저자는 감사 연구 및 법의학 및 사이버 보안 부여, 국립 과학 재단 (National Science Foundation) 부여 (부여 번호 1310350)과 국립 연구소 법무부 부여 (부여 # 2015-DN-BX-에 장학금 알바니 - SUNY 대통령 이니셔티브 기금에서 대학을 인정 K057은) RAM합니다. 우리는 또한 식물 재료의 사진 촬영을 위해 저스틴 E. Giffen을 인정합니다.

식물 재료 1. 준비 <ol><li> Kratom 신선한 잎 소재 <ol><li> M.에서 Kratom 잎 재료의 균일 한 chads을 만들기 위해 6mm 직경의 구멍 펀치를 사용하여 speciosa의 공장. 5 번 반복합니다. </li></ol></li><li> Kratom 분말 추출 <ol><li> 추출 용매 혼합물 1 : 1을 작성할 에탄올 5 ㎖ 및 증류수 5 mL를 섞는다. </li><li> 1의 EtOH : H 2 O 용매 혼합물 1.5 ml의 마이크로 원심 튜브에, 소량의 1 1 ㎖에 Kratom 발리 분말 (~ 5 mg)을 일시. 5 번 반복합니다. </li><li> 주위 온도에서 30 분 동안 초음파 용기에 Kratom 발리 분말 추출물 샘플을 초음파 처리. </li><li> 상온에서 750 XG에서 2 분 동안 Kratom 발리 분말 추출물 샘플을 원심 분리기. </li><li> 후속 분석을 위해 분말 잔류 용매를 경사 분리한다. </li></ol></li><li> 흰 독말풀 씨앗 준비 <ol><li> D. 슬라이스 STRAM면도날을 사용하여 횡단면에 걸쳐 반 오늄 시드. 5 가지 씨앗을 사용하여 반복합니다. </li><li> D. 반복 inoxia 및 D. ferox 씨앗. </li></ol></li></ol> 실시간 이온 소스 매개 변수 2. 직접 분석 <ol><li> 가스 히터 온도 <ol><li> 350 ℃로 이온 소스의 가스 히터 온도를 설정한다. </li></ol></li><li> 이온 모드 <ol><li> 250 V. 그리드 전압 양 이온 모드에서 분석을 수행 </li></ol></li><li> 헬륨 가스 유량 <ol><li> 2.0 L / 초 헬륨 가스 유량을 설정한다. </li></ol></li></ol> 3. 비행 시간 형 질량 분석기 매개 변수 <ol><li> 오리피스 전압 <ol><li> 20 V에 오리피스 (1) 전압 5 V.에 구멍이 전압을 설정 </li></ol></li><li> 링 렌즈 및 피크 전압 <ol><li> 5 링 렌즈 전압을 조정V 600 V로 피크 전압을 변경할 </li></ol></li><li> 질량 스펙트럼 획득 <ol><li> m / Z 60-800의 질량 범위에서 초당 1 스펙트럼 질량 스펙트럼 수집 속도를 설정합니다. </li></ol></li><li> 질량 분광계 해결 전원 <ol><li> FWHM 6000 질량 분석기의 분해능을 설정합니다. </li></ol></li></ol> 식물 재료 4. 분석 <ol><li> Kratom 잎의 분석 <ol><li> 질량 분석기 제어 소프트웨어 누르고 &quot;시작 실행&quot;. 스펙트럼이 얻어 질 때까지 핀셋 이온 소스 및 질량 분광계 입구 (입구로부터 약 2cm) 사이 식물 재료의 차드 일시. 식물 재료의 별도의 chads과 5 번 반복합니다. </li><li> 폴리에틸렌 글리콜 600 (PEG)와 스펙트럼을 보정합니다. <ol><li> 페그 표준으로 융점이 모세관 튜브의 폐쇄 단부를 딥. betw 코팅 된 모세 혈관을 일시 중단EEN 이온 소스와 질량 분석기 입구. </li></ol></li><li> PEG의 표준을 분석 한 후, 분석 실행을 종료합니다 &quot;정지&quot;버튼을 선택합니다. </li><li> 질량 분석기 제어 소프트웨어 누르고 &quot;시작 실행&quot;. 스펙트럼이 얻어 질 때까지 핀셋 이온 소스 및 질량 분광계 입구 사이 건조 잎 물질 소량을 정지. 새로운 식물 재료마다 분석, 5 번 반복합니다. </li><li> PEG와 스펙트럼을 보정합니다. <ol><li> 페그 표준으로 모세 혈관의 폐쇄 끝을 찍어. 이온 소스 및 질량 분광계 입구 사이의 코팅 모세관 일시. </li></ol></li><li> PEG의 표준을 분석 한 후, 분석 실행을 종료합니다 &quot;정지&quot;버튼을 선택합니다. </li></ol></li><li> Kratom 분말의 분석 <ol><li> 질량 분석기 제어 소프트웨어 누르고 &quot;시작 실행&quot;. Kratom 분말로 녹는 점 모세관의 폐쇄 단부를 딥. </li><li> SuspenD 스펙트럼까지 이온 소스 및 질량 분광계 입구 모세관 사이의 코팅이 얻어진다. 새로운 모세관으로 분석 할 때마다 5 번 반복합니다. </li><li> PEG와 스펙트럼을 보정합니다. <ol><li> 페그 표준으로 모세 혈관의 폐쇄 끝을 찍어. 이온 소스 및 질량 분광계 입구 사이의 코팅 모세관 일시. </li></ol></li><li> PEG의 표준을 분석 한 후, 분석 실행을 종료합니다 &quot;정지&quot;버튼을 선택합니다. </li></ol></li><li> Kratom 추출물의 분석 <ol><li> 추출물에 모세관 튜브의 폐쇄 단부를 담근다. </li><li> 질량 분석 장치에 장착 된 리니어 레일 12의 샘플 홀더에 모세관을 정지. 다른 추출물마다 5 회 반복합니다. </li><li> 질량 분석기 제어 소프트웨어 누르고 &quot;시작 실행&quot;. 제어판을 사용하여 1mm / 초의 속도로 이온 스트림을 통해 직선 레일을 진행하기 위해 &quot;&gt;&quot;버튼을 선택합니다스펙트럼을 수집합니다. </li><li> PEG와 스펙트럼을 보정합니다. <ol><li> 페그 표준으로 모세 혈관의 폐쇄 끝을 찍어. 이온 소스 및 질량 분광계 입구 사이의 코팅 모세관 일시. </li></ol></li><li> PEG의 표준을 분석 한 후, 분석 실행을 종료합니다 &quot;정지&quot;버튼을 선택합니다. </li></ol></li><li> 흰 독말풀 씨앗 분석 <ol><li> 질량 분석기 제어 소프트웨어 누르고 &quot;시작 실행&quot;. 스펙트럼이 수집 될 때까지 핀셋 이온 소스 및 질량 분광계 입구 사이 계시 시드 절반 일시. 절단 된면이 이온 소스에 직면 지향되어 있는지 확인합니다. 새로운 씨앗을 반마다 분석, 5 번 반복합니다. </li><li> PEG와 스펙트럼을 보정합니다. <ol><li> 페그 표준으로 모세 혈관의 폐쇄 끝을 찍어. 이온 소스 및 질량 분광계 입구 사이의 코팅 모세관 일시. </li></ol></li><li> 페그 기준을 분석 한 후,분석 실행을 종료합니다 &quot;정지&quot;버튼을 선택합니다. </li><li> 각 흰 독말풀 종 단계를 반복 4.4.1-4.4.3. </li></ol></li></ol> 5. 데이터 처리 <ol><li> 번역 데이터 파일 <ol><li> 데이터 처리 소프트웨어에서 파일을 선택, 보정 데이터 파일을 생성, 설정 &quot;자동 보정&quot;과 &quot;DART 파일을 번역&quot;. </li><li> 클릭 왼쪽과 크로마토 그램의 첫 번째 피크 주위에 상자를 드래그하고 평균 스펙트럼을 생성하는 &quot;평균&quot;을 선택합니다. </li><li> 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 어떤 샘플이 수집되지 않은 영역 주위에 상자를 드래그하여 평균 스펙트럼에서 배경을 뺄 &quot;배경으로 평균 전체 상자&quot;를 선택합니다. </li><li> .txt 파일로 질량 스펙트럼을 저장합니다. </li><li> 단계를 반복 5.1.1-5.1.4 각 파일에 복제에 대한 크로마토 그램의 각 피크는 평균 스펙트럼을 생성하는. </li><li> 수집 된 각 파일에 대해 단계를 반복 5.1.2-5.1.5. </li></올&gt; </li></ol> 6. 통계 분석 <ol><li> 주성분 분석 <ol><li> 스펙트럼 분석 소프트웨어의 분류 섹션에서 &quot;설정&quot;탭에서, (재료의 목록 참조) &quot;클래스 추가&quot;를 선택하여 데이터 처리를위한 클래스를 만들 수 있습니다. </li><li> &quot;파일 (들)을 추가&quot;를 선택하여 데이터의 텍스트 파일을 가져옵니다. </li><li> 텍스트 파일을 선택하여 식물의 적절한 클래스에 데이터 파일을 지정하고 &quot;선택한 파일에 대한 클래스를 설정합니다.&quot; </li><li> 1 % 트레이닝 세트에서 MS에서 차별과 설정 임계 값 % 선택 기능 대중. </li><li> 10 질량 허용 오차 (MMU)을 설정하고 &quot;데이터 파일에서 벡터를 구축&quot;. </li><li> 은 &quot;계산&quot;섹션에서 3D PCA 그래프의 체크 박스를 선택하여 주성분 분석을 수행하고 &quot;계산&quot;을 선택합니다. </li><li> 선택하여 휴가-한 아웃 교차 유효성 검사를 수행 &quot;유효성 검사가 (SLOW!).&quot; </li></ol></li><li><strong&gt; 열지도를 생성 <ol><li> 스펙트럼 분석 소프트웨어의 주파수 플롯 탭에서 선택하여 데이터의 히트 맵을 생성 &quot;열지도.&quot; </li><li> 1 %에 풍부한 임계 값을 설정하려면 &quot;임계 값 저장된 데이터&quot;를 선택합니다. </li><li> 선택하여 스프레드 시트에 열지도를 내 보냅니다 &quot;Excel로 저장 열지도.&quot; </li><li> 스프레드 시트 프로그램에서 .txt 파일로 내 보낸 열 맵을 저장합니다. </li></ol></li><li> 계층 적 클러스터링 분석 <ol><li> 클러스터 3.0 소프트웨어에 .txt 파일로 열 맵을 가져옵니다. </li><li> 유전자 및 배열에 따라 클러스터 3.0의 계층 탭에서 상자 &quot;클러스터&quot;및 &quot;계산 무게&quot;를 확인합니다. 0.1에서 차단을 설정하고 분석을 수행하기 위해 하나의 연결 클러스터링을 선택 1. 지수입니다. </li><li> 자바 트 리뷰에서 생성 된 .cdt 데이터 파일을 볼 수 있습니다. </li></ol></li></ol>

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</ol>

The authors have no disclosures.

남용의 식물성 약품을 식별 할 수있는 능력으로 인해 예기치 않은 향정신성 물질의 극적인 마케팅, 판매 상승하고 소비 할 필요가 증가된다. 식물 재료의 식별이 전통적인 방법은 일반적으로 분석과 함께 물리적 특성의 특성을 포함 하이픈 크로마토 그래피 - 질량 분석 방법으로 화학 성분. 그러나 이러한 접근 방법 간소화 분석 본 과제의 양. 식물은 건조 분쇄 또는 제조 과정에서 추출하고, 이와 같이, 단독의 물리적 특징에 기초하여 서로 식물계 향정신성 제품의 한 종류를 구별하는 것이 어려운 경우 식물의 물리적 특성은 종종 파괴된다. (23) 분석에 의해 크로마토 그래피 - 질량 분석 방법은 매트릭스 식물의 향정신성 화합물의 식별을 가능하게 할 수 있지만, 샘플 준비 및 방법이 개발 시간 A는차 자원 집약적, 각 클래스 또는 남용의 식물 기반 약물의 종류에 대한 새로운 프로토콜의 생성은 많은 법의학 화학 실험실에서 비실용적이다. 그러한 잎 분말, 추출물과 씨앗 등 복잡한 매트릭스가 작은 시료 제조 분석 할 수 있기 때문에 실시간으로 고해상도 질량 분광법 직접 분석은 이러한 문제점의 일부를 우회. 여기에서 샘플 재료의 복소 행렬들에도 불구하고, 향정신성 성분 의한 질량 분석의 높은 감도로, 심지어 21 나노 그램의 농도에서 쉽게 식별 할 수 있었다. 종자, 잎 분말을 용이하게 실시간으로 고해상도 질량 분광법 직접 분석에 의해 분석 될 입증하고, 재료의 다른 형태의 다양한도 TLC 판, 통화, 정제, 꽃을 포함하여 동일하게 샘플링 될 수있다 고체상 마이크로 추출 (SPME) 섬유, 심지어 곤충 puparial 케이스. 21 ~ 22 정확한 질량 아나을 통해용해 원소 조성 판별 및 동위 매칭 생체 관심의 화합물없이 화합물이 잎에 포함 여부에 TLC 플레이트에서 목격 또는 모세관에 도포, 식별 될 수있다. 실험 실험에서 수정 될 필요가 거의 파라미터가 실시간으로 고해상도 질량 분석 방법 직접 분석 유선형 분석에 이용 될 수있다. 분석은 양이온 또는 음이온 모드에서 수행 될 수 있고, 3,000 AMU의 분자는 두 경우 모두에서 검출 될 수있다. 양이온 모드에서 이온화 양성자 활성 물의 클러스터 (21)로부터 전송 및 이온화 될 물보다 높은 양성자 친화 임의의 화합물에 의해 발생한다. 여기서, 포지티브 이온 모드 때문에 그들이 용이하게 양성자가 이온화되도록 알칼로이드 높은 양성자 친화력으로 사용 하였다. 음 이온 모드에서 분석 hydrocarb의 성공적인 검출을 위해 사용될 수있다기능 21 폭발물 27 의한 양성자 이동의 이온화 방법 및 다중 하전 된 이온, 실시간으로 고해상도 질량 직접 분석을 생성 할 수 없다는 그러한 말라리아 약물의 artesunate. 28 유기산 (O 2 부가 물 등) 분석법은 3,000 AMU의 작은 분자의 분석에 주로 한정된다. 이온화 모드 이외의 이온 소스의 온도는 중요한 파라미터이고, 적당한 온도는 대체로 분석 시료에 따라 다르다. 예를 들어, 높은 온도 (~ 500 ℃)가 탈착 아미노산 분석을 위해 사용되어야하는 동안 섬유에 코팅 물질의 파괴를 방지 할 SPME 파이버 분석 낮은 온도 (~ 250 ℃)를 사용하는 것이 중요하고 이후 이온화. 이 알칼로이드와 함께 관심의 다른 화합물의 이온화 수 있습니다 여기에, 식물 재료의 분석은, 350 ° C에서 수행되었다식물 매트릭스 화합물의 열분해를 야기 아웃. 실시간 고해상도 질량 분석기 분석을 직접 분석뿐만 아니라 정확한 질량 원소 조성 판별 및 동위 원소 매칭에 기초하여 식물 재료의 정신 활성 성분의 식별을 가능하게하지만, 또한, 사용하는 종의 식별을 위해 이용 될 수 독특한 화학적 핑거 프린트를 생성 더 작은 데이터 세트와 높은 재현성 결과 다변량 통계 분석. 다 변수 통계 분석 방법의 다양성과 재현성을 보여주는, 목재, puparial 케이싱, 종자, 잎 물질 및 바이오 디젤 fuelstocks로부터 유도 된 것을 포함하여, 실시간으로 고분해능 질량 분석 데이터를 직접 분석하는 다양한 적용되었다. 실시간 고해상도 질량 분광법 직접 분석 22-26 하이 스루풋 기능 질량 spectr 다량의 취득을 가능하게알 단시간에 데이터 및 통계 분석에 필요한 복제의 다수 쉽게 방법을 이용하여 획득된다. 계시와 Kratom의 실시간 고해상도 질량 분석 질량 스펙트럼 데이터 세트에서 직접 분석은 총 시간 투자 시간 미만으로 수집 된 100 개 이상의 개별 스펙트럼으로 구성되었다. 이러한 추출 또는 유도체와 같은 샘플 제조 단계에 대한 추가 시간을 고려하지 않고, 약 50 시간이 걸릴 것이라고 30 분 오븐 온도 프로그램으로 GC-MS를 사용하여 스펙트럼의 동일한 수를 얻었다. 주성분 분석이 선택 기능 질량의 존재 및 강도를 기초로 식물 물질의 세트 사이의 차이를 강조 할 수있다. 통계 분석 처리부는 종 식별뿐만 아니라, 품종 정보를 제공한다. 계층 적 클러스터링 분석 (HCA) 통계적 분석의 다른 방법도있을 수있다기능 대중의 사전 선택없이 적용. 광범위한 화학 지문 HCA의 결과는 통계 분석 자율 성공적 남용 식물성 약품 종의 식별을 위해 적용될 수 있음을 보여준다. 25 실시간 고해상도 질량 분광법 직접 분석에 의한 정밀 식물 재료의 종류의 판별은 향정신성 화합물 및 소프트 이온화 질량 스펙트럼 다른 바이오 마커의 식별 및 다 변수 통계 분석 응용 프로그램을 사용하여 입증되었다. 통계 분석의 두 종류의 애플리케이션은 공개뿐만 남용 식물성 약제의 종류를 식별 할 수 있지만, 또한 다양한 약물이 직접 분석에 의하여 관찰 된 독특한 화학적 핑거 프린트에 기초하여 결정될 수있는 상기 종의 실시간 고해상도 질량 분석. 여기에 제시된 방법은 MI의 신속하고 높은 처리량 식별 가능종래의 분석 방법에서 발생하는 문제를 회피하고, 특성화하고 시간없이 향정신성 식물 물질을 식별하는 방법 및 집중 개발 자원 수단과 정밀 실험실을 제공하는 방식으로 물질 ND-변경. 이 프로토콜은 다른 식물 유래 물질의 다양한 종 분화에 확장 될 수있다. 22-26

천년를 들어, 정신 천연 제품은 무속 의례에 사용 된 자신의 마음 변경 속성에 대한 학대, 그들의 의약 속성에 대한 소비. 이러한 식물과 관련 식물 기반 물질의 섭취는 풍토 성 지역에서 중요 할 수 있습니다, 그들은 사회적, 경제적 중요성을 가지고있다. 최근 그러나, 인터넷을 통한 상거래 접근성 용이 이러한 &quot;천연&quot;약물의 사용이 크게 증가되고있다. 이러한 물질은 안전하게 사용할 수 있다는 인식은, 보유 및 남용 및 합성 물질의 전통적인 약물의 사용에 증가 단속과 함께, 식물 기반의 약물 남용의 스파이크에 기여했다. 이들 제품 및 무해한 식물 물질을 구별하는 시각화하여 일반적으로 곤란하며, 따라서, 이러한 제품을 식별 사용될 수있는 방법의 개발에 관심이있다. 공장 그러나, 기존의 분석 방법종 식별이 시간을 소비하고 수행하는 것은 비실용적이다. 또한, 상기 방법의 개발 과정은 시간 및 자원 집약적이다. 이러한 요소들은 이러한 물질의 사용은 지금까지 자신의 학대에 에스컬레이션의 비율 뒤쳐 억제 법의 공예를 만들었습니다. 따라서, 이러한 자연 psychoactives 대부분의 생산, 제조, 판매 및 소비를 조절하고 같은 다른 형태의 수천명의 사용자가 사용할 학대 식물의 수백이 몇 가지 법칙이 있습니다. 1, 2 학대의 두 등 식물 기반의 약물은 흰 독말풀 속, 즉 D.에서 Mitragyna 일반적으로 Kratom로 알려진 speciosa의, 및 식물 가시 독말풀, D. ferox 및 D. inoxia. Kratom과 흰 독말풀은 미국에서 예약되지 않은,하지만 마약 단속 관리는 우려 의약품으로 모두 나열하고있다. 3,4 Kratom은 정신 화합물의 존재에 의해 특징으로하는 mitragynine차 7 hydroxymitragynine뿐만 아니라 mitraphylline, paynantheine, corynoxeine 및 rhynchophylline을 포함하는 다른 비 정신 알칼로이드. 흰 독말풀 종의 4-8 정신 속성. 아트로핀 및 스코 폴라 민 만, 식물에서 발견 된 다른 트로 알칼로이드 다양한 기인한다. 9-12 Kratom 및 계시 모두 중독 및 사망에 관련되어 있고, 그들의 식별로, 모두 정밀 및 독성 학적 상황에서 점점 더 필요 이 제품의 남용이 증가하고있다. 13 ~ 16 함으로써 및 색상 검사, 현미경, 라만 분광법 및 적외선 등의 정밀 약물 물질의 분석에 사용되는 대형 전통적인 방법, 규칙 인 / 아웃 룰 용량 추정에 사용된다. 이러한 GC-MS 액체 크로마토 그래피 질량 분석 (LC-MS) 등의 기술은 하이픈 검출 분석의 정보의 비교에 기초하여 확증 분석 방법이다압수 약의 분석 (SWGDRUG) 라이브러리 표준에 과학 워킹 그룹에. 17 분쇄, 추출, 유도체 및 증발을 포함하여 선행 분석을 수행 샘플 처리 단계는 실행 시간에 시간을 추가하고 샘플을 섞음 수, 9,11 코카인이나 헤로인 같은 학대의 다른 전통 의약품에 비해 간단보다 작은 식물 약의 18, 19 결정 분석. 또한, 각각의 크로마토 그래피 프로그램은 각 종 또는 루틴 케이스 틀에 매우 비실용적 남용 식물성 약품의 다양한 표준 운영 프로토콜 구현하게 관심있는 모든 제품에 대한 개발이 필요하다. 실시간 고해상도 질량 분광법 직접 분석은 종래의 분석 방법과 관련된 문제의 일부를 우회 주변 이온화 질량 분석 기술이다. 가스, 액체, 고체, 분말, TLC 판과 식물 이잖아요IAL 모든 실시간 고해상도 질량 분광법으로 직접 분석을 이용하여 직접적으로 해석 될 수 있고, 극성 및 비극성 화합물 모두 쉽게 복잡한 매트릭스에서 검출 될 수있다. 20 내지 22은 또한, 연구 향정신성 화합물 빠르게 식별 될 수 있다는 것을 보여 주었다 실시간 고해상도 질량 분광법 직접 분석 종 특정 정보에 의해 식물 재료의 질량 스펙트럼 데이터의 통계 처리로부터 얻을 수있다. 22-26 여기서는 실시간 고해상도 질량 분광법 직접 분석 빠르게 향정신성 구성 요소에 대한 다양한 식물 재료 (예를 들어, 식물, 분말, 추출 및 종자)를 평가하는데 사용될 수 있음을 입증하고, 그 공장 -의 종 및 변종 가공 제품은 신속하고 높은 처리량 방법으로 결정될 수있다. 시료 준비 단계 또는 긴 크로마토 그래피 없이도 포렌식 관련 식물성 물질의 분석분석 실행 시간은, 식물 종의 식별에 추가로보고됩니다.

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

rapid high-throughput species identification of botanical material using direct analysis in real time high resolution mass spectrometry

우리는 실시간으로 고해상도 질량 분광법 직접 분석 식물 물질의 질량 스펙트럼의 프로파일을 생성하는 데 사용될 수 있음을 입증하고, 이러한 화학 지문 종의 식별을 위해 사용될 수있다. 질량 스펙트럼 데이터는 표본 추출, 유도체 또는 pH 조절 단계를 필요로하지 않고 신속하고 높은 처리량의 방식으로 획득 될 수있다. 이 기술의 사용은 긴 크로마토 그래피 분석 시간과 자원 집약적 방법을 포함하는 더 많은 종래의 기술에 의해 제시된 문제들을 무시. 데이터의 다 변수 통계 분석 처리와 결합 실시간 고해상도 질량 분석 프로토콜 직접 분석의 높은 처리 능력, 식물뿐만 클래스 특성을 제공 할뿐만 아니라, 종 및 품종 정보를 얻었다. 여기서, 상기 기술은 두 개의 정신 식물 제품, Mitragyna의 speciosa의 (Kratom)와 흰 독말풀로 설명된다질량 분광 데이터에 대한 통계적 분석 처리 하였다 실시간 고해상도 질량 분광법으로 직접 분석 하였다 (Jimsonweed). 탠덤 이러한 도구 애플리케이션은 식물 재료를 신속하고 다양한 종의 레벨에서 식별 될 수 있었다.

Kratom 제품과 계시 씨앗 실시간 고해상도 질량 분석 데이터 대표적인 소프트 이온화 양이온 모드 직접 분석은도 2 및도 3에 도시되어있다. 다양한 화합물은 이전에 M.에서 격리 mitragynine 포함 speciosa의, (C 23 H 30 N 2 O 4 + H +, m / z 399.2284) 및 7 hydroxymitragynine (C 23 H 30 N 2 + H +가, m이 / z 415.2233 5 O), 네에서 검출되었다 시료 및 상응하는 질량 측정 데이터는 표 1에 제시되어있다. 4-8 주제 계시 데이터는도 3에 도시되고, 아트로핀 (C 17 H 23 NO 3 + H +, m / z 290.1756) 및 스코 폴라 민 (C (17)를 포함하여 서명 생체 H 21 NO 4 + H + </sup&gt;, m / z 304.1549)는 세 종에서 검출되었다. 그림 3과 관련된 질량 측정 데이터는 표 2에 제시되어있다. 9-12 복합 정체성 문학의 보고서 원소 조성 결정, 동위 원소 매칭 및 비교를 통해 확인 하였다. 23 ~ 24 Kratom 및 계시 실시간 고해상도 질량 분석 스펙트럼의 직접적인 분석을 열지 렌더링은도 4에 도시되어있다. 제시된 데이터의 식물성 약품의 두 개의 클래스를 구별하기 위해 주성분 분석 (PCA)에 사용 된 남용 (그림 5). PCA에 플롯은 흰 독말풀 데이터를 나타내는 Kratom 데이터와 빨간색 사각형을 나타내는 파란색 원으로, (표 3) 열 기능 질량을 사용하여 구성 하였다. 선택한 기능 대중이 다양한 알칼로이드에 맞습니다에 제시흰 독말풀 또는 Mitragyna 종.의 정신 화합물 아트로핀, 스코 폴라 민, mitragynine 및 7 hydroxymitragynine 포함. 23 ~ 24 세 주요 구성 요소는 분산의 75.26 %를 차지 떠나-한 아웃 교차 검증 (LOOCV)은 100 %였다. PCA에 플롯은 명확하게 Kratom 데이터와 흰 독말풀 데이터가 아니라 서로 해결 것으로 나타났다. PCA 분석은 계시의 Kratom의 각 종류 및 종 식별하고 서로 (그림 6)과 구별 될 수있는 것으로 나타났습니다. LOOCV 세 가지 주요 구성 요소는 분산의 75.26 %를 커버와 94.29 %였다. 그들은 종 M.에 속하는 것을 나타내는 함께 클러스터 (빨간색 사각형 파란색 원과 아파 드 발리) Kratom의 두 가지 종류, speciosa의는하지만, 서로 다른 품종을 나타낸다는 것을 보여주는, 서로 해결됩니다. 또한, 흰 독말풀 종의 군을 함께하고 M. 분리 SPeciosa 데이터는하지만, 흰 독말풀 (녹색 삼각형 라의 inoxia, 분홍색 사각형 청록색 서클 D.의 ferox 라의 가시 독말풀)의 개별 종의 각각 명확하게 구분됩니다. D.에 대한 데이터 점에도 불구하고 가시 독말풀은 아웃 라이어가 될 나타나는 시드가 제대로 D.로 분류 가시 독말풀하지 D. inoxia PCA를 사용. 가장 중요한 D. 사이 시드 색의 차이를 가시 독말풀 및 D. inoxia는 다른 종 확인하고, 해당 데이터 포인트 D. 수 없다는 inoxia. 계층 적 클러스터링 (그림 7) 기능 대중의 사전 선택없이 수행 하였다. 대신, m / z 60-800의 질량 범위에 걸친 스펙트럼 데이터 세트들의 전체 그룹은 오픈 소스 게놈 클러스터링 소프트웨어로 반입하고,이 데이터를 갖춘 dendrogram은 제조 하였다. 그 결과 오f를 HCA는 유일하게 실시간으로 고해상도 질량 분석 파생 데이터를 직접 분석을 기반으로 클래스, 종 및 다양한 분화를 공개하고, PCA 분석들을 확인했다. 남용, Kratom과 흰 독말풀의 식물 기반 약물의 두 클래스는 dendrogram은 개별 clades로 분리 하였다. 또한, Kratom의 아파 드 발리 품종은 각각 Kratom 클래스 내의 개별 하위 clades로 분리 하였다. 마찬가지로, D. inoxia, D. ferox 및 D. 가시 독말풀은 흰 독말풀 클래스 내 종에 의해 자신의 clades에 해결되었다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig1.jpg" /> M. 1. 이미지 그림 speciosa의 (Kratom) 제품과 흰 독말풀 종 씨앗 : 발리 Kratom 건조 잎; B :.. 발리 Kratom 분말; C : 아파 드 Kratom 라이브 공장; <strong&gt; D : D. 가시 독말풀 씨앗, 이메일 : D. inoxia 씨앗, F : D. ferox 씨. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig2.jpg" /> 실시간 높은 M.의 해상도 질량 분석 긍정적 인 이온 스펙트럼 그림 2. 직접 분석 speciosa의 (Kratom) 제품 A : 아파 드 신선한 잎; B :. 발리 건조 잎; C : 발리 분말 D : 발리 분말 추출물. 이러한 스펙트럼과 관련된 질량 측정 데이터는 표 1에 나타내었다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig3.jpg" /> 흰 독말풀 종의 실시간 고해상도 질량 분석 긍정적 인 이온 스펙트럼 그림 3. 직접 분석. . 씨앗 : D. ferox; B : D. inoxia; C : D. 가시 독말풀. 이러한 스펙트럼과 관련된 질량 측정 데이터가 표 2에 나타내었다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig4.jpg" /> 그림 실시간 높은 Kratom과 흰 독말풀 식물 재료의 해상도 질량 분석 스펙트럼에서 직접 분석 4. 히트 맵 렌더링. 안녕GH 강도 피크가 어두운 빨간색과 낮은 강도 피크에 표시됩니다 라이터 음영으로 표시됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 5" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig5.jpg" /> Kratom 및 계시 제품도 5 주성분 분석 (PCA) 플롯 세 주성분 (PCS)가 변동 75.26 %를 차지했다. 실시간 고분해능 질량 분석 유래 데이터의 직접적인 분석을 이용하여 구성하고, 작별 액형 교차 검증 (LOOCV)에서 100 %였다. PCA에 사용되는 기능의 질량은 표 3에 나와 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 실시간 고해상도 질량 분석 데이터에 직접 분석을 사용 Kratom 및 계시 제품도 6 주성분 분석 (PCA) 플롯. 클래스 지정은 식물 재료의 다양성 (Kratom) 또는 종 (계시)에 기초 하였다. 세 가지 주요 구성 요소 (PCS)는 변화와 휴가-한 아웃 교차 검증 (LOOCV)의 75.26 %를 차지 94.29 %였다. PCA에 사용되는 기능의 질량은 표 3에 나와 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197fig6large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 7" src="/files/ftp_upload/54197/54197fig7.jpg" /> 도 7 계층 클러스터링 결과 실제 TI의 직접적인 분석을 이용하여 얻어진Kratom과 흰 독말풀 식물 재료의 분석에서 나를-고해상도 질량 분석에서 파생 된 데이터. 식물의 두 종류가 명확하게 (각각 Kratom과 흰 독말풀 파란색과 빨간색 괄호 안에 표시) dendrogram은 두 개의 서로 다른 가지로 구분됩니다. 흰 독말풀 씨앗 종은 서로 해결 (녹색, 청록색에 도시와 핑크는 각각 D.의 inoxia, D. ferox 및 D의 가시 독말풀에 대한 상자를 점선). Kratom의 식물 재료는 다양한에 의해 분리 (아파 드 발리, 각각에 대한 점선 빨간색과 파란색 상자 참조). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197fig7large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="1 번 테이블" src="/files/ftp_upload/54197/54197tbl1.jpg" /> Kratom produ의 부드러운 이온화 스펙트럼과 관련된 표 1 질량 측정 데이터그림 2에 제시 캐럿. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197tbl1large.jpg" target="_blank">이 테이블의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="표 2" src="/files/ftp_upload/54197/54197tbl2.jpg" /> 표 그림 3에 제시 흰 독말풀 씨의 부드러운 이온화 스펙트럼과 관련된 2. 질량 측정 데이터. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54197/54197tbl2large.jpg" target="_blank">이 테이블의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="표 3" src="/files/ftp_upload/54197/54197tbl3.jpg" /> 도 5 및도 6에 도시 Kratom과 계시 제품의 주성분 분석 플롯 사용 표 3 특징 매스.

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Rapid High-throughput Species Identification of Botanical Material Using Direct Analysis in Real Time High Resolution Mass Spectrometry

실시간 고해상도 질량 분석 다변량 통계 분석을 직접 분석에 의해 식물 재료의 종을 식별하는 방법이 제공된다.

실시간 고해상도 질량 분석에 직접 분석을 사용하여 식물 소재의 신속한 높은 처리량 종 확인

We demonstrate that direct analysis in real time-high resolution mass spectrometry can be used to produce mass spectral profiles of botanical material, ...

rapid-high-throughput-species-identification-botanical-material-using

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Chemistry

11.5K 조회수.  University at Albany-SUNY.  실시간 고해상도 질량 분석 다변량 통계 분석을 직접 분석에 의해 식물 재료의 종을 식별하는 방법이 제공된다. 

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Large Scale Non-targeted Metabolomic Profiling of Serum by Ultra Performance Liquid Chromatography-Mass Spectrometry (UPLC-MS)

Non-targeted metabolite profiling by ultra performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry (UPLC-MS) is a powerful technique to investigate metabolism. The approach offers an unbiased and in-depth analysis that can enable the development of diagnostic tests, novel therapies, and further our understanding of disease processes. The inherent chemical diversity of the metabolome creates significant analytical challenges and there is no single experimental approach that can detect all metabolites. Additionally, the biological variation in individual metabolism and the dependence of metabolism on environmental factors necessitates large sample numbers to achieve the appropriate statistical power required for meaningful biological interpretation. To address these challenges, this tutorial outlines an analytical workflow for large scale non-targeted metabolite profiling of serum by UPLC-MS. The procedure includes guidelines for sample organization and preparation, data acquisition, quality control, and metabolite identification and will enable reliable acquisition of data for large experiments and provide a starting point for laboratories new to non-targeted metabolite profiling by UPLC-MS.

Large Scale Non-targeted Metabolomic Profiling of Serum by Ultra Performance Liquid Chromatography-Mass Spectrometry UPLC-MS

Non-targeted metabolite profiling by ultra performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry (UPLC-MS) is a powerful technique to investigate metabolism. This article outlines a typical workflow utilized for non-targeted metabolite profiling of serum including sample organization and preparation, data acquisition, data analysis, quality control, and metabolite identification.

울트라 성능 액체 크로마토 그래피 - 질량 분석법 (UPLC-MS)에 의해 혈청 대규모 비 타겟 Metabolomic 프로파일

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연구

화학

Improved Polymerase Chain Reaction-restriction Fragment Length Polymorphism Genotyping of Toxic Pufferfish by Liquid Chromatography/Mass Spectrometry

An improved version of a polymerase chain reaction (PCR)-restriction fragment length polymorphism (RFLP) method for genotyping toxic pufferfish species by liquid chromatography/electrospray ionization mass spectrometry (LC/ESI-MS) is described. DNA extraction is carried out using a silica membrane-based DNA extraction kit. After the PCR amplification using a detergent-free PCR buffer, restriction enzymes are added to the solution without purifying the reaction solution. A reverse-phase silica monolith column and a Fourier transform high resolution mass spectrometer having a modified Kingdon trap analyzer are employed for separation and detection, respectively. The mobile phase, consisting of 400 mM 1,1,1,3,3,3-hexafluoro-2-propanol, 15 mM triethylamine (pH 7.9) and methanol, is delivered at a flow rate of 0.4 ml/min. The cycle time for LC/ESI-MS analysis is 8 min including equilibration of the column. Deconvolution software having an isotope distribution model of the oligonucleotide is used to calculate the corresponding monoisotopic mass from the mass spectrum. For analysis of oligonucleotides (range 26-79 nucleotides), mass accuracy was 0.62 &#177; 0.74 ppm (n = 280) and excellent accuracy and precision were sustained for 180 hr without use of a lock mass standard.

An improved polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism method for genotyping pufferfish species by liquid chromatography/mass spectrometry is described. A reverse-phase silica monolith column is employed for separating digested amplicons. This method can elucidate the monoisotopic masses of oligonucleotides, which is useful for identifying base composition.

액체 크로마토 그래피 / 질량 분석 유독 복어의 개선 중합 효소 연쇄 반응 - 제한 조각의 길이 다형성 유전자형

An improved version of a polymerase chain reaction (PCR)-restriction fragment length polymorphism (RFLP) method for genotyping toxic pufferfish species by ...

유전학

High-throughput Screening of Recalcitrance Variations in Lignocellulosic Biomass: Total Lignin, Lignin Monomers, and Enzymatic Sugar Release

The conversion of lignocellulosic biomass to fuels, chemicals, and other commodities has been explored as one possible pathway toward reductions in the use of non-renewable energy sources. In order to identify which plants, out of a diverse pool, have the desired chemical traits for downstream applications, attributes, such as cellulose and lignin content, or monomeric sugar release following an enzymatic saccharification, must be compared. The experimental and data analysis protocols of the standard methods of analysis can be time-consuming, thereby limiting the number of samples that can be measured. High-throughput (HTP) methods alleviate the shortcomings of the standard methods, and permit the rapid screening of available samples to isolate those possessing the desired traits. This study illustrates the HTP sugar release and pyrolysis-molecular beam mass spectrometry pipelines employed at the National Renewable Energy Lab. These pipelines have enabled the efficient assessment of thousands of plants while decreasing experimental time and costs through reductions in labor and consumables.

Plant cell wall structure and chemistry traits are evaluated to identify ideal feedstocks for biofuels and bio-materials. Standard methods have limitations when applied to large data sets. These high-throughput pretreatment, enzyme saccharification, and pyrolysis-molecular beam mass spectrometry methods compare large numbers of biomass samples with decreased experimental time and cost.

총 리그닌, 리그닌 단량체, 및 효소 설탕 자료 : 리그 노 셀룰로오스 바이오 매스의 반항의 변화의 높은 처리량 검열

The conversion of lignocellulosic biomass to fuels, chemicals, and other commodities has been explored as one possible pathway toward reductions in the ...

환경과학

PTR-ToF-MS Coupled with an Automated Sampling System and Tailored Data Analysis for Food Studies: Bioprocess Monitoring, Screening and Nose-space Analysis

Proton Transfer Reaction (PTR), combined with a Time-of-Flight (ToF) Mass Spectrometer (MS) is an analytical approach based on chemical ionization that belongs to the Direct-Injection Mass Spectrometric (DIMS) technologies. These techniques allow the rapid determination of volatile organic compounds (VOCs), assuring high sensitivity and accuracy. In general, PTR-MS requires neither sample preparation nor sample destruction, allowing real time and non-invasive analysis of samples. PTR-MS are exploited in many fields, from environmental and atmospheric chemistry to medical and biological sciences. More recently, we developed a methodology based on coupling PTR-ToF-MS with an automated sampler and tailored data analysis tools, to increase the degree of automation and, consequently, to enhance the potential of the technique. This approach allowed us to monitor bioprocesses (e.g. enzymatic oxidation, alcoholic fermentation), to screen large sample sets (e.g. different origins, entire germoplasms) and to analyze several experimental modes (e.g. different concentrations of a given ingredient, different intensities of a specific technological parameter) in terms of VOC content. Here, we report the experimental protocols exemplifying different possible applications of our methodology: i.e. the detection of VOCs released during lactic acid fermentation of yogurt (on-line bioprocess monitoring), the monitoring of VOCs associated with different apple cultivars (large-scale screening), and the in vivo study of retronasal VOC release during coffee drinking (nosespace analysis).

Proton Transfer Reaction Time of Flight Mass Spectrometry allows high-sensitivity, rapid and non-invasive analysis of volatile organic compounds. To demonstrate its potential, we give three examples: lactic acid fermentation of yogurt (on-line bioprocess monitoring), different apple genotypes (large-scale screening), and retronasal space after drinking coffee (nosespace analysis).

자동 샘플링 시스템과 결합 된 PTR-ToF-MS 및 식품 연구를위한 맞춤형 데이터 분석 : 바이오 프로세스 모니터링, 스크리닝 및 코 공간 분석

Proton Transfer Reaction (PTR), combined with a Time-of-Flight (ToF) Mass Spectrometer (MS) is an analytical approach based on chemical ionization that ...

Leaf Spray Mass Spectrometry: A Rapid Ambient Ionization Technique to Directly Assess Metabolites from Plant Tissues

Plants produce thousands of small molecules that are diverse in their chemical properties. Mass spectrometry (MS) is a powerful technique for analyzing plant metabolites because it provides molecular weights with high sensitivity and specificity. Leaf spray MS is an ambient ionization technique where plant tissue is used for direct chemical analysis via electrospray, eliminating chromatography from the process. This approach to sampling metabolites allows for a wide range of chemical classes to be detected simultaneously from intact plant tissues, minimizing the amount of sample preparation needed. When used with a high-resolution, accurate mass MS, leaf spray MS facilitates the rapid detection of metabolites of interest. It is also possible to collect tandem mass fragmentation data with this technique to facilitate a compound identification. The combination of accurate mass measurements and fragmentation is beneficial in confirming compound identities. The leaf spray MS technique requires only minor modifications to a nanospray ionization source and is a useful tool to further expand the capabilities of a mass spectrometer. Here, fresh leaf tissue from Sceletium tortuosum (Aizoaceae), a traditional medicinal plant from South Africa, is analyzed; numerous mesembrine alkaloids are detected with leaf spray MS.

Leaf spray mass spectrometry is a direct chemical analysis technique that minimizes the sample preparation and eliminates chromatography, allowing for the rapid detection of small molecules from plant tissues.

잎 스프레이 질량 분석: 식물 조직에서 대사를 직접 평가 하는 급속 한 대기 이온화 기술

Plants produce thousands of small molecules that are diverse in their chemical properties. Mass spectrometry (MS) is a powerful technique for analyzing ...

생화학

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to characterize. However, to understand the thermodynamic and kinetic controls on greenhouse gas (carbon dioxide [CO2] and methane [CH4]) production resulting from the decomposition of NOM, a molecular-level characterization coupled with microbial proteome analyses is necessary. Further, climate and environmental changes are expected to perturb natural ecosystems, potentially upsetting complex interactions that influence both the supply of organic matter substrates and the microorganisms performing the transformations. A detailed molecular characterization of the organic matter, microbial proteomics, and the pathways and transformations by which organic matter is decomposed will be necessary to predict the direction and magnitude of the effects of environmental changes. This article describes a methodological throughput for comprehensive metabolite characterization in a single sample by direct injection Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FTICR-MS), gas chromatography mass spectrometry (GC-MS), nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS), and proteomics analysis. This approach results in a fully-paired dataset which improves statistical confidence for inferring pathways of organic matter decomposition, the resulting CO2 and CH4 production rates, and their responses to environmental perturbation. Herein we present results of applying this method to NOM samples collected from peatlands; however, the protocol is applicable to any NOM sample (e.g., peat, forested soils, marine sediments, etc.).

This protocol describes a single throughput for complementary analytical and omics techniques culminating in a fully-paired characterization of natural organic matter and microbial proteomics in different ecosystems. This approach permits robust comparisons for identifying metabolic pathways and transformations important for describing greenhouse gas production and predicting responses to environmental change.

복잡 한 자연 유기 물질 혼합물을 특성화에 대 한 단일 처리량 보완 고해상도 분석 기법

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

Identifying Per- and Polyfluorinated Chemical Species with a Combined Targeted and Non-Targeted-Screening High-Resolution Mass Spectrometry Workflow

Historical and emerging per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) have garnered significant interest from the public and government agencies from the local to federal levels. The continuing evolution of PFAS chemistries presents a challenge to the environmental monitoring, where ongoing development of targeted methods necessarily lags the discovery of new chemical compounds. There is a need, therefore, to have forward-looking methodologies that can detect emerging and unexpected compounds, monitor these species over time, and resolve details of their chemical structure to enable future work in human health. To this end, non-targeted analysis by high-resolution mass spectrometry offers a broad base detection approach that can be combined with almost any sample preparation scheme and provides significant capabilities for compound identification after detection. Herein, we describe a solid-phase extraction (SPE) based sample concentration method tuned for shorter chain and more hydrophilic PFAS chemistries, such as per fluorinated ether acids and sulfonates, and describe analysis of samples prepared in this fashion in both targeted and non-targeted modes. Targeted methods provide superior quantification when reference standards are available but are intrinsically limited to expected compounds when performing analysis. In contrast, a non-targeted approach can identify the presence of unexpected compounds and provide some information about their chemical structure. Information about chemical features can be used to correlate compounds across sample locations and track abundance and occurrence over time.

Here, we present a protocol for the sequential targeted quantification and non-targeted analysis of fluorinated compounds in water by mass spectrometry. This methodology provides quantitative levels of known fluorochemical compounds and identifies unknown chemicals in related samples with semi-quantitative estimates of their abundance.

당 식별-및 결합된 대상 및 비 대상 심사 고해상도 질량 분석 워크플로 Polyfluorinated 화학 종

Historical and emerging per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) have garnered significant interest from the public and government agencies from the ...

<meta charset="utf8"></head><body>UPLC-TOF 질량 분석법에 의한 Gynura bicolor 의 화학 조성 식별

High-resolution Tandem Mass Spectrometry for Studying Chemical Constituents of Gynura bicolor DC

The separation and analysis of the desired chemical components are important subjects for the fundamental research of traditional Chinese medicine (TCM). Ultra-high-performance liquid chromatography quadrupole time-of-flight tandem mass spectrometry (UPLC-Q-TOF-MS/MS) has gradually become a leading technology for the identification of TCM ingredients. Gynura bicolor DC. (BFH), a perennial stemless herb used for medicine and food in China has medicinal effects such as clearing heat, moistening the lung, relieving cough, dispersing stasis, and relieving swelling. Polyphenols and flavonoids contain numerous isomers, which hinder the identification of the complex compounds in BFH. This paper presents a systematic protocol for studying chemical constituents of BFH based on solvent extraction and integrated data via UPLC-Q-TOF-MS.
The method described here includes systematic protocols for sample pretreatment, MS calibration, MS acquisition, data processing, and analysis of results. Sample pretreatment includes collection, cleaning, drying, crushing, and extraction. MS calibration consists of multipoint and single-point correction. Data processing includes data importing, method establishment, analysis processing, and result presentation. Representative results of the typical fragmentation pattern of phenolic acids, esters, and glycosides in Gynura bicolor DC. (BFH) are presented in this paper. In addition, organic solvent selection, extraction, data integration, collision energy selection, and method improvement are discussed in detail. This universal protocol can be widely used to identify complex compounds in TCM.

<meta charset="utf8"></head><body>High-Resolution Tandem Mass Spectrometry를 위한 Gynura bicolor DC 시료 준비

We describe a general protocol that integrates high-resolution mass spectrometry analysis and molecular docking in traditional Chinese medicine research.

Gynura bicolor DC의 화학 성분을 연구하기 위한 고분해능 탠덤 질량 분석법

The separation and analysis of the desired chemical components are important subjects for the fundamental research of traditional Chinese medicine (TCM). ...

실시간 고해상도 질량 분석에 직접 분석을 사용하여 식물 소재의 신속한 높은 처리량 종 확인

요약

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울트라 성능 액체 크로마토 그래피 - 질량 분석법 (UPLC-MS)에 의해 혈청 대규모 비 타겟 Metabolomic 프로파일

액체 크로마토 그래피 / 질량 분석 유독 복어의 개선 중합 효소 연쇄 반응 - 제한 조각의 길이 다형성 유전자형

총 리그닌, 리그닌 단량체, 및 효소 설탕 자료 : 리그 노 셀룰로오스 바이오 매스의 반항의 변화의 높은 처리량 검열

자동 샘플링 시스템과 결합 된 PTR-ToF-MS 및 식품 연구를위한 맞춤형 데이터 분석 : 바이오 프로세스 모니터링, 스크리닝 및 코 공간 분석

잎 스프레이 질량 분석: 식물 조직에서 대사를 직접 평가 하는 급속 한 대기 이온화 기술

복잡 한 자연 유기 물질 혼합물을 특성화에 대 한 단일 처리량 보완 고해상도 분석 기법

당 식별-및 결합된 대상 및 비 대상 심사 고해상도 질량 분석 워크플로 Polyfluorinated 화학 종

Gynura bicolor DC의 화학 성분을 연구하기 위한 고분해능 탠덤 질량 분석법

Gynura bicolor DC의 화학 성분을 연구하기 위한 고분해능 탠덤 질량 분석법

Gynura bicolor DC의 화학 성분을 연구하기 위한 고분해능 탠덤 질량 분석법