高效液相色谱-质谱联用分析洛伐他丁中的杂质

利用高效液相色谱-二极管阵列检测器-质谱联用方法对洛伐他丁及其杂质成分进行分离分析和结构鉴定。实验采用D iamonsil C18(5μm,4.6 mm×250 mm)为分离柱,乙腈-水(含0.1%乙酸)(65∶35)为流动相,分离并检测了洛伐他丁及其杂质;通过与DAD检测器和离子阱质谱联用,获得了它们的紫外光谱和质谱数据;紫外光谱表明除氢化洛伐他丁外其余杂质与洛伐他丁基本结构相同,利用MS和MS2数据确定了杂质的分子量和侧链结构,由此鉴定了其中10个杂质的结构。实验结果表明,高效液相色谱-二极管阵列检测器-质谱联用技术可以快速鉴定洛伐他丁中的杂质化学成分。     

基于图像特征和数学形态学的蛋白质组双向电泳分析法

针对复杂样品蛋白质组分析需求, 提出一种用于双向电泳图像中蛋白质点自动识别新方法. 在根据电泳图像灰度值变化、蛋白质点大小等特征参数对蛋白质点进行预识别基础上, 引入形状特征作为区分蛋白质点和非蛋白斑点的判据, 从而将图像锐化、边缘分析和形态特征识别方法集成用于自动识别双向电泳图谱蛋白质点, 可用于非蛋白斑点干扰较严重的凝胶图像处理. 细胞、组织和血清样品蛋白质组双向电泳分析实验结果表明, 文中方法优于现有电泳图像处理软件算法, 明显降低了蛋白质点的误识率.     

基于自组织映射神经网络的中药注射剂质量快速鉴别方法

将近红外光谱分析技术与人工神经网络相结合,研究提出一种基于自组织映射神经网络的近红外光谱神经元分类模型,用于对中药注射剂产品的近红外光谱进行计算分析,可实现对注射剂质量的快速鉴别。以3个不同厂家生产的参麦注射剂为研究对象,考察本方法的分类能力,其分类正确率达到96.4%,优于参与比较的判别式偏最小二乘法(90.5%)、反向传播神经网络(88.1%)和支持向量机(90.5%)。     

磷钼钨酸-干酪素法测定丹参药材中鞣质的含量

建立了磷钼钨酸/干酪素法测定丹参药材中鞣质含量的方法。采用室温浸提过夜提取鞣质,在磷钼钨酸与多酚类物质的显色反应进行到90~120min时,于760nm波长处,分别测定供试品溶液中的总酚和不被吸附的多酚的吸光度,以吸光度之差用标准曲线法求得鞣质含量,线性范围为2.00~8.00mg/L,线性关系良好(r=0.9997)。方法具有较高的灵敏度与选择性,精密度和重复性均较好,其RSD分别为0.4%和6.9%,标准加入回收率在80.2%~106%之间,RSD为11.8%。该方法简单、准确,并应用于不同来源的丹参药材的检测,获得了满意的结果。可用于监测丹参药材以及丹参注射液生产过程中鞣质含量的变化。     

色谱数据可视化及天然植物药指纹特征发现方法

提出一类色谱分析数据可视化方法,并用于发现天然植物药的化学指纹特征。选取中药材川芎作为典型研究对象,采用核主成分分析和空间投影变换法对色谱分析数据进行预处理,提取特征信息,再利用二维灰度映像对变换后的数据进行可视化表达,发现其化学指纹特征,从而直接反映出药材质量类别间的化学模式差异。将该方法用于辨识34个不同产地及等级的川芎样品,结果令人满意,证明其具有视觉模式分辨优点,是表达隐含特征指纹和辨识复杂化学物质体系的有力工具。     

一种预测药物活性的神经元计算新方法

提出一种基于全变异算子遗传算法(MGA)的神经元计算新方法,用于辨识复杂药物构效关系。在MGA中,表达变量的各基因使用不同的变异概率,以便提高局部搜索效率。通过将随机初始化技术与局部搜索策略相结合,该算法能在有限时间内得到满意解。使用74个抑制还原酶的嘧啶类化合物所组成的数据集作为构效关系神经元计算的典型对象,用来考核MGA法在预测药效活性计算中的有效性。交叉验证及活性预测试验表明,用MGA法建立的构效关系模型的预测能力优于其他方法。     

运用模糊神经网络表达和预测链烷烃pVT性质

采用一种基于遗传算法的新型模糊神经网络方法研究链烷烃类化合物的pVT性质。该方法综合神经网络、遗传算法与模糊系统三种柔性智能计算技术的优点,具有良好的学习能力,不易陷入局部最小区域,学习速度较快,网络知识以模糊语言变量的形式加以表达,易于理解。用分子连接性指数对24种链烷烃化合物结构和pVT数据进行学习,进而预测另外14种未知化合物的pVT性质,较好地揭示出化合物分子结构与pVT性质之间的关系,并给出了良好的关联与预测结果。     

识别和解释质谱图知识库系统的研究

本文从知识工程学角度考察了识别和解释质谱图的问题,讨论了建立识别和解释质谱图知识库系统需解决的一些主要问题,并提出了一个一致地、完备地用以表达分析化学领域知识的表达模型,发展了具有启发式和模型基两种方法优点的混合推理模型。进而论述了系统的设计思想和结构组成原理,以及知识库和推理机两者之间的关系。     

预测毛细管区带电泳有效淌度的支持向量回归建模方法

提出预测毛细管电泳迁移行为的支持向量回归建模方法。以核苷为实际研究对象,利用正交试验获得的数据,结合二标记物技术,用支持向量回归算法建立毛细管区带电泳的柱温、电压、缓冲液浓度和pH值与3种核苷的有效淌度之间的相关模型。将其与偏最小二乘回归和人工神经网络方法相比较,结果表明所建模型的预测准确性优于后两者,适宜用于毛细管电泳迁移行为的预测。     

近红外漫反射光谱法测定黄连浸膏粉中生物碱含量

采用近红外漫反射光谱法对黄连浸膏粉中小檗碱、巴马亭、药根碱和总生物碱含量进行快速无损检测。以HPLC分析值作参比,采用偏最小二乘回归算法建立二阶导数光谱信息与各组分含量间的定量校正模型,并对未知样品中各组分含量进行预测。小檗碱、巴马亭、药根碱和总生物碱的预测均方差(RMSEP)分别为0．184、0．109、0．054和0．325;加样回收率分别为97．67％～99．59％、96．63％～100．70％、95．15％～101．15％和97．41％～99．89％,重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0．3％、0．6％、1．8％和0．3％。该方法结果准确可靠,重现性、稳定性均良好,适用于工业现场的原位和在线检测。