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山东省小麦田杂草组成及群落特征
被引量:
72
1
作者
高兴祥
李美
+3 位作者
房锋
张悦丽
孙作文
齐军山
《草业学报》
CSCD
北大核心
2014年第5期92-98,共7页
采用倒置"W"型九点取样法对山东省小麦田杂草进行了调查,明确了山东省小麦田田间杂草的种类组成及群落结构。调查结果表明:山东省小麦田杂草共有69种,隶属于21科,54属,其中禾本科、菊科和十字花科杂草种类最多,禾本科杂草为15...
采用倒置"W"型九点取样法对山东省小麦田杂草进行了调查,明确了山东省小麦田田间杂草的种类组成及群落结构。调查结果表明:山东省小麦田杂草共有69种,隶属于21科,54属,其中禾本科、菊科和十字花科杂草种类最多,禾本科杂草为15种,菊科杂草11种,十字花科杂草8种,优势杂草有播娘蒿、荠菜、猪殃殃、雀麦、麦瓶草、小花糖芥、麦家公、看麦娘、节节麦和打碗花等10种,这10种杂草是构成山东省各地区小麦田杂草群落的优势种,此外区域性优势杂草有15种,一般性杂草有44种。从杂草区域分布来看:山东省7个区域中鲁西南平洼区的物种丰富度、物种多样性和均匀度指数均最高,其次是鲁南山区和鲁中山区,而鲁西北平原区和鲁北滨海区的辛普森指数最高。经聚类分析,山东省小麦田杂草群落分为4组:鲁西南平洼区和鲁南山区群落结构类似为一组,此组杂草种类和数量均多,发生重;胶东丘陵区、胶潍河谷平原区和鲁中山区群落结构类似为一组,此组杂草种类和数量介于中等,发生较重;鲁西北平原区和鲁北滨海区与其他地区差异较大,单独划为两组,这两组杂草发生种类和数量均少,跟其他组差异均较大。
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关键词
小麦
山东省
杂草群落
群落多样性
聚类分析
下载PDF
职称材料
特征图谱、一测多评与模式识别相结合的茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒质量评价分析
2
作者
曹桂云
庄雪松
+8 位作者
宁波
刘羽康
王全军
刘兴村
林永强
崔伟亮
张风超
刘子夜
孟兆青
《药物分析杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期689-704,共16页
目的:建立特征图谱、一测多评和化学模式识别分析相结合的茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒质量评价方法。方法:利用制备的15批茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】标准汤剂和3批配方颗粒建立了HPLC特征图谱,并对其中6个主要成分建立一测多评法进行...
目的:建立特征图谱、一测多评和化学模式识别分析相结合的茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒质量评价方法。方法:利用制备的15批茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】标准汤剂和3批配方颗粒建立了HPLC特征图谱,并对其中6个主要成分建立一测多评法进行含量测定。采用AcclaimTMRSLC 120 C18(100 mm×2.1 mm,2.2μm)色谱柱,以乙腈-0.05%磷酸水溶液为流动相,梯度洗脱,流速0.4 mL·min^(-1),检测波长327 nm。进行相似度评价、聚类分析(HCA)及主成分分析(PCA)。计算指标成分从饮片到标准汤剂及配方颗粒的转移率。结果:15批茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】标准汤剂和3批配方颗粒特征图谱相似度>0.85,共确定了8个共有峰。HCA、PCA的分析结果显示茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒与标准汤剂成分一致性较好。15批茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】标准汤剂中新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸B、异绿原酸A、异绿原酸C含量分别为1.87~5.23、7.44~15.26、2.85~8.18、3.05~6.14、0.99~3.93、3.23~10.38 mg·g^(-1),饮片到标准汤剂的转移率分别为23.85%~37.28%、19.57%~31.93%、28.15%~45.88%、22.34%~36.59%、16.64%~28.36%、21.81%~39.19%。茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒指标成分含量、转移率与标准汤剂接近。结论:所建立所建指纹图谱及一测多评分析方法可用于茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒的质量评价及工艺研究。
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关键词
茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】
标准汤剂
配方颗粒
特征图谱
一测多评(QAMS)
聚类分析(HCA)
主成分分析(PCA)
原文传递
题名
山东省小麦田杂草组成及群落特征
被引量:
72
1
作者
高兴祥
李美
房锋
张悦丽
孙作文
齐军山
机构
山东省农业科学院植物保护研究所
山东省植物病毒学重点实验室
山东省植保总站
出处
《草业学报》
CSCD
北大核心
2014年第5期92-98,共7页
基金
公益性行业(农业)科研专项项目(201303022)
公益性行业(农业)科研专项项目(201303031)
+1 种基金
山东省现代农业产业技术体系小麦创新团队项目
十二五国家科技支撑计划项目(2012BAD19B02)资助
文摘
采用倒置"W"型九点取样法对山东省小麦田杂草进行了调查,明确了山东省小麦田田间杂草的种类组成及群落结构。调查结果表明:山东省小麦田杂草共有69种,隶属于21科,54属,其中禾本科、菊科和十字花科杂草种类最多,禾本科杂草为15种,菊科杂草11种,十字花科杂草8种,优势杂草有播娘蒿、荠菜、猪殃殃、雀麦、麦瓶草、小花糖芥、麦家公、看麦娘、节节麦和打碗花等10种,这10种杂草是构成山东省各地区小麦田杂草群落的优势种,此外区域性优势杂草有15种,一般性杂草有44种。从杂草区域分布来看:山东省7个区域中鲁西南平洼区的物种丰富度、物种多样性和均匀度指数均最高,其次是鲁南山区和鲁中山区,而鲁西北平原区和鲁北滨海区的辛普森指数最高。经聚类分析,山东省小麦田杂草群落分为4组:鲁西南平洼区和鲁南山区群落结构类似为一组,此组杂草种类和数量均多,发生重;胶东丘陵区、胶潍河谷平原区和鲁中山区群落结构类似为一组,此组杂草种类和数量介于中等,发生较重;鲁西北平原区和鲁北滨海区与其他地区差异较大,单独划为两组,这两组杂草发生种类和数量均少,跟其他组差异均较大。
关键词
小麦
山东省
杂草群落
群落多样性
聚类分析
Keywords
wheat
field
Shandong
Province
weed
community
community
diversity
hierarchical
cluster
anal
-
ysis
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
Q948.15 [生物学—植物学]
下载PDF
职称材料
题名
特征图谱、一测多评与模式识别相结合的茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒质量评价分析
2
作者
曹桂云
庄雪松
宁波
刘羽康
王全军
刘兴村
林永强
崔伟亮
张风超
刘子夜
孟兆青
机构
山东宏济堂制药集团股份有限公司、山东省中医药治疗呼吸系统疾病技术创新中心
山东省食品药品检验研究院
出处
《药物分析杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期689-704,共16页
基金
山东省重点研发计划重大科技创新工程项目(2021CXGC010511)
泉城“5150”引才倍增计划项目(2021年)。
文摘
目的:建立特征图谱、一测多评和化学模式识别分析相结合的茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒质量评价方法。方法:利用制备的15批茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】标准汤剂和3批配方颗粒建立了HPLC特征图谱,并对其中6个主要成分建立一测多评法进行含量测定。采用AcclaimTMRSLC 120 C18(100 mm×2.1 mm,2.2μm)色谱柱,以乙腈-0.05%磷酸水溶液为流动相,梯度洗脱,流速0.4 mL·min^(-1),检测波长327 nm。进行相似度评价、聚类分析(HCA)及主成分分析(PCA)。计算指标成分从饮片到标准汤剂及配方颗粒的转移率。结果:15批茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】标准汤剂和3批配方颗粒特征图谱相似度>0.85,共确定了8个共有峰。HCA、PCA的分析结果显示茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒与标准汤剂成分一致性较好。15批茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】标准汤剂中新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸B、异绿原酸A、异绿原酸C含量分别为1.87~5.23、7.44~15.26、2.85~8.18、3.05~6.14、0.99~3.93、3.23~10.38 mg·g^(-1),饮片到标准汤剂的转移率分别为23.85%~37.28%、19.57%~31.93%、28.15%~45.88%、22.34%~36.59%、16.64%~28.36%、21.81%~39.19%。茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒指标成分含量、转移率与标准汤剂接近。结论:所建立所建指纹图谱及一测多评分析方法可用于茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒的质量评价及工艺研究。
关键词
茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】
标准汤剂
配方颗粒
特征图谱
一测多评(QAMS)
聚类分析(HCA)
主成分分析(PCA)
Keywords
Artemisiae
Scopariae
Herba[Artemisia
capillaris
Thunb.(Mianyinchen)]
standard
decoction
dis⁃pensing
granule
quantitative
anal
ysis
of
multi-components
by
single
marker(QAMS)
hierarchical
cluster
anal
⁃
ysis
(HCA)
principal
component
anal
ysis
(PCA)
分类号
R917 [医药卫生—药物分析学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
山东省小麦田杂草组成及群落特征
高兴祥
李美
房锋
张悦丽
孙作文
齐军山
《草业学报》
CSCD
北大核心
2014
72
下载PDF
职称材料
2
特征图谱、一测多评与模式识别相结合的茵陈【茵陈蒿(绵茵陈)】配方颗粒质量评价分析
曹桂云
庄雪松
宁波
刘羽康
王全军
刘兴村
林永强
崔伟亮
张风超
刘子夜
孟兆青
《药物分析杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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已选择
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