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藿香正气水快速质量评价(Ⅱ)——超高效液相色谱波长切换法同时测定7个成分的含量
目的 研究藿香正气水的快速质量评价方法.方法 采用超高效液相色谱结合波长切换技术同时测定藿香正气水中橙皮苷、甘草酸铵、欧前胡素、和厚朴酚、异欧前胡素、厚朴酚、苍术素的含量.样品不经处理直接进样.采用ACQUITY UPLCBEH C18色谱柱(2.1 mm× 100 mm,1.8 μm)分离,柱温40℃.乙腈-0.1％磷酸梯度洗脱,流速0.3 mL· min-1.284 nm下检测橙皮苷,250 nm下检测甘草酸铵,300 nm下检测欧前胡素、和厚朴酚、异欧前胡素、厚朴酚,340 nm下检测苍术素.结果 7个成分在各自范围内线性关系良好.橙皮苷、甘草酸铵、欧前胡素、和厚朴酚、异欧前胡素、厚朴酚和苍术素的平均回收率分别为99.3％、99.5％、101.5％、99.3％、100.6％、99.0％和99.6％.13个厂家的28批样品甘草酸铵、欧前胡素、异欧前胡素、苍术素的含量差异较大.结论 所建方法准确、简便、快速,可为藿香正气水的全面质量控制提供参考.
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基于虚拟仪器的智能化药物多组分含量测定方法研究
本文主要是对药物多组分含量的测定.利用Labview开发工作界面以及紫外分光光度法,应用BP神经网络算法进行优化设计.通过对甲硝唑和芬布芬的含量测定及数据处理.复证实验表明,属于物理学和数学范畴的小波分析,具有许多的优良特性和广泛的应用性.
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MATLAB用于紫外分光光度法测定多组分的含量计算
目的:研究MATLAB用于紫外分光光度法测定多组分的含量计算.方法:充分利用MATLAB功能,采用了小二乘法、小大问题法、线性规划法和小二乘法曲线拟合法四种分析方法实现含量计算.结果:计算的结果和实际值相比,在99%的置信程度下不存在显著性差异.结论:经MATLAB命令实现各方法的计算是可信的、可用的,同时也是简单的、易实现的.
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HPLC法测定藏药烈香杜鹃不同部位7个黄酮类成分的含量
目的:建立HPLC法同时测定藏药烈香杜鹃中金丝桃苷、芦丁、槲皮苷、槲皮素、木犀草素、山柰酚和异鼠李素7个成分的含量,比较不同部位中该7个成分含量的差异.方法:采用Agilent Exlipse Extend C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm),以甲醇-0.05％甲酸水溶液为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL·min-1,柱温30℃,检测波长254 nm.结果:7个黄酮类成分分离良好;在相应线性范围内线性关系良好,相关系数(r)不低于0.999 0,精密度试验的RSD均小于3.0％;平均回收率为90.1％～96.1％.不同部位中金丝桃苷、芦丁、槲皮苷、槲皮素、木犀草素、山柰酚和异鼠李素的含量范围分别为0.042～5.836、0.254～1.960、0.015～0.612、0.048～1.158、0.219～1.035、0.021～0.078、0.017～0.100 mg·g-1.7个黄酮类成分的总含量,叶>嫩枝>花>老枝>根;金丝桃苷、芦丁、槲皮素和木犀草素是烈香杜鹃中含量较高的黄酮类成分,且主要集中分布于嫩枝、叶和花中.结论:该方法简便准确,可用于烈香杜鹃中黄酮类成分的含量测定和质量评价.不同部位中黄酮类成分的分布特征,为烈香杜鹃资源的合理利用提供依据.
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鹅不食草HPLC特征图谱和7个成分含量测定
目的:采用高效液相色谱法建立鹅不食草药材的特征图谱,并同时测定7个成分的含量.方法:以绿原酸、隐绿原酸、咖啡酸、芦丁、异绿原酸B、异绿原酸A和异绿原酸C为指标,采用HSS T3 C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),以乙腈(A)-0.08％三氟乙酸水溶液(B)为流动相,梯度洗脱(0～13 min,10％A→ 11％A;13～18 min,11％A→15％A;18～29 min,15％A→17％A;29～50 min,17％A),流速1.0 mL· min-1,检测波长为325 nm,柱温30℃;采用Chempattem化学计量学软件对结果进行处理分析.结果:建立鹅不食草特征图谱,标定7个特征峰,50 min内鹅不食草的主要色谱峰能够达到完全分离,对20批药材中7个成分进行含量测定.绿原酸、隐绿原酸、咖啡酸、芦丁、异绿原酸B、异绿原酸A和异绿原酸C质量浓度分别在1.021～102.1 μg·mL-1(r==0.999 9,n=6)、0.936～93.6 μg·mL-1(r=0.999 8,n=6)、0.952～95.2μg·mL-1(r=0.999 9,n=6)、0.932～93.2 μg·mL-1(r=0.999 9,n=6)、0.928～92.8 μg·mL-1(r=0.999 9,n=6)、0,964～96.4μg·mL-1(r=0.999 9,n=6)和0.927～92.7 μg·mL-1(r=0.999 8,n=6)范围内线性关系良好,方法的平均回收率(n=6)分别为98.6％(RSD=1.7％)、98.3％(RSD=1.7％)、98.0％(RSD=2.3％)、99.1％(RSD=1.6％)、99.1％(RSD=2.6％)、98.8％(RSD=1.8％)和97.4％(RSD=2.3％);20批鹅不食草中上述7个成分含量分别为0.009％～0.122％、0.005％～0.043％、0.0Q5％～0.024％、0.009％～0.094％、0.005％～0.033％、0.032％～0.263％和0.012％～0.100％.结论:所建立特征图谱专属性强,结合7个主要成分含量测定能够为鹅不食草的质量控制提供科学依据.
