基于UPLC指纹图谱的穿心莲不同部位化学成分差异研究

目的 建立UPLC指纹图谱比较穿心莲主茎、侧茎、叶3个部位化学成分的差异性,为穿心莲药材质量评价提供依据。方法 采用CORTECS UPLC T3色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.6μm);以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相进行梯度洗脱。运用相似度评价、热图聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘法判别分析对14批(S1～S14)穿心莲主茎、侧茎、叶的UPLC指纹图谱进行研究。结果 建立的UPLC指纹图谱中,穿心莲主茎、侧茎、叶均确定了13个共有峰,并指认出木犀草素-7-O-β-D葡萄糖醛酸苷、穿心莲内酯、新穿心莲内酯、14-去氧穿心莲内酯和脱水穿心莲内酯5个特征峰;除S3、S7、S9外,穿心莲主茎、侧茎、叶UPLC指纹图谱与相应对照指纹图谱的相似度均>0.900;热图聚类分析和主成分分析结果均可区分主茎、侧茎和叶;正交偏最小二乘法判别分析筛选出了4个VIP值>1、P<0.05的差异性成分。结论 本研究较为整体、全面、真实地反映了穿心莲不同部位化学成分的差异性,对穿心莲药材的质量控制及评价具有重要意义。     

不同断面颜色土茯苓UPLC特征图谱的多模式识别和灰色关联分析

目的 测定不同断面颜色土茯苓UPLC特征图谱,结合不同模式分析方法探究不同颜色土茯苓的质量差异。方法 采用回流提取法制备样品,建立UPLC特征图谱;运用相似度评价、灰色关联度分析、化学模式识别法等对断面类白色和红棕色的土茯苓进行基于特征图谱的质量分析。结果 建立了断面类白色、红棕色土茯苓特征图谱共有模式,确定了8个共有峰,并指认2、3、4、5、6号峰分别为新落新妇苷、落新妇苷、新异落新妇苷、异落新妇苷和黄杞苷,相似度结果分别为0.948～0.999,灰色关联度(grey relation analysis,GRA)结果显示,红棕色土茯苓的质量优于类白色土茯苓,聚类分析(clustering analysis,HCA)、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)可将2种样品大致区分为两类,4种分析方法结果基本一致。结论 基于特征图谱的灰色关联度分析和化学模式识别研究,为不同规格土茯苓的质量对比评价和质量控制提供了基础研究资料。     

基于熵权TOPSIS模型和灰色关联度分析的土茯苓质量评价

目的 用熵权TOPSIS模型和灰色关联度法,探究2种颜色规格土茯苓的多元指标质量差异。方法 采用UHPLC测定32批土茯苓落新妇苷的含量,并测定水分、醇浸出物和水浸出物的含量,借助熵权法、灰色关联度法以及熵权结合灰色关联度法构建质量指标的综合评价模型。测定饮片的色度值,并计算与指标含量的相关性。结果 3种评价方法的排序结果基本一致,红棕色土茯苓的质量高于类白色土茯苓。色度相关性研究表明,样品颜色越深,质量较好。结论 所建立的方法结合2种评价模型的特点,可为土茯苓品质研究提供一定的研究基础。     

基于UPLC特征图谱结合多模式识别和色度值的槐角炮制前后差异研究

目的 测定槐角炮制前后的超高效液相色谱（UPLC）特征图谱和色度值,结合不同模式识别方法比较槐角炮制前后的差异性,为槐角和蜜槐角的质量控制及评价提供参考。方法 采用UPLC法对槐角炮制前后样品进行测定,按《中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012版）》对色谱图进行匹配生成槐角炮制前后的UPLC特征图谱,并对炮制前后的色度值（L、a、b）进行测定,通过相似度分析、对照品比对、方差分析、聚类分析、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）对槐角炮制前后进行多模式识别研究。结果 建立了槐角炮制前后的UPLC特征图谱,槐角和蜜槐角分别确定了23、24个共有峰,指认2、15、16、20、21号峰为没食子酸、芦丁、染料木苷、槲皮苷、槐角苷,炮制后新增成分24号峰为5-羟甲基糠醛;相似度分析结果显示槐角炮制前后相似度均大于0.98,聚类分析结果显示槐角炮制前后区分不明显,PCA可以将槐角和蜜槐角大致分为2类,OPLS-DA分析可将槐角和蜜槐角明显区分为2类,且结果显示1、2、10、22、23、24号峰是引起槐角和蜜槐角间成分差异的主要标志性成分,与方差分析结果一致;色度值ΔE范围为5~13,炮制前后色差可被肉眼识别。结论 建立的多指标特征图谱和色度值鉴别方法对槐角药材及其炮制品的质量控制及整体性评价具有重要意义。     

基于颜色匹配模板的中药饮片图像识别

目的:利用中药饮片图像中颜色的种类和分布特征,构建与尺度和旋转无关的颜色匹配模板,建立中药饮片的颜色表征及图像识别方法。方法:选取根茎类、花、种子和果实类中药饮片共20种,每种样品各选取相应的2个观察面摄取图像,经图像分割,RGB颜色模型转换为L~*a~*b~*等图像处理过程,提取各观察面的图像前景的颜色参数。2个观察面的颜色向量按降序排序,插值缩放至一定尺度,按1∶1的权重构造综合颜色向量。对于具有向心分布的观察面(如横切面)图像,采用腐蚀操作由外至内逐圈提取各环带的颜色分量,并进行排序、缩放操作。以综合颜色向量作初始模板进行训练,计算各样本与模板的相关系数,结合t检验对阳性样本进行区间估计,以总识别率为考察指标,确定最优模板尺度、环带宽度和训练量。结果:不同种类饮片训练后的综合颜色模板的可视化结果易于目视辨别;测试260个饮片样本,由a~*,b~*2个颜色分量构建的综合颜色模板的识别性能优于L~*,a~*,b~*3个分量的模板,其总识别率为95. 8%(249个/200个)。结论:整合中药饮片2个不同观察面的图像颜色特征以构建综合颜色特征向量,对于相同药用部位的样品和不同药用部位的样品均可获得较好的识别分类结果;该方法对样品的形状、取样部位及颜色的随机变化有较强的抗干扰能力。     

基于灰度匹配模板的中药材显微图像识别

目的:利用药材横切面显微图像的灰度信息,构建灰度匹配模板,实现与尺度及方位无关的中药材样品图像的自动识别。方法:选取19种常见根茎类药材,以聚乙二醇包埋法制片,采用显微数码成像技术摄取图像并运用图像配准、去噪声、边界定位等方法编程得到药材横切面显微灰度图;选择图像中药材组织结构的中心点以建立极坐标系,从径向及角向划分网格,统计各网格中的灰度信息,得到能表征药材显微鉴别特征的灰度信息数字矩阵;采用适量样品图像训练模板使之泛化,并计算阳性验证样与阴性验证样与模板矩阵的协方差系数,设定最佳的识别分类参数;每种药材制备80张扇形图像,其中70%为训练样本,15%为验证样本,15%为测试样本,用测试样本分别对单个模板及模板集进行测试。结果:在包含非模板集药材的240个样品图像测试中,单个模板测试的正确识别率为90. 1%,模板集测试的正确识别率为92. 5%。结论:该方法能较好地表征药材显微鉴别特征,抗干扰能力较强,主观误差小,样品图像的获取较简便,可为中药材形态学质量控制的数字化提供技术支持。     

基于UPLC特征图谱及多成分同时定量的酒女贞子炮制工艺研究

目的 建立UPLC特征图谱和多成分同时定量的分析方法,为酒女贞子炮制过程质量评价提供依据.方法 采用AC-QUITY UPLC BEH Shield RP18(100 mm×2.1 mm,1.7μm)色谱柱,以乙腈(A)-水(B)为流动相,梯度洗脱,流速为0.3 mL·min-1,柱温为30℃,检测波长0～3 min为...