CN113686912A - 一种虫蛀款冬花的鉴别方法 - Google Patents

一种虫蛀款冬花的鉴别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113686912A
CN113686912A CN202110911206.XA CN202110911206A CN113686912A CN 113686912 A CN113686912 A CN 113686912A CN 202110911206 A CN202110911206 A CN 202110911206A CN 113686912 A CN113686912 A CN 113686912A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sample
model
damaged
coltsfoot
worms
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.)
Pending
Application number
CN202110911206.XA
Other languages
English (en)
Inventor
巢志茂
徐博
吴翠
李卓俊
宋平平
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.)
Institute of Materia Medica of CAMS
Original Assignee
Institute of Materia Medica of CAMS
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 Institute of Materia Medica of CAMS filed Critical Institute of Materia Medica of CAMS
Priority to CN202110911206.XA priority Critical patent/CN113686912A/zh
Publication of CN113686912A publication Critical patent/CN113686912A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
    • G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
    • G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
    • G01N1/286—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q involving mechanical work, e.g. chopping, disintegrating, compacting, homogenising
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
    • G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
    • G01N1/38—Diluting, dispersing or mixing samples

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)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

本发明提供一种虫蛀款冬花的鉴别方法，涉及中药材鉴别技术领域。本发明提供的虫蛀款冬花的鉴别方法，分别选择未被虫蛀的质量合格的款冬花、被虫蛀的款冬花、害虫蛀蚀款冬花后的排泄物进行处理以建立模型，通过建立模型的方法对未知样品进行检测，有利于在提取物状态下准确鉴别款冬花是否虫蛀或是样品为害虫蛀蚀款冬花后的排泄物。方法简单便捷，分析速度快，所需样品量小，具有广泛的适用性。

Description

一种虫蛀款冬花的鉴别方法
技术领域
本发明涉及中药材鉴别技术领域，具体涉及一种虫蛀款冬花的鉴别方法。
背景技术
款冬花为菊科植物款冬Tussilago farfara L.的干燥花蕾，别名款花、别花、久久花、看灯花等，性辛、温，味微苦，归肺经，具有润肺下气、止咳化痰的功效，主要用于治疗新久咳嗽、喘咳痰多、劳嗽咳血等症。目前款冬花的主产区有河北晋州、山西长治、陕西铜仁以及甘肃天水等地。《神农本草经》中记载款冬花“寒束肺经之饮邪喘、嗽最宜”，在临床上常与紫苑组成药对治疗咳嗽气喘；与射干、麻黄等组成射干麻黄汤治疗儿童哮喘发作，秋梨膏、百花丸中也含有款冬花。由于其显著的临床效果，被称为“止咳平喘祛痰之要药”。现代研究表明，款冬花的主要化学成分有黄酮类、倍半萜类、三萜类、酚酸类、生物碱类、甾醇类、多糖及挥发油类等，具有抗氧化、抗肿瘤、抗炎、兴奋呼吸、抗血小板活化因子等药理活性。
《中华人民共和国药典》在款冬花的“贮藏”项下明确标注需“防蛀”。据调查，各地款冬花在采收后，若保管不利，容易引起虫蛀。通常每年的5～10月份，是款冬花虫害的高发季节。轻者少量虫子侵入花朵中，在花朵表面形成虫洞，并产生粉末；重者被啃食得仅剩花蒂，出现大量的害虫排泄物、害虫尸体以及药末粉渣等。害虫蛀蚀后的款冬花，质量不再符合《中华人民共和国药典》的要求，产生的排泄物也会对款冬花造成外源性污染，不可用于临床。
当前对虫蛀款冬花的鉴别主要依靠外观性状的判断，通过观察款冬花中是否有活虫、虫卵、害虫尸体或害虫排泄物，其表面是否有虫洞，包装袋底部是否有虫蛀形成的粉末。有的中药材生产企业则将虫蛀后的款冬花过筛，筛去虫蛀后的粉末，继续用于下一道生产程序，或进入医院代煎剂、提取物、颗粒剂等的生产。由于中成药是由中药材的提取物结合辅料经制剂加工而成的丸、散、膏、丹等产品，质量监管部门或消费者并不能在提取物产品的状态下判断原料药否虫蛀。款冬花虫蛀后，如果单纯筛去虫蛀形成的药渣和粉末用于提取进行销售，仍会对消费者的用药安全产生威胁。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题在于克服虫蛀款冬花提取物尚无鉴别方法的缺陷，从而提供一种虫蛀款冬花的鉴别方法。
本发明提供一种虫蛀款冬花的鉴别方法，包括：
(1)选择害虫蛀蚀款冬花后的排泄物作为样品1、被虫蛀的款冬花作为样品2、未被虫蛀的质量合格的款冬花作为样品3，分别称取若干份所述样品1、样品2和样品3的粉末，做如下处理以建立模型：
向样品粉末中加入甲醇，制备提取物干浸膏；向所述提取物干浸膏中加入氘代甲醇，超声溶解，过滤至核磁管中，通过核磁共振仪采集样品的自由衰减信号；将所述自由衰减信号进行傅里叶转换得1H-NMR图谱，将化学位移分段积分，积分中除去氘代甲醇峰及残余水峰，得到积分数据；将所述积分数据基于峰面积归一化处理，得到化学位移积分段与积分值一一对应的数据矩阵；基于所述数据矩阵采用如下方法中的至少一种建立模型：主成分分析、聚类分析、偏最小二乘法-判别分析、正交偏最小二乘法-判别分析；
(2)当步骤(1)所建立的模型有效时，鉴别待测样品：
将待测样品与所述样品1、样品2和样品3一起再次按照步骤(1)所述的方法建立模型，当模型结果中所述待测样品与所述样品3归为一类时，得出所述待测样品为未被虫蛀的质量合格的款冬花，当模型结果中所述待测样品与所述样品2归为一类时，得出所述待测样品为被虫蛀的款冬花。
进一步地，用于建立模型的样品1、样品2和样品3的粉末各取3份，所述粉末为过5号筛得到。
进一步地，在步骤(1)中，制备提取物干浸膏的方法包括：
向样品粉末中加入甲醇，超声，静置冷却至室温，定容，过滤，减压浓缩，得到所述提取物干浸膏。
进一步地，每1.0g样品粉末，定容至25mL；超声时间为30min。
进一步地，在步骤(1)中，向每1g样品粉末制备得到的提取物干浸膏中加入1mL氘代甲醇，使用0.45μm微孔滤膜过滤。
进一步地，在步骤(1)中，通过核磁共振仪采集样品的自由衰减信号，采集参数如下：采集频率400或600MHz，傅里叶变换0.122Hz，脉冲序列zg 30，脉冲间隔1.00s，测定温度294.7K，采样时间域66k，采样时间4.09s，扫描次数16次，谱宽8012Hz，TMS为内标，氘代甲醇锁场。
进一步地，在步骤(1)中，将所述自由衰减信号导入MestReNova软件中进行傅里叶转换得1H-NMR图谱，相位自动修正、基线调整，以内标物TMS为基准校正化学位移。
进一步地，在步骤(1)中，对δ8.00～0.00ppm区间以每0.04ppm作为积分单元进行分段积分。
进一步地，在步骤(1)中，将所述数据矩阵导入SIMCA-p13.0软件中建立模型。
进一步地，在步骤(2)中，判断所建立的模型是否有效的条件为：
当采用主成分分析、偏最小二乘法-判别分析、正交偏最小二乘法-判别分析的方法建立模型时，判断所建立的模型有效的条件为：模型结果将样品1、样品2和样品3各自聚成一类，分布在3个不同的区域，区域之间界限清晰，无相互重叠，且R2X＞0.6，Q2＞0.6；
当采用聚类分析的方法建立模型时，判断所建立的模型有效的条件为：模型结果将样品1、样品2和样品3各自聚成一类。
本发明技术方案，具有如下优点：
本发明提供的虫蛀款冬花的鉴别方法，分别选择未被虫蛀的质量合格的款冬花、被虫蛀的款冬花、害虫蛀蚀款冬花后的排泄物进行处理以建立模型，通过建立模型的方法对未知样品进行检测，有利于在提取物状态下准确鉴别款冬花是否虫蛀或是样品为害虫蛀蚀款冬花后的排泄物。方法简单便捷，分析速度快，所需样品量小，具有广泛的适用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例1中排泄物部分、虫蛀款冬花和合格款冬花的PCA散点图；
图2是本发明实施例2中排泄物部分、虫蛀款冬花和合格款冬花的聚类分析树状图；
图3是本发明实施例3中排泄物部分、虫蛀款冬花和合格款冬花的PLS-DA散点图；
图4是本发明实施例4中排泄物部分、虫蛀款冬花和合格款冬花的OPLS-DA散点图。
具体实施方式
提供下述实施例是为了更好地进一步理解本发明，并不局限于所述最佳实施方式，不对本发明的内容和保护范围构成限制，任何人在本发明的启示下或是将本发明与其他现有技术的特征进行组合而得出的任何与本发明相同或相近似的产品，均落在本发明的保护范围之内。
实施例中未注明具体实验步骤或条件者，按照本领域内的文献所描述的常规实验步骤的操作或条件即可进行。所用原料或仪器，均为可以通过市购获得的常规产品，包括但不限于本申请实施例中采用的原料或仪器。
实施例1
一种虫蛀款冬花的鉴别方法，步骤如下：
1.模型建立
1.1样品处理
选择害虫蛀蚀款冬花后的排泄物作为样品1(排泄物部分)、被虫蛀的款冬花作为样品2(虫蛀款冬花)、未被虫蛀的质量合格的款冬花作为样品3(合格款冬花)，将样品1、样品2和样品3分别过5号筛，各取3份，其中样品1(排泄物部分)编号为1～3，样品2(虫蛀款冬花)编号为4～6，样品3(合格款冬花)编号为7～9，做如下处理：
分别精密称取样品粉末1.0g，置于25mL容量瓶中，加入适量甲醇，超声30min，静置冷却至室温，定容，过滤，减压浓缩，得提取物；
向提取物干浸膏中加入1.0mL氘代甲醇，超声溶解，过滤至核磁管中，备用。
1.2样品检测
通过核磁共振仪采集样品自由衰减信号，采集参数如下：采集频率400MHz，傅里叶变换0.122Hz，脉冲序列zg30，脉冲间隔1.00s，测定温度294.7K，采样时间域66k，采样时间4.09s，扫描次数16次，谱宽8012Hz，TMS为内标，氘代甲醇锁场。
1.3检测数据处理
将自由衰减信号导入MestReNova(Version 9.0.1，Mestrelab Research SL，西班牙)软件中进行傅里叶转换得1H-NMR图谱，相位自动修正、基线调整，以内标物TMS为基准校正化学位移，对δ8.00～0.00ppm区间以每0.04ppm作为积分单元进行分段积分，积分中除去氘代甲醇峰及残余水峰，将积分数据基于峰面积归一化，排泄物部分、虫蛀款冬花与合格款冬花分别得到一个化学位移积分段与积分值一一对应的数据矩阵。
1.4建立PCA模型
将数据矩阵导入SIMCA-p13.0(Umetrics，Sweden)软件中进行主成分分析(Principle Component Analysis，PCA)建立模型。PCA是一种常用的多变量降维分析方法，该方法在保留原始数据的基础上，将高维数空间的数据信息映射到低维数的少数主要成分(PCs)上，这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，从而实现数据的简化，便于数据特征的分析。
1.5模型结果
PCA模型结果如图1所示，其中，R2X(cum)表示该模型中主成分的累积贡献率，Q2(cum)表示利用预测模型中主成分的累计贡献率，具体地，R2X[1]指主成分1的贡献率，R2X[2]指主成分2的贡献率，Ellipse：Hotelling T2(95％)表示采用Hotelling T2检验，置信区间为95％。结果显示，排泄物部分、虫蛀款冬花与合格款冬花各自聚成一类，集中在不同区域，3组样品之间界限清晰，无互相重叠。前2个主成分的贡献率分别为PC1：67.6％、PC2：30.6％，R2X为0.982，Q2(cum)的值为0.994，表明模型预测能力良好，故采用PCA的方法可用于鉴别虫蛀款冬花。
2.待测样品鉴别
将待测样品与样品1(编号1～3)、样品2(编号4～6)和样品3(编号7～9)一起再次按照上述方法建立PCA模型，当模型结果中待测样品落在“虫蛀款冬花”区域，则为虫蛀后的款冬花，若落在“合格款冬花”区域，则表明未被虫蛀。
实施例2
一种虫蛀款冬花的鉴别方法，步骤如下：
1.模型建立
1.1样品处理
参照实施例1。
1.2样品检测
参照实施例1。
1.3检测数据处理
参照实施例1。
1.4建立HCA模型
将数据矩阵导入SIMCA-p13.0(Umetrics，Sweden)软件中进行聚类分析(Hierarchical Clustering Analysis，HCA)建立模型，其中，选取实施例1中PCA模型中前两个主成分进行聚类分析。
1.5模型结果
HCA模型结果如图2所示，从图中可以看出，三种样品可以进行有效分类，各自聚为一类且分类效果明显，故采用HCA的方法可用于鉴别虫蛀款冬花。
2.待测样品鉴别
将待测样品与样品1(编号1～3)、样品2(编号4～6)和样品3(编号7～9)一起再次按照上述方法建立HCA模型，若待测样品不能与“合格款冬花”聚为一类，与“虫蛀款冬花”聚为一类，则说明样品已遭受虫蛀；若能与“合格款冬花”聚为一类，不能与“虫蛀款冬花”聚为一类，则说明样品未遭受虫蛀。
实施例3
一种虫蛀款冬花的鉴别方法，步骤如下：
1.模型建立
1.1样品处理
参照实施例1。
1.2样品检测
参照实施例1。
1.3检测数据处理
参照实施例1。
1.4建立PLS-DA模型
将数据矩阵导入SIMCA-p13.0(Umetrics，Sweden)软件中进行偏最小二乘法-判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis，PLS-DA)建立模型。PLS-DA是一种常用的监督模式识别分析方法，该方法是先将待分析样品按原始属性类别分组，再建立模型进行统计分析，以利于最大化提取不同组别间波谱图的差异。
1.5模型结果
PLS-DA模型结果如图3所示。其中，R2X(cum)表示该模型中主成分的累积贡献率，Q2(cum)表示利用预测模型中主成分的累计贡献率，具体地，R2X[1]指主成分1的贡献率，R2X[2]指主成分2的贡献率，Ellipse：Hotelling T2(95％)表示采用Hotelling T2检验，置信区间为95％。结果显示，排泄物部分、虫蛀款冬花与合格款冬花各自聚成一类，集中在不同区域，3组样品之间界限清晰，无互相重叠。前2个主成分的累计贡献率达98.2％，说明前2个主成分即可代表原始数据变量98.2％的信息。在PLS-DA分析中，常用R2X和Q2评价模型的质量，其中，R2X(cum)主要反映模型的拟合程度，Q2(cum)则主要反映该模型的预测程度。R2X和Q2值越接近1.0，说明模型构建越成功。本实施例中R2X(cum)为0.995，Q2(cum)为0.990，说明该模型构建成功有效，故采用PLS-DA的方法可用于鉴别虫蛀款冬花。
2.待测样品鉴别
将待测样品与样品1(编号1～3)、样品2(编号4～6)和样品3(编号7～9)一起再次按照上述方法建立PLS-DA模型，当模型结果中待测样品落在“虫蛀款冬花”区域，则为虫蛀后的款冬花，若落在“合格款冬花”区域，则表明未被虫蛀。
实施例4
一种虫蛀款冬花的鉴别方法，步骤如下：
1.模型建立
1.1样品处理
参照实施例1。
1.2样品检测
参照实施例1。
1.3检测数据处理
参照实施例1。
1.4建立OPLS-DA模型
将数据矩阵导入SIMCA-p13.0(Umetrics，Sweden)软件中进行正交偏最小二乘法-判别分析(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis，OPLS-DA)建立模型。
1.5模型结果
OPLS-DA模型结果如图4所示。其中，R2X(cum)表示该模型中主成分的累积贡献率，Q2(cum)表示利用预测模型中主成分的累计贡献率，具体地，R2X[1]指主成分1的贡献率，R2X[2]指主成分2的贡献率，Ellipse：Hotelling T2(95％)表示采用Hotelling T2检验，置信区间为95％。结果显示，排泄物部分、虫蛀款冬花与合格款冬花各自聚成一类，集中在不同区域，3组样品之间界限清晰，无互相重叠。前2个主成分的累计贡献率达98.2％，说明前2个主成分即可代表原始数据变量98.2％的信息。在PLS-DA分析中，常用R2X和Q2评价模型的质量，其中，R2X(cum)主要反映模型的拟合程度，Q2(cum)则主要反映该模型的预测程度。R2X和Q2值越接近1.0，说明模型构建越成功。本实施例中R2X(cum)为0.995，Q2(cum)为0.991，说明该模型构建成功有效，故采用OPLS-DA的方法可用于鉴别虫蛀款冬花。
2.待测样品鉴别
将待测样品与样品1(编号1～3)、样品2(编号4～6)和样品3(编号7～9)一起再次按照上述方法建立OPLS-DA模型，当模型结果中待测样品落在“虫蛀款冬花”区域，则为虫蛀后的款冬花，若落在“合格款冬花”区域，则表明未被虫蛀。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，包括：
(1)选择害虫蛀蚀款冬花后的排泄物作为样品1、被虫蛀的款冬花作为样品2、未被虫蛀的质量合格的款冬花作为样品3，分别称取若干份所述样品1、样品2和样品3的粉末，做如下处理以建立模型：
向样品粉末中加入甲醇，制备提取物干浸膏；向所述提取物干浸膏中加入氘代甲醇，超声溶解，过滤至核磁管中，通过核磁共振仪采集样品的自由衰减信号；将所述自由衰减信号进行傅里叶转换得1H-NMR图谱，将化学位移分段积分，积分中除去氘代甲醇峰及残余水峰，得到积分数据；将所述积分数据基于峰面积归一化处理，得到化学位移积分段与积分值一一对应的数据矩阵；基于所述数据矩阵采用如下方法中的至少一种建立模型：主成分分析、聚类分析、偏最小二乘法-判别分析、正交偏最小二乘法-判别分析；
(2)当步骤(1)所建立的模型有效时，鉴别待测样品：
将待测样品与所述样品1、样品2和样品3一起再次按照步骤(1)所述的方法建立模型，当模型结果中所述待测样品与所述样品3归为一类时，得出所述待测样品为未被虫蛀的质量合格的款冬花，当模型结果中所述待测样品与所述样品2归为一类时，得出所述待测样品为被虫蛀的款冬花。
2.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，用于建立模型的样品1、样品2和样品3的粉末各取3份，所述粉末为过5号筛得到。
3.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，在步骤(1)中，制备提取物干浸膏的方法包括：
向样品粉末中加入甲醇，超声，静置冷却至室温，定容，过滤，减压浓缩，得到所述提取物干浸膏。
4.根据权利要求3所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，每1.0g样品粉末，定容至25mL；超声时间为30min。
5.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，在步骤(1)中，向每1g样品粉末制备得到的提取物干浸膏中加入1mL氘代甲醇，使用0.45μm微孔滤膜过滤。
6.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，在步骤(1)中，通过核磁共振仪采集样品的自由衰减信号，采集参数如下：采集频率400或600MHz，傅里叶变换0.122Hz，脉冲序列zg30，脉冲间隔1.00s，测定温度294.7K，采样时间域66k，采样时间4.09s，扫描次数16次，谱宽8012Hz，TMS为内标，氘代甲醇锁场。
7.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，在步骤(1)中，将所述自由衰减信号导入MestReNova软件中进行傅里叶转换得1H-NMR图谱，相位自动修正、基线调整，以内标物TMS为基准校正化学位移。
8.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，在步骤(1)中，对δ8.00～0.00ppm区间以每0.04ppm作为积分单元进行分段积分。
9.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，在步骤(1)中，将所述数据矩阵导入SIMCA-p13.0软件中建立模型。
10.根据权利要求1所述的虫蛀款冬花的鉴别方法，其特征在于，在步骤(2)中，判断所建立的模型是否有效的条件为：
当采用主成分分析、偏最小二乘法-判别分析、正交偏最小二乘法-判别分析的方法建立模型时，判断所建立的模型有效的条件为：模型结果将样品1、样品2和样品3各自聚成一类，分布在3个不同的区域，区域之间界限清晰，无相互重叠，且R2X＞0.6，Q2＞0.6；
当采用聚类分析的方法建立模型时，判断所建立的模型有效的条件为：模型结果将样品1、样品2和样品3各自聚成一类。
CN202110911206.XA 2021-08-09 2021-08-09 一种虫蛀款冬花的鉴别方法 Pending CN113686912A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110911206.XA CN113686912A (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种虫蛀款冬花的鉴别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110911206.XA CN113686912A (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种虫蛀款冬花的鉴别方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113686912A true CN113686912A (zh) 2021-11-23

Family

ID=78579260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110911206.XA Pending CN113686912A (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种虫蛀款冬花的鉴别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113686912A (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011174899A (ja) * 2010-02-26 2011-09-08 Naraken Chusho Kigyo Sien Center 芍薬の品質鑑定方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011174899A (ja) * 2010-02-26 2011-09-08 Naraken Chusho Kigyo Sien Center 芍薬の品質鑑定方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张争争 等: "基于NMR代谢组学技术的不同来源款冬花的化学比较" *
李娟 等: "基于NMR代谢组学技术的款冬花生品与蜜炙品化学成分比较" *
米霞 等: "基于NMR代谢组学技术的不同性状款冬花药材的化学比较" *
齐彦爽 等: "基于核磁共振代谢组学技术的款冬茎和叶的化学成分比较" *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107389813B (zh) 基于化学分类法及UPLC-Tof-MS鉴别青皮、陈皮、枳实和枳壳的方法
CN107607598B (zh) 基于非线性化学指纹图谱技术的黑枸杞真伪鉴别的方法
CN102375000B (zh) 一种基于氢核磁共振-模式识别技术对椰岛鹿龟酒的检测方法
CN102370891A (zh) 一种用hplc指纹图谱鉴别铁皮石斛真伪的方法
CN103674638A (zh) 一种利用味觉指纹图谱快速鉴别宁夏枸杞生产年份的方法
CN102175707A (zh) 一种鉴别和评价川贝母的新方法
CN103674887A (zh) 冬虫夏草全草的红外光谱分析鉴定方法
CN107917896A (zh) 基于近红外光谱和聚类分析技术的甘草快速鉴别方法
CN110297060B (zh) 一种山苦荬药材指纹图谱检测方法及其指纹图谱
CN113686912A (zh) 一种虫蛀款冬花的鉴别方法
CN108267535B (zh) 青皮药材指纹图谱检测方法及其指纹图谱
CN103760126A (zh) 冬虫夏草虫体的红外光谱分析鉴定方法
WO2002012872A1 (en) Quality control and standardisation of tobacco by means of nmr and pattern recognition
CN111638294A (zh) 一种小叶金花草的鉴别方法及其应用
CN1164924C (zh) 中药红外指纹图谱鉴别技术
CN110346323A (zh) 一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法
CN114778729B (zh) 一种运用广泛靶向代谢组学技术鉴别姜黄品种的方法
CN109828053A (zh) 一种对石生金钗石斛和树生金钗石斛进行色谱鉴别的方法
CN105606730B (zh) 一种利用指纹图谱来控制决明子多糖质量的方法
CN102119997A (zh) 川麦冬hplc指纹图谱的建立方法及其标准指纹图谱
CN111272905B (zh) 茺蔚子药材的特征图谱构建方法和检测方法
CN114550843A (zh) 中药多糖中单糖组成及含量的预测模型及其构建方法和应用
CN112147265A (zh) 一种金银花抗炎质量标志物筛选、品质鉴定方法及应用
CN110346396A (zh) 一种基于1h-nmr的甘松药材质量评价方法
CN115236228B (zh) 畲药树参茎特征图谱的构建方法和质量检测方法

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