香的质量控制策略:基于FT-NIR光谱的快速量化和端到端指纹转换
Tongcan Cui1,2, Zehua Ying1,2, Jianyu Zhang1,2
1College of Pharmaceutical Engineering of Traditional Chinese Medicine, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin, China.
Phytochemical analysis : PCA
|January 28, 2024
概括
这项研究开发了使用近红外 (NIR) 光谱和化学测量对花 (CF) 的快速质量评估策略. 该方法准确地预测化学成分,并将NIR光谱转换为HPLC指纹,以进行可靠的质量评估.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 化学测量 化学测量 化学测量
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 由于种植的多样性,香花 (CF) 的质量有所不同,需要有效的评估.
- 快速可靠的质量评估对于在药物和茶叶中使用的CF至关重要.
研究的目的:
- 制定一个全面的策略,以评估香花 (CF) 的质量.
- 通过使用HPLC,NIR光谱和化学计量,使化学成分的快速量化和光谱指纹转换成为可能.
主要方法:
- 从145个CF样本中收集NIR和HPLC数据.
- 优化部分最小平方回归 (PLSR) 模型用于预测化学成分.
- 开发了使用直接标准化 (DS) 和PLSR的FT-NIR到HPLC指纹转换模型.
主要成果:
- 优化的PLSR模型准确地预测了CF中的八种化学成分.
- 无论是DS还是PLSR算法都成功地将FT-NIR光谱转换为HPLC指纹,具有很高的相似性 (平均值为0.9184).
- 最好的模型使用CF粉末FT-NIR光谱和DS算法.
结论:
- 开发的战略提供了一种新且可靠的方法,用于快速评估CF质量.
- 这种方法提高了香花的质量控制的效率和可靠性.
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