以香草素为内标之气相层析光谱法定量牛樟木精油指标成分松油醇的快速分析方法（英文）

牛樟精油具有独特浓郁的香气,其中以α-松油醇(α-terpineol)为牛樟精油主要成分。由于樟树精油制品可依种类、变种、亚种等不同而有不同成分,以松油醇最具独特性,可作为牛樟木精油品质重要指标成分,应用以区别牛樟树与冇樟以及香樟等木材精油的方法,因此建立市售牛樟木精油指标成分α-松油醇含量的简便快速又准确的检验方法便有其必要性。该研究拟以市售精油液体样品,不经任何前处理,加入适当之内标准溶液溶解后,直接注入气相层析光谱仪中,配合适当的分离管柱及气相层析条件,以期建立简便快速又准确的牛樟木精油指标成分α-松油醇之定量方法。毛细管柱气相层析具有高解析度及高灵敏度等优点,仍为现代最重要分析技术之一,因此研究建立了以香草素为内标准定量牛樟木精油指标成分α-松油醇(α-terpineol)之气相色谱层析法的快速分析方法。牛樟木精油液体样品,加入适当量之香草素内标准溶液混合溶解后,即可直接注入配有广口径之毛细管柱(megabore column)气相色谱仪中分析,相当简便,每分析一个样品仅需约30min。结果显示松油醇之最低定量浓度(limit of quantitation,LOQ)为1μg·mL-1左右。在添加回收试验中添加松油醇1.0及10.0mg于市售冇樟精油及牛樟精油中,其回收率在98%～103%,变异系数均在10.8%以下,显示该方法的精密度相当高。以该研究建立的方法分析15件市售牛樟精油中松油醇含量,结果显示,市售牛樟木精油的松油醇含量最高约51.6%及最低为21.3%左右,此结果显示以定量松油醇作为市售牛樟精油品质指标是一快速、准确且可行的方法。     

近红外光谱法快速测定新疆薰衣草精油主要组分

为建立快速测定新疆薰衣草精油中芳樟醇(linalool)、乙酸芳樟酯(linalyl acetate)含量的定量分析模型,采用近红外吸收光谱法(NIR)测定了165个精油样品,通过对近红外光谱吸收峰分析,在7 100～4 500 cm-1波数范围内化学信息量比较丰富且噪音低,可选择此波数段为分析区间。剔除8个异常样本后,通过聚类方法划分为105个校正集样本和52个验证集样本,结合气相色谱质谱(GC-MS)法测定的薰衣草精油linalool和linalyl acetate的含量,建立原始数据矩阵。对比不同的预处理方法对原始近红外光谱的过滤作用,其中正交信号变换(OSC)方法效果明显,对两种化合物的预测均方根误差(RMSEP) 分别为0.226和0.558,再用向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)剔除与待测成分无关或呈非线性关系的波长点,最终得到8个间隔区间共160个波长点的数据子集。使用OSC-FiPLS优化处理的数据子集结合偏最小二乘法(PLS)建立新疆薰衣草精油中linalool和linalyl acetate的快速定量分析模型,在模型中二成分的隐变量数都为8。交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.170和0.416;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.188和0.364。结果表明,经OSC和FiPLS预处理建立的PLS-NIR定量分析模型稳健性好,测定精度高,能快速测定薰衣草精油中linalool和linalyl acetate含量,并且具有良好的预测能力。可为新疆薰衣草精油主要成分的快速定量分析提供一种新的有效方法。     

互叶白千层不同部位油细胞分布及显微拉曼光谱研究

为避免复杂的制样提取过程,在天然状态下获得植物样品油细胞中精油的成分,用显微拉曼光谱仪,得到互叶白千层同一植株不同部位的油细胞的分布及油细胞中的主成分。对各部位的显微镜观察发现在软枝干中不存在油细胞或者很少,老叶中的油细胞没有新叶中的多。在老叶油细胞上获得的谱峰中,1 675和726 cm-1为4-萜烯醇的特征峰, 归属为C═C伸缩振动和环的变形振动;1 700和754 cm-1为γ-松油烯的特征峰,归属为C═C伸缩振动和环的变形振动;1 609 cm-1为α-松油烯的特征峰,归属为C═C伸缩振动;1 522,1 156和1 011 cm-1为β-胡萝卜素的的特征峰,分别归属为C═C伸缩振动、C-C伸缩振动和C-C面内摇摆振动。在新叶油细胞上获得的谱峰中,745 cm-1为顺香桧烯水合物的特征峰,归属为环变形振动;1 609 cm-1为α-松油烯的特征峰;1 525,1 160和1 008 cm-1为β-胡萝卜素的的特征峰;老叶与新叶油细胞中的主成分不完全相同,老叶中油细胞精油为γ-松油烯-4-萜烯醇-α-松油烯型,而新叶中油细胞中的精油为顺香桧烯水合物-α-松油烯型。老叶、新叶的共有物为：α-松油烯、β-胡萝卜素。β-胡萝卜素及顺香桧烯水合物为首次在互叶白千层中发现。利用该方法可迅速的确定植株油细胞的主成分,为互叶白千层精油提取提供有益参考。     

梁山慈竹挥发油成分的GC/MS分析及抑菌活性评价

采用水蒸气蒸馏法,从梁山慈竹竹秆及竹叶中提取挥发油,通过气相色谱-质谱联用法对梁山慈竹竹秆及竹叶挥发性成分进行分析,采用面积归-化法测定了挥发油中各组分的相对质量分数,利用抑菌圈法分别对枯草芽孢杆菌、金黄色葡萄球菌、番茄青枯菌、大肠杆菌进行抑菌性研究.结果显示,从竹秆和竹叶水蒸气蒸馏所得挥发油中分别检测出40种和76种化合物,其中竹秆中主要成分为14-甲基十五烷酸甲酯（20.83％）,8,11-十八碳二烯酸甲酯（20.23％）,棕榈酸（15.27％）,亚麻酸甲酯（12.07％）,棕榈酸乙酯（4.87％）,叶绿醇（3.78％）;竹叶中主要成分为：2-乙基呋喃（（4.51％）、（E）-2-己烯醛（5.73％）、植酮（4.29％）、棕榈酸乙酯（11.5％）、叶绿醇（4.81％）.其中竹秆精油对金黄色葡萄球菌有着很强的抑制能力,竹叶精油对水稻白叶枯菌抑制能力明显.     

基于表面增强拉曼光谱快速定量检测碳酸饮料中苯甲酸钠的方法

利用实验室自行搭建的拉曼光谱检测系统,确定了苯甲酸钠位于843.5cm-1、1007cm-1和1605cm-1处的3个拉曼特征峰;以柠檬酸钠还原硝酸银配制的银溶胶作为表面增强剂,设计了快速检测市售碳酸饮料中苯甲酸钠含量的方法。将44个苯甲酸钠浓度不同的碳酸饮料的原始光谱曲线进行Savitzky-Golay平滑降噪及基线背景扣除预处理,然后随机分为32个校正集和12个验证集,采用一元线性回归、多元线性回归、偏最小二乘回归、主成分回归和支持向量机回归等方法进行建模。结果表明,以843.5cm-1、1605cm-1处的2个特征峰建立的二元线性回归模型的建模结果最好,验证集相关系数为0.9603,验证集的均方根误差为0.0867×10-3。该二元线性回归模型可以实现市售碳酸饮料中苯甲酸钠的快速定量检测,为食品中的苯甲酸钠含量的实时在线检测提供了技术支撑。     

近红外漫反射光谱法快速测定苦参和白土苓药材中多指标成分的含量

建立近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)法快速测定复方苦参注射液原料药材苦参和白土苓中多指标成分含量的方法,探讨其在中成药原料质量保障系统中的应用可行性。以HPLC法测定苦参中氧化苦参碱、氧化槐果碱、苦参碱和槐果碱以及白土苓中大泽米苷的含量为对照值;采用近红外漫反射模式采集样品光谱,比较不同建模波段及光谱预处理方法的建模效果,优选出最佳建模参数;采用偏最小二乘法分别建立白土苓中大泽米苷和苦参中氧化苦参碱与苦参碱总量、槐果碱与氧化槐果碱总量的近红外定量分析模型,并对模型进行评价。结果显示,HPLC测定的88批白土苓中大泽米苷和75批苦参中氧化苦参碱与苦参碱总量、槐果碱与氧化槐果碱总量分别0.36~12.88,8.87~66.31和2.30~15.11mg·g-1。所建立的三组指标成分的NIRS定量校正模型性能良好,各模型校正集内部交叉验证R2为0.902 5,0.949 1,0.913 7,RMSECV为0.961,2.45,0.724mg·g-1;验证集外部验证R2 0.981 7,0.982 6,0.960 9,RMSEP为0.693,2.27,0.658mg·g-1。建立了快速定量苦参和白土苓中多指标成分的含量的近红外分析方法,所建立的定量分析模型能够满足复方苦参注射液大生产对大批量原料样品化学信息快速获取的需求。     

加热时凝固和冷却时流动的特殊物质

 法国傅立叶大学和劳厄-朗之万研究所,以马里·普拉扎纳为首的科学家制取一种能在加热时凝固和在冷却时变成液体的特殊物质。科学家早已知道提高温度时能凝固的物质成分,其中包括在聚合作用时观察到的这类现象,但是相反的冷却时能变成液体是首次成功实现。在实验过程中利用了α环化糊精和四甲基吡啶水溶液。     

衍生化气相色谱质谱联用法同时测定烟叶多种植物甾醇

以丙酮为提取剂、1％硫酸-乙醇(V∶V)溶液和2.0 mol/L氢氧化钾-乙醇分别作水解剂和皂化剂,利用三甲基氯硅烷和六甲基二硅烷作为硅醚化衍生试剂,采用气相色谱质谱联用仪同时检测烤烟烟叶中的多种甾醇化合物.采用内标校准曲线法对胆甾醇、菜油甾醇、豆甾醇、β-谷甾醇进行准确定量分析;利用内标相对定量法对p香树脂醇、豆甾-...     

加速溶剂萃取法提取烟叶挥发性成分条件的优化

以色谱指纹图谱信息量为指标,用正己烷为萃取剂,采用均匀设计法优化了萃取时间、萃取温度和泵入萃取池溶剂量占池体积百分数3个因素对加速溶剂萃取法萃取烟叶挥发性成分的影响,由此提出了一快速测定烟叶挥发性成分的方法。所得萃取液用气相色谱-质谱联用(GC-MS)检测后,用NIST质谱数据库检索进行定性分析,共鉴定出44种化学组分,占挥发油总量的88.87%,所得结果能为烟叶化学成分的研究提供有利的科学依据。     

黄连不同提取物的红外光谱研究

中药提取物是传统中药融合现代制药技术的新型产品,具有广泛的国际市场。建立快速、有效的分析方法有助于中药提取物的实时质量监控。文章利用傅里叶变换红外光谱技术(FT-IR)对黄连药材、水提物和醇提物作了研究。结果表明：黄连药材及其提取物有着各自稳定的光谱特征,谱图中位于1 505 cm-1的芳环骨架振动峰是判断盐酸小檗碱在不同黄连样品中含量高低的主要依据,而相应的二阶导数谱图可以大大提高原始谱图的分辨率。黄连药材经过提取,以小檗碱为代表的主要活性成分得到有效富集,两种提取物中小檗碱的含量明显增高;黄连醇提物中小檗碱的含量又明显高于其水提物。FTIR能够简便、快速地提供中药提取物中主要化学成分的定性与半定量信息,从而为后续的化学成分分析和中药提取分离工艺的改进提供有效参考。     

栽培宽叶缬草中的精油成分分析

采用水蒸气蒸馏法提取宽叶缬草精油,气相色谱-质谱分析其组成。从栽培宽叶缬草的精油成分中鉴定出6个化合物,共占精油总量的94.92%。它们分别是乙酸龙胆酯（60.19%）、（-）乙-酸桃金娘烯醇酯（3.87%）、α-乙酸松油酯（1.55%）、乙酰基蒈烯（1.68%）、α-芹子烯（26.07%）和（Z,E）α--法呢烯（1.56%）。结果表明乙酸龙胆酯和α-芹子烯是栽培缬草的主要成分。     

水蒸汽蒸馏法及顶空-固相微萃取法提取青蒿花挥发性成分比较分析

采用水蒸汽蒸馏法(HD)及顶空固相微萃取法(HS-SPME)提取青蒿花的挥发性成分,GC-MS法分析其化学组成.已鉴定化合物占挥发性成分的95.01%(HD)和89.55%(HS-SPME).其中1.8-桉叶素(21.32%,20.96%),樟脑(24.34%,19.18%),莰烯(3.04%,5.26%),侧柏烯(3...     

Direct analysis of essential oils by means of TXRF spectrometry

Direct analysis of essential oil has been performed for estimation of the elemental content in five different extracted essential oils from the leaves of different plants, namely, Mentha longifolia, Rosmarinus officinalis, Ocimum basilicum, Elletaria cardamomum, and Lavandula hybrida. A benchtop total reflection X-ray fluorescence spectrometer with a maximum power of 40 W was used for this purpose. Fourteen elements have been quantified in most of the extracted essential oil samples, and their limits of detection were determined. The detected elements are P, S, Cl, K, Ca, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Br, Ni, and Hf. The validity of the present method was demonstrated using a standard reference material of organometallic oil sample. Two extraction methods of essential oils from leaves of the mentioned plants are evaluated, namely, classical hydro-distillation and microwave-assisted hydro-distillation. The quantitative elemental analysis of the extracted essential oils using the two extracted methods was studied and compared.     

Quantitative analysis of essential oils from rosemary in virgin olive oil using Raman spectroscopy and chemometrics

In this work, virgin olive oil mixed with essential oils from rosemary has been analyzed by means of Raman spectroscopy. First of all, experimental design has been employed in order to define the Raman spectroscopy's parameters, final measuring conditions were: acquisition time of 30 s, five accumulations, and the intensity of the laser power at 75 mW. The Raman spectra were initially measured at full range (150–3000 cm⁻¹), but a narrower window assured faster accumulations and more accurate predictions. The calibration solutions of eucalyptol and camphor in olive oil were prepared following a central composite design and different spectra pre‐processing algorithms were evaluated. To conclude, essential oils obtained by means of Supercritical Fluid Extraction, Ultrasounds, and hydrodistillation were mixed with virgin olive oil and quantified with Raman spectroscopy. Predicted concentrations of the olive oil mixtures were compared with concentrations obtained for the same samples by a Comprehensive Two‐Dimensional Gas Chromatographic (GC × GC) method. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

可见/近红外联合UVE-PLS-LDA鉴别压榨和浸出山茶油

山茶油是我国特有的优质食用油,而压榨山茶油营养品质优于浸出山茶油。采用可见/近红外光谱技术对压榨和浸出山茶油进行鉴别研究。在350～1 800 nm波段范围内采集压榨和浸出山茶油样本的透射光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法进行波长变量优选,剔除无用波长变量,并应用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立鉴别分类模型。最后,利用鉴别分类模型对未参与建模的26个预测集样本进行鉴别。研究结果表明,UVE-PLS-LDA是一种有效的鉴别分类方法,所建立的鉴别分类模型能较好地对压榨和浸出山茶油进行鉴别,校正集和预测集样本的鉴别正确率均为100%。因此,可见/近红外光谱联合UVE-PLS-LDA方法鉴别压榨和浸出山茶油是可行的。     

基于三维荧光光谱-平行因子分析的海上溢油识别技术研究

在世界范围内溢油事件频繁发生,溢油的组成成分会影响人类身体健康和生态系统。因此,迫切地需要一种可以快速识别溢油种类的方法。针对溢油污染物现场快速鉴别的需求,利用平行因子分析技术建立了基于三维荧光光谱的原油、燃料油识别方法。首先,利用Delannay三角形内插值法对实验选的6种原油(Roncador原油、巴士拉原油、俄罗斯原油、沙特原油(重质)、上扎库姆原油、海二站原油)和三种燃料油(380CST燃料油、5-7号燃料油、岚山燃料油)的三维荧光光谱去散射,去散射后的三维光谱数据进行归一化处理;之后,对三维荧光光谱进行平行因子解析,确定七个荧光组分为最佳荧光组分,进而得到由7个荧光成分组成的样品荧光特征谱,将风化第3,15和45天的样品及未风化样品的第一平行样的荧光特征谱进行贝叶斯方法(Bayes)判别分析和聚类分析,确定油品荧光特征谱的分析能力和18条荧光标准谱库(12条原油标准谱和6条燃料油标准谱);最后,利用非负最小二乘多元线性回归建立溢油荧光识别方法,对第0,7和30天风化的样品和未风化样品的另一平行样进行识别。实验结果表明,除对风化及未风化的俄罗斯原油识别外,该方法对其余风化和未风化的五种原油和三种燃料油识别正确率均为100.0%,整体识别原油正确率为87.5%,燃料油正确率为100.0%。     

Leaf essential oil composition of five Zanthoxylum species from Monteverde, Costa Rica

The leaf essential oils from five species of Zanthoxylum (Rutaceae) from Monteverde, Costa Rica, have been obtained by hydrodistillation and analyzed by gas chromatography-mass spectrometry. The species examined include Z. fagara, Z. acuminatum, Z. melanostictum, Z. monophyllum, and an undescribed species. The most abundant classes of compounds found in Zanthoxylum leaf oils are acyclic and menthane monoterpenoids as well as simple alcohols, aldehydes, and ketones. In terms of molecular diversity, menthane and acyclic monoterpenoids, cadinane and mesocyclic sesquiterpenoids, and simple alcohols, aldehydes, and ketones dominate the essential oils of Zanthoxylum species. Monoterpenoids make up the majority of the mass of the leaf oils of Z. monophyllum, Z. acuminatum, Z. fagara, and Zanthoxylum sp. nov. Linalool, 4-terpineol, -terpineol, and trans-2-hexenol, are found in all of the Zanthoxylum species examined in this study.     

Parameterization of Nuclear Hulthén Potential for Nucleus-Nucleus Elastic Scattering

In contrast to Gaussian or Woods-Saxon potential a two-term four parameter nuclear Hulth′en type interaction is considered to describe the α-α, α-~3He and α-~3H systems. By exploiting the phase function method, scattering phase shifts are computed up to ELab = 100 MeV for the α-α system and ELab = 15 Me V for α-~3He and α-~3H systems.The S-wave phase shift δ_0 for the α-α system tends to 2π and δ_(3/2)-for the α-~3He system tends to π, in the limit of zero energy. Reasonable agreements in phase shifts with the standard data are obtained with this simple potential model except for the 5/2~- states of α-~3He and α-~3H systems. With an additional energy-dependent correction factor to our potential, a good agreement with experimental data is obtained for 5/2~- states. We have also compared our results with the convenient Born approximations.     

基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康。因此,识别和处理油类污染非常重要。由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物。但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别。基于此,利用二维线性判别分析（2D-LDA）对油类样本进行特征提取,研究提取的不同样本光谱特征的差别,将得到的光谱特征作为K最近邻（KNN）分类的输入,得到相应的分类结果。首先,分别配制四种不同的油类（柴油、汽油、航空煤油、润滑油）样本各20个,共计得到80个油类样本;然后,利用FS920光谱仪采集所有油类样本的三维荧光光谱数据;其次,对采集到的光谱数据进行预处理,去除光谱中散射的干扰并标准化;最后,利用2D-LDA算法对样本进行特征提取,利用KNN算法进行分类,并将其分类结果与经主成分分析(PCA)进行特征提取后的分类结果比较。研究结果表明,2D-LDA提取特征的分类效果优于PCA。利用2D-LDA分别提取发射和激发特征得到测试集识别的准确率相同且都为95%,而将发射和激发光谱特征的分类距离相结合并重新进行分类的准确率为100%。表明两类光谱相对于三维荧光光谱具有互补性,将发射和激发光谱特征相结合能够更好地对样本进行分类。而利用PCA对测试集识别的准确率仅为85%,表明2D-LDA对三维荧光光谱数据的特征提取效果更好。与PCA相比,2D-LDA通过类内散度和类间散度最大化投影向量来提取样本的特征,使得同类样本尽可能接近,不同样本尽可能分离。因此,2D-LDA具有使降维后的数据更容易被区分的特点,故其鲁棒性好。该研究为油类的降维识别提供了一种参考。