Este estudio se basa en la cromatografía líquida ultraeficiente acoplada a espectrometría de masas en tándem de tiempo de vuelo con cuadrupolo (UPLC-Q-TOF-MS/MS), combinada con una biblioteca propia de fórmulas moleculares de componentes químicos y una biblioteca de iones fragmentarios característicos. Utilizando operaciones matriciales de NumPy y técnicas de visualización Matplotlib en Python, se desarrolló un algoritmo automático para la comparación de valores teóricos de iones fragmentarios característicos m/z, lo que permitió un cribado rápido y análisis automático de múltiples componentes en tabletas para reparación ósea. Combinando la comparación con estándares y análisis bibliográfico, se exploraron profundamente las reglas de fragmentación MS/MS de diversos componentes. Con este método, se identificaron 77 compuestos en las tabletas para reparación ósea, incluyendo 28 triterpenos, 16 saponinas, 9 aminoácidos, 9 glucósidos de flavonoides, 6 alcaloides, 6 ácidos grasos, 2 terpenoides éteres cíclicos y 1 componente pigmento. La validación del rendimiento mostró que el algoritmo de Python tiene una tasa de detección del 100%, una desviación estándar relativa (RSD) inferior al 3,0% y una tasa de falsos emparejamientos del 2,5%. Este estudio puede proporcionar datos científicos y soporte técnico para la investigación de la base material y la evaluación de calidad de esta fórmula de medicina tradicional china.

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