降脂中药微量元素的主成分分析和聚类分析

探讨降脂中药中微量元素的种类和含量与其药用价值的相关性。以常用的10种降脂中药作为研究对象,采用原子吸收光谱法(AAS)对其所含微量元素进行测定,运用化学计量学方法中的主成分分析和聚类分析方法进行信息解析。主成分分析结果表明,前4个主因子含有降脂类中药微量元素含量88.96%的信息。根据主成分得分图和聚类分析谱图,可将10种中药分为两类。找出了与每类中药相关性密切的微量元素,解释了10种中药之间的相似性与差异。通过主成分分析和聚类分析初步揭示出10种降脂中药的微量元素与其功效存在相关性,为该类中药的开发提供了科学依据和理论基础。     

植物类中药中微量元素的因子分析和聚类分析

尝试利用化学计量学方法探讨微量元素含量与中药药性的相关性。对１０５味植物类中药４２种微量元素测定数据用因子分析和聚类分析进行了多因素分析。因子分析证实了一个１０因子模型合理解释这些微量元素间的相关关系；样本聚类分析证明了１０５株中药合理地聚类成不同组；     

中药中砷镉汞铅ICP-MS测定值的聚类分析

聚类分析又称集群分析,它是研究“物与类聚”的一种数理统计方法,聚类分析可将一些观察对象依据某些特征加以归类。已经在生物学和医学分类问题[1]以及中药的鉴别与质量评价[2]中获得广泛应用。祁俊生等[3]利用因子分析和聚类分析探讨了微量元素含量与中药药性的相关性。梁逸曾     

基于多元统计学的青稞HPLC指纹图谱研究

为了筛选品质良好的青稞,选择不同产地的10批青稞样品,建立了青稞的高效液相指纹图谱,并进行了聚类分析和主成分分析,测定了儿茶素、表儿茶素和芦丁3种指标成分的含量.首先采用高效液相色谱法测得了10批青稞的色谱图,建立其共有模式,确定了11个共有峰,蓝青稞指标成分含量均高于白青稞.对共有峰数据进行聚类分析和主成分分析,10...     

超高效液相色谱法测定不同产地白芷中6种香豆素类成分

白芷样品粉末(约2.5g)用25mL甲醇浸泡过夜后超声提取30min,加入适量甲醇补足所失质量,提取液经0.22μm有机膜过滤,采用超高效液相色谱法测定滤液中6种香豆素类成分的含量。以Waters ACQUITY UPLC BEH-C_(18)色谱柱为分离柱,用乙腈和水以不同比例混合的溶液为流动相进行梯度洗脱,用紫外检测器测定。6种香豆素类成分的质量浓度在一定范围内与其对应的峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为0.034～0.091mg·L~(-1)。方法用于白芷样品的分析,加标回收率为93.2%～107%,测定值的相对标准偏差(n=6)为0.64%～1.7%。对9个不同产地的白芷样品中6种香豆素类成分的含量进行聚类分析和主成分分析,结果表明:聚类分析和主成分分析的结果一致,样品被分为3类。     

化学计量学结合气质联用法对4种食用动物油判别模型的构建

通过测定4种不同类型动物油(鸡油、牛油、羊油和猪油)的挥发性成分,从动物油挥发性风味物质的角度,探讨了对不同类型动物油进行判别和分类的可能性。采用热脱附/气相色谱-质谱联用法(TD/GCMS)对4种动物油的挥发性成分进行准确定性以及相对含量测定,利用SPSS 22.0统计软件对4种动物油的挥发性化合物进行主成分分析、聚类分析以及判别分析。依据挥发性化合物的风味阈值、特性以及相对含量水平,进行变量与指标损益之后应用主成分分析,在4种动物油的53种挥发性成分中筛选出19种主要风味物质,并将其相对含量进行降维得到3个主成分,应用主成分分析结果依次进行聚类分析和判别分析,建立了动物油的3个典则判别函数模型。对鸡油、牛油、羊油和猪油的挥发性成分在训练模型内进行判别,模型验证结果的正确率为100%。     

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.     

一类用化学指纹特征鉴别中药材真伪的方法

提出用Fisher因子表征中药材质量模式,根据类间距离最大、类内距离最小原则,计算色谱图中各峰的权值,并以各峰权值为变换向量从各峰面积值中计算出Fisher因子,用于中药材质量模式分类.以红参主根的真伪鉴别为实例,从定量评价、目视比较和聚类分析等方面将Fisher因子、主成分及指纹峰进行分类效果对比研究.结果表明,Fisher因子能更好地表征红参化学模式特征,分类准确性最高.因此,用本文方法提取的Fisher因子是一类能表征中药材质量模式的化学指纹特征参量,适宜用作鉴别中药材真伪.     

半枝莲中微量元素与活性成分含量的量变分析

通过测定不同产地半枝莲药材中微量元素和活性成分的含量,探讨半枝莲药材中物质成分间的关系,为半枝莲药材的质量评价提供参考。采用火焰原子吸收光谱法测定半枝莲中9种微量元素含量,HPLC法测定半枝莲中野黄芩苷的含量,紫外分光光度计法测定半枝莲总黄酮和多糖的含量,进行相关性、回归分析。并通过聚类分析对不同产地的半枝莲进行评价。结果表明野黄芩苷、总黄酮与Zn含量呈显著正相关关系,与Mn含量呈极显著正相关关系;多糖与Zn、Mn含量呈显著正相关关系。并以此为基础,建立相应回归方程模型,聚类分析表明不同产地的半枝莲有一定的相似性与差异。说明半枝莲中微量元素与活性成分含量之间存在密切相关关系,具体量化关系需进一步研究,以期为半枝莲药材种植及质量评价提供依据。     

中药蝼蛄中微量元素与临床药效的相关性分析

应用等离子体发射光谱法分析了中药蝼蛄中的微量元素含量。对其与临床药效的相关性。进行了分析。测定结果表明，蝼蛄具有比一般利尿中药更高的钾元素含量。与其他抗癌中药相比，蝼蛄中的微量元素Fe,Zn,Cu,Mn,Se,Sr等含量比较高，这可能有与其解毒，排石和抗肿瘤等功效有较为密切的相关性。     

中药微量元素的主成分分析

基于主成分分析的方法,研究了中药的相似性。主成分综合得分越近,中药就越相似。     

Clustering analysis of keishibukuryogan formulas by use of self-organizing maps

Kampo medicines, traditional herbal medicines in Japan, are comprised of multiple botanical raw materials that contain a number of pharmacologically active substances. Conventionally, the quality control of kampo medicines has been performed by analyzing the contents of two or three representative components. However, it is not sufficient to check quality only with a limited number of specific components. We performed HPLC of 287 lots of keishibukuryogan formulas, calculated the areas of 11 components on chromatograms as feature values and made a cluster analysis using self-organizing maps (SOMs). We verified the precision (repeatability and intermediate precision) of clustering results when using the same samples and successfully established an clustering method using SOMs that is capable of precisely clustering differences in HPLC-fingerprints among pharmaceutical manufacturers, differences in HPLC-fingerprints due to the combination ratios of botanical raw materials, and differences in HPLC-fingerprints due to changes in component contents caused by time-course deterioration. Consequently, we could confirm that this method is useful for controlling the quality of multiple component drugs and analyzing quality differences.     

四种中药的模糊聚类分析

运用模糊聚类分析研究了药物常量、微量元素与疗效的相关性。结果表明,相关系数较大的药物,疗效相似,相关系数r=0.8时有两种药物聚类相似。提示药物中常量、微量元素含量与疗效密切相关,为新型药物的研制提供了科学依据。     

中成药质量稳定性的原子吸收光谱鉴别分析

对全国各地用原子吸收光谱仪测定10批次大活络丸中12种无机元素及建立的指纹图谱,尝试用成分数据分析法、向量相似法和模糊聚类法建立全国无机元素的指纹图谱和中药质量控制标准方法,获得较满意的结果。研究表明,建立无机元素指纹图谱控制中成药中无机元素的质量,具有很好的实用性和可操作性,用于全国各地不同厂家生产的大活络丸无机元素的质量控制是切实可行的。     

半夏中微量元素的测定及半夏模糊聚类分析

采用原子吸收分光光度法测定了20个不同产地半夏样品中Fe,Mn,Cu,Zn,Cr,Ca,Mg,Ni,Pb等9种元素的含量。由于不同产地的半夏中微量元素含量数据离散,根据一种或几种微量元素的含量难以评价药物的相似性,故以9种元素含量并结合Zn/Cu值和Ca/Mg值为指标,运用模糊聚类分析方法研究半夏药物的质量分类。结果显示,当阈值λ=0.55时,20个半夏样品聚为4类;当λ=0.65时,20个半夏样品聚为6类;当λ=0.70时,20个半夏样品聚为10类。半夏中微量元素含量丰富,微量元素的种类及含量与药物疗效密切相关。在高阈值λ上截取聚为一类的药物其组成与质量相似性较大,该研究为中药质量评价提供了一种新的方法。     

Direct differentiation of herbal medicine for volatile components by a multicapillary column with ion mobility spectrometry method

In this work, a headspace system coupled to a gas chromatographic column and ion mobility spectrometry was applied as a screening system to differentiate the crude and processed “atractylodis macrocephalae rhizoma” samples. The obtained ion mobility data were consecutively processed by principal component analysis and Radar fingerprint chart methods. From the principal component analysis for the initial solution to original variables, the two principal components accounted for 68 and 13% of the total variance, respectively. The established method was proven to be valuable for classification, discrimination between herbal medicines from different processing procedures.     

Classification of the distribution of trace impurities by spark source mass spectrometry analysis

Spark source mass spectrometry in combination with principal component analysis and clustering analysis was used to investigate the trace element distributions in metallic samples. The analysis of Zn and Cu samples and a comparison with direct imaging secondary ion microscopy demonstrated the consistency of the approach.On leave from Department of Chemistry, Nanjing Normal University, Nanjing, People's Republic of China.     

用多变量统计分析方法辨识肺癌患者分类中的关键元素(英文)

用逐步判别、主成分分析和聚类方法研究了根据血清和毛发样品中元素含量对正常人和肺癌患者分类中的关键元素．用主成分分析的结果表明,在肺癌患者与正常人的分类中,血清中的Ｃａ,Ｃｒ,Ｃｕ,Ｐ和Ｚｎ是关键元素,而毛发中的Ａｌ,Ｂ,Ｃｒ,Ｐ和Ｓｒ是关键元素．对于正常人和癌症患者元素之间的欧氏距离不同