Rapid à haut débit Identification des espèces de matériel botanique Utilisation de l'analyse directe en temps réel Résolution Spectrométrie de Masse Haute

Résumé

Une méthode pour l'identification des espèces de matériel botanique par analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse et de l'analyse statistique multivariée est présentée.

Résumé

Nous démontrons que l'analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse peut être utilisée pour produire des profils de spectre de masse de matériel botanique, et que ces empreintes chimiques peuvent être utilisés pour l'identification des espèces végétales. Les données de spectrométrie de masse peuvent être acquises rapidement et d'une manière à haut débit sans qu'il soit nécessaire pour l'extraction de l'échantillon, dérivatisation ou de réglage du pH étapes. L'utilisation de cette technique contourne les défis présentés par des techniques plus classiques, y compris long chromatographie temps d'analyse et des méthodes à forte intensité de ressources. Les capacités de débit élevé de l'analyse directe en temps de haute résolution réelle protocole de spectrométrie de masse, couplé avec multivariée traitement de l'analyse statistique des données, fournissent non seulement la caractérisation de la classe des plantes, mais donnent aussi des espèces et des informations variétale. Ici, la technique est illustrée avec deux produits psychoactifs végétaux, Mitragyna speciosa (Kratom) et Datura(Stramoine), qui ont été soumis à une analyse directe en résolution réelle spectrométrie de temps à haute masse suivie par le traitement statistique de l'analyse des données de spectrométrie de masse. L'application de ces outils en tandem a permis aux matériaux végétaux pour être rapidement identifiés au niveau de la variété et de l'espèce.

Introduction

Depuis des millénaires, les produits naturels psychoactives ont été utilisés dans les rituels chamaniques, abusé de leurs attributs qui altèrent l'esprit, et consommé pour leurs propriétés médicinales. L'ingestion de ces plantes et substances à base de plantes apparentées peut être importante dans les zones où elles sont endémiques, et ils ont une importance sociale et économique. Récemment, toutefois, il y a eu une augmentation spectaculaire de l'utilisation de ces médicaments «naturels» en raison de la facilité d'accès par le biais du commerce Internet. La perception que ces substances sont sûrs à utiliser, couplé avec une répression accrue sur la possession et l'utilisation de médicaments plus traditionnels d'abus et de substances synthétiques, ont contribué à la flambée des abus de médicaments à base de plantes. Il est généralement difficile par la visualisation de distinguer entre ces produits et matières végétales inoffensives, et donc il y a intérêt à développer des méthodes qui peuvent être utilisées identifier ces produits. Cependant, les méthodes analytiques classiques pour plantel'identification des espèces consomment du temps et peu pratique à réaliser. En outre, le processus d'élaboration des méthodes est temps et de ressources. Ces facteurs ont rendu l'artisanat de la législation pour limiter l'utilisation de ces substances traîne loin derrière le taux d'escalade dans leur abus. Ainsi, il y a peu de lois qui régissent la production, la fabrication, la vente et la consommation d' un grand nombre de ces substances psychoactives naturelles et en tant que tel, il y a des centaines de plantes de violence à la disposition des utilisateurs dans des milliers de formes différentes. ^1,2

Deux de ces médicaments à base de plantes d'abus sont Mitragyna speciosa, communément connu sous le nom Kratom, et les plantes du genre Datura, à savoir D. stramonium, D. ferox et D. inoxia. Kratom et Datura sont non prioritaires aux États-Unis, mais la Drug Enforcement Administration a cotée à la fois en tant que médicaments de préoccupation. ^3,4 Kratom est caractérisée par la présence des composés psychoactives mitragynine unnd 7-hydroxymitragynine, ainsi que d' autres alcaloïdes non psychoactives , y compris mitraphylline, paynantheine, corynoxeine et rhynchophylline. ^4-8 Les propriétés psychoactives de Datura spp. sont attribués à l' atropine et la scopolamine, mais une variété d'autres alcaloïdes de tropane ont été identifiés dans les plantes. ^9-12 Les deux Kratom et Datura ont été impliqués dans des empoisonnements et les accidents mortels, et leur identification est de plus en plus nécessaire dans les deux contextes médico - légaux et toxicologiques, comme l'abus de ces produits est à la hausse. ^13-16

En général, les méthodes traditionnelles utilisées pour l'analyse de la matière de drogue légale, tels que les tests de couleur, la microscopie et Raman et la spectroscopie infrarouge, sont utilisés dans une règle-in / capacité présumée règle-out. Hyphenated techniques telles que GC-MS et la spectrométrie de chromatographie en masse liquide (LC-MS), sont des méthodes d'analyse de confirmation sur la base de la comparaison des profils des analytes détectésau Groupe de travail scientifique sur l' analyse des drogues saisies (SWGDRUG) Normes de bibliothèque ^17. Les étapes de traitement de l' échantillon qui sont effectuées avant l'analyse , y compris la pulvérisation, l' extraction, la dérivatisation et l' évaporation, peuvent ajouter des heures à la durée de fonctionnement et de trafiquer l'échantillon, ^{9,11 , 18,19} analyse de fabrication de médicaments botaniques moins que simple par rapport à celle d'autres médicaments traditionnels d'abus comme la cocaïne ou l' héroïne. En outre, les programmes chromatographiques individuels doivent être mis au point pour chaque produit d'intérêt, ce qui rend la mise en œuvre des protocoles d'exploitation standard pour chaque espèce ou variété de médicaments à base de plantes d'abus très peu pratique du traitement des dossiers de routine.

L'analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse est une technique de spectrométrie de masse à ionisation ambiante qui contourne certains des défis associés aux méthodes analytiques classiques. Gaz, liquides, solides, poudres, plaques de CCM et plante-mèreial peuvent tous être directement analysé en utilisant une analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse, et les deux composés polaires et non polaires peut être facilement détectée dans des matrices complexes. ^20-22 En outre, des études ont montré que les composés psychoactives peuvent être identifiés rapidement matériel végétal par une analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse, et des informations spécifiques à l' espèce peuvent être tirées de traitement statistique des données de spectrométrie de masse. ^22-26

Ici, nous démontrons que l' analyse directe dans le temps à haute résolution réelle spectrométrie de masse peut être utilisée pour évaluer rapidement différents matériaux végétaux (plantes, poudres, extraits et graines) pour leurs composants psychoactifs, et que les espèces et variétés de la plantation les produits dérivés peuvent être déterminés d'une manière rapide et à haut débit. L'analyse du matériel botanique juridiquement pertinente sans la nécessité d'étapes de préparation d'échantillon ou à long chromatographiqueanalyse des temps d'exécution, en plus de l'identification des espèces végétales est signalée.

Protocole

1. Préparation des matières végétales

1. Kratom frais Matériel Feuille
   1. Utilisez un 6 mm trou de poinçon de diamètre pour créer chads uniformes de matériel foliaire Kratom de M. plante speciosa. Répétez 5 fois.
2. Powder Extraction Kratom
   1. Mélanger 5 ml d'éthanol et 5 ml d'eau distillée pour créer 1: 1 mélange de solvants pour l'extraction.
   2. Dans un tube de 1,5 ml, suspendre une petite quantité (~ 5 mg) de poudre de Kratom Bali dans 1 ml de 1: 1 EtOH: H ₂ O mélange de solvants. Répétez 5 fois.
   3. Soniquer les échantillons d'extrait de poudre Kratom Bali dans un bain à ultrasons pendant 30 min à température ambiante.
   4. Centrifuger les échantillons d'extrait de poudre Kratom Bali pendant 2 min à 750 xg à température ambiante.
   5. Décanter le solvant de la poudre résiduelle pour une analyse ultérieure.
3. La préparation des semences Datura
   1. Trancher un D. stramsemences onium en deux dans le plan transversal en utilisant une lame de rasoir. Répétez en utilisant 5 graines différentes.
   2. Répétez l' opération pour D. inoxia et D. graines ferox.

2. Analyse directe en temps réel Ion Source Paramètres

1. Chauffage à gaz Température
   1. Régler la température de chauffage au gaz de la source d'ions à 350 ° C.
2. mode Ion
   1. Procéder à l'analyse en mode d'ion positif avec la tension du réseau de 250 V.
3. Hélium Débit de gaz
   1. Régler le débit de gaz d'hélium à 2,0 L / s.

3. Temps de vol Spectromètre de masse Paramètres

1. Voltages Orifice
   1. Régler la tension orifice 1 et 20 V et la tension orifice 2 et 5 V.
2. Bague Lens et la tension de crête
   1. Régler la tension de lentille annulaire à 5V et changer la tension de pics à 600 V.
3. Mass Spectral Acquisition
   1. Régler la vitesse d'acquisition du spectre de masse à 1 spectre par seconde sur une plage de masse m / z 60-800.
4. Spectromètre de masse Pouvoir de résolution
   1. Régler la puissance de résolution du spectromètre de masse à 6000 LMH.

4. Analyse des matières végétales

1. Analyse de Kratom Feuille
   1. Appuyez sur "Start Run" dans le logiciel de contrôle du spectromètre de masse. Suspendre le Tchad de matériel végétal entre la source d'ions et l'entrée d'un spectromètre de masse (environ 2 cm de l'entrée) avec des pinces jusqu'à ce qu'un spectre est obtenu. Répéter 5 fois avec confettis séparés de matériau végétal.
   2. Calibrer le spectre avec du polyéthylène glycol 600 (PEG).
      1. Trempez l'extrémité fermée d'un tube capillaire de point de fusion dans la norme PEG. Suspendre le capillaire revêtu entreen la source d'ions et l'entrée du spectromètre de masse.
   3. Après avoir analysé la norme PEG, sélectionnez le bouton "Stop" pour mettre fin à la série d'analyses.
   4. Appuyez sur "Start Run" dans le logiciel de contrôle du spectromètre de masse. Suspendre une petite quantité de matériau de feuille séchée entre la source d'ions et l'entrée du spectromètre de masse avec des pinces jusqu'à ce qu'un spectre est obtenu. Répétez 5 fois, l'analyse du nouveau matériel végétal à chaque fois.
   5. Calibrer le spectre avec le PEG.
      1. Tremper l'extrémité fermée d'un capillaire dans la norme de PEG. Suspendre le capillaire enduit entre la source d'ions et l'entrée du spectromètre de masse.
   6. Après avoir analysé la norme PEG, sélectionnez le bouton "Stop" pour mettre fin à la série d'analyses.
2. Analyse des Kratom Powder
   1. Appuyez sur "Start Run" dans le logiciel de contrôle du spectromètre de masse. Trempez l'extrémité fermée d'un point de fusion capillaire dans la poudre Kratom.
   2. suspend capillaire enduit entre la source d'ions et l'entrée du spectromètre de masse jusqu'à ce qu'un spectre est obtenu. Répétez l'analyse 5 fois avec un nouveau capillaire à chaque fois.
   3. Calibrer le spectre avec le PEG.
      1. Tremper l'extrémité fermée d'un capillaire dans la norme de PEG. Suspendre le capillaire enduit entre la source d'ions et l'entrée du spectromètre de masse.
   4. Après avoir analysé la norme PEG, sélectionnez le bouton "Stop" pour mettre fin à la série d'analyses.
3. Analyse de l' extrait de kratom
   1. Immerger l'extrémité fermée d'un tube capillaire dans l'extrait.
   2. Suspendre le tube capillaire dans le porte-échantillon 12 sur le rail de guidage linéaire fixé sur le spectromètre de masse. Répétez 5 fois avec un extrait différent à chaque fois.
   3. Appuyez sur "Start Run" dans le logiciel de contrôle du spectromètre de masse. Utilisation du panneau de commande, cliquez sur le bouton ">" pour faire avancer le rail linéaire à travers le flux d'ions à un débit de 1 mm / s àrecueillir des spectres.
   4. Calibrer le spectre avec le PEG.
      1. Tremper l'extrémité fermée d'un capillaire dans la norme de PEG. Suspendre le capillaire enduit entre la source d'ions et l'entrée du spectromètre de masse.
   5. Après avoir analysé la norme PEG, sélectionnez le bouton "Stop" pour mettre fin à la série d'analyses.
4. Analyse des graines Datura
   1. Appuyez sur "Start Run" dans le logiciel de contrôle du spectromètre de masse. Suspendre la moitié des graines Datura entre la source d'ions et l' entrée d' un spectromètre de masse avec des pincettes jusqu'à ce qu'un spectre est recueilli. Faire en sorte que la face de coupe est orientée pour faire face à la source d'ions. Répétez 5 fois, l'analyse d'une nouvelle semence de la moitié à chaque fois.
   2. Calibrer le spectre avec le PEG.
      1. Tremper l'extrémité fermée d'un capillaire dans la norme de PEG. Suspendre le capillaire enduit entre la source d'ions et l'entrée du spectromètre de masse.
   3. Après avoir analysé la norme PEG,cliquez sur le bouton "Stop" pour mettre fin à la série d'analyses.
   4. Répétez les étapes 4.4.1-4.4.3 pour chaque espèce Datura.

5. Traitement des données

1. Fichiers de données Traduction
   1. Dans le logiciel de traitement de données, sélectionnez Fichier, "Traduire fichiers DART" avec "calibration automatique" est activée, pour créer des fichiers de données calibrées.
   2. Clic gauche et faites glisser une boîte autour du premier pic dans le chromatogramme et sélectionnez "moyenne" pour créer un spectre en moyenne.
   3. Faites un clic droit et faites glisser une boîte autour d'une zone où aucun échantillon a été prélevé et sélectionnez "boîte entière moyenne comme fond" pour soustraire fond à partir du spectre en moyenne.
   4. Enregistrez le spectre de masse dans un fichier .txt.
   5. Répétez les étapes 5.1.1-5.1.4 pour chaque pic dans le chromatogramme pour créer un spectre en moyenne pour chaque répétition dans le fichier.
   6. Répétez les étapes 5.1.2-5.1.5 pour chaque fichier collecté.

6. Analyse statistique

1. Analyse des composants principaux
   1. Dans la section Classifier du logiciel d'analyse spectrale (Voir la liste des matériaux), sous l'onglet "Configurer", créer des classes de traitement de données en sélectionnant «Ajouter une classe".
   2. Importez les fichiers texte de données en sélectionnant «Ajouter un fichier (s)".
   3. Attribuer des fichiers de données à la classe appropriée de la plante en sélectionnant les fichiers texte et "Définir la classe pour les fichiers sélectionnés".
   4. Sélectionnez masses d'entités de discrimination à partir de MS de formation Set et régler Seuil% à 1%.
   5. Définir une tolérance de masse (MMU) à 10 et sélectionnez "Build vecteurs à partir des fichiers de données".
   6. Dans la section "Calculer", effectuer des analyses en composantes principales en cochant la case pour la 3D PCA Graphique et sélectionnez «Calculer».
   7. Effectuer la validation croisée leave-one-out en sélectionnant «Valider (LENT!)."
2. Générer carte de chaleur
   1. Dans l'onglet Fréquence Plot du logiciel d'analyse spectrale, générer une carte thermique de données en sélectionnant "Carte de chaleur."
   2. Sélectionnez "Threshold données enregistrées" pour définir le seuil d'abondance à 1%.
   3. Exporter la carte de chaleur à une feuille de calcul en sélectionnant "Enregistrer Heat Map to Excel."
   4. Dans le programme de feuille de calcul, enregistrer la carte de chaleur exportée sous forme de fichier .txt.
3. Analyse de clustering hiérarchique
   1. Importer la carte de la chaleur sous forme de fichier .txt dans le logiciel Cluster 3.0.
   2. Dans l'onglet hiérarchique du Cluster 3.0, sous Gènes et groupes, cases à cocher "cluster" et "Calculer le poids". Réglez coupure à 0,1 et l'exposant à 1. Sélectionnez le regroupement de liaison unique pour effectuer des analyses.
   3. Voir le fichier de données .cdt généré en Java Treeview.

Résultats

Mode positif-ion d'ionisation douce analyse directe Représentant en temps réel à haute résolution des données de spectrométrie de masse de produits Kratom et les graines de Datura sont présentés dans les figures 2 et 3. Divers composés précédemment isolés de M. speciosa, y compris mitragynine (C ₂₃ H ₃₀ N ₂ O ₄ + H ^+, m / z 399,2284) et 7 hydroxymitragynine (C ₂₃ H ₃₀ N ₂ O ₅ + H ^+, m / z 415,2233), ont été détectés dans les quatre échantillons et les données de mesure de masse correspondants sont présentés dans le tableau 1. ^4-8 données représentant Datura sont présentés dans la figure 3 et les biomarqueurs de signature dont atropine (C ₁₇ H ₂₃ NO ₃ + H ^+, m / z 290,1756) et scopolamine (C ₁₇ H ₂₁ NO ₄ + H ⁺ , M / z 304.1549) ont été détectés dans les trois espèces. Les données de mesure de masse associée à la figure 3 sont présentés dans le tableau 2. ^9-12 identités composés ont été confirmées par la détermination élémentaire de la composition, l' isotope correspondant, et les comparaisons des rapports dans la littérature. ^23-24

Carte de chaleur rendus de l'analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse Les spectres de kratom et Datura sont illustrés dans la Figure 4. Les données présentées ont été utilisées dans l' analyse en composantes principales (ACP) à la différence entre les deux classes de médicaments à base de plantes de abus (Figure 5). L'intrigue PCA a été construit en utilisant dix longs masses (énumérés dans le tableau 3), avec des cercles bleus représentant des données Kratom et carrés rouges représentant des données Datura. Les masses d'entités sélectionnées correspondaient à divers alcaloïdes présents dansDatura ou Mitragyna spp., Y compris les composés psychoactives atropine, scopolamine, mitragynine et 7-hydroxymitragynine. ^23-24 Trois composantes principales représentaient 75,26% de la variance et de laisser-one-out validation croisée (de LOOCV) était de 100%. L'intrigue PCA montre clairement que les données et les données Kratom Datura sont bien résolus les uns des autres. Analyse PCA a également révélé que les différentes variétés de kratom et les différentes espèces de Datura pourraient être identifiées et distinguées les unes des autres (figure 6). LOOCV était 94.29% avec trois composantes principales couvrant 75,26% de la variance. Les deux variétés de Kratom (Bali dans les cercles bleus et Rifat en carrés rouges) se regroupent, indiquant qu'ils appartiennent à l'espèce M. speciosa, mais sont résolues les unes des autres, ce qui montre qu'elles représentent différentes variétés. En outre, le groupe d'espèces Datura ensemble et séparée du M. spdonnées eciosa, mais chacune des espèces individuelles de Datura (D. inoxia en triangles verts, D. stramonium dans des carrés roses et D. ferox dans les cercles turquoise) sont clairement différenciés. Malgré un point de données D. stramonium semblant être une valeur aberrante, la semence est correctement classée comme D. stramonium et non D. inoxia utilisant PCA. Plus important encore , la différence de couleur de la graine entre D. stramonium et D. inoxia confirme qu'ils sont des espèces différentes et que le point de données en question ne peut pas être D. inoxia.

Classification hiérarchique (figure 7) a été effectuée sans la sélection a priori de longs masses. Au lieu de cela, tout le groupe d'ensembles de données spectrales couvrant une plage de masse m / z 60-800 a été importé en open source logiciel de clustering génomique et un dendrogramme avec ces données a été produit. Les résultats of HCA a également révélé la classe, les espèces et la différenciation des variétés exclusivement basées sur l'analyse directe des données de spectrométrie de masse temps réel à haute résolution dérivée et confirmé ceux de l'analyse PCA. Les deux classes de médicaments à base de plantes d'abus, kratom et Datura, ont été séparés en clades individuels du dendrogramme. En outre, les variétés Rifat Bali et de Kratom ont chacun été isolés en sous-clades individuels au sein de la classe Kratom. De même, D. inoxia, D. ferox et D. stramonium ont été résolus dans leurs propres clades par des espèces au sein de la classe Datura.

Figure 1. Images de M. speciosa (Kratom) produits et Datura spp graines a: feuille Bali Kratom séchée; b:.. Bali Kratom poudre; c: Rifat Kratom en direct usine; d: D. graines stramonium; e: D. graines Inoxia; f: D. graines ferox. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 2. Analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse des spectres ions positifs de M. speciosa (Kratom) produits a: de feuilles fraîches Rifat; b:. feuilles séchées Bali; c: poudre Bali; d: extrait de poudre Bali. Les données de mesure de masse associés à ces spectres sont présentés dans le tableau 1. S'il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 3. Analyse directe en résolution réelle spectrométrie de masse des spectres de temps de haute-ion positif de Datura spp. . graines par: D. ferox; b: D. inoxia; c: D. stramonium. Les données de mesure de masse associés à ces spectres sont présentés dans le tableau 2. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 4. Carte de chaleur rendus de l'analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse Les spectres des matières végétales Kratom et Datura. Salutpics d'intensité gh sont présentés dans des pics d'intensité rouge et inférieure sombres sont indiquées dans des tons plus clairs. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 5. L' analyse en composantes principales (ACP) parcelle de kratom et Datura produits construit en utilisant l' analyse directe des données en temps réel de spectrométrie dérivé masse à haute résolution. Trois composantes principales (PC) ont représenté 75,26% de la variation, et le congé- de un sur la validation croisée (de LOOCV) était de 100%. Les masses d'entités utilisées pour l'APC sont énumérés dans le tableau 3. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 6. Analyse en composantes principales (ACP) terrain de kratom et Datura produits en utilisant une analyse directe dans la résolution des données de spectrométrie de masse en temps réel élevé. Affectations de classe étaient basées sur la variété (Kratom) ou espèces (Datura) des matières végétales. Trois composantes principales (PC) ont représenté 75,26% de la variation et le congé-one-out de validation croisée (de LOOCV) était 94,29%. Les masses d'entités utilisées pour PCA sont énumérés dans le tableau 3. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 7. Résultats de la classification hiérarchique obtenus en utilisant l'analyse directe en temps réel timoi à haute résolution des données de spectrométrie de masse dérivés de l' analyse des matières végétales Kratom et Datura. Les deux classes de plantes sont clairement séparés en deux branches distinctes dans le dendrogramme (indiquée entre parenthèses bleues et rouges pour Kratom et Datura, respectivement). Les espèces de graines de Datura sont également résolus les uns des autres (en vert, turquoise et rose précipitèrent boîtes pour D. inoxia, D. ferox, et D. stramonium respectivement). Les matières végétales de kratom sont séparés par variété (présentés dans des boîtes rouges et bleues en pointillés pour Rifat Bali et, respectivement). S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Tableau 1. Les données de mesure de masse associés aux spectres d'ionisation douce Kratom products présentés dans la figure 2. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette table.

Tableau 2. Les données de mesure de masse associés aux spectres d'ionisation douce de graines de Datura présentées dans la figure 3. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette table.

Tableau 3. masses de fonctions utilisées pour le principal terrain d'analyse des composants des produits Kratom et Datura représentés sur les figures 5 et 6.

Discussion

La capacité à identifier les médicaments à base de plantes d'abus est de plus en plus nécessaire en raison de la hausse spectaculaire dans la commercialisation, la vente et la consommation de substances psychoactives non programmées. ² Les méthodes traditionnelles d'identification du matériel botanique impliquent généralement la caractérisation des caractéristiques physiques associées à l' analyse du constituants chimiques par des méthodes spectrométriques chromatographiques masse uniformisé. Cependant, ces deux approches présentent des défis à l'analyse simplifiée. Les caractéristiques physiques des plantes sont souvent détruites lorsque les plantes sont séchées, pulvérisées ou extraites au cours du processus de fabrication et en tant que tel, il est souvent difficile de distinguer un type de produit psychotrope à base de plantes d' une autre basée sur les seules caractéristiques physiques. ²³ Analyse par les méthodes de spectrométrie de masse chromatographiques peuvent permettre l'identification des composés psychoactives dans les matrices végétales, mais la préparation de l'échantillon et le développement de la méthode est temps une de ressources, et la création de nouveaux protocoles pour chaque catégorie ou espèce de médicament à base de plantes d'abus est impossible dans de nombreux laboratoires de chimie médico-légale.

L'analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse contourne certains de ces défis, comme matrices complexes telles que les feuilles, les poudres, les extraits et les graines peuvent être analysées avec peu de préparation des échantillons. Malgré les matrices complexes des matériaux échantillonnés ici, les constituants psychoactives étaient facilement identifiables, même à des concentrations de l' ordre du nanogramme, ²¹ en raison de la grande sensibilité du spectromètre de masse. Graines, les feuilles et les poudres ont été démontrées pour être facilement analysées par analyse directe dans le temps à haute résolution réelle spectrométrie de masse, et une variété d'autres types de matériaux peuvent également être échantillonnés de la même manière, y compris TLC plaques, monnaie, des comprimés, des fleurs, microextraction en phase solide (SPME) des fibres et des enveloppes de pupes même d' insectes. ^21-22 Grâce à la masse précise analyse élémentaire, la détermination de la composition isotopique et l'appariement, les biomarqueurs et les composés d'intérêt peuvent être identifiés, indépendamment du fait que les composés sont contenus dans une feuille, repéré sur une plaque de CCM ou appliquée sur un tube capillaire.

Analyse directe dans la résolution réelle méthodologie de spectrométrie de masse à temps élevé peut être utilisé pour l'analyse simplifiée car il y a très peu de paramètres qui doivent être modifiés d'une expérience à. L'analyse peut être effectuée en ions positifs ou en mode d'ions négatifs et des molécules pouvant aller jusqu'à 3000 uma peut être détectée dans les deux cas. Ionisation en mode ions positifs se fait par transfert de protons à partir des grappes d'eau activés, ²¹ et tout composé ayant une affinité du proton supérieure à celle de l' eau sera ionisée. Ici, le mode positif-ion a été utilisé en raison de l'affinité protonique élevée des alcaloïdes, qui les amène à être facilement ionisés par protonation. Analyse en mode négatif-ion peut être utilisée pour la détection réussie du Hydrocarbons (comme O ₂ adduits) ^21, des matières explosives ²⁷ et des acides organiques tels que l' artésunate dans les médicaments paludiques. ²⁸ En raison de la méthode d'ionisation des protons transfert et l'incapacité à produire des ions à charge multiple, analyse directe en temps réel , masse à haute résolution spectrométrie est principalement limitée à l'analyse de petites molécules pouvant aller jusqu'à 3000 uma.

Autre que le mode d'ionisation, la température de la source d'ions est un paramètre important et que la température appropriée dépend en grande partie de l'échantillon en cours d'analyse. Par exemple, il est important d'utiliser des températures plus faibles (~ 250 ° C) pour l'analyse de la fibre SPME pour empêcher la destruction du matériau de revêtement sur la fibre, tandis que des températures plus élevées (~ 500 ° C) doivent être utilisés pour l'analyse des acides aminés pour la désorption et ionisation subséquente. Ici, les analyses de matières végétales ont été réalisées à 350 ° C, car cela permet pour l'ionisation des alcaloïdes et d'autres composés d'intérêt avecà provoquer la pyrolyse des composés dans la matrice végétale.

Analyse directe dans la vraie résolution de masse analyse par spectrométrie de temps à haute permet non seulement l'identification des constituants psychoactifs du matériel végétal à base de masses précises, la détermination de la composition élémentaire et isotopique correspondant, mais elle produit aussi des empreintes chimiques uniques qui peuvent être exploitées pour l'identification des espèces en utilisant analyse statistique multivariée avec des résultats hautement reproductibles, même avec de plus petits ensembles de données. analyse statistique multivariée a été appliquée à une grande variété de l'analyse directe des données de spectrométrie de masse temps réel à haute résolution, y compris celui dérivé du bois, des enveloppes pupes, semences, matériel de feuille, et fuelstocks de biodiesel, mettant en valeur la polyvalence et la reproductibilité de la méthode. ^22-26 les capacités à haut débit d'analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse permettent l'acquisition de grandes quantités de masse spectrdonnées al dans un court laps de temps, et le grand nombre de répétitions nécessaires pour l'analyse statistique sont facilement acquises à l'aide de cette méthode. L'analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse ensemble de données de masse spectrale de Datura et Kratom était composé de plus de 100 spectres individuels qui ont été recueillis avec moins d'une heure de l' investissement de temps total. Pour obtenir le même nombre de spectres par GC-MS avec un programme de température du four de 30 minutes prendrait environ 50 heures, sans tenir compte du temps additionnel pour les étapes de préparation des échantillons, tels que l'extraction ou la dérivatisation.

L'analyse en composantes principales peut être utilisé pour mettre en évidence des variations entre les groupes de substances végétales selon la présence et l'intensité des masses d'entités sélectionnées. Le traitement de l'analyse statistique fournit l'identification des espèces, ainsi que des informations variétale. D'autres méthodes d'analyse statistique, comme hiérarchique analyse de la concentration (HCA), peut aussi êtreappliquée sans la sélection a priori de longs masses. Les résultats de HCA des empreintes chimiques globales montrent que l' analyse statistique non supervisée peut être appliquée avec succès pour l' identification des espèces de médicaments à base de plantes d'abus ^25.

L'espèce la discrimination de matériel botanique médico-légale par analyse directe en temps réel à haute résolution spectrométrie de masse a été démontrée en utilisant l'identification de composés psychotropes et d'autres biomarqueurs dans les spectres de masse molle-ionisation, et l'application de l'analyse statistique multivariée. L'application de deux types d'analyses statistiques a révélé non seulement que la classe d'un médicament à base de plantes d'abus peut être identifié, mais aussi que la variété et les espèces dudit médicament peut être déterminée sur la base des empreintes chimiques uniques observées par analyse directe temps à haute résolution réelle spectrométrie de masse. La méthode présentée ici permet, l'identification à haut débit rapide de misubstances nd-altérant d'une manière qui contourne les difficultés rencontrées dans les méthodes analytiques classiques, et fournit des laboratoires médico-légaux d'un moyen pour caractériser et identifier le matériel végétal psychoactive sans temps et de ressources de développement de la méthode. Ce protocole peut être étendu à la différenciation des espèces d'une variété d'autres matériaux d' origine végétale. ^22-26

matériels

Name	Company	Catalog Number	Comments
AccuTOF Mass Spectrometer	JEOL USA, Inc.
DART-SVP Ion Source	IonSense, Inc.	DART-SVP
Linear Rail System	IonSense, Inc.	HW-10029
Hole puncher (6 mm)	Swingline	A7074005
One-Pint Compact Ultrasonic Cleaner	Cole-Palmer	EQ-08849-00
1.5 ml Eppendorf Microcentrifuge tubes	Fisher Scientific	02-682-550
AccuSpin Micro 17R Centrifuge	Fisher Scientific	13-100676
#9 Stainless Steel Razor blade	Stanley	11-515
Dip-it Tip Holder	IonSense, Inc.	SCT-70003
Dip-it Tips	IonSense, Inc.	DPT-110
Melting Point Capillary	Krackeler Scientific	1-9530-3
Polyethylene glycol (600)	Sigma Aldrich	81180
Rifat Kratom Live Plant	World Seed Supply Kratom Collection	LIVEKRATOMPLANT
Bali Kratom Dried Leaf	The Kratom King	OZKRAPCOM
Bali Kratom Powder	The Kratom King	OZKRAPCOMPOW
Datura stramonium seeds	Horizon Herbs LLC	PDATUJ
Datura inoxia seeds	Horizon Herbs LLC	PDATUM
Datura ferox seeds	Georgia Vines	255/737
Ethanol, anhydrous	Krackeler Scientific	1328-E402-4L
Mass Mountaineer Spectral Analysis Software	mass-spec-software.com	MM-20030-PCA-DVD
TSSPro3 Data Processing/Data Reduction Software	Shrader Labs
Cluster 3.0	http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/software/cluster/software.htm	Open Source Software
Java Treeview	http://jtreeview.sourceforge.net/		Open Source Software