超声辅助液液萃取-气相色谱-质谱指纹图谱应用于烟用香精香料的检测

采用超声辅助液液萃取-气相色谱-质谱法,建立了烟用香精香料的指纹图谱。以二氯甲烷-乙醇(9+1)混合溶液为萃取溶剂,饱和氯化钠溶液为水相,超声萃取10min,对1187号烟用香精香料样品进样检测。共检出了25个组分,对其中的23个组分进行了定性。11个批次的样品色谱图显示了较高的相似性,并运用主成分分析法(PCA)区分了添加其它香精香料的掺兑样品。方法可以用于考察烟用香精香料的质量。     

闪蒸-气相色谱指纹图谱及系统聚类分析用于烟用香精香料的测定

采用闪蒸-气相色谱法(FE-GC)对不同黏度的烟用香精香料样品进行测定,考察了影响测定的主要因素。结果表明,0.40 mg样品在350 ℃下进行FE-GC分析,可以得到重现性良好的色谱图。与超声辅助液-液萃取-气相色谱法(ULLE-GC)分析结果的比较表明,FE-GC适用于不同黏度样品的分析。采用该法检测了中等黏度的烟用香精香料1184号8个批次样品,并建立其指纹图谱。利用系统聚类分析法可以明显区分1184号样品及掺兑10%～30%其他种类烟用香精香料的样品。FE-GC法简便、快速、灵敏,适用于不同黏度的烟用香精香料样品的检测和质量控制分析。     

色谱指纹图谱在香精香料质量控制中的应用

烟用香精香料化学成分复杂,现无合适的化学质量控制方法,通过实例,对10个批次正常生产的香料标样进行同时蒸馏萃取,取其萃取液进行气相色谱氢焰检测.进行同组分色谱峰的匹配,根据相对峰面积求出标准指纹图谱,然后10批标样各自与标准指纹图谱进行相似度计算,据此设立待测样品的合格性允差范围.待测样品与标准指纹图谱进行谱峰匹配,计算与标准指纹图谱的相似度,依据合格性允差范围,判定其质量状况.     

固相微萃取-气相色谱/质谱法建立烟用香精指纹图谱

采用固相微萃取法(SPME)对6批次的烟用HMT-4香精成分进行提取,GC/MS对其进行分析,建立了该香精的GC/MS指纹图谱的研究方法。通过参兑实验考察了色谱指纹图谱用于香精质量控制的可行性。结果表明:SPME法具有操作简便、快速、节能、萃取效率高等特点,适合于烟用香精成分的提取。6批次的HMT-4香精的指纹图谱稳定性好,相似度高,具有很强的特征性和唯一性。通过参兑实验发现色谱指纹图谱能全面、综合、准确地反映烟用香精的质量情况,可以成为烟用香精质量控制的有效手段。     

顶空-气相色谱-质谱指纹图谱应用于烟用香精中主成分测定北大核心CSCD

在平衡温度为80℃,平衡时间为30min下,采用顶空分离进样,气相色谱-质谱法对9个不同批次的烟用香精的成分进行分离和鉴定。根据方法的精密度试验结果,建立了烟用香精的指纹图谱。对上述9个样品所得18个共有峰以及所建立的标准指纹图谱的数据进行比较,并利用相关系数法、夹角余弦法和欧式距离比值法计算不同样品之间的相似度。3种方法计算出的相似度变化趋势一致,均能判断出样品是否合格。     

在线固相微萃取在烟用料液的指纹图谱中的应用

为解决现有烟用料液指纹图谱的信息量少、水溶性成分反映不充分、特征反映不明显的问题,本文建立了烟用料液在线固相微萃取-气相色谱指纹图谱分析方法。运用正交实验设计,比较萃取头、萃取时间、萃取温度、脱附时间、NaCl的加入量这五个因素对固相微萃取结果的影响。引用信息量和峰面积作为判别准则,确定固相微萃取的最佳条件。比较在线固相微萃取方法与乙醚液-液萃取方法,结果表明固相微萃取方法用于测定烟用料液的指纹图谱具有较高的信息量和较好的重现性。采用在线固相微萃取结合气相色谱-质谱(GC-MS)分析烟用料液结果进行定性分析,共鉴定出34种组分,其主要成分为丙二酸二乙酯、胡椒醛、对甲氧基苯乙酮、香兰素、茄酮等。     

高效液相色谱法分析玉屏风散成分

建立玉屏风散高效液相色谱指纹图谱分析方法,探讨市售饮片对玉屏风散质量一致性的影响。用传统水煎法制备玉屏风散水煎液,采用高效液相色谱法对不同来源的单味药饮片制备的玉屏风散样品进行测定,用色谱指纹图谱相似度评价软件对指纹图谱进行分析,以对照药材制得的标准方剂为参照,评价不同批次饮片对玉屏风散成分的影响。试验结果表明,10批玉屏风散指纹图谱之间的相似度差异较大,与标准方剂的指纹图谱相比较,有6批相似度低于0.5,3批在0.5～0.8之间,1批高于0.9。10批样品指纹图谱中有22个共有峰,利用标准品对照法鉴定了其中6个成分。试验表明药材饮片的来源对玉屏风散的成分影响较大。     

基于挥发性组分的气相色谱指纹图谱评价沉香化气片质量

建立了沉香化气片的气相色谱指纹图谱,并结合化学模式识别评价20批沉香化气片的质量。乙醇超声提取20批沉香化气片的挥发性成分,以正十八烷为内标,分析了3个主要组分的含量,且以内标计算其他各组分的相对峰面积,建立了沉香化气片的气相色谱指纹图谱,确定了11个共有峰,得到了各批次样品的相似度,并通过气相色谱-质谱法和对照品比对对10个共有峰进行了指认。将获得的峰面积指纹图谱采用系统聚类分析和主成分分析进行化学模式识别研究,实现了不同批次沉香化气片的区分,发现了造成不同批次样品差异的主要标记物。该方法有效且综合性强,为科学评价与有效控制沉香化气片的质量提供了可靠的参考。     

基于高效液相色谱指纹图谱和化学模式识别法评价不同采收期水冬瓜树皮药材质量

建立不同采收期水冬瓜树皮药材的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并结合化学模式识别法,对不同采收期水冬瓜树皮药材质量进行了评价。将新鲜的水冬瓜树皮烘干过筛后,用甲醇提取其中的有效成分,采用HPLC建立不同采收期的11个批次水冬瓜树皮的指纹图谱,通过《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》[国家药典委员会(GPC)2004A版]、IBM SPSS Statistics 25统计学软件和SIMCA-P+12.0软件等化学计量学软件对指纹图谱进行相似度分析、系统聚类分析、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)。结果显示:11个批次水冬瓜树皮的HPLC指纹图谱中有18个共有峰,这些共有峰与紫丁香苷的相对峰面积的相对标准偏差(RSD)为30%～124%,说明不同采收期的样品所含化学成分的含量差异较大。11个批次样品的指纹图谱与以S6色谱数据为参考生成的对照指纹图谱的相似度为0.932～0.982,表明不同采收期水冬瓜树皮药材总体质量较为稳定。系统聚类分析将11个批样品分为2组,这一结果得到了PCA和OPLS-DA的验证。OPLS-DA结果还显示:18个共有峰的变量投影重要性(VIP)值均大于0.8,说明不同批次水冬瓜树皮药材之间的质量存在微小差异,从中选择7个VIP值大于1.0的共有峰对应的物质作为质量差异性标志物,用来反映不同采收期水冬瓜树皮中主要化学成分变化。     

基于信息融合的中药多元色谱指纹图谱相似性计算方法

摘要用信息融合算法合并多张色谱指纹图谱, 解决中药多元指纹图谱相似性评价难题, 提出一种多元色谱指纹图谱相似度计算方法. 用该方法先对各单元指纹图谱进行串行或并行象素级信息融合, 再对融合了各指纹峰信息的多元色谱指纹图谱进行相似度评价. 计算机仿真和复方丹参滴丸多元HPLC指纹图谱应用结果表明, 该法能够评价中药多元色谱指纹图谱相似度, 定量表征中成药产品批次间质量波动情况.     

Development of a Chromatographic Fingerprint of Tobacco Flavor by Use of GC and GC-MS

A new chromatographic fingerprinting method has been established for quality control of tobacco flavor. Three different extraction techniques, simultaneous distillation extraction (SDE), liquid–liquid extraction, and solid-phase microextraction were evaluated for isolation of the components of interest. After comparison of their performance, a combination of SDE and GC-MS was used for simple, reliable, and reproducible development of a chromatographic fingerprint of tobacco flavor. Twelve samples of the flavor from different batches were used to establish the fingerprint. Thirty-nine volatile components of the tobacco flavor samples, accounting for 86.54% of the total content, were identified and quantified. The 12 samples had 28 peaks in common. The method of fingerprint analysis was then validated on the basis of the relative retention times and relative peak areas of the common peaks, sample stability, and similarity analysis. The similarities of the 12 samples of tobacco flavor were >0.80, showing that samples from different batches were, to some extent, consistent. The chromatographic fingerprint developed was successfully used to differentiate tobacco flavor samples from tobacco extract prepared from tobacco leaf, both by similarity comparison and by principal-components projection analysis. The method can be used for quality control of tobacco flavor.     

Fingerprint developing of coffee flavor by gas chromatography-mass spectrometry and combined chemometrics methods

In this paper, chromatographic fingerprint was firstly used for quality control of tobacco flavors. Based on gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) and combined chemometrics methods, a simple, reliable and reproducible method for developing chromatographic fingerprint of coffee flavor, one of tobacco flavors, was described. Six coffee flavor samples obtained from different locations were used to establish the fingerprint. The qualitative and quantitative analysis of coffee flavor sample from Shenzhen was completed with the help of subwindow factor analysis (SFA). Fifty-two components of 68 separated constituents in coffee flavor sample from Shenzhen, accounting for 88.42% of the total content, were identified and quantified. Then, spectral correlative chromatography (SCC) was used to extract the common peaks from other five studied coffee flavor samples. Thirty-eight components were found to exist in all six samples. Finally, the method validation of fingerprint analysis was performed based on the relative retention time and the relative peak area of common peaks, sample stability and similarity analysis. The similarities of six coffee flavor samples were more than 0.9104 and showed that samples from different locations were consistent to some extent. The developed chromatographic fingerprint was successfully used to differentiate coffee flavor from coco flavor and some little difference sample prepared with coffee flavor and coco flavor by both similarity comparison and principal component projection analysis. The developed method can be used for quality control of coffee flavor.     

GC-MS及主成分分析法用于咖啡香精的指纹图谱分析和微差样品的识别

采用正己烷溶剂萃取法提取咖啡香精中的挥发性和半挥发性成分,并通过气相色谱-质谱法建立了咖啡香精的色谱指纹图谱,共定性了22个组分,占总量的87％,采用共有峰率、组分含量的相对标准偏差及相似度等几个指标对6个不同批次的样品进行了评价,结果表明它们之间具有很大的一致性,通过相似度比较和主成分分析的投影显示法区分微差样品。该色谱指纹图谱可用作咖啡香精的质量控制。     

烟用香精中风味成分的提取条件的优化与测定

分别采用溶剂萃取、同时蒸馏萃取、固相微萃取和水蒸汽蒸馏等4种方法提取烟用香精B3样品中的挥发性和半挥发性风味成分,并采用信息量和重现性两个指标考察最优提取方案。正己烷溶剂萃取法具有相对较高的信息量和理想的重现性。通过GC和GC-MS进行定性定量分析,共鉴定了34种成分,定性了的成分占总成分的85．4％。     

烟用香精的GC-MS指纹图谱

在卷烟生产中,烟用香精对卷烟的风格起着决定作用,所以稳定的烟用香精质量对卷烟内在品质的控制非常重要。目前,烟用香精的质量控制以物理指标方法为主,对质量的变化反映不显著,给质量控制带来困难。作者采用气相色谱一质谱(GC-MS)测定烟用香精的成分,建立其GC-MS指纹图,既有定量信息又有定性信息,为控制烟用香精的质量提供科学依据。     

基于三波长融合谱的系统指纹定量法鉴定龙胆泻肝丸的真实质量

建立了龙胆泻肝丸(Longdanxiegan pill,LDXGP)三波长融合高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,以系统指纹定量法全面鉴定LDXGP的质量。采用反相高效液相色谱法(RP-HPLC),运用多波长融合指纹图谱技术对色谱图进行处理,以黄芩苷为参照物峰,确立了63个共有指纹峰,以宏定性相似度为参量对12个厂家的12批LDXGP进行聚类分析,确定用其中10批生成对照指纹图谱(RFP),以此RFP为标准用系统指纹定量法评价12批LDXGP的质量。结果鉴别出9批质量完全合格,1批含量明显偏高,2批化学成分数量和分布比例不合格。基于多波长融合技术的系统指纹定量法是评价中药真实质量的可靠方法。     

系统指纹定量法鉴别龙胆泻肝丸质量

建立龙胆泻肝丸(Longdanxiegan pill,LDXGP)的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,以系统指纹定量法评价其质量.采用RP-HPLC法,以宏定性相似度为参量对12批LDXGP进行聚类分析,确定用其中10批生成对照指纹图谱(RFP),以此RFP为标准用系统指纹定量法评价12批LDXGP质量.以龙胆苦苷为参照物峰,确定60个共有指纹峰,建立了LDXGP的HPLC指纹图谱.用系统指纹定量法鉴别出8批质量合格,1批含量明显偏高,1批含量明显偏低,2批化学成分数量和分布比例不合格.系统指纹定量法将整体定性分析和整体定量分析密切结合,是评价中药质量的有效方法.