金属材料化学成分分析，铬含量检测

数据筛选/分类：基于LC-HRMS联用技术原始数据（包括MS1和MS/MS或MS n 数据）中包含的大量信息进行数据筛选/分类仍是一项艰巨的任务。目前，已提出许多后采集数据处理策略，用于数据筛选或分类。对于MS1数据，无处不在的基质干扰使微量成分的表征难上加难。因此，通过结合各种筛选方法（包括氮规则、质量亏损和中性丢失/诊断碎片离子过滤），提出了整合的筛选策略和R脚本。该策略成功快速地从艾叶（叶，Artemisiae argyi）的UPLC-HRMS数据集中筛查出16种甲氧基化黄酮类化合物和55种绿原酸类似物。

对于MS/MS数据，从碎片离子信息中获取大量结构信息。因此，提出了关键离子过滤策略，用于筛选和划分黄芩中的不同黄酮类化合物。最后，从黄芩中鉴定出132种化合物，其中59种首次报道。同样地，根据诊断产物离子划分了威灵仙（根茎，Clematis chinensis Osbeck） 中的三萜皂苷、 紫草（ 根，Arnebia euchroma）中的紫草宁和紫草呋喃以及杜仲（皮，Eucommia ulmoides Oliv）和蒺藜（果实，Tribulus terrestris）中的成分。全球天然产物协会分子网络（http://gnps.ucsd.edu）是另一种高效划分大量MS/MS数据集的方法，这是一个面向全社区组织的开放知识库，可以共享原始的、处理后的或鉴定的串联（MS/MS）MS数据。该平台可用于根据改良的余弦评分方案创建分子网络，这种方案可判定两个MS/MS的相似性并使大量MS/MS数据的归类过程可视化；它将成为一种宝贵的中药化学研究手段。