快速评估Smilax glabra Roxb.b.的质量情况 使用基于FT-NIR的QADS与多个智能算法相结合

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:

• 斯米拉克斯·格拉布拉·罗克斯b. (SGR) 具有重要的营养和治疗特性.
• 含有Smilax glabra Roxb. 的假冒产品 导致质量不一致和消费者困惑.
• 准确的质量评估对于来自Smilax glabra Roxb.的功能性健康食品至关重要.

研究的目的:

• 开发一种可靠的方法来检测Smilax glabra Roxb. 这是一种伪造. 伪造. 伪造. 伪造.
• 为了量化Smilax glabra Roxb.中的阿斯蒂尔宾含量. 样品. 样品. 这些样品.
• 建立一个全面的质量评估系统,用于Smilax glabra Roxb. 使用先进的分析技术.

主要方法:

• 使用高性能液态染色学 (HPLC) 来确定阿斯蒂尔含量.
• 福利埃变换近红外 (FT-NIR) 光谱学被用于光谱数据采集.
• 应用了多变量智能算法,包括部分最小平方回归,以构建定量模型.

主要成果:

• 通过单频谱数据采集 (QADS) 对双重指标进行了定量分析.
• 部分最小平方回归模型显示出高准确性,对校准和预测集的确定系数 (R2) 超过0.96.
• 开发的FT-NIR方法有效地提高了对Smilax glabra Roxb.定量分析的准确性和可靠性.

结论:

• 该研究成功建立了基于FT-NIR的强大方法,用于同时检测Smilax glabra Roxb. 伪造和阿斯蒂尔宾含量量定量.
• 这种方法提供了一种可靠和有效的工具,用于对Smilax glabra Roxb.进行全面的质量评估.
• 这些发现有助于确保Smilax glabra Roxb.的质量和真实性. 在功能健康食品中.