Данное исследование основано на сверхвысокоэффективной жидкостной хроматографии-четырёхполюсном летучем времени тандемной масс-спектрометрии (UPLC-Q-TOF-MS/MS), с использованием созданной собственной библиотеки молекулярных формул и характерных ионов фрагментов. Применяя матричные операции NumPy и графические технологии Matplotlib в Python, была разработана система автоматического сопоставления теоретических значений m/z характерных ионов фрагментов, что позволило быстро проводить скрининг и автоматический анализ многокомпонентного состава в травматологических пластинах. Комбинируя сравнение с эталонами и литературный анализ, подробно изучены закономерности раздробления MS/MS различных компонентов. С помощью данного метода в травматологических пластинах было идентифицировано 77 соединений, включая 28 тритерпенов, 16 сапонинов, 9 аминокислот, 9 флавоноидных гликозидов, 6 алкалоидов, 6 жирных кислот, 2 циклоэтирных терпенгликозида и 1 пигмент. Верификация показала, что уровень обнаружения данного алгоритма на Python составляет 100%, относительное стандартное отклонение (RSD) менее 3,0%, а уровень ложных совпадений — 2,5%. Это исследование может предоставить научные данные и техническую поддержку для изучения фармакологической основы и оценки качества этой традиционной китайской лекарственной композиции.

травматологические пластины;сверхвысокоэффективная жидкостная хроматография-четырёхполюсная тандемная масс-спектрометрия;алгоритм Python;автоматический анализ компонентов;механизм раздробления масс-спектра