基于活性成分筛选及近红外快检技术的车前草含量研究

利用网络药理学筛选车前草的有效活性成分,采取高效液相色谱法建立指标性成分大车前苷含量测定的方法,将含量作为参比,借助偏最小二乘回归算法建立车前草大车前苷的定量校正模型,并对未知样品中大车前苷含量进行预测.结果显示,网络药理学筛选出排名靠前的活性成分有木犀草素、黄芩素、大车前苷、羟基木犀草素和高车前素.近红外检测的大车前苷定标标准偏差、相对分析误差、交叉检验标准误差、校正模型的决定系数、交叉验证相对分析误差和相关系数分别为0.043、7.030、0.265、0.600、1.140和0.993.本研究建立的模型检测速度快、效率高、结果可靠,可用于车前草大车前苷的质量控制.