基于指纹图谱结合化学计量法对何首乌不同炮制品多指标成分分析

目的 建立3个主产地何首乌、炆何首乌、制何首乌共30批样品的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,结合化学计量法对其进行质量评价。方法 采用HPLC建立何首乌及其炮制品的指纹图谱并进行6种成分的含量测定,通过层次聚类分析（clustering analysis,HCA）、主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）和正交偏最小二乘-判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA）评价不同批次何首乌的质量差异,找寻不同炮制品间质量差异性的主要成分。结果 30批何首乌、炆何首乌、制何首乌的HPLC指纹图谱中有20个共有峰,指认了6个共有峰,峰面积占比均在75%以上。没食子酸（峰1）、二苯乙烯苷（峰8）、大黄素-8-O-葡萄糖苷（峰14）、大黄素甲醚-8-O-葡萄糖苷（峰16）、大黄素（峰19）、大黄素甲醚（峰20）质量分数分别在0.59～5.86、4.64～25.83、0.03～3.11、0.01～0.59、0.07～1.98、0.25～1.81 mg/g。方法学考察结果显...     

酒制对多花黄精气味形成影响的GC-MS分析

目的：通过探究多花黄精炮制前后的挥发性成分、多糖组成及5种糖类成分含量变化,考察酒制对多花黄精气味形成的影响。方法：采用顶空气相色谱-质谱法（HS-GC-MS）检测多花黄精炮制前后的挥发性成分,运用SIMCA 14.1对各样品数据进行主成分分析（PCA）及正交偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA）,根据变量重要性投影（VIP）值>1的原则筛选多花黄精炮制前后的差异成分。将多花黄精生品及酒制品的粗多糖进行肟化-硅烷化处理,运用气相色谱-质谱联用法（GC-MS/MS）对多花黄精炮制前后的糖类成分进行分析,通过峰面积归一化法计算各类组分的相对质量分数,同时对多花黄精炮制前后的4种糖类成分进行定量分析。结果：从多花黄精生品及酒制品中共鉴定出23个挥发性成分,其中多花黄精生品中鉴定有15个成分,酒制品中鉴定有20个成分,其中2-甲基丁醛、异戊醛等在炮制之后含量升高,己醛、己酸等含量降低,2-乙酰基呋喃、5-甲基呋喃醛等新成分产生;PCA及OPLS-DA结果表明两者间存在明显差异,共筛选出13个差异化合物,其中7个化合物的相对质量分数呈上升趋势,6个化合物呈下降趋势。多花黄精生品及酒制品粗...     

基于色度-化学成分关联的蜜糠炒白芍质量控制研究

目的 建立30批白芍和蜜糠炒白芍的指纹图谱,研究白芍经蜜糠炒制后颜色的变化与内在成分的关联性,并构建相关的人工神经网络（artificialneuralnetwork,ANN）模型。方法 利用色差仪对白芍及蜜糠炒白芍色度进行测定,通过HPLC建立白芍及蜜糠炒白芍的HPLC指纹图谱,结合多元统计学方法对白芍及蜜糠炒白芍样品色度值与共有成分进行关联分析。以色度和相关成分建立ANN模型。结果 白芍经蜜糠炒制后,饮片粉末的L*、a*、b*值呈上升趋势;相关分析结果表明没食子酸（峰1）、芍药苷（峰6）、没食子酰芍药苷（峰7）、五没食子酰葡萄糖（峰8）、苯甲酸（峰9）、苯甲酰芍药苷（峰10）与色度值存在显著相关;当隐含层神经元个数为8时,ANN模型的均方根误差最低（RMSE=0.124 0）,R2最高（R2=0.9835）,模型整体拟合程度最好。因此选择4个输入层、8个隐含层和6个输出层组成ANN模型为最佳拓扑结构。结论 色度与成分结合能更加全面科学地评价蜜糠炒白芍整体质量,可将色度指标纳入蜜糠炒白芍饮片质量评价体系中,为蜜糠炒白芍饮片在线质量控制提供参考。