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期刊文章详细信息

不同年份老香黄定量分析及其化学模式识别研究    

Quantitative Analysis and Chemical Pattern Recognition of Lao-Xiang-Huang Preserved in Different Years

  

文献类型:期刊文章

作  者:郭舒臣[1,2,3] 郑玉忠[4] 郭瑞[1] 曾鑫海[4] 梁惠芬[4] 陈奕东[5] 杨应楷[5] 董婷霞[1,2] 王怀友[1] 詹华强[1,2]

GUO Shu-chen;ZHENG Yu-zhong;GUO Rui;ZENG Xin-hai;LIANG Hui-fen;CHEN Yi-dong;YANG Ying-kai;DONG Ting-xia;WANG Huai-you;TSIM Wah-keung Karl(Shenzhen Key Laboratory of Edible and Medicinal Bioresources,HKUST Shenzhen Research Institute,Shenzhen 518057,China;Division of Life Science and Center for Chinese Medicine,The Hong Kong University of Science and Technology,Hongkong 999077,China;School of Traditional Chinese Pharmacy,China Pharmaceutical University,Nanjing 211198,China;School of Food Engineering and Biotechnology,Hanshan Normal University,Chaozhou 521041,China;Guangdong JIGONG Healthy Food Co.,Ltd.,Chaoan 515638,China)

机构地区:[1]深圳市可食用及药用资源研究重点实验室香港科技大学深圳研究院,广东深圳518057 [2]香港科技大学生命科学部暨中药研发中心,中国香港999077 [3]中国药科大学中药学院,江苏南京211198 [4]韩山师范学院食品工程与生物科技学院,广东潮州521041 [5]广东济公保健食品有限公司,广东潮安515638

出  处:《分析测试学报》

基  金:佛山科大专项(FSUST19-SRI10);基于人工智能的中医药现代化研究平台(GICI-022);深圳市科技计划项目(CKFW2016082916015476,ZDSYS201707281432317);2019年潮州市科技专项资金(安工科【2019】121号)。

年  份:2021

卷  号:40

期  号:1

起止页码:10-18

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:建立了一种联合化学标志物定量分析和化学模式识别技术快速判别不同年份老香黄的方法,并筛选其差异性化学标志物。采用超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)建立了对21种与老香黄相关的化学标志物及其内标物山柰酚-3-O-芸香糖苷的检测方法,该方法的线性关系良好,灵敏度高,专属性强,可用于对不同年份老香黄的区别分析。根据检出的不同年份老香黄的15个化学标志物含量,结合主成分分析(PCA)、聚类分析(HCA)、正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)法进行分析,可快速判别不同年份的老香黄,并筛选出6个差异性化学标志物。结果表明,贡献最大的差异化学标志物为5,7-二甲氧基香豆素,其中0年含量为(47.465±1.987)μg/g,3年含量为(17.069±0.542)μg/g,5年含量为(11.073±1.862)μg/g,8年含量为(41.905±2.240)μg/g,10年含量为(21.079±2.270)μg/g,15年含量为(43.267±2.432)μg/g,20年含量为(51.711±1.439)μg/g,该标志物的含量在一定程度上体现了不同年份的老香黄,可用于区分老香黄的贮藏年份。为了验证方法的可靠性,进行盲样适用性能力测试,测定结果所得年份和厂家提供的保持一致。该研究给市面上老香黄的质量控制及其品质鉴定提供了快速可靠的方法。

关 键 词:老香黄  超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)  模式识别 化学标志物  质量控制  

分 类 号:O657.1] O625.3[化学类]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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