基于正交偏最小二乘法判别分析宁夏和河北产区市售马瑟兰葡萄酒理化特征和抗氧化能力

随着中国葡萄酒产业的不断发展,产区之间的同质化问题日趋严重。马瑟兰是近年来在我国各个产区均得到较好表现的优质品种。为解析宁夏和河北产区马瑟兰市售干红葡萄酒特征与差异,进而揭示马瑟兰在不同产区间的不同风格质量表现,对宁夏和河北产区共27款市售酒的理化性质、有机酸、花色苷和其他酚类物质含量及抗氧化能力进行检测,并结合正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)和相关性分析等方法进行分析。结果显示,两地区样品检测中除总酸含量外,其他基础理化指标含量都具有显著差异。有机酸中,琥珀酸是两地区含量差异最大的有机酸;河北地区马瑟兰酒样花青素-3-O-葡萄糖苷含量较高(0.0011 g/L),而二甲花翠素-3-O葡萄糖苷比宁夏地区酒样低0.033 g/L。基于单体酚含量建立的OPLS-DA模型区分效果最佳,其中11种单体酚对该模型的建立起关键作用。抗氧化能力与相关性分析的结果显示,河北地区马瑟兰酒样抗氧化能力显著高于宁夏地区,且总酚和单体酚类物质对此有重要贡献,特别是表儿茶酸没食子酸酯和龙胆酸。

基于正交偏最小二乘判别分析法分析茯砖茶和千两茶差异性品质成分

目的分析茯砖茶和千两茶品质成分的差异,为茯砖茶和千两茶品质鉴定和差异鉴别提供依据。方法以44个品质成分为指标并结合正交偏最小二乘判别分析法(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)分析,选取VIP(variable importance in projection)值大于1且具有显著差异的品质成分作为特征性差异成分。结果茯砖茶中除草酸外,其余各主要成分含量均高于千两茶。经OPLS-DA共识别出9种VIP值大于1的差异成分,其中水浸出物、茶多酚、咖啡碱、简单儿茶素和儿茶素为标志性差异品质成分。结论采用OPLS-DA分析茶叶样品品质成分,既可以对茯砖茶和千两茶进行鉴别区分,又可以筛选出两种茶类差异品质成分。

QAMS多组分定量联合PCA、OPLS-DA及GRA分析法评价白花蛇舌草的质量

目的:采用高效液相-一测多评(HPLC-QAMS)法联合化学计量学及灰色关联度分析法评价白花蛇舌草质量。方法:采用Alltima C_(18)色谱柱(5.0μm,250.0 mm×4.6 mm),0.2%磷酸-乙腈为流动相梯度洗脱;以芦丁为参照物,建立其与京尼平苷酸、京尼平苷、车叶草苷酸、车叶草苷、2-羟基-3-甲基蒽醌、1,2-二羟基-3-甲基蒽醌、槲皮素、山柰酚、齐墩果酸、熊果酸、豆甾醇和β-谷甾醇的相对校正因子并进行校正因子耐用性考察。同时采用ESM和QAMS法测定收集到的16批白花蛇舌草中该13种成分的含量,再运用统计软件进行化学计量学及灰色关联度分析。结果:13种成分方法学验证均符合2020年版《中华人民共和国药典》要求。京尼平苷酸、京尼平苷、车叶草苷酸、车叶草苷、2-羟基-3-甲基蒽醌、1,2-二羟基-3-甲基蒽醌、槲皮素、山柰酚、齐墩果酸、熊果酸、豆甾醇、β-谷甾醇与芦丁的平均相对校正因子分别为0.9489、0.7033、0.7824、1.1359、0.5845、0.8005、0.8933、1.0683、0.7406、0.8640、0.6745、0.5424。两种方法测定结果比较,差异无统计学意义(P>0.05)。化学计量学方法显示16批白花蛇舌草聚为3类,呈现一定的产区差异。芦丁、车叶草苷酸、京尼平苷和齐墩果酸是影响白花蛇舌草产品质量的主要潜在标志物。GRA法分析结果显示7个省中浙江和江西地区所得白花蛇舌草质量最优。结论:本试验所建立的方法操作便捷、结果准确,结合化学计量学及GRA方法可用于白花蛇舌草质量的综合评价。

基于HPLC-QAMS多组分定量联合多元统计分析及加权TOPSIS法的畲药树参综合品质评价

目的建立同步检测畲药树参中紫丁香苷、绿原酸、芥子醛葡萄糖苷、松柏醇、芦丁、山柰酚-3-O-芸香糖苷、3,4-O-二咖啡酰基奎宁酸、3,5-O-二咖啡酰基奎宁酸和4,5-O-二咖啡酰基奎宁酸含量的高效液相色谱一测多评(HPLC-QAMS)方法,并采用多元统计分析及加权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution method,TOPSIS)法对其品质进行综合评价。方法以Waters Xbridge C 18色谱柱;乙腈-0.05%甲酸溶液为流动相,梯度洗脱;检测波长260 nm。以山柰酚-3-O-芸香糖苷为参照物,建立内参物与其他8个待测成分的相对校正因子(relative correction factor,RCF),进行RCF耐用性考察及色谱峰定位,同时与外标法实测结果进行对比,验证HPLC-QAMS法准确性和可靠性。运用主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)等多元统计分析以及W-TOPSIS法对9个成分HPLC-QAMS法含量结果的相关性进行分析,挖掘影响畲药树参产品质量的主要潜在标志物,建立畲药树参综合质量优劣评价方法。结果9种成分分别在3.27~81.75μg/mL、9.85~246.25μg/mL、0.43~0.75μg/mL、0.31~7.75μg/mL、1.58~39.50μg/mL、0.59~14.75μg/mL、1.26~31.50μg/mL、4.55~113.75μg/mL和1.98~49.50μg/mL范围内线性关系良好,平均加样回收率96.82%~100.07%(RSD<2.0%);HPLC-QAMS和外标法(ESM)含量测定结果差异无统计学意义(P>0.05),HPLC-QAMS法可用于畲药树参多组分定量控制;多元统计分析结果显示,前2个主成分累计方差贡献率89.589%,绿原酸、紫丁香苷、3,5-O-二咖啡酰基奎宁酸和4,5-O-二咖啡酰基奎宁酸是影响畲药树参产品质量的主要潜在标志物;加权TOPSIS法结果显示浙江地区所得畲药树参质量最优,其次为江西、安徽、湖南和湖北产树参,云南和贵州产树参位于排名后4位。结论所建立的HPLC-QAMS多组分定量控制方法,操作便捷、结果准确;多元统计分析联合加权TOPSIS法全面客观,可用于畲药树参品质的综合评价。

HPLC多指标成分联合PCA和OPLS-DA法的复方儿茶胶囊综合质量评价

目的建立HPLC法同时检测复方儿茶胶囊中儿茶素、表儿茶素、槲皮素和山奈酚的含量,并结合主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)法构建其质量控制体系。方法采用Waters Symmetry C18色谱柱(5μm,250 mm×4.6 mm),流动相乙腈-0.5%冰醋酸,梯度洗脱;检测波长分别为280 nm(检测儿茶素和表儿茶素)、360 nm(检测槲皮素和山奈酚);用外标法计算各成分含量,并联合PCA、OPLS-DA进行品质分析。结果4种成分分别在各自范围内线性关系良好(r≥0.9992);平均加样回收率96.85%~99.54%(RSD<2.0%);经PCA法得2个主成分的累积贡献率达到87.463%;OPLS-DA法显示12批复方儿茶胶囊样品聚为3类;儿茶素和表儿茶素是影响复方儿茶胶囊产品质量的主要潜在标志物。结论所建方法结果准确、操作便捷,可用于复方儿茶胶囊的综合质量评价。

基于多组分定量联合PCA、OPLS-DA及EW-TOPSIS分析的癣湿药水综合质量评价

目的:建立癣湿药水多组分定量检测方法,通过主成分分析法(PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)联合熵权优劣解距离法(EW-TOPSIS)对多组分含量测定结果进行差异性分析,评价其综合质量。方法:采用高效液相色谱法,Global Chromatography C_(18)色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸水溶液为流动相,同时测定12批癣湿药水中柠檬苦素、吴茱萸碱、吴茱萸次碱、欧前胡素、蛇床子素、异欧前胡素、升麻素、5-O-甲基维斯阿米醇苷、土荆皮丙酸、土荆皮乙酸、羟基-α-山椒素、羟基-β-山椒素、羟基-γ-山椒素含量,通过化学计量学和EW-TOPSIS对定量结果进行分析。结果:13个成分在各自范围内线性关系良好(r>0.999),平均加样回收率为96.90%~100.09%(n=9,RSD<2.0%)。PCA结果显示12批癣湿药水聚为3类;OPLS-DA结果表明蛇床子素、土荆皮乙酸、羟基-α-山椒素、升麻素、柠檬苦素和欧前胡素为癣湿药水差异特征标志物;EW-TOPSIS结果显示欧氏贴近度为0.1887~0.6920,不同企业间产品13个成分含量存在一定差异。结论:所建立方法操作便捷、结果准确,可用于癣湿药水质量的综合评价,多组分定量联合PCA、OPLS-DA及EW-TOPSIS亦可用于其他中药制剂检测及质量评价中。

基于一测多评多组分定量质控联合主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析及熵权逼近理想解排序法的盐沙苑子饮片综合质量评价

目的 建立一测多评(quantitative analysis of multicomponents by single-marker,QAMS)法同时检测盐沙苑子饮片中杨梅素、扁蓄苷、杨梅素-3-O-β-D-葡萄糖苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、西伯利亚落叶松黄酮、沙苑子苷B、沙苑子苷A、毛蕊异黄酮、芒柄花素、鼠李柠檬素、豆甾醇、胡萝卜苷、β-谷甾醇含量的方法,并采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)法及熵权逼近理想解排序(entropy weight-technique for order preference by similarity to ideal solution,EW-TOPSIS)法对其质量进行评价。方法 采用Lichrospher C18色谱柱;乙腈-0.2%磷酸水溶液为流动相梯度洗脱。以沙苑子苷A为内参物,建立内参物与其他12个待测成分的相对校正因子(relative correction factor,RCF),进行RCF耐用性考察及色谱峰定位,并与外标法实测结果进行对比。运用OPLS-DA及EW-TOPSIS法建立盐沙苑子饮片综合质量优劣评价方法。结果 方法学验证均符合《中国药典》2020年版要求;QAMS和外标法含量测定结果无显著性差异(P>0.05);沙苑子苷A、β-谷甾醇、沙苑子苷B、杨梅素、胡萝卜苷和毛蕊异黄酮是影响盐沙苑子饮片产品质量的主要潜在标志物;加权TOPSIS法结果显示陕西地区所得盐沙苑子饮片质量最优,其次为山西、河北和山东产盐沙苑子饮片,辽宁和内蒙古产盐沙苑子饮片位于排名后4位。结论 所建立的方法操作便捷、结果准确;OPLS-DA联合EW-TOPSIS法全面客观,可用于盐沙苑子饮片综合品质的评价。

基于HPLC-QAMS/GC法联合多元统计分析及加权TOPSIS法评价广藿香质量

目的基于HPLC-QAMS/GC法多组分定量,建立多元统计分析及加权TOPSIS模型,对不同产地广藿香进行综合质量评价。方法HPLC-QAMS法同时测定新西兰牡荆苷、紫葳新苷Ⅱ、毛蕊花糖苷、列当苷、异毛蕊花糖苷、鼠李素、芹菜素-7-O-β-D-葡萄糖醛酸苷、藿香黄酮醇、雷杜辛黄酮醇、广藿香酮的含量。GC法测定百秋李醇含量。主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)筛选影响广藿香化学成分差异的标志性成分。加权TOPSIS模型对广藿香整体质量进行分析和评价。结果10种成分在各自范围内线性关系良好(r≥0.9991),平均加样回收率96.85%~100.20%,RSD 0.67%~1.64%。毛蕊花糖苷、百秋李醇、广藿香酮、列当苷是影响广藿香产品质量的主要潜在标志物。18批不同产地广藿香加权TOPSIS法质量评价贴近度(D_(n))分别为0.3821、0.5129、0.5125、0.5358、0.5357、0.3588、0.5365、0.5483、0.2063、0.1782、0.1426、0.1174、0.7169、0.7495、0.6645、0.7381、0.6234、0.5821,表明不同产地广藿香药材存在质量差异,广东产的广藿香质量较优。结论该方法操作便捷、结果准确,可用于广藿香的综合质量评价。

直接正交校正用于牛奶成分近红外光谱分析

介绍采用近红外光谱分析方法快速检测牛奶主要成分含量的测量原理,探讨研究直接正交(DO)校正的基本方法。利用牛奶成分近红外光谱测量系统分别采集牛奶样品和葡萄糖白蛋白两成分溶液样品的近红外光谱,采用DO法进行光谱数据预处理,并采用偏最小二乘(PLS)法分别建立其相应的数学模型。实验及数据处理结果表明:经DO法预处理后,滤除了原始光谱中的部分噪声信息,但保留了原始光谱中的主要信息。PLS校正模型采纳的最佳因子数随着DO因子的依次滤除相应减少。牛奶中脂肪和蛋白质校正模型在原始光谱分别被滤除3和4个主成分时达到性能最佳,校正标准偏差SEC分别为0.3204和0.2727,预测标准偏差SEP为0.7316和0.4460,两成分溶液样品中白蛋白和葡萄糖校正模型在原始光谱被滤除1个因子时达到性能最佳。校正标准偏差SEC分别为0.2513和0.2780,预测标准偏差SEP为0.5169和0.7870,单位(g/dL),与DO法预处理之前的PLS模型相比,预测标准偏差相应降低,采纳的主成分数减少,模型得到简化。

基于电子鼻和气质联用分析萌芽大蒜挥发性物质差异

为探究萌芽期大蒜挥发性物质的差异,采用电子鼻、捕集阱顶空-气质联用仪(Trap head space-gas chromatography-mass spectrometry,HS-Trap-GC-MS)结合正交偏最小二乘法判别分析(Orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)、香气活度值、差异性热图、相关性分析分析大蒜萌芽在0、24、48、72、96 h挥发性物质的差异。电子鼻结合OPLS-DA建立预测模型其预测能力达96.00%。GC-MS分析表明:含硫化合物是不同萌芽期大蒜的主要共有挥发性物质,含硫化合物的相对含量随萌芽时间的延长而呈递减趋势,而种类呈现出递增趋势;二烯丙基二硫醚是样品在萌芽过程中含量降低最多的物质。二烯丙基四硫醚、烯丙硫醇是样品共有关键化合物。差异性热图分析显示:除共有物质含量差异外,硫化丙烯、己醛、叠氮二羧酸二叔丁酯、丙烯醇、6-甲基-2-庚炔、5-甲基噻二唑、2-亚乙基-1,3-二硫烷、2-丙-2-炔基磺酰基丙烷、2,5-二甲基噻吩、2,5-二甲基呋喃、1-戊烯-3-醇、1,3-二噻烷的缺失进一步加大了未萌芽和萌芽大蒜气味的差异。萌芽大蒜主要共有挥发性物质的种类随萌芽时间的延长呈现递增趋势。大蒜主要挥发性物质与电子鼻大多数传感器存在显著相关性。大蒜的气味强度会随萌芽时间的延长而逐步减弱。

基于UPLC-Q-TOF-MS法分析麸炒白术炮制前后差异性化学成分

目的基于UPLC-Q-TOF-MS法结合多元统计分析技术考察麸炒白术炮制前后差异性化学成分。方法该药物的分析采用ZORBAX-Eclipse XDB-C_(18)色谱柱(4.6 mm×250 mm,5.0μm);流动相水-乙腈,梯度洗脱;体积流量1.0 mL/min;柱温25℃;电喷雾离子源;正、负离子扫描。根据一级质谱精确的质荷比与二级质谱碎片离子特征,结合Scifinder和Reaxys数据库搜索及相关文献进行炮制前后成分鉴定;通过主成分分析(PCA)与正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)等多元统计技术对化学成分差异性聚类,并筛选出麸炒白术的差异性成分。结果共鉴定得到37种共有化学成分,初步确认11种潜在差异性化学成分,分别为茉莉酸、4(R),15-环氧-8b-羟基白术内酯Ⅱ、亚甲基八氢萘-2-亚基-丙酸、4,6-二甲基二苯并呋喃、6-羟基白术内酯Ⅰ、异苍术内酯A、白术内酯Ⅱ、白术内酯Ⅲ、芫荽酸、白术内酯Ⅰ、苍术酮。结论该方法快速准确,可用于测定白术炮制前后的化学成分差异,通过比较化学成分差异可为临床疗效研究提供重要参考。

基于GC-MS和快速气相电子鼻对我国东北地区代表性粳米香气组分分析

为探究我国东北地区4种代表性粳米(香米五优稻4号、绥粳18和非香米龙粳31、盐丰47)香气组分差异,通过顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC-MS)和快速气相电子鼻(Flash GC e-nose)技术对粳米香气组分进行鉴定。研究采用正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)和层次聚类分析(HCA)等方法对4种粳米香气组分进行分析,结果表明,4种粳米的主要香气组分构成类似,以己醛、壬醛等醛类为主;五优稻4号主要香气成分含量显著(P≤0.05)高于其他3个品种粳米,使得其香气更加浓郁;关于粳米香气组分鉴定技术,GC-MS技术的准确度和检测范围优于电子鼻技术,而检测效率低于电子鼻技术。

黄花败酱HPLC多组分定量控制及PCA、OPLS-DA联合GRA法综合质量评价

目的建立HPLC法同时测定黄花败酱中常春藤皂苷元、齐墩果酸、熊果酸、黄花败酱皂苷C、原儿茶酸、绿原酸、咖啡酸、秦皮乙素、东莨菪内酯、芦丁、槲皮素和山奈酚的含量,探索主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLSDA)及灰色关联度分析(GRA)模型在黄花败酱质量评价中的应用。方法采用HPLC法,色谱柱为Waters Atlantis T3 C_(18)柱(250 mm×4.6 mm,5μm),以乙腈-0.1%磷酸为流动相,梯度洗脱;检测波长为210,260,360 nm;通过对多指标成分含量结果进行PCA、OPLS-DA和GRA分析,综合评价黄花败酱的整体质量。结果外标法方法学验证结果均符合要求;12种成分在各自范围内线性关系良好(r>0.9990),平均加样回收率在96.82%~100.16%之间(RSD<2.0%,n=9)。PCA、OPLS-DA结果显示齐墩果酸、熊果酸、绿原酸和槲皮素是影响黄花败酱产品质量的主要潜在标志物。GRA结果显示相对关联度在0.3806~0.5714之间,黄花败酱存在一定批间差异。结论HPLC法同时测定黄花败酱质量中12个成分,方法简便实用。PCA、OPLS-DA和GRA可用于评价黄花败酱的整体质量。

HPLC多指标成分定量、化学计量学及熵权-TOPSIS分析在龙葵综合质量评价中的应用

目的建立不同产地龙葵中11个成分含量同步检测方法,并采用化学计量学和熵权-TOPSIS法对其质量进行评价。方法收集8省17个批次龙葵样品,采用HPLC法同时检测龙葵中梣皮树脂醇、松脂素、槲皮素、芦丁、澳洲茄碱、澳洲茄边碱、客西茄碱、澳洲茄胺、去半乳糖替告皂苷、薯蓣皂苷元和β-谷甾醇的含量,建立龙葵多组分定量控制模式;采用化学识别模式和熵权-TOPSIS法建立龙葵质量优劣评价模型,对其整体质量进行综合评价。结果11个成分分别在0.78~39.00,0.55~27.50,0.34~17.00,0.21~10.50,41.87~2093.50,60.95~3047.50,2.58~129.00,1.02~51.00,0.46~23.00,1.05~52.50,0.42~21.00μg/mL(r>0.9990)范围内线性关系良好,平均加样回收率在96.81%~100.28%范围内(RSD<2.0%,n=9);17批样品聚为3类;澳洲茄边碱、澳洲茄碱、去半乳糖替告皂苷和梣皮树醇可能是影响龙葵产品质量主要潜在标志物;熵权-TOPSIS法分析结果显示17批龙葵质量评价贴近度分别为0.4336、0.4168、0.6242、0.5008、0.4791、0.6361、0.5683、0.2500、0.1909、0.2221、0.1707、0.7200、0.6983、0.7447、0.7179、0.7209、0.7183,辽宁、吉林和黑龙江产地龙葵整体质量较好,其次为江苏、河南和安徽产地。结论建立的同时测定龙葵中11种成分含量的HPLC法,操作便捷,结果准确;化学计量学及熵权-TOPSIS法客观全面,可用于龙葵的整体质量评价。

基于气相色谱质谱联用技术分析木香及川木香不同炮制品挥发油的化学成分

目的:探讨不同炮制方法对木香及川木香挥发油成分的影响。方法:采用切制、清炒、麸炒、纸煨方法炮制木香与川木香,测定不同炮制品的挥发油含量,应用气相色谱质谱联用技术检测各样品成分组成。结果:经炮制后,药材中挥发油含量减少,且随辅料的加入,油量变更少。鉴定出化合物木香生品38种、清炒品36种、麸炒品34种、纸煨品34种;川木香生品32种、清炒品35种、麸炒品35种、纸煨品34种。木香经过炮制后,水芹烯、桧烯、石竹烯等一些芳香成分含量降低,去氢木香内酯、石竹素、香叶基丙酮等药效成分含量逐渐升高。川木香成分变化与木香相似,但芳香成分更少。木香与川木香的相同成分有去氢木香内酯、单紫杉烯、榄香烯、木香醇、α-木香醇;经正交偏最小二乘法判别分析得木香与川木香的含量差异物质有二氢去氢木香内酯、mokkolactone、α-木香醇、γ-木香醇、α-bergamotenol、萘、单紫杉烯、α-selinene、2-isopropenyl-4a,8-dimethyl-1,2,3,4,4a,5,6,7-octahydronaphthalene、(3Z,3aR,7aS)-3-ethylidene-1,2,3a,4,5,6,7,7a-octahydroindene、榄香烯。结论:木香与川木香挥发油中约60%的化学成分基本相同;与生品相比,炮制后二者挥发油的化学成分均有变化,但二者成分的差异减少。其中纸煨法对木香及川木香的化学成分影响最大,辛香气味化合物的减少与一些药效成分的增多可能是纸煨品实肠止泻的物质基础。

顶空固相微萃取气相色谱和化学计量法用于薰衣草花的辨别分析

目的采用顶空固相微萃取气相色谱/火焰离子化检测(HS-SPME-GC/FID)和HS-SPME-GC/MS法,分析鉴定薰衣草花挥发性成分,并研究不同来源品系薰衣草样本的品种鉴别。方法通过样品的色谱峰相对保留时间找出所有样品共有的特征组分,利用HS-SPME-GC/MS对共有组分相应各化学成分进行分析鉴定。以共有化合物的GC/FID峰面积相对百分含量作为原始数据,采用主成分分析法(PCA)、正交偏最小二乘法(PLS-DA)和支持向量机(SVM),对薰衣草挥发性成分进行分析研究,以资鉴别不同来源品系薰衣草样本的品种区分。结果通过HS-SPME-GC/FID和HS-SPME-GC/MS分析,从59个薰衣草样本中分析鉴定了17个共有化学成分。PLS-DA与SVM模型一致,所得结果相互得到很好验证。结论本研究采用顶空固相微萃取气相色谱和化学计量法对不同来源品系薰衣草样本进行品种鉴别,可为新疆薰衣草挥发性成分的鉴别和薰衣草质量控制提供参考。

藿香正气胶囊质量评价

目的评价藿香正气胶囊质量。方法建立HPLC指纹图谱,分析采用Welch Ultimate XB-C_(18)色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm);流动相乙腈-0.2%甲酸,梯度洗脱;体积流量1.0 mL/min;柱温30℃;检测波长260 nm,再进行正交偏最小二乘方判别分析(OPLS-DA)。结果12批样品指纹图谱中有7个共有峰,相似度0.695~0.996,不同企业生产的样品质量存在一定差异,2个主要差异的特征峰为4号峰(甘草酸铵)和2号峰(陈皮)。结论该方法简便、稳定、准确,可用于藿香正气胶囊的质量控制。

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。

基于正交偏最小二乘判别分析法分析滇重楼和华重楼品质成分差异性

为促进重楼药材的鉴别和功效研究,以21个品质成分为指标结合正交偏最小二乘判别分析法(Orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA),对滇重楼(Paris polyphylla var.yunnanensis)和华重楼(P.polyphylla var. chinensis)品质成分进行差异分析.结果显示,滇重楼和华重楼的主要品质成分存在明显差异,除元素As、Cd和重楼皂苷Ⅶ外,华重楼各主要成分含量高于滇重楼.经OPLS-DA识别出样品中重楼皂苷Ⅰ、Ca、Ni、Cr、Cu、Mn、K、Sr、Mg和Hg元素,这10种品质成分的VIP值大于1,其中重楼皂苷Ⅰ、Ca、Ni、Cr、Cu、Mg、Mn和Sr元素为两种重楼药材的特征性差异成分.本研究表明采用OPLS-DA分析重楼药材品质成分客观可靠,既可以鉴别区分滇重楼和华重楼,又可以掌握这两种重楼药材的品质成分差异.

基于近红外光谱和OPLS-DA的不同牌号卷烟分类识别方法研究

为了对卷烟牌号进行准确分类鉴别,提出了一种基于近红外光谱(NIRS)分析技术结合有监督的模式识别快速鉴别卷烟牌号的新方法。利用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)和Savitzky-Golay平滑(SG)及其相结合的光谱预处理方法对烟丝光谱进行预处理,通过近红外光谱结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)3种模式识别方法对不同牌号烟丝进行分类识别研究,并采用分类识别正确率作为评价指标。实验结果表明:(1)烟丝近红外光谱主成分得分图交叉重叠,区分不明显,PCA无法识别出5种牌号的成品烟丝;(2)烟丝光谱经MSC+FD预处理后的PLS-DA模型可得到较好的识别效果,校正集和测试集的分类识别正确率分别为100%和98.3%;(3)烟丝光谱经MSC+SD预处理后的OPLS-DA模型的模式识别效果最好,模型对自变量拟合指数(R2X),因变量的拟合指数(R2Y)和模型预测指数(Q2)分别为0.485、0.907和0.748,近红外光谱校正集和测试集的分类识别正确率均为100%。说明近红外光谱技术结合有监督模式识别方法OPLS-DA建立的烟丝牌号分类模型具有高效快速、准确无损的优点,为卷烟烟丝分类提供了一种新的快速鉴别方法。