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11.
浙产山胡椒根挥发油化学成分的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用水蒸汽蒸馏法提取挥发油,气相色谱-质谱联用法结合计算机检索对浙产山胡椒根挥发油的化学成分进行分析和鉴定,用气相色谱面积归一法计算各组分的相对百分含量。从山胡椒根的挥发油中,分析并鉴定出17种化合物。主要含1,2,3,3a,4,5,6,7-八氢-1,4-二甲基-7-(1-甲基乙烯基)-奥艹、4,6,6-三甲基-2-(3-甲基-1,3-丁二烯基)-3-氧杂环-辛烷、愈创木醇、1,2,3,5,6,7,8,8a-八氢-1,4-二甲基-7-(1-甲基乙烯基)-奥艹,它们占挥发油总量的84.75%。 相似文献
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为了明确中药材新疆藁本挥发油对植物病原真菌的熏蒸抑制活性及分析其化学组分,为新疆藁本挥发油在农业上的应用提供参考依据。采用水蒸气蒸馏法提取新疆藁本挥发油,通过生长速率法测定其挥发油对小麦赤霉病菌、水稻胡麻斑病菌、草莓灰霉病菌和苹果炭疽病菌4种植物病原真菌的熏蒸抑制作用,并利用气质联用仪(GC-MS)分析新疆藁本挥发油的化学组分。结果表明,新疆藁本挥发油对供试的4种植物病原真菌均有强烈的熏蒸抑制作用,有效中浓度(EC_(50))分别为0.98、1.01、1.46、2.79μL/皿。GC-MS从新疆藁本挥发油中共检测到23个组分,鉴定出其中17个,占挥发油总量的99.796%,其主要组分为肉豆蔻醚(94.328%)、2-莰烯(3.018%)等。新疆藁本挥发油可作为抑制植物病原真菌的天然活性成分资源,开发利用。 相似文献
15.
顶空-气相色谱法进展 总被引:17,自引:0,他引:17
回顾了顶空采样气相色谱分析法在复杂基质中挥发性成分中的应用.总结并详述了顶空分析的三种重要模式-介绍了顶空分析的相关原理和整个顶空分析系统的参数优化过程.综述了顶空.气相色谱分析在生物样本中挥发性有机物的测定、药品中有机残留溶剂的检测、聚合材料中挥发性有机物的分析、环境中有害的有机挥发性物质分析、挥发油分析和烟草分析等方面的进展. 相似文献
16.
毛莨科翠雀属(Delphinium)植物主要分布在北温带,我国约有近120种翠雀属植物[1],广泛分布在西藏、四川西部、青海和甘肃,生于海拔2100~4000米山地草坡或多石砾山坡,其中许多是著名的中药,具有镇痛、消炎、抗菌治疗心血管病、抗癌等功效[2],陈耀祖院士等曾对川西翠雀和甘肃南部的蓝翠雀中二萜生物碱的提取分离及结构鉴定进行了研究[3],考虑到同一种植物生长的环境不同,所含化学成份也不尽相同,我们选择了青海翠雀进行了研究[4],以充分利用和开发我国的药用植物资源.中药的神奇功效体现在多种成分的协调作用,对中草药进行多个部位,多种成分的综合研究是中药现代研究的发展方向[5],本文用GC-MS对青海翠雀花挥发油的化学成分进行了研究. 相似文献
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A molecular structural characterization (MSC) method called reduced molecular electronegativity-distance vector (MEDVR) was used to describe the molecular structures of 55 components of meconopsis integrifolia flowers. By use of stepwise multiple regression (SMR) and partial least square (PLS) methods, a model with the correlation coefficient (R1) of 0.987 and the standard deviation (SD1) of 1.377 could be obtained. Then through multiple linear regression (MLR), another model with the correlation coefficient (R2) of 0.989 and standard deviation (SD2) of 1.395 could be constructed. Furthermore, in virtue of variable screening by the stepwise multiple regression technique (SMR), 8 vectors were selected to build up another model with its correlation coefficient (R3) and standard deviation (SD3) of 0.989 and 1.366, respectively. Then all the three models were evaluated by performing cross-validation with the leave-one-out (LOO) procedure, and the correlation coefficients (QCV) were 0.981, 0.976 and 0.979, respectively. The results show that the models constructed could provide estimation stability and favorable predictive ability. 相似文献
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