Untargeted and Pseudotargeted Metabolomics Reveals Specific Markers for Authentication of Fritillariae Bulbus Using Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry and Multivariate Statistical Analysis

代谢组学 色谱法 串联质谱法 多元分析 液相色谱-质谱法 多元统计 质谱法 化学 医学 数学 内科学 统计
作者
Wenjing Zhao,Xu‐Yan Chen,Fengjie Liu,Yan Jiang,Tiechui Yang,Shao-Bing Fu,Mei Wang,Ping Li,Hui‐Jun Li
出处
期刊:Social Science Research Network [RELX Group (Netherlands)]
被引量:1
标识
DOI:10.2139/ssrn.3985832
摘要

Authentication and adulteration detection of closely related herbal medicines is a thorny issue in the quality control and market standardization of traditional Chinese medicine. Taking Fritillariae Bulbus (FB) as a case study, we herein proposed a three-step strategy that integrates mass spectrometry-based metabolomics and multivariate statistical analysis to identify specific markers, thereby accurately identifying FBs and determining the adulteration level. First, a UHPLC-QTOF-MS-based untargeted metabolomics method was employed to profile steroid alkaloids in five sorts of FB and screen potential differential markers. Then, the reliability of the screened markers was further verified by the distribution in different FB groups acquired from UHPLC-QQQ-MS-based pseudotargeted metabolomics analysis. A total of 20 potential markers were screened, 16 of them passed the verification and could be considered as specific markers. Finally, based on the obtained specific markers, five FBs could be successfully distinguished by characteristic chromatograms and discriminant analysis model with prediction accuracy up to 100%. Besides, PLSR models based on specific markers allowed accurate prediction of three sets of adulterated FBs. All the models afforded good linearity and good predictive ability with correlation coefficient of prediction (R 2 p) > 0.99 and root mean square error of prediction (RMSEP) < 0.1. The reliable results of discriminant and quantitative analysis revealed that this proposed strategy could be potentially used to identify specific markers, which contributes to rapid chemical discrimination and adulteration detection of herbal medicines with close genetic relationship.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
严金鱼完成签到,获得积分10
刚刚
白晓涵完成签到 ,获得积分10
1秒前
cui发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
yongon完成签到,获得积分10
2秒前
SanvLuo发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
Plum完成签到,获得积分10
3秒前
cxs发布了新的文献求助10
3秒前
今后的应助被糊里糊涂采纳,获得10
4秒前
4秒前
esbd完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
聪慧的冷风完成签到,获得积分10
5秒前
光亮的小甜瓜完成签到 ,获得积分10
5秒前
雨过天晴发布了新的文献求助10
5秒前
玲玲玲玲玲玲玲玲玲完成签到 ,获得积分10
6秒前
冷酷雪碧完成签到 ,获得积分10
6秒前
头铁老常完成签到 ,获得积分10
7秒前
waz123发布了新的文献求助30
7秒前
orixero的应助被背后的哈密瓜采纳,获得10
7秒前
哇哈哈完成签到 ,获得积分10
7秒前
鹿璟璟完成签到 ,获得积分10
7秒前
huangsir发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
满意小丸子完成签到,获得积分10
8秒前
高瑞航完成签到,获得积分10
9秒前
NexusExplorer的应助被木光采纳,获得10
10秒前
英俊的铭的应助被墨锦采纳,获得10
11秒前
yuan1226完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
HUH完成签到 ,获得积分10
12秒前
ChrisZ完成签到,获得积分10
12秒前
科研通AI6.2的应助被euphoria采纳,获得10
13秒前
陆陆完成签到 ,获得积分10
13秒前
水孩子完成签到,获得积分10
13秒前
云小澈完成签到,获得积分10
13秒前
Cassini完成签到 ,获得积分10
14秒前
11完成签到,获得积分10
14秒前
SCO发布了新的文献求助20
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Cellulose and Cellulose Derivatives: Synthesis, Modification and Applications 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8142802
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9542373
关于积分的说明 21650575
捐赠科研通 7727802
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3421718
关于科研通互助平台的介绍 2547151
邀请新用户注册赠送积分活动 2464475