使用LC-高分辨率MS和多变量分析对海纳产品原材料植物的估计
Naohiro Oshima1, Maiko Tahara1, Tsuyoshi Kawakami1
1Division of Environmental Chemistry, National Institute of Health Sciences.
Chemical & pharmaceutical bulletin
|July 10, 2024
概括
本研究引入了一种新方法,使用LC-HRMS和多变量分析来识别商业头染料中的植物原料. 这种技术可以准确地区分纯河,Indigofera tinctoria和Cassia auriculata混合物.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 自然产品 化学 化学
- 皮肤病学 皮肤病学
背景情况:
- (Lawsonia inermis) 是一种用于头发和身体艺术的天然染料.
- 商业产品可能含有Lawsonia inermis,Indigofera tinctoria和Cassia auriculata的混合物.
- 对花染料的过敏反应可能是由添加剂引起的,如p-phenylenediamine或植物材料本身.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于识别商业染品中植物原料的方法.
- 通过先进的分析技术,分析日本商业化可用的河产品.
主要方法:
- 液体染色学-高分辨率质谱学 (LC-HRMS) 用于化学分析.
- 多变量分析,特别是主要组件分析 (PCA),用于解释复杂的数据.
- 分析了17个商业花产品样本.
主要成果:
- PCA成功地将17个样本分为三个不同的组,分别是花,Indigofera tinctoria主导的混合物和Cassia auriculata.
- 标志性化合物lawsone,indirubin和rutin被确定为每个组的标记物.
- 一种标记为的产品被重新分类,这表明产品标签与实际成分之间存在差异.
结论:
- 与PCA相结合的LC-HRMS提供了一种有效的方法来估计商业染料中的植物原料.
- 这项研究强调了商业产品标签中的潜在不准确性.
- 这种分析方法提供了一种可靠的方式来验证植物性染料的植物起源.
