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基于HPLC指纹图谱及UPLC-MS/MS多指标成分含量测定的广西不同产地五指毛桃质量评价 被引量：1
1
作者 黄春燕 何敏 +5 位作者 何秋云 柳贤福 莫元瑶 周怡 莫永福 陈汝旭 《天然产物研究与开发》 北大核心 2025年第4期678-686,共9页
建立五指毛桃多指标成分的质量控制方法。采用HPLC法建立五指毛桃的指纹图谱,采用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012A版)”评价相似度,采用SPSS 22.0对样品进行聚类分析(cluster analysis,CA)和主成分分析(principal component ana... 建立五指毛桃多指标成分的质量控制方法。采用HPLC法建立五指毛桃的指纹图谱,采用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012A版)”评价相似度,采用SPSS 22.0对样品进行聚类分析(cluster analysis,CA)和主成分分析(principal component analysis,PCA);采用UPLC-MS/MS测定多指标成分含量。HPLC指纹图谱共标定了24个共有峰,指认其中7个共有峰分别为补骨脂素、槲皮素、柚皮素、木犀草素、佛手柑内酯、芹菜素、金合欢素,相似度为0.990~0.999,分别聚为3类;UPLC-MS/MS分析表明五指毛桃含有8个成分,分别为补骨脂素、槲皮素、柚皮素、木犀草素、佛手柑内酯、山柰素、芹菜素、金合欢素,8个成分各自的质量浓度范围内线性关系良好,平均加样回收率为96.88%~101.0%,RSD为1.2%~1.8%。CA结果显示12批五指毛桃聚为3类。PCA结果显示结果第一主成分(补骨脂素)特征值为11.89,方差贡献率为99.08%,表明该主成分可作为五指毛桃的质量标志物。12批样品8个成分含量分别为0.0858~1.11、2.51×10^(-6)~5.34×10^(-4)、1.24×10^(-3)~0.117、2.30×10^(-4)~3.98×10^(-2)、0.011~0.507、3.36×10^(-6)~8.17×10^(-4)、2.52×10^(-3)~7.92×10^(-2)、5.13×10^(-5)~5.85×10^(-4)mg/g,12批样品各成分含量差异存在一定的差异。综上,研究建立的方法准确度良好,稳定可靠,可为五指毛桃药材的质量控制提供科学的参考依据。 展开更多
关键词 五指毛桃 HPLC UPLC-MS/MS 指纹图谱 多指标成分含量测定
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SPE-HPLC法测定益智果实中3种化合物的含量 被引量：4
2
作者 王俊芳 赖伟勇 +2 位作者 蔡红蝶 李永辉 张俊清 《海南医学院学报》 CAS 2014年第10期1316-1319,共4页
目的：探索益智中不同类别指标性成分的含量测定方法,并测定不同种植基地圆柚酮、杨芽黄素和益智酮甲的含量。方法：采用固相萃取和高效液相色谱法测定益智果实中圆柚酮、杨芽黄素和益智酮甲的含量。色谱柱为菲罗门C6苯基柱（250×4... 目的：探索益智中不同类别指标性成分的含量测定方法,并测定不同种植基地圆柚酮、杨芽黄素和益智酮甲的含量。方法：采用固相萃取和高效液相色谱法测定益智果实中圆柚酮、杨芽黄素和益智酮甲的含量。色谱柱为菲罗门C6苯基柱（250×4.6mm,5μm）,以乙腈和水为流动相,流速1.0mL/min,柱温30℃,检测波长240nm。结果：该方法线性,精密度,稳定性均良好,圆柚酮、杨芽黄素和益智酮甲的平均回收率为98.61%-99.98%。不同种植基地中圆柚酮的含量比较接近,但是杨芽黄素和益智酮甲的含量差异较大。广西和广东产的益智中杨芽黄素含量较低,益智酮甲含量较高。海南产益智中杨芽黄素含量较高,益智酮甲含量较低。结论：该方法准确可靠,可用于益智药材及相关产品中圆柚酮、杨芽黄素和益智酮甲多指标成分的含量测定,为完善益智药材的质量标准提供参考。 展开更多
关键词 益智 SPE-HPLC 多指标含量测定
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基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究 被引量：5
3
作者 郭拓 梁小娟 +3 位作者 马晋芳 袁凯 葛发欢 肖环贤 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1214-1220,共7页
该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC... 该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC)、正则化自表示学习算法(RSR)和稀疏子空间聚类法(SSC)3种波段选择算法的建模结果进行对比,以校正决定系数(R_(c)^(2))、校正均方根误差(RMSECV)、预测决定系数(R_(p)^(2))和预测均方根误差(RMSEP)为评价标准,对回归模型的预测性能进行评估。结果显示,SOP-SRL在3种数据集上均取得了较好的结果,建模波段从全波长的800分别减少到70、67、87;RMSEP分别从0.0801、6.3495、0.7425下降到0.0653、3.6208、0.4073,分别下降了18%、43%、45%;相应的R_(p)^(2)分别从0.9119、0.8794、0.9158提高到0.9388、0.9526、0.9701,分别提高了3%、8%、6%。结果表明,经SOP-SRL波长选择后模型的预测能力相比于其他几种算法得到显著提升,基于SOP-SRL的PLS模型可以实现安胎丸指标含量的快速检测。 展开更多
关键词 近红外光谱 波段选择 可扩展的自表示学习方法(SOP-SRL) 偏最小二乘法(PLS) 指标含量测定
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