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基于多指标成分定量联合多元统计分析评价不同产地鹅不食草药材质量

Quality evaluation of Centipedae Herba from different origins based on multi-component quantification combined with multivariate statistical analysis

摘要基于多指标成分定量联合多元统计分析综合评价不同产地鹅不食草质量差异,提高鹅不食草药材的整体质量控制水平.以Waters XTerra MS C18柱为色谱柱,乙腈-0.2%磷酸为流动相,采用HPLC法同时测定鹅不食草中绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸C、槲皮素、山柰酚、3-甲氧基槲皮素、山金车内酯D、山金车内酯C、小堆心菊素C、短叶老鹳草素A、羽扇豆醇、β-谷甾醇和蒲公英甾醇含量.对16批鹅不食草多指标成分定量检测结果进行聚类分析(cluster analysis,CA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和因子分析(factor analysis,FA),对不同产地鹅不食草药材进行分组和综合质量评价.利用正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analy-sis,OPLS-DA)分析挖掘影响产品质量的差异性标志物.方法学验证符合中华人民共和国药典要求,13种成分在各自范围内线性关系良好(R2>0.999),平均加样回收率(n=9)在96.88%~100.1%之间(RSD<2.0%).CA结果显示16批鹅不食草聚为3类.PCA结果显示前2个主成分特征值分别为10.187和2.059,方差贡献率分别为78.361%和15.839%,表明前2个主成分代表鹅不食草94.200%信息量,对鹅不食草质量评价具有很好的代表性.FA结果显示16批鹅不食草样品主成分综合得分在-1.451~1.344,其中浙江和江苏产鹅不食草综合得分较高,排名居于前5位,湖北、湖南和广东产鹅不食草综合得分排名居中,贵州和四川产鹅不食草综合得分排名靠后.OPLS-DA结果显示短叶老鹳草素A、异绿原酸A、小堆心菊素C、槲皮素、山金车内酯C是影响鹅不食草产品质量的差异性标志物.所建立的HPLC法操作便捷,结果准确,可用于鹅不食草多指标成分定量控制;多元统计分析可用于不同产地鹅不食草的整体质量评价.

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天然产物研究与开发

天然产物研究与开发

2024年36卷9期

1573-1583页

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