指纹图谱及多成分定量结合化学模式识别法评价不同产地青钱柳质量

目的基于UPLC指纹图谱、多成分定量与化学模式识别相结合的方法,评价不同产地青钱柳质量,为其进一步开发利用提供依据。方法建立5个省20批不同产地青钱柳UPLC指纹图谱,确定共有峰,通过对照品比对指认3种化学成分并测定样品中含量;使用SPSS22.2、SIMCA软件进行聚类分析和主成分分析。结果选取了16个色谱峰作为指纹图谱的共有峰,通过聚类分析可将20批青钱柳分为6类,主成分分析与聚类分析结果基本一致;经主成分分析,5个主成分因子的累积方差贡献率为86.765%,通过主成分分析推测出产于湖北恩施的S14、S15药材样品的质量最好,产于江西修水的S4、S5、S8、S16次之;被指认的异槲皮苷、槲皮苷、阿福豆苷在20批样品中的质量分数分别为0.360%~0.884%、0.263%~1.097%、0.092%~0.403%,其中,S4、S8、S14、S15的主成分分析综合得分及3个成分含量总和均处在前4位,而S18、S20则均处在倒数前2位。结论指纹图谱、结合聚类分析及主成分分析可以更全面地评价青钱柳质量,异槲皮苷、槲皮苷、阿福豆苷可以作为青钱柳质量控制的指标性成分。     

HPLC指纹图谱和多成分定量结合化学模式识别法评价不同产地胡桃楸叶质量

目的 基于HPLC指纹图谱与多成分含量测定,结合化学模式识别法评价胡桃楸Juglans mandshurica叶质量,为其深入研究和开发提供依据。方法 采用HPLC法建立30批不同产地胡桃楸叶指纹图谱;通过中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012版）进行相似度评价;通过对照品比对指认了3种化学成分,并测定了样品中3种成分的含量;使用SPSS 25.0软件进行聚类分析、主成分分析和相关性分析。结果 30批胡桃楸叶指纹图谱共标定了12个共有峰,指认的3个共有峰为绿原酸、金丝桃苷和异槲皮苷,指纹图谱相似度范围是0.827～0.995,具有较好的一致性;样品中绿原酸、金丝桃苷和异槲皮苷3种化学成分的质量分数分别为0.258～5.607mg/g、0.113～3.974mg/g和0.439～6.537mg/g;聚类分析将样品分为3类,30批样品中28批样品聚为一类,铁岭鸡冠山乡（S3）、本溪东营坊乡（S6）的样品各自聚为一类;主成分分析用2个主成分进行综合评价,综合得分大于1的前6位分别为S3、S6、S12、S8、S24和S18;30批样品中3种成分的总含量与主成分综合得分存在明显相关性。结论 建...     

HPLC指纹图谱结合化学模式识别和多成分定量不同产地甘松的质量评价

目的 建立不同产地甘松Nardostachys jatamansi的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,并结合化学模式识别法探究不同产地甘松化学成分差异,评价不同产地、不同批次甘松药材的质量。方法 采用HPLC法建立甘肃、青海、四川16批次甘松的指纹图谱,并对指标成分进行含量测定。进行相似度评价结合聚类分析（cluster analysis,HCA）、主成分分析（principal component analysis,PCA）和正交偏最小二乘法-判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA）等模式识别技术进行分析。结果 16批次甘松HPLC指纹图谱共匹配到60个共有峰,通过与对照品比对,指认出绿原酸、丁香酸、蒙花苷、甘松新酮、马兜铃酮5个色谱峰,指纹图谱相似度范围为0.943～0.999。16批次甘松样品中绿原酸、丁香酸、蒙花苷、甘松新酮、马兜铃酮含量测定变化范围分别为1.046 5～4.975 3、0.028 4～0.108 7、0.016 7～0.157 4、7.442 1～37.869 1、0.673 7～4.306 5 mg/g,5种成分在不同产地间均具有显著性差异。HCA将16批次甘松分为3类;PCA得不同批次甘松质量差异较大;经OPLS-DA筛选出了绿原酸、丁香酸、甘松新酮、马兜铃酮等31个差异成分。指纹图谱综合评价结果表明S4、S7、S10甘松样本质量较好。结论 确定了绿原酸、丁香酸、甘松新酮、马兜铃酮4种指标成分作为评价甘松质量差异的潜在标志性成分,建立的甘松HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法稳定、可靠,可为甘松药材的质量控制、综合评价和临床应用的有效性提供科学依据。     

基于古代本草记载的不同产地艾叶中棕矢车菊素和异泽兰黄素的含量研究

为了评价"海艾"、"蕲艾"、"北艾"、"祁艾"和南阳艾叶品质,利用高效液相色谱法同时测定艾叶中棕矢车菊素和异泽兰黄素的含量。采用Agilent Eclipse XDB-C_(18)色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),流动相为乙腈-0.2%磷酸溶液(35∶65),流速1.0 mL·min~(-1),检测波长350 nm,柱温25℃。棕矢车菊素和异泽兰黄素分别在0.003~0.126 g·L~(-1)(r=0.999 9),0.005~0.200 g·L~(-1)(r=0.999 9)呈良好的线性关系,平均回收率(n=6)分别为99.14%(RSD 1.2%),99.40%(RSD0.73%),说明该方法准确可靠、重复性好,是用于艾叶的质量控制的有效方法。结果表明不同产地艾叶中棕矢车菊素含量差异较小,不同产地艾叶中异泽兰黄素的含量差异较大,淮河以南的浙江宁波、湖北蕲春、湖北襄阳、河南南阳的艾叶和淮河以北汤阴艾叶、安国艾叶中异泽兰黄素含量相对较高。     

指纹图谱及多成分定量结合化学模式识别法评价不同产地消瘤藤质量

目的 基于HPLC指纹图谱、多成分定量与化学模式识别相结合的方法,评价不同产地消瘤藤Pileostegia tomentella质量,为其进一步开发利用提供依据.方法 采用HPLC法,流动相为乙腈-0.1％磷酸水溶液进行梯度洗脱,检测波长为246、265、320 nm,对14批不同产地消瘤藤药材进行指纹图谱及5种有效成...     

基于指纹图谱结合化学模式识别绿萼梅质量标志物的评价研究

目的 利用化学模式识别技术对绿萼梅药材指纹图谱数据进行分析,筛选特征性指标成分从而建立绿萼梅Q-Marker的定量分析策略,为绿萼梅质量评价提供科学依据。方法 采用超高液相色谱法建立3个产地绿萼梅的指纹图谱,运用相似度分析、聚类分析、主成分分析和偏最小二乘判别分析等化学模式识别技术筛选出不同产地绿萼梅化学成分的特征成分作为绿萼梅Q-Marker,并定量分析。结果 30批绿萼梅UPLC指纹图谱标定8个共有峰,相似度在0.816～0.969;通过聚类分析、主成分分析和偏最小二乘判别分析较好的区分各产地绿萼梅,综合分析筛选绿原酸、芦丁、金丝桃苷、异槲皮苷作为绿萼梅Q-Marker,质量分数分别在3.08%～4.71%、0.41%～0.71%、0.13%～0.25%、0.25%～0.38%。结论 通过指纹图谱结合化学模式识别技术的分析策略可快速有效的筛选绿萼梅Q-Marker,为绿萼梅质量评价提供参考。     

基于指纹图谱结合化学模式识别对接骨草的质量评价

目的 建立接骨草Sambucus javanica的HPLC指纹图谱,并结合化学模式识别为接骨草药材质量评价及临床应用提供参考。方法 采用HPLC-DAD法,以乙腈-0.2%磷酸溶液梯度洗脱,建立接骨草指纹图谱,同时测定新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸的含量;采用相似度评价、聚类分析（cluster analysis,CA）、主成分分析（principal component analysis,PCA）和正交偏最小二乘-判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA）等化学模式识别对差异性特征成分进行筛选。结果 建立的指纹图谱方法符合方法学要求,17批接骨草药材HPLC指纹图谱共标定9个共有峰,相似度均大于0.9,通过聚类分析将不同产地接骨草分为3类,聚类分析与主成分分析结果一致;综合分析筛选绿原酸、隐绿原酸和新绿原酸作为接骨草有效成分,质量分数分别在0.060%～1.007%、0.014%～0.074%、0.004%～0.151%。结论 采用指纹图谱结合化学模式识别技术可快速、有效地筛选出接骨草的差异性...     

基于指纹图谱和多指标成分定量结合化学模式识别法评价不同产地草果质量

目的 采用指纹图谱、多指标成分定量与化学模式识别相结合的方法,评价不同产地草果Amomumtsaoko质量,为其进一步开发利用提供依据。方法 采用HPLC法,流动相为甲醇-0.2mol/L磷酸水溶液进行梯度洗脱,柱温30℃,体积流量1m L/min,检测波长270nm,对15批不同产地草果药材建立指纹图谱及6种有效成分含量测定,运用聚类分析（hierarchical cluster analysis,HCA）、主成分分析（principal component analysis,PCA）和正交偏最小二乘法-判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA）对草果进行化学模式识别研究。结果 建立了15批草果药材的指纹图谱,相似度为0.737～0.991,共标定21个共有峰,指认了6个成分,含量测定结果表明不同产地草果中化学成分含量存在明显差异;HCA分析15批草果明显分为3类;PCA得到4个主成分的累计方差贡献率为85.941%;OPLS-DA表明原儿茶酸、原儿茶醛、对羟基苯甲酸可能是影响草果药材质量的...     

江西不同产区车前子药材的HPLC指纹图谱及其多成分化学模式识别分析

目的:建立车前子HPLC指纹图谱检测方法,结合化学模式识别方法对江西不同产区车前子样品进行分析,并测定其中5种有效成分的含量,为科学评价和有效控制该药材的质量提供参考。方法:利用HPLC检测34批车前子药材,采用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统"(2012版)进行相似度评价,以其色谱峰信息为数据来源,利用化学模式识别方法综合分析江西道地药材车前子的质量,对筛选并指认出的5个有效成分京尼平苷酸、大车前苷、毛蕊花糖苷、木犀草苷、异毛蕊花糖苷进行定量分析。结果:江西不同产区车前子样品的相似度均 0. 86,说明江西不同产区车前子相似度良好。利用正交偏最小二乘法-判别分析能较好地区分不同产区车前子药材,且可判断与车前子质量相关性较强的化学成分。5种有效成分的含量在不同产区车前子中仍存在一定差异,其中尤以大车前苷的含量差别较大。结论:建立的车前子HPLC指纹图谱特征性强,结合化学模式识别方法可有效的评价车前子质量并区分其不同产区,可为该药材的质量控制提供参考依据。     

基于HPLC指纹图谱结合化学模式识别及多成分定量的蒲公英质量评价研究

目的 建立蒲公英的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,优化指纹图谱测定条件,结合化学模式识别法对不同产地蒲公英进行质量评价,为蒲公英质量控制提供参考。方法 采用Box-Behnken响应面分析法优化蒲公英主要有效成分的制备工艺。采用Mars ODS-AQ色谱柱（250mm×4.6mm,5μm）;以甲醇-0.2%磷酸水溶液（35∶65）为流动相,等梯度洗脱;体积流量为1mL/min;检测波长323nm;进样量10μL;柱温30℃;检测时间为12min;对10个不同产地的30批蒲公英建立HPLC指纹图谱,并对5个成分含量进行测定,通过相似度评价、聚类分析及主成分分析对蒲公英质量进行评价。结果 蒲公英主要有效成分的最佳制备工艺为料液比1∶55、甲醇体积分数72%、超声温度80℃、超声时间79min,在此条件下OD值为0.93。建立了蒲公英HPLC指纹图谱,30批蒲公英的相似度在0.647～0.980,标定6个共有峰,指认出5个色谱峰。单咖啡酰酒石酸、绿原酸、咖啡酸、阿魏酸、菊苣酸质量分数分别为0.426%～1.856%、0.007%～0.117%、0.023%～0.101%、0.003%～0.025%、0.311%～1.412%。聚类分析将10个产地的蒲公英分为4类,主成分分析结果表明哈尔滨和沈阳产地的质量较优,并确定单咖啡酰酒石酸、绿原酸、咖啡酸和菊苣酸可作为蒲公英质量评价的主要指标。结论 确定了蒲公英主要有效成分最佳制备工艺,提取率远高于药典方法。建立的蒲公英指纹图谱结合多成分含量测定及化学模式识别法准确、高效、全面地评价蒲公英质量,为蒲公英的质量控制提供依据。     

HPLC指纹图谱和多成分定量结合化学模式识别评价菊苣子质量

目的 建立腺毛菊苣Cichorium glandulosum种子（菊苣子药材）和混伪品菊苣Cichorium intybus种子HPLC指纹图谱及多成分含量测定,并结合化学模式识别法对二者进行分析比较,为其资源利用开发和进一步的质量控制研究提供参考。方法 采用YMC-PACK ODS-A色谱柱,以0.2%磷酸溶液（A）-甲醇（B）为流动相梯度洗脱,体积流量为1.0 mL/min,检测波长为254 nm,柱温为40 ℃,进样量为5 μL。利用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012版）》建立19批腺毛菊苣种子和4批菊苣种子样品的HPLC指纹叠加图谱并分析相似度,通过对照品比对指认,确定化学成分并进行含量测定,使用SPSS 20.0和SIMCA-P 14.1软件进行聚类分析、主成分分析（principal component analysis,PCA）分析和正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA）分析,对不同批次样品进行质量评价。结果 建立了19批腺毛菊苣种子和4批菊苣种子HPLC指纹叠加图谱,并确定19个共有峰,通过对照品比对指认了其中8个色谱峰;建立了绿原酸、秦皮乙素、1,4-二咖啡酰奎宁酸、异绿原酸A、1,5-二咖啡酰奎宁酸含量测定方法;指纹图谱相似度在0.915～0.998;OPLS-DA分析与PCA分析结果一致,可将样品分为3组,并筛选出1,5-二咖啡酰奎宁酸、槲皮素、绿原酸、菊苣酸4个差异性成分。结论 通过HPLC指纹图谱结合化学模式识别方法,建立了一种简单可靠的菊苣子药材质量评价方法,为菊苣子药材的质量评价和资源化利用提供依据。     

基于指纹图谱和多成分定量结合化学模式识别的莲房药材质量评价

目的 建立不同产地莲房Nelumbo nucifera的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,结合化学模式识别法评价不同产地莲房药材质量。方法 采用Welch Ultimate^® Polar-RP（250 mmÍ4.6 mm,3 μm）色谱柱,以甲醇-乙腈（1∶2,A）-0.2%甲酸水溶液（B）为流动相,柱温40 ℃,体积流量0.6 mL/min,检测波长270 nm,绘制20批不同产地的莲房药材的指纹图谱,应用SPSS 26.0和SIMCA 14.1软件结合化学模式识别,聚类分析（cluster analysis,CA）、主成分分析（principal component analysis,PCA）、正交偏最小二乘法判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA）、优劣解距离法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）对不同产地莲房样品进行质量评价,并测定6种主要成分的含量。结果 20批HPLC指纹图谱共匹配出17个共有峰,分别指认出儿茶素、荷叶碱、N-去甲荷叶碱、金丝桃苷、异槲皮苷、槲皮素-3-O-葡萄糖醛酸苷和紫云英苷7个成分;指纹图谱相似度在0.546～0.991,CA将20批莲房分为3类;PCA、OPLS-DA与TOPSIS分析结果为产于安徽芜湖、江西赣州、山东微山湖的药材质量较好;并分析筛选出荷叶碱、N-去甲荷叶碱和儿茶素等5个成分为引起不同产地质量差异的标志性成分。莲房中6个主要成分儿茶素、荷叶碱、N-去甲荷叶碱、金丝桃苷、异槲皮苷和槲皮素-3-O-葡萄糖醛酸苷的质量分数分别为0.029%～0.958%、0.007%～0.137%、0.013%～0.104%、0.015%～0.282%、0.008%～0.110%、0.027%～0.541%。结论 建立的莲房HPLC指纹图谱操作简便、结果可靠,儿茶素、荷叶碱、N-去甲荷叶碱、金丝桃苷、异槲皮苷和槲皮素-3-O-葡萄糖醛酸苷可以作为莲房质量评价的主要指标性成分。     

不同产地初加工方式处理杜仲叶的HPLC指纹图谱研究

目的 对不同产地初加工方式处理杜仲叶进行HPLC指纹图谱的比较研究,阐明不同初加工方式对杜仲叶化学成分的影响,以期筛选出适合杜仲叶的产地初加工方式.方法 对所采集的杜仲鲜叶以不同的产地初加工方式进行加工处理,并采用HPLC法,建立用以评价初加工方式优劣的指纹图谱体系.色谱条件:以Promosil C18 (250 mm×4.6 mm,5 μm)为色谱柱,乙腈-0.1％磷酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,扫描波长200～400 nm,检测波长208 nm,柱温25℃,体积流量0.8 mL/min.结果 系统研究了杜仲叶的不同产地初加工方式,并建立了评价其优劣的杜仲叶HPLC指纹图谱,确定了22个主要共有峰,但是各共有峰峰面积相差较大,绿原酸、京尼平苷酸等主要有效成分的量有明显差异.结论 建立的HPLC指纹图谱分析法可同时用于有效成分的定量测定,该方法重复性好、可操作性强,可较全面地反映不同产地初加工方式处理的杜仲叶间的差异.     

HPLC指纹图谱和多成分定量结合化学模式识别法评价红芪质量

目的 以完善红芪Hedysari Radix质量评价方法与内容为目的,建立红芪HPLC指纹图谱并测定4种有效成分的含量,并在建立多成分含量测定方法基础上,为其质量标志物的可测性提供依据。方法 运用HPLC法建立36批红芪的指纹图谱,通过对照品比对,对共有峰进行指认,确定并建立4种有效成分含量的测定方法,在指纹图谱相似度评价基础之上,运用聚类分析、主成分分析、判别分析对36批次红芪差异性成分进行分析。结果 36批红芪指纹图谱共有16个峰,指认了4个峰,分别是毛蕊异黄酮苷、芒柄花苷、毛蕊异黄酮、芒柄花素;30批红芪相似度大于0.900,6批红芪的相似度在0.802～0.900;聚类分析将36批红芪分为4类;主成分因子分析提取了4个主成分,5批红芪主成分综合得分较低,与其他批次有较大差异,主成分分析依据生长类型将红芪分为2类、依据商品等级分为4类,差异性成分分别为峰7、芒柄花苷、峰10、毛蕊异黄酮苷、芒柄花素;判别分析结果与主成分分析一致;毛蕊异黄酮苷、芒柄花苷以及4种有效成分的总量与主成分综合得分呈显著负相关,指认的4种有效成分在可测性方面具备成为红芪质量标志物的科学性。结论 建立的HPL...     

HPLC指纹图谱结合化学模式识别分析不同产地款冬花生品与蜜炙品

目的建立不同产地款冬花生品与蜜炙品的HPLC指纹图谱,为不同来源款冬花药材鉴别和质量评价提供依据。方法基于高效液相色谱法对36批不同产地款冬花生品与蜜炙品进行测定,采用中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012A版)计算相似度,运用聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)和最小偏二乘法-判别分析(PLS-DA)对款冬花生品与蜜炙品进行模式识别研究。结果建立了不同产地款冬花生品与蜜炙品的HPLC指纹图谱,标定了20个共有峰,并指认了其中10个共有峰;36批样品与对照指纹图谱的相似度在0.723～0.984,16批款冬花生品相似度在0.862～0.998,20批蜜炙品相似度在0.687～0.993;通过HCA、PCA和PLS-DA可将款冬花生品与蜜炙品完全区分开来,没食子酸、绿原酸、异绿原酸A、款冬酮等10个成分是导致二者差异性的主要标志物。结论 HPLC指纹图谱结合化学模式识别为款冬花生品与蜜炙品的质量控制和品质评价提供了更全面的参考。