HPLC结合多变量统计建立野生与 人工沉香的识别模型

摘要：

为了建立野生、人工沉香的识别方法,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》对48批次沉香的HPLC图谱进行分析,并结合多变量统计筛选野生、人工沉香识别特征峰,建立两者的Fisher线性识别模型和偏最小二乘判别法(PLS-DA)识别模型.结果表明:野生、人工沉香HPLC图谱的色酮种类及含量具有较大差异,为识别模型的建立提供了依据;多变量统计筛选出的9个色谱峰变量具有代表性,可用于识别模型的建立;所建立的Fisher识别模型对野生沉香和3年以内人工沉香的判别正确率均为100％,可用于野生与人工沉香的识别;Fisher线性识别模型的线性判别函数:y=-0.19314x1-0.08649x2+0.07302x3+0.13665x4+0.05301x5-0.0585x6+0.09758x7+0.04024x8-0.13012x9,y1=-1.5553、y2=2.6418、临界值y0=0.5433.

关键词：野生沉香、人工沉香、Fisher线性判别、偏最小二乘判别法(PLS-DA)

所属期刊栏目：38

分类号：TQ35

资助基金：中国林科院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金CAFYBB2018SY033

在线出版日期：2019-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：33-41