《表1 色谱柱的优化：基于深度神经网络的黄酮与■酮类高分辨质谱数据的分析与识别》

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《基于深度神经网络的黄酮与■酮类高分辨质谱数据的分析与识别》

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随机选取50个对照品进行优化实验分析，包括25个黄酮类化合物，25个酮类化合物。分别考察了Agilent Zorbax Extend C18(2.1 mm×100 mm，1.8μm）、Agilent Zorbax Eclipse Plus C18(2.1 mm×100 mm，1.8μm）、Agilent Zorbax SB-AQ(2.1 mm×100 mm，1.8μm）、Waters CORTECS UPLC C18+(2.1 mm×100 mm，1.6μm）、Waters CORTECS C18(2.1 mm×100 mm，1.6μm）、Waters CORTECS T3(2.1 mm×100 mm，1.6μm）、Waters CORTECS UPLC Shield RP18(2.1 mm×100mm，1.6μm）、Waters ACQUITY UPLC CSH C18(2.1 mm×100 mm，1.7μm）、Waters ACQUITY UPLC BEH C18(2.1 mm×100 mm，1.7μm）、Waters ACQUITY UPLC HSS T3(2.1 mm×100 mm，1.8μm）色谱柱。通过50个对照品在10根色谱柱中正负离子模式下检测到色谱峰的分离度及理论塔板数判断柱效高低，采用所有峰总面积值、相关系数（R2）和相对标准偏差（RSD）来确定最佳色谱柱，R2越小、RSD越大，说明色谱峰的峰面积分散越均匀，不是单一色谱峰的峰面积大导致色谱峰总面积大。通过表1可以看出，Waters ACQUITY UPLC HSS T3(2.1 mm×100mm，1.8μm）色谱柱的色谱峰总面积最大，R2最小，RSD中等，所以选择该色谱柱。