申请/专利权人：赣江中药创新中心

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117929572A

主分类号：G01N30/02

分类号：G01N30/02;G01N30/06;G01N30/72;G01N30/86;G16C20/64;G16C20/90

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种计算机辅助液相色谱‑高分辨质谱多维目标馏分导向制备的方法，涉及分析化学及天然化合物制备领域，该方法充分利用采集的质谱信息，通过计算机程序自动化实现馏分扣空白、化合物质量预估、新化合物预测、可制备化合物筛选及去重、馏分分类和可制备馏分分级，快速实现大量制备馏分分类，制备目标定位，提高制备药材中化合物分离纯化的效率。

主权项：1.一种计算机辅助液相色谱-高分辨质谱多维目标馏分导向制备的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对制备药材进行多维分离纯化，获取多个制备馏分；S2：采用液相色谱-高分辨质谱仪对S1中的多个制备馏分和空白样本进行数据采集，获得原始数据；S3：对原始数据进行数据预处理，获得多个制备馏分的高分辨质谱数据集，具体包含馏分名称、物质质荷比、精确质量数、保留时间、峰面积、相对峰面积百分比和峰宽的CSV文本格式文件；S4：根据质量数偏差、保留时间偏差和峰面积阈值，对S3所得的多个制备馏分的高分辨质谱数据集进行扣除空白，然后重新计算每个制备馏分中化合物的相对峰面积百分比；S5：基于S4所得的每个制备馏分中化合物的相对峰面积百分比，根据馏分质量和预估的制备回收率，预测每个制备馏分中的化合物质量；S6：建立制备药材明确已有的化合物数据库，将S4所得的扣除空白的精确质量数与所述化合物数据库中的精确质量数进行匹配，预测馏分中化合物的类型；S7：根据S5所得的化合物质量阈值，筛选可制备预选化合物，再对可制备预选化合物进行干扰峰判断，剔除每个馏分中不易制备的化合物，挑选出每个馏分中可制备化合物；S8：对S7获得的可制备化合物，进行不同馏分间的相同化合物去重，筛选出每个馏分中优先制备的化合物；S9：根据S4和S7所得的结果，根据每个馏分中化合物的最大峰面积百分比和每个馏分中可制备化合物的个数，将馏分划分为纯化合物馏分、可制备馏分、不制备馏分；S10：根据S6和S8获得的结果，对化合物的不同类型赋予权重，计算可制备化合物的化合物分数、可制备馏分的馏分分数，根据馏分分数大小对制备馏分进行等级划分，筛选出优先制备的馏分。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 赣江中药创新中心 一种计算机辅助液相色谱-高分辨质谱多维目标馏分导向制备的方法

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