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超高效液相色谱-高分辨质谱法检验4种酰胺类合成大麻素同分异构体
被引量：
2
1
作者
汤睿阳
王继芬
+3 位作者
肖婷月
覃仕扬
接昭玮
张傲林
《色谱》
CSCD
北大核心
2024年第1期84-91,共8页
同分异构现象在合成大麻素中普遍存在,因其结构与性质上的差异并不显著,当同时存在时分离鉴定较为困难,为公安实践中合成大麻素的检验鉴定带来了一定的挑战。本研究利用超高效液相色谱-高分辨质谱技术(UHPLC-HRMS)建立了5F-EMB-PICA与5F...
同分异构现象在合成大麻素中普遍存在,因其结构与性质上的差异并不显著,当同时存在时分离鉴定较为困难,为公安实践中合成大麻素的检验鉴定带来了一定的挑战。本研究利用超高效液相色谱-高分辨质谱技术(UHPLC-HRMS)建立了5F-EMB-PICA与5F-MDMB-PICA、ADB-BINACA与AB-PINACA这2对酰胺类合成大麻素同分异构体的检验方法。选用Hypersil GOLD C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.9μm)进行UHPLC分离,以含0.1%甲酸的甲醇溶液和含10 mmol/L甲酸铵的0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱。高分辨质谱采用一级质谱全扫描/数据依赖二级质谱扫描(Full MS/dd-MS^(2))进行检验。结果表明,采用上述仪器条件,能够实现4种合成大麻素同分异构体的分离分析,5F-EMB-PICA和5F-MDMB-PICA的分离度为2.06,ADB-BINACA和AB-PINACA的分离度为1.22,均达到了有效分离的目的。研究进一步开展了方法学指标考察,5F-EMB-PICA、5F-MDMB-PICA、ADB-BINACA和AB-PINACA这4种酰胺类合成大麻素同分异构体的线性关系均较好,相关系数(R^(2))均大于0.99。毛发中4种合成大麻素的基质效应范围为88.67%~111.76%,回收率为96.23%~105.11%,日内、日间精密度(RSD)均小于10%。使用本研究建立的检验方法鉴别案件检材,在毛发检材中检出了AB-PINACA,含量为0.73μg/g;在烟丝检材中检出了5F-MDMB-PICA,含量为11.3 mg/g。研究结果表明所建方法可应用于公安机关对实际案件检材的检验,可为合成大麻素同分异构体的检验鉴定提供方法参考与思路借鉴。
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关键词
超高效液相色谱-高分辨质谱
合成大麻素
同分异构体
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职称材料
分子光谱技术结合深度学习模型识别食用植物油种类
被引量：
1
2
作者
汤睿阳
王继芬
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期116-121,共6页
为实现对食用植物油的快速无损识别,采用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱获取10种食用植物油样本的340份谱图数据,经过预处理消除光谱数据中的噪声与背景干扰,通过主成分分析降维特征提取3个主成分,在此基础上构建KNN模型与基于SSA算法...
为实现对食用植物油的快速无损识别,采用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱获取10种食用植物油样本的340份谱图数据,经过预处理消除光谱数据中的噪声与背景干扰,通过主成分分析降维特征提取3个主成分,在此基础上构建KNN模型与基于SSA算法优化的BP神经网络模型,对植物油种类进行识别并对识别效果进行比较。结果表明:KNN模型的识别准确率可达97.7%;基于SSA算法优化的BP神经网络分类效果最佳,识别准确率达100%,而传统BP神经网络模型识别准确率仅为87.6%。综上,建立的分子光谱技术结合深度学习模型识别食用植物油种类的新方法,实现了对食用植物油种类的准确识别。
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关键词
食用植物油
分子光谱
深度学习
种类识别
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职称材料
题名
超高效液相色谱-高分辨质谱法检验4种酰胺类合成大麻素同分异构体
被引量：
2
1
作者
汤睿阳
王继芬
肖婷月
覃仕扬
接昭玮
张傲林
机构
中国人民公安大学侦查学院
北京市公安司法鉴定中心
出处
《色谱》
CSCD
北大核心
2024年第1期84-91,共8页
基金
中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(2023SYL06)。
文摘
同分异构现象在合成大麻素中普遍存在,因其结构与性质上的差异并不显著,当同时存在时分离鉴定较为困难,为公安实践中合成大麻素的检验鉴定带来了一定的挑战。本研究利用超高效液相色谱-高分辨质谱技术(UHPLC-HRMS)建立了5F-EMB-PICA与5F-MDMB-PICA、ADB-BINACA与AB-PINACA这2对酰胺类合成大麻素同分异构体的检验方法。选用Hypersil GOLD C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.9μm)进行UHPLC分离,以含0.1%甲酸的甲醇溶液和含10 mmol/L甲酸铵的0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱。高分辨质谱采用一级质谱全扫描/数据依赖二级质谱扫描(Full MS/dd-MS^(2))进行检验。结果表明,采用上述仪器条件,能够实现4种合成大麻素同分异构体的分离分析,5F-EMB-PICA和5F-MDMB-PICA的分离度为2.06,ADB-BINACA和AB-PINACA的分离度为1.22,均达到了有效分离的目的。研究进一步开展了方法学指标考察,5F-EMB-PICA、5F-MDMB-PICA、ADB-BINACA和AB-PINACA这4种酰胺类合成大麻素同分异构体的线性关系均较好,相关系数(R^(2))均大于0.99。毛发中4种合成大麻素的基质效应范围为88.67%~111.76%,回收率为96.23%~105.11%,日内、日间精密度(RSD)均小于10%。使用本研究建立的检验方法鉴别案件检材,在毛发检材中检出了AB-PINACA,含量为0.73μg/g;在烟丝检材中检出了5F-MDMB-PICA,含量为11.3 mg/g。研究结果表明所建方法可应用于公安机关对实际案件检材的检验,可为合成大麻素同分异构体的检验鉴定提供方法参考与思路借鉴。
关键词
超高效液相色谱-高分辨质谱
合成大麻素
同分异构体
Keywords
ultra-high performance liquid chromatography-high resolution mass spectroscopy(UHPLC-HRMS)
synthetic cannabinoids(SCs)
isomers
分类号
O658 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
分子光谱技术结合深度学习模型识别食用植物油种类
被引量：
1
2
作者
汤睿阳
王继芬
机构
中国人民公安大学侦查学院
出处
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期116-121,共6页
文摘
为实现对食用植物油的快速无损识别,采用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱获取10种食用植物油样本的340份谱图数据,经过预处理消除光谱数据中的噪声与背景干扰,通过主成分分析降维特征提取3个主成分,在此基础上构建KNN模型与基于SSA算法优化的BP神经网络模型,对植物油种类进行识别并对识别效果进行比较。结果表明:KNN模型的识别准确率可达97.7%;基于SSA算法优化的BP神经网络分类效果最佳,识别准确率达100%,而传统BP神经网络模型识别准确率仅为87.6%。综上,建立的分子光谱技术结合深度学习模型识别食用植物油种类的新方法,实现了对食用植物油种类的准确识别。
关键词
食用植物油
分子光谱
深度学习
种类识别
Keywords
edible vegetable oil
molecular spectroscopy
deep learning
type recognition
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超高效液相色谱-高分辨质谱法检验4种酰胺类合成大麻素同分异构体
汤睿阳
王继芬
肖婷月
覃仕扬
接昭玮
张傲林
《色谱》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
分子光谱技术结合深度学习模型识别食用植物油种类
汤睿阳
王继芬
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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