【摘 要】
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目的 采用近红外光谱分析技术建立干姜中多指标成分含量快速预测方法,对不同产地干姜进行快速无损的质量评价,提高干姜的质量控制水平。方法建立同时测定干姜中6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚和6-姜烯酚等4个主要活性成分的超高效液相色谱方法,并以其测定值为参比;采集不同产地干姜的近红外光谱,比较筛选出最优的光谱预处理方法,采用联合区间偏最小二乘法优选出最佳光谱区间,构建干姜各指标成分的最优偏最小二乘回归(p
【机 构】
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南京中医药大学中药资源产业化与方剂创新药物国家地方联合工程研究中心/江苏省中药资源产业化过程协同创新中心/江苏省方剂高技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFC1712700); 财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系资助(CARS-21);
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目的 采用近红外光谱分析技术建立干姜中多指标成分含量快速预测方法,对不同产地干姜进行快速无损的质量评价,提高干姜的质量控制水平。方法建立同时测定干姜中6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚和6-姜烯酚等4个主要活性成分的超高效液相色谱方法,并以其测定值为参比;采集不同产地干姜的近红外光谱,比较筛选出最优的光谱预处理方法,采用联合区间偏最小二乘法优选出最佳光谱区间,构建干姜各指标成分的最优偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLSR)定量模型。结果建立的干姜中6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚和6-姜烯酚最佳PLSR定量模型的校正决定系数(R2C)分别为0.973、0.980、0.979和0.938,预测决定系数(R2P)分别为0.926、0.920、0.883和0.781,4个定量模型的预测相对分析误差(residualpredictivedeviation,RPD)均大于2,表明建立的近红外光谱定量模型的预测值与测定值具有良好的线性关系,模型预测效果良好。结论 所建立近红外光谱定量模型,可以实现干姜中6-姜酚、8-姜酚、10-姜酚和6-姜烯酚等4个主要活性成分含量的快速预测,方法简便快捷,结果准确可靠,可为干姜质量的快速评价提供依据。
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