【摘要】：中醫(yī)藥不僅在亞洲幾個國家中的防病和治病方面起著重要作用,而且由于其在治療慢性疾病方面的良好療效和低毒性,在世界范圍內(nèi)贏得了越來越多的聲譽。通常,大多數(shù)中藥是含有不同植物化學成分的復雜混合物,其中只有少數(shù)成分具有生物活性。而生物活性成分的含量因地理來源、氣候、栽培和收獲時的生長階段而異,從而改變其治療效果。因此,為了保證臨床應用的可靠性和重復性,對藥用植物的生物活性成分進行鑒定和測定是十分必要的。目前,中藥成分的定性和定量分析的主要方法是LC-MS。雖然其分析性能優(yōu)異,但對目標物的分析往往是費力、相對昂貴和費時的。因此,發(fā)展更簡單和更環(huán)保的方法,即不經(jīng)分離和盡量減少使用有機溶劑,具有重要意義。熒光光譜已經(jīng)被認為是非常有用的綠色方法,由于其靈敏度高、選擇性好、使用方便、儀器通用性強、分析速度快和對樣本的無損性。然而,由于天然藥物組分眾多,且大多為未知成分,分析物與潛在干擾物之間通常會發(fā)生嚴重的光譜重疊,而導致測量數(shù)據(jù)的嚴重共線性。因此我們探索應用具有二階優(yōu)勢的化學計量學算法來提高復雜樣品分析方法的選擇性。時間分辨熒光是分離熒光團的另一種有效手段,因為光譜重疊信號常常可以通過不同的熒光壽命進行分離。利用時間分辨熒光技術可以幫助開發(fā)非破壞性的方法來確定化學成分。目前,尚未見利用熒光壽命分離方法對中藥活性成分的定性鑒定的研究報道。本工作的目的是開發(fā)一種基于時間分辨熒光的中藥活性成分定性鑒定方法,以及基于激發(fā)-發(fā)射熒光(EEM)結合二階校正的快速、可靠的定量分析方法。第一章概述本章介紹了解析復雜體系分析問題的最常用的化學計量學二階校正方法,比如,二階數(shù)據(jù)分析的標準方法,即平行因子分析(PARAFAC),MCR-ALS(多元曲線分辨-交替最小二乘法),ATLD(交替三線性分解)及其變體,以及U-PLS/RBL和N-PLS/RBL(結合殘差雙線性化的展開和多維偏最小二乘法)。詳細討論了一系列應用示例,主要是針對激發(fā)-發(fā)射熒光和時間分辨發(fā)射光譜(TRES)的數(shù)據(jù)。第二章同時測定知母中光譜重疊嚴重的新芒果苷和芒果苷的幾種二階算法的比較研究本工作主要基于熒光的高靈敏度和化學計量學校正算法的高選擇性,提出了一種同時測定新芒果苷和芒果苷的更綠色環(huán)保的方法。我們首先比較了兩組化學計量學算法的分析性能,包括三線性算法PARAFAC、ATLD、SWATLD(自加權交替三線性分解)和APTLD(交替懲罰三線性分解),以及基于PLS的U-PLS/RBL和N-PLS/RBL。通過預測相對誤差(REP%)、平均回收率(Rec%)和預測均方根誤差(RMSEP)等統(tǒng)計學參數(shù)進行評價。對驗證集的預測結果表明,三線性算法對新芒果苷的預測值令人滿意,而芒果苷的預測值不能接受;而U-PLS和N-PLS對兩種分析物的預測都非常成功。因此,選擇U-和N-PLS/RBL同時測定復雜實際樣本中的新芒果苷和芒果苷,其中U-PLS/RBL算法的結果最佳。最后,本法的結果與高效液相色譜法測定的濃度進行了比較,結果令人滿意。第三章化學計量學輔助激發(fā)-發(fā)射熒光同時測定秦皮中秦皮甲素、秦皮乙素和秦皮苷基于測定EEM和二階校正數(shù)據(jù)處理,開發(fā)了一種不經(jīng)色譜分離,而直接測定秦皮樣本中光譜高度重疊的秦皮甲素、秦皮乙素和秦皮苷的新方法。測定校正樣、驗證樣和10個不同產(chǎn)地的秦皮樣的激發(fā)-發(fā)射矩陣,其發(fā)射波長在420和550nm范圍內(nèi),激發(fā)波長在300和410nm范圍內(nèi)。我們比較了二組化學計量學算法的分析性能,包括三線性算法和基于PLS的方法。評估的統(tǒng)計學參數(shù)包括解析光譜的質(zhì)量(發(fā)射和激發(fā)光譜的相關系數(shù),R_(em)和R_(ex))、預測濃度和標稱值之間的相關系數(shù)、預測相對誤差(REP%)、平均回收率(Rec%)和預測均方根誤差(RMSEP)。值得注意,作為解析算法,兩種三線性算法可以對驗證樣中的三種化合物的光譜進行正確分辨,而無需提供任何先驗信息。定量結果表明,U-PLS/RBL和N-PLS/RBL性能最優(yōu),秦皮甲素和秦皮乙素的相對預測誤差小于3.2%,秦皮苷的相對預測誤差小于5.5%。這說明使用潛在變量的算法,算法結構足夠靈活,可以克服分析物之間高度光譜相似的問題。因此,我們選擇了U-PLS/RBL法來測定更復雜的實際樣本,并通過用紫外檢測器的液相色譜法對該方法的結果進行了驗證。本實驗過程簡單,綠色環(huán)保,以及準確可靠,為中草藥活性成分的定量提供了一個有價值的方法。第四章時間分辨熒光和化學計量學輔助時間分辨發(fā)射光譜用于中藥活性成分的定性鑒別和定量分析本文提出了一種利用時間分辨(壽命)熒光定性鑒定中藥丁公藤中東莨菪內(nèi)酯和東莨菪甙的新方法。由于分析物和干擾物之間存在顯著的光譜重疊,首次提出在中藥質(zhì)量控制中使用更具選擇性的時間分辨熒光進行定性鑒定。用FLS-980熒光光譜儀(愛丁堡)記錄時間分辨熒光。熒光壽命和時間分辨發(fā)射光譜的測量采用標準的時間相關單光子計數(shù)法。通過愛丁堡提供的FLS-980解卷積軟件,將熒光強度衰減曲線擬合為一到四個指數(shù)衰減。擬合的可靠性通過卡方值(χ~2)和殘差分布進行檢驗。實驗結果表明,兩種純分析物的所有熒光衰減曲線數(shù)據(jù)均符合單指數(shù)衰減,東莨菪內(nèi)酯的熒光壽命為4.91±0.03 ns,而東莨菪甙的熒光壽命為2.14±0.03 ns。分析物的熒光壽命不依賴于發(fā)射波長和樣品濃度。對測定的丁公藤提取液的時間分辨熒光衰減曲線(358.2 nm脈沖光激發(fā),在430 nm記錄熒光強度衰減曲線,因為430 nm處兩者都能發(fā)光)進行指數(shù)擬合處理。用單指數(shù)擬合熒光衰減曲線的χ~2值為9.55,用雙指數(shù)擬合的χ~2值為1.22,而三指數(shù)擬合的χ~2值為1.19。我們確定采用兩個壽命的指數(shù)衰減的擬合結果,因為此時的殘差已經(jīng)呈現(xiàn)出了均勻的分布。用兩個指數(shù)衰減擬合函數(shù)求解的兩個壽命值分別為4.88±0.04 ns和2.17±0.04 ns,這些數(shù)值與丁公藤中的活性成分東莨菪內(nèi)酯和東莨菪甙的實際壽命值吻合較好,表明成功實現(xiàn)了中藥化學成分的定性鑒別。當使用三組分擬合時,除了兩種分析物之外,中藥基體中還存在另一種壽命較長的組分,約為9.1±2.6 ns(但信號較低,強度占總強度約為2%),這導致χ~2值略有下降。還采用時間分辨發(fā)射光譜TRES并結合二階校正方法解析,成功實現(xiàn)了含有丁公藤等中草藥的馮了性藥酒和風痛藥酒中東莨菪內(nèi)酯的定量分析。本法的濃度預測結果與高效液相色譜的結果沒有顯著差異。因此,本文提出的利用時間分辨熒光進行中藥活性成分的定性分析,及TRES結合二階校正進行中藥復雜體系的定量分析的方法,為中藥色譜法提供了合適的替代方法。
【學位授予單位】：河北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：O657.3;R284.1
【圖文】：

嗉崩幢澩鎩２煌?“階”和“維”的分析化學數(shù)據(jù)類型如圖1.1 所示[10-12]。具體地，對于單個樣本的測量數(shù)據(jù)，標量是零階數(shù)據(jù)，向量是一階數(shù)據(jù)，矩陣是二階數(shù)據(jù)，而立方陣是三階數(shù)據(jù)。例如測定單個波長的吸光度或離子選擇性電極的響應值就是零階數(shù)據(jù)。若測定一個樣本的矢量型數(shù)據(jù)，例如紫外-可見吸收光譜、熒光光譜、傅里葉變換紅外光譜則屬于一階數(shù)據(jù)。而測定的單個樣品的響應矩陣則是二階數(shù)據(jù)，比如用帶有二極管陣列檢測的高效液相色譜(HPLC-DAD)、帶質(zhì)譜檢測的氣相色譜(GC-MS)和激發(fā)發(fā)射熒光光譜儀就產(chǎn)生典型的二階分析數(shù)據(jù)。另一方面，對于一組樣本的測定數(shù)據(jù)，在樣本方向上可以構造具有附加維度的陣列，稱之為不同維的數(shù)據(jù)。例如，可以將多個樣本的單個測量值組合形成一個矢量，也可以將一階數(shù)據(jù)彼此相鄰放置而形成矩陣等等，則它們分別被稱為一維、二維和三維數(shù)據(jù)等。圖 1.1 分析數(shù)據(jù)結構的“階

EEMaEmExET 為組分的濃度，Em 為發(fā)射光譜列向量，ExT為激發(fā)光譜行向量，個含有 N 個組分的樣本，如果每個成分的響應都可以用等式(1.1沒有相互作用（即一個成分的存在不會改變其它成分的響應），M 可以寫成下式： 1 NTn n nnEEM a Em Ex E n、Emn、TnEx 分別為第 n 個組分的濃度、發(fā)射光譜列向量和激發(fā)聲。定一系列不同含量的同類樣本，并將所有的測量矩陣堆疊為三維 1.2 所示：

雙線性的概念就擴展成為三線性，即三維立方陣可以分解為三線 1 Nn n nnX a Em Ex E 表示 Kronecker 積，立方陣 X 中的第 i 個水平切片是第 i 個樣K)。在文獻中，(1.3)式一般表達為如下：XENnnnn 1a bc 表示一個包含兩個組分體系的三線性數(shù)據(jù)結構。

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本文編號：2779484