短瓣金莲花红外光谱图与黄酮含量的关系研究

研究了短瓣金莲花提取物总黄酮含量和红外光谱指纹谱图之间的相关性。以芦丁为对照,利用紫外-可见分光光度法测定了短瓣金莲花不同提取物的总黄酮含量。利用SPSS16.0分析软件,采用后退法构建了短瓣金莲花提取物红外图谱特征峰强度与总黄酮含量关系的谱物相关模型,所建立模型的预测值与实际测量值的相对误差在±10%以内。本文建立了利用红外光谱技术快速预测短瓣金莲花提取物总黄酮含量的数学模型,为中药提取物的质量控制提供了直接、快速的分析方法。     

短瓣金莲花指标成分的红外光谱快速分析

将现代红外光谱分析技术与化学计量学方法相结合,建立利用红外光谱对短瓣金莲花药材的指标成分进行快速定量分析的方法。 以高效液相色谱法获得短瓣金莲花指标成分（荭草苷、牡荆苷）的含量作为参考数据,以傅里叶变换红外光谱技术获取其红外光谱图,在此基础上利用化学计量学方法将指标成分与红外光谱图数据关联,构建指标成分的快速预测模型。 以不同比例甲醇-水作为溶剂,采用室温浸提、加热回流、超声辅助工艺提取获得36个短瓣金莲花药材提取物。利用高效液相色谱法测试短瓣金莲花提取物的荭草苷和牡荆苷含量,并以傅里叶变换红外光谱仪辅以水平衰减全反射附件测试各样品的红外光谱图。分别选取29个提取物样品作为检验集,其余为校正集,采用TQ Analyst EZ Edition软件进行建模。以交叉验证相关系数（R2）和交叉验证误差均方根（RMSEC）为指标选择光谱预处理方法、定量分析方法和建模波段,用预测误差均方根（RMSEP）考核模型的预测效果。通过筛选得到优化的光谱预处理方法为标准正态分布校正（SNV）和二阶导数（13点平滑）,定量分析方法为偏最小二乘（PLS）方法,荭草苷和牡荆苷的最佳波段分别为2 050~650和1 900~650 cm-1。以PLS法构建的荭草苷和牡荆苷模型的相关系数分别为0.919 8和0.970 8,模型预测结果的相对偏差分别在-2.0%~3.2%和-3.4%~4.7%之间。鉴于红外光谱技术所具有的测试迅速、微观宏观指纹特性、定性定量皆可分析、对环境无污染等特点,利用红外光谱法可对中药提取物的指标成分进行快速、准确、环保、高效的分析,为中药的质量控制提供了新的思路和解决方案。     

短瓣金莲花不同提取部位的红外光谱分析

利用红外光谱的宏观指纹特性,对短瓣金莲花不同溶剂提取部位的红外光谱图和二阶导数红外光谱图进行了整体分析.综合分析可知,短瓣金莲花石油醚提取部位主含长链烷烃、脂肪酸或酯类成分,乙酸乙酯提取部位主含长链脂肪酸（酯）及黄酮类化合物,95％乙醇提取部位主含黄酮及黄酮苷类化合物,60％乙醇提取部位主含黄酮苷及多糖类成分,30％乙醇和去离子水提取部位主含多糖类成分.因此,利用红外光谱法可从整体上对中药不同提取部位的主体成分进行直接、快速的分析,为中药提取物的工艺优化及其分析研究提供有价值的参考和方向性指导.     

车前草中多酚的抗氧化活性

采用福林-酚法测定车前草60％乙醇提取物和不同极性部位的总多酚含量,应用DPPH法、ABTS法和邻苯三酚法,研究上述提取物对自由基的清除能力.车前草正丁醇相的总多酚的含量最高,正丁醇相对DPPH自由基和ABTS自由基显示了较强的清除能力,其各相的抗氧化活性大小与总多酚的含量高低顺序一致;而乙酸乙酯相对O2-·的清除能力最强.实验结果表明,车前草60％乙醇提取物及其不同极性部位都具有抗氧化作用,其活性部位为正丁醇相和乙酸乙酯相.     

一种基于近红外光谱的天然产物抗氧化活性预测评价方法

提出了一种基于近红外(NIR)光谱的黄酮类提取物抗氧化活性计算预测新方法。采用1,1-二苯-2-苦肼基(DPPH)法测定28种黄酮类中药材提取物的抗氧化活性,并在4 000～10 000 cm-1范围扫描样品的红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)算法建立了黄酮类组分近红外光谱与抗氧化活性之间的校正模型。建模过程中,以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法。校正模型的RSECV为9.50%,R2为 0.901 7,预测误差均方根(RMSEP)为14.8%。该方法快速无损、操作简便,可用于中药及天然产物提取物抗氧化活性的快速评价。     

竹秆提取物的抑菌及抗氧化活性

采用滤纸片法比较研究了17种竹子竹秆提取物对水稻白叶枯菌、金黄色葡萄球菌、番茄青枯和菌大肠杆菌的抑菌性能;并以IC50值作为评价抗氧化剂清除DPPH·自由基能力的指标评价提取物的抗氧化能力.结果表明:竹秆提取物具有广谱的抑菌活性,不同竹种对于供试细菌抑制活性不同;竹秆提取物具有较好的抗氧化活性,其中乌哺鸡竹提取物清除自由基效果突出,IC50为96.0mg/L,略强于同质量浓度的人工合成抗氧化剂TBHQ.     

水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

土壤有机质是农田肥力评估的重要指标,要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质,以水稻土为例,从校正样本选择方法的对比,研究了可见-近红外、中红外和可见-近红外-中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。可见-近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过Savitzky-Golay平滑法去噪,通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。通过Rank-KS法建立的三种波段的有机质预测模型均优于Rank法和KS法,中红外波段光谱的模型预测能力强于可见-近红外和可见-近红外-中红外波段的预测模型,基于Rank-KS法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果,RMSE_P仅为3.25 g·kg-1,RPD达到4.24,依据VIP得分筛选出可见-近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。因此,中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析,Rank-KS法可提高模型的预测能力,为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。     

槲皮万寿菊素-铁(Ⅲ)配合物的合成与性质

合成了槲皮万寿菊素(Quercetagetin)与铁(Ⅲ)的配合物,采用红外光谱与紫外光谱分析其配位情况。分析测试了配体与配合物清除1,1-二苯基-2-苦基肼自由基(DPPH·)、超氧自由基(O_2~-·)和羟基自由基(·OH)的能力。在中性条件下,槲皮万寿菊素在A、C环与金属配位的可能性最大;在一定浓度条件下,槲皮素万寿菊素金属配合物对DPPH·、O_2~-·和·OH的清除率显然都要比槲皮素万寿菊素的自由基清除率高。     

微波辅助提取壶瓶枣多糖及其抗氧化性

采用微波辅助法提取了壶瓶枣多糖,并对壶瓶枣粗多糖(CP)、脱蛋白多糖(DP)对·OH、O-2·和DPPH·3种自由基的清除作用进行了研究.结果表明:壶瓶枣CP和DP对3种自由基都有明显的清除作用,清除率与多糖浓度存在明显的量效关系.壶瓶枣CP和DP对·OH、O-2·和DPPH·的半清除率(IC50)值分别为0.2312、0.9326、0.1830mg/mL和0.5049、0.2016、0.0694mg/mL.CP清除能力为DPPH·＞· OH＞O-2·,DP清除能力为DPPH· ＞O-2·＞·OH.     

基于FTIR的两种模式识别方法在两面针产地鉴别中的应用

为了探求建立快速鉴别两面针产地的方法,基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,选取1 800~400 cm-1红外指纹图谱带,采用Fisher比值法和SIMCA聚类分析法建立产地分类模型,分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别,并通过计算识别率与拒绝率来验证模型。结果表明,红外光谱技术不但能准确提取中药材的整体信息,并且基于红外光谱建立起的两种模式识别模型对未知样品进行预测,识别率和拒绝率均达到90%以上,说明所建模型具有较强的识别能力。通过自编计算程序以及现有统计软件,还可以将模式识别模型实现实时在线化检测与快速样品鉴别,大大提高了鉴别速度而更具应用价值。     

基于自编码网络流形学习的毛竹笋不溶性膳食纤维含量红外光谱建模

提出了一种结合自编码网络(AN)流形学习和偏最小二乘(PLS)法的红外光谱建模方法AN-PLS。AN-PLS方法首先用AN算法对红外光谱数据进行非线性降维,再结合PLS建立回归模型。利用该方法建立了毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的近红外光谱和中红外光谱回归模型。结果表明,用AN-PLS方法建立的回归模型,比用其他常用光谱数据预处理方法结合PLS及用单独PLS算法建立的模型具有更小的预测均方根误差RMSEP和更高的决定系数R2,因此,AN-PLS具有较优的建模与预测能力,利用近红外光谱和中红外光谱技术结合AN-PLS建模,可实现毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的准确测量。     

新疆一枝蒿黄酮提取物抗氧化活性分析

采用超声波辅助提取法提取了一枝蒿中黄酮类化合物,采用邻二氮菲-Fe²⁺氧化法、DPPH·法和普鲁士蓝法3种常用的体外抗氧化活性评价方法,对一枝蒿黄酮提取物的抗氧化能力进行全面的比较分析。结果表明,一枝蒿黄酮提取物的羟基自由基的清除率高达73.47%;DPPH·自由基的清除率比羟基自由基高16.93%,普鲁士蓝法测定总抗氧化结果为0.125。     

桑叶不同溶剂提取物对DPPH自由基的清除作用

采用甲醇、乙醇、丙酮、乙酸乙酯4种有机溶剂冷浸提取,分别得到了甲醇提取物(ME)、乙醇提取物(EE)、丙酮提取物(AE)和乙酸乙酯(EAE).然后采用二苯代苦味酰肼自由基(DPPH)法对不同质量浓度的各提取物进行了自由基清除实验.结果表明,4种溶剂提取得到的桑叶提取物对DPPH自由基均有一定的清除作用,不同溶剂所得提取物对自由基的清除作用有差别,其中以丙酮提取物的效果最佳.桑叶可作为抗氧化物质资源开发利用.     

SG平滑和IBPLS联合优化水中油分析方法的研究

快速准确地检测水中矿物油的种类与含量对污染源及时排查和控制具有重要的意义,而红外光谱分析技术检测水中矿物油具有高效、快速、无污染的优势。为获得更加可靠的分析结果应用傅里叶变换衰减全反射红外光谱(FTIR-ATR)技术获取矿物油样品的光谱信息,采用SPXY法划分样本集。对偏最小二乘法(PLS)和迭代Bagging偏最小二乘法(IBPLS)这两种建立回归模型的方法进行对比分析,还比较了采用Savitzky-Golay(SG)平滑方法与迭代Bagging偏最小二乘法(IBPLS)相结合和单一采用迭代Bagging偏最小二乘法建立回归模型的区别。通过对预测回归曲线进行对比,得出通过SG平滑的预测效果明显优于未做的。而且采用SG平滑方法和IBPLS相结合的方法建立回归模型时,汽油模型参数RMSEP为0.001 125 g·mL-1,r为0.992 5;柴油模型参数RMSEP为0.001 384 g·mL-1 ,r为0.989 3。     

60种植物类中药提取物的红外光谱分析及其与寒热药性相关性的模式识别评价研究

对60种植物类中药提取物的红外光谱药性特征标记及其模式识别模型进行评价筛选。利用傅里叶变换红外光谱结合(linear discriminant analysis, LDA), (logistic discriminant analysis, Logistic-DA), (principal component analysis-linear discriminant analysis, PCA-LDA), (partial least-squares discriminant analysis, PLS-DA), (random forest, RF), (support vector machine, SVM)六种模式识别技术进行研究。水提取组采用加热回流提取1.5 h,无水乙醇、氯仿、石油醚提取组采用室温超声提取45 min。首先分别建立六种模式识别模型,然后采用四种统计方法综合识别,包括60味中药组内回代、60味中药10次迭代5折交叉验证、48味中药训练集、12味中药测试集。选取组内回代识别正确率、交叉验证识别正确率、组外预测正确率同时很高,且理论图谱反映寒热中药原始图谱分布特征者为适宜模型。LDA和SVM是水提取物红外光谱的适宜模式识别模型,LDA是无水乙醇提取物红外光谱的适宜模式识别模型,SVM是氯仿提取物红外光谱的适宜模式识别模型,石油醚提取识别效果不佳。结论：根据适宜识别模型,通过红外光谱数据可识别表征中药寒热成分和寒热程度的特征参数,寒热成分特征参数为与红外光谱吸收位置波谱相对应的识别模型的识别系数,识别系数大于零为寒性标记,识别系数小于零为热性标记;寒热程度特征参数为识别模型的识别得分,得分越大(正值)则寒性越强,得分越小(负值)则热性越强。     

变压器油中颗粒污染物的中红外光谱检测

配制了含不同颗粒污染等级的变压器油样,利用中红外光谱扫描获得油样的红外光谱数据,再采用连续投影算法提取油样红外光谱的有效波长变量,分别应用偏最小二乘法和支持向量机法方法建立了颗粒污染等级与中红外光谱有效波长的模型.所配置的油样红外光谱经过连续投影算法提取的有效波长具有特定颗粒污染物特征波长的特点,所建两种模型的预测效果均优于全谱的偏最小二乘法和支持向量机法模型,对验证集样本数据预测的决定系数分别为0.892 9、0.934 3,均方根误差为6.372×10-3、3.07×10-3,获得了较好的预测效果,为变压器油中颗粒物的检测提供了借鉴.     

红外光谱法对双黄连粉针剂的定性定量分析

通过分析双黄连粉针剂的红外光谱并与对照品进行比较,初步指认了粉针剂中各类成分的吸收峰,为定性质量分析提供了依据。建立了基于中红外光谱的黄芩苷与绿原酸含量校正模型。模型的R2值均在0.99以上,平均预测相对误差也低于4%,具有良好的拟合及预测能力。本研究结果说明,使用红外光谱法对双黄连粉针剂进行在线定性定量分析,方便快速,切实可行。     

蒲公英不同提取物的红外光谱分析

蒲公英为我国传统中药,具有清热解毒、消肿散结和利胆利尿等功效。利用红外光谱的宏观指纹特性,对蒲公英石油醚、乙酸乙酯、无水乙醇、95%乙醇和去离子水提取物的红外光谱图和二阶导数红外光谱图进行了分析。推测结果,蒲公英石油醚提取物主含长链饱和脂肪酸(酯)类成分,乙酸乙酯提取物中长链饱和脂肪酸(酯)类成分明显减少,无水乙醇提取物可能含有萜类、黄酮类等成分,95%乙醇提取物主含糖苷类成分,水提取物主含多糖类成分。可见,利用红外光谱技术可对中药提取物进行直接、快速地分析,通过初步推测其主要成分,为下一步制定合理的提取分离方案和检测方法提供指导性参考。     

七种不同产地仙鹤草原药材及提取物的红外光谱与二维相关红外光谱的分析与鉴定

采用红外光谱、二阶导数红外光谱以及二维相关红外光谱,对七种不同产地的仙鹤草原药材及其总鞣酸提取物进行了鉴别分析。仙鹤草原药材的红外光谱中出现了1 151,1 101,1 032 cm-1的淀粉特征峰,同时还出现了1 618,1 318,780 cm-1的草酸钙特征峰,说明在原药材粉末中同时有淀粉和草酸钙存在。原药材丙酮提取物中所含淀粉等基本成分大为减少,而总鞣酸等有效成分的相对含量增加,因此不同产地仙鹤草丙酮提取物的红外光谱中均出现1 711与1 447 cm-1的鞣酸特征峰。应用红外光谱、二阶导数红外光谱以及二维相关红外光谱技术,不仅可以提供仙鹤草主要化学成分的相关信息,还可以对不同产地的仙鹤草药材进行很好的区分。因此红外光谱法是考察中药资源的一种快速、准确、有效的方法。     

牻牛儿苗科11种中药材红外光谱鉴定及聚类分析

结合傅里叶变换红外光谱技术与聚类分析法,建立牻牛儿苗科11种中药材的快速鉴别方法。采用傅里叶变换红外光谱法鉴别牻牛儿苗科11种中药材;在建立主成分分析模型的基础上,采用SIMCA聚类分析法对三种中药材进行了快速的分类研究。红外光谱结合聚类分析技术对牻牛儿苗科中药材聚类结果较理想,识别率和拒绝率达到98%以上,盲样的预测率达到91%。红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别牻牛儿苗科中药材。