分析瓜蒌子变质过程中油脂类成分的变化,筛选差异标志物,为瓜蒌子的质量控制和临床合理使用提供科学依据。采用加速实验加快瓜蒌子变质进程,利用气相色谱质谱联用(GC-MS)技术鉴定瓜蒌子中油脂类化学成分,通过NIST17谱库、化合物精确相...分析瓜蒌子变质过程中油脂类成分的变化,筛选差异标志物,为瓜蒌子的质量控制和临床合理使用提供科学依据。采用加速实验加快瓜蒌子变质进程,利用气相色谱质谱联用(GC-MS)技术鉴定瓜蒌子中油脂类化学成分,通过NIST17谱库、化合物精确相对分子质量及文献进行化合物解析,并结合聚类分析(Cluster analysis,CA)、主成分分析(Principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘判别分析(Orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)对色谱峰进行综合处理和分析。研究结果显示:基于GC-MS技术共鉴定出新鲜瓜蒌子中22个化合物,随着加速实验天数增加,瓜蒌子在变质过程中新鉴定出5个化合物。利用OPLS-DA模型中VIP分析,发现瓜蒌子变质过程中6个色谱峰的VIP(Variable importance in the projection)均大于1.0,分别为α-桐酸、α-亚麻酸、油酸、亚油酸、棕榈酸和瓜蒌酸,其可作为瓜蒌子变质过程中差异标志物。通过GC-MS技术总结瓜蒌子脂肪酸在变质过程中的变化规律,利用化学模式识别筛选出6个差异标志物,研究结果可为瓜蒌子饮片及其中药制剂的质量控制奠定基础。展开更多
文摘分析瓜蒌子变质过程中油脂类成分的变化,筛选差异标志物,为瓜蒌子的质量控制和临床合理使用提供科学依据。采用加速实验加快瓜蒌子变质进程,利用气相色谱质谱联用(GC-MS)技术鉴定瓜蒌子中油脂类化学成分,通过NIST17谱库、化合物精确相对分子质量及文献进行化合物解析,并结合聚类分析(Cluster analysis,CA)、主成分分析(Principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘判别分析(Orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)对色谱峰进行综合处理和分析。研究结果显示:基于GC-MS技术共鉴定出新鲜瓜蒌子中22个化合物,随着加速实验天数增加,瓜蒌子在变质过程中新鉴定出5个化合物。利用OPLS-DA模型中VIP分析,发现瓜蒌子变质过程中6个色谱峰的VIP(Variable importance in the projection)均大于1.0,分别为α-桐酸、α-亚麻酸、油酸、亚油酸、棕榈酸和瓜蒌酸,其可作为瓜蒌子变质过程中差异标志物。通过GC-MS技术总结瓜蒌子脂肪酸在变质过程中的变化规律,利用化学模式识别筛选出6个差异标志物,研究结果可为瓜蒌子饮片及其中药制剂的质量控制奠定基础。
