使用NIR光谱与化学测量工具相结合的Atractylodis根茎的快速歧视和量化分析

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 化学测量 化学测量 化学测量
• 药理学是指药理学,即药理学是指药理学.

背景情况:

• 阿特拉提洛迪斯根茎是一种重要的传统医学.
• 确保Atractylodis rhizoma的质量和真实性对于其治疗疗效至关重要.
• 现有的身份验证方法可能耗时且具有破坏性.

研究的目的:

• 开发快速和非破坏性的方法来区分Atractylodis rhizoma品种和来源.
• 在Atractylodis rhizoma中对活性化合物进行定量分析.
• 建立NIR光谱作为制药行业质量控制的可行工具.

主要方法:

• 近红外 (NIR) 光谱与化学测量 (OPLS-DA,KNN) 结合使用.
• 高性能液体染色学 (HPLC) 用于量化活性成分 (阿特拉提洛辛,阿特拉提隆,β-eudesmol).
• 部分最小平方回归 (PLSR) 用于从NIR光谱中预测化合物含量.

主要成果:

• 基于NIR的OPLS-DA和KNN模型在区分物种和来源方面实现了>90%的准确性.
• 在HPLC中,成功量化了阿特拉提洛辛,阿特拉提隆和β-eudesmol,揭示了显著的差异.
• 对于使用NIR光谱的三个活性化合物,PLSR模型显示出高预测准确度 (R2>0.95).

结论:

• 与化学测量相结合的NIR光谱学提供了一个快速而准确的方法来验证Atractylodis rhizoma的真实性.
• 该研究验证了NIR作为药品行业质量控制和分类的非破坏性替代方案.
• 活性化合物概况的显著差异与品种和原产地相关,突显了质量评估的重要性.