几种豆科中草药的电化学指纹图谱鉴别

目的:应用电化学振荡技术测定几种豆科中草药电化学指纹图谱,研究同科不同属的中草药指纹图谱的群集特征.方法:在锰离子催化的振荡反应体系中,以中草药为反应耗散底物,应用电化学工作站测定不同中药的电化学指纹图谱.结果:几种豆科中草药电化学指纹图谱各具特色.结论:利用电化学指纹图谱技术鉴别豆科几种中草药是可行的.     

龙血竭散中龙血竭的高效液相色谱特征研究

用HPLC法对中药制剂龙血竭散中主要成分龙血竭的指纹图谱进行了研究,初步建立了龙血竭的HPLC指纹图谱,并进行相似度评价,表明该方法简单可行,能够有效地控制龙血竭散中龙血竭的质量.     

基于HPLC强力定眩片指纹图谱分析方法的建立

为建立强力定眩片的HPLC指纹图谱,使用Lamdo Stamsil C18柱(柱长250 mm,柱径4.6 mm,粒径5μm);乙腈-0.05％磷酸水为流动相,梯度洗脱;波长280 nm;体积流量0.8 mL/min;进样量5μL.10批样品共标定34个共有峰,指认出12个色谱峰,相似度均在0.9以上,表明该方法准确可...     

基于光谱法的脾虚胀满合剂指纹图谱研究

建立脾虚胀满合剂的紫外—可见指纹图谱及红外指纹图谱,提升其质量标准,采用紫外可见分光光度计和红外光谱仪分别测定10批次脾虚胀满合剂,建立脾虚胀满合剂的对照紫外—可见指纹图谱和对照红外指纹图谱,采用相关系数法计算脾虚胀满合剂样品指纹图谱与对照指纹图谱的相似度.结果显示,含量符合规定的样品,其吸光度满足200 nm(0.954~1.371 Abs)、223 nm(0.477~0.687 Abs)、252 nm(0.122~0.174 Abs)、282 nm(0.248~0.361 Abs)、308 nm(0.104~0.149 Abs),且紫外—可见图谱与对照图谱的相似度大于0.925,红外图谱与对照图谱的相似度大于0.861.实验表明,紫外—可见指纹图谱联合红外指纹图谱可以用于脾虚胀满合剂的质量评价.     

茶汤光谱指纹图谱判别分析及相似度评价在绿茶分级中的应用

采用色差仪对茶汤汤色进行400~700nm连续波长扫描的方法,分别建立了7个等级信阳毛尖茶汤色光谱指纹图谱。基于各波长下的特征反射率与透射率比值,采用判别分析技术对不同等级信阳毛尖茶进行了很好的等级区别,判别正确率均大于90%;通过7种方法对不同等级茶汤光谱指纹图谱的相似度进行评价,发现各相似度计算方法均能不同程度反映茶叶等级间的差异大小,其中以新改良程度相似度法最佳。相似度评价方法与判别分析结果一致,且可实现对等级差异的量化分析,为绿茶品质评价和质量监控提供了一种客观可量化的方法。     

饮料用香精质控体系的研究

介绍了饮料用香精质量控制的一般途径,建立了以感官、理化、成分3个指标相结合的饮料用香精质量控制体系,给出了成分指标检验的实例,并利用夹角余弦法对实例进行估算,得出香精指纹图谱的相似度,以此判断香精质量的稳定性。     

灵芝药材质量的HPLC指纹图谱评价方法

以灵芝药材为研究对象,应用RP-HPLC法,色谱柱为ZORBAX Eclipse XDB-C18(4.6 mm×250 mm,5 Micon),乙腈-乙酸的水溶液二元梯度洗脱模式,流速为0.8 mL/min,检测波长为242 nm,建立了10批不同产地灵芝样品的HPLC指纹图谱.同时对各产地药材指纹图谱进行分析,应用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统”对各产地药材进行了质量评价.该方法简便、可靠,可用于灵芝的质量评价.     

青藏高原红景天药材的高效液相色谱指纹图谱研究

利用高效液相色谱法建立了青藏高原红景天的色谱指纹图谱.色谱条件:Krom asil C18柱(250 mm×4.6mm,5μm),甲醇:0.04%磷酸水梯度洗脱,流速为1 mL/m in,检测波长278nm.通过比较发现红景天样品的13个主要共有峰,可作为鉴别红景天药材的主要依据.对16批红景天药材进行了相似度计算和聚类分析,结果表明,所建立的红景天指纹图谱可用于红景天药材品种鉴别和质量评价.     

龙血竭HPLC指纹图谱研究

为建立龙血竭指纹图谱质量控制方法,采用HPLC法测定,液相色谱仪Agilent 1100,色谱柱为Waters Xterra C184.6×250 mm,5μm;流动相为0.1%的磷酸溶液和乙腈梯度洗脱,流速为0.7 mL/min,检测波长为280 nm,理论板数按参照物(龙血素B)峰计算不低于6000.实验结果表明,10批成品指纹图谱与对照指纹图谱计算相似度,其结果均大于0.90.该方法稳定可行,可用于龙血竭质量控制.     

青海道地药材秦艽色谱指纹图谱的研究

利用高效液相色谱法建立了青海道地药材秦艽的色谱指纹图谱.色谱条件:Kromasil C18柱(250mm×4.6mm5μm),甲醇:0.04%磷酸水梯度洗脱,流速为1 mL/min,检测波长222nm.通过比较发现秦艽样品的13个主要共有峰,可作为鉴别秦艽药材的主要依据.对12批秦艽药材进行了相似度计算和聚类分析,结果表明,所建立的秦艽指纹图谱可用于秦艽药材的真伪鉴别和质量评价.     

七种中草药电化学指纹图谱研究

目的：建立一种对草药不同入药部位进行质量评价的电化学指纹图谱方法.方法：采用H＋-Mn2＋-CH3COCH3-BrO 3-为振荡体系,以待测草药为反应底物,应用电化学工作站记录化学振荡体系中的电位随时间的变化,获得草药电化学指纹图谱,利用指纹图谱的特征参数进行质量评价.结果：草药不同部位的电化学指纹图谱特征参数（诱导时...     

不同基源石菖蒲药材挥发油指纹图谱研究

建立石菖蒲挥发油气相(GC)指纹图谱,为不同基源石菖蒲指纹图谱鉴别提供依据.采用蒸馏法提取挥发油,气相色谱法测定指纹图谱,结合质谱、保留指数、相关文献和NIST17.L标准谱图库对部分色谱峰定性鉴别,并通过相似度评价和主成分分析不同基源石菖蒲所含主要挥发性成分差异.结果显示,石菖蒲指纹图谱共有18个共有成分,确定了其中的9个成分,相似度评价和主成分分析可以准确区分不同基源的石菖蒲药材.所建立的指纹图谱测定方法可以用于石菖蒲药材的基源鉴定,研究结果为石菖蒲药材真伪品鉴定提供了实验依据.     

非线性化学指纹图谱技术在啤酒生产中的大麦质量评价中的应用

利用大麦成分、硫酸、硫酸锰、丙酮和溴酸钠组成的非平衡化学体系,研究了四种大麦的非线性化学指纹图谱,并对其进行了系统相似度计算。利用指纹图谱的直观特征和可量化的参数信息, 对大麦进行了鉴别和质量评价。研究结果表明,非线性化学指纹图谱技术为大麦的真伪鉴别及其质量评价提供了一种简便、快速的新方法。     

青海秦艽色谱指纹图谱的灰色关联分析

应用灰色关联分析研究了青海秦艽药材指纹图谱之间的相关性.以秦艽指纹图谱的实验数据研究了灰色关联度、相关系数和夹角余弦的优劣.相关系数和夹角余弦对数据的差异不够敏感,灰色关联度可以用于评价指纹图谱的相似度.     

3种霍山产石斛茎HPLC指纹图谱对比研究

文章采用高效液相色谱仪(high performance liquid chromatography,HPLC)对全年12个月的霍山产霍山石斛、铁皮石斛、细茎石斛的甲醇提取物进行分析以建立HPLC指纹图谱,并对3种霍山产石斛茎的HPLC指纹图谱进行对比研究.结果 表明:霍山石斛12个月的茎指纹图谱相似度在0.979～0...     

基于相似度综合的本体自适应映射方法研究

异构数据集成领域大量应用了本体研究方法.该文针对混合本体模型映射存在的不足提出了自适应混合本体模型,通过计算各种不同相似度获得相似度综合的计算方法.提出了自适应映射的定义和计算方法用以解决本体之间是否要进行映射的问题.     

青海及周围地区的蕨麻红外图谱的建立及计算机解析

利用红外图谱法建立了蕨麻的红外指纹图谱.采用小波分析对红外光谱图进行去噪后,再把去噪后的光谱原始数据长度由1 868压缩到241,通过压缩后的数据对11批蕨麻进行了相似度计算和灰色关联度分析.结果表明,所建立的蕨麻的指纹图谱可用于蕨麻的质量评价.     

青海川西獐牙菜的高效液相指纹图谱研究

利用高效液相色谱法建立了青海川西獐牙菜的色谱指纹图谱,色谱条件:Kromasil C18柱(250mm×4.6mm×5μm),乙醇:0.04%磷酸水梯度洗脱,流速为1 mL/min,检测波长260nm.通过比较,发现川西獐牙菜样品的9个主要共有峰,可作为鉴别青海川西獐牙菜药材的主要依据.对13批青海川西獐牙菜进行了相似度计算和聚类分析,结果表明,所建立的指纹图谱可用于青海川西獐牙菜药材的真伪鉴别和质量评价.     

薄层色谱指纹图谱在丹参药材质量评价中的应用研究

利用薄层色谱（TLC）技术对中药材丹参的有效成分进行了指纹图谱分析．以不同等级的中江丹参和不同采收期的丹参、南丹参为分析对象，采用适宜的水溶性及脂溶性成分提取方法和TLC分析条件，可获得其相应的TLC图像及色谱图．通过对不同丹参药材的色谱图像的分析，结合化学计量学方法对其各主要指标成分的信息进行提取，初步构建了丹参的TLC指纹图谱．结果表明，在254nm波长下获取脂溶性和水溶性成分共7个共有指纹峰，各峰相对比移值（R1）和峰面积的相对标准偏差分别小于1．7％和4．0%．通过对薄层色谱斑点的RI值、斑点颜色和大小的比较。并进行主成分分析和聚类分析，实现了对不同等级的丹参进行归属，并确立了最佳采收期．本实验建立的薄层色谱指纹图谱方法具有较高的稳定性、良好的精密度和重现性，可用于丹参药材的质量评价和控制．     

一种失真模糊图像的无参考质量评价方法

针对现有的无参考质量评价方法对失真模糊图像不能有效评价这一现象,提出了一种针对失真模糊图像的无参考质量评价方法。该方法将结构相似度(structural Similarity,SSIM)全参考质量评价方法应用到无参考质量评价中,不仅扩宽了SSIM方法的应用范围,也解决了SSIM方法不能合理评价模糊图像质量这一缺陷。首先对失真模糊图像进行低通滤波得到参考图像,计算失真图像与参考图像的结构相似度;然后提取图像的纹理特征,计算失真图像与参考图像的纹理相似度;最后将这两个相似度指标作为输入,LIVE图像数据库提供的主观评价值(different mean objective score,DMOS)作为输出,建立一个[29 1]单隐层BP(back propagation)神经网络预测模型。实验结果表明,方法的预测结果稳定且与人的主观评价分数偏差小,Pearson相关系数(correlation coefficient,CC)和Spearman等级相关系数(rank order correlation coefficient,ROCC)均达到了0.97以上。