来源：期刊VIP网 时间：
作者：张华;朱莹;刘静;叶远青;汪祺;李彦鹏;张媛;朱怀远;廖惠云;
单位：江苏中烟工业有限责任公司;江苏省烟草质量监督检测站;东南大学化学化工学院;
摘要：为客观评价国内外烟草提取物难挥发性成分，采用超高效液相色谱-四极杆轨道肼高分辨质谱仪（UPLC-Q-Orbitrap/HRMS）对典型烟草提取物样品难挥发性成分进行非靶向分析，并结合正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）和支持向量机（SVM）两种监督学习算法构建模型，探究国内外烟草提取物难挥发性成分的差异并比较其对产地的预测能力。结果表明：(1)从烟草提取物中鉴定得到14类共167种难挥发性成分，其中，黄酮类、有机酸类和萜类化合物的数量居前列，而酯类化合物相对较少。(2)利用构建的OPLS-DA模型，筛选出26个特征成分（VIP>1，且P<0.05），其中，DL-脯氨酸、芸香苷等11个成分在国内样品中的含量显著高于国外样品；而D-（+）-色氨酸、5-羟甲基糠醛等15个成分的含量分布则相反。使用该模型对国内外烟草提取物进行鉴别溯源，对单一提取物样品和香基模块样品的预测准确度分别为100.0%和67.5%。(3)构建SVM模型并对国内外烟草提取物进行预测，对单一提取物样品溯源鉴别的准确度可达100.0%，且对香基模块样品的预测准确度可达75.0%，整体上略好于OPLS-DA模型的预测效果。本研究结果丰富了烟草提取物组分构成的分析手段，可对国内外烟草提取物的鉴别、产地溯源和调香提供技术参考。
关键词：超高效液相色谱-四极杆轨道肼高分辨质谱;;烟草提取物;;难挥发性成分;;监督学习算法;;溯源鉴别
基金资助：中国烟草总公司科技项目“废次烟叶的渗透汽化提取分离耦合技术开发及规模化应用”(110202202024);; 江苏中烟工业有限责任公司科技创新项目“高分辨质谱分析常用天然植物提取物及其在仿香中的应用”(202410)
