基于小粒径色谱柱的哮喘颗粒HPLC指纹图谱研究及多成分快速测定

目的采用小粒径色谱柱建立哮喘颗粒(XCG)HPLC指纹图谱,同时快速测定其中7个有效成分(莫诺苷、苦杏仁苷、马钱苷、升麻素苷、5-O-维斯阿米醇苷、木兰脂素、五味子醇甲)的方法。方法采用HPLC,色谱柱为Kromasil C18(150 mm×4.6 mm,3.5μm);流动相为甲醇-乙腈-水;体积流量1.0 m L/min;梯度洗脱;检测波长:210 nm(苦杏仁苷、木兰脂素)、240 nm(莫诺苷、马钱苷、升麻素苷、5-O-维斯阿米醇苷、五味子醇甲及指纹图谱);柱温40℃;采用UPLC-Q-TOF/MS结合对照品对共有峰进行指认。结果得到分离度和重现性良好的HPLC指纹图谱,标定了20个共有峰,10批样品相似度在0.90以上;采用UPLC-Q-TOF/MS对共有峰进行指认,11个成分经对照品比对,分别为莫诺苷、苦杏仁苷、马钱苷、升麻素苷、5-O-维斯阿米醇苷、木兰脂素、五味子醇甲、五味子醇乙、五味子酯甲、五味子甲素、五味子乙素,并对其中与功效相关的成分莫诺苷、苦杏仁苷、马钱苷、升麻素苷、5-O-甲基维斯阿米醇苷、木兰脂素、五味子醇甲进行定量分析,平均回收率在97.3%~103.8%(RSD均小于2.0%),10批次样品中7个成分量分别为莫诺苷0.51~0.69 mg/g,苦杏仁苷5.01~5.95 mg/g,马钱苷1.02~1.33 mg/g,升麻素苷0.35~0.45 mg/g,5-O-维斯阿米醇苷0.45~0.55 mg/g,木兰脂素0.38~0.48 mg/g,五味子醇甲0.89~1.08 mg/g,各成分量的RSD均小于11.0%。结论建立的指纹图谱和7个成分定量测定的方法,快速、准确、可靠,可以用于XCG的质量评价。     

Box-Behnken法中试规模下优化小青龙颗粒超声提取工艺

在中试规模下考察超声技术在小青龙颗粒提取过程中的最佳条件。以单因素试验考察,确定各因素影响趋势及范围;以Box-Behnken法进行优化,检测药液中芍药苷、盐酸麻黄碱、甘草酸的含量,分别计算其提取率并进行综合评价,以其作为小青龙颗粒超声提取效果的评判依据。结果显示,小青龙颗粒超声提取的最佳工艺为超声功率600 W,液固比10∶1,提取31 min,在此条件下小青龙颗粒提取率预测值为85.90%,验证值为85.87%。该文所建立的数学模型(P0.01)有意义,可对小青龙颗粒超声提取工艺进行分析和预测。     

热毒宁注射液青蒿金银花浓缩过程近红外快速定量检测方法的建立

目的建立热毒宁注射液青蒿金银花醇沉浓缩过程主要药效成分的定量校正模型,实现生产过程在线监控。方法采用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLSR)分别建立新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸的定量校正模型。结果新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸定量校正模型的决定系数(R~2)分别为0.954 5、0.975 2、0.9691;校正集误差均方根(RMSEC)为0.213、0.676、0.225,交叉验证集误差均方根(RMSECV)分别为0.233、0.692、0.258。采用所建模型进行在线分析,新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸的预测值与实测值的决定系数分别为0.984 2、0.983 7、0.9870,预测相对误差(RPD)分别为4.77、5.29、4.37,预测相对偏差(RSEP)分别为3.519%、3.778%、3.895%。结论所建的模型可以用于热毒宁注射液青蒿金银花醇沉浓缩过程中新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸的在线定量测定。     

芪白平肺颗粒中人参和黄芪提取工艺的优化

目的优化芪白平肺颗粒中人参和黄芪的提取工艺。方法在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken响应面法,以乙醇体积分数、药液比、提取时间为自变量,并通过信息熵法对人参皂苷Rg_1+Re、人参皂苷Rb_1、黄芪甲苷的含有量及干膏率进行客观加权。然后,以综合指标为因变量,优化实验结果。结果最佳提取条件为8倍量70%乙醇,提取2次,每次2 h。结论 Box-Behnken响应面与信息熵的结合可用于优化芪白平肺颗粒的提取工艺。     

莫诺苷对晚期糖基化终末产物诱导人脐静脉内皮细胞损伤的代谢组学研究

目的研究晚期糖基化终末产物(AGEs)诱导损伤人脐静脉内皮细胞(HUVECs)模型导致的细胞内源性代谢物的变化及山茱萸环烯醚萜苷类特征成分莫诺苷对异常代谢的调节作用,寻找莫诺苷保护损伤HUVECs潜在的代谢生物标志物,探索莫诺苷保护AGEs诱导损伤HUVECs的作用机制。方法体外培养HUVECs,AGEs诱导制备HUVECs损伤模型。将细胞分为对照组、模型组和给药组,通过高效液相色谱-串联四极杆飞行时间质谱(UPLC/Q-TOF-MS)技术,对3组细胞样本进行分离测定。采用主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)等模式识别方法对变量数据进行分析,t检验进行显著性统计分析,筛选出潜在生物标志物。通过独特通路分析(IPA),构建代谢组学特征网络图。结果模式识别能够较好地区分对照组、模型组和给药组细胞;进一步根据VIP数值大小筛选出30个对分类有显著贡献的离子,定性鉴定出10种潜在代谢生物标志物,这些内源性物质在给药组细胞内的水平均得到了不同程度的恢复。找到5条代谢通路,构建了莫诺苷保护AGEs诱导HUVECs损伤的代谢组学特征网络图。结论莫诺苷可使AGEs诱导损伤的HUVECs中代谢物水平有不同程度的恢复,其保护作用可能与5条相关代谢通路的调节有关。     

基于UPLC的注射用活血通络指纹图谱研究及多成分定量测定

目的建立注射用活血通络的指纹图谱,并进行多成分定量分析,提升注射用活血通络质量标准。方法采用Thermo C18柱(100 mm×3 mm,1.7μm),以甲醇-0.05%甲酸水溶液梯度洗脱,体积流量0.4 m L/min,柱温20℃,检测波长为260nm。结果得到分离度和重现性良好的指纹图谱,确定21个共有峰,其中11个共有峰来自于赤芍药材,7个共有峰来自于川芎药材,3个共有峰来自桃仁药材。同时利用相似度软件对10批注射用活血通络指纹图谱进行分析,各批次样品相似度在0.98以上;通过对照品比对,指认了5个成分,分别为苦杏仁苷、羟基芍药苷、芍药内酯苷、芍药苷、阿魏酸,并对其进行定量分析。结论 UPLC建立的注射用活血通络指纹图谱检测和5个指标成分定量分析方法,快速、简便、准确,能有效评价该制剂的质量。     

芪白平肺颗粒醇提部位化学成分的UPLC-Q-TOF-MS鉴定

目的研究芪白平肺颗粒醇提部位化学成分及醇提部位药材的合提与分提的差异性。方法以UPLC-Q-TOF-MS作为分析方法,通过对比各色谱峰的保留时间、质谱图特征,结合文献报道,确认芪白平肺颗粒中醇提部位的化学成分,并以主成分分析明确醇提部位药材分提与合提的差异性。结果对芪白平肺颗粒醇提部位中产生的26个离子进行鉴定,确定了22个离子的化学结构式,并推测了另外4个离子的化学结构式。并通过主成分分析对人参黄芪分提提取液和合提提取液进行分析,确定了12个化合物为人参黄芪合提与分提的差异物。结论本实验为完善芪白平肺颗粒的工艺和质量标准研究提供参考依据。     

过敏性鼻炎颗粒毛细管气相指纹图谱研究

目的建立过敏性鼻炎颗粒中挥发油的毛细管气相色谱指纹图谱,为过敏性鼻炎颗粒的质量控制提供新方法。方法建立毛细管气相色谱法,采用氢火焰检测器及质谱进行检测分析。HP-5 Phenyl Methyl Siloxane毛细管色谱柱(30 m×0.32mm,0.25μm);检测器温度250℃;进样口温度200℃;柱温采取程序升温,初始温度50℃,以3℃/min升温至140℃,保持2 min,再以10℃/min升温至200℃,保持2 min。结果建立了过敏性鼻炎颗粒中挥发油的毛细管气相指纹图谱方法,确定了过敏性鼻炎颗粒中12个特征峰,并采用GC-MS对主要色谱峰进行了初步定性。10批成品指纹图谱相似度在0.90以上。结论建立的毛细管气相色谱指纹图谱有较好的精密度、重复性和稳定性,适用于过敏性鼻炎颗粒的质量控制。     

高效液相体积排阻色谱法测定银杏二萜内酯提取物中大分子物质

目的建立银杏二萜内酯提取物中大分子物质的高效液相体积排阻色谱(HPSEC-RI)检测方法。方法色谱柱为Phenomenex Biosep-SEC-S2000(300 mm×7.8 mm,5μm);以0.05 mol/L硫酸钠为流动相;体积流量为0.7 m L/min;柱温30℃;示差检测器,按面积归一化法计算大分子物质的质量分数。结果相对分子质量在2 500~84 400的物质,其相对分子质量对数-保留时间呈现良好的线性关系(r=0.998 3);平均回收率为96.8%,RSD为1.5%;5批银杏二萜内酯提取物和14批银杏二萜内酯葡胺注射液均未检出大分子物质。结论本方法简便易行,结果准确可靠,可作为银杏二萜内酯提取物及银杏二萜内酯葡胺注射液质量控制方法。     

基于近、中红外光谱的热毒宁注射液制剂过程投料和二次热处理工序快速检测方法研究

目的 应用近红外光谱（near-infrared reflectance spectroscopy,NIRS）与中红外光谱（mid-infrared reflectance spectroscopy,MIRS）技术,对热毒宁注射液（Reduning Injection,RI）制剂过程的投料和二次热处理工序中6种质控指标进行快速检测,提高制剂过程的质量控制水平。方法 利用NIRS透射技术与MIRS衰减全反射技术,结合偏最小二乘法（partial least squares,PLS）,经过光谱预处理方法的优选以及波段筛选,分别建立绿原酸、新绿原酸、隐绿原酸、栀子苷、断氧化马钱子苷和固含量的快速预测模型,以校正集相关系数（r_cal）、验证集相关系数（r_pre）、校正均方根误差（root mean square error of calibration,RMSEC）、交叉验证均方根误差（root mean square error of cross validation,RMSECV）、预测相对误差（relative standard error of prediction,RSEP）为评价指标,评价模型性能。结果 NIRS预测模型的6个质控指标的RMSEC和RMSECV均小于0.3,RSEP小于4.0%;MIRS预测模型的6个质控指标的RMSEC和RMSECV均小于0.4,RSEP均小于5.0%,建立的PLS模型具有模型性能好、预测精度高的优点。结论 NIRS及MIRS分析技术,均可用于RI投料和二次热处理工序中6种质控指标的快速检测,模型RSEP在5%以内,方法操作简单,结果可靠。