近日，我校药学院孙国祥教授团队在食品科学领域国际期刊 Food Chemistry（中科院一区，top期刊，影响因子10.4）发表题为“Full-Spectrum HPLC–DAD digitization combines chemical and antioxidant fingerprints for quality control of big red robe tea”的研究论文。研究以大红袍茶为对象，针对复杂食品化学组成与抗氧化功能难以同步评价的问题，建立了全光谱HPLC–DAD指纹数字化、二元评价系统与在线抗氧化指纹相结合的质量控制策略，利用python开发３D色谱积分评价软件，能全波长积分，投影法和多波长融合替代法。
茶叶中酚类、儿茶素和咖啡碱等成分复杂，传统单波长色谱指纹容易受到检测波长选择的影响，常规含量测定也难以反映整体活性。团队充分利用HPLC–DAD在200–400 nm范围采集的3D指纹数据，利用python编程，提出全光谱时间积分累积（FTIA）和三维峰最大投影（3D–PMPM）两条数字化路径：前者累积全波长吸收信息，增强微量及弱吸收组分贡献；后者提取各保留时间点的最大吸收，形成高对比度数字色谱指纹图。随后利用宏定性相似度Sm和宏定量相似度Pm二值同步评价不同批次样品的组成轮廓和总体含量。
为保证评价可靠性，研究建立“5+2”括号式稳定性检查，以峰面积、峰高、峰宽、分离度、理论塔板数和保留时间六个参数综合判断分析序列质量。两种数字化方法所得Pm与六种标志成分总量高度一致，联合预测模型R²为0.9982，留一交叉验证预测决定系数为0.9979，表明该数字指标可用于批次快速筛查和质量趋势判断。
研究进一步将柱后在线ABTS反应与HPLC指纹同步耦合，获得与化学峰一一对应的倒峰抗氧化指纹，并通过抗氧化活性指数、峰中位清除率和贡献率定位活性区域。结果显示，EGCG对应区域是总抗氧化信号的重要贡献者。Box–Behnken优化还表明，0.60%–0.85%柠檬酸、1:50料液比及20–30 min超声处理可提高提取效率并保持良好重复性。
该研究将全谱化学信息、批次一致性与功能活性在同一时间轴上关联起来，形成可追溯、可量化且适用于常规HPLC–DAD平台的质量控制流程，同时为基于 Python 开发三维色谱积分工作站提供了算法框架、数据处理思路和应用基础，为茶叶等药食同源产品及其他复杂中药３D指纹数字化质量评价提供了新的技术路径。
我校2024级博士研究生张江镭为论文第一作者，孙国祥教授、孙万阳教授、兰丽丽特聘副教授和闫慧师资博士后为共同通讯作者，沈阳药科大学为第一通讯单位。该研究获国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）及辽宁省教育厅科研项目资助。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2026.149285