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基于PCA的中药黄芩药效评价方法研究 被引量:5

Research on principle component analysis based pharmacological effect evaluation method for a kind of Chinese herbal medicine,Baikal skullcap root
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摘要 为实现基于谱效相关模式的中药黄芩的质量综合评价,采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对采集到的色谱指纹图谱和药效指标(抑菌率)的大量数据进行降维处理,然后建立中药黄芩谱效结合评价系统,测试结果证明了该方法的先进性与可靠性。文中的降维方法可以为中药材质量评价研究提供一种新的、可借鉴的思路和方法。 We employ the algorithm of principal component analysis (PCA) to process the acquired chromatographic fingerprint and inhibitory rate by dimensionality reduction to realize chromatographic fingerprint and pharmacological effect correlation mode based comprehensive quality evaluation for Baikal skullcap root. Test results demonstrate its advances and higher reliability. This method provides us a new and referable idea for the quality evaluation of traditional Chinese herbal medicine.
出处 《山东科学》 CAS 2012年第1期47-50,共4页 Shandong Science
基金 "十一五"国家科技支撑计划项目(2006BAI06A02-03) 山东省科学院博士基金项目(科基合字(2008)第25号)
关键词 中药药效评价 谱效相关模式 主成分分析法 指纹图谱 黄芩 quality evaluation of traditional Chinese medicine chromatographic fingerprint and pharmacological effectcorrelation mode principal component analysis fingerprint Baikal skullcap root
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参考文献4

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