高通量SPE-UHPLC-MS/MS对水环境基质中生物胺的谱分析，结合机器学习与热力学建模，用于死后入水时间估算

《Microchemical Journal》：High-throughput SPE-UHPLC-MS/MS profiling of biogenic amines in aquatic matrices coupled with machine learning and thermodynamic modeling for postmortem submersion interval estimation

　　摘要要点：• 建立了SPE-UHPLC-MS/MS方法，用于水中6种生物胺的高通量谱分析。• 引入累计日积温（ADD）热力学模型，用于标准化死后生化动力学过程。• 评估了机器学习算法（RF与XGBoost）在水生基质中进行非线性PMSI（死后水下浸没时间）预测的效果。• XGBoost模型在PMSI估计中展现出高精度，显著优于线性PLSR模型。• 通过OOB特征重要性分析，识别出组胺是死后水下浸没时间估计的关键生物标志物。引言生物胺（BAs）是由游离氨基酸脱羧作用产生的低分子量含氮碱性有机化合物[1]。促进其大量生成的关键因素包括氨基酸底物、具有脱羧酶活性的微生物以及适宜的环境[2]。死亡后，机体迅速开始分解[3]；因缺氧而通过自溶释放的营养物质促进了肠道及环境微生物的大量繁殖[4],[5]，从而触发并加速腐败进程。在微生物蛋白酶的作用下，蛋白质被水解为氨基酸，随后脱羧生成多种生物胺，如腐胺、尸胺、组胺、酪胺、苯乙胺和色胺[3],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12]。在死后分解过程中，生物胺表现出显著的时间积累特征。腐胺和尸胺作为核心挥发性化合物，有助于尸源检测技术的发展[13],[14]，并被认为是组织分解的关键生物标志物（例如，小鼠海马组织中生物胺浓度在死后数小时内即显著升高）[15]。尽管生物胺在死后间隔（PMI）估计方面前景广阔，但相关系统性研究仍较为匮乏。以往研究已通过测定哺乳动物器官[16]、人肝[17]及脑组织[18],[19]中的生物胺水平，初步验证了将其作为法医PMI辅助判断工具的可行性。对于低浓度水样，固相萃取（SPE）相比液-液萃取（LLE）具有溶剂消耗更少、回收率更高且操作简便等优势[20],[21]。此外，超高效液相色谱-串联质谱（UHPLC-MS/MS）无需繁琐昂贵的衍生化步骤[22]，在分析效率、灵敏度与准确度方面具有独特优势[23]。值得注意的是，水下尸体分解本质上是一个由酶促反应与微生物代谢共同驱动的复杂生化过程，其反应速率严格受环境温度控制。在自然水体中，由于季节性和昼夜温度波动，传统基于线性时间的死亡时间（PMI）估计方法极易受到温度波动造成的显著干扰。因此，引入整合时间与温度信息的累计日积温（ADD）热力学模型，是实现生物标志物标准化动力学建模、赋予预测模型实际法医应用价值的关键。基于此，本研究建立并优化了SPE-UHPLC-MS/MS方法，可实现水中6种关键生物胺的高效、灵敏测定。鉴于水生生化降解过程高度复杂且具有非线性特征，本研究将生物胺的时间序列数据与先进的机器学习算法（随机森林与XGBoost）相结合，构建了专用于水生基质的PMSI预测模型。需要指出的是，由于本受控实验的样本量本身较小，本研究被归类为初步探索性研究，旨在为多变量化学计量死亡时间估计框架提供方法论上的可行性证明。未来在更大规模、使用独立队列的验证之后，该框架可为法医死亡时间估计以及复杂水生环境中微生物代谢演替规律提供重要的算法视角和科学支撑。章节摘录样本、仪器、化学试剂本研究使用42只健康的SD大鼠；动物实验方案经伦理委员会审查批准（批准编号：IACUC-AMSS-20240715-02）。以颈椎脱臼法安乐死大鼠后，随机分为3个带有生物学重复的平行组。为模拟真实的水下封闭浸泡环境，各组设置如下：自来水组含尸体（ZY，n=7个独立水槽，每槽1只大鼠），自来水对照组不含尸体——色谱条件优化本研究比较了5种色谱柱的分离性能。尽管BEH HILIC和Premier BEH Amide柱均适用于极性碱性化合物，但前者易受有机溶剂影响，且存在明显的尸胺和腐胺残留；后者在分离尸胺、腐胺和组胺时出现峰分裂且平衡时间较长。此外，这两种色谱柱对水——环境微生物与生物胺代谢的时间动态微生物活动是尸体分解的核心驱动力。水下浸泡尸体的分解主要依赖于尸体内部微生物与外部环境微生物的协同作用。在分解早期，体内丰富的营养物质为微生物的快速繁殖提供了理想环境，促进氨基酸快速脱羧，表现为——结论在本研究中，我们建立并优化了SPE-UHPLC-MS/MS方法，用于同时测定浸泡大鼠尸体周围水环境中6种关键生物胺。与已发表的代表性方法相比，本方法在一个12分钟色谱程序中，结合了极小的初始取样体积、选择性WCX-SPE富集、同位素标记内标以及免衍生化的串联质谱检测。结果表明——作者贡献声明（CRediT）贾震军：项目管理、调查、形式分析、概念构思。王金：初稿撰写、验证、软件、项目管理、调查、数据整理。胡晓新：监督指导、方法学。张宇傲：论文审阅与编辑、可视化。李卓言：方法学、形式分析。刘佳桐：软件、形式分析。樊赛：软件、资源、方法学。张涛：初稿撰写、调查、数据整理。资助本研究受"2026年研究生课程建设项目：法医毒理学"（项目编号：2026yjskcjs034）以及"中央高校基本科研业务费专项资金"（项目编号：2024JKF05）资助。未引用参考文献[40]利益冲突声明作者声明不存在可能影响本文研究成果的任何已知竞争性经济利益关系或个人关系。作者简介贾震军，博士，中国人民公安大学法学院教授（副教授）。研究方向包括公共卫生、健康传播及相关领域。作者：贾震军 | 王金 | 胡晓新 | 张宇傲 | 李卓言 | 刘佳桐 | 樊赛 | 张涛