摘要 廣陳皮的藥用價(jià)值隨著陳化年份增加而逐漸提高，其價(jià)格也隨之上漲，導(dǎo)致市場(chǎng)上廣陳皮年份欺詐問題嚴(yán)重。針對(duì)此問題，本研究選取陳化年份為7～17 年的廣陳皮作為研究對(duì)象，采用基于靶向質(zhì)譜代謝組學(xué)的方法進(jìn)行年份鑒別。首先，以《中國藥典》規(guī)定的橙皮苷、橘皮素和川陳皮素等質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)為靶向分析物，與已有研究結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估樣品的真實(shí)性；然后，利用靶向質(zhì)譜代謝組學(xué)方法計(jì)算廣陳皮中6 種黃酮類化合物的絕對(duì)含量以及63 種黃酮類化合物和94 種黃酮類與非黃酮類化合物的相對(duì)含量，結(jié)合正交偏最小二乘法判別分析（OPLS-DA），篩選廣陳皮中與年份相關(guān)的標(biāo)志代謝物，用以鑒別廣陳皮年份。研究結(jié)果表明，僅依賴于中國藥典規(guī)定的3 個(gè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)在內(nèi)的黃酮類代謝物無法有效鑒別廣陳皮的陳化年份，而通過靶向質(zhì)譜代謝組學(xué)方法成功地從廣陳皮的94 種黃酮類和非黃酮類化合物中篩選得到32 種潛在的年份代謝標(biāo)志物，其中包括葒草素和諾米林等化合物。這些標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)為區(qū)分不同年份的廣陳皮提供了參考，有望應(yīng)用于廣陳皮的年份鑒別。

關(guān)鍵詞 廣陳皮；年份鑒別；靶向質(zhì)譜代謝組學(xué)；年份標(biāo)志代謝物；正交偏最小二乘法判別分析

陳皮來源于蕓香科植物橘及其栽培變種的成熟果皮，具有抗炎[1-2]和抗氧化[3-4]等藥理活性。陳皮中的黃酮類化合物是其發(fā)揮藥效的主要成分，包括黃烷酮、多甲氧基黃酮和黃烷醇等[5]；陳皮中還含有酚酸類和生物堿類等非黃酮類代謝物[5]?！吨袊幍洹穼㈥惼に幉姆譃椤瓣惼ぁ焙汀皬V陳皮”[6]，其中，廣陳皮是剝離茶枝柑后的果皮，經(jīng)過曬干或低溫干燥儲(chǔ)存一定的時(shí)間，陳化而成的藥材[7]。傳統(tǒng)中醫(yī)理論認(rèn)為，廣陳皮的藥用價(jià)值隨著陳化年份增加而逐漸提高。因此，廣陳皮的價(jià)格也隨著陳化年份增加而上漲，導(dǎo)致市場(chǎng)上廣陳皮年份欺詐事件時(shí)有發(fā)生。目前，廣陳皮年份鑒別主要依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)，即通過人工判斷廣陳皮的外觀和氣味等[8]，實(shí)現(xiàn)廣陳皮鑒別的標(biāo)準(zhǔn)化和推廣仍然面臨一定困難。隨著儀器技術(shù)的進(jìn)步，儀器分析方法己應(yīng)用于陳皮的年份鑒別，主要包括紅外光譜法[9]、液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法（LC-MS）[10]和氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法（GC-MS）[4]等。紅外光譜法難以獲得具體的潛在代謝標(biāo)志物， GC-MS 法適合檢測(cè)揮發(fā)性和半揮發(fā)性代謝物，然而陳皮的活性成分以非揮發(fā)性代謝物為主[5]，因此，紅外光譜法和GC-MS法在檢測(cè)分析陳皮的活性成分時(shí)存在局限性，不適于在陳皮活性成分中篩選年份標(biāo)志代謝物。相比之下， LC-MS 法具有高靈敏度和特異性，檢測(cè)范圍廣，有利于篩選穩(wěn)定性高的潛在標(biāo)志物[11]，因此更適于廣陳皮的年份鑒別。

代謝組學(xué)方法包括非靶向代謝組學(xué)和靶向代謝組學(xué)方法兩種類型。非靶向代謝組學(xué)是一種無偏差性的代謝組學(xué)分析方法，可探究生物樣本中小分子代謝物的變化。但是，其數(shù)據(jù)處理耗時(shí)長(zhǎng)、重復(fù)性較差[12]。相較而言，靶向代謝組學(xué)具有更強(qiáng)的針對(duì)性和更高的特異性，但傳統(tǒng)靶向代謝組學(xué)通常依賴標(biāo)準(zhǔn)品，限制了代謝物的覆蓋范圍。目前，代謝組學(xué)研究主要采用質(zhì)譜分析法和核磁共振法。質(zhì)譜分析結(jié)合代謝組學(xué)形成了質(zhì)譜代謝組學(xué)分析方法，擴(kuò)展了代謝物的覆蓋范圍，推動(dòng)了非靶向代謝組學(xué)和靶向代謝組學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用。在質(zhì)譜代謝組學(xué)研究中，質(zhì)譜儀器的質(zhì)量分析器對(duì)代謝組學(xué)分析結(jié)果的影響較大。其中，軌道肼（Orbitrap）質(zhì)量分析器能提供特異性強(qiáng)且分辨率高的信息，在代謝物的注釋方面具有顯著優(yōu)勢(shì)[10，13]?；诔咝б合嗌V-四極桿-靜電場(chǎng)軌道阱質(zhì)譜（UPLC-Q-Exactive-Orbitrap MS）聯(lián)用技術(shù)的靶向代謝組學(xué)方法能夠快速實(shí)現(xiàn)復(fù)雜組分的定性與數(shù)據(jù)挖掘，該方法不僅可快速鑒別藥材真?zhèn)?，還能夠篩選特征標(biāo)志物，反映同源中藥材之間的差異[13-15]。

本研究以陳化年份為7～17 年的廣陳皮為研究對(duì)象，建立基于UPLC-Q-Exactive-Orbitrap MS 靶向代謝組學(xué)的廣陳皮年份鑒別方法。廣陳皮主要成分包含黃烷酮類和多甲氧基黃酮類兩大類黃酮類化合物[16]，其中，黃烷酮類代表性化合物包括野漆樹苷、柚皮蕓香苷和橙皮苷；多甲氧基黃酮類代表性化合物包括川陳皮素、橘皮素和去甲川陳皮素。本研究選取《中國藥典》[6]中陳皮的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)物質(zhì)橙皮苷、川陳皮素和橘皮素為分析對(duì)象，同時(shí)擴(kuò)展到與藥典規(guī)定質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性較高的野漆樹苷、柚皮蕓香苷和去甲川陳皮素3 種黃酮類化合物，分析廣陳皮中這6 種黃酮類化合物的絕對(duì)含量，并與文獻(xiàn)報(bào)道的含量結(jié)果進(jìn)行比較，以評(píng)價(jià)廣陳皮樣品的真實(shí)性。然后，基于這6 種黃酮類化合物的絕對(duì)含量構(gòu)建正交偏最小二乘法判別分析（OPLS-DA）年份鑒別模型。在此基礎(chǔ)上，歸納整理文獻(xiàn)報(bào)道的陳皮中的代謝物，結(jié)合實(shí)驗(yàn)獲取的廣陳皮高分辨質(zhì)譜信息，以此注釋樣品中的黃酮類與非黃酮類代謝物，并以其相對(duì)含量為依據(jù)，應(yīng)用OPLS-DA 等多元統(tǒng)計(jì)方法，全面系統(tǒng)地挖掘廣陳皮黃酮類和非黃酮類代謝物中潛在的年份標(biāo)志代謝物。本研究結(jié)果為廣陳皮年份鑒別提供了理論數(shù)據(jù)支持。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 儀器與試劑

UltiMate 3000 HPLC 高效液相系統(tǒng)和Q-Exactive-Orbitrap 質(zhì)譜儀（美國Thermo Scientific 公司）；5810R 型臺(tái)式高速離心機(jī)（德國Eppendorf 公司）；MS205DU 型十萬分之一天平（瑞士Mettler Toledo 公司）；Milli-Q Reference 型超純水儀（法國Millipore 公司）；DK-1027HTDS 型超聲清洗儀（昆山市超聲儀器有限公司）。

野漆樹苷（批號(hào)：MUST-21101110；分子式C27H30O14）、柚皮蕓香苷（批號(hào)：E1620090；分子式C27H32O14）、橙皮苷（批號(hào)： K6RJEH8Y；分子式C28H34O15）、川陳皮素（批號(hào)：KHZFC6D7；分子式C21H22O8）、橘皮素（批號(hào)：MUST-21101110；分子式C27H30O14）和去甲川陳皮素（批號(hào)：C10841702；分子式C20H20O8）均購自思瑪特（廣州）生物科技有限公司， HPLC 質(zhì)量分?jǐn)?shù)≥97%；甲酸（色譜級(jí)，美國ACS 公司）；甲醇和乙腈（色譜級(jí)，美國Tedia 公司）。實(shí)驗(yàn)用水為Milli-Q 超純水（18.2 MΩ?cm）。

12 個(gè)廣陳皮樣品購自廣東省江門市新寶堂陳皮有限公司，研究的起始年份為2023 年，按其陳化時(shí)間分為7 年、12 年和17 年（7Y、12Y 和17Y），共3 組，具體信息見電子版文后支持信息表S1。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)品溶液的配制

準(zhǔn)確稱取野漆樹苷、柚皮蕓香苷、橙皮苷、川陳皮素、橘皮素和去甲川陳皮素標(biāo)準(zhǔn)品各10 mg，以甲醇溶解并定容至10 mL，獲得1 mg/mL 的單標(biāo)母液。將6 個(gè)單標(biāo)母液稀釋、混合，獲得20 μg/mL 的混合標(biāo)準(zhǔn)中間溶液。母液與混合標(biāo)準(zhǔn)中間溶液于?40 ℃保存。

1.2.2 樣品前處理

將廣陳皮樣品粉碎、過80 目篩（篩孔180 μm）后，獲得廣陳皮粉末樣品。準(zhǔn)確稱取100 mg 廣陳皮粉末，置于25 mL 離心管內(nèi)，加入20 mL 甲醇，超聲提取20 min（220 W， 40 kHz）， 以10000 r/min 離心5 min，上清液轉(zhuǎn)移至25 mL 容量瓶中，以甲醇定容。樣品溶液經(jīng)0.22 μm 微孔濾膜過濾至1.5 mL 進(jìn)樣瓶中，待UPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS 檢測(cè)。

1.2.3 色譜條件

Waters Xbridge BEH C18 色譜柱（150 mm×4.6 mm， 3.5 μm）；流動(dòng)相為0.1%甲酸溶液（A）-乙腈（B）。梯度洗脫程序如下：0～8 min， 5%～90% B；8～12 min， 90% B；12～12.5 min， 90%～5% B；12.5～15 min，5% B。流速為0.5 mL/min， 進(jìn)樣量為5 μL， 柱溫為25 ℃。

1.2.4 質(zhì)譜條件

離子源：HESI 源，正離子掃描模式，噴霧電壓為3.5 kV，毛細(xì)管溫度為380 ℃，氣化溫度為350 ℃，鞘氣壓力60 psi（1 psi=6.89 kPa），輔助氣流速10 L/min， S-lens RF 電壓為50 V。數(shù)據(jù)獲取采用FullMS/dd-MS2 模式，一級(jí)母離子分辨率為70000，一級(jí)全掃描范圍為120～1000 Da，一級(jí)自動(dòng)增益控制值為106，一級(jí)最大離子注入時(shí)間為自動(dòng)。二級(jí)子離子分辨率為17500，同位素隔離窗口寬度為m/z 1.2，碰撞能量梯度為20、40 和60 eV，二級(jí)自動(dòng)增益控制值為5×104，二級(jí)最大離子注入時(shí)間100 ms，相對(duì)閾值為8×104，頂點(diǎn)激發(fā)為2～10 s，動(dòng)態(tài)排除5 s。

1.2.5 數(shù)據(jù)處理方法

樣品的高分辨質(zhì)譜原始數(shù)據(jù)采用Xcalibur 工作站進(jìn)行峰識(shí)別、峰提取與歸一化處理，并采用外標(biāo)法計(jì)算得到3 個(gè)年份組（7Y、12Y 和17Y）中6 種黃酮的含量。根據(jù)質(zhì)譜信息，結(jié)合文獻(xiàn)確定廣陳皮中含有的代謝物與對(duì)應(yīng)的分子式，以10 ppm（10?6））為誤差范圍，提取一級(jí)和二級(jí)質(zhì)譜峰?；谫惸w中藥成分高分辨質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫（OTCML）、全球天然產(chǎn)物分子網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)（GNPS）和質(zhì)譜銀行（Mass Bank）等質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫，對(duì)廣陳皮代謝物進(jìn)行注釋。

在多元統(tǒng)計(jì)分析方面，采用SIMCA14.1 （瑞典Umetrics 公司）進(jìn)行主成分分析（PCA）和OPLS-DA。通過OPLS-DA 模型計(jì)算得到變量投影重要值（VIP）和單因素分析p 值，以篩選潛在的標(biāo)志代謝物。繪圖軟件為Origin 2021（美國Origin Lab 公司）、GraphPad Prism 9（美國GraphPad Software 公司）和Metaboanalyst網(wǎng)站（https：//www.metaboanalyst.ca/）。

2 結(jié)果與討論

2.1 樣品來源真實(shí)性評(píng)價(jià)

本研究使用UPLC-Q-Exactive-Orbitrap MS 方法測(cè)定廣陳皮中6 種黃酮化合物的絕對(duì)含量。由圖1 可知，隨著陳化年份增加，廣陳皮中6 種黃酮化合物的含量呈下降趨勢(shì)。為了更直觀地體現(xiàn)陳化年份與6 種黃酮化合物含量之間的相關(guān)性，本研究選取梅江村樣品（序號(hào)為X3、X4、X7、X8、X11 和X12），采用皮爾遜（Pearson）相關(guān)性分析計(jì)算6 種黃酮化合物的絕對(duì)含量與陳化年份的相關(guān)性（見電子版文后支持信息圖S1，其中數(shù)值表示Pearson 相關(guān)系數(shù)）。相關(guān)系數(shù)為正值則表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)[17]。結(jié)果表明，柚皮蕓香苷的絕對(duì)含量與陳化年份變化呈較強(qiáng)正相關(guān)，而野漆樹苷、橙皮苷、川陳皮素、橘皮素和去甲川陳皮素的絕對(duì)含量與陳化年份變化呈負(fù)相關(guān)。因此，廣陳皮樣品中野漆樹苷、橙皮苷、川陳皮素、橘皮素和去甲川陳皮素的含量隨著陳化年份增加而降低；《中國藥典》[6]質(zhì)量評(píng)價(jià)成分橙皮苷、川陳皮素和橘皮素的含量隨著陳化年份增加而降低。這與文獻(xiàn)[5，7]報(bào)道的結(jié)果一致。由此推測(cè)，本研究收集的廣陳皮樣品來源真實(shí)可靠，為挖掘潛在的年份標(biāo)志代謝物奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。

2.2 廣陳皮中靶向化合物的注釋

代謝物注釋在質(zhì)譜代謝組學(xué)研究中占有非常重要的地位。按照代謝物注釋結(jié)果的準(zhǔn)確性分為5 個(gè)等級(jí)：確定的結(jié)構(gòu)、可能的結(jié)構(gòu)、候選的結(jié)構(gòu)、明確的分子式和精確的質(zhì)荷比[18]。其中，確定的結(jié)構(gòu)和可能的結(jié)構(gòu)兩個(gè)等級(jí)是通過與標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的質(zhì)譜信息、一級(jí)質(zhì)譜母離子、二級(jí)質(zhì)譜子離子和質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫等信息匹配而確定。在質(zhì)譜代謝組學(xué)中，這兩個(gè)等級(jí)的代謝物注釋可歸類為靶向化合物。本研究利用6 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)信息、一級(jí)高分辨質(zhì)譜和二級(jí)高分辨質(zhì)譜信息，以及OTCML 和GNPS 等質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫，并結(jié)合文獻(xiàn)中陳皮的代謝物信息，全面系統(tǒng)地注釋得到94 種黃酮類和非黃酮類靶向化合物，并對(duì)這些代謝物信息進(jìn)行歸納整理，包括名稱、分子式、分子式對(duì)應(yīng)的質(zhì)量理論計(jì)算值和實(shí)驗(yàn)測(cè)量值、質(zhì)量數(shù)相對(duì)偏差以及二級(jí)碎片離子的質(zhì)譜數(shù)據(jù)等信息，確定其中序號(hào)1～63 的化合物為黃酮類化合物，序號(hào)64～94 的化合物為生物堿等非黃酮類化合物（電子版文后支持信息表S2）。

以川陳皮素絕對(duì)含量對(duì)應(yīng)的峰面積為校正參照值，在廣陳皮樣品原始質(zhì)譜數(shù)據(jù)中通過計(jì)算得到94 種黃酮類和非黃酮類靶向化合物的相對(duì)含量。結(jié)果表明， 94 種化合物在廣陳皮樣品中的相對(duì)含量存在年份組間差異（電子版文后支持信息圖S2）。由圖S2 的聚類熱圖可得，紅框內(nèi)展示的代謝物的相對(duì)含量隨著陳化年份的增加而有所下降，呈現(xiàn)一定的規(guī)律；紅框內(nèi)展示的代謝物中除74、71、67、88、86、72、90 和78 號(hào)代謝物外，其余均屬于黃酮類化合物。由此推測(cè)，黃酮類化合物有望作為能夠鑒別廣陳皮年份的關(guān)鍵化合物。這些結(jié)果為挖掘廣陳皮中潛在的年份標(biāo)志代謝物研究提供了有力支持。

2.3 基于靶向化合物絕對(duì)含量的廣陳皮年份鑒別

在評(píng)價(jià)廣陳皮樣品來源的研究中，發(fā)現(xiàn)樣品中6 種代表性黃酮類化合物的平均含量變化與年份存在關(guān)聯(lián)。為此，利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法分析樣品中6 種黃酮類化合物含量與年份之間的關(guān)系，探究這6 種代表性黃酮類化合物是否可作為用于鑒別廣陳皮年份的潛在標(biāo)志代謝物。選取3 個(gè)年份組廣陳皮樣品中6 種靶向化合物的絕對(duì)含量，分別建立了PCA 和OPLS-DA 模型。如圖2 所示，在PCA 得分圖和OPLSDA得分圖中清晰地區(qū)分出17Y 組的樣品與7Y 組和12Y 組的樣品，但無法區(qū)分7Y 組與12Y 組的樣品，說明這6 種代表性黃酮類化合物難以準(zhǔn)確區(qū)分廣陳皮樣品的3 個(gè)年份組，不能直接作為識(shí)別廣陳皮的年份的潛在標(biāo)志代謝物。本研究進(jìn)一步擴(kuò)大靶向化合物的數(shù)量范圍，構(gòu)建更全面的多元統(tǒng)計(jì)分析模型，從中挖掘廣陳皮中潛在的年份標(biāo)志代謝物。

2.4 基于靶向化合物相對(duì)含量的廣陳皮年份鑒別

2.4.1 廣陳皮中黃酮類化合物的年份鑒別研究

黃酮類化合物在廣陳皮代謝物總含量中所占比例較大且易于檢測(cè)，是廣陳皮的主要藥效活性成分[5]。從成分-結(jié)構(gòu)-藥效角度出發(fā)，預(yù)測(cè)了廣陳皮中黃酮類代謝物可能含有潛在的年份標(biāo)志代謝物。為了挖掘黃酮類化合物的年份標(biāo)志物。依據(jù)2.2 節(jié)中得到的63 種黃酮類靶向化合物的相對(duì)含量構(gòu)建基于黃酮類靶向化合物的OPLS-DA 模型（圖3）。結(jié)果顯示，與圖2B 相比，此OPLS-DA 模型的組內(nèi)差異更小，說明擴(kuò)展靶向化合物的范圍有利于展示代謝物的年份差異，但此模型仍無法清晰區(qū)分7Y 組與12Y 組的樣品，說明僅依靠63 種黃酮類靶向標(biāo)志物難以區(qū)分廣陳皮的陳化年份。由此推測(cè)，僅以黃酮類化合物為靶向標(biāo)志物，難以全面展示不同年份廣陳皮代謝物的差異。廣陳皮中除了含有黃酮類化合物外，還含有如生物堿等非黃酮類化合物[5]，這些非黃酮類化合物可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。因此，需要考慮靶向化合物的種類和數(shù)量，擴(kuò)大代謝物范圍，從中挖掘潛在的年份標(biāo)志代謝物。

2.4.2 廣陳皮中黃酮類和非黃酮類化合物的年份鑒別研究

研究表明，陳皮中除了黃酮類化合物外，還包含酚酸、生物堿和香豆素等化合物[19-20]，考慮到酚酸類和生物堿類等非黃酮化合物的變化同樣受陳化過程的影響，為了更全面地挖掘潛在的年份標(biāo)志代謝物，本研究在黃酮類靶向化合物基礎(chǔ)上增加31 種非黃酮類化合物，以擴(kuò)大靶向化合物的覆蓋范圍。依據(jù)2.2 節(jié)中得到的94 種化合物相對(duì)含量構(gòu)建黃酮類和非黃酮類化合物的OPLS-DA 模型（圖4A），結(jié)果表明，此模型的R2X 為0.80， R2Y 為0.96， Q2 為0.85，能有效區(qū)分3 個(gè)年份組的廣陳皮樣品。與OPLS-DA 模型（圖3）相比， OPLS-DA 模型（圖4A）能夠顯著區(qū)分7Y 組和12Y 組的樣品。此結(jié)果表明，基于黃酮類和非黃酮代謝物構(gòu)建的OPLS-DA 模型更適用于篩選潛在的年份標(biāo)志代謝物。進(jìn)一步以7Y 組為基準(zhǔn)，與12Y 組和17Y 組相比較（7Y vs 12Y、7Y vs 17Y），以O(shè)PLS-DA 模型中VIP 值gt;1 和p 值lt;0.05 為篩選標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用維恩圖并集分析，從94 種靶向化合物中挖掘出32 種潛在的年份標(biāo)志代謝物（表1）。這些標(biāo)志物包括24 種黃酮類化合物（葒草素和野漆樹苷等化合物）、2 種檸檬苦素類化合物（諾米林和檸檬苦素）、2 種氨基酸類化合物（酪氨酸和色氨酸）、1 種酚酸類化合物（阿魏酸）、1 種香豆素類化合物（異橙皮內(nèi)酯）、1 種核苷酸類化合物（腺苷）和1 種生物堿類化合物（辛弗林），其中，諾米林、芹菜素、圣草酚、蘆丁、檸檬苦素、5，6，7，8-四甲氧基-2-（4-甲氧基苯基）-2，3-二氫-4H-色烯-4-酮、維采尼-2 和5-羥基-7，8，3′，4′-四甲氧基黃酮這8 種化合物是文獻(xiàn)報(bào)道的廣陳皮中潛在的年份標(biāo)志代謝物[5，21]。

為驗(yàn)證這32 種潛在的年份標(biāo)志代謝物能否有效區(qū)分3 個(gè)年份組的廣陳皮樣品，以其為變量重新構(gòu)建OPLS-DA 優(yōu)化模型（圖4B）。此模型的R2X 為0.84， R2Y 為0.89， Q2 為0.78， 3 個(gè)數(shù)值均接近1，表明OPLS-DA 優(yōu)化模型良好，與基于94 種靶向化合物的OPLS-DA 模型同樣能顯著區(qū)分3 個(gè)年份組樣品。此外，對(duì)模型進(jìn)行200 次置換檢驗(yàn)（圖4C），其中R2 截距值為0.28（lt; 0.30）， Q2 截距值為?0.61（lt; 0.05）， R2 和Q2 的左邊值均小于右邊值，說明模型未過度擬合且具有良好的預(yù)測(cè)能力。由此推測(cè)，葒草素和諾米林等32 種化合物可作為廣陳皮的潛在年份標(biāo)志代謝物，有望應(yīng)用于廣陳皮的年份鑒別。

3 結(jié)論

本研究采用靶向質(zhì)譜代謝組學(xué)結(jié)合OPLS-DA 分析方法對(duì)廣陳皮樣品中代謝物的注釋和年份進(jìn)行了鑒別，并深入挖掘了廣陳皮潛在的年份標(biāo)志代謝物。結(jié)果表明，基于廣陳皮中94 種黃酮類和非黃酮類化合物相對(duì)含量所構(gòu)建的OPLS-DA 優(yōu)化模型，可對(duì)3 個(gè)年份組的廣陳皮樣品進(jìn)行準(zhǔn)確的鑒別分析。在此基礎(chǔ)上，成功篩選出32 種化合物，并采用OPLS-DA 分析方法驗(yàn)證這32 種潛在的年份標(biāo)志代謝物可用于廣陳皮年份鑒別，結(jié)果準(zhǔn)確可靠。其中，葒草素和野漆樹苷等24 種化合物是本研究中新發(fā)現(xiàn)的潛在的年份標(biāo)志代謝物。本研究結(jié)果表明，基于靶向質(zhì)譜代謝組學(xué)可望實(shí)現(xiàn)廣陳皮年份鑒別，有效篩選潛在的年份標(biāo)志代謝物，拓展了靶向代謝組學(xué)的研究領(lǐng)域，為解決市場(chǎng)上廣陳皮年份鑒別的難題提供了技術(shù)參考，也為廣陳皮年份鑒別及標(biāo)準(zhǔn)化推廣提供了新思路。

References

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