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...     

基于HPLC指纹图谱与多成分定量结合化学模式识别法评价不同产地白芍的质量

目的:基于HPLC指纹图谱与多成分含量测定,并结合化学模式识别法,评价引种白芍与主产区白芍质量,为其进一步开发利用提供依据.方法:采用HPLC法,Shim-pack GIST-HP C18色谱柱(250 mmx4.6mm,5.0μm),乙腈(A)-0.1％磷酸溶液(B)为流动相,梯度洗脱,流速为lmL/min,柱温为3...     

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...     

10个采收期青钱柳HPLC指纹图谱建立及4种成分测定

目的建立10个采收期(3月末、5月初、7月初、8月末、9月初、9月末、10月初、10月末、11月初、11月中)青钱柳Cyclocarya paliurus(Batal)Iljinsk的HPLC指纹图谱,并测定4种成分含有量。方法青钱柳80%甲醇提取液的分析采用Agilent C18色谱柱(5μm,250 mm×4.6 mm);乙腈-0.1%磷酸为流动相,梯度洗脱;检测波长365nm(指纹图谱)和254 nm(含有量测定);体积流量1.0 m L/min;柱温35℃。再对指纹图谱中的共有峰进行主成分分析。结果 10批样品指纹图谱中有15个共有峰,相似度0.920~0.981,4个主成分累计贡献率达92.82%,峰1、2(绿原酸)、12、14的权重值较大。绿原酸、异槲皮苷、槲皮素、山柰酚分别在0.008 492~0.566 1、0.004 370~0.291 3、0.000 551 5~0.036 77、0.001 287~0.085 77 mg/m L范围内线性关系良好,平均加样回收率分别为98.2%、97.5%、96.3%、97.0%,RSD分别为1.35%、1.14%、2.21%、1.74%。各采收期样品中4种成分含有量差异明显,其中绿原酸与异槲皮苷在7月初最高,而槲皮素和山柰酚分别在8月末和9月初最高。结论该方法可用于青钱柳的质量控制,并为筛选其最佳采收期提供依据。     

基于指纹图谱及非挥发性成分定量结合化学模式识别法评价不同产地艾叶质量

目的 以非挥发性化学成分为指标,评价不同产地艾叶Artemisia argyi质量,为其进一步开发利用提供科学依据。方法 采用高效液相色谱法（high-performance liquid chromatography,HPLC）,以指纹图谱定性,绿原酸和黄酮等多指标成分定量,结合聚类分析（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）对艾叶进行化学模式识别研究。结果 建立了20批艾叶的指纹图谱,相似度为0.739～0.983,标定了28个共有峰,指认了绿原酸、木犀草苷、圣草酚、棕矢车菊素、异泽兰黄素5个成分,含量测定表明不同产地艾叶绿原酸和黄酮成分存在显著差异;HCA分析20批艾叶为3类;PCA得到7个主成分的累积方差贡献率为86.676%;OPLS-DA分析表明绿原酸、木犀草苷、圣草酚、棕矢车菊素、异泽兰黄素可能是影响艾叶药材质量的差异标志物。结论 指纹图谱定性及多非挥发性成分定量结合化学模式识别可用于艾叶药材鉴别和质量控制。     

指纹图谱、多成分定量与模式识别相结合的大黄质量评价

目的:建立指纹图谱、多成分定量与模式识别相结合的大黄质量评价方法。方法:高效液相色谱法测定9批饮片、2批药材共计11批大黄样品指纹图谱,建立指纹图谱共有模式,并对11批样品指纹图谱进行相似度评价,通过对照品比对指认部分成分,并测定样品中量,分别对指纹图谱及含量测定数据进行聚类分析和主成分分析。结果:11批样品指纹图谱标定了35个共有峰,指认了其中11个成分分别为2个鞣质单体(没食子酸和儿茶素)、4个结合型蒽醌(芦荟大黄素-8-O-葡萄糖苷、大黄素-1-O-葡萄糖苷、大黄酚-1-O-葡萄糖苷和大黄素-8-O-葡萄糖苷)和5个游离型蒽醌(芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚和大黄素甲醚);饮片中游离型蒽醌量占总蒽醌量的比例明显高于药材,指纹图谱相似度和聚类分析均可区分大黄饮片和药材;35个共有峰可分为两类,其中5个游离型蒽醌及没食子酸等8个成分为一类,4个结合型蒽醌及儿茶素等27个成分为另一类;9批饮片主成分综合得分与含量测定结果明显相关。结论:所建立的方法直观、简便、准确、可行,可用于全面评价大黄质量。     

不同产地青钱柳HPLC指纹图谱的建立

目的:建立青钱柳饮片HPLC指纹图谱评价体系.方法:采用Inertsil ODS-3色谱柱(4.6 mm×250 mm,5 μm),以乙腈-0.1％磷酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,流速1 mL·min-1,检测波长为254 nm,柱温35℃;利用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)"软件计算相似度,用聚类分析...     

不同产地佛手指纹图谱及模式识别研究

目的：建立不同产地佛手指纹图谱,利用模式识别方法比较不同产地佛手的差异。方法：本文采用高效液相色谱法对4个产地25批佛手建立高效液相指纹图谱,利用相似度评价技术、聚类分析、主成分分析进行分析研究。结果：从已建立的佛手指纹图谱中确定26个共有峰,指认出4个共有峰,利用聚类分析、主成分分析可区分佛手产地。结论：研究结果表明,不同地理位置佛手药材相似度存在一定差异,地理位置相近的佛手药材相似度较高。     

基于HPLC指纹图谱结合化学模式识别及定量测定的夏枯草质量控制研究

目的建立夏枯草药材HPLC指纹图谱,结合化学模式识别技术筛选出不同批次夏枯草质量差异性标志物,并以其为指标建立夏枯草含量测定方法,为科学全面地评价夏枯草药材质量提供参考。方法采用HPLC法建立30批不同产地夏枯草的指纹图谱,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,确定共有峰;运用主成分分析和正交偏最小二乘判别分析,筛选出不同批次夏枯草质量差异性标志物,基于筛选出的质量差异性标志物建立含量测定方法,并对61批夏枯草药材进行含量测定。结果建立了夏枯草HPLC指纹图谱,共标定28个共有峰,其相似度均在0.970以上,表明30批夏枯草药材的整体质量相对稳定;采用主成分分析和正交偏最小二乘判别分析筛选出了不同批次夏枯草质量差异的5个标志物,分别为咖啡酸(5号峰)、金丝桃苷(9号峰)、异槲皮苷(10号峰)、异迷迭香酸苷(11号峰)和迷迭香酸(12号峰),以5个标志物为指标,对其进行含量测定,色谱峰分离度良好,且线性关系良好,平均加样回收率为95.0%～105.0%,RSD值均低于3%。结论该方法科学、准确、可靠,指纹图谱结合化学模式识别技术和含量测定构建了一个更加完善、合理、有效的夏枯草质量评价方法。     

UPLC指纹图谱结合模式识别分析不同产地生/制何首乌

采用超高效液相色谱(UPLC),建立不同产地生/制何首乌二苯乙烯苷(TSG)的含量测定方法和指纹图谱。大孔树脂柱处理各样品,UPLC分析,Waters ACQUITY UPLC@BEH C18色谱柱(2.1 mm×50 mm,1.7μm),乙腈-0.5%甲酸溶液梯度洗脱,流速0.3 mL·min~(-1),波长254 nm,柱温(25±5)℃。结果发现大孔树脂分离后药材二苯乙烯苷含量均在25.0%以上;成功建立不同产地生/制何首乌药材UPLC指纹图谱;标定了17个色谱峰,聚类分析不能完全将生/制首乌分开,而主成分分析可明显地将其分为两类;二苯乙烯苷是两类何首乌自变量投影重要性指标(VIP)差异最大的组分。前处理方法可获得高含量的二苯乙烯苷,测定方法简单,灵敏,可靠,可用于生/制何首乌的快速鉴别,可作为何首乌药材整体质量控制的方法之一。     

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...     

青钱柳化学成分及抗代谢性疾病药理作用研究进展

桑黄是一类珍稀药用真菌,其有效成分主要是酚类化合物,包括黄酮、苯乙烯α-吡喃酮、苯丙素、异香豆素及其他酚类化合物。这些有效成分通常以回流、超声等方法来提取,并利用大孔树脂进行纯化。桑黄中的单体成分及有效部位具有抗氧化、抗肿瘤、调节免疫等多种药理作用。通过对药材"桑黄"中化学成分的结构类型和特征、提取纯化方法及其药理作用进行综述,为桑黄的开发及应用提供理论基础。     

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。     

鸡血藤的HPLC指纹图谱及模式识别研究

目的建立鸡血藤Spatholobus suberectus的HPLC指纹图谱分析方法,为其质量控制提供依据。方法采用ZORBAX SB-C18柱(150 mm×4.6 mm,5μm),以乙腈(A)-0.2%磷酸水溶液(B)为流动相进行梯度洗脱,体积流量为1 mL/min,检测波长260 nm,柱温为30℃。并运用聚类分析和主成分分析对鸡血藤指纹图谱进行模式识别研究。结果建立了鸡血藤药材HPLC指纹图谱的共有模式,确定35个共有峰,并根据对照品指认6个共有峰。17批药材的相似度分析结果与聚类分析、主成分分析结果基本一致。结论 HPLC指纹图谱结合聚类分析、主成分分析可以快速、高效地评价不同产地鸡血藤药材的质量差异。     

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。     

不同基原厚朴UPLC指纹图谱及化学模式识别研究

目的建立厚朴Magnolia officinalis、凹叶厚朴M. officinalis var. biloba 2种基原厚朴药材的超高效液相色谱(UPLC)指纹图谱,为厚朴药材的质量控制提供参考。方法采用UPLC法,色谱柱为Waters Acquity UPLC~?BEH C₁₈(100 mm×2.1 mm,1.7μm);流动相为乙腈-0.4%磷酸水溶液,梯度洗脱;体积流量为0.4 mL/min;波长294 nm;柱温30℃;进样量为1μL。通过相似度评价、聚类分析(cluster analysis,HCA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘法-判别式分析(orthogonal partial least squares method-discriminant analysis,OPLS-DA)和t检验对2种基原厚朴的指纹图谱进行评价。结果厚朴、凹叶厚朴指纹图谱均具有9个共有峰,通过与对照品比对,指认出其中2个共有峰,分别为厚朴酚、和厚朴酚。13批厚朴指纹图谱与对照指纹图谱的相似度为0.907～0....     

基于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抹茶质量

目的 建立不同产地抹茶的HPLC指纹图谱及多成分含量测定,结合化学模式识别法评价不同产地抹茶的质量,为其进一步研究和开发提供依据。方法 Agilent Eclipse Plus C₁₈色谱柱,流动相为乙腈（A）-0.1%磷酸（B）进行梯度洗脱,体积流量为1.0 mL/min,检测波长278 nm,柱温35 ℃,进样量10 μL。采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统A版》（国家药典委员会2004版）软件建立27批不同产地抹茶的HPLC指纹图谱并分析相似度。使用IBM SPSS statistics 20和Origin 2023b软件进行聚类分析、主成分分析和偏最小二乘法-判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）。通过对照品对比指认化学成分并进行定量测定。结果 27批抹茶HPLC指纹图谱共匹配出23个共有峰,分别指认出,峰4是没食子酸,峰6是表没食子儿茶素（epigallocatechin,EGC）,峰8是儿茶素,峰9是咖啡碱,峰12是表儿茶素,峰13是表没食子儿茶素没食子酸酯（epigallocatechin-3-gallate,EGCG）,峰14是没食子儿茶素没食子酸酯（gallocatechin gallate,GCG）,峰16是芦丁,峰17是表儿茶素没食子酸酯（epicatechin gallate,ECG）,峰21是槲皮素,峰22是山柰酚,指纹图谱相似度范围为0.983～1.000。聚类分析将27批抹茶分为4类。主成分分析得出江口和瓮安产地的抹茶质量较好;经PLS-DA分析筛选出了咖啡碱、EGCG、儿茶素、山柰酚、GCG、没食子酸等8个差异成分。样品中没食子酸、EGC、儿茶素、咖啡碱、表儿茶素、EGCG、GCG、芦丁、ECG、槲皮素、山柰酚11种成分含量分别为0.10～0.85、8.27～4.36、4.21～3.84、42.23～72.37、10.41～16.49、48.52～72.89、0.12～0.73、0.53～1.76、21.43～28.60、0.01～0.04、0.03～0.38 mg/g。结论 建立的抹茶HPLC指纹图谱操作简便、结果可靠,咖啡碱、EGCG、儿茶素、山柰酚、GCG、没食子酸可以作为抹茶质量评价的指标性成分。