Diese Studie basiert auf der ultra-hochleistungsflüssigkeitschromatographie-Quadrupol-Flugzeit-Tandem-Massenspektrometrie (UPLC-Q-TOF-MS/MS) in Kombination mit einer selbst erstellten Bibliothek chemischer Formeln und charakteristischer Fragment-Ionen. Unter Verwendung von NumPy-Matrixoperationen und Matplotlib-Plot-Techniken in Python wurde ein automatischer Abgleichalgorithmus für theoretische Werte charakteristischer Fragment-Ionen m/z entwickelt, der ein schnelles Screening und die automatische Analyse mehrerer Komponenten in orthopädischen Knochensplittern ermöglicht. Durch den Vergleich mit Standardproben und Literaturanalysen wurden die MS/MS-Spaltungsmuster der verschiedenen Komponenten eingehend untersucht. Mit dieser Methode wurden 77 Verbindungen in orthopädischen Knochensplittern identifiziert, darunter 28 Triterpene, 16 Saponine, 9 Aminosäuren, 9 Flavonoidglykoside, 6 Alkaloide, 6 Fettsäuren, 2 cyclische Etherterpene und 1 Pigment. Die Leistungsüberprüfung zeigte, dass die Nachweisrate des Python-Algorithmus 100 % beträgt, die relative Standardabweichung (RSD) unter 3,0 % liegt und die Fehlzuordnungsrate 2,5 % beträgt. Diese Studie kann wissenschaftliche Daten und technische Unterstützung für die Forschung zur pharmakologischen Basis und Qualitätsbewertung dieser chinesischen Arzneimittelkomposition liefern.

orthopädische Knochensplitter; ultrahochleistungsflüssigkeitschromatographie-Quadrupol-Flugzeit-Tandem-Massenspektrometrie;Python-Algorithmus; automatische Analyse der Bestandteile; Massenspektrometrie-Spaltungsmechanismus