Based on non-targeted metabolomics for differential components screening of Rosae Chinensis Flos and Rosae Rugosae Flos and their quality evaluation

Background:Rosa chinensis Jacq.and Rosa rugosa Thunb.are not only of ornamental value,but also edible flowers and the flower buds have been listed in the Chinese Pharmacopoeia as traditional medicines.The two plants have some differences in efficacy,but the flower buds are easily confused for similar traits.In addition,large-scale cultivation of ornamental rose flowers may lead to a decrease in the effective components of medicinal roses.Therefore,it is necessary to study the chemical composition and make quality evaluation of Rosae Chinensis Flos(Yueji)and Rosae Rugosae Flos(Meigui).Methods:In this study,40 batches of samples including Meigui and Yueji from different regions in China were collected to establish high-performance liquid chromatography fingerprints.Then,the fingerprints data was analyzed using principal component analysis,hierarchical cluster analysis,and partial least squares discriminant analysis analysis chemometrics to obtain information on intergroup differences,and non-targeted metabolomic techniques were applied to identify and compare chemical compositions of samples which were chosen from groups with large differences.Differential compounds were screened by orthogonal partial least-squares discriminant analysis and S-plot,and finally multi-component quantification was performed to comprehensively evaluate the quality of Yueji and Meigui.Results:The similarity between the fingerprints of 40 batches roses and the reference print R was 0.73 to 0.93,indicating that there were similarities and differences between the samples.Through principal component analysis and hierarchical cluster analysis of fingerprints data,the samples from different origins and varieties were intuitively divided into four groups.Partial least-squares discriminant analysis analysis showed that Meigui and Yueji cluster into two categories and the model was reliable.A total of 89 compounds were identified by high resolution mass spectrometry,mainly were flavonoids and flavonoid glycosides,as well as phenolic acids.Eight differential components were screened out by orthogonal partial least-squares discriminant analysis and S-plot analysis.Quantitative analyses of the eight compounds,including gallic acid,ellagic acid,hyperoside,isoquercitrin,etc.,showed that Yueji was generally richer in phenolic acids and flavonoids than Meigui,and the quality of Yueji from Shandong and Hebei was better.It is worth noting that Xinjiang rose is rich in various components,which is worth focusing on more in-depth research.Conclusion:In this study,the fingerprints of Meigui and Yueji were established.The chemical components information of roses was further improved based on non-targeted metabolomics and mass spectrometry technology.At the same time,eight differential components of Meigui and Yueji were screened out and quantitatively analyzed.The research results provided a scientific basis for the quality control and rational development and utilization of Rosae Chinensis Flos and Rosae Rugosae Flos,and also laid a foundation for the study of their pharmacodynamic material basis.

Progress and prediction of multicomponent quantification in complex systems with practical LC-UV methods

Complex systems exist widely,including medicines from natural products,functional foods,and biological samples.The biological activity of complex systems is often the result of the synergistic effect of multiple components.In the quality evaluation of complex samples,multicomponent quantitative analysis(MCQA)is usually needed.To overcome the difficulty in obtaining standard products,scholars have proposed achieving MCQA through the“single standard to determine multiple components(SSDMC)”approach.This method has been used in the determination of multicomponent content in natural source drugs and the analysis of impurities in chemical drugs and has been included in the Chinese Pharmacopoeia.Depending on a convenient(ultra)high-performance liquid chromatography method,how can the repeatability and robustness of the MCQA method be improved?How can the chromatography conditions be optimized to improve the number of quantitative components?How can computer software technology be introduced to improve the efficiency of multicomponent analysis(MCA)?These are the key problems that remain to be solved in practical MCQA.First,this review article summarizes the calculation methods of relative correction factors in the SSDMC approach in the past five years,as well as the method robustness and accuracy evaluation.Second,it also summarizes methods to improve peak capacity and quantitative accuracy in MCA,including column selection and twodimensional chromatographic analysis technology.Finally,computer software technologies for predicting chromatographic conditions and analytical parameters are introduced,which provides an idea for intelligent method development in MCA.This paper aims to provide methodological ideas for the improvement of complex system analysis,especially MCQA.

Abundance quantification by independent component analysis of hyperspectral imagery for oil spill coverage calculation

The estimation of oil spill coverage is an important part of monitoring of oil spills at sea.The spatial resolution of images collected by airborne hyper-spectral remote sensing limits both the detection of oil spills and the accuracy of estimates of their size.We consider at-sea oil spills with zonal distribution in this paper and improve the traditional independent component analysis algorithm.For each independent component we added two constraint conditions:non-negativity and constant sum.We use priority weighting by higher-order statistics,and then the spectral angle match method to overcome the order nondeterminacy.By these steps,endmembers can be extracted and abundance quantified simultaneously.To examine the coverage of a real oil spill and correct our estimate,a simulation experiment and a real experiment were designed using the algorithm described above.The result indicated that,for the simulation data,the abundance estimation error is 2.52% and minimum root mean square error of the reconstructed image is 0.030 6.We estimated the oil spill rate and area based on eight hyper-spectral remote sensing images collected by an airborne survey of Shandong Changdao in 2011.The total oil spill area was 0.224 km^2,and the oil spill rate was 22.89%.The method we demonstrate in this paper can be used for the automatic monitoring of oil spill coverage rates.It also allows the accurate estimation of the oil spill area.

双标多测法在枣仁安神颗粒6个成分含量测定中的应用

目的建立枣仁安神颗粒中斯皮诺素、6'''-阿魏酰斯皮诺素、迷迭香酸、五味子醇甲、五味子乙素和丹酚酸B 6个成分的双标多测法,验证该方法在枣仁安神颗粒质量评价中应用的准确性和可行性。方法采用HPLC法,以乙腈为流动相A,0.2%冰醋酸溶液为流动相B,梯度洗脱,流速为1.0 mL·min^(-1),切换波长320 nm(斯皮诺素、6'''-阿魏酰斯皮诺素、迷迭香酸、丹酚酸B)、250 nm(五味子醇甲、五味子乙素),柱温28℃。采用5根不同的C_(18)色谱柱,测定枣仁安神颗粒6个成分的实际保留时间,计算各成分在各色谱柱保留时间的平均值,得到各成分的标准保留时间,选取斯皮诺素(峰1)、五味子乙素(峰6)作为双标化合物,使用双标线性校正法准确定位各成分色谱峰,预测成分在未知色谱柱的保留时间并进行方法学验证。以五味子乙素为参照物,计算其余各成分的相对校正因子,对各成分进行定量。结果双标线性校正法能够准确地预测待测组分在未知色谱柱上的保留时间;斯皮诺素、6'''-阿魏酰斯皮诺素、迷迭香酸、五味子醇甲和丹酚酸B相对于五味子乙素的相对校正因子分别为0.7342、0.6063、0.5664、0.9975及0.7773,其RSD均小于1%;各成分含量计算值和实测值无显著差异。结论双标多测法同时测定枣仁安神颗粒中6个成分可行且准确。

天麻不同发育阶段7种有效成分的动态变化规律及质量差异标志物确认

目的研究天麻在发育过程中有效成分的动态变化规律,为科学评价与合理利用天麻资源提供可靠的依据。方法通过高效液相色谱法(High Performance Liquid Chromatography,HPLC)对乌天麻(Gastrodia elata Blume f.glauca S.Chow)种子、原球茎、米麻、白麻、箭麻等5个不同发育阶段天麻中天麻素、对羟基苯甲醇、对羟基苯甲醛、巴利森苷A、巴利森苷B、巴利森苷C、巴利森苷E等7种活性成分同时进行测定,并采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和正交偏最小二乘判别分析(Orthogonal Partial Least Squares-Discriminant Analysis,OPLS-DA)等化学模式识别方法对影响天麻不同发育阶段的差异标志物进行了预测,对天麻的整个生长发育过程中主要化学信息进行动态监测。结果5个发育阶段中,米麻阶段7种有效成分的总含量最高。天麻素、巴利森苷A、巴利森苷B、巴利森苷E在米麻时期含量最高,对羟基苯甲醇和巴利森苷C在原球茎时期含量最高,对羟基苯甲醛的含量在白麻时期含量最高。PCA分析将不同采收时期的31批天麻样品聚类成5类,能有效区分5个不同的发育阶段;使用OPLS-DA确定巴利森苷A、对羟基苯甲醇和巴利森苷E是影响天麻品质和发育的3个主要差异标志物。结论建立的HPLC结合化学模式识别的方法稳定、可靠,可以更全面地为进一步探讨天麻药材的质量控制和成分积累机制提供参考。

川木香标准汤剂UPLC指纹图谱的建立及多指标成分定量分析

目的:建立川木香标准汤剂的质量控制方法。方法:采用Waters CORTECS T3超高效液相色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸水溶液为流动相,梯度洗脱,流速为0.35 mL·min^(-1),柱温为40℃,检测波长在0~21 min为325 nm、21~37 min为225 nm,进样体积为1μL。采用超高效液相色谱法建立14批川木香标准汤剂的指纹图谱,确定指纹图谱共有峰,采用对照品对共有峰进行确证;通过相似度计算和化学计量学方法对不同产地川木香制备的标准汤剂进行分析,并对其中木香烃内酯、去氢木香内酯、绿原酸和4,5-二-O-咖啡酰奎宁酸进行定量分析。结果:川木香标准汤剂指纹图谱共标记14个共有峰,指认了木香烃内酯、去氢木香内酯、绿原酸和4,5-二-O-咖啡酰奎宁酸4个成分;相似度评价、聚类分析和主成分分析均将14批川木香标准汤剂分成2类,正交偏最小二乘法-判别分析从14个共有峰中筛选出7个差异性标志物;含量测定结果显示,来自四川阿坝的川木香制备的标准汤剂中木香烃内酯和去氢木香内酯的总质量分数最高、绿原酸和4,5-二-O-咖啡酰奎宁酸的总质量分数最低,而其余3个产地川木香差异不大。结论:该方法分析时间短、准确度高、专属性好,能够为川木香标准汤剂及其相关制剂质量标准的制定提供参考。

灯红补阳还五颗粒指纹图谱及有效成分含量研究

目的研究灯红补阳还五颗粒(DBHG)的指纹图谱,筛选其质量标志物,并建立测定有效成分含量的方法。方法采用高效液相色谱(HPLC)法。使用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》建立10批(S1~S10)DBHG的指纹图谱,评价其相似度,并对共有峰进行药味归属分析、聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)以及正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA),以变量重要性投影(VIP)值>1为标准筛选质量标志物;采用同一HPLC法测定10批样品中红景天苷、酪醇、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、野黄芩苷、毛蕊异黄酮的含量。结果从10批样品的指纹图谱中,共获得25个共有峰,指认了6个共有峰,分别为红景天苷、酪醇、芍药苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、野黄芩苷、毛蕊异黄酮;10批样品相似度均大于0.9,其中10个共有峰为灯盏细辛特有成分。CA、PCA均可将DBHG聚为2类,S4~S5、S7样品为一类,其余样品为一类。16(野黄芩苷)、12、15(毛蕊异黄酮葡萄糖苷)、13(芍药苷)、14号峰对应的成分为DBHG的质量标志物。10批样品中红景天苷、酪醇、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、野黄芩苷、毛蕊异黄酮的平均含量分别为1.64、0.45、0.31、0.73、0.15 mg/g。结论成功建立了DBHG的HPLC指纹图谱和红景天苷等5个有效成分的含量测定方法,筛选得到5个质量标志物,可用于该制剂的质量控制。

基于气相色谱指纹图谱结合多成分定量的养生酒质量评价分析

以劲牌养生酒为研究对象,采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术分析劲牌养生酒的挥发性物质,建立指纹图谱并进行相似度评价,进一步通过特征峰的相对浓度定量结果对该酒的质量稳定性进行评价。结果表明,在劲牌养生酒中共指认出22个特征峰,包括D-柠檬烯、辛酸乙酯、癸酸乙酯、己酸乙酯、可巴烯、Δ-杜松烯、α-依兰油烯、γ-松油烯等。通过建立该酒的指纹图谱结合多成分的定量分析方法可实现劲牌养生酒中间品质量稳定性评价及其他品类露酒的区分与鉴别,且评价结果与感官品评结果保持一致,具有快捷、稳定、准确度高等优点,为劲牌养生酒的质量控制提供了新方法。

基于化学计量学及熵权TOPSIS分析联合多组分定量的洗消液综合质量评价

目的:对不同批次洗消液进行综合质量评价。方法:采用HPLC-QAMS法建立15批洗消液中落新妇苷、黄杞苷、羟基-α-山椒素、羟基-β-山椒素、羟基-γ-山椒素、黄柏酮、苦参碱、氧化槐果碱、氧化苦参碱和地肤子皂苷Ⅰc的含量测定方法,采用化学计量学和熵权TOPSIS法对洗消液的整体质量进行综合评价。结果:10种成分的线性范围分别为1.88~94.00、1.09~54.50、1.47~73.50、0.74~37.00、0.26~13.00、1.30~65.00、0.82~41.00、0.53~26.50、4.15~207.50、3.26~163.00μg/mL(r>0.9990),精密度、重复性、稳定性试验的RSD均<2.0%;平均加样回收率(n=9)在96.74%~100.11%之间(RSD<2.0%)。聚类分析和主成分分析识别方法将15批样品分为3类;正交偏最小二乘法-判别分析发掘出氧化苦参碱、落新妇苷、羟基-α-山椒素、地肤子皂苷Ⅰc和黄柏酮在内的5个主要差异成分。熵权TOPSIS分析结果表明,S14质量最佳,S10质量较次。结论:所建立的方法可用于洗消液质量的综合评价。

高寒流域水文模拟与径流水源解析——以雅鲁藏布江帕隆藏布上游流域为例

为深入研究高寒流域河川径流的水源解析,选取雅鲁藏布江帕隆藏布上游流域为研究区,采用月流量、遥感积雪面积数据、实测冰川径流数据等多目标率定方法,改进单一依靠流量数据率定模型的方法,基于SPHY(Spatial Processes in Hydrology)水文模型开展水文模拟及径流组分研究,提高了总体建模质量.结果表明:在率定期和验证期Nash-Sutcliffe效率系数分别为0.95和0.94,模型具有较好的适用性.降雨径流、融雪径流、冰川径流和基流作为径流来源,占总径流的比例分别为10%、25%、45%和20%,冰川径流和融雪径流是最重要的补给来源.月尺度上,冰川径流在7-8月占比最大,融雪径流在4-6月占比最大,降雨径流在各月占比最小.冰川径流占比最高,短期内可提供更多水资源保障社会经济发展,长期而言冰川径流将逐渐减少,造成水资源短缺.因此,当地需提高应对径流变化潜在风险的策略.

基于多波长融合HPLC指纹图谱结合多成分定量的桑叶质量控制研究

目的建立多波长融合高效液相指纹图谱结合多成分定量测定桑叶的分析方法,为桑叶的质量评价和质量控制提供参考。方法桑叶水提取物制成干浸膏粉后,用体积分数70%甲醇超声提取30 min,色谱柱为ZORBAX SB-C_(18)(250 mm×4.6 mm,5μm),流动相为体积分数0.1%甲酸甲醇溶液-体积分数0.02%甲酸水溶液,梯度洗脱,流速为0.8 mL·min^(-1),进样体积为10μL,柱温为35℃,指纹图谱检测波长为254、285、300、312和344 nm,含量测定检测波长为254 nm。结果运用多波长融合技术对5波长指纹图谱进行拟合,建立桑叶融合指纹图谱,确立52个共有峰,指认6个特征峰,并采用系统指纹定量法对桑叶进行定性及整体定量分析;同时结合6个特征组分的准确含量测定,对桑叶品质进行综合评价。结果显示,10批不同产地的桑叶质量差异较大。结论所建立的方法全面的反映不同地域来源的桑叶品质,可为桑叶药材的质量控制提供更检测依据。

HPLC联合化学计量学及EW-TOPSIS法评价不同产地马齿苋的质量

目的建立同时测定马齿苋中10个指标成分含量的高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC),用化学计量学和熵权-逼近理想解排序法(entropy weight-technique for order preference by similarity to an ideal solution,EW-TOPSIS)对马齿苋的质量进行综合分析和评价,为该产品质量控制和标准提升提供参考依据。方法用高效液相色谱法同时测定5省18批马齿苋样品中柠檬酸、琥珀酸、咖啡酸、染料木苷、木犀草素、槲皮素、东莨菪亭、6,7-二羟基香豆素、异茴香内酯和佛手柑内酯的含量,用化学计量学方法对含量测定结果进行综合分析,挖掘影响马齿苋质量的主要潜在标志物,联合熵权-逼近理想解排序法对不同产地来源的马齿苋进行质量评价。结果10种成分分别在各自线性范围内线性关系和准确度良好;化学计量学分析结果显示,18批马齿苋聚为3类,呈现一定的产区差异;木犀草素、槲皮素、琥珀酸和柠檬酸是影响马齿苋产品质量的主要潜在标志物;熵权-逼近理想解排序法分析结果显示四川和贵州地区所产马齿苋质量最优,其次为河南、辽宁和吉林。结论所建立的高效液相色谱法能同时测定马齿苋中10个指标成分的含量,化学计量学和熵权-逼近理想解排序法可用于马齿苋的综合质量评价。

基于化学计量学及熵权TOPSIS分析联合多组分定量的麸炒苍术综合质量评价

目的:采用多组分定量联合化学计量学及熵权优劣解距离法(EW-TOPSIS)对不同产地所得麸炒苍术质量进行评价,为麸炒苍术药材的品质评价和质量控制提供参考。方法:以不同产地所得18麸炒批苍术为检测样品,采用HPLC法同时测定麸炒苍术中白术内酯Ⅲ、白术内酯Ⅱ、白术内酯Ⅰ、苍术素醇、(4E,6E,12E)-十四癸三烯-8,10-二炔-1,3-二乙酸酯、苍术苷A、β-桉叶醇、苍术素和苍术酮的含量,运用化学计量学和熵权TOPSIS分析法对不同产地麸炒苍术进行比较分析和综合评价。结果:含量测定方法学考察结果符合《中华人民共和国药典》规定要求。18批麸炒苍术样品中白术内酯Ⅲ、白术内酯Ⅱ、白术内酯Ⅰ、苍术素醇、(4E,6E,12E)-十四癸三烯-8,10-二炔-1,3-二乙酸酯、苍术苷A、β-桉叶醇、苍术素、苍术酮9种成分的含量分别为0.076~0.130、0.030~0.059、0.107~0.233、0.314~0.637、0.514~0.996、0.186~0.318、7.234~13.894、1.778~4.766、0.694~2.493 mg/g。化学计量学方法显示18批麸炒苍术可聚为3类,呈现一定的区域差异。β-桉叶醇、苍术素、苍术酮和白术内酯Ⅰ是影响麸炒苍术产品质量的主要潜在标志物。EW-TOPSIS法分析结果显示,江苏和浙江产区所得麸炒苍术质量较优,其次为河南、湖北、四川和云南产区。结论:所建方法快速灵敏、准确可靠,可用于麸炒苍术内在质量的综合质量评价。

基于主成分分析法的牵引供电系统负序电压责任量化方法

电网侧负序电流波动为牵引供电系统的负序电压责任量化带来挑战。提出一种基于主成分分析法的负序电压责任量化方法,首先,采用诺顿电路构建等值模型。其次,采用主成分分析法,求取观测信号的协方差矩阵及该矩阵的特征向量。进而,通过特征向量的斜率计算电网侧负序阻抗,并量化负序电压责任。仿真结果表明,所提方法在电网侧负序电流波动的复杂工况下,可将负序电压责任量化误差控制在±10%之内,满足实际工程应用的需求。

基于风险理论的电力系统元件风险评估

提出了基于风险理论的电力系统元件风险评估办法。以风险理论为基础,综合考虑元件停运概率和元件停运可能对系统造成的影响,通过过电压风险、低电压风险、线路过载风险、变压器过载风险、失负荷风险五类风险指标对电力系统元件风险进行"分诊",应用3标度层次分析法得出元件综合风险,并进一步应用ALARP原则对综合风险量化分级。通过IEEE RTS-79系统验证了基于风险理论的电力系统元件风险评估办法是可行的,它能确定系统各元件所处的风险水平及在系统中的重要度,为电力系统运行维护人员提供了一定的参考依据。

大气气溶胶中有机成分研究进展

有机物是大气气溶胶的重要组成部分,尤其是在细颗粒中,可占其干重的10%～70%。由于有机气溶胶的健康及气候效应,有机物的组成、源分布、颗粒行为等的研究越来越受到人们的重视。其中,有机物成分的鉴别和定量已成为近年来的研究热点。在分析中,就目前有机气溶胶的采样、有机成分提取、分离及定性、定量分析方法进行了综述,并比较了各种方法的优缺点。

岩石岩性Mask R-CNN智能识别方法与应用研究

岩性是决定岩石强度的主要因素,对隧道围岩分级等工程岩体分级至关重要,而岩性判定的关键为矿物成分的鉴定和含量的统计。目前,关于岩性判定多以专业人员镜下鉴定为主,严重依赖于操作人员的经验且无法准确统计出岩石各成分的含量。在对比分析当前盛行的几种目标检测算法适用性的基础上,优选Mask R-CNN模型并进行针对性改进,提出一种岩石薄片矿物识别与含量量化统计的智能检测方法,并基于采集获得的85块花岗岩薄片共850张原始图像开展模型深度学习训练、实例识别实验和模型参数优化分析。研究结果表明:Mask R-CNN模型可从像素级别识别出目标物轮廓,并基于像素占比分析实现各矿物成分含量的量化统计,在95%置信度下含量识别误差率仅为6.9%,相对于现有方法具有优越性和可靠性;实际工作中,采用该方法进行岩性智能识别时,IOU阈值设置在50%~70%之间;识别样本取3~5个为1组,并将其平均值作为识别的最终结果可保证智能识别结果的可靠性。该方法可为诸如隧道围岩分级等工作中的岩性智能化判定提供一种有效的技术途径。

凝析油全二维气相色谱分析

用全二维气相色谱对四川盆地22个凝析油样品进行族组分和化合物定性、定量分析。凝析油中各化合物得到很好的分离,有效消除了常规色谱分析时的共馏峰干扰,在nC3—nC8色谱段有效定性出67个化合物,比常规的色谱轻烃分析结果多13个化合物;在全二维图谱上可把凝析油中的各类化合物根据其结构特征分成12类组分。与氢火焰离子化检测器联用,过去在色谱上无法定量分析的异构烃烃、烷基环戊烷、烷基环己烷、其他单环烷烃、非甾萜类的多环烷烃、烷基苯、多环芳烃等系列化合物被同时检测,解决了凝析油族组分难以定量的问题。12类组分、180多种主要化合物的定量分析数据可为凝析油的成熟度判识、油源对比等油气地球化学研究提供有效数据。

结构动力学有限元模型确认方法研究

随着结构动力学求解问题的复杂化,有限元分析方法越来越起着关键作用。由于许多结构系统本身存在不确定性因素,试验数据存在随机误差,而计算的三类误差也会包含着不确定性误差,如何用有限的试验来修正和检验计算模型,最后得到具有一定置信度的有限元模型,即模型确认,在工程领域越来越得到关注。在与模型修正比较的基础上,详细讨论了模型确认的主要研究内容,并结合两个应用实例,讨论模型确认的总体思路与实现方法。

感性工学在护理床护栏设计中的应用研究

目的进行感性工学在护理床设计中的应用研究。方法运用语意差分法将用户对护理床的感性意象从形、色和质3个方面分解量化,建立由10对意象形容词及10个样本图片组成的语意空间。使用里特量七级语意差分问卷进行调查,运用主成分分析法进行降维。以护理床护栏为例,使用数量化理论I建立感性意象和设计元素之间的映射关系,指导新产品开发。结论依据感性工学理论设计的新护栏较好地匹配了用户需求,感性工学的应用可以为护理床的设计提供一种新的思路,有助于企业和设计师确定产品开发方向,具有一定的实用和推广价值。