目的建立一测多评(quantitative analysis of multi-components by single-marker,QAMS)法同时测定小承气汤颗粒中柚皮苷、新橙皮苷、芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚、和厚朴酚、厚朴酚的含量。方法采用HPLC,Waters Xb...目的建立一测多评(quantitative analysis of multi-components by single-marker,QAMS)法同时测定小承气汤颗粒中柚皮苷、新橙皮苷、芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚、和厚朴酚、厚朴酚的含量。方法采用HPLC,Waters Xbridge C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm),柱温为30℃,检测波长为280 nm(柚皮苷、新橙皮苷)、254 nm(芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、和厚朴酚、厚朴酚、大黄酚、大黄素甲醚);以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相进行梯度洗脱;流速为1.0 mL·min-1;进样量为10μL。以新橙皮苷为内参物,计算该成分与其他8种成分的相对校正因子,并计算各成分含量。将QAMS计算结果与外标法实测结果进行对比,验证所建立方法的可行性。结果9种成分在各自规定的浓度范围内线性关系良好(r>0.999),平均加样回收率为87.06%~98.08%,RSD为1.21%~2.83%,QAMS法与外标法测定结果无显著差异。结论建立的方法准确可靠,QAMS法可用于小承气汤颗粒中9种成分含量的同时测定及质量控制。展开更多
目的 建立不同产地车前草和车前子药材的指纹图谱以及综合质量评价模型,为车前草和车前子药材的整体质量评价提供参考。方法 采用UPLC法测定不同产地14批车前草和12批车前子药材的指纹图谱,并对采集的指纹图谱信息进行独立样本t检验以...目的 建立不同产地车前草和车前子药材的指纹图谱以及综合质量评价模型,为车前草和车前子药材的整体质量评价提供参考。方法 采用UPLC法测定不同产地14批车前草和12批车前子药材的指纹图谱,并对采集的指纹图谱信息进行独立样本t检验以及化学计量学模式研究(HCA、PCA、PLS-DA);同时测定各批次药材的水分、总灰分、酸不溶性灰分、浸出物、膨胀度,使用熵权法计算组合权重,运用加权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、加权秩和比法(rank sum ratio,RSR)及两者模糊联合的方法构建评价模型。结果 建立的车前子与车前草药材指纹图谱共标定32个峰,其中车前草药材标定了22个共有峰,指认了其中4个峰,车前子药材标定了25个共有峰,指认了其中6个峰。独立样本t检验及化学计量学模式研究显示不同产地车前草和车前子存在明显差异。PLS-DA从车前草药材中提取出12个差异性成分,从车前子药材中提取出14个差异性成分。构建的熵权TOPSIS法、RSR法以及两者模糊联合的综合质量评价模型,对不同产地车前草和车前子药材的质量评价排序结果较为一致。结论 本研究建立的指纹图谱可为车前草和车前子的专属性鉴别以及产地区分提供一定参考,建立的综合质量评价模型的分析结果客观、科学、准确,可用于车前草和车前子药材质量的综合评价。展开更多
文摘目的 建立不同产地车前草和车前子药材的指纹图谱以及综合质量评价模型,为车前草和车前子药材的整体质量评价提供参考。方法 采用UPLC法测定不同产地14批车前草和12批车前子药材的指纹图谱,并对采集的指纹图谱信息进行独立样本t检验以及化学计量学模式研究(HCA、PCA、PLS-DA);同时测定各批次药材的水分、总灰分、酸不溶性灰分、浸出物、膨胀度,使用熵权法计算组合权重,运用加权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、加权秩和比法(rank sum ratio,RSR)及两者模糊联合的方法构建评价模型。结果 建立的车前子与车前草药材指纹图谱共标定32个峰,其中车前草药材标定了22个共有峰,指认了其中4个峰,车前子药材标定了25个共有峰,指认了其中6个峰。独立样本t检验及化学计量学模式研究显示不同产地车前草和车前子存在明显差异。PLS-DA从车前草药材中提取出12个差异性成分,从车前子药材中提取出14个差异性成分。构建的熵权TOPSIS法、RSR法以及两者模糊联合的综合质量评价模型,对不同产地车前草和车前子药材的质量评价排序结果较为一致。结论 本研究建立的指纹图谱可为车前草和车前子的专属性鉴别以及产地区分提供一定参考,建立的综合质量评价模型的分析结果客观、科学、准确,可用于车前草和车前子药材质量的综合评价。
