基于UPLC-PDA指纹图谱及多成分含量的化学模式识别法评价大黄质量
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10.7501/j.issn.0253-2670.2020.18.020

基于UPLC-PDA指纹图谱及多成分含量的化学模式识别法评价大黄质量

引用
目的 采用超高效液相色谱-光电二极管阵列检测器(UPLC-PDA)建立大黄药材指纹图谱及同时测定大黄中9个成分含量的分析方法,并对17批不同产地、不同基原、不同生长年限的大黄进行质量分析和评价.方法 采用ThermoSyncronis C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,1.7μm),以乙腈(A)-0.1%甲酸水溶液(B)为流动相,梯度洗脱.指纹图谱数据导入SIMCA-P14.1软件进行聚类分析和主成分分析,同时基于UPLC-PDA法对番泻苷B、大黄酸-8-O-β-D-葡萄糖苷、番泻苷A、大黄素-8-O-β-D-葡萄糖苷、大黄素、大黄酸、大黄酚、大黄素甲醚、芦荟大黄素共9个成分进行定量分析.结果 17批大黄药材指纹图谱共寻找共有峰20个,经对照品指认9个峰.聚类分析与主成分分析显示,唐古特大黄、掌叶大黄能够显著区分,唐古特大黄与药用大黄相似,聚为一类;4年与5年的唐古特大黄不能区分、1年与2年的掌叶大黄不能区分.指标性成分含量测定结果显示,唐古特大黄高于其他2种大黄,4年的唐古特大黄质量优于5年的,2年的掌叶大黄质量优于1年的.结论 采用UPLC-PDA技术,建立的大黄药材指纹图谱结合多成分含量测定的方法能够快速、科学、准确地区分不同基原的大黄,并对不同年限大黄质量进行初步评价,为大黄药材基原区分及质量评价提供依据.

大黄、指纹图谱、番泻苷B、大黄酸-8-O-β-D葡萄糖苷、番泻苷A、大黄素-8-O-β-D-葡萄糖苷、大黄素、大黄酸、大黄酚、大黄素甲醚、芦荟大黄素、主成分分析

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R286.2(中药学)

2017年江苏大学生创新创新训练计划项目;现代农业产业技术体系建设专项资金资助;江苏省高校中药学优势学科Ⅱ期建设项目;名贵中药资源可持续利用能力建设项目

2020-10-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

4755-4762

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中草药

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12-1108/R

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