灵芝及灵芝提取物红外光谱规律的研究

测定了原始灵芝及其水提物、95%乙醇提取物和石油醚提取物的红外光谱,发现红外光谱能承载系统的化学信息和反映被测物中各组分分布情况。依3 416～3 279,1 541和723cm-1各吸收峰面积与2 935～2 852cm-1吸收峰面积之比可将四者区分开来。提出了用欧氏距离计算样本集信息熵的方法,并探讨了信息熵与样本集所承载的化学信息量之间的关系,得出原始灵芝样本集承载化学信息量最丰富的结论。对4个样本集分别做谱系聚类分析,发现只有原始灵芝红外光谱集对黒芝、青芝、黄芝和赤芝有较好的聚类作用。研究结果表明:红外光谱承载着物质结构的化学信息,与系统的化学成分密切相关;红外光谱样本集的信息熵越大,化学信息量越丰富,越有利于模式识别。本研究对模式识别样本集的构建具有指导作用。

红外光谱相似谱及其在中药鉴别中的应用

红外光谱相似谱能描述两红外光谱相似的程度,在波数ν珓i处相关谱的值ri能反映两红外光谱在[ν珓i-n,ν珓i+n]区间内线性相关程度的大小,值在-1～1之间,ri>0意味着两光谱正相关,ri<0意味着负相关,ri=0则没有线性关系。在偏移量n一定的条件下,依相似谱形状的差异可辅助红外光谱的解析,用相似谱或相似谱提供的信息提取的光谱特征值可用于模式识别。计算了18个黄芪、红兰芪和党参样本在1 600～700cm-1范围内的红外光谱相似谱,结果表明各类药材均有各自的特征相似谱,凭借这些可实现对它们的鉴别;依灵芝红外光谱相似谱提供的信息,计算了1 560～1 502,1 460～1 421和1 319～1 260cm-1三个波数区间内93个灵芝样本红外光谱的相关系数,在无先验知识的情况下,K-means聚类分析法成功地将其分为了赤芝和紫芝类、黑芝类、青芝类和黄芝类,这一分类结果与形态分类法得到的结果基本一致。

溪黄草不同部位的红外光谱分析与评价

目的对溪黄草全草、茎、叶所含化学成分进行红外光谱分析研究。方法采用傅里叶变换红外光谱法并借助于二阶导数谱、二维相关红外光谱研究溪黄草不同部位(干燥并粉碎)红外谱图整体变化规律。结果溪黄草全草、茎、叶中的共有成分为酯类、黄酮类、木质素、芳香类和糖苷类等,但三者各主体成分的相对含有量差异较大,溪黄草茎、全草中的酯类、木质素、芳香族化合物和糖苷类物质含有量高于溪黄草叶,而溪黄草叶中的黄酮类物质含有量高于茎和全草。结论红外光谱能够快速、无损、简便地提供中药不同部位中主要化学成分的宏观信息。

溪黄草及其不同提取物的红外光谱研究

采用一维红外光谱、二阶导数谱和二维相关红外光谱对溪黄草原药材及其不同溶剂提取物进行了红外光谱研究。结果表明:溪黄草原药材中含有酯类、芳香类和糖苷类等物质,溪黄草水提物中主要为糖类物质,乙醇提取物中主要为黄酮类物质,石油醚提取物中主要为酯类物质。红外光谱能够快速、简便地提供中药及其提取物中主要化学成分的宏观信息,从而为后续的化学成分分析和中药提取分离方法的改进和优化提供有效参考。

灵芝质量控制及评价的研究进展

搜集了有关灵芝鉴别、灵芝有效成分的提取和含量测定的研究文献,对灵芝质量控制及质量评价的研究进展进行了综述.结果表明:第一,目前灵芝鉴别的方法比较多,但主要还是采用传统的性状鉴别、显微鉴别和理化鉴别.近年来,随着化学模式识别技术的迅速发展,指纹图谱技术与其相结合已广泛地用于鉴别灵芝.第二,目前灵芝有效成分的提取和含量测定的方法都比较成熟,但主要都是通过测定灵芝中某种成分的含量来评价灵芝的质量的优劣,这不符合中医辨证施治的原则.因此,在评价灵芝的质量时应与其药效相结合,不能仅以其某种成分的含量高低评价其质量.