在Lekhaniya Mahakashaya上的多分析数据集:HRLC-MS/MS Orbitrap分析,HPTLC指纹与标记估计以及FTIR光谱
Narayan Singh1, Anjali Upadhyay1, Debajyoti Chakraborty1
1Department of Rasashastra & Bhaishajya Kalpana, All India Institute of Ayurveda, Sarita Vihar, New Delhi 110076, India.
这项研究详细介绍了Lekhniya Mahakashaya (LMK) 的植物化学分析,这是一种针对肥胖的阿育吠陀治疗方法. 先进的技术确定了2000多种化合物,为进一步研究和标准化提供了丰富的数据集.
科学领域:
- 植物化学 植物化学
- 艾尔韦达医学是一种医药.
- 代谢学 代谢学 代谢学
背景情况:
- 莱克尼亚·马哈卡沙亚 (Lekhniya Mahakashaya,简称LMK) 是一种用于治疗肥胖和代谢障碍的古典阿育吠陀配方.
- 全面的植物化学表征对于理解其治疗潜力和确保质量控制至关重要.
研究的目的:
- 通过使用互补的分析平台提供LMK的多维植物化学数据集.
- 促进药理学探索,质量控制和LMK及其相关阿育韦德配方的标准化.
主要方法:
- 高分辨率液体染色学-质谱/质谱 (HRLC-MS/MS) 轨道轨道分析在正和负离子模式.
- 高性能薄层染色学 (HPTLC) 用于指纹和标记量化 (柏柏林,黄素).
- 富里埃转换红外光谱 (FTIR) 用于功能组分析.
主要成果:
- 通过HRLC-MS/MS.识别2034个代谢学识别的化合物.
- HPTLC显示了7-8个可重复的峰值,证实了多草药复杂性,并量化了柏柏林 (0.24%w/w) 和黄素 (0.31%w/w).
- FTIR数据显示了19个吸收峰值,表明不同的功能组.
结论:
- 生成的数据集提供了LMK的全面植物化学概况.
- 该资源支持药理学研究,质量标准化和传统阿育吠陀医学的药物发现.
- 开放的数据访问促进了传统医学的透明度,可重复使用性和整合性研究.
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