）中的7對(duì)25R/S-麥角甾烷類(lèi)化合物，ChiralcelOJ-H色譜柱（4.6mm×250mm、5μm、手性）和Princeton乙基吡啶色譜柱（2-EP、4.6mm×250mm、3μm、非手性）具有不同的分析優(yōu)勢(shì)。手性色譜柱有效分離每對(duì)化合物，而非手性色譜柱能有效分離不同的對(duì)，即使每個(gè)25R/S差向異構(gòu)對(duì)的分離效果不如OJ-H色譜柱的分離效果好。此外，SFC-MS聯(lián)用技術(shù)優(yōu)化了3種三萜皂苷（苦丁冬青苷、甾體皂苷和人參皂苷）。為了綜合判斷SFC技術(shù)的代謝產(chǎn)物分析性能，采用120種高度多樣化的天然化合物對(duì)15種不同固定相色譜柱進(jìn)行了比較。研究發(fā)現(xiàn)，3種固定相（二醇、未封端C18

和2-EP）適用于非靶向監(jiān)測(cè)分析和方法開(kāi)發(fā)，因?yàn)檫@些固定相可以對(duì)120種天然化合物中的101種進(jìn)行適當(dāng)洗脫。研究發(fā)現(xiàn)，未封端T3C18

和極性P-PFP可以為特定天然分子亞類(lèi)提供更大的選擇性。3.制備對(duì)照化合物制備高純度對(duì)照物質(zhì)是中藥質(zhì)量控制的關(guān)鍵。然而，由于極性溶劑或水溶劑可能出現(xiàn)快速結(jié)構(gòu)變化，或由于熱不穩(wěn)定性，一些天然化合物純度不高，無(wú)法用作標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)。使用無(wú)水流動(dòng)相在兩個(gè)非手性Torus1-氨基蒽（1-AA）色譜柱和TorusDIOL色譜柱上分別分離了兩對(duì)7-螺羥吲哚類(lèi)生物堿。離線2DSFC-RPLC聯(lián)用系統(tǒng)具有良好的正交性，已成功從牛蒡子（果實(shí)，Arctium

lappa

L.）中分離出12種木酚素。（五）大數(shù)據(jù)庫(kù)集的數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)LC-HRMS法或SFC-HRMS聯(lián)用法對(duì)中藥進(jìn)行全面的非靶向分析，獲取高維度大型數(shù)據(jù)集。即使與代謝組學(xué)相比，從這些大數(shù)據(jù)庫(kù)集中收集數(shù)據(jù)挖掘信息也非常困難，因?yàn)橹兴幍幕瘜W(xué)組成多樣性明顯多于生物內(nèi)源性化學(xué)組成。此外，很少有科學(xué)家涉足該領(lǐng)域，能夠獲取的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)屈指可數(shù)。因此，借助各種生物信息學(xué)策略，試圖從大量數(shù)據(jù)集中挖掘數(shù)據(jù)。將介紹數(shù)據(jù)挖掘的3個(gè)方面。數(shù)據(jù)匹配：通常是第一步，利用精確的質(zhì)量或分子式檢索化學(xué)庫(kù)，從而識(shí)別潛在的化合物。但是，庫(kù)中儲(chǔ)存的化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)量有限，因此利用化學(xué)庫(kù)鑒定植物代謝產(chǎn)物非常具有挑戰(zhàn)性。代謝產(chǎn)物預(yù)測(cè)算法可以在枚舉中使用預(yù)先定義的子結(jié)構(gòu)或“構(gòu)筑塊”，以便預(yù)測(cè)代謝產(chǎn)物中是否存在結(jié)構(gòu)成分；這將增加可用化學(xué)庫(kù)的化學(xué)覆蓋空間，實(shí)現(xiàn)更高效、結(jié)構(gòu)去重復(fù)且預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確。該方法尤其適用于結(jié)構(gòu)多樣的糖苷分子，如皂苷類(lèi)和糖化黃酮類(lèi)化合物中的糖苷分子，這些分子通常由與各種糖基和酰基軛合的糖苷配基組成。借助商業(yè)軟件UNIFI或內(nèi)部軟件PlantMATM，在庫(kù)中生成使用葡萄糖、木糖、鼠李糖和丙二?；鶈卧徊叫揎椇蛢刹叫揎椀娜藚⒃碥?。利用這種方法匹配了三七葉中的更多人參皂苷，這種方法也適用于木酚素和多酚。數(shù)據(jù)篩選/分類(lèi)：基于LC-HRMS聯(lián)用技術(shù)原始數(shù)據(jù)（包括MS1和MS/MS或MSn數(shù)據(jù)）中包含的大量信息進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選/分類(lèi)仍是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。目前，已提出許多后采集數(shù)據(jù)處理策略，用于數(shù)據(jù)篩選或分類(lèi)。對(duì)于MS1數(shù)據(jù)，無(wú)處不在的基質(zhì)干擾使微量成分的表征難上加難。因此，通過(guò)結(jié)合各種篩選方法，提出了整合的篩選策略和R腳本。該策略成功快速地從艾葉（葉，Artemisiaeargyi）的UPLC-HRMS數(shù)據(jù)集中篩查出16種甲氧基化黃酮類(lèi)化合物和55種綠原酸類(lèi)似物。對(duì)于MS/MS數(shù)據(jù)，從碎片離子信息中獲取大量結(jié)構(gòu)信息。因此，提出了關(guān)鍵離子過(guò)濾策略，用于篩選和劃分黃芩中的不同黃酮類(lèi)化合物。最后，從黃芩中鑒定出132種化合物，其中59種首次報(bào)道。同樣地，根據(jù)診斷產(chǎn)物離子劃分了威靈仙（根莖，Clematischinensis

Osbeck）中的三萜皂苷、紫草（根，Arnebia

euchroma）中的紫草寧和紫草呋喃以及杜仲（皮，Eucommiaulmoides

Oliv）和蒺藜（果實(shí)，Tribulus

terrestris）中的成分。全球天然產(chǎn)物協(xié)會(huì)分子網(wǎng)絡(luò)（）是另一種高效劃分大量MS/MS數(shù)據(jù)集的方法，這是一個(gè)面向全社區(qū)組織的開(kāi)放知識(shí)庫(kù)，可以共享原始的、處理后的或鑒定的串聯(lián)（MS/MS）MS數(shù)據(jù)。該平臺(tái)可用于根據(jù)改良的余弦評(píng)分方案創(chuàng)建分子網(wǎng)絡(luò)，這種方案可判定兩個(gè)MS/MS的相似性并使大量MS/MS數(shù)據(jù)的歸類(lèi)過(guò)程可視化；它將成為一種寶貴的中藥化學(xué)研究手段。對(duì)于MSn

數(shù)據(jù)，可使用MassFrontier軟件中的質(zhì)譜樹(shù)狀圖相似度過(guò)濾技術(shù)（MTSF）來(lái)鑒定化合物和獲取子結(jié)構(gòu)信息。該技術(shù)可以篩選有用的HRMS和MSn

數(shù)據(jù)，并通過(guò)計(jì)算相似度匹配分?jǐn)?shù)建立未知化合物和模板化合物之間的聯(lián)系。在分析二仙湯時(shí)，使用該技術(shù)成功排除了不相關(guān)的離子。對(duì)于混合模式，不同裂解模式可以提供互補(bǔ)的碎片離子信息。通過(guò)在LTQ-Orbitrap中結(jié)合傳統(tǒng)的CID-MS3和HCD-MS2，使用診斷產(chǎn)物離子（DPI）過(guò)濾法和NLF法對(duì)紅花中黃酮類(lèi)O-糖苷的糖苷配基和糖分類(lèi)。數(shù)據(jù)挖掘：利用化學(xué)計(jì)量學(xué)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘已成為一種廣泛使用的中藥質(zhì)量研究手段。主成分分析（PCA）和（正交性）偏最小二乘判別分析[(O)PLS-DA]是最常用的監(jiān)督和非監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘方法。可以識(shí)別對(duì)應(yīng)不同物種、植物不同部分、不同產(chǎn)地、不同“炮制”、不同供應(yīng)商]以及不同批次的質(zhì)量標(biāo)記物。然后，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）或支持向量機(jī)（SVM），根據(jù)這些質(zhì)量標(biāo)記物預(yù)測(cè)中藥的質(zhì)量。此外，可以通過(guò)主成分分析鑒定新型化合物。在三重四極桿質(zhì)譜儀上通過(guò)12種不同NL/母離子（PRE）掃描得到了12份姜黃（根莖，Curcumalonga）離子色譜圖。接著，PCA能夠?qū)⒕哂邢嗨芅L/PRE模式的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚集，而無(wú)需了解其分子量，而那些具有不同NL/PRE模式的化合物很容易被識(shí)別為可能具有新結(jié)構(gòu)的異常值。四、中藥質(zhì)量控制的應(yīng)用隨著對(duì)中藥化學(xué)性質(zhì)認(rèn)識(shí)的加深，可以確認(rèn)哪些質(zhì)量標(biāo)記物可用作中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。為了節(jié)省標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的使用和檢測(cè)時(shí)間，提出了兩種質(zhì)量策略。（一）一標(biāo)多測(cè)（SSDMC）法SSDMC法僅需要一種標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)就能同時(shí)鑒定十余種化合物。盡管該方法非常方便，但是其校正因子對(duì)UV檢測(cè)器和峰測(cè)量參數(shù)極度敏感。此外，用于計(jì)算校正因子的對(duì)照溶液的濃度應(yīng)在合理范圍內(nèi)。目前，SSDMC法已廣泛用于中藥的質(zhì)量控制，包括薏苡仁（種子，Coixlacryma-jobi

L.）中的7種三酰甘油、附子中的6種生物堿、人參中的9種人參皂苷、黃芩中的4種黃酮類(lèi)化合物、靈芝（Ganoderma）中的17種三萜類(lèi)化合物、天麻塊莖（根莖，Gastrodiaelata）中的11種成分、丹參酮提取物中的4種丹參酮、金銀花中的6種化合物（花，Lonicera）、虎杖（根莖和根，Polygonumcuspidatum）中的4種化合物、功勞木（枝，MahoniaeCaulis）中的4種生物堿、紅景天（根莖和根，Rhodiolacrenulata

H.Ohba）中的3種酚類(lèi)化合物以及甘遂（根，Euphorbiakansui）中的13中成分。波長(zhǎng)程序、蒸發(fā)光散射檢測(cè)器（ELSD）和MS檢測(cè)器已用于一標(biāo)多測(cè)法中。但是，對(duì)于質(zhì)譜檢測(cè)器，在將該方法用作質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)方法前需要考慮更多影響因素。除了SSDMC法，通過(guò)對(duì)照物質(zhì)提取物進(jìn)行定量分析（QASRE）和定量核磁共振（qNMR）光譜技術(shù)在節(jié)省標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)方面均具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。每種方法各有利弊，應(yīng)具體情況具體分析。（二）一法多用法由幾種到幾十種中藥制成的中成藥是中藥的主要利用形式。一方面，中成藥極大地豐富了中藥的應(yīng)用范圍，促進(jìn)個(gè)性化的藥物治療方案；另一方面，中成藥形成了極其復(fù)雜的基質(zhì)，妨礙質(zhì)量控制。考慮到中成藥的龐大數(shù)量及其質(zhì)量控制的難度，針對(duì)每種中成藥構(gòu)建定性和定量方法將非常耗時(shí)且相當(dāng)困難。因此，文章提出了一法多用法，便于對(duì)不同中成藥中的相同中藥成分進(jìn)行鑒定和定量測(cè)定。1.鑒定中藥質(zhì)量控制的主要化學(xué)鑒定方法是薄層色譜法（TLC）和高效薄層色譜法（HPTLC）。TLC法和HPTLC法的靈敏度低，峰容量差，表明需要針對(duì)不同中成藥中的相同中藥成分開(kāi)發(fā)新的方法。因此，這將導(dǎo)致樣品制備程序復(fù)雜，實(shí)驗(yàn)時(shí)間長(zhǎng)，甚至造成無(wú)法實(shí)施任何鑒定方法的情況。紅花常用于多種中成藥中，但因?yàn)橹谐伤幹屑t花