目的建立一種超高效液相色譜（UHPLC-UV）波長(zhǎng)切換法同時(shí)測(cè)定風(fēng)寒感冒顆粒中D-苦杏仁苷、葛根素、橙皮苷等14種化學(xué)成分的含量,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)分析不同來源樣品的質(zhì)量差異。方法色譜柱為AgilentPoroshell120EC-C₁₈（150 mm×2.1 mm,2.7μm）,以乙腈-0.1%磷酸水溶液為流動(dòng)相梯度洗脫,切換波長(zhǎng)（210、254、310 nm）對(duì)5家生產(chǎn)企業(yè)68批樣品中14種化學(xué)成分含量進(jìn)行測(cè)定;并使用雷達(dá)圖分析、相似度評(píng)價(jià)、熱圖聚類分析和主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果 68批樣品中各成分質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為D-苦杏仁苷0.063～3.885 mg/g、3′-羥基葛根素0.012～1.540 mg/g、葛根素0.036～4.017 mg/g、3′-甲氧基葛根素0.016～1.837 mg/g、葛根素-6″-O-木糖苷0.004～0.449 mg/g、芹糖葛根素苷0.021～2.076mg/g、大豆苷0.010～1.527 mg/g、升麻素苷0.007～0.471 mg/g、5-O-甲基維斯阿米醇苷0.062～1.029 mg/g、橙皮苷0.210～... 

【文章來源】：中草藥. 2020,51(14)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

混合對(duì)照品溶液(A)和S1供試品溶液(B)的典型的UHPLC-UV圖

為了更直觀地反映各生產(chǎn)企業(yè)樣品中化學(xué)成分的含量分布情況，繪制了14種化學(xué)成分的平均含量分布情況雷達(dá)圖。由于不同化學(xué)成分的含量差異較大，將5個(gè)生產(chǎn)企業(yè)樣品中14種化學(xué)成分含量平均值分別進(jìn)行加和，再以各生產(chǎn)企業(yè)每種化學(xué)成分的含量平均值與相應(yīng)總和比較，得到比值，用比值繪制雷達(dá)圖，結(jié)果見圖2。結(jié)果顯示，各化學(xué)成分含量比值的落點(diǎn)幾乎沒有重合，而且落點(diǎn)分布廣，表明同一化學(xué)成分在不同企業(yè)樣品中的差異較大。企業(yè)A的整體輪廓較大，說明該企業(yè)樣品中14種化學(xué)成分含量均較高，提示質(zhì)量可能較好；而企業(yè)E的整體輪廓明顯小于其他企業(yè)，說明該企業(yè)樣品中14種化學(xué)成分含量均偏低，提示從多組分化學(xué)含量高低的角度來評(píng)價(jià)該企業(yè)樣品質(zhì)量可能不佳。以D-苦杏仁苷為例，D-苦杏仁苷為苦杏仁中平喘止咳的主要活性成分[5]，企業(yè)A樣品中的平均含量是企業(yè)E樣品中平均含量的28.5倍（3.591 mg/g vs 0.126mg/g），且5個(gè)不同生產(chǎn)企業(yè)樣品中D-苦杏仁苷的含量差異較大，這是值得關(guān)注的。2.5 化學(xué)計(jì)量學(xué)統(tǒng)計(jì)分析

為了更直觀地展示不同企業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)寒感冒顆粒的多組分化學(xué)差異性，以測(cè)得的68批次樣品中14種化學(xué)成分的含量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用Hem I-1.0軟件以歐氏距離、遠(yuǎn)鄰法進(jìn)行熱圖聚類分析，結(jié)果見圖4。其中橫向聚類樣品，縱向聚類成分含量，熱圖顏色條帶的變化體現(xiàn)各成分的含量高低。熱圖分析結(jié)果顯示不同生產(chǎn)企業(yè)中14種化學(xué)成分的含量差異較大。其中生產(chǎn)企業(yè)A各成分條帶顏色偏暖，表明其所含各成分含量均較高，其產(chǎn)品質(zhì)量較好；而生產(chǎn)企業(yè)E各成分條帶顏色均偏冷，表明其所含各成分含量均較低，其產(chǎn)品質(zhì)量較差，與雷達(dá)圖分析結(jié)果一致。不同生產(chǎn)企業(yè)聚類分析結(jié)果顯示68批次樣品總體聚類區(qū)分較明顯，各企業(yè)樣品各自聚為一類，表明同一生產(chǎn)企業(yè)的樣品質(zhì)量一致性較好而不同生產(chǎn)企業(yè)的樣品間的質(zhì)量一致性較差。成分聚類結(jié)果顯示C3、C10聚為一類，C1單獨(dú)聚為一類，其他成分聚為一類，表明C1(D-苦杏仁苷）、C3（葛根素）、C10（橙皮苷）為區(qū)分各樣品的主要成分。2.5.3 主成分分析（principal component analysis,PCA)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3625112