使用ATR-FTIR光谱学与多变量分析相结合,快速识别药用多角动物物种和预测多糖类
Yue Wang1,2, Zhimin Li1, Wanyi Li1
1Medicinal Plants Research Institute, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Kunming, China.
Phytochemical analysis : PCA
|October 18, 2024
概括
这项研究使用减弱总反射里埃转换红外光谱 (ATR-FTIR) 和多变量分析来分类药用多元种并预测它们的多糖含量. 开发的模型提供了一种快速,精确和可持续的方法来控制这些有价值的传统药物的质量.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 化学测量 化学测量 化学测量
- 传统中国医药 传统中国医药
背景情况:
- 药用多角种在传统中医中至关重要,提供了抗疲劳和免疫增强等健康益处.
- 由于物种之间的有效性不同,质量控制至关重要,多糖是关键的功能成分.
- 聚糖在Polygonatum表现出抗氧化剂,低血糖和肠道健康的好处与低毒性.
研究的目的:
- 开发用于分类药用Polygonatum物种和预测多糖含量的模型.
- 为了利用减弱的总反射,富里叶变换红外光谱学 (ATR-FTIR) 与多变量分析相结合.
- 建立一种快速,准确和可持续的药用Polygonatum的质量控制方法.
主要方法:
- 从334个药用多角动物样本收集了ATR-FTIR光谱数据.
- 应用多变量分析,包括直角部分最小方程差异分析 (OPLS-DA) 和残余神经网络 (ResNet).
- 开发了部分最小平方回归 (PLSR) 和Kernel-PLSR模型,用于 Polygonatum kingianum (PK) 中的多糖预测.
主要成果:
- OPLS-DA与二级衍生物 (SD) 进行有效预处理,有效地分类了药用Polygonatum物种.
- 在没有预处理的情况下,ResNet模型实现了100%正确的物种分类.
- 使用SD预处理的Kernel-PLSR模型显示出优异的多糖类预测性能 (RPD=7.2870,RP=0.9905).
结论:
- 综合多变量分析的ATR-FTIR光谱学提供了一种有效的方法来分类药用Polygonatum物种.
- 克尔内尔-PLSR模型显示高准确度预测在Polygonatum kingianum中的多糖含量.
- 这种方法为药用Polygonatum的质量控制和应用提供了一个快速,环境可持续和精确的工具.
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