建立红芪生品及不同炮制品(药典法炙红芪、蜜糠炙红芪)的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,综合评价红芪及其不同炮制品质量。采用HPLC法建立红芪不同炮制品指纹图谱并对5种主要成分进行含量测定,通过主成分分析(principal component a...建立红芪生品及不同炮制品(药典法炙红芪、蜜糠炙红芪)的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,综合评价红芪及其不同炮制品质量。采用HPLC法建立红芪不同炮制品指纹图谱并对5种主要成分进行含量测定,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘-判别分析(orthogonal partial least squares-discrimination analysis,OPLS-DA)等方法对结果进行分析,并结合灰色关联度分析理论计算指标权重值,建立加权-逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)算法模型,对红芪及其不同炮制品进行质量评价。结果表明,红芪不同炮制品指纹图谱中有22个共有峰,指认出5个共有峰,分别为香草酸(峰5)、毛蕊异黄酮苷(峰8)、芒柄花苷(峰12)、毛蕊异黄酮(峰17)、芒柄花素(峰18);PCA共提取出5个主成分,综合评分中15批次蜜糠炙红芪排名靠前;加权TOPSIS模型结果表明红芪不同炮制品各15批次的相对接近度值分别为生红芪0.1161~0.4473,炙红芪0.2383~0.5011,蜜糠炙红芪0.3189~0.6542。本研究建立的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法操作简便,稳定可靠,加权TOPSIS算法模型合理,可用于红芪及其不同炮制品的综合质量评价。展开更多
文摘建立红芪生品及不同炮制品(药典法炙红芪、蜜糠炙红芪)的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,综合评价红芪及其不同炮制品质量。采用HPLC法建立红芪不同炮制品指纹图谱并对5种主要成分进行含量测定,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘-判别分析(orthogonal partial least squares-discrimination analysis,OPLS-DA)等方法对结果进行分析,并结合灰色关联度分析理论计算指标权重值,建立加权-逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)算法模型,对红芪及其不同炮制品进行质量评价。结果表明,红芪不同炮制品指纹图谱中有22个共有峰,指认出5个共有峰,分别为香草酸(峰5)、毛蕊异黄酮苷(峰8)、芒柄花苷(峰12)、毛蕊异黄酮(峰17)、芒柄花素(峰18);PCA共提取出5个主成分,综合评分中15批次蜜糠炙红芪排名靠前;加权TOPSIS模型结果表明红芪不同炮制品各15批次的相对接近度值分别为生红芪0.1161~0.4473,炙红芪0.2383~0.5011,蜜糠炙红芪0.3189~0.6542。本研究建立的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法操作简便,稳定可靠,加权TOPSIS算法模型合理,可用于红芪及其不同炮制品的综合质量评价。
