2022/3/8 10:04:36 8true 2022/3/8 10:04:37 7true 目的 基于快速气相电子鼻对3种五味子Schisandrae Chinensis Fructus（SCF）饮片进行气味特征分析，并建立人工神经网络（artificial neural network，ANN）快速判别模型，拟解决生产流通及临床使用过程中的品种混淆问题。方法 通过建立五味子饮片Heracles NEO快速气相电子鼻分析方法，对生五味子、醋五味子（vinegar-processed Schisandrae Chinensis Fructus，VSCF）及蜜五味子（honey-processed Schisandrae Chinensis Fructus，HSCF）气味指纹图谱进行了分析，通过计算各成分峰双柱Kovats相对保留指数，结合Arochembase数据库指认了各样品气味成分及潜在气味差异标志物，最终建立人工神经网络快速判别模型。结果 建立了五味子饮片快速气相电子鼻分析条件并通过了方法学考察，通过对3种五味子饮片气味指纹图谱分析，指认了36个气味特征成分，结合热图分析发现，乙酸和2-甲基-2-丙烯酸己酯可能是醋五味子气味差异标志物；3-甲基十六烷和3-乙基十六烷可能是蜜五味子的潜在气味差异标志物。基于快速气相电子鼻检测结果的人工神经网络判别模型训练正确率和测试正确率均为100.0%，可成功实现对3种五味子饮片的快速鉴别。结论 Heracles NEO快速气相电子鼻结合人工神经网络可较好分析五味子饮片气味特征并进行快速、准确判别分析，可应用于在线检测等质量监控环节，也为其他饮片快速检测方法的建立提供参考。]]> 2022/3/8 10:04:37 6true 目的 基于Heracles NEO超快速气相色谱电子鼻对温郁金醋制前后气味差异标志物进行快速识别研究，拟建立一种基于气味的有效快速识别方法。方法 通过建立生、醋温郁金的Heracles NEO检测方法，结合Arochembase数据库，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）、判别因子分析（discriminant factor analysis，DFA）和变量投影重要性指标（variable importance in projection，VIP）方法，对其色谱峰进行数据处理和分析。结果 经Heracles NEO检测，温郁金共18个色谱峰，利用Arochembase数据库表征出17个气味成分，采用PCA、DFA均能将生、醋温郁金准确区分，通过OPLS-DA模型中VIP值分析，在MXT-5和MXT-1701色谱柱下，5、6、10号色谱峰的VIP均＞1.0，推测γ-松油烯、芳樟醇、乙酸癸酯是生、醋温郁金的潜在气味差异标志物。结论 Heracles NEO可应用于生、醋温郁金的气味差异标志物快速识别，具有重要的应用价值。]]> 2022/3/8 10:04:37 5true 目的 通过Heracles Neo超快速气相电子鼻技术，建立广藿香饮片快速鉴别方法，建立专属性特征性强的广藿香饮片气味指纹图谱。方法 采用Heracles Neo超快速气相电子鼻对广藿香饮片及黑龙江、四川和湖南3个产地的藿香饮片样品进行气味分析，根据获取的气味色谱信息，结合Kovats保留指数及Arochembase数据库内容，通过建立的化学计量学模型实现广藿香饮片的快速鉴别，通过2个不同极性色谱柱，即MXT-5（低极性）和MXT-1701（中极性），对广藿香饮片真实气味进行气味指纹图谱的研究。结果 通过主成分分析（principal component analysis，PCA）、判别因子分析（discriminant factor analysis，DFA）、软独立建模分析（soft independent modeling of class analysis，SIMCA）3种化学计量学模型能够实现对广藿香饮片的快速鉴别，通过方法学考察得到2个不同极性色谱柱下专属性特征性强的广藿香饮片的气味指纹图谱。结论 所建立的广藿香饮片气味指纹图谱专属性强，可以根据所建立的气味指纹图谱对广藿香饮片进行快速鉴别，为中药材的真伪快速鉴别及中药饮片整体性质量的评价控制提供新技术和新方法。]]> 2022/3/8 10:04:37 4true 目的 建立以气味特征为指标的黄芪药材品质评价方法。方法 采用Heracles Neo超快速气相电子鼻技术，获取黄芪药材气味色谱信息，进行主成分分析（principal component analysis，PCA）、判别因子分析（discriminant factor analysis，DFA）、聚类分析（cluster analysis，CA），对不同产地、生长年限及采收期黄芪药材进行品质评价。结果 产地为山西南坪村、生长年限为4年、采收期为秋季的黄芪药材综合评分最高。结论 Heracles Neo超快速气相电子鼻能够快速、准确地区分不同来源的黄芪药材，能用于黄芪的品质评价，对黄芪药材质量标志物（quality marker，Q-Marker）的确立提供参考。]]> 2022/3/8 10:04:37 3true 目的 建立青风藤的液相色谱指纹图谱与含量测定方法，更全面、合理地控制青风藤药材的质量。方法 建立青风藤药材的液相色谱指纹图谱方法，对74批青风藤药材进行分析，使用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012版）》对74批青风藤药材进行相似度评价，确定共有峰，使用SIMCA-P（V 14.1）软件对74批青风藤药材的指纹图谱数据进行正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis，OPLS-DA），从活性物质中选择对青风藤产地及部位影响较大的共有成分作为青风藤的质量控制成分，对其进行含量测定，并分析测定结果。结果 方法学验证结果表明，所建方法适用于青风藤药材指纹图谱和含量测定；经化学计量学分析与文献调研，最终选择木兰花碱和青藤碱作为青风藤的质量控制成分含量测定。结果表明，不同药用部位的青风藤中青藤碱含量差异较大，而不同产地的青风藤中木兰花碱含量差异较大，青风藤根茎与根中的青藤碱含量较藤茎中青藤碱含量高，湖北产青风藤中木兰花碱较其他产地高。结论 所建立的青风藤指纹图谱和含量测定方法色谱峰分离度、拖尾因子、准确度、线性、精密度、稳定性、重现性等参数均符合《中国药典》2020年版要求，可对青风藤进行准确的定性和定量分析，适用于青风藤药材的质量控制。]]> 2022/3/8 10:04:37 2true 目的 利用化学模式识别技术对绿萼梅药材指纹图谱数据进行分析，筛选特征性指标成分从而建立绿萼梅Q-Marker的定量分析策略，为绿萼梅质量评价提供科学依据。方法 采用超高液相色谱法建立3个产地绿萼梅的指纹图谱，运用相似度分析、聚类分析、主成分分析和偏最小二乘判别分析等化学模式识别技术筛选出不同产地绿萼梅化学成分的特征成分作为绿萼梅Q-Marker，并定量分析。结果 30批绿萼梅UPLC指纹图谱标定8个共有峰，相似度在0.816～0.969；通过聚类分析、主成分分析和偏最小二乘判别分析较好的区分各产地绿萼梅，综合分析筛选绿原酸、芦丁、金丝桃苷、异槲皮苷作为绿萼梅Q-Marker，质量分数分别在3.08%～4.71%、0.41%～0.71%、0.13%～0.25%、0.25%～0.38%。结论 通过指纹图谱结合化学模式识别技术的分析策略可快速有效的筛选绿萼梅Q-Marker，为绿萼梅质量评价提供参考。]]> 2022/3/8 10:04:38 1true