一阶导数—偏最小二乘法用于复方甲硝唑注射液二组分的同时测定

将一阶导数—偏最小二乘法相结合 ,用于相关性特强的复方甲硝唑注射液甲硝唑和氯霉素的同时测定 ,并与偏最小二乘法所测得的结果进行比较 ,结果显示 ,两者所测得的甲硝唑和氯霉素的平均回收率和相对标准偏差分别为 1 0 0 .75% ,1 .0 1 % ;1 0 0 .49% ,1 .1 6%和 98.0 6% ,3.45% ;97.2 1 % ,4.56% ,提示经一阶导数变换后用于多元校正方法来解决光谱重叠严重的体系效果较好。

导数荧光-偏最小二乘法同时测定注射液中色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸

本文用偏最小二乘 (PLS)法对苯丙氨酸、酪氨酸、色氨酸混合体系的导数荧光光谱进行解析 ,提出了同时测定三种氨基酸的计算分析方法。以pH 7 4的磷酸缓冲溶液为介质 ,以 2 16 6nm为激发波长 ,对复合氨基酸注射液进行三组分同时测定 ,相对误差均在± 7 2 %以内。

偏最小二乘-一阶导数分光光度法测定苯甲酸复方制剂中苯甲酸及水杨酸的含量

复方苯甲酸涂剂主要成分是苯甲酸和水杨酸，其在临床上常用于治疗皮肤疾患，由于紫外吸收光谱重叠较严重，用光度法测定时，彼此相互干扰。计量学方法的兴起为多组分的同时测定提供了一种不需分离的新技术。偏最小二乘法可以最大程度地从校正试样中提取信息，具有较强的数据处理能力，因而优于主成分回归等其它计量学方法。本工作将导数光谱的高灵敏度与偏最小二乘法的优良解析性能相结合，提出了同时测定两组分的偏最小二乘导数分光光度法，方法用于复方苯甲酸制剂中两组分的测定，对加和性不太好的体系，也能得到较为满意的结果。

基于氢核磁共振和偏最小二乘法-判别分析建立鹿龟酒质量控制方法的研究

目的:建立一种基于氢核磁共振(1H-NMR)和偏最小二乘法-判别分析的鹿龟酒质量控制新方法。方法:基于1H-NMR技术测定样品的全成分信息,并转化成数据矩阵,利用SIMCA-P软件进行偏最小二乘法-判别分析(PL S-DA)。结果:鹿龟酒与不同的缺味样品及仿制品在所得的散点图中能得到明显区分。结论:氢核磁共振偏最小二乘法-判别分析法是一种操作简便,能够更全面体现其质量情况的鹿龟酒质量控制新方法。

紫外-可见光谱-偏最小二乘法测定渣油四组分含量

用已建立的渣油聚类和识别模型将渣油分为常压渣油、减压渣油和加氢渣油，用紫外－可见光谱－偏最小二乘法（ＵＶ－ＰＬＳ）分别建立了这３种渣油的饱和烃、芳烃、胶质和沥青质四组分测定模型。该方法的测定结果与经典洗脱色谱法（ＥＣ）的结果相吻合。与ＥＣ方法相比，该方法具有快速、操作简单、不需分离、重复性好等特点。

局部偏最小二乘法结合可见-近红外光谱预测猪肉挥发性盐基氮

以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角(spectral information divergence-spectral angle,SID-SAM)进行加权求和,构建评价不同样品相似性的相似度函数,定义相似度因子(SM),通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优,针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比,预测效果有明显提高,相关系数R从0.845 6上升至0.948 1,预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。

遗传算法-偏最小二乘法用于卵巢癌血清蛋白质组数据的特征挑选

统计学t检验结合引入的变量筛选方法——遗传算法-偏最小二乘法(GAPLS)对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选,从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值,采用支持向量机(SVM)模型的留一法交叉验证结果为95.26%.结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义,它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物,同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法.

偏最小二乘-导数同步荧光法同时测定生物样品中对羟苯基乳酸、多巴和尿黑酸

在pH=6.00的KH2PO4-NaOH缓冲溶液中,波长差△λ=35nm,采集260～325nm波长范围内的同步荧光光谱数据,并对该数据进行一阶求导后用偏最小二乘法处理,以此建立了偏最小二乘-导数同步荧光光谱法同时测定对羟苯基乳酸(PHPLA)、多巴(Dopa)和尿黑酸(HGA)的新方法。该三种物质的线性范围分别为0.06～3.00、0.06～3.00和0.08～3.00mg/L;检出限分别为0.0307、0.0310和0.0428mg/L。该法用于细胞培养液中PHPLA、Dopa和HGA三组分的同时测定,其测定结果与高效液相色谱法的测定结果相比无显著性差异。

正交函数-偏最小二乘法同时测定复方水杨酸酊Ⅱ号三组分含量

目的利用正交函数 偏最小二乘法消除干扰并对相关性特强的混合组分含量同时测定。方法提出一种由正交函数 (OF)与偏最小二乘法 (PLS)相结合的方法 ,并把它用于复方水杨酸酊Ⅱ号三组分的同时测定 ,并与偏最小二乘法所预测的结果进行比较。结果二者所测得的水杨酸、苯甲酸和利凡诺的平均回收率和相对标准偏差分别为 10 0 2 %、1 6 %、10 0 1%、0 37%、10 0 1%、0 96 %和 99 4 %、2 0 %、10 0 9%、1 2 %、99 8%、1 5 %。结论正交函数

气相色谱-质谱联用结合偏最小二乘法在生鲜牛、鸭混合肉含量判别分析中的应用

采用顶空固相微萃取(headspace solid-phase micro extraction,HS-SPME)和气相色谱-质谱联用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)技术提取和分析生鲜牛、鸭混合肉中的挥发性化合物,利用偏最小二乘(partial least squares,PLS)法对GC-MS数据进行建模,对不同比例生鲜牛、鸭混合肉进行判别分析。结果表明:生鲜牛、鸭混合肉中共鉴定出39种挥发性化合物;PLS模型可以有效区分不同比例生鲜牛、鸭混合肉,利用训练集和验证集数据验证模型,评估均方差为3.455 9,预测均方差为4.068 9,PLS模型对不同比例生鲜牛、鸭混合肉的预测准确率较高。本方法在判别不同比例生鲜牛、鸭混合肉方面准确性较高。

应用HPLC双波长指纹图谱及偏最小二乘法-判别分析评价抗癌平丸质量

采用双波长融合法建立2个厂家的18批抗癌平丸样品的HPLC指纹图谱,利用中药色谱指纹图谱相似度评价系统(A版)建立融合指纹图谱共有模式并进行相似度计算。确定了21个共有峰,相似度计算结果在0.601～0.788,说明2个厂家样品之间有一定的差异。通过对照品指认出原儿茶酸、香草酸、异嗪皮啶、巴马汀、野黄芩苷、迷迭香酸、木犀草素、芹菜素这8种成分。用SIMCA-P 11.5软件建立偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行统计分析,2个厂家的样品明显区分开,并且确定了导致厂家间质量差异的关键成分。结果表明,本文所建立的HPLC双波长指纹图谱技术结合PLS-DA能很好地区分不同厂家样品,克服了单波长检测时信息量有限的缺点。

基于偏最小二乘法-判别分析算法分析五味子不同炮制品高效液相色谱指纹图谱的变化

目的建立五味子不同炮制品高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并对其进行偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)。方法色谱柱为Agilent Polaris Amide-C18柱(250 mm×4.6 mm,5μm),流动相为乙腈-0.05%磷酸水溶液(梯度洗脱),流速为1.0 mL/min,检测波长为250 nm,进样量为10μL。采用中药色谱指纹图谱相似度评价系统2012A版进行相似度分析,通过PLS-DA算法对炮制前后五味子指纹图谱进行分析。结果建立了五味子炮制前后的HPLC指纹图谱共有模式,五味子及其炮制品醋五味子与酒五味子指纹图谱中共有峰分别有19个和21个;经相似度分析,与对应对照指纹图谱相似度均大于0.9;经与对照品比对,指认出6个化合物;且PLS-DA分析筛选出6号峰(5-羟甲基糠醛)、8号峰(五味子醇甲)、18号峰、10号峰(五味子甲素)、5号峰和19号峰为主要差异标志物。结论该方法可用于五味子、醋五味子及酒五味子的指纹图谱分析,为完善五味子的质量标准提供了参考。

UV-Vis-SWNIR漫反射光谱结合偏最小二乘法测定蕨菜总多糖含量

目的建立UV-Vis-SWNIR漫反射光谱结合偏最小二乘法测定蕨菜中总多糖的含量。方法收集140批样品,从中随机选取20份作为完全外部验证集样品,用于验证模型的可靠性和准确性;其余80批样品为校正集,40批样品为检验集,用于筛选蕨菜总多糖的定量模型光谱预处理方法、主因子数、UV-Vis-SWNIR光谱特征波长。结果采用一阶导数法对原始光谱预处理,主因子数为7,结合随机青蛙算法筛选建模波长为925~1084、890~910、560~820、525~540、451~520、385~445、251~270 nm时,所得预测模型校正集R^(2)值为0.9617,RMSEC值为0.167%,检验集R^(2)值为0.9332,RMSEP值为0.208%,完全外部验证误差范围为-0.741%~0.853%。结论该方法快速可行,可用于蕨菜总多糖含量的预测。

基于指纹图谱及偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)评价肝爽颗粒的质量

目的:建立肝爽颗粒(党参、柴胡、白芍等)指纹图谱,结合偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)对其进行质量一致性评价,为该制剂的质量控制提供参考。方法:采用HPLC法,以Agilent SB-C_(18)(250 mm×4.6 mm,5μm)为色谱柱;乙腈-水(含0.05%磷酸)溶液为流动相,梯度洗脱;流速0.9 ml·min^(-1);检测波长278,330,230,316 nm;柱温35℃;进样量为20μl。使用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统软件(2012A版)》建立14批肝爽颗粒指纹图谱,结合PLS-DA寻找不同批次间肝爽颗粒的差异成分。结果:14批样品共标定26个共有峰,通过与对照品比对指认出其中8个成分;14批样品指纹图谱相似度均大于0.99。通过PLS-DA分析,14批样品聚成2类,并筛选出了导致各批次间产生差异的9个差异性标志物。结论:所建立指纹图谱重复性好、专属性强,同时结合偏最小二乘法-判别分析可为肝爽颗粒质量控制标准的制定提供参考。

偏最小二乘法则定18-氨基酸注射液中色氨酸和酪氨酸的含量

本文讨论了用偏最小二乘法测定18-氨基酸注射液中色氨酸和酪氨酸含量的方法．该方法借助计算机进行运算，具有准确、方便、迅速的特点．

非线性偏最小二乘导数分光光度法同时测定复方新诺明中二组分的含量

构造了导数光谱与多组分浓度间的非线性模型 ,以偏最小二乘法估计模型参数 ,建立了同时测定两组分的非线性偏最小二乘导数分光光度法 ,方法用于复方新诺明中磺胺甲唑SMZ(Sulfamethoxazole)和甲氧苄啶TMP(Trimethoprim)含量的测定 ,10份模拟样中SMZ ,TMP的回收率分别为 99 8%和 10 0 1% ,RSD分别为 1 3%和 1 6 %。结果明显好于线性偏最小二乘导数分光光度法。用该法测定复方新诺明片中的二组分含量测定结果与药典方法一致 ,该法为复方制剂的分光光度分析提供了更为理想的新途径。

PLS-ANN分析血浆自体荧光光谱的二阶导数光谱识别胃癌

探讨偏最小二乘法结合神经网络法(简称PLS-ANN)分析血浆自体荧光光谱的二阶导数光谱识别胃癌的优势,对20例胃癌病人和23例健康人血浆进行以405nm为激发光的自体荧光光谱检测,采用PLS-ANN法分别对血浆自体荧光光谱和二阶导数光谱进行判别分析。PLS-ANN分析血浆的自体荧光光谱法诊断胃癌的灵敏度为75%,特异度为83%,准确率为79%,PLS-ANN分析血浆的二阶导数光谱法诊断胃癌的灵敏度为90%,特异度为96%,准确率为93%。结果表明PLS-ANN分析血浆的二阶导数光谱法识别胃癌,优于PLS-ANN分析血浆的自体荧光光谱法,有望成为快速识别胃癌的较理想方法。

主成分-偏最小二乘分光光度法同时测定饲料中的痕量铁、锰、铜、锌

痕量Fe3+、Mn2+、Cu2+、Zn2+与2-(5-溴-2-吡啶偶氮)-5-二乙氨基苯酚(5-Br-PADAP)和-对(1,1,3,3-四甲基丁基)苯基醚(Triton X-100)在pH 8.3发生高灵敏显色反应,所形成的三元胶束络合物的吸收光谱严重重叠。本文采用主成分-偏最小二乘法(PC-PLS)辅助分光光度法成功地测定了合成试样及饲料中上述4种痕量组分。结果表明,PC-PLS法是化学计量学法中一种可适用于基体较复杂的实际试样中痕量组分同时分光光度测定的优良的多元计算方法。

偏最小二乘-神经网络光度法同时测定钢中钨和钼

在钨(钼)-2,4 二氯苯基荧光酮-CTMAB显色体系中,用偏最小二乘法(PLS)与神经网络(NN)联用辅助分光光度法,不经分离,同时测定合金钢中钨和钼。经比较,结果优于PLS法和BP神经网络法。

基于气相色谱-质谱联用与偏最小二乘-判别分析的啤酒爽口性评价

目的:建立一种偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discrimination analysis,PLS-DA)评价啤酒爽口性的方法。方法:基于顶空固相微萃取(headspace solid-phase microextraction,HS-SPME)结合气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)联用检测啤酒中爽口性相关指标转化为数据矩阵,利用SIMCA-P软件进行PLS-DA。结果:不同爽口性的啤酒在得分图中能够明显区分。根据载荷图显示爽口性较差的样品集DA(1)中敏感特征变量为辛酸乙酯、癸酸乙酯及乙酸异戊酯等酯类化合物。选取50个样本为校准集,建立PLS-DA模型,4个爽口性不同的啤酒样本模型的回归相关系数分别为0.861、0.798、0.765、0.812,样品辨别率为92%。利用建立的PLS-DA模型对27个未知样品进行预测,不同爽口性样品的预测均方根误差分别为0.183、0.321、0.523、0.323,准确识别率为74.07%。结论:HS-SPME-GC-MS结合PLS-DA法是一种简单、快速、有效评价啤酒爽口性的方法。