共查询到14条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
运用化学计量学方法探索姜科植物温郁金不同药材的挥发油色谱指纹图谱中化学成分的异同.指纹图谱数据由高效液相色谱法获得,流动相为乙腈-0.20%磷酸水溶液梯度洗脱,流速1.0 mL/min,柱温20 ℃,光谱记录范围为200~340 nm.应用渐进子窗口比较法对中药温郁金、温莪术及片姜黄挥发油指纹图谱-光谱数据进行比较分析.经比较,温郁金和温莪术的色谱指纹图谱中,至少分别有15和6种单独的化学成分存在,两者的共有的化学成分有18种;温莪术与片姜黄的共有化学成分13种,而单独存在的化学成分至少分别有4和7种. 相似文献
3.
4.
5.
运用色谱指纹图谱与化学计量学方法对灵芝进行分类 总被引:2,自引:0,他引:2
采用95%乙醇为提取溶剂,运用高效液相色谱(HPLC)指纹图谱技术与化学计量学方法,对11个不同灵芝菌株子实体进行分类。通过相似度分析分别获得提取样品指纹图谱的13个共有峰及每个样品之间的相似度;以相对共有峰面积为分析参数,运用化学计量学方法包括聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)及判别分析(DA)对其进行分类,结果分为紫芝、赤芝和美国大灵芝3类。实验结果表明,用化学计量学的方法对灵芝样品的指纹图谱数据进行分析,是一种可用于其分类的科学方法。 相似文献
6.
用熵最小算法解析桂郁金挥发油GC-MS重叠谱 总被引:1,自引:0,他引:1
采用气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术对桂郁金中提取的挥发油成分进行检测,同时用熵最小算法对其中的共流物色谱峰进行解析,并通过质谱库检索和程序升温保留指数相结合的方式对解析得到的各纯组分进行定性分析。将桂郁金挥发油各组分的质谱数据直接与美国国家标准及技术研究所(NIST)数据库进行比对,鉴定出38个化合物;在挥发油的色谱图中,存在一些因分离不完全而导致的共流物色谱峰,以保留时间为1 106.52~1 108.38 s及1 184 s的色谱峰为例,经熵最小算法解析,共发现5个纯组分。采用熵最小算法可以清楚地对共流物色谱峰进行解析并得到所包含的各个纯组分,该法可提高复杂成分定性定量分析结果的准确性。 相似文献
7.
8.
中药材辛夷挥发油GC-MS指纹图谱的建立 总被引:5,自引:0,他引:5
通过对12个产地辛夷挥发油进行气相色谱-质谱联用分析,建立不同产地、不同采收期辛夷药材质量控制方法.通过计算机谱库检索,其主要成分为1,8-桉叶素、芳樟醇、α-松油醇、石竹烯、α-依兰油烯、西柏三烯、异合金欢醇,不同批次药材成分含量有一定的差别,不同产地及不同采收期样品问有较大差异.通过色谱峰的相对保留值α和量化的面积归一化值ci两个参数实现了从图谱形式到数字形式的转换,其重叠率除5、6号较低外(小于75%),其余都较高,在75%~90%之问,从指纹图谱中提取13强峰、特征指纹等信息,方法重复性RSD小于1.05%,样品在48 h内稳定. 相似文献
9.
10.
气相色谱结合化学计量学分析4种食用植物油的指纹图谱 总被引:2,自引:0,他引:2
运用气相色谱法对4类植物油(橄榄油、花生油、菜籽油和大豆油)的脂肪酸组成进行分析,并构建了植物油的指纹图谱,对4类植物油进行鉴别和分类。采用连续投影算法(SPA)对变量进行筛选,选出11个特征变量。以特征变量作为输入,使用主成分分析(PCA)和有监督模式识别(径向基函数神经网络(RBFANN)、线性判别分析(LDA)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM))进行建模分析。结果表明,11个特征变量能够较好地区分4类植物油,PCA获得了较好的分类,RBF-ANN的预报结果最佳,预报率为92.6%,并且能准确预报二组分混合掺杂油样。该方法能够准确区分植物油种类,可用于食用植物油的鉴别和掺杂食用植物油的鉴定。 相似文献
11.
GC-MS分析大蒜中的挥发油和大蒜精油 总被引:6,自引:0,他引:6
采用气相色谱—质谱法,分析比较大蒜中的挥发油以及大蒜精油的化学成分,通过非负矩阵因子分解(NMF)方法解析色谱重叠峰,并用峰面积百分比法计算各化学成分的峰面积相对百分含量。确定了大蒜中37种化学成分,其中含硫化合物34种,大蒜精油中的32种化学成分,含硫化合物28种。 相似文献
12.
13.
14.
本文选用了一系列黄、品、青油溶性偶氮染料来研究银漂影像染料的漂白性能与其分子结构的关系。结果表明,油溶性染料分子中,取代基团的吸电性强,不对称性大,取代基含脂肪链短的,其漂白性能好。 相似文献