基于近红外光谱法对温郁金源3种药材的快速鉴别

目的建立温郁金源3种药材的近红外快速鉴别方法。方法采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立定性鉴别模型,并对鉴别模型进行预测集验证。结果实验选取谱段为9881.46~4119.20 cm^-1,采用"标准正则变换+原始光谱"组成对原始光谱进行预处理,主成分数为9,建立定性鉴别模型;并经预测集验证,鉴别准确率达到100%。结论说明建立的近红外光谱结合模式识别方法对温郁金源3种药材的定性鉴别在技术上是可行的,可以作为对温郁金源3种药材的快速鉴别。

基于聚类分析的温郁金一株三药HPLC指纹图谱研究

目的建立温郁金一株三药的HPLC指纹图谱,并结合聚类分析来评价区分温郁金不同部位药材质量,为科学评价与合理利用温郁金资源提供可靠的依据。方法采用HPLC法构建温郁金一株三药的指纹图谱,同时应用聚类分析对实验数据进行处理,以找出3种不同部位温郁金药材的相似性和差异性。色谱柱为Agilent Eclipse XDB-C18(4.6 mm×250 mm,5μm),检测波长为206 nm,流速1.0 mL/min,柱温为25℃,进样量10μL,流动相为乙腈-水进行梯度洗脱。结果筛选出片姜黄、温莪术、温郁金保留时间稳定的共有峰有7个。结论HPLC指纹图谱结合聚类分析可以从内在成分上快速、客观地区分温郁金一株三药的差异,将其分为三类。

GC-MS比较温郁金、温莪术、片姜黄中挥发油的化学组成

目的:比较同一植物来源的3种中药温郁金、温莪术、片姜黄挥发油类成分在含量和组成上的差异。方法:通过水蒸气蒸馏法提取温郁金、温莪术和片姜黄的挥发油类成分,并参照2005年版药典附录XD法测定挥发油含量,采用GC-MS分析比较了三者挥发油化学组成上的异同。结果:温郁金、温莪术、片姜黄三者挥发油的平均含量依次是5.6,19.9,9.4μL·g-1。GC-MS共推测了60种成分;其中片姜黄40种,温莪术41种,温郁金41种,温莪术与片姜黄在低沸点类挥发性成分组成上相似,而温郁金与温莪术则在高沸点类挥发性成分组成上相似,总体上温郁金与片姜黄之间的成分差异较大。结论:虽为同一植物来源,但不同加工方法或不同药用部位,三者挥发油类成分在含量和组成上各有异同,由此决定其疗效各有异同。

基于电子鼻气味指纹图谱与XGBoost算法鉴别姜黄属中药

针对姜黄属中药的鉴别问题,通过电子鼻采集姜黄属郁金、莪术、姜黄、片姜黄4味中药的气味指纹图谱,应用XGBoost算法对中药的气味特征进行学习,并建立快速有效的判别模型;以准确率、精确率、召回率、F度量为指标评估XGBoost的性能。实验结果表明XGBoost建立的判别模型对训练集中166个样本和测试集中69个样本的回代正判率分别为99.39%,95.65%,能准确判别姜黄属4种中药;对XGBoost判别模型的贡献度排在前四位的传感器依次为LY2/g CT,P40/1,LY2/Gh,LY2/LG,贡献度最低的传感器是T70/2;XGBoost判别模型预测集准确率、精确率、召回率、F度量分别为95.65%,95.25%,93.07%,93.75%,均优于传统的支持向量机、随机森林、神经网络,验证了XGBoost在姜黄属中药鉴别中的优越性。电子鼻气味指纹图谱结合XGBoost建立的判别模型可以实现姜黄属中药郁金、莪术、姜黄、片姜黄的快速准确鉴别,为中药智能鉴别提供一种快速、可靠而有效的分析方法;XGBoost算法的引入也提示可将更多性能优异的算法引入到中药领域,为中药气味指纹图谱的数据挖掘提供更多途径。