基于NIR光谱和化学测量的Epimedii Folium整体质量评估方法

科学领域:

• 植物化学 植物化学
• 分析化学 分析化学
• 频谱学是一种光谱学.

背景情况:

• 传统的Epimedii Folium质量控制面临挑战,包括不一致的收获时间和地区,不完整的评估和漫长的分析时间.
• 确保Epimedii Folium的质量对于其药用应用至关重要.

研究的目的:

• 开发一种使用近红外 (NIR) 光谱的Epimedii Folium快速全面的质量评估方法.
• 建立定量和定性模型来评估Epimedii Folium的特征.

主要方法:

• 用部分最小平方回归 (PLSR) 开发了总固体,湿度,总黄和黄糖化物 (Epimedin A,B,C,Icariin) 含量的定量模型.
• 用K-最近邻居 (KNN),反向传播神经网络 (BPNN) 和随机森林 (RF) 来构建地理来源和收获时期的定性模型.
• 一个新的策略结合了NIR光谱与PLSR来预测高性能液态染色学 (HPLC) 指纹,评估与真实指纹的相似性.

主要成果:

• 定量和定性模型表现出令人满意的性能,准确预测化学成分和来源.
• 预测的HPLC指纹与真实指纹具有很高的相似性,验证了开发模型的预测能力.
• 模型有效区分Epimedii Folium基于地理来源和收获期.

结论:

• 尼尔光谱仪提供了一种快速,绿色和有效的分析方法,用于评估Epimedii Folium的整体质量.
• 这种方法可以成功地取代传统的,耗时的技术,提高质量控制的效率和准确性.
• 开发的方法可以进行全面的评估,解决混合使用和Epimedii Folium不完全评估的问题.