3种獐牙菜属民族药UPLC指纹图谱研究

目的采用UPLC技术结合定量分析、系统聚类分析(HCA)和主成分分析(PCA),评价、鉴别3种民族药用植物川东獐牙菜Swertia davidii、狭叶獐牙菜S.angustifolia和紫红獐牙菜S.punicea Hemsl.。方法采集3种獐牙菜共27株样品色谱图,将色谱图导入中药色谱指纹图谱相似度评价系统软件,确定样品保留时间和峰面积数据,对3组样品进行相似度分析。峰面积数据导入SPSS和SIMCA-P~+软件进行HCA和PCA,从树状图和主成分得分图中判断聚类效果。结果该方法线性关系良好(R~20.999 3,仪器精密度高(RSD为0.19%~2.45%),方法重现性好(RSD为0~1.77%),加样回收率在95.8%~102.3%,RSD为0.45%~2.81%。不同物种獐牙菜植物中指示化合物的量差异大,同一物种不同个体中指示化合物量差异明显。獐牙菜苦苷在川东獐牙菜中为0.54~10.05 mg/g,狭叶獐牙菜中未检出,紫红獐牙菜中为1.76~15.62 mg/g;龙胆苦苷在川东獐牙菜中为4.27~11.18 mg/g,狭叶獐牙菜中为0.26~3.58 mg/g,紫红獐牙菜中为1.13~16.11 mg/g;当药苷在川东獐牙菜中为0.02~0.28 mg/g,狭叶獐牙菜中为0.02~0.14 mg/g,紫红獐牙菜中为0.11~44.52 mg/g;芒果苷在川东獐牙菜中为0.14~0.55 mg/g,狭叶獐牙菜中为0.03~0.04 mg/g,紫红獐牙菜中为0.01~13.49 mg/g。HCA树状图分类准确率为85.2%,误判的紫红獐牙菜样品中化合物量较低。PCA得分图可以区分3种獐牙菜,紫红獐牙菜聚类效果分散,个体之间差异较大。结论采用UPLC技术分析指示化合物的量,结合化学计量学能够评价和鉴别3种獐牙菜属药用植物。在本研究中,紫红獐牙菜表现出更高的药用价值。     

紫外光谱结合化学计量学区分不同产地川东獐牙菜

目的:分析鉴别4个产地川东獐牙菜,并建立预测模型,预测产地区分准确性。方法:光谱数据导入UVProbe2.34,比较不同产地相同部位的紫外光谱图,将原始光谱数据以及经过8点平滑、一阶求导和二阶求导后的数据导入SIMCA-P11.5,进行主成分分析(PCA),比较三维得分图的产地鉴别效果。结果:主成分分析中以叶的原始数据以及8点平滑处理数据鉴别效果最佳,主成分累计贡献率均为98.8%,其余预处理方式无法取得较好的鉴别效果可能与主成分数累计值有关(一阶求导为83.9%,二阶求导为47.3%)。根部数据能将重庆、湖北的样品和湖南样品分开,但重庆和湖北的样品无法区分。建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,检测鉴别模型的可靠性,并为预测更多产地的区分提供依据。将验证集带入训练集建立的模型进行偏最小二乘判别分析,能区分产地,证明该模型产地鉴别效果可行。PLS-DA中训练集的预测值和真实值相关系数为0.985,其评估均方差(RMSEE)为0.159,验证集导入训练集后其预测值与真实值的相关系数为0.927,预测均方差(RMSEP)为0.327,RMSEE与RMSEP两者相近,且都0.500,该模型的预测可靠性高。结论:运用紫外光谱结合主成分分析和偏最小二乘判别分析能够较好的鉴别不同产地川东獐牙菜,构建模型预测效果较好,加入未知产地样品也能较好区分。