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1.
甘草化学成分的高效液相色谱-串联质谱分析   总被引:21,自引:0,他引:21  
采用高效液相色谱-质谱联用方法分析了甘草(Glycyrrhiza uralensis)中的化学成分。通过高效液相色谱可将三萜、黄酮及香豆素等50余种化学成分较好的分离。根据紫外光谱可大致判断其化合物类型,由电喷雾质谱得到各成分的分子量,再由串联质谱获得进一步的结构信息,进而推测出其中22个主要成分的可能结构。它们分别是:葡糖基甘草甙、异光果甘草甙、夏拂托甙、甘草素-4′-芹糖甙,甘草甙,6′-乙酰甘草甙,异佛来心甙,异甘草素葡萄糖芹菜甙,甘草糖甙A,甘草糖甙B,甘草素,3.0-[β-D-葡萄糖醛酸甲酯-(1→2)-β-D-葡萄糖醛酸]-24-羟基-甘草内酯,甘草皂甙E2,异甘草素,甘草醇,甘草酸,甘草香豆素,甘草双氢异黄酮,甘草异黄酮甲,乌拉尔甘草皂甙乙,新甘草酚和甘草皂甙B2。  相似文献
2.
皂甙分离和结构鉴定研究进展   总被引:7,自引:0,他引:7  
本文对近十年来皂甙分离方法和结构签定技术进行了综述,尤其是对HPLC及1DNMR、2DNMR各种新技术在皂甙分离和结构鉴定方面的应用,作了较为详细的总结。  相似文献
3.
4.
从南中国海海绵Cinachyrella australiensis的乙酸乙酯萃取部分分离出一个结构特别的甾体化合物, 应用UV, IR, MS, 1H NMR, 13C NMR, DQCOSY, NOESY, TOCSY, HMQC和HMBC等光谱分析技术, 确定它为(3E)-胆甾-4-烯-3,6-二酮-3-肟(1). 化合物1为新天然甾体化合物, 通过生理活性实验表明其对乙肝病毒Hep G2细胞有较强的细胞毒活性. 本文对其波谱数据作了详细报道.  相似文献
5.
采用高效液相色谱-电喷雾离子阱质谱(HPLC-MSn)联用,分离和鉴定6种氨基糖甙类抗生素及其中的杂质,并探讨这6种结构相似的氨基糖甙类抗生素的质谱裂解规律。采用Agilent SB-C18(250 mm×4.6mm,5μm)色谱柱,流动相为0.05mol/L三氟乙酸溶液-甲醇(90∶10)和0.05 mol/L五氟丙酸溶液-甲醇(65∶35);在正离子检测方式下,用电喷雾离子阱质谱法对阿司米星、异帕米星、大观霉素、威替米星、奈替米星、西索米星及其杂质进行多级质谱分析。异帕米星、威替米星、奈替米星、西索米星及其杂质在二级质谱分析时,均可发生B环(脱氧链霉胺)与C环(氨基葡萄糖)之间的糖苷键断裂,生成脱去C环的碎片离子,并进一步发生A环(氨基葡萄糖)与B环之间的糖苷键断裂,生成A环或B环的碎片离子。鉴定了6种氨基糖甙类抗生素中7个杂质的结构。  相似文献
6.
高通量天然产物化学和毛细管核磁共振探头技术的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了近几年为高通量药物筛选构建大型天然产物样品库的高通量天然产物化学,即多通道平行高效液相制备和平行液质联用分析技术;详细介绍了核磁共振新技术即体积小和质量灵敏度高的毛细管核磁共振探头技术,该探头技术的成功应用使得天然产物样品库中活性化合物的结构鉴定所需样品量降低到前所未有的微克级水平;展望了源于中药的天然产物作为小分子探针开展脑功能方面的化学基因组学研究。  相似文献
7.
朝鲜淫羊藿中一种黄酮醇甙的化学结构   总被引:2,自引:0,他引:2  
朝鲜淫羊藿中一种黄酮醇甙的化学结构李文魁,肖培根,廖矛川,张如意(中国协和医科大学药用植物研究所,北京,100094)(北京医科大学药学院)关键词朝鲜淫羊藿,黄酮醇甙,结构分析前文[1]中我们报道了从朝鲜淫羊藿(EpimediumkoreanumNa...  相似文献
8.
计算机辅助有机化合物结构解析ESESOC-Ⅱ   总被引:2,自引:0,他引:2  
胡昌玉  许禄 《分析化学》1997,25(4):482-488
简要介绍了有机化合物结构自动解析专家系统ESESOC-Ⅱ及其结构产生器由分子式穷举生成有机化合物结构异构体的基本算法。主要讨论了结构产生器的穷举性、非冗性和有效性问题。  相似文献
9.
智能质谱解释系统的创建   总被引:2,自引:0,他引:2  
朱大模  杨伯宇 《分析化学》1994,22(3):233-236
本文五个方面详细讨论了ASES/MS系统中的最新发展。ASES/MS系统与世界上其它同类系统相比具有三个显著特点:1 系统所依据的数据库具有可靠的数据质量;2 系统具有强的学习功能;3 系统地动用了中性丢失规律。系统具有较强的实用性。  相似文献
10.
Chemoinformatics: a new field with a long tradition   总被引:2,自引:0,他引:2  
Chemoinformatics is the application of informatics methods to solve chemical problems. Although this term was introduced only a few years ago, this field has a long history with its roots going back more than 40 years. Work on chemical structure representation and searching, quantitative structure–activity relationships, chemometrics, molecular modeling as well as computer-assisted structure elucidation and synthesis design was initiated in the 1960s. These different origins have now merged into a discipline of its own that is in full bloom. All areas of chemistry from analytical chemistry to drug design can benefit from chemoinformatics methods. And there are still many challenging chemical problems waiting for solutions through the further development of chemoinformatics.  相似文献
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