人體毛發(fā)中常見毒品及其代謝物的超高效液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜法檢驗和統(tǒng)計分析
發(fā)布時間：2021-01-18 07:19
建立了一種高動能研磨結(jié)合超高液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（UPLC-MS/MS）法快速檢驗毛發(fā)中常見毒品及其代謝物的方法�？疾炝颂崛┓N類及研磨方式等因素對檢驗結(jié)果的影響,確定了最佳實驗方法,20 mg頭發(fā)置于專用研磨管內(nèi),加入1 mL甲醇,振蕩混勻,在3000 r/min的頻率下研磨3 min,超聲2 h,離心過膜進樣。毛發(fā)中7種毒品及其代謝物含量在0. 05～5 ng/mg的范圍內(nèi)線性關(guān)系良好,相關(guān)系數(shù)r均大于0. 99,回收率在63. 1%～99. 5%之間,最小檢出限5 pg/mg,能夠滿足基層公安工作需要。通過分析上百份吸毒人員的毛發(fā)樣本,確定了毒品含量分布規(guī)律及甲基苯丙胺吸食者毛發(fā)中苯丙胺與甲基苯丙胺的含量比率同甲基苯丙胺的含量呈負相關(guān)的關(guān)系,為禁毒人員提供理論支撐與方法參考。
【文章來源】：分析試驗室. 2020,39(11)北大核心
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
不同提取劑對7種毒品和代謝物的提取效果
由以上數(shù)據(jù)可知，陽性毛發(fā)中甲基苯丙胺及其代謝物苯丙胺的含量數(shù)據(jù)離散程度較大，如果直接借助描述性統(tǒng)計的相關(guān)方法進行分析不利于探究含量分布規(guī)律，因此必須按照一定的方法對含量數(shù)據(jù)進行分段統(tǒng)計。相關(guān)文獻針對此類問題提出過一些分段方法，如Sooyeun Lee等[13]將全部已排序樣本的前25%和后25%對應的濃度值分別定義為低濃度和高濃度，中間部分的濃度值定義為中等濃度，再分別對3組數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析。這種分段方法較為簡單，能夠直觀地對全部數(shù)據(jù)進行劃分，但局限性在于這種低、中、高濃度的定義只針對特定研究，當數(shù)據(jù)發(fā)生變化時定義也隨之改變。而Eunyoung Han等[14]則按濃度區(qū)間對數(shù)據(jù)進行劃分，將全部甲基苯丙胺濃度數(shù)據(jù)分為0.5～5 ng/mg,5～10 ng/mg,10～20 ng/mg,20～30 ng/mg,30～40 ng/mg以及大于40 ng/mg 6個濃度區(qū)間，再分別進行統(tǒng)計分析。這種方法適用于所有數(shù)據(jù)的分段處理，同時也可根據(jù)實際情況調(diào)整區(qū)間劃分標準。本研究采用第二種方法對甲基苯丙胺及其代謝物苯丙胺的含量數(shù)據(jù)按照不同的標準進行分段分析，結(jié)果見表4。由表4可知，數(shù)據(jù)經(jīng)分段處理后，各含量區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)的分布趨勢較為明顯，當含量較少時，數(shù)據(jù)相對集中，離散程度較小;隨著含量的增大，數(shù)據(jù)的離散程度也逐漸加大。從整體上看，毛發(fā)陽性樣本中毒品大多集中在低濃度范圍，個別高濃度數(shù)值對平均濃度的確定具有較大影響。另外通過數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，5 ng/mg和10 ng/mg是兩條相對明顯的分界線，一方面，所有樣本中苯丙胺的含量基本維持在10 ng/mg以內(nèi)，且大部分樣品含量維持在5 ng/mg以內(nèi);另一方面，甲基苯丙胺的含量在10 ng/mg以內(nèi)的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的64.57%，且含量分布較為均勻，而10 ng/mg以外的含量分布相對比較分散，這對于理解甲基苯丙胺及其代謝物苯丙胺在毛發(fā)陽性樣本中的含量范圍具有一定的參考意義。
表5中的數(shù)據(jù)表明，甲基苯丙胺陽性毛發(fā)樣本中母體藥物含量較高，代謝物含量較低，證明毒品在毛發(fā)中主要以原藥形態(tài)存在，代謝物相對較少。隨著甲基苯丙胺含量的升高，其代謝物苯丙胺的含量也基本隨之升高，但苯丙胺的含量遠低于甲基苯丙胺，苯丙胺與甲基苯丙胺的含量比率(AP/MA)介于0.015～0.384之間，并且隨著毛發(fā)陽性樣本中甲基苯丙胺含量的升高，其代謝產(chǎn)物與母體藥物的含量比率總體上呈現(xiàn)出一定的下降趨勢，表明了二者之間呈負相關(guān)關(guān)系，圖3中各區(qū)間平均含量比率的變化趨勢也在一定程度上印證了這一點。3 結(jié)論
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SCIE收錄的中國大陸地區(qū)法醫(yī)毒物學文獻計量學分析[J]. 嚴慧,史格非,沈敏. 法醫(yī)學雜志. 2019(06)
[2]高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法檢驗毛發(fā)中兩種合成大麻素[J]. 李超,徐多麒,王繼芬,覃士揚,辛國斌,王燕燕. 科學技術(shù)與工程. 2019(28)
[3]毛發(fā)中痕量毒品快速檢測技術(shù)解析[J]. 韓軍,李緯,李彬,王寅,焉杰,張旻南. 警察技術(shù). 2019(04)
[4]中國犯罪形勢分析與預測（2018—2019）[J]. 靳高風,守佳麗,林晞楠. 中國人民公安大學學報(社會科學版). 2019(03)
[5]高動能研磨-液質(zhì)法快速檢測毛發(fā)中毒品及其代謝物[J]. 楊崇俊,張紅麗,李強,高中勇,胡駿杰,劉冰潔,鄧喆,廖昱昊. 分析試驗室. 2019(05)
本文編號：2984533
【文章來源】：分析試驗室. 2020,39(11)北大核心
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
不同提取劑對7種毒品和代謝物的提取效果
由以上數(shù)據(jù)可知，陽性毛發(fā)中甲基苯丙胺及其代謝物苯丙胺的含量數(shù)據(jù)離散程度較大，如果直接借助描述性統(tǒng)計的相關(guān)方法進行分析不利于探究含量分布規(guī)律，因此必須按照一定的方法對含量數(shù)據(jù)進行分段統(tǒng)計。相關(guān)文獻針對此類問題提出過一些分段方法，如Sooyeun Lee等[13]將全部已排序樣本的前25%和后25%對應的濃度值分別定義為低濃度和高濃度，中間部分的濃度值定義為中等濃度，再分別對3組數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析。這種分段方法較為簡單，能夠直觀地對全部數(shù)據(jù)進行劃分，但局限性在于這種低、中、高濃度的定義只針對特定研究，當數(shù)據(jù)發(fā)生變化時定義也隨之改變。而Eunyoung Han等[14]則按濃度區(qū)間對數(shù)據(jù)進行劃分，將全部甲基苯丙胺濃度數(shù)據(jù)分為0.5～5 ng/mg,5～10 ng/mg,10～20 ng/mg,20～30 ng/mg,30～40 ng/mg以及大于40 ng/mg 6個濃度區(qū)間，再分別進行統(tǒng)計分析。這種方法適用于所有數(shù)據(jù)的分段處理，同時也可根據(jù)實際情況調(diào)整區(qū)間劃分標準。本研究采用第二種方法對甲基苯丙胺及其代謝物苯丙胺的含量數(shù)據(jù)按照不同的標準進行分段分析，結(jié)果見表4。由表4可知，數(shù)據(jù)經(jīng)分段處理后，各含量區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)的分布趨勢較為明顯，當含量較少時，數(shù)據(jù)相對集中，離散程度較小;隨著含量的增大，數(shù)據(jù)的離散程度也逐漸加大。從整體上看，毛發(fā)陽性樣本中毒品大多集中在低濃度范圍，個別高濃度數(shù)值對平均濃度的確定具有較大影響。另外通過數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，5 ng/mg和10 ng/mg是兩條相對明顯的分界線，一方面，所有樣本中苯丙胺的含量基本維持在10 ng/mg以內(nèi)，且大部分樣品含量維持在5 ng/mg以內(nèi);另一方面，甲基苯丙胺的含量在10 ng/mg以內(nèi)的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的64.57%，且含量分布較為均勻，而10 ng/mg以外的含量分布相對比較分散，這對于理解甲基苯丙胺及其代謝物苯丙胺在毛發(fā)陽性樣本中的含量范圍具有一定的參考意義。
表5中的數(shù)據(jù)表明，甲基苯丙胺陽性毛發(fā)樣本中母體藥物含量較高，代謝物含量較低，證明毒品在毛發(fā)中主要以原藥形態(tài)存在，代謝物相對較少。隨著甲基苯丙胺含量的升高，其代謝物苯丙胺的含量也基本隨之升高，但苯丙胺的含量遠低于甲基苯丙胺，苯丙胺與甲基苯丙胺的含量比率(AP/MA)介于0.015～0.384之間，并且隨著毛發(fā)陽性樣本中甲基苯丙胺含量的升高，其代謝產(chǎn)物與母體藥物的含量比率總體上呈現(xiàn)出一定的下降趨勢，表明了二者之間呈負相關(guān)關(guān)系，圖3中各區(qū)間平均含量比率的變化趨勢也在一定程度上印證了這一點。3 結(jié)論
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SCIE收錄的中國大陸地區(qū)法醫(yī)毒物學文獻計量學分析[J]. 嚴慧,史格非,沈敏. 法醫(yī)學雜志. 2019(06)
[2]高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法檢驗毛發(fā)中兩種合成大麻素[J]. 李超,徐多麒,王繼芬,覃士揚,辛國斌,王燕燕. 科學技術(shù)與工程. 2019(28)
[3]毛發(fā)中痕量毒品快速檢測技術(shù)解析[J]. 韓軍,李緯,李彬,王寅,焉杰,張旻南. 警察技術(shù). 2019(04)
[4]中國犯罪形勢分析與預測（2018—2019）[J]. 靳高風,守佳麗,林晞楠. 中國人民公安大學學報(社會科學版). 2019(03)
[5]高動能研磨-液質(zhì)法快速檢測毛發(fā)中毒品及其代謝物[J]. 楊崇俊,張紅麗,李強,高中勇,胡駿杰,劉冰潔,鄧喆,廖昱昊. 分析試驗室. 2019(05)
本文編號：2984533
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