摘要目的 建立一种基于指纹图谱和智能预测分析技术的益母草质量控制方法,旨在解决益母草药材在质量控制中存在的品种混淆、成本高昂、指标成分单一及无法控制未知成分等问题.方法 采用高效液相色谱技术,通过指纹图谱相似度软件比对10 批次益母草药材与对照药材共有峰,以确定特征峰.以金丝桃苷为参照,通过对比供试品与对照药材特征峰相对保留时间(±10%范围内)判定真伪,作为定性标准;以 10批次益母草及其对照药材的13个特征峰峰面积构成的数据矩阵为数据集,通过智能预测分析技术辅助构建益母草智能相似度评价体系,判断益母草药材的优劣,作为定量标准,实现供试品药材的量化分级.同时通过主成分分析(PCA)与正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA),并结合 5 批次样本进一步验证构建的益母草智能相似度评价体系在益母草药材质量控制中的科学性与准确性.结果 建立了一种基于智能预测分析技术的益母草质量控制方法,确定了 13 个特征峰,以金丝桃苷(相对保留时间 1.000)为参照峰,其余 12 个特征峰相对保留时间分别为:1 号 0.168±0.017、2 号0.180±0.018、3号0.377±0.038、4号0.536±0.054、5号0.679±0.068、6号0.859±0.086、8号1.070±0.107、9号1.184±0.118、10号1.246±0.125、11号1.257±0.127、12号1.360±0.136、13 号 1.438±0.144.仅依靠金丝桃苷一种对照品,对比相对保留时间并输入13 个特征峰的峰面积,即可清晰、快速地判断益母草药材的真伪优劣.结论 本方法具有科学性和准确性,可实现对益母草药材"真伪鉴别-优劣量化-整体质量把控"的一体化评价,为益母草药材质量控制提供新方案,也为其他中药多成分、整体性质量控制体系的构建提供参考.