基于UPLC指纹图谱和化学计量学对华山参及其混伪品的鉴别研究

目的 建立华山参的UPLC指纹图谱,鉴别其正品和混伪品。方法 建立华山参的UPLC指纹图谱,对相似度进行分析,采用聚类分析、主成分分析、偏最小二乘-判别分析法对共有峰进行分析。结果 建立的指纹图谱共标定出15个共有峰。华山参正品的相似度均在0.867以上,混伪品的相似度均低于0.555。30批华山参样品聚为3类,正品与伪品、主产地与非主产地华山参药材被显著区分,并筛选出4个差异性成分。结论 建立的UPLC指纹图谱能有效鉴别华山参及其混伪品,为华山参药材的质量评价和真伪鉴别提供参考。     

基于主成分和聚类分析的心安胶囊指纹图谱研究

摘 要 目的：研究不同厂家心安胶囊的HPLC指纹图谱,并用主成分分析和聚类分析建立其化学模式识别方法,以期为心安胶囊的质量控制提供参考。 方法: 色谱柱为Agilent ZORBAX SB-C₁₈（250 mm×4.6 mm, 5 μm）;流动相为0.1%甲酸水溶液（A）-乙腈（B）-四氢呋喃（C）混合溶液,梯度洗脱,流速为1.0 ml·min^-1;检测波长为350 nm,柱温为30℃。对15批心安胶囊进行检测,用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》2004A 版对指纹图谱进行相似度计算,应用SPSS19.0统计学软件进行化学模式识别研究。结果: 根据聚类分析和主成分分析结果筛选出10批心安胶囊样品,并建立了指纹图谱的共有模式。     

不同产地大黄红外指纹图谱及相似度分析

摘 要 目的：建立红外指纹光谱鉴定大黄药材的方法。方法: 收集不同产地的大黄药材样品10批,对不同产地大黄药材进行红外光谱指纹测定,并进行相似度计算及化学模式识别。结果: 获得10批不同产地大黄药材红外指纹图谱,图谱相似度均大于0.96。结论: 红外指纹图谱鉴定法可用于大黄药材的鉴别。     

不同产地细辛中挥发油GC-MS指纹图谱的建立及其化学模式识别研究

目的 建立不同产地细辛药材挥发油的气相色谱-质谱联用(GC-MS)指纹图谱,并结合化学模式识别进行评价。方法 采用GC-MS法建立细辛挥发油的指纹图谱,进行相似度评价,并通过聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法(OPLS-DA)判别分析不同产地细辛挥发油的质量差异。结果 建立了细辛挥发油的GC-MS指纹图谱,确认24个共有峰,并指认了其中10个共有峰。不同批次细辛挥发油样品相似度在0.908以上。CA、PCA和OPLS-DA结果显示细辛挥发油存在一定的质量差异,以变量投影重要度(VIP)值>1.0为标准,筛选出8个差异性标志成分。结论 GC-MS指纹图谱结合化学模式识别可以全面、系统地评价细辛挥发油的质量特征,为细辛药材的质量评价提供参考。     

不同产地锁阳药材HPLC指纹图谱研究及2种黄酮成分含量测定

目的 建立不同产地锁阳药材HPLC指纹图谱,并测定其中2种黄酮成分的含量。方法 采用HPLC-DAD技术,以Dikma Spursil C₁₈色谱柱（4.6 mm×250 mm,5 μm）,甲醇-0.2%甲酸溶液为流动相梯度洗脱,建立锁阳药材的指纹图谱并进行含量测定;采用中药指纹图谱相似度评价系统（2012版）对12批样品进行共有峰确认及相似度评价;通过SPSS 21.0统计软件采用聚类分析（CA）和主成分分析（PCA）对HPLC指纹图谱进行模式识别研究。结果 建立了锁阳药材指纹图谱,12批锁阳药材的相似度均>0.90;确定共有峰22个,并对其中儿茶素、根皮苷含量进行测定,其含量均值分别为0.320,0.057 mg·g^-1。CA将不同批次锁阳药材分为4类,反映了12个不同产区锁阳药材的质量特征;通过PCA筛选出累计贡献率达到89.349%的5个主成分,得到决定锁阳药材质量的4个化学成分。结论 建立的HPLC指纹图谱结合含量测定、CA、PCA方法可以客观、全面、有效地用于锁阳药材的质量评价。     

孜然挥发油GC-MS指纹图谱的构建及主成分分析和聚类分析

目的 采用GC-MS指纹图谱并结合多元统计等方法评价不同产地孜然质量。方法 采用气相色谱-四极杆飞行时间质谱（GC-Q-TOF/MS）技术对孜然挥发油进行定性和定量分析，建立20批不同产地孜然的指纹图谱；运用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统软件（2012年版）"进行相似度评价，并进行聚类分析和主成分分析。结果 建立的指纹图谱确定了33个共有峰，相似度均>0.961，主要成分包括枯茗醛、γ-松油烯-7-醛、α-松油烯-7-醛、γ-松油烯、o-伞花烃、桧烯、枯茗醇、3-p-孟烯-7-醛等，其相对含量约占总含量的99.7%。通过聚类分析可将20批孜然分为5大类。主成分分析得到4个主成分的累积方差贡献率为88.946%，其结果显示S20号样品综合得分较高。主成分分析与聚类分析结果基本一致。结论 该方法特征性强，仪器精密度、重复性和稳定性良好，可用于孜然挥发油及其相关产品的质量控制和评价。     

HPLC指纹图谱和多成分定量结合化学模式识别法评价黔钩藤质量

目的 基于HPLC指纹图谱、多成分定量结合化学模式识别法评价黔钩藤质量。方法 从贵州中药材市场随机购买了18批钩藤饮片,采用HPLC法建立了18批钩藤饮片的指纹图谱;通过中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012年版）进行相似度评价,对其中5种生物碱进行了指认,并采用外标法和一测多评法进行了含量测定;采用SPSS 26.0统计软件进行聚类分析和主成分分析。结果 在钩藤饮片指纹图谱中,确定了共有峰28个,采用对照品指认了5个生物碱成分,分别为异去氢钩藤碱、异钩藤碱、去氢钩藤碱、钩藤碱和去氢毛钩藤碱,18批钩藤的相似度评价表明市场上钩藤的质量差异较大;聚类分析将18批钩藤饮片样品聚为3大类;主成分分析用5个主成分进行综合评价,其中8批钩藤饮片的综合得分大于1;采用一测多评法和外标法计算18批钩藤饮片中5种生物碱的含量,经GraphPad差异性分析表明,2种方法无显著性差异。结论 市场上钩藤质量差异较大,建立了检测5个生物碱成分的一测多评法和外标法,为完善钩藤质量评价提供参考。     

不同产地乳香指纹图谱的研究

摘 要 目的：建立乳香药材的HPLC特征图谱。方法: 采用HPLC法,色谱柱为Agilent ZORBAX SBC18（250 mm×4.6 mm,5 μm）;流动相：乙腈 0.1%磷酸水溶液为流动相,梯度洗脱;流速：1.0 ml·min^-1;检测波长：270 nm;柱温：30℃;进样量：10 μl。对不同产地的乳香进行特征指纹图谱考察,并采用“中药色谱特征图谱相似度评价系统”（2012版）对其进行相似度分析。结果:建立了乳香高效液相色谱指纹图谱研究方法,并确定了指纹图谱中10个共有峰,14批乳香药材中12批药材相似度大于0.95。结论:该方法简单、快速、重复性好,为质量控制和评价标准提供了充分的依据。     

基于指纹图谱的复方伤痛胶囊质量分析研究及质控成分确认

目的 建立复方伤痛胶囊的指纹图谱,并结合多元变量统计方法发现潜在的关键质控成分。方法 采用Waters超高效液相色谱（UPLC）仪,色谱柱为Acquity UPLC^® HSS T3,流动相为乙腈-0.1%甲酸水,采用梯度程序洗脱,检测器波长设置参数为280 nm,共建立20批复方伤痛胶囊的指纹图谱。采用聚类分析、主成分分析及正交偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA）对图谱数据进行模式识别分析,筛选出关键质控成分,并经过化学指认。结果 共有27个色谱峰被标定,20批药物的整体相似度大于0.88,显示药物质量总体相对稳定;但基于聚类分析及主成分分析初步发现不同批次药物也存在微小差异,能够区分成两大类;进一步基于OPLS-DA发现了导致药物质量微小差异的7种主要成分,即关键质控成分;通过对照品对以上成分进行确认,分别为没食子酸、绿原酸、延胡索乙素、柚皮苷、大黄酸、Z-藁本内酯和大黄素甲醚。结论 建立的指纹图谱结合多元变量统计方法,可科学、系统地评价复方伤痛胶囊的药物批次质量,发现关键质控成分,同时能够为中药相关质控研究提供一定的研究思路。     

基于HPLC指纹图谱及主成分分析的金蝉花不同溶剂提取物的化学组分研究

摘 要 目的：基于HPLC指纹图谱、主成分分析法（PCA）对金蝉花不同溶剂提取物的化学组分进行分析。方法: 采用HPLC法构建金蝉花不同溶剂提取物的指纹图谱,同时应用PCA和相似度分析软件对实验数据进行处理,找出6种不同溶剂提取物样品的相似性和差异性。色谱柱为Inertsil ODS-SP（250 mm×4.6 mm,5 μm）,柱温：25℃,检测波长：260 nm,流动相为甲醇 水梯度洗脱,流速：1.0 ml·min^-1。结果: 建立了金蝉花不同提取物共有模式图谱,相似度为0.760～0.988。主成分分析结果筛选出累计贡献率达到93.245%的3个主成分,以它们计算所有样本的综合得分,对金蝉花不同溶剂提取物进行排序,水提物化学组分最为丰富。结论:HPLC指纹图谱结合主成分分析可以对金蝉花不同溶剂提取物的化学组分进行客观、有效评价。     

应用近红外光谱和拉曼光谱建立主成分分析模式识别法鉴别不同厂家阿法骨化醇软胶囊

摘 要 目的：比较近红外光谱法和拉曼光谱法对不同厂家阿法骨化醇软胶囊进行模式识别的特点,建立定性模型,并对不同厂家的阿法骨化醇软胶囊进行分析鉴别。方法: 应用近红外光谱与拉曼光谱,首次采用主成分分析的模式识别方法,结合光谱信息分析处方工艺,对不同厂家的阿法骨化醇软胶囊进行近红外光谱和拉曼光谱分析。结果: 近红外光谱法与拉曼光谱法均能提取出阿法骨化醇软胶囊的光谱信息,并进行判别分析。制剂中不同着色剂的荧光效应的影响在拉曼光谱中体现出较大差异。据此,建立了拉曼光谱主成分分析判别模型,前三个主成分重构的三维图中,代表6个不同厂家来源的阿法骨化醇样品点各自聚集,相互区分,实现了正确判别。结论: 利用拉曼光谱与近红外光谱互补性,建立不同工艺的阿法骨化醇软胶囊的识别方法,可用于阿法骨化醇软胶囊工艺一致性的分析。     

HPLC指纹图谱结合化学计量学分析不同企业心脑健胶囊(片)的差异

目的 建立心脑健胶囊(片)质量评价方法,比较不同企业心脑健胶囊(片)的质量差异。方法 将中国药典2020年版一部心脑健胶囊项下特征图谱转化为指纹图谱,并进行方法学考察。与对照品进行比较,确定特征峰成分。测定3个厂家的21批产品,通过相似度分析其指纹图谱的异同,进一步使用聚类分析和主成分分析进行模式识别。结果 3家企业之间心脑健胶囊(片)指纹图谱存在差异,聚类分析和主成分分析结果基本一致,样品按厂家各自聚为一类,其中峰10(表没食子儿茶素没食子酸酯),13(没食子酸儿茶素没食子酸酯)、16(表儿茶素没食子酸酯)等特征峰对指纹图谱影响较大。在企业H样品中表没食子儿茶素没食子酸酯含量较低,仅为企业N样品中相应成分含量的60.08%,而没食子酸儿茶素没食子酸酯含量较高。在企业S样品中没食子酸儿茶素没食子酸酯含量较低,为企业N样品中相应成分含量的42.47%,而表儿茶素没食子酸酯含量相对较高。另外,各企业样品所含主要成分的比例均不相同。结论 化学计量学辅助的HPLC指纹图谱具有简便、客观、可数字化的优点,可直观地区别不同企业心脑健胶囊(片)成分及其比例的差异。     

结合化学识别模式的霞日森登质量标志物研究

目的：建立基于蒙药材霞日森登质量标志物（Q-Marker）的质量控制方法,结合化学识别模式分析不同产地霞日森登的质量差异。方法：采用高效液相色谱法（HPLC）同时测定杨梅素、二氢杨梅素、没食子儿茶素、儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素及花旗松素7种Q-Marker含量,建立一测多评法（QAMS）,并与外标法（ESM）及标准曲线法所得结果比较结果差异;通过霞日森登HPLC指纹图谱及运用聚类分析、主成分分析等化学识别模式对11批霞日森登药材质量进行评价。结果：建立了QAMS,内参物二氢杨梅素与没食子儿茶素、儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素和花旗松素的相对校正因子分别为1.569、1.435、1.426、1.467、0.794（杨梅素为0.489,因偏离大去除）,且11批霞日森登样品3种方法测定结果无显著差异;获得指纹图谱及共有模式,经过聚类分析和主成分分析得出不同产地的11批霞日森登可聚为4类。结论：通过建立的指纹图谱和QAMS能精准测定霞日森登中Q-Marker的含量,可用于霞日森登的质量评价,为评估霞日森登的质量提供了更为科学与全面的基础依据。     

基于NIRS技术和PCA-SVM算法快速鉴别国产和进口啤酒花

目的 利用近红外漫反射光谱（near-infrared reflectance spectroscopy,NIRS）法,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）和支持向量机（support vector machine,SVM）联用算法,建立PCA-SVM的NIR模式识别模型,用于国产和进口啤酒花的快速鉴别。方法 收集上述不同产地的啤酒花样品,制备成均匀粉末,在4 000～12 500 cm^-1光谱区,采集各样品粉末的NIR光谱,选取特征谱段9 000～4 100 cm^-1为建模谱段,分别采用不同光谱预处理方法进行预处理并分别进行PCA降维。根据2维主成分平面散点图,优选最佳预处理方法。利用最佳预处理方法处理后的光谱PCA降维数据,建立SVM模式识别模型,SVM模型参数采用网格搜索法、遗传算法（GA）、粒子群优化法（PSO）进行寻优。对比不同主成分数所建PCA-SVM模型的预测准确率,确定最佳的主成分数,最终建立PCA-SVM的NIR快速鉴别模型。结果 在6500～5400 cm^-1谱段,以一阶导数法（first derivative,FD）为最佳光谱预处理方法,PCA提取的光谱前8个主成分为最佳主成分,并经网格搜索法确定最佳SVM内部参数：惩罚因子c=2,核函数参数g=1,建立啤酒花PCA-SVM鉴别模型,该模型五折交叉验证准确率达97.37%,对校正集和测试集样品预测准确率均分别为97.37%和97.44%。结论 啤酒花NIRS光谱,进行PCA-SVM算法建模,模型预测准确率高、性能佳,可用于啤酒花样品的快速、无损鉴别。     

基于电子鼻技术区分不同产地的牡丹皮药材

目的 应用电子鼻技术区分不同产地的牡丹皮药材。方法 通过单因素及正交试验法确定牡丹皮药材电子鼻测定的最佳试验条件。应用Loading分析法对传感器区分样品的能力进行分析,应用主成分分析法、线性判别分析法来区分不同产地的牡丹皮药材。结果 电子鼻技术测定牡丹皮药材的最佳试验条件为称样量3.0 g,空气流速300 mL·min^-1,样品室温放置时间为10 min;研究结果表明,其区分度均>0.980;7号传感器W1W对第一主成分贡献率最大,2号传感器W5S对第二主成分贡献率最大。通过对牡丹皮药材进行气味识别,电子鼻技术对亳州、铜陵、重庆3个主产区的牡丹皮药材有一定的区分能力,亳州产区不同产地之间区分度不明显。结论 利用牡丹皮药材特殊的气味并运用电子鼻对不同产地的牡丹皮药材进行区分,效果显著,为快速、简便的鉴别不同产地的牡丹皮药材提供新思路。     

基于主成分和聚类分析区分牡丹皮药材的差异性

目的：采用主成分和聚类分析对16批不同产地的牡丹皮药材进行分析,比较不同批次之间的差异。方法：选取每批牡丹皮药材色谱图中峰面积＞总面积1%的色谱峰作为变量,用SPSS 13.0软件进行主成分和聚类分析。结果：根据色谱图提取出3个主成分,累积贡献率84.011%,可基本描述30个变量的变异情况,不同产地的牡丹皮实现了良好的区分,共聚成四类。主成分分析和聚类分析的结果与牡丹皮药材产地有较好的一致性。结论：与指纹图谱相比,主成分和聚类分析对药材差异的区分更有效。     

基于HPLC-Q-TOF-MS结合多元统计分析的防风与水防风快速识别模型建立及差异性标志物的核磁鉴定

目的 分析防风与水防风的差异化学成分,建立专属性检测方法。方法 采用高效液相色谱-串联四级杆飞行时间质谱(HPLC-Q-TOF-MS)技术测定不同产地的防风与水防风的质谱数据。通过软件对数据进行峰匹配、峰对齐和噪声过滤处理后,提取质谱特征峰,结合主成分分析和聚类分析建立快速识别模型。并根据一级质谱精确质荷比和二级质谱碎片信息,结合核磁共振的化学位移、谱线强度和偶合常数进行特征峰鉴别。结果 特征峰的主成分分析和聚类分析结果均表明防风与水防风存在显著差异,分离并鉴定出水防风差异性标志物为Xanthalin。结论 从化学成分角度建立防风与水防风辨识的新方法,该方法灵敏、准确、可靠,可用于防风的质量控制。     

基于HPLC指纹图谱和化学模式识别评价不同产地瓜蒌质量

目的 采用HPLC建立16批瓜蒌药材指纹图谱,结合化学模式识别的方法对不同产地瓜蒌进行区分.方法 采集不同产地瓜蒌药材的HPLC指纹图谱,利用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统2004A"进行相似度评价,建立共有模式.以色谱峰信息为数据来源,利用2种化学模式识别方法综合分析不同产地瓜蒌药材的质量.结果 建立了不同产地瓜蒌...     

红曲药材中洛伐他汀含量及指纹图谱的质量评价

目的：初步调查红曲药材的质量现状。方法：从市场上随机抽取5份红曲药材,依据《中国药典》2015版一部收载方法考察其指纹图谱以及其主要功效成分洛伐他汀的含量。结果：抽取到的5份红曲药材的指纹图谱与《中国药典》收载的对照图谱以及彼此之间均有显著性差异,均未检出洛伐他汀（最低检出限约为1 ng）,显微鉴别难以发现红曲发酵菌紫色红曲霉的典型特征。结论：目前流通市场上的红曲药材质量一致性较差,亟需规范提高。