基于UHPLC-Q-Exactive Orbitrap HRMS 技術結合化學計量學方法的不同干燥處理杜仲葉成分分析

李淑芳，王會鋒，郝學飛，胡永建，李圓圓，馬風蓮，馮書惠，楊亞琴，于永杰

（1.河南省農業科學院農產品質量安全研究所，河南 鄭州 450002；2.寧夏醫科大學 藥學院，寧夏 銀川 750004）

杜仲葉（Eucommiae Folium）為杜仲科植物杜仲（Eucommia ulmoides Oliv.）的干燥葉，由《中華人民共和國藥典》（2005 年版）首次收載并以綠原酸的含量為其質量控制指標［1］。與杜仲皮類似，杜仲葉富含環烯醚萜類、有機酸類、黃酮類、木質素類等活性成分，具有降壓、降脂、降糖、保肝、消炎殺菌、抗氧化、抗疲勞、抗骨質疏松等多種藥理作用和保健價值［2-7］。杜仲葉的再生能力強，易于采集，可作為杜仲皮的替代資源，具有廣闊的應用前景。杜仲葉作為傳統“既是食品又是中藥材”的物質，已開發出杜仲茶、復合飲料、保健食品、飼料添加劑等多種功能性產品［2-4］。新鮮杜仲葉不便長時間保存，采收后需進行干燥處理。目前，杜仲葉常用的干燥處理方式主要有陰干、曬干、低溫烘干、炒制等傳統方法，以及熱風干燥、遠紅外干燥、微波干燥和冷凍干燥等現代干燥方法［8-12］。干燥處理是影響杜仲葉化學成分含量，決定其藥用品質及經濟價值的關鍵因素之一。開展不同干燥處理杜仲葉中的化學成分差異研究對于杜仲葉的深度開發和質量控制具有重要意義。

現有針對不同干燥方法影響杜仲葉質量的研究工作［8-12］通常以綠原酸、京尼平苷酸、京尼平苷、總黃酮等功能成分的含量作為評價依據。如陳書明等［8］采用曬干、陰干、熱風干燥、超聲與熱風結合干燥、遠紅外及微波干燥6 種方法對杜仲葉進行干燥，以綠原酸、總黃酮、總多酚、總多糖的含量為指標比較6種方法的效果。嚴瑞娟等［12］采用5種初加工方式（蒸制、燙制、炒制、烘制、微波制）對杜仲葉處理后再進行陰干，通過指紋圖譜、綠原酸及京尼平苷酸的含量比較分析不同初加工方式對杜仲葉品質的影響。杜仲葉成分復雜，僅采用少量成分或利用指紋圖譜進行質量評價存在局限性，亟待建立基于杜仲葉化學成分物質基礎的分析手段及評價模式。

代謝組學表征生物體整體功能狀態的特點與中藥多組分協同作用的整體性特點相吻合，已廣泛應用于藥用植物質量控制及其物質基礎分析等研究領域。超高效液相色譜-高分辨質譜分析技術（UHPLC-HRMS）為海量代謝物信息提供了高精度分析工具平臺，在非靶向代謝組學研究中扮演著重要角色。目前，已有文獻［13-16］基于UHPLC-HRMS的非靶向代謝組學技術對杜仲產品中的化學成分開展研究。如Liu 等［13］采用基于超高效液相色譜-四極桿-飛行時間質譜（UPLC-Q-TOF MS）平臺的非靶向代謝組學與基于超高效液相色譜串聯四極桿質譜（UPLC/QDa）平臺的選擇性檢測相結合的策略對杜仲（皮、葉、花、籽）相關原料及產品進行差異分析與鑒別，多元統計分析結果揭示25 種差異性成分可用于不同部位的判別，并選出8 種成分用于UPLC/QDa 系統定量分析。Chen 等［14］采用基于UHPLC-Q-TOF MS的非靶向代謝組學技術與多元統計分析相結合揭示杜仲不同組織（葉、皮、籽）的代謝物差異與相關性。結果表明，杜仲葉代謝物組成與樹皮相似，但不同組織間存在顯著差異。嚴穎等［15］利用液相色譜-串聯三重四極桿飛行時間高分辨質譜法（LC-Triple TOF MS/MS）結合多元統計分析開展了杜仲、杜仲葉與杜仲雄花的成分差異及變化研究。申夢園等［16］通過超高效液相色譜-四極桿-靜電場軌道阱高分辨質譜（UPLC-Q-Orbitrap HRMS）與化學模式識別技術結合對喬林與葉林2種栽培方式的杜仲葉進行次生代謝產物差異分析?；赨HPLC-HRMS 的非靶向代謝組學技術顯示出強大的成分分析潛力，然而在進行復雜植物樣本分析時，仍面臨著如何實現高效率、高通量、智能化地提取與識別化合物信息等難題［17］。AntDAS［18-19］為近期發表的非靶向代謝組學數據自動化分析處理軟件，具有準確提取與解析提取離子色譜圖（EIC）、化合物鑒定、多樣本批處理及化學計量學分析等功能，為復雜植物樣本UHPLC-HRMS 數據提供了新的分析工具。本研究以杜仲初生嫩葉為研究對象，通過基于液質聯用的非靶向代謝組學技術結合化學計量學自動化分析軟件AntDAS-LCHRMS 對不同干燥處理獲得的杜仲葉中的差異性化合物進行分析。使用層次聚類分析（HCA）、主成分分析（PCA）、熱圖分析等方法對不同干燥處理的杜仲葉樣本進行判別分析，評價了不同干燥處理杜仲葉的化學物質基礎差異，以期為杜仲葉產品綜合開發和資源利用提供科學依據。

1 實驗部分

1.1 儀器與試劑

Ultimate 3000 超高效液相色譜-Q Exactive-Orbitrap 靜電場軌道阱高分辨質譜聯用儀（美國賽默飛世爾科技公司）；Eppendorf 5810 R 型臺式高速大容量冷凍離心機（德國艾本德公司）；KQ-500DE 型臺式數控超聲波清洗器（江蘇昆山市超聲儀器有限公司）；久品JP-300C型高速多功能粉碎機（浙江永康市久品工貿有限公司）；Sartorius BS224S 電子天平（賽多利斯科學儀器（北京）有限公司）；Axygen 2 mL 離心管（愛思進生物技術（杭州）有限公司）；Aibensen MixOne 數顯漩渦振蕩器（合肥艾本森科學儀器有限公司）；Milli-Q Synthesis超純水系統（德國默克公司）。

甲醇（質譜純）、乙腈（色譜純）及甲酸（98%~100%，質譜純）購自德國Merck 公司。實驗用水為超純水（經Milli-Q Synthesis 超純水系統獲得）。賴氨酸、谷氨酸、精氨酸、苯丙氨酸、色氨酸等標準品（純度均為99%）均購于Sigma-Aldrich公司。腺苷（≥99.9%）、鳥苷（≥93.2%）、蔗糖（≥99.8%）、腺苷酸（≥98%）購自CATO Research Chemicals Inc.。維生素B5（≥99.5%）、兒茶素（≥98.56%）購自Stanford Analytical Chemicals Inc.。阿魏酸（≥99%）及維生素B2（≥98.2%）購自中國食品藥品檢定研究院。表兒茶素（≥98.01%）、原花青素B1（≥95.86%）及原花青素B2（≥97.06%）等標準品購自四川省維克奇生物科技有限公司。秦皮乙素（≥98%）、對香豆酸（≥99.9%）、丁香脂素二葡萄糖苷（≥98%）、蘋果酸（≥98.2%）、檸檬酸（98.9%）、原兒茶酸（≥98%）、綠原酸（≥99.39%）、異綠原酸A（≥98%）、咖啡酸（≥99.7%）、桃葉珊瑚苷（≥98%）、京尼平苷酸（≥98%）、京尼平苷（≥98%）、車葉草苷酸（≥99.6%）、車葉草苷（≥98%）、蘆?。ā?8%）、山奈酚（≥98%）、金絲桃苷（≥99.8%）、異槲皮苷（≥98%）、煙花苷（≥98%）、紫云英苷（≥98%）、槲皮苷（≥98.63%）、圣草酚（≥98%）、槲皮素（≥98%）、柚皮素（≥98%）等標準品購自上海源葉生物科技有限公司。

1.2 樣本采集與制備

杜仲葉新鮮樣本為初生嫩葉，取自河南省鄭州市新密地區（北緯34°35'35"，東經113°10'1"）20 年樹齡的杜仲樹植株，取樣日期為2022 年4 月1 日。將杜仲葉新鮮樣本平均分成4 份，分別以凍干（G1：將樣本置于SCIENTZ-18N/C型冷凍干燥機（寧波新芝生物科技股份有限公司），-50 ℃凍干）、熱泵烘干（G2：將樣本置于天赫偉業WKD430N 型熱泵干燥箱（河南天赫偉業能源科技有限公司），50 ℃烘干）、電熱烘干（G3：將樣本置于DHG-9030A型電熱恒溫鼓風干燥箱（上海一恒科學儀器有限公司），50 ℃烘干）以及曬干（G4：將樣本置于托盤放在陽光直射處晾干）4種干燥處理方式制成干燥葉，每種干燥處理設8 個重復，共32 個樣本。將不同干燥處理獲得的杜仲葉樣本研磨成粉，并于-80 ℃避光保存。從32份杜仲葉粉末樣本各取出0.5 g，混合均勻制備成質量控制樣本（QC）。圖1為不同干燥處理獲得杜仲葉樣本的分析流程。

1.3 樣本分析

通過比較不同前處理及儀器條件下得到的峰數量、峰面積及一級、二級質譜數信息，優化得到樣本前處理、液相色譜條件及質譜條件。

1.3.1 樣本前處理稱取20.0 mg杜仲葉樣本于2 mL離心管，加入1.5 mL 80%甲醇-水提取溶劑，充分渦旋2 min 后于室溫下超聲提取30 min，以12 000 r/min 離心10 min。上清液轉移至色譜瓶中用于高分辨質譜分析。

1.3.2 UHPLC-HRMS 儀器分析條件液相色譜條件：進樣量：2 μL；Agilent ZORBAX SB-C18色譜柱（2.1 mm×100 mm，1.8 μm，美國安捷倫科技有限公司）；柱溫：40 ℃；流速：0.2 mL/min；流動相：A相為水（含0.1%甲酸），B相為乙腈（含0.1%甲酸）；梯度洗脫程序：0~1 min，5%~8% B；1~7 min，8%~12% B；7~13 min，12%~20% B；13~20 min，20%~35% B；20~24 min，35%~55% B；24~25 min，55%~97% B；25~30 min，97%~100% B；30~35 min，100% B；35~35.5 min，100%~5% B。后運行4.5 min。

質譜條件：離子傳輸毛細管溫度為320 ℃。電噴霧離子源（ESI源），分別在正離子（ESI+）、負離子（ESI-）掃描模式運行。噴霧電壓為3 500 V（ESI+）、3 000 V（ESI-）。鞘氣和輔助氣均為氮氣，流速分別為30 arb、10 arb（ESI+）；35 arb、16 arb（ESI-）。采用FULL MS/DD-MS2（TOP4）模式進行數據采集。一級質譜掃描范圍為120~1 000 Da。一級、二級質譜分辨率分別為35 000 FWHM、17 500 FWHM。兩級質譜的自動增益控制（AGC）均為5e6。一級、二級質譜的最大注入時間分別為100 ms、25 ms。二級碎裂方式選擇高能碰撞誘導裂解（HCD）模式，碰撞能量為20 eV，隔離窗口為0.4 Da，動態排除時間為4.5 s。

1.4 數據處理

采用Xcalibar（美國賽默飛世爾科技公司）完成UHPLC-HRMS 原始數據的采集。將數據文件導入AntDAS-LCHRMS 分析軟件，自動實現EIC 峰構建、峰提取、峰對齊、峰注釋、化合物注冊等，最終獲得EIC 峰面積×化合物樣本的化合物信息列表。借助于方差分析（ANOVA）、層次聚類分析（HCA）和主成分分析（PCA）等化學計量學分析方法對上述化合物信息進行數據處理，得到具有差異性的化合物質譜譜圖。將其與第三方公開的數據庫（http：//prime.psc.riken.jp/compms/msdial/main.html）進行比對實現化合物的鑒別。其中，部分化合物使用對照品進一步得到驗證。此外，對差異性化合物進行熱圖分析以評價不同干燥處理杜仲葉中的化學成分變化。

2 結果與討論

圖2 為4 種不同干燥處理杜仲葉樣本的總離子流色譜（TIC）圖。由圖可見，在正、負離子模式下均能夠采集到杜仲葉樣本中豐富的化學物質信息，在整個流出范圍內TIC 峰的分離效果良好。然而，僅從TIC 色譜圖上看，不同干燥處理下的杜仲葉無顯著差異。因此，借助于代謝組學數據解析工具對獲得的高通量數據進一步挖掘非常必要。將儀器采集的UHPLC-HRMS 原始數據直接導入AntDASLCHRMS 進行色譜峰的自動化提取。以正離子模式下的QC 樣本為例，圖3 給出了AntDAS-LCHRMS 軟件平臺的數據分析過程。

圖2 不同干燥處理杜仲葉樣本在正離子模式（A）與負離子模式（B）的總離子流色譜圖Fig.2 TIC chromatograms of E. ulmoides Oliv. leaves in various drying treatments under the positive mode（A） and negative mode（B）

圖3 利用AntDAS-LCHRMS進行UHPLC-HRMS數據分析示例Fig.3 Illustration of UHPLC-HRMS data analysis by AntDAS-LCHRMS

2.1 AntDAS-LCHRMS平臺中化合物色譜峰的自動化提取

AntDAS-LCHRMS 可以完成所有EIC 峰提取及其m/z值的精確注釋，進而識別［M+H］+、［M-H］-、［M+Na］+、［M-H2O+H］+、［M+FA-H］-等。利用AntDAS-LCHRMS 提取其中一個EIC（m/z291.088 8 Da）下所有色譜峰的示例見圖3A。經解析提取1 個信號強度高的色譜峰（8 號）、2 個信號較高的色譜峰（2號、9號）和8個強度較低的色譜峰，共11個色譜峰。圖3A（a）為4個強度較低的色譜峰（3~6號）的局部放大圖，展示了AntDAS-LCHRMS 能夠有效識別化合物信息，實現EIC 中色譜峰的高質量提取。提取EIC 對應的化合物注冊表信息見圖3B。利用AntDAS-HRMS 分別對不同干燥處理的杜仲葉樣本在正、負離子模式下的數據進行分析，可獲得兩個大小分別為16 980 × 37（ESI+）和8 823× 37（ESI-）的化合物信息列表。信息表示EIC 峰數量分別為16 980 和8 823，樣本數量為37（即不同干燥處理的杜仲葉樣本32個和QC樣本5個）。

AntDAS-LCHRMS 的數據分析性能通過QC 樣本進行了統計研究。通過計算各EIC 峰面積的相對標準偏差（RSD），在正、負離子模式下分別對5 個QC 樣本進行評估，結果如圖4 所示。由圖可見，正離子模式下，RSD 小于等于20%和30%的色譜峰數量分別為7 852 個和8 889 個，分別占總峰數量的46.2%和52.3%。負離子模式下，RSD小于等于20%和30%的色譜峰數量分別為4 632個和5 025個，分別占總峰數量的52.5%和57.0%。即使在RSD 低于10%的水平下，正、負離子模式下的峰數量分別達到總峰數量的22.9%和31.9%，表明該方法穩定可靠。負離子模式盡管在總峰數量上略低，但從RSD來看數據質量略優于正離子模式。

圖4 基于質控樣本的色譜峰面積相對標準偏差Fig.4 The relative standard deviations of chromatographic peak area based on QC samples

2.2 化合物鑒定

當同時分析多個樣本時，AntDAS-LCHRMS 能夠識別屬于同一個化合物的源內碎片離子，并實現多樣本信息的整合，給出化合物的一級（MS1）、二級（MS/MS）質譜譜圖，與標準譜圖比對可實現化合物鑒定。圖3C 以兒茶素為例展示了基于AntDAS-LCHRMS 的化合物鑒別過程。通過AntDAS-LCHRMS解析對應圖3A 中正離子模式下m/z291.088 7 Da 的注冊化合物（#8），獲得的EIC 峰有m/z123.045 5、139.040 4、147.045 5、165.056 3、207.067 3、273.078 0、291.088 7 等。AntDAS-LCHRMS 能夠通過EIC 峰形（圖3D）相似度計算來判別這些碎片離子是否來自同一成分，并完成化合物的質譜譜圖構建（圖3C）。由圖可知，母離子為m/z291.088 7（［M+H］+），該離子斷裂后主要形成m/z139.040 4、123.045 5、147.045 5、207.067 3等碎片離子。將MS1、MS/MS譜圖與第三方標準譜庫中的譜圖進行比對，化合物鑒定結果為兒茶素，其MS1、MS/MS的匹配度分別為0.962 3、0.998 1。

2.3 不同干燥處理杜仲葉樣本的HCA和PCA分析

在AntDAS-LCHRMS平臺中分別完成正、負離子模式下采集的UHPLC-HRMS原始數據分析后，對所獲得的色譜峰注冊表進行ANOVA 分析，得到不同干燥處理的杜仲葉樣本中具有顯著性差異的色譜峰，正離子模式下有6 253 個，負離子模式下有3 878 個?；诤Y選出的所有差異性色譜峰，分別在兩種模式下對不同干燥處理的杜仲葉樣本進行HCA 和PCA 分析，如圖5 所示。HCA 分析結果（圖5A1、B1）顯示，4 種干燥處理的杜仲葉樣本聚類效果明顯，各成一類。其中，凍干、熱泵烘干、曬干3 種方式更為相似。PCA 分析結果（圖5A2、B2）中前兩個主成分代表了樣本中約70%的信息。樣本分布表明不同干燥處理的杜仲葉樣本分別聚成一類，各類之間的分布距離存在明顯不同，其中凍干、熱泵烘干、曬干3種干燥處理的杜仲葉樣本距離較為接近，電熱烘干與其它處理距離較遠。圖5表明，不同干燥處理的杜仲葉樣本在正、負離子模式下的HCA和PCA 分析結果一致，凍干、熱泵烘干、曬干整體上更為接近，與電熱烘干存在較大差異。

圖5 不同干燥處理杜仲葉樣本的HCA（A1、B1）和PCA（A2、B2）分析結果Fig.5 HCA（A1，B1） and PCA（A2，B2） analysis results of E. ulmoides Oliv. leaves in various drying treatments

2.4 不同干燥處理的杜仲葉樣本中差異性化合物及其含量變化

基于“2.2”所述化合物鑒定流程，本研究融合正、負離子模式的識別結果共鑒定出71 種差異性化合物（見表1），進一步通過標準品驗證可確定40 種化合物。其中，正離子模式下識別出59 種化合物，經驗證的化合物為34 種，負離子模式下識別出56 種化合物，經驗證的化合物為29 種。正、負離子模式均識別出的化合物有44種，其中有25種經過標準品驗證。識別的化合物類別包括有機酸、環烯醚萜、黃酮、氨基酸、核苷、維生素、糖、木質素及香豆素類等，各類別化合物數量如圖6 所示。識別的黃酮類物質數量在正離子模式下多于負離子模式，識別的有機酸類物質數量在負離子模式下多于正離子模式。正、負離子模式下的化合物鑒定可以同時利用兩種模式下各自的優勢，將碎片離子融合交叉驗證避免錯誤匹配，有效提高了化合物識別能力，增加了匹配結果的可信度。

表1 AntDAS-LCHRMS鑒定的不同干燥處理杜仲葉中的差異性化合物Table 1 The significant differential compounds in E. ulmoides Oliv. leaves from various drying treatments identified by AntDAS-LCHRMS

圖6 利用AntDAS-LCHRMS鑒定差異性化合物的數量Fig.6 The numbers of identified significant differential compounds by AntDAS-LCHRMS

根據識別的差異化合物的相對豐度，分別在正、負離子模式下進行熱圖分析（見圖7）。結果表明，不同干燥處理杜仲葉樣本中的化合物含量差異明顯，整體上兩種模式下的化合物均聚為兩大組別。正離子模式下，圖7A 中前33 種物質聚為一組，整體趨勢為電熱烘干含量較高，凍干、熱泵烘干次之，曬干處理下含量最低；其余26種物質聚為一組，整體趨勢為凍干含量較高，熱泵烘干、曬干次之，電熱烘干處理下含量最低。負離子模式下，圖7B 中前25 種物質聚為一組，整體趨勢為電熱烘干含量較高，凍干、熱泵烘干及曬干含量較低；其余31種物質聚為一組，凍干、熱泵烘干及曬干含量較高，電熱烘干含量較低。上述趨勢與HCA 和PCA 分析結果一致。其中，維生素B5、谷氨酸、阿魏酸、綠原酸、異綠原酸、咖啡酸以及車葉草苷、京尼平苷酸、原花青素B2、蘆丁、金絲桃苷、柚皮素等化合物在凍干下含量較高。車葉草苷酸、桃葉珊瑚苷、異槲皮苷、煙花苷、紫云英苷、槲皮苷、圣草酚、山奈酚、鳥苷、腺苷等化合物在電熱烘干下含量最高。蔗糖、甲硫腺苷、原花青素B1、櫻桃苷、木犀草素-4'-O-葡萄糖苷等在熱泵烘干下含量最高。賴氨酸、精氨酸、苯丙氨酸、色氨酸、異綠原酸A、京尼平苷等化合物在曬干下含量最高?；衔锖孔兓c樣本在干燥過程的暴露時間、干燥溫度及干燥速度有關，凍干及曬干對溫度敏感的有機酸、維生素、氨基酸等成分的影響較小。研究表明，植物中黃酮類化合物在植物體內的生物合成和代謝受多個酶的控制，如苯丙氨酸解氨酶（PAL）及查耳酮合成酶（CHS）的調控，較高的溫度可使酶失活，從而減少黃酮類成分的降解［20］。推測可能是電熱烘干溫度高且干燥速度較快，易使杜仲葉中的酶失活，所以在黃酮類物質的積累上有較好保留。而曬干與其他干燥處理相比，溫度條件對酶活性更為友好，黃酮類成分更易分解，含量相對略低。

正、負離子模式下均準確識別并經過標準品驗證的25 種化合物，按類別包括糖類1 種、氨基酸類2 種、核苷類2 種、維生素類1 種、有機酸類2 種、環烯醚萜類5 種、黃酮類12 種。圖8 為經標準品驗證的差異性化合物在不同干燥處理杜仲葉中各類別物質的含量分布情況。該圖清晰地展示了各類化合物在正、負離子模式下的響應以及不同干燥處理中的變化。從不同離子模式看，正離子模式下響應較高的物質為糖類、氨基酸類、核苷類、維生素類化合物；負離子模式下響應較高的物質包括有機酸類、環烯醚萜類、黃酮類化合物。該結果可為靶向分析時選擇合適的離子模式提供指導。從不同干燥處理的樣本變化看，各干燥處理樣本在正、負離子模式下的含量變化趨勢一致。維生素類物質在凍干樣本中含量最高，在熱泵烘干樣本中含量最低。氨基酸類物質在曬干樣本中含量最高，在電熱烘干樣本中含量最低。環烯醚萜類、有機酸類、糖類等物質在熱泵烘干時含量最高，凍干與熱泵烘干含量比較接近，電熱烘干下含量最低。核苷類、黃酮類物質在電熱烘干處理下含量最高。黃酮類物質在凍干、熱泵烘干及曬干中差異較小，略低于電熱烘干。

圖8 驗證的差異性化合物在不同干燥處理杜仲葉中的峰面積分布Fig.8 Peak areas distribution of the confirmed significant differential compounds in E. ulmoides Oliv. leaves from various drying treatments

通過化學計量學數據分析軟件AntDAS-LCHRMS 結合液質聯用技術對不同干燥處理的杜仲葉進行非靶向代謝組學分析，能夠準確識別杜仲葉樣本中的化合物，有效區分不同干燥處理下的杜仲葉樣本。綜合利用正、負離子模式下的數據信息，提高了化合物識別能力和準確度，為杜仲葉的成分分析提供了新的研究思路。

3 結 論

本文提出基于UHPLC-Q-Exactive Orbitrap HRMS 的非靶向代謝組學技術結合數據自動解析軟件AntDAS-LCHRMS用于4種不同干燥處理杜仲葉樣本中的化合物分析，評價了不同干燥處理對杜仲葉中化學物質基礎及特定活性成分保留的影響。借助該策略最終鑒別出不同干燥處理下具有顯著性差異的71種化合物，其中40種化合物經過標準品驗證。綜合正、負離子模式結果，氨基酸類物質在曬干處理下含量高，環烯醚萜類、有機酸類、糖類等物質在凍干及熱泵烘干處理下含量較高，核苷類、黃酮類物質在電熱烘干處理下含量較高，黃酮類物質在凍干、熱泵烘干及曬干中差異較小。本研究不僅為不同干燥處理的杜仲葉化學成分分析及其精深加工提供科學依據，同時表明AntDAS-LCHRMS 可為其他藥用植物干燥加工品質的評價提供新的手段。