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10.7501/j.issn.0253-2670.2018.10.024

基于液质指纹图谱和化学模式识别的注射用益气复脉(冻干)质量综合评价研究

引用
目的 采用UPLC-Q-TOF-MSE技术建立注射用益气复脉(冻干)(YQFM)的指纹图谱,为直观、简便、全面地评价其质量提供依据.方法 采用Waters Acquity UPLC HSS T3(100 mm×2.1 mm,1.8μm)色谱柱,以乙腈-0.1%甲酸水体系梯度洗脱,体积流量0.3 mL/min,柱温30℃,进样量5μL;质谱检测采用负离子ESI模式,电压2.5 kV,离子源温度100℃,雾化气温度400℃,雾化气流量800 L/h.选择基峰离子流色谱图(BPC)进行指纹图谱研究,并计算相似度.同时将指纹图谱共有峰的数据以预处理后的离子响应强度为变量,导入SPSS 19.0软件,进行聚类分析(HCA)和主成分分析(PCA),并由分析软件Simca-P 12.0作图.结果 首次建立了YQFM的UPLC-Q-TOF-MSE指纹图谱,并确定了18个共有峰,其中15个来自红参,3个来自麦冬;根据对照品和参考文献定性指认了其中16个色谱峰;28批YQFM的相似度均在0.970以上.聚类分析结果为当欧氏距离平方和为5~10时,28批YQFM样品可以聚为4类;主成分降维提取了7个主成分,反映了原变量84.989%的信息,通过拟合归纳第1主成分的载荷因子模型,筛选出对样品质量影响较大的10种标记物.结合主成分得分构建了不同批次YQFM综合评价函数:Y=0.420 3 PC1+0.133 8 PC2+0.084 2 PC3+0.064 4 PC4+0.061 1PC5+0.046 1 PC6+0.040 0 PC7,并对各批次综合得分进行了排序,28批供试样品中,S28综合得分最高,其次为S22、S11和S9,S14和S13的综合得分最低.结论 UPLC-Q-TOF-MSE指纹图谱结合化学模式识别可以对YQFM的质量进行客观、有效地评价,为其质量控制提供科学依据.

注射用益气复脉(冻干)、UPLC-Q-TOF-MSE、指纹图谱、化学模式识别、聚类分析、主成分分析、相似度

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R286.02(中药学)

“重大新药创制”科技重大专项2013ZX09402202;天津市中药注射剂关键技术校企协同创新实验室建设项目17PTSYJC00090

2018-08-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

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中草药

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12-1108/R

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2018,49(10)

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