科研产出
八种石斛中苯丙醇类和香豆素类化合物含量测定与分析
《天然产物研究与开发 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：新建HPLC双波长同时测定松柏苷、紫丁香苷、东莨菪内酯、滨蒿内酯及香豆素含量的分析方法。采用Shiseido CAPCELL PAK MGⅡC_(18)柱(250 mm×4.6 mm,5μm)分析柱;使用乙腈-水为流动相,梯度洗脱;流速为0.8 mL/min;紫外检测器260 nm,315 nm双波长检测。结果显示,五种成分在测定范围内有良好的线(r~2>0.999);在三个加标浓度下方法回收率为98.7%～102.5%之间,相对标准偏差(RSD)小于2.5%。该方法用于8种石斛品种含量的测定。
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快速测定铁皮石斛总生物碱含量方法的优化
《西南农业学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：通过取样量、超声时间、浸提剂量、粒径等4个石斛生物碱的超声提取影响因素的正交和单因素试验。结果表明,石斛生物碱含量超声提取测定的最佳参数:0.050 g的取样量、60目的粒径、50 min的超声时间、60的浸提试剂用量与取样量比。该方法具有样品前期处理时间短,测定仪器操作简便,测定速度快、样品用量少的特点,能在较短时间内对大量单株个体进行检测鉴定,为石斛的品质育种提供了有效途径和手段。
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红外光谱结合光谱检索对石斛品种的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：用傅里叶变换红外光谱技术结合光谱检索的方法对石斛茎进行品种鉴别研究。测试了23个品种,165株石斛茎样品的红外光谱,光谱显示,各样品的红外光谱非常相似,石斛茎中的主要成分是纤维素等多糖物质。利用光谱软件Omnic8.0建立了三个光谱数据库Lib01、Lib02和Lib03,Lib01由每个品种前4株样品的平均光谱组成,Lib02由平均光谱的一阶导数光谱组成,Lib03由平均光谱的二阶导数光谱组成。各样品光谱分别与Lib01进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的相关性、平方差和平方微分差检索,相关性检索的正确率达到92.7%,平方差检索的正确率达到74.5%,平方微分差检索的正确率达到92.7%。各样品光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱分别与Lib02和Lib03进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的平方微分差检索,一阶导数光谱的检索正确率达到93.9%,二阶导数光谱的检索正确率达到90.3%。结果表明,平方微分差算法的一阶导数红外光谱检索更适合于石斛的品种鉴别。红外光谱结合光谱检索的方法能较好的鉴别不同品种的石斛,有望成为简便、易行的植物品种鉴别方法。
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快速测定石斛多糖含量方法的优化
《西南农业学报 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：通过取样量、超声时间、浸提剂量、粒径等4个石斛多糖的超声提取影响因素的正交和单因素试验。结果表明,石斛多糖含量超声提取测定的最佳参数为25.0 mg的取样量、80目的粒径、40 min的超声时间、浸提试剂体积与取样量之比为220。该方法具有样品前期处理时间短,测定仪器操作简便,测定速度快、样品用量少的特点,能在较短时间内对大量单株个体进行检测鉴定,为石斛的品质育种提供了有效途径和手段。
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近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。
关键词： 石斛 近红外漫反射光谱 主成分分析 偏最小二乘判别分析
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基于红外光谱的石斛品种判别分析
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：测试了30个品种206株石斛茎的红外光谱,光谱显示,石斛的主要物质成分为纤维素等多糖物质。用石斛的傅里叶变换红外光谱结合Wilks’Lambda逐步判别分析法对石斛品种进行识别研究,比较分析了不同的光谱范围和不同的训练样本数对识别结果的影响。对1 800~1 250cm-1光谱范围的287个变量进行品种判别分析,每个品种的训练样本分别为2,3,4,5,6个时,对训练样本的回判正确率都是100%;以余下的样本作为测试样本进行品种预测的正确率分别为79.4%,91.3%,93.0%,98.2%,100%。同时对1 800~1 500,1 500~1 250,1 250~600,1 250~950,950~600cm-1等不同光谱范围,按五种不同的训练样本情况,相同的判别分析方法进行判别分析比较,1 800~1 250,1 800~1 500和950~600cm-1光谱范围的变量更适宜进行石斛品种的判别分析;每个品种的训练样本达到3个及以上时,建立的模型判别分析结果较好。结果表明,傅里叶变换红外光谱结合逐步判别分析法对不同品种的石斛进行鉴别,能够较好的识别石斛的品种,为石斛品种的鉴别提供了一种简便、易行的新方法。
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云南药用石斛产业化存在的问题及对策
《云南农业科技 》 2005
摘要：石斛属植物具有极高的药用价值,目前石斛类植物已被列入云南省生物制药的重点品种之一。云南石斛属植物的规模化种植还处于起步阶段,对云南药用石斛产业化前景及区域化种植进行探讨,在当前具有十分重要的现实意义。
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