基于靶向質譜代謝組學的廣陳皮年份鑒別研究

摘要 廣陳皮的藥用價值隨著陳化年份增加而逐漸提高，其價格也隨之上漲，導致市場上廣陳皮年份欺詐問題嚴重。針對此問題，本研究選取陳化年份為7～17 年的廣陳皮作為研究對象，采用基于靶向質譜代謝組學的方法進行年份鑒別。首先，以《中國藥典》規定的橙皮苷、橘皮素和川陳皮素等質量評價指標為靶向分析物，與已有研究結果進行對比，評估樣品的真實性；然后，利用靶向質譜代謝組學方法計算廣陳皮中6 種黃酮類化合物的絕對含量以及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含量，結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的標志代謝物，用以鑒別廣陳皮年份。研究結果表明，僅依賴于中國藥典規定的3 個質量評價指標在內的黃酮類代謝物無法有效鑒別廣陳皮的陳化年份，而通過靶向質譜代謝組學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志物，其中包括葒草素和諾米林等化合物。這些標志物的發現為區分不同年份的廣陳皮提供了參考，有望應用于廣陳皮的年份鑒別。

關鍵詞 廣陳皮；年份鑒別；靶向質譜代謝組學；年份標志代謝物；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]。《中國藥典》將陳皮藥材分為“陳皮”和“廣陳皮”[6]，其中，廣陳皮是剝離茶枝柑后的果皮，經過曬干或低溫干燥儲存一定的時間，陳化而成的藥材[7]。傳統中醫理論認為，廣陳皮的藥用價值隨著陳化年份增加而逐漸提高。因此，廣陳皮的價格也隨著陳化年份增加而上漲，導致市場上廣陳皮年份欺詐事件時有發生。目前，廣陳皮年份鑒別主要依靠傳統經驗，即通過人工判斷廣陳皮的外觀和氣味等[8]，實現廣陳皮鑒別的標準化和推廣仍然面臨一定困難。隨著儀器技術的進步，儀器分析方法己應用于陳皮的年份鑒別，主要包括紅外光譜法[9]、液相色譜-質譜聯用法（LC-MS）[10]和氣相色譜-質譜聯用法（GC-MS）[4]等。紅外光譜法難以獲得具體的潛在代謝標志物， GC-MS 法適合檢測揮發性和半揮發性代謝物，然而陳皮的活性成分以非揮發性代謝物為主[5]，因此，紅外光譜法和GC-MS法在檢測分析陳皮的活性成分時存在局限性，不適于在陳皮活性成分中篩選年份標志代謝物。相比之下， LC-MS 法具有高靈敏度和特異性，檢測范圍廣，有利于篩選穩定性高的潛在標志物[11]，因此更適于廣陳皮的年份鑒別。

代謝組學方法包括非靶向代謝組學和靶向代謝組學方法兩種類型。非靶向代謝組學是一種無偏差性的代謝組學分析方法，可探究生物樣本中小分子代謝物的變化。但是，其數據處理耗時長、重復性較差[12]。相較而言，靶向代謝組學具有更強的針對性和更高的特異性，但傳統靶向代謝組學通常依賴標準品，限制了代謝物的覆蓋范圍。目前，代謝組學研究主要采用質譜分析法和核磁共振法。質譜分析結合代謝組學形成了質譜代謝組學分析方法，擴展了代謝物的覆蓋范圍，推動了非靶向代謝組學和靶向代謝組學的發展和應用。在質譜代謝組學研究中，質譜儀器的質量分析器對代謝組學分析結果的影響較大。其中，軌道肼（Orbitrap）質量分析器能提供特異性強且分辨率高的信息，在代謝物的注釋方面具有顯著優勢[10，13]。基于超高效液相色譜-四極桿-靜電場軌道阱質譜（UPLC-Q-Exactive-Orbitrap MS）聯用技術的靶向代謝組學方法能夠快速實現復雜組分的定性與數據挖掘，該方法不僅可快速鑒別藥材真偽，還能夠篩選特征標志物，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象，建立基于UPLC-Q-Exactive-Orbitrap MS 靶向代謝組學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]中陳皮的質量評價指標物質橙皮苷、川陳皮素和橘皮素為分析對象，同時擴展到與藥典規定質量評價指標關聯性較高的野漆樹苷、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含量，并與文獻報道的含量結果進行比較，以評價廣陳皮樣品的真實性。然后，基于這6 種黃酮類化合物的絕對含量構建正交偏最小二乘法判別分析（OPLS-DA）年份鑒別模型。在此基礎上，歸納整理文獻報道的陳皮中的代謝物，結合實驗獲取的廣陳皮高分辨質譜信息，以此注釋樣品中的黃酮類與非黃酮類代謝物，并以其相對含量為依據，應用OPLS-DA 等多元統計方法，全面系統地挖掘廣陳皮黃酮類和非黃酮類代謝物中潛在的年份標志代謝物。本研究結果為廣陳皮年份鑒別提供了理論數據支持。

1 實驗部分

1.1 儀器與試劑

UltiMate 3000 HPLC 高效液相系統和Q-Exactive-Orbitrap 質譜儀（美國Thermo Scientific 公司）；5810R 型臺式高速離心機（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：MUST-21101110；分子式C27H30O14）、柚皮蕓香苷（批號：E1620090；分子式C27H32O14）、橙皮苷（批號： K6RJEH8Y；分子式C28H34O15）、川陳皮素（批號：KHZFC6D7；分子式C21H22O8）、橘皮素（批號：MUST-21101110；分子式C27H30O14）和去甲川陳皮素（批號：C10841702；分子式C20H20O8）均購自思瑪特（廣州）生物科技有限公司， HPLC 質量分數≥97%；甲酸（色譜級，美國ACS 公司）；甲醇和乙腈（色譜級，美國Tedia 公司）。實驗用水為Milli-Q 超純水（18.2 MΩ?cm）。

12 個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 實驗方法

1.2.1 標準品溶液的配制

準確稱取野漆樹苷、柚皮蕓香苷、橙皮苷、川陳皮素、橘皮素和去甲川陳皮素標準品各10 mg，以甲醇溶解并定容至10 mL，獲得1 mg/mL 的單標母液。將6 個單標母液稀釋、混合，獲得20 μg/mL 的混合標準中間溶液。母液與混合標準中間溶液于?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。準確稱取100 mg 廣陳皮粉末，置于25 mL 離心管內，加入20 mL 甲醇，超聲提取20 min（220 W， 40 kHz）， 以10000 r/min 離心5 min，上清液轉移至25 mL 容量瓶中，以甲醇定容。樣品溶液經0.22 μm 微孔濾膜過濾至1.5 mL 進樣瓶中，待UPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS 檢測。

1.2.3 色譜條件

Waters Xbridge BEH C18 色譜柱（150 mm×4.6 mm， 3.5 μm）；流動相為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， 進樣量為5 μL， 柱溫為25 ℃。

1.2.4 質譜條件

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。數據獲取采用FullMS/dd-MS2 模式，一級母離子分辨率為70000，一級全掃描范圍為120～1000 Da，一級自動增益控制值為106，一級最大離子注入時間為自動。二級子離子分辨率為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，二級自動增益控制值為5×104，二級最大離子注入時間100 ms，相對閾值為8×104，頂點激發為2～10 s，動態排除5 s。

1.2.5 數據處理方法

樣品的高分辨質譜原始數據采用Xcalibur 工作站進行峰識別、峰提取與歸一化處理，并采用外標法計算得到3 個年份組（7Y、12Y 和17Y）中6 種黃酮的含量。根據質譜信息，結合文獻確定廣陳皮中含有的代謝物與對應的分子式，以10 ppm（10?6））為誤差范圍，提取一級和二級質譜峰。基于賽默飛中藥成分高分辨質譜數據庫（OTCML）、全球天然產物分子網絡平臺（GNPS）和質譜銀行（Mass Bank）等質譜數據庫，對廣陳皮代謝物進行注釋。

在多元統計分析方面，采用SIMCA14.1 （瑞典Umetrics 公司）進行主成分分析（PCA）和OPLS-DA。通過OPLS-DA 模型計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網站（https：//www.metaboanalyst.ca/）。

2 結果與討論

2.1 樣品來源真實性評價

本研究使用UPLC-Q-Exactive-Orbitrap MS 方法測定廣陳皮中6 種黃酮化合物的絕對含量。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。為了更直觀地體現陳化年份與6 種黃酮化合物含量之間的相關性，本研究選取梅江村樣品（序號為X3、X4、X7、X8、X11 和X12），采用皮爾遜（Pearson）相關性分析計算6 種黃酮化合物的絕對含量與陳化年份的相關性（見電子版文后支持信息圖S1，其中數值表示Pearson 相關系數）。相關系數為正值則表示正相關，負值表示負相關[17]。結果表明，柚皮蕓香苷的絕對含量與陳化年份變化呈較強正相關，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含量與陳化年份變化呈負相關。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]質量評價成分橙皮苷、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[5，7]報道的結果一致。由此推測，本研究收集的廣陳皮樣品來源真實可靠，為挖掘潛在的年份標志代謝物奠定了物質基礎。

2.2 廣陳皮中靶向化合物的注釋

代謝物注釋在質譜代謝組學研究中占有非常重要的地位。按照代謝物注釋結果的準確性分為5 個等級：確定的結構、可能的結構、候選的結構、明確的分子式和精確的質荷比[18]。其中，確定的結構和可能的結構兩個等級是通過與標準物質的質譜信息、一級質譜母離子、二級質譜子離子和質譜數據庫等信息匹配而確定。在質譜代謝組學中，這兩個等級的代謝物注釋可歸類為靶向化合物。本研究利用6 個標準物質信息、一級高分辨質譜和二級高分辨質譜信息，以及OTCML 和GNPS 等質譜數據庫，并結合文獻中陳皮的代謝物信息，全面系統地注釋得到94 種黃酮類和非黃酮類靶向化合物，并對這些代謝物信息進行歸納整理，包括名稱、分子式、分子式對應的質量理論計算值和實驗測量值、質量數相對偏差以及二級碎片離子的質譜數據等信息，確定其中序號1～63 的化合物為黃酮類化合物，序號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）。

以川陳皮素絕對含量對應的峰面積為校正參照值，在廣陳皮樣品原始質譜數據中通過計算得到94 種黃酮類和非黃酮類靶向化合物的相對含量。結果表明， 94 種化合物在廣陳皮樣品中的相對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，紅框內展示的代謝物的相對含量隨著陳化年份的增加而有所下降，呈現一定的規律；紅框內展示的代謝物中除74、71、67、88、86、72、90 和78 號代謝物外，其余均屬于黃酮類化合物。由此推測，黃酮類化合物有望作為能夠鑒別廣陳皮年份的關鍵化合物。這些結果為挖掘廣陳皮中潛在的年份標志代謝物研究提供了有力支持。

2.3 基于靶向化合物絕對含量的廣陳皮年份鑒別

在評價廣陳皮樣品來源的研究中，發現樣品中6 種代表性黃酮類化合物的平均含量變化與年份存在關聯。為此，利用多元統計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志代謝物。選取3 個年份組廣陳皮樣品中6 種靶向化合物的絕對含量，分別建立了PCA 和OPLS-DA 模型。如圖2 所示，在PCA 得分圖和OPLSDA得分圖中清晰地區分出17Y 組的樣品與7Y 組和12Y 組的樣品，但無法區分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確區分廣陳皮樣品的3 個年份組，不能直接作為識別廣陳皮的年份的潛在標志代謝物。本研究進一步擴大靶向化合物的數量范圍，構建更全面的多元統計分析模型，從中挖掘廣陳皮中潛在的年份標志代謝物。

2.4 基于靶向化合物相對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，是廣陳皮的主要藥效活性成分[5]。從成分-結構-藥效角度出發，預測了廣陳皮中黃酮類代謝物可能含有潛在的年份標志代謝物。為了挖掘黃酮類化合物的年份標志物。依據2.2 節中得到的63 種黃酮類靶向化合物的相對含量構建基于黃酮類靶向化合物的OPLS-DA 模型（圖3）。結果顯示，與圖2B 相比，此OPLS-DA 模型的組內差異更小，說明擴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分7Y 組與12Y 組的樣品，說明僅依靠63 種黃酮類靶向標志物難以區分廣陳皮的陳化年份。由此推測，僅以黃酮類化合物為靶向標志物，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對結果產生影響。因此，需要考慮靶向化合物的種類和數量，擴大代謝物范圍，從中挖掘潛在的年份標志代謝物。

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志代謝物，本研究在黃酮類靶向化合物基礎上增加31 種非黃酮類化合物，以擴大靶向化合物的覆蓋范圍。依據2.2 節中得到的94 種化合物相對含量構建黃酮類和非黃酮類化合物的OPLS-DA 模型（圖4A），結果表明，此模型的R2X 為0.80， R2Y 為0.96， Q2 為0.85，能有效區分3 個年份組的廣陳皮樣品。與OPLS-DA 模型（圖3）相比， OPLS-DA 模型（圖4A）能夠顯著區分7Y 組和12Y 組的樣品。此結果表明，基于黃酮類和非黃酮代謝物構建的OPLS-DA 模型更適用于篩選潛在的年份標志代謝物。進一步以7Y 組為基準，與12Y 組和17Y 組相比較（7Y vs 12Y、7Y vs 17Y），以OPLS-DA 模型中VIP 值gt;1 和p 值lt;0.05 為篩選標準，運用維恩圖并集分析，從94 種靶向化合物中挖掘出32 種潛在的年份標志代謝物（表1）。這些標志物包括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 種化合物是文獻報道的廣陳皮中潛在的年份標志代謝物[5，21]。

為驗證這32 種潛在的年份標志代謝物能否有效區分3 個年份組的廣陳皮樣品，以其為變量重新構建OPLS-DA 優化模型（圖4B）。此模型的R2X 為0.84， R2Y 為0.89， Q2 為0.78， 3 個數值均接近1，表明OPLS-DA 優化模型良好，與基于94 種靶向化合物的OPLS-DA 模型同樣能顯著區分3 個年份組樣品。此外，對模型進行200 次置換檢驗（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測能力。由此推測，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志代謝物，有望應用于廣陳皮的年份鑒別。

3 結論

本研究采用靶向質譜代謝組學結合OPLS-DA 分析方法對廣陳皮樣品中代謝物的注釋和年份進行了鑒別，并深入挖掘了廣陳皮潛在的年份標志代謝物。結果表明，基于廣陳皮中94 種黃酮類和非黃酮類化合物相對含量所構建的OPLS-DA 優化模型，可對3 個年份組的廣陳皮樣品進行準確的鑒別分析。在此基礎上，成功篩選出32 種化合物，并采用OPLS-DA 分析方法驗證這32 種潛在的年份標志代謝物可用于廣陳皮年份鑒別，結果準確可靠。其中，葒草素和野漆樹苷等24 種化合物是本研究中新發現的潛在的年份標志代謝物。本研究結果表明，基于靶向質譜代謝組學可望實現廣陳皮年份鑒別，有效篩選潛在的年份標志代謝物，拓展了靶向代謝組學的研究領域，為解決市場上廣陳皮年份鑒別的難題提供了技術參考，也為廣陳皮年份鑒別及標準化推廣提供了新思路。

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