核磁共振（NMR）与液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）技术在天然产物分析中的互补性评估：以乳香树叶为例

《Metabolomics》：Complementarity assessment of NMR and LC-HRMS profiling in natural products: an application on mastic leaves

代谢组学在 punica lentiscus 叶片分析中评估NMR与LC-MS协同效应，结合无目标代谢组学与多维统计方法鉴定生物标志物。

　　

摘要

引言

代谢组学已被证明是天然产物领域中研究植物提取物和探索具有显著生物及药理特性的化合物的强大工具。为此，关于选择NMR还是LC-MS作为分析平台一直存在争议。Pistacia lentiscus L. var. Chia（乳香叶）是修剪过程中产生的农业废弃物，具有多种药理特性，但关于其植物化学成分的数据却非常有限。

研究目的

本研究的目的是评估这两种主要技术在天然产物研究中的互补性。作为案例研究，这种方法首次应用于P. lentiscus叶片的分析中。

方法

本研究开发了两种不同的非靶向分析方法，分别利用NMR和UPLC-HRMS对P. lentiscus叶片的代谢物谱进行详细分析。数据分析采用了多变量分析（MVA）以及其他统计工具，如统计总相关光谱法（STOCSY）和统计异谱法（SHY）。

结果与结论

在整个研究过程中，对这两种方法进行了比较，并强调了每种技术的优势，从而明确了这两种平台在天然产物分析中的协同作用。研究发现了一些与叶片分类相关的特定生物标志物。STOCSY和SHY在生物标志物的识别和结果解释方面发挥了重要作用。