中药皂角刺质量的化学模式识别研究

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英文篇名：Quality assessment of Gleditsiae Spina by chemical pattern recognition 作者：回音 ; 王丽君 ; 江坤 ; 王珏 ; 王铁杰 英文作者：HUI Yin;WANG Lijun;JIANG Kun;WANG Jue;WANG Tiejie;School of Pharmacy,Shenyang Pharmaceutical University;Shenzhen Institute for Drug Control;Shenzhen Key Laboratory of Drug Quality Standard Research; 关键词：皂角刺 ; 化学模式识别 ; 判别分析 ; 反向传播神经网络 ; 近红外光谱法 ; 质量评价 英文关键词：Gleditsiae spina;;chemical pattern recognition;;discriminant analysis;;back propagation neural network;;near-infrared spectroscopy;;quality assessment 中文刊名：SYYD 英文刊名：Journal of Shenyang Pharmaceutical University 机构：沈阳药科大学药学院;深圳市药品检验研究院;深圳药品质量标准研究重点实验室; 出版日期：2019-02-20 出版单位：沈阳药科大学学报 年：2019 期：v.36;No.277 基金：广东省食品药品监督管理局资助项目(2015ZX06);; 中国博士后科学基金会资助项目(2017M620388);; 深圳市科技计划基础研究资助项目(JCYJ20170817141403781) 语种：中文; 页：SYYD201902006 页数：7 CN：02 ISSN：21-1349/R 分类号：25-31

摘要

目的建立皂角刺的化学模式识别方法,用于区分皂角刺正品及伪品,为完善皂角刺的质量评价方法提供依据。方法采用近红外光谱法采集43批样品的近红外光谱信息,利用连续投影算法提取特征变量,运用判别分析法、聚类分析法和反向传播(back propagation,BP)神经网络方法对皂角刺及其伪品进行分类。结果通过判别分析、聚类分析和BP神经网络可将皂角刺及其伪品准确分类,分类准确率为100%,判别结果与性状鉴别结果一致。结论首次建立了皂角刺质量的化学模式识别方法,可以准确区分皂角刺及其伪品,为皂角刺的质量评价提供科学依据。
        Objective To set up the chemical pattern recognition method for the discrimination of G leditsiae spina. Methods Near infrared spectrum information of 43 batches of G leditsiae Spina and its adulterants were collected and the NIR data were preprocessed using software OPUS 6. 5. The software M atlab R2014 a was employed to extract characteristic variables,divide data set and establish BP neural network model. The discriminant analysis and cluster analysis were performed by SPSS 21. 0. Results The results showed that the cluster analysis,discriminant analysis and BP neural network accurately classified G leditsiae Spina and its adulterants. Conclusion Chemical pattern recognition method was established for the identification of G leditsiae Spina and it provided a reference for discrimination and quality assessment of G leditsiae Spina.

引文

[1]国家药典委员会.中华人民共和国药典:一部[M]北京:中国医药科技出版社,2015:177-178.
    [2]徐哲,赵晓頔,王漪檬,等.皂角刺抗肿瘤活性成分的分离鉴定与活性测定[J].沈阳药科大学学报,2008,25(2):108-111.
    [3]李永杰,冷爱晶,陈代贤,等.商品皂角刺真伪鉴别[J].中药材,2012,12(9):1418-1420.
    [4]丁念亚,黎薇,冯昕韡,等.近红外漫反射光谱在中药分类及真伪鉴别中的应用[J].计算机与应用化学,2008,6(4):499-502.
    [5]王铁杰,罗旭,王玺,等.中药龙胆质量的化学模式识别[J].药学学报,1992,14(6):456-461.
    [6]王洋,申丽,江坤,等.中药砂仁质量的化学模式识别研究[J].药物分析杂志,2016,40(10):1863-1869.
    [7] LI W L,CHENG Z W,WANG Y F,et al. Qualitycontrol of Lonicerae Japonicae Flos using near infra-red spectroscopy and chemometrics[J]. Journal ofPharmaceutical and Biomedical Analysis,2013,3(2):33-39.
    [8]周文婷,林萍,王海霞,等.近红外光谱技术在中药领域质量评价中的应用[J].湖北农业科学,2014,12(14):3231-3236.
    [9]乔延江,吴刚,王玺,等.中药蟾酥质量的人工神经网络化学模式识别研究[J].分析化学,1995,8(6):630-634.
    [10]蒋锦锋,李莉,赵明月.应用近红外检测技术快速测定烟叶主要化学成分[J].中国烟草学报,2006,6(2):8-12.
    [11]刘飞,张帆,方慧,等.连续投影算法在油菜叶片氨基酸总量无损检测中的应用[J].光谱学与光谱分析,2009,16(11):3079-3083.
    [12]高洪智,卢启鹏,丁海泉,等.基于连续投影算法的土壤总氮近红外特征波长的选取[J].光谱学与光谱分析,2009,5(11):2951-2954.
    [13]尼珍,胡昌勤,冯芳.近红外光谱分析中光谱预处理方法的作用及其发展[J].药物分析杂志,2008,13(5):824-829.