CN108205028B - 金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法 - Google Patents

金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108205028B
CN108205028B CN201611191141.1A CN201611191141A CN108205028B CN 108205028 B CN108205028 B CN 108205028B CN 201611191141 A CN201611191141 A CN 201611191141A CN 108205028 B CN108205028 B CN 108205028B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fingerprint
dendrobium nobile
components
phase
chemical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201611191141.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108205028A (zh
Inventor
赵田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Lanbiao Yicheng Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Lanbiao Yicheng Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Lanbiao Yicheng Technology Co ltd filed Critical Beijing Lanbiao Yicheng Technology Co ltd
Priority to CN201611191141.1A priority Critical patent/CN108205028B/zh
Publication of CN108205028A publication Critical patent/CN108205028A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108205028B publication Critical patent/CN108205028B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/04Preparation or injection of sample to be analysed
    • G01N30/06Preparation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N2030/022Column chromatography characterised by the kind of separation mechanism
    • G01N2030/027Liquid chromatography

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明公开了一种金钗石斛的化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法,包括:1)对样本容量为n的样本分别进行色谱检测,获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据;2)对样本分别进行指纹图谱检测,获取以金钗石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值;3)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量,将指纹图谱中其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型,建立小分子成分与指纹图谱线性回归模型;4)通过变量相关系数指标表征自变量对回归建模的贡献程度,建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱。本发明实现了化学小分子成分含量的关联性分析,能有效鉴别、控制以及评价金钗石斛药材的质量。

Description

金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
技术领域
本发明属于中药成份检测分析领域,具体涉及一种金钗石斛的指纹图谱的分析建模方法。
背景技术
石斛是一种常用的滋补中药,主要为石斛属植物。石斛属植物是兰科植物中最大的一个属,包括铁皮石斛、金钗石斛、密花石斛、鼓槌石斛等多个品种。在全球范围内,约有1100多种石斛,其中在我国发现的有76种。石斛的药用历史悠久。早在古代,石斛在《神农本草经》中就被列为滋补上品,长久以来,随着时代的发展,石斛一直被人们视为珍贵的中草药,具有十分重要的滋补功效。在临床上,石斛被用于治疗多种疾病,具有增强免疫力、抗氧化、降血糖和抑制癌症等药理功效。由于人为长期无节制采挖及不合理利用石斛,其野生资源日趋减少,市场上出现了一些以假乱真、以次充好的现象。此外,由于石斛品种较多,其品种间的杂交使得其近缘的种存在性状交叉现象,分类区别比较困难。因此,有必要建立石斛的特征指纹图谱对石斛鲜品、干品的药材质量进行评价。金钗石斛(DendrobiumnobileLindley):茎直立,肉质状肥厚,稍扁的圆柱形,长10cm~40cm,直径可达1.3cm,上部多少回折状弯曲,基部明显收狭,不分枝,具多节,节有时稍肿大;节间多少呈倒圆锥形,长2cm~4cm,干后金黄色。叶基部具抱茎的鞘。总状花序常从具叶或落叶的老茎中部以上发出,长2cm~4cm,具1朵~4朵花;花序柄长0.5cm~1.5cm,基部具数枚筒状鞘;花苞片膜质,卵状披针形,长0.6cm~1.3cm,先端渐尖;花梗和子房淡紫色,长0.3cm~0.6cm;花大,白色带淡紫色先端,有时全体淡紫红色,或除唇瓣上具一个紫红色斑块外其余均为白色;中萼片,长圆形,长2.5cm~3.5cm,宽1cm~1.4cm,先端钝,具5条脉;侧萼片与中萼片相似,先端锐尖,基部歪斜,具5条脉;萼囊圆锥形,长0.6cm;花瓣多少斜宽卵形,长2.5cm~3.5cm,宽1.8cm~2.5cm,先端钝,基部具短爪,全缘,具3条主脉和许多支脉;唇瓣宽卵形,长2.5cm~3.5cm,宽2.2cm~3.2cm,先端钝,基部两侧具紫红色条纹并且收狭为短爪,中部以下两侧围抱蕊柱,边缘具短的睫毛,两面密布短绒毛;唇瓣中央具1个紫红色大斑块;蕊柱绿色,长0.5cm,基部稍扩大,具绿色的蕊柱足;药帽紫红色,圆锥形,密布细乳突,前端边缘具不整齐的尖齿。
色谱指纹图谱是一种综合的、可量化的鉴别手段,作为一种全局分析的全景模式,反映的是样品的整体情况,而对单一化学小分子成分的含量解释不具有针对性。迄今为止,有关药用石斛HPLC指纹图谱的专利有1项(CN200810218494.5),成金乐等对石斛中的酚类和黄酮类成分进行了HPLC指纹图谱分析。此方法适合于酚类和黄酮类这两类成分的质量控制。另一方面,在色谱指纹图谱分析过程中,很多数据都是高维的,即数据包含很多属性或特征,比如有关金钗石斛色谱指纹图谱,就能更好地对金钗石斛进行描述,但在实际应用中对高维数据直接进行操作将会面临“维数灾难”的问题,“维数灾难”会导致建模过程所需要的样本数随着维数升高而呈指数级增长。面对高维数据,常规的最小二乘方法不再适用,为了提高模型的可解释性和预测的准确度,变量选择变得很重要。如何高效地从众多的变量中筛选出对自变量有重要作用的若干个变量,是在对指纹图谱进行分析时亟需解决的问题。
另外,在现有的石斛检测标准中都是检测其中的多糖等大分子药效成分,但是,检测多糖等大分子成分需要的技术、仪器要求高,国内现有的仪器设备通常无法准确检测大分子成分,无法准确评价石斛的质量。
发明内容
本发明建立了金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱,通过该图谱实现对金钗石斛药材相关化学小分子成分含量的关联性分析。采用化学小分子成分的相关特征指纹图谱获取反映药用金钗石斛相关化学小分子成分含量的信息。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种金钗石斛的化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法,所述相关特征指纹图谱的建立方法包括:
1)对样本容量为n的样本分别进行色谱检测,获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据,所述n取值为不小于10的整数;
2)对样本分别进行指纹图谱检测,获取以金钗石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值;
3)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量,将指纹图谱中其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型,进行主成分提取和回归计算,建立小分子成分与指纹图谱线性回归模型,并得到回归方程;
4)通过变量相关系数指标(CorrelationCoefficient)表征自变量对回归建模的贡献程度,对应的相关系数越大的自变量的重要程度越大,获得和小分子成分密切相关的指纹图谱特征峰群,建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱。
在根据本发明的一个实施方案中,步骤1)所述的色谱检测还包括金钗石斛样品处理方法:
所述样品处理方法包括:
精密称取金钗石斛粉末,置100ml容量瓶中,每1g样品精密加体积比为75:25的甲醇-水50ml,以250W功率、40kHz频率超声处理30分钟,冷却后过滤,将滤液旋蒸浓缩至干,每1g金钗石斛粉末对应地用5ml体积比为75:25的甲醇-水溶解,上清液过0.45μm微孔滤膜,取续滤液,即得金钗石斛的小分子成分含量测定样品。
在根据本发明的一个实施方案中,步骤1)所述的色谱检测的检测条件包括:
含量测定色谱条件:GraceAllitimaC18色谱柱;流动相采用二元梯度洗脱系统,A相:0.2%醋酸-水,B相:乙腈;以波长290nm测定柚皮素,以波长334nm测定夏佛托苷;参比波长500nm,柱温30℃;流速1.0mL/min,进样量20μL;洗脱梯度为
Figure GDA0002742839340000031
指纹图谱色谱条件:GraceAllitimaC18色谱柱,优选为250mm×4.6mm,5μm规格的色谱柱;流动相:A相:0.4%乙酸+20mmol/L醋酸铵水溶液,B相:乙腈;梯度洗脱:0~12min:2%~15%B相,12~35min:15%~24%B相,35~45min:24%~36%B相,45~60min:36%~75%B相,60~80min:75%~95%B相;流速1.0mL/min;柱温30℃;进样量20μL;检测波长280nm。
在根据本发明的一个实施方案中,步骤2)中所述的建立分析模型包括以下步骤:
a)当色谱数据呈现超高维情形时,采用以下SIS(SureIndependenceScreening)方法通过式Ⅰ将超高维降到d(d≤n)维;其中,d=n或者d=[n/logn]
Mγ={1≤i≤p:|ωi|是前|γn|个比较大的}
式Ⅰ
其中,M*={1≤i≤p:βi≠0}表示真模型中非零系数的下标集;s=|M*|表示非零系数的个数;ω=(ω12,...,ωp)T=XTy;当p>n且对某个ξ有logp=O(nξ),M*与Mγ之间有以下联系:
Figure GDA0002742839340000032
对于任意给定的γ∈(0,1),ω的p个元素按绝对值从大到小排列并且定义;此时|γn|<n,选取Mγ中下标对应的自变量,达到降维的目的;
b)在SIS方法降维之后,采用SCAD(SmoothClippedAbsoluteDeviation)方法筛选变量。
在根据本发明的一个实施方案中,所述SCAD方法是通过式Ⅱ计算实现的:
Figure GDA0002742839340000041
其中,惩罚函数pλ(β)的导函数p′λ(β)满足
Figure GDA0002742839340000042
α>2,β>0;优选地,α=3.7。
y=(y1,y2,...,yn)T∈Rn为响应变量向量。以石斛数据为例,每种石斛有两个响应变量序列(夏佛托苷(μg/g)、柚皮素(μg/g))。响应变量受自变量的影响,一般情况下y为连续变量。
x=(x1,x2,...,xn)T为n×p的设计矩阵,包含对响应变量有影响的所有候选自变量。
p为样本的维数,n为样本容量。在石斛数据中,维数p远大于样本容量n,因此最小二乘估计不再适用,需要采用变量选择的方法来进行模型估计。
β=(β12,...,βp)T是一个p维的参数。
Figure GDA0002742839340000043
为惩罚函数,λ为调整参数。在变量选择方法中,模型拟合的优良程度与对于入选变量个数惩罚的力度之间的平衡通过不同的准则来体现,而这里是通过直接选取调节参数来实现的,不同的λ值对应不同的惩罚力度。λ越大,压缩的程度越强,最后估计得到的非零参数越少,选择λ最常见的方法是K折交叉验证法:
K-foldCV:
Figure GDA0002742839340000044
一般,K可取为5或10。
GCV准则是CV准则中的K取n时的一种近似情形,定义为:
Figure GDA0002742839340000045
其中,SSEk是含有k个变量的CV子模型的残差平方和,df=trace{P(λ)}。对于最终最优模型的选择,可以取CV值或GCV值最小的子模型。
惩罚函数pλ(β)的导函数p′λ(β)满足
Figure GDA0002742839340000046
其中参数a>2,β>0,可以通过二维广义交叉验证(GeneralizedCross-Validation)的方法来估计,但是计算比较复杂。通过模拟分析a取3.7。
SCAD方法满足无偏性、稀疏性和连续性,且在选取了合适的正则化参数后,SCAD方法得到的估计量满足Oracle性质。
本发明还提供了上述方法在金钗石斛质量控制中的应用。
在上述金钗石斛质量控制中所述金钗石斛可以为鲜品或干品。
与现有技术相比,本发明至少具有以下优点:
(a)本发明采用SCAD方法,对金钗石斛指纹图谱进行变量选择,有效的解决了“维数灾难”的问题;
(b)本发明对原有指纹图谱进行降维,建立金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱,对单一化学小分子成分的含量解释针对性和适用性更强;
(c)本发明通过金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱,实现化学小分子成分含量的关联性分析,能有效鉴别、控制和评价金钗石斛药材的质量。
附图说明
图1为金钗石斛指纹图谱色谱图;
图2a为金钗石斛中夏佛托苷(1号峰)的检测图谱;
图2b为金钗石斛中柚皮素(2号峰)的检测图谱。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详述,以下实施例只是描述性的,不是限定性的,不能以此限定本发明的保护范围。
实施例1金钗石斛的提取方法
取金钗石斛干燥样品,用粉碎机粉碎,过药典筛(孔径0.335mm),精密称取石斛粉末1.000g(称量误差不能超过0.2%),置于100ml锥形瓶中,分别加入50mL75%甲醇(V:V甲醇=25:75),室温下超声30min后取出,过滤,滤液旋蒸浓缩至干,用75%甲醇溶剂(V:V甲醇=25:75)溶解,最后转移至10ml容量瓶中定容,摇匀,以0.45μm微孔滤膜过滤,即得金钗石斛样品溶液。
实施例2金钗石斛提取物的色谱检测方法
1.金钗石斛的小分子成分含量测定样品提取处理方法:
取本品粉末(过三号筛)1.00g,精密称定,置100ml容量瓶中,精密加甲醇-水(75:25)50ml,超声处理(功率250W,频率40kHz)30分钟,放冷,过滤,滤液旋蒸浓缩至干,用5ml甲醇-水(75:25)溶解,上清液过0.45μm微孔滤膜,取续滤液,即得。
2.对照品溶液制备
分别精密称定夏佛托苷4.10mg、柚皮素4.08mg,分别置于10ml容量瓶,加75%甲醇溶解稀释,摇匀,作为储备液。于4℃冰箱内冷藏备用。
再分别精密吸取一定量的对照品储备溶液,加75%甲醇稀释,分别准确配制夏佛托苷、柚皮素对照品溶液。通过不同的稀释比例,稀释制备成分7个浓度点。注入高效液相色谱仪。
3.金钗石斛小分子成分含量测定色谱条件:
色谱条件
含量测定色谱条件:流动相采用二元梯度洗脱系统,A相:0.2%醋酸-水,B相:乙腈;以波长290nm测定柚皮素,以波长334nm测定夏佛托苷,参比波长500nm,柱温30℃;流速1.0mL/min,进样量20μL;洗脱梯度如表1所示。
指纹图谱色谱条件:GraceAllitimaC18色谱柱,优选为250mm×4.6mm,5μm规格的色谱柱;流动相:A相:0.4%乙酸+20mmol/L醋酸铵水溶液,B相:乙腈;梯度洗脱:0~12min:2%~15%B相,12~35min:15%~24%B相,35~45min:24%~36%B相,45~60min:36%~75%B相,60~80min:75%~95%B相;流速1.0mL/min;柱温30℃;进样量20μL;检测波长280nm。
表1洗脱梯度表
Figure GDA0002742839340000061
图1所示为金钗石斛全成分指纹图谱色谱图,检测波长280nm;
图2a为金钗石斛中夏佛托苷(1号峰)的检测图谱;
图2b为金钗石斛中柚皮素(2号峰)的检测图谱。
实施例3金钗石斛中与夏佛托苷的相关特征指纹图谱的建立。
1.石斛样品溶液制备
取石斛干燥样品,用粉碎机粉碎,过药典筛(孔径0.335mm),精密称取石斛粉末1.000g(称量误差不能超过0.2%),置于100ml锥形瓶中,分别加入50mL75%甲醇(V:V甲醇=25:75),室温下超声30min后取出,过滤,滤液旋蒸浓缩至干,用75%甲醇溶剂(V:V甲醇=25:75)溶解,最后转移至10ml容量瓶中定容,摇匀,以0.45μm微孔滤膜过滤,即得。表2为得到的对照品的线性关系。
表2对照品夏佛托苷线性关系表
Figure GDA0002742839340000071
2.金钗石斛夏佛托苷的相关特征指纹图谱的建立方法
采用线性模型,由于初始自变量p=561个,样本量n=17个,p>>n,故变量筛选是较为重要的工作。本研究采用SCAD方法筛选变量。
SCAD方法筛选所得自变量有3个,R-square为0.9867。
SCAD方法筛选所得自变量及其相应系数如表3所示,其中第一列为入选自变量编号,第二列为相应系数,第三列为系数方差,第四列为检验P值。
表3:SCAD方法所得入选自变量及其相应系数
Figure GDA0002742839340000072
SCAD方法的R方均能达到0.98以上,入选自变量p值均小于0.05。
综合来看,可采用3个自变量如表4所示(按相关系数程度从大到小排)。
表4:3个筛选后的自变量
X71 X291 X284
上述自变量的含义:金钗石斛n批次样本(n不小于10)的指纹图谱根据保留时间对齐后的指纹图谱峰面积值,如X71即是样本容量中的n批次样本(n不小于10)在相同保留时间下的第71项对齐的指纹图谱峰面积值。
实施例4金钗石斛柚皮素的相关特征指纹图谱的建立
1.对照品溶液制备
精密称定柚皮素4.08mg,置于10ml容量瓶,加75%甲醇溶解稀释,摇匀,作为储备液。于4℃冰箱内冷藏备用。再精密吸取一定量的对照品储备溶液,加75%甲醇稀释,准确配制柚皮素对照品溶液。通过不同的稀释比例,稀释制备成分7个浓度点,注入高效液相色谱仪。表5为得到的对照品的线性关系。
表5对照品柚皮素线性关系表
Figure GDA0002742839340000073
2.金钗石斛柚皮素相关特征指纹图谱的建立
采用线性模型,由于初始自变量p=561个,样本量n=18个,p>>n,故变量筛选是较为重要的工作。本研究采用SCAD方法筛选变量。
SCAD方法筛选所得自变量有4个,R-square为0.986。
SCAD方法筛选所得自变量及其相应系数如表6所示,其中第一列为入选自变量编号,第二列为相应系数,第三列为系数方差,第四列为检验P值。
表6:SCAD方法所得入选自变量及其相应系数
Figure GDA0002742839340000081
以柚皮素为响应变量结果:SCAD方法的R方均能达到0.98以上,各方法入选自变量p值均小于0.05。
综合来看,可采用4个自变量如表7所示(按相关系数程度从大到小排)。
表7:4个筛选后的自变量
X2 X3 X46 X27
上述自变量的含义:金钗石斛n批次样本(n不小于10)的指纹图谱根据保留时间对齐后的指纹图谱峰面积值,如X2即是样本容量中的n批次样本(n不小于10)在相同保留时间下的第2项对齐的指纹图谱峰面积值。
实施例5金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱在金钗石斛质量评价中的应用
1.供试品测定样品的制备
精密称取金钗石斛粉末,置100ml容量瓶中,每1g样品精密加体积比为75:25的甲醇-水50ml,以250W功率、40kHz频率超声处理30分钟,冷却后过滤,将滤液旋蒸浓缩至干,每1g金钗石斛粉末对应地用5ml体积比为75:25的甲醇-水溶解,上清液过0.45μm微孔滤膜,取续滤液,即得金钗石斛的小分子成分含量测定样品;
2.色谱检测
色谱条件:
色谱柱:GraceAllitimaC18色谱柱(250mm×4.6mm,5μm);
流动相:A相:0.4%乙酸+20mmol/L醋酸铵水溶液,B相:乙腈;梯度洗脱:0~12min:2%~15%B相,12~35min:15%~24%B相,35~45min:24%~36%B相,45~60min:36%~75%B相,60~80min:75%~95%B相;
流速1.0mL/min;
柱温30℃;
进样量20μL;
检测波长280nm
样品制备方法:
取本品粉末(过三号筛)1.00g,精密称定,置100ml容量瓶中,精密加甲醇-水(75:25)50ml,超声处理(功率250W,频率40kHz)30分钟,放冷,过滤,滤液旋蒸浓缩至干,用5ml甲醇-水(75:25)溶解,上清液过0.45μm微孔滤膜,取续滤液,即得。
在检测时以波长280nm测定全成分指纹图谱,将得到的全成分指纹图谱与图1为对照的指纹色谱图进行相似度比对;相似度大于0.85为质量合格。
以上,仅为本发明较佳的具体实施方式,但发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种金钗石斛的化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法,其特征在于,所述相关特征指纹图谱的建立方法包括:
1)对样本容量为n的样本分别进行色谱检测,获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据,所述n为不小于10的整数;
2)对样本分别进行指纹图谱检测,获取金钗石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值;
3)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量,将指纹图谱中其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型,进行主成分提取和回归计算,建立小分子成分与指纹图谱线性回归模型,并得到回归方程;
4)通过变量相关系数指标(Correlation Coefficient)表征自变量对回归建模的贡献程度,对应的相关系数越大的自变量的重要程度越大,获得和小分子成分密切相关的指纹图谱特征峰群,建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱;
所述步骤3)中所述的建立分析模型包括以下步骤:
a)当色谱数据呈现超高维情形时,采用SIS(Sure Independence Screening)方法将超高维降到d维;其中,d=n或者
Figure FDA0002742839330000011
b)在SIS方法降维之后,采用SCAD(Smooth Clipped Absolute Deviation)方法筛选变量。
2.如权利要求1所述的化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法,其特征在于,步骤1)所述的色谱检测还包括金钗石斛样品处理方法:
所述样品处理方法包括:
精密称取金钗石斛粉末,置100ml容量瓶中,每1g样品精密加体积比为75:25的甲醇-水50ml,以250W功率、40kHz频率超声处理30分钟,冷却后过滤,将滤液旋蒸浓缩至干,每1g金钗石斛粉末对应地用5ml体积比为75:25的甲醇-水溶解,上清液过0.45μm微孔滤膜,取续滤液,即得金钗石斛的小分子成分含量测定样品。
3.如权利要求1或2所述的化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法,其特征在于,步骤1)所述的色谱检测的检测条件包括:
含量测定色谱条件:Grace Allitima C18色谱柱;流动相采用二元梯度洗脱系统,A相:0.2%醋酸-水,B相:乙腈;以波长290nm测定柚皮素,以波长334nm测定夏佛托苷,参比波长500nm,柱温30℃;流速1.0mL/min,进样量20μL;洗脱梯度为
Figure FDA0002742839330000012
Figure FDA0002742839330000021
步骤2)所述的指纹图谱的检测条件包括:
指纹图谱色谱条件:GraceAllitima C18色谱柱,250mm×4.6mm,5μm;流动相:A相:0.4%乙酸+20mmol/L醋酸铵水溶液,B相:乙腈;梯度洗脱:0~12min:2%~15%B相,12~35min:15%~24%B相,35~45min:24%~36%B相,45~60min:36%~75%B相,60~80min:75%~95%B相;流速1.0mL/min;柱温30℃;进样量20μL;检测波长280nm。
CN201611191141.1A 2016-12-20 2016-12-20 金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法 Active CN108205028B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611191141.1A CN108205028B (zh) 2016-12-20 2016-12-20 金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611191141.1A CN108205028B (zh) 2016-12-20 2016-12-20 金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108205028A CN108205028A (zh) 2018-06-26
CN108205028B true CN108205028B (zh) 2020-12-29

Family

ID=62604265

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611191141.1A Active CN108205028B (zh) 2016-12-20 2016-12-20 金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108205028B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111650308B (zh) * 2020-07-13 2022-10-14 贵州中医药大学 一种金钗石斛花的hplc指纹图谱构建方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101020921A (zh) * 2006-12-22 2007-08-22 福建省农业科学院生物技术研究所 青枯雷尔氏菌种下分化脂肪酸型的分析方法
CN101726547A (zh) * 2008-10-15 2010-06-09 中山市中智药业集团有限公司 石斛色谱指纹图谱测定方法
CN101979052A (zh) * 2010-09-30 2011-02-23 广西壮族自治区农业科学院蔬菜研究所 广西铁皮石斛hplc指纹图谱的建立方法及其标准指纹图谱
CN102879486A (zh) * 2012-09-05 2013-01-16 山东大学 一种筛选中药药效相关成分的方法及模型建立方法
CN105138861A (zh) * 2015-05-31 2015-12-09 青岛市食品药品检验研究院 一种大黄药材真伪及基源种属类别预测模型的构建方法
CN105259269A (zh) * 2015-11-05 2016-01-20 北京蓝标一成科技有限公司 一种石斛特征指纹图谱的建立方法
CN105424850A (zh) * 2015-11-05 2016-03-23 北京蓝标一成科技有限公司 一种石斛药材的质量评价方法
CN105477006A (zh) * 2015-10-14 2016-04-13 广州白云山和记黄埔中药有限公司 口炎清活性成分群及其指纹特征图谱的构建和质量检测方法
CN105758962A (zh) * 2016-03-03 2016-07-13 山东世博金都药业有限公司 一种六味五灵片的质量控制方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101020921A (zh) * 2006-12-22 2007-08-22 福建省农业科学院生物技术研究所 青枯雷尔氏菌种下分化脂肪酸型的分析方法
CN101726547A (zh) * 2008-10-15 2010-06-09 中山市中智药业集团有限公司 石斛色谱指纹图谱测定方法
CN101979052A (zh) * 2010-09-30 2011-02-23 广西壮族自治区农业科学院蔬菜研究所 广西铁皮石斛hplc指纹图谱的建立方法及其标准指纹图谱
CN102879486A (zh) * 2012-09-05 2013-01-16 山东大学 一种筛选中药药效相关成分的方法及模型建立方法
CN105138861A (zh) * 2015-05-31 2015-12-09 青岛市食品药品检验研究院 一种大黄药材真伪及基源种属类别预测模型的构建方法
CN105477006A (zh) * 2015-10-14 2016-04-13 广州白云山和记黄埔中药有限公司 口炎清活性成分群及其指纹特征图谱的构建和质量检测方法
CN105259269A (zh) * 2015-11-05 2016-01-20 北京蓝标一成科技有限公司 一种石斛特征指纹图谱的建立方法
CN105424850A (zh) * 2015-11-05 2016-03-23 北京蓝标一成科技有限公司 一种石斛药材的质量评价方法
CN105758962A (zh) * 2016-03-03 2016-07-13 山东世博金都药业有限公司 一种六味五灵片的质量控制方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A Selective Overview of Variable Selection in High Dimensional Feature Space;Jianqing Fan et al;《Statistica Sinica》;20100131;第20卷(第1期);第101-148页 *
一种适合用于处理中药指纹图谱数据的偏最小二乘法;朱尔一;《计算机与应用化学》;20050828;第22卷(第8期);第639-642页 *
几种变量选择方法的模拟研究和实证分析;高少龙;《中国优秀硕士学位论文全文数据库(基础科学辑)》;20141015(第10期);第A002-253页 *
基于中药指纹图谱结合模式识别的清开灵软胶囊批次间稳定性控制研究;滕会会 等;《环球中医药》;20161130;第9卷(第11期);第1322-1327页 *
浙江省铁皮石斛黄酮类成分高效液相色谱指纹图谱的建立;周桂芬 等;《中国药学杂志》;20130831;第48卷(第15期);第1261-1265页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108205028A (zh) 2018-06-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Cai et al. Using FTIR spectra and pattern recognition for discrimination of tea varieties
Alaerts et al. Exploration and classification of chromatographic fingerprints as additional tool for identification and quality control of several Artemisia species
Ronningen et al. Identification of aging-associated food quality changes in citrus products using untargeted chemical profiling
Jo et al. Geographical discrimination of Allium species (garlic and onion) using 1H NMR spectroscopy with multivariate analysis
CN108398511B (zh) 一种霍山石斛的质量检测方法
CN111272904B (zh) 诃子和绒毛诃子药材特征图谱的构建方法和应用
CN108205028B (zh) 金钗石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN112114073A (zh) 一种枳壳质量标志物及其筛选方法和其应用
CN108398490B (zh) 一种金钗石斛的质量检测方法
CN108205025B (zh) 齿瓣石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108398512B (zh) 一种齿瓣石斛的质量检测方法
CN108398513B (zh) 一种叠鞘石斛的质量检测方法
CN108398510B (zh) 一种兜唇石斛的质量检测方法
CN108398492B (zh) 一种铁皮石斛的质量检测方法
CN108398491B (zh) 一种美花石斛的质量检测方法
CN108205027B (zh) 流苏石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108205039B (zh) 兜唇石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108205037B (zh) 铁皮石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108205040B (zh) 叠鞘石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108205038B (zh) 鼓槌石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108205026B (zh) 霍山石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108205029B (zh) 美花石斛化学小分子成分的相关特征指纹图谱的建立方法
CN108398516B (zh) 一种流苏石斛的质量检测方法
CN108398515B (zh) 一种鼓槌石斛的质量检测方法
CN110567908A (zh) 采用太赫兹时域光谱鉴别中药材的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Zhao Tian

Inventor before: Shao Zixing

Inventor before: Zhao Tian

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant