皂角刺不同部位高效液相色谱特征图谱及化学模式识别

建立皂角刺药材不同部位高效液相色谱（HPLC）特征图谱及花旗松素含量测定方法,评价皂角刺药材不同部位的质量差异。采用Waters Symmetry(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱,以乙腈-0.1%甲酸溶液为流动相梯度洗脱,波长为260 nm,柱温为25℃,流量为1.0 mL/min。采用相似度评价、热图聚类分析、主成分分析及方差分析对12批皂角刺药材不同部位的HPLC特征图谱进行分析,并测定花旗松素含量。皂角刺药材不同部位的HPLC特征图谱均确定了8个共有峰,分别指认了香草酸、花旗松素和槲皮素3个特征峰;12批主刺根、支刺根、刺尖HPLC特征图谱与相应对照特征图谱的相似度均大于0.990;热图聚类分析和主成分分析结果可区分主刺根和刺尖;方差分析结果表明峰2、花旗松素和槲皮素是导致皂角刺不同部位质量差异的主要成分;同一皂角刺药材中花旗松素含量均为刺尖>支刺根>主刺根。该法能反映皂角刺不同部位的化学成分差异,对皂角刺药材的质量控制及整体评价具有重要意义。     

基于高效液相色谱指纹图谱和化学模式识别法评价不同采收期水冬瓜树皮药材质量

建立不同采收期水冬瓜树皮药材的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并结合化学模式识别法,对不同采收期水冬瓜树皮药材质量进行了评价。将新鲜的水冬瓜树皮烘干过筛后,用甲醇提取其中的有效成分,采用HPLC建立不同采收期的11个批次水冬瓜树皮的指纹图谱,通过《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》[国家药典委员会(GPC)2004A版]、IBM SPSS Statistics 25统计学软件和SIMCA-P+12.0软件等化学计量学软件对指纹图谱进行相似度分析、系统聚类分析、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)。结果显示:11个批次水冬瓜树皮的HPLC指纹图谱中有18个共有峰,这些共有峰与紫丁香苷的相对峰面积的相对标准偏差(RSD)为30%～124%,说明不同采收期的样品所含化学成分的含量差异较大。11个批次样品的指纹图谱与以S6色谱数据为参考生成的对照指纹图谱的相似度为0.932～0.982,表明不同采收期水冬瓜树皮药材总体质量较为稳定。系统聚类分析将11个批样品分为2组,这一结果得到了PCA和OPLS-DA的验证。OPLS-DA结果还显示:18个共有峰的变量投影重要性(VIP)值均大于0.8,说明不同批次水冬瓜树皮药材之间的质量存在微小差异,从中选择7个VIP值大于1.0的共有峰对应的物质作为质量差异性标志物,用来反映不同采收期水冬瓜树皮中主要化学成分变化。     

一类基于模糊神经元的复杂非线性化学模式识别方法

针对模式类别边界曲折而模糊的复杂化学模式分类问题,提出一种化学模式模糊分类方法,并给出其模糊神经元分类器设计和网络训练算法,使模糊神经元分类器具有学习功能.以一个应用实例检验了该方法的实效.     

山东不同产地丹参的HPLC指纹图谱-化学模式识别研究

建立RPHPLC指纹图谱-化学模式识别评价丹参质量的方法.利用RPHPLC法测定不同产地丹参药材的指纹图谱及丹参酮ⅡAt和丹参酮的含量,采用主成分分析、系统聚类分析和逐步判别分析对指纹图谱信息进行化学模式识别研究.在主成分分析的基础上,以前4个主成分为聚类分析的指标进行系统聚类分析,取阈值为8时,所有样品可被分为4类;并建立了相应的判别函数,回判准确率100%;以此为依据,初步建立了丹参化学模式识别的评价方法.     

基于核函数的非线性分类相关分析及其在化学模式识别中的应用

与统计分析和神经网络相比,基于结构风险最小的支持向量机有更好的分类性能。它用于非线性分类时,先将样本映射到更高维的特征空间,往往会增加复共线性与冗余信息,将影响样本分布,降低线性支持向量机分类器(LSVC)的预测性能。本研究提出非线性分类相关分析算法(NLCCA),利用核函数技术,无需了解非线性映射的算式,从特征空间的样本映像中提取分类相关成分,以消除冗余信息,改善样本分布。由此构建的NLCCA-LSVC集成分类器具有优良的预测性能。经模拟数据的测试,并实际用于两个复杂的化学模式识别问题,均取得令人满意的效果,也印证了算法的有效性。     

湿生扁蕾中不同部位3种药用成分的反相高效液相色谱测定

建立了同时测定湿生扁蕾中不同部位3种有效成分即獐牙菜苦苷(S1)、獐牙菜苷(S2)、1,7-二羟基-3,8-二甲氧基口山酮(S3)的反相高效液相色谱定量分析方法,并进一步考察2005扣2006年20批样品中不同部位的S1、S2、S3分布状态.检测波长260 nm,流动相乙腈-0.4%磷酸水溶液,梯度洗脱,洗脱条件为0 min→40 min→55 min;流动相乙腈10%→30%→100%;0.4%H3PO490%→70%→0%,流速1 mL/min,柱温:25℃.S1、S2、S3线性范围分别为2.8～14 μg、12～20.6μg、2.64～13.2μg.回收率分别为99.89%、99.52%、99.42%.该方法具有很好的线性关系和回收率,且不同样品不同部位的S1、S2、S3中含量分布有明显的差异.     

基于HPLC指纹图谱和化学模式识别的关节痛消颗粒的质量评价研究

采用HPLC法建立关节痛消颗粒的指纹图谱用于其质量评价。采用Welch C18色谱柱(4.6 mm×250 mm, 5μm),流动相为乙腈-0.1%磷酸水溶液,梯度洗脱,流速0.8 mL·min^-1,柱温35℃,检测波长为330nm,对建立指纹图谱的主要特征峰进行标定,采用相似度软件,结合系统聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)和SIMCA 13.0软件进行偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA),分析制剂中化学指纹信息。建立了专属性、精密度、重复性和稳定性均良好的关节痛消颗粒HPLC指纹图谱,15批制剂的指纹图谱相似度为均大于0.9,确定共有峰为15个,共有4个主要特征峰得到明确的化学指认,其中已标定的色谱峰11(淫羊藿苷)、7(松果菊苷)、4(肉桂酸)是影响样品质量的标志性差异物质。通过HPLC指纹图谱和化学模式识别可较好的辨识关节痛消颗粒的标志性成分,为其质量标志物的辨识提供了参考。     

基于多指标含量测定结合化学计量学的不同产地丹参品质差异分析

为对比分析产地对丹参中酚酸类和丹参酮类成分的影响,采用超高效液相色谱（UPLC）及超高效液相色谱－三重四极杆质谱联用技术（UPLC－QQQ－MS）同时测定来自山东、河南、陕西、四川、安徽共408份丹参中23种化学成分的含量,并对数据进行多元统计分析。研究发现17种酚酸类及6种丹参酮类成分在不同产地丹参中均存在显著差异。山东的丹参样品中丹参酮类成分含量最高,四川的样品中丹酚酸B含量最高,安徽丹参的紫草酸、丹酚酸Y、丹酚酸A、丹酚酸D和丹酚酸E等的含量最高。多种模式识别方法均可用于不同产地丹参的判别分析,线性判别分析（LDA）为产地溯源的最佳模型。正交偏最小二乘法判别分析（OPLS－DA）表明不同产地丹参的化学成分差异较大,不同来源丹参的质量差异标志物不仅限于丹酚酸B、丹参酮Ⅰ、隐丹参酮、丹参酮ⅡA,其他丹酚酸类及丹参酮类也是重要的质量标志物。该研究对全国不同主产区的栽培丹参进行多指标含量测定及建模分析,所建立的定量方法专属性强、准确高效,可为不同产地丹参的质量控制及产地判别提供参考。     

微波消解样品-石墨炉原子吸收光谱法测定苗药白折耳中不同部位的铅和镉

随着环境污染程度日益加重,环境中有毒或潜在有毒化学物质,特别是重金属污染的种类和数量在增加,它们通过各种途径进入生物圈,然后通过食物链对人和动物的生命构成威胁。在这些重金属元素中,铅和镉毒性较大,危害较为突出。因环境污染     

基于超高效液相色谱串联质谱法的化学计量学分析不同产区烤烟烟叶中非挥发性有机酸的含量差异北大核心CSCD

非挥发性有机酸成分对烤烟的感官特征有显著影响,为研究不同产区烤烟烟叶中非挥发性有机酸含量差异及与感官特征之间的联系,采用超高效液相色谱串联质谱法(UHPLC-MS/MS)对黑龙江、四川、湖南、湖北、云南等5个不同产区烤烟样品中非挥发性有机酸成分进行了检测。通过正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型、变量投影重要性(VIP)值、单因素方差分析(ANOVA)、京都基因和基因组数据库(KEGG)富集通路分析,得出了不同产区间非挥发性有机酸差异,并确定了特征差异组分的代谢通路。结果表明:共检测到69种非挥发性有机酸,其中多元酸23种,游离脂肪酸21种,其他有机酸25种。基于非挥发性有机酸构建的OPLS-DA模型对不同产区烟叶识别效果较理想,模型参数R^(2)Y和Q^(2)分别为0.931和0.595。通过模型的VIP值和ANOVA筛选出26种特征差异非挥发性有机酸,并通过KEGG富集分析得到16条与上述26种组分关联的代谢通路。研究发现黑龙江牡丹江产区烟叶中特征差异非挥发性有机酸含量与其他产区差异最大,其次为湖南衡阳产区,四川凉山、云南楚雄、湖北恩施产区烟叶中特征差异非挥发性有机酸组间差异较小,均与所属烟区烤烟感官特征相符。