上海中醫藥大學中藥研究所楊莉團隊，在 Journal of Analysis and Testing 發表文章《基于微管紙噴霧聯合微型質譜技術對沉香樣品現場快速鑒定》（On-Site Analysis and Rapid Authentication of Valuable Agarwood Samples by Paper Capillary Spray Miniature Mass Spectrometry），文章使用微管紙噴霧—微型質譜（PCS-mini MS）技術（清譜科技），結合隨機森林算法的人工智能模型快速準確鑒別珍稀沉香樣品及其偽品，并與傳統液相色譜法、薄層色譜法對比，從綠色化學的角度來評價，該方法具有明顯優勢。
Cell 便攜式質譜分析系統
沉香背景Agarwood Background
沉香是由瑞香科（Thymelaeaceae）沉香屬（Aquilaria）屬植物產生的含有樹脂的木材，分布廣泛且形成復雜，因此存在多種類型的沉香。沉香因其芳香氣味和藥用價值而被視為名貴中藥材，尤其是奇楠（Kynam）品種，因其獨特的香氣和豐富的樹脂含量在市場上尤為珍貴。沉香的高價值導致了偽造產品的泛濫，偽造方法包括高壓注入人工香料、染色或用其他木材替代。
通過外觀判斷，有時難以判別真實性。鑒于沉香品種的多樣性、價格的不確定性以及假冒產品的存在，迫切需要快速、有效的質量控制措施。
研究方法 Research Methods
利用PCS-mini MS技術將不同種類的沉香及其偽品磨成粉末，直接添加到色譜紙上，通過溶劑提取活性成分并進行質譜分析。在沉香中檢測到特有的2-(2-苯基乙基)色酮類成分，而偽品中未檢測到相應的特征成分。
建立基于隨機森林算法的人工智能模型進行自動鑒別，利用Python編程語言進行數據加載和模型訓練。
實驗條件優化Optimization of Experimental Conditions
沉香樣品分析Analysis of Agarwood Samples
在正品奇楠沉香中，可觀察到m/z值為251（碎片離子m/z 160, 91）和281（碎片離子m/z 190, 121）的特征離子，其結構分別被鑒定為2-(2-苯乙基)色酮和2-[2-(4-甲氧基)苯乙基]色酮，被認為是奇楠沉香的特征成分。
此外，在正品中發現的其它PECs 類成分如m/z 283, 297, 327, 331, 341, 349, 357等可作為鑒定的輔證。
在偽品沉香中無明顯上述特征類成分，多為其它未知成分，可能為造假過程中帶入的某些成分。
多元統計與人工智能模型 Multivariate Statistics and Artificial Intelligence Models
進一步結合人工智能模型（基于隨機森林（RF）算法）對沉香樣品進行分類和預測，本實驗共計42批樣品，分為3個組，其中正品沉香組28批，正品奇楠沉香組7批，偽品組7批。PCS-mini MS數據集被分為訓練集（70%）和測試集（30%），用于模型開發和評估。采用關鍵的性能指標，包括精確率、召回率、F1值和準確度，來評估模型的有效性。將6批未知樣品的數據直接導入所建立的預測模型，識別結果一致。
綠色化學評價 Green Chemistry Evaluation
將PCS-mini MS方法與高效液相色譜（HPLC）和薄層色譜（TLC）等方法進行比較，評估其準確性和綠色度。PCS-mini MS表現出高度的生態友好性，主要是因為其能夠在線實時分析樣品，減少繁瑣的提取步驟和試劑浪費。
結論 ConclusionsJournal of Analysis and Testing
1、本文介紹了一種利用PCS-Mini MS結合人工智能模型的沉香鑒別方法，該方法快速、高效且環保。僅需少量樣品和簡單的樣品處理，即可實現沉香的準確鑒別。
2、該研究為沉香鑒別提供了一種可靠工具，并擴展了PCS-Mini MS技術的應用范圍，顯示出該技術在現場和快速測試自然樣品方面的潛力。
清譜科技是一家專注于現場質譜化學分析和脂質組學產品開發、生產和制造的高科技公司。公司開發的便攜式質譜分析系統為開發現場化學檢測應用提供了實時準確和簡單易用的分析解決方案。目前公司已經在公共安全、生物制藥、醫療診斷、食品安全等領域為不同客戶提供眾多的現場即時檢測應用方案。
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