构建和应用一个QSRR方法来识别黄类化合物
Shiyuan Sun1, Biyue Cui1, Fanyu Kong1
1College of Pharmacy, Jiamusi University, P.O. Box 154007, China.
Journal of pharmaceutical and biomedical analysis
|December 26, 2023
概括
一种新的定量结构保留关系 (QSRR) 方法使用超高性能液体染色学-并联质谱法 (UHPLC-MS/MS) 准确识别了黄类异构体. 这种方法通过精确识别复杂的黄化合物混合物,改进了经典方法.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 染色体学 染色体学 是一种染色学.
- 质谱测量质量谱测量
背景情况:
- 使用传统的UHPLC-MS/MS方法来识别黄类异构体具有挑战性.
- 现有的数据库和软件可以为结构相似的化合物提供模糊的结果.
研究的目的:
- 开发和验证一个定量结构保留关系 (QSRR) 模型,以准确识别黄类异构体.
- 为了提高复杂样本中黄类化合物分析的可靠性.
主要方法:
- 开发一个QSRR模型,将Ln(k') 值与结能 (XAH) 和溶解能 (ES) 相对应.
- 采用了超高性能液态色谱-并联质谱 (UHPLC-MS/MS) 技术,采用特定的色谱柱和移动相.
- 使用模拟样本进行验证,并与经典识别策略进行比较.
主要成果:
- 该QSRR模型表现出高精度,其中R2=0.9981和Q2LOO=0.9976.
- 该模型在模拟样本中准确识别了7种黄,相对保留时间误差为<10%.
- 与传统的UHPLC-MS/MS结合数据库相比,开发的方法提供了更优质的识别.
结论:
- 该QSRR方法为准确的黄类异构体识别提供了显著的进步.
- 这种方法有效地补充和增强现有的UHPLC-MS/MS技术.
- 该方法为研究人员分析复杂的黄化合物混合物提供了可靠的工具.
