Rapid recognition of Chinese herbal pieces of Areca catechu by different concocted processes using Fourier transform mid-infrared and near-infrared spectroscopy combined with partial least-squares discriminant analysis

Rapid and sensitive recognition of herbal pieces according to different concocted processing is crucial to quality control and pharmaceutical effect. Near-infrared （NIR） and mid-infrared （MIR） technology combined with supervised pattern recognition based on partial least-squares discriminant analysis （PLSDA） was attempted to classify and recognize six different concocted processing pieces of 600 Areca catechu L. samples and the influence of fingerprint information preprocessing methods on recognition performance was also investigated in this work. Recognition rates of 99.24%, 100% and 99.49% for original fingerprint, multiple scatter correct （MSC） fingerprint and second derivative （2nd derivative） fingerprint of NIR spectra were achieved by PLSDA models, respectively. Meanwhile, a perfect recognition rate of 100% was obtained for the above three fingerprint models of MIR spectra. In conclusion, PLSDA can rapidly and effectively extract otherness of fingerprint information from NIR and MIR spectra to identify different concocted herbal pieces ofA. catechu.

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。

红芪搓条前后主要次级代谢产物变化规律研究

目的 考察红芪搓条前后主要次级代谢产物的变化规律。方法 UPLC-MS/MS法测定芒柄花素、芒柄花苷、毛蕊异黄酮、毛蕊异黄酮苷、美迪紫檀素、染料木素、木犀草素、甘草素、异甘草素、香草酸、阿魏酸、γ-氨基丁酸、腺苷、甜菜碱的含量,聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘判别分析进行化学模式识别以寻找差异性成分。结果 搓条后,芒柄花素、毛蕊异黄酮、甘草素、γ-氨基丁酸含量升高,芒柄花苷、毛蕊异黄酮苷、香草酸含量降低。搓条、未搓条药材聚为2类,毛蕊异黄酮苷、芒柄花素、γ-氨基丁酸、香草酸、毛蕊异黄酮、芒柄花苷为差异性成分。结论 本实验阐明红芪搓条前后化学成分差异,可为其他药材搓条机制研究提供参考。

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。

基于电子鼻、HS-SPME-GC-MS和HS-GC-IMS评价不同制油工艺对大豆油品质及风味的影响

为探究不同制油工艺(冷榨法、浸出法、冷榨-浸出法)对三级大豆油品质及风味的影响,测定了大豆油的理化性质及脂肪酸组成,分别采用电子鼻、顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱(headspace-solid phase microextraction-gaschromatography-massspectrometry,HS-SPME-GC-MS)法和顶空-气相色谱-离子迁移谱(headspace-gas chromatography-ion mobility spectroscopy,HS-GC-IMS)法鉴定3种豆油中挥发性化合物,并借助聚类热图、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)对3种豆油的挥发性化合物数据进行差异分析。结果表明,冷榨型豆油的水分含量最低,浸出型豆油过氧化值显著偏高且油脂色泽最深;浓香型豆油中亚油酸含量最多,营养价值更高;被检出的挥发性组分中,醇类、醛类以及吡嗪类化合物为豆油风味的形成做出主要贡献,明晰了部分风味化合物形成的原因。最终通过OPLS-DA筛选出45种贡献较大的挥发性化合物,同时构建可靠的用以鉴别浓香型豆油的模型。此外,发现豆油的品质与风味之间存在一定的相关性。

香附饮片与4种醋制香附饮片的快速鉴别

目的建立香附饮片与4种醋制香附饮片的傅里叶变换红外光谱图,快速鉴别香附饮片与4种醋制香附饮片;建立香附饮片与4种醋制香附饮片的高效液相指纹图谱,并测定α-香附酮、香附烯酮、5-羟甲基糠醛(5-HMF)、对香豆酸、阿魏酸、木犀草素的含量。方法建立25批香附样品的红外光谱图,利用OMNIC 9.2软件分析其平均红外光谱间的差异,采用Spectrum for Window 3.02软件标定共有峰,计算相对峰高;采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》建立香附饮片与4种醋制香附饮片的高效液相指纹图谱,进行相似度评价,确定共有峰个数;采用SIMCA 14.1软件进行聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析,判断红外光谱图结果与高效液相指纹图谱结果是否相互验证;测定α-香附酮、香附烯酮、5-HMF、对香豆酸、阿魏酸、木犀草素的含量。结果25批香附样品的红外光谱图的相关系数为0.9347~0.9829,共标定16个共有峰,1500~1300 cm^(-1)波段处差异明显。正态分布分析结果显示,2928、1649、995 cm^(-1)波段处可分别将醋煮品、醋炙品、醋蒸品与饮片区分;高效液相指纹图谱结果显示25批样品共有21个共有峰,相似度均大于0.9。指认出3号峰为5-HMF,7号峰为对香豆酸,8号峰为阿魏酸,14号峰为木犀草素,19号峰为香附烯酮,21号峰为α-香附酮;红外光谱图与高效液相指纹图谱聚类分析结果、主成分分析结果与正交偏最小二乘法-判别分析结果一致,均可聚为五类,即能够相互验证;5-HMF的含量经炮制后均有增加。对香豆酸、阿魏酸、木犀草素在饮片中含量最低,经炮制后均有增加。香附烯酮经醋炙、醋煮、醋蒸、醋煮蒸后均有减少,在香附饮片中含量最高。α-香附酮经醋炙后含量略有增加,经醋煮、醋蒸、醋煮蒸后均减少。结论香附饮片与4种醋制香附饮片的红外光谱图之间存在明显差异,能够快速鉴别香附饮片与4种醋制香附饮片;所建立的高效液相指纹图谱与含量测定方法操作简单、准确。

基于主成分分析的冰温气调包装对松露的品质指标及相关性影响

目的:探究冰温技术结合O_(2)/CO_(2)气调包装技术对松露贮藏期间相关品质指标的影响。方法:以松露为原料,分别在-(4.4±0.2)℃的冰温条件下(CK组)和冰温结合40%O_(2)+60%CO_(2)气调条件下(A组)进行贮藏,测定其贮藏期间各项品质指标的变化。采用主成分分析和正交偏最小二乘判别分析建立判别模型。结果:经两种贮藏方式的松露各项指标呈现出不同的变化规律。A组松露保鲜效果明显优于单一的冰温贮藏,能够有效减少水分流失和腐烂现象,在贮藏第20天时,A组松露水分质量分数、腐烂率和质量损失率分别为63.62%、6.94%和1.02%,前者显著高于同时期的冰温对照组(P<0.05),后两者比CK组低(P<0.05)。A组能更好地维持松露品质的稳定,在保持硬度和弹性等质构特性及延缓多糖、总多酚、总黄酮、粗蛋白含量、铁离子还原能力下降方面都有较好效果。在贮藏第20天时,A组多糖、总多酚、总黄酮、粗蛋白含量、铁离子还原能力值与0?d相比时分别降低了27.94%、32.51%、16.18%、68.58%、18.13%,降幅均低于CK组。通过相关性分析和构建判别模型,能够有效区分样品在两种不同处理下的品质差异,说明在贮藏期间理化指标对松露的品质存在一定的影响;正交偏最小二乘判别分析能有效区分不同处理的组分。结论:A组包装对新鲜松露有更好的贮藏保鲜效果,本研究为松露保鲜技术开发提供理论参考。

基于HS-SPME-GC-MS和多元统计学分析华容芥菜的特征挥发性风味成分

以标准腌制池发酵0 d、30 d、90 d、180 d、270 d、360 d的华容芥菜样品(分别编号为D0、D30、D90、D180、D270、D360)为研究对象,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(HS-SPME-GC-MS)法,结合正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)以及香气活度值(OAV)探究不同发酵阶段华容芥菜的特征挥发性风味成分。结果表明,从不同发酵阶段华容芥菜中共检测出106种挥发性风味成分,其中异硫氰酸酯类、酯类和醛类是主要的挥发性风味物质。通过OPLS-DA及OAV分析共筛选出14种变量投影重要性(VIP)值>1且OAV>1的特征挥发性风味物质,异硫氰酸烯丙酯、异硫氰酸丁酯、反式-2-己烯醛、壬醛、β-紫罗兰酮、β环柠檬醛、己醛、二甲基三硫为D0样品中的特征挥发性风味成分;辛醛、二甲基三硫、己醛是D30样品中的特征挥发性风味成分;苯甲醛、癸醛、苯乙醇、癸醛乙酯、3-苯丙酸乙酯、β环柠檬醛是D90样品中的特征挥发性风味成分;苯甲醛是D270和D360样品中的特征挥发风味成分。该研究结果为深入了解标准腌制池发酵华容芥菜的挥发性香气成分提供了参考,也为香气调控和风味改善提供一定的理论依据。

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。

不同热处理对泡椒挥发性风味化合物的影响分析

目的研究不同加热处理方式对泡椒挥发性风味的影响。方法利用气相色谱-离子迁移谱法(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)检测分析经煮制、蒸制、炒制和微波加热泡椒样品中挥发性风味化合物的差异性。结果利用GC-IMS技术从对照组和处理组泡椒样品中共检测出120种主要挥发性风味化合物,其中酯类、醇类、烃类、醛类、酸类和酮类为泡椒中的主要贡献物质,其相对含量占比样品中挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)相对含量的91.76%;经正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA),筛选出15种可作为区分不同处理泡椒样品中影响VOCs差异性的最关键特征性变量。结论GC-IMS技术有效地区分出了不同加热处理之后泡椒样品挥发性风味物质的差异性,基于OPLS-DA可全面、客观地对不同热处理泡椒样品进行区分和评价。

两段式腌制过程中三穗咸蛋黄挥发性风味物质的变化研究

为研究两段式腌制的三穗特色咸鸭蛋蛋黄挥发性风味物质的组成及变化规律,采用GC-MS对腌制过程中蛋黄挥发性风味成分进行定性和定量分析。利用正交偏最小二乘法对不同阶段的咸蛋黄进行风味差异性分析和潜在差异物质的筛选。GC-MS分别从腌制过程中的蛋黄鉴定出31种(0 d)、36种(7 d)、36种(14 d)、37种(21 d)和42种(28 d)挥发性风味物质,分为醛(11~14种)、醇(3~6种)、酮(2~4种)、烷烯烃(5~7种)、酯(1~2种)、芳香族(2~4种)、醚(1~2种)和其他(3~4种)等8类物质。正交偏最小二乘判别分析结果表明腌制前后的蛋黄在挥发性成分上存在显著差异,腌制7 d与14 d的鸭蛋黄风味组成的差异较小,腌制14 d到28 d的蛋黄风味组成差异较大。利用投影变量重要性因子(variable importance in projection,VIP)筛选了26种VIP值>1的物质,是造成蛋黄风味差异的重要物质,其中3-辛酮、反-2-辛烯醛、(E)-2-庚烯醛、己醛和2,5-二甲基吡嗪等物质VIP值较大,说明对咸蛋黄的香味贡献度较大;对二甲苯、乙苯、甲基肼、正十七烷、3-丁烯基异硫氰酸、磺酰基二甲烷、(Z)-2-庚烯醛和丙酸丁酯等物质在鲜蛋黄中含量较高,而在腌制过程中相对含量较低,说明对蛋黄的腥味贡献度较大。

HS-SPME-GC-MS结合OPLS-DA分析提取方法对牛油果油挥发性香气化合物的影响

【目的】明确热榨法、超临界二氧化碳萃取法和水代法3种提取方法对牛油果油挥发性香气化合物的影响,为牛油果油的提取及开发利用提供数据支持。【方法】采用顶空固相微萃取—气相色谱—质谱(HS-SPME-GC-MS)结合偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)对热榨法、超临界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油的挥发性香气化合物进行鉴定、组间区分及总体差异分析。【结果】热榨法、超临界二氧化碳萃取法和水代法3种提取方法所得牛油果油中共鉴定出80种挥发性香气化合物,分别检出40、40和45种挥发性香气化合物,以碳氢类、醛类、酸类和醇类为主。热榨法中碳氢类17种,占比45.68%;醛类5种,占比3.31%;醇类8种,占比9.39%;酸类3种,占比21.65%;水代法中碳氢类13种,占比28.87%;醛类14种,占比26.42%;醇类8种,占比15.92%;酸类2种,占比19.53%。超临界二氧化碳萃取法中碳氢类21种,占比42.99%;醛类9种,占比12.77%;醇类4种,占比7.75%,酸类1种,占比20.23%。基于不同牛油果油样品中挥发性香气化合物的含量进行OPLS-DA分析,实现热榨法、超临界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油样品的鉴别。3种提取方法所得牛油果油样品的标志差异性化合物有56种,超临界二氧化碳萃取法有癸烷、甲苯等特有香气化合物13种,水代法有2-庚烯-1-醇、1-辛烯-3-醇等特有香气化合物16种,3种提取方法共有己醛、2-庚烯醛等18种香气化合物。【结论】通过HS-SPME-GC-MS结合OPLS-DA找到牛油果油挥发性化合物的差异性,从而筛选出差异性形成的潜在物质,可用于快速鉴别牛油果油的提取方法。

炮制对加味拱辰浓缩丸化学成分的影响

目的 考察炮制对加味拱辰浓缩丸化学成分的影响。方法 采用超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(UHPLC-Q-Orbitrap HRMS)法对生品组(山萸肉+当归)、炮制品组(酒萸肉+酒当归)、酒当归组(酒当归+山萸肉)、酒萸肉组(酒萸肉+当归)样品进行定性鉴别,主成分分析、正交偏最小二乘判别分析筛选差异成分,HPLC法测定莫诺苷、马钱苷、山茱萸新苷、没食子酸、阿魏酸、马钱苷酸、绿原酸、藁本内酯、5-羟甲基糠醛的含量。结果 共鉴定出97种成分,包括有机酸、环烯醚萜、苯肽、皂苷、核苷、氨基酸,生品组、炮制品组、酒当归组、酒萸肉组中分别鉴定出90、88、89、86种成分。与生品组和酒当归组比较,酒萸肉组和炮制品组中有机酸总含量升高,环烯醚萜苷总含量接近;酒萸肉组中藁本内酯含量最高。结论 酒萸肉的加入可增加加味拱辰浓缩丸组方配伍合理性,酒当归的加入也具有一定协同增效作用。

基于UPLC指纹图谱结合化学计量学的经典名方苓桂术甘汤质量评价研究

目的建立指纹图谱与化学计量学相结合的经典名方苓桂术甘汤的质量评价方法。方法使用SHIMADZU Shim-Pack GIST C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,2.0μm),流动相为乙腈-0.1%磷酸水溶液,梯度洗脱,柱温30℃,流速0.2 mL/min,检测波长为266 nm(前30 min)、235 nm(后36 min)。使用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》(2012.130723版)建立苓桂术甘汤超高效液相色谱指纹图谱,确定共有峰并进行相似度评价;基于指纹图谱共有峰峰面积测定结果,采用聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘-判别分析(OPLS-DA)对不同批次苓桂术甘汤进行质量评价。结果共确认苓桂术甘汤指纹图谱24个共有峰,使用对照品指认14个共有峰,10批苓桂术甘汤样品相似度均大于0.950。10批苓桂术甘汤可聚为两类,主成分1~4是影响其质量评价的主要因子,OPLS-DA共确定6个差异标志物。结论本研究建立的指纹图谱方法简便可靠,重复性良好,指纹图谱结合化学计量学分析可明确不同产地药材制成的苓桂术甘汤之间的差异,为其内在质量评价提供参考。

武汉和宁夏地区‘威代尔’干白葡萄酒挥发性风味物质差异分析

以武汉和宁夏2个不同产区的2022年‘威代尔’干白葡萄酒为实验材料,通过顶空-固相微萃取(HS-SPME)与气相色谱-质谱(GC-MS)联用方法,分析两地‘威代尔’干白葡萄酒挥发性物质的差异性。结果表明,两个产区的‘威代尔’干白葡萄酒中共检出了713种挥发性风味物质。不同产区的‘威代尔’干白葡萄酒挥发性风味物质种类基本相同,但各成分的含量有明显区别,影响两款葡萄酒风味的主要差异性挥发风味物质有36种。风味组学桑基图分析结果表明,两个产区的差异物质主要集中在果香、生青味、甜香、蜡香、药草香、木香等感官风味。通过正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)及变量投影重要性(VIP)分析值,鉴定了1-庚醇,5-甲基-2-庚-4-酮,β-苯乙酸乙酯等8种挥发性风味物质作为区分宁夏和武汉‘威代尔’干白葡萄酒风味差异的主要特征标志物。该研究有效实现了对武汉威代尔及宁夏威代尔的葡萄酒挥发性风味物质进行鉴定和区分,解释了其风味差异的来源。

清金益气方物质基准HPLC指纹图谱的建立

[目的]建立清金益气方物质基准的高效液相色谱法(HPLC)指纹图谱,为清金益气方物质基准质量标准的建立及清金益气方现代制剂的研究提供相关依据。[方法]文章采用HPLC建立清金益气方物质基准指纹图谱,并对10批清金益气方物质基准指纹图谱进行了峰归属和相似度评价。采用主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)进行分析,进一步评价多批次物质基准间的质量差异。[结果]根据10批样品的指纹图谱,确定了13个共有峰,共有峰之间的分离程度较好。此外,10批清金益气方指纹图谱的相似度均大于0.90,满足指纹相似度评价的基本要求,能够为整体评价清金益气方物质基准质量提供参考根据;对比对照品,指认出7个成分;通过化学模式识别将10批样品分为两类,并找出导致分类差异的4个主成分。分析发现导致10批差异分析的成分主要归属于黄芩和马鞭草,因此要严格控制黄芩和马鞭草的质量以保证物质基准质量稳定性。[结论]建立了稳定可行的清金益气方物质基准指纹图谱方法,全面地反映清金益气方物质基准的化学成分信息;结合化学模式识别进行评价,使研究更加全面科学,为后续研究提供参考。

酱香型白酒中油味缺陷酒的感官特性及特征风味物质分析

以油味缺陷和正常风味酱香型白酒为研究对象,利用感官定量描述分析法(QDA)、气相色谱-氢火焰离子化检测法(GC-FID)、高效液相色谱法(HPLC)、液相色谱-质谱联用仪法(LC-MS)研究了其感官特性和风味成分。结果表明,油味酒样的油味突出,曲香、花果香、甜香、陈香和酸味均低于正常酒样;对酒样中的81种主要风味成分进行准确定量分析,油味酒样的风味物质总含量略低于正常酒样,2种酒样间风味成分的量比关系存在差异;正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)对2种酒样进行分类,根据变量重要性投影值(VIP)筛选出30种关键差异物质,亚油酸、亚油酸乙酯、油酸、乙偶姻、2,3-丁二酮等是构成酒体呈油味缺陷特征的重要因子。本研究为白酒异味成分分析及质量控制提供了方法借鉴和理论依据。

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。

基于多元素分析的贵州绿茶产地鉴别研究

目的探究以多元素统计对贵州不同产地绿茶判别分析的有效性和可行性,筛选产地间差异性元素。方法采用电感耦合等离子体发射光谱法(inductively coupled plasma emission spectrometry,ICP-OES)和电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)对贵州4个产地63个绿茶样品中47种元素进行定量分析,结合正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)建立贵州绿茶的产地判别模型。结果4个产地的绿茶中元素含量有明显的差异;K、P、Ca、Mg、Mn、Al和Fe元素含量规律相同,说明4个产地的茶叶对土壤中部分高含量元素的富集能力具有一致性;4个产地的污染物Pb、Cu、Cd、As和Cr的含量均低于茶叶相关标准的限量要求。基于元素含量建立的6组OPLS-DA分析模型可以有效区分产地,其中黔西南州与铜仁市模型(QXN-TR)参数最优,该模型用50.3%的变量可解释93.8%的组间差异,模型预测能力也能达到89.7%;6组模型中共筛选出20种差异性元素,在6组产地判别模型中未找到共有元素;稀土元素在4个产地的判别上贡献有限。结论综合结果表明,以多元素分析和统计学模型针对贵州不同产地的绿茶样本进行判别分析是可行的,整体区分效果良好;不同产地的绿茶间元素含量的差异不同;为贵州绿茶产地区分提供了思路和研究基础。

经典名方麦门冬汤指纹图谱和多指标成分含量测定研究

目的建立麦门冬汤基准样品的指纹图谱并结合化学模式识别法进行评价,同时建立多指标成分含量测定方法。方法采用超高效液相色谱-蒸发光散射检测器(UPLC-ELSD)和UPLC-二极管阵列检测器(PDA)建立麦门冬汤的指纹图谱,明确共有峰归属并进行相似度分析、聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘判别分析等化学模式识别研究。测定样品中10种指标性成分的质量分数。结果建立麦门冬汤基准样品2套指纹图谱方法,相似度均大于0.90,标定了24个共有峰,分别来自方中麦冬、甘草、人参3个药味;化学模式识别法将20批样品分为5类,筛选出影响不同批次基准样品质量差异的5种关键成分;甲基麦冬二氢高异黄酮A和甲基麦冬二氢高异黄酮B、麦冬皂苷D和麦冬皂苷C、麦冬龙脑苷、人参皂苷Rg1和人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、甘草苷、甘草酸质量分数均值的±30%范围分别为0.001%~0.003%、0.002%~0.004%、0.003%~0.005%、0.04%~0.08%、0.02%~0.03%、0.08%~0.16%、0.06%~0.11%。结论建立的麦门冬汤基准样品质量分析方法科学、准确且稳定,可为经典名方麦门冬汤相关制剂的开发研究及其质量控制提供参考依据。