您好,欢迎访问云南省农业科学院 机构知识库!
筛选
科研产出
排序方式:

时间

  • 时间
  • 相关度
  • 被引量
资源类型: 中文期刊
关键词:重楼皂苷(模糊匹配)
3条记录
不同加工方法对滇重楼中4种重楼皂苷成分含量的影响

中药材 2017 北大核心

摘要:目的:优选出滇重楼药材的最佳加工方法。方法:以重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ、重楼皂苷Ⅵ和重楼皂苷Ⅶ4种主要有效成分含量为主要指标,采用超高效液相色谱测定不同前处理方法、不同干燥方法和不同炮制方法的重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ、重楼皂苷Ⅵ、重楼皂苷Ⅶ含量。色谱柱为Shim-pack XR-ODSⅢ(150 mm×2.0 mm,2.2μm),流动相为乙腈(A)-0.05%甲酸水(B),检测波长为203 nm。结果:不同加工方法对滇重楼中4种重楼皂苷成分含量的影响有显著差异,除烘箱干燥外重楼皂苷Ⅵ在所有样品中均未被检测到。不同前处理方法对滇重楼中4种重楼皂苷含量均有不同程度的影响,重楼总皂苷含量为:沸水处理>盐水处理>蒸汽处理>微波处理。不同干燥方法对滇重楼中4种重楼皂苷含量也有不同程度的影响,重楼总皂苷含量为:烘箱干燥>晒干>阴干。不同炮制方法对滇重楼中4种重楼皂苷含量同样有不同程度的影响,加工炮制一体化重楼总皂苷含量明显高于传统炮制重楼总皂苷含量。结论:加工炮制一体化方法为滇重楼药材的最佳加工方法,不仅避免因为复杂的加工炮制造成的中药材损耗和质量下降,同时还能减少人力资源和能源的消耗,加快饮片上市时间,达到降低中药材加工成本和提高中药饮片质量的目的。

关键词: 滇重楼 重楼皂苷 加工 一体化

 全文链接 请求原文
红外光谱法快速预测不同种类重楼中重楼皂苷含量

中国中药杂志 2017 北大核心 CSCD

摘要:重楼皂苷是中药重楼主要的有效成分,为了快速评价重楼品质,保证重楼在临床治疗中的疗效,本文采用红外光谱结合偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)对重楼中重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ和重楼皂苷Ⅶ进行定量分析,建立快速评价重楼品质的方法。采集78份不同产区、不同种类重楼样品的红外光谱,用高效液相色谱测定重楼样品中重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ及重楼皂苷Ⅶ的含量,将重楼的红外光谱数据和液相数据进行拟合,快速预测3种重楼皂苷含量。原始红外光谱经多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、一阶求导(first derivative,1st Der)、二阶求导(second derivative,2nd Der)预处理后,运用偏最小二乘回归分析建立重楼皂苷的定量预测模型。重楼皂苷Ⅰ和重楼皂苷Ⅱ的最佳预处理方法为MSC+OSC+2nd Der,重楼皂苷Ⅶ的最佳预处理方法为MSC+SNV+OSC+2nd Der;重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ和重楼皂苷Ⅶ3个指标成分定量校正模型的决定系数(R~2)分别为0.930 8,0.934 8,0.912 3 mg·g~(-1);校正均方根误差(root mean square error of estimation,RMSEE)分别为1.855 0,0.632 3,0.001 6 mg·g~(-1);验证模型的决定系数(R~2)分别为0.948 8,0.963 6,0.780 1 mg·g~(-1);预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为1.704 6,1.227 7,0.001 9 mg·g~(-1);定量模型的预测值与真实值比较接近,模型预测效果好,其中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ定量模型效果优于重楼皂苷Ⅶ。该方法无损、快速、准确,可用于重楼中重楼皂苷含量的快速测定。

关键词: 重楼 红外光谱 定量分析 重楼皂苷 偏最小二乘回归

 全文链接 请求原文
红外光谱结合化学计量学对不同采收期滇重楼的定性定量分析

光谱学与光谱分析 2017 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和偏最小二乘回归(PLSR)对不同采收期滇重楼(Paris polyphylla var.yunnanensis)分别进行定性鉴别与定量分析,以期为滇重楼合理采收和鉴别评价提供科学依据。采集46份不同采收期滇重楼样品的红外光谱,对光谱数据进行自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+小波去噪(WD)预处理后进行PLS-DA分析;采用超高效液相色谱测定样品中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ,Ⅵ,Ⅶ的含量,将液相测定数据与红外光谱数据进行拟合,经自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+一阶求导+正交信号校正(OSC)优化处理后,建立滇重楼中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ,Ⅵ,Ⅶ的快速预测模型。结果显示,(1)原始红外光谱中主要吸收区域在950~700,1 200~950,1 800~1 500和2 800~3500cm-1附近。(2)PLS-DA得分图可准确区分不同采收期滇重楼样品。(3)液相数据显示重楼总皂苷含量随着年限的增加先成倍增加,再逐渐减少,最后呈现缓慢增加的趋势。(4)重楼总皂苷含量定量模型的预测值与真实值间无显著性差异,表明模型预测效果好。FTIR结合化学计量学可准确区分不同采收期滇重楼并快速预测其皂苷含量,为不同采收期滇重楼的鉴别和皂苷含量预测提供一种新方法,同时为确定滇重楼的最佳采收期提供参考依据。

关键词: 红外光谱 采收期 滇重楼 重楼皂苷 PLS-DA PLSR

 全文链接 请求原文

首页上一页1下一页尾页