基于H-NMR和主成分分析法分类鉴别秦艽药材

杨凤仙; 陈炼红; 李荣娇; Brian D. McGarvey; 王晓玲

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.2015160036

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基于H-NMR和主成分分析法分类鉴别秦艽药材

化学与分析 | 更新时间：2024-01-04

- 基于H-NMR和主成分分析法分类鉴别秦艽药材
- Metabolomic Classification for Species of Gentianae Macrophyllae Radix by H-NMR and Principal Component Analysis
- 中国实验方剂学杂志 2015年21卷第16期页码：36-39
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  四川省科技厅重点科技自筹项目(2013SZZ028);西南民族大学2014年研究生创新型科研项目(CX2014SZ55)
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.2015160036
  中图分类号： R282.5
- 纸质出版日期：2015
- 稿件说明：
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杨凤仙, 陈炼红, 李荣娇, 等. 基于H-NMR和主成分分析法分类鉴别秦艽药材[J]. 中国实验方剂学杂志, 2015,21(16):36-39.

YANG Feng-xian, CHEN Lian-hong, LI Rong-jiao, et al. Metabolomic Classification for Species of Gentianae Macrophyllae Radix by H-NMR and Principal Component Analysis[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2015, 21(16): 36-39.
杨凤仙, 陈炼红, 李荣娇, 等. 基于H-NMR和主成分分析法分类鉴别秦艽药材[J]. 中国实验方剂学杂志, 2015,21(16):36-39. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.2015160036.

YANG Feng-xian, CHEN Lian-hong, LI Rong-jiao, et al. Metabolomic Classification for Species of Gentianae Macrophyllae Radix by H-NMR and Principal Component Analysis[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2015, 21(16): 36-39. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.2015160036.

摘要

目的: 以多基原药材秦艽为研究对象

应用核磁共振氢谱(1H-NMR)和主成分分析方法(PCA)鉴别不同来源秦艽药材。方法: 将5种不同秦艽药材在相同条件下进行溶剂提取

采用核磁共振波谱仪进行检测

图谱进行数据处理、聚类分析和PCA。结果: 通过聚类分析可很好地区分5种秦艽药材;在PCA中提取了6个主成分

累计贡献率达98.9%

前2个主成分累积贡献率达76.9%

能解释原变量信息的76.9%

在以主成分1和主成分2为横纵坐标的得分散点图上实现了不同基原秦艽药材的区分。结论: 1H-NMR结合PCA是一种有效的药材资源鉴别研究方法

能全面反映不同基原药材的全成分且前处理方便

可作为分类鉴别不同来源药材的手段之一。

Abstract

Objective: To develop methodology for significant discrimination of different groups of Gentianae Macrophyllae Radix based on 1H-NMR analysis combined with principal component analysis (PCA). Method: Five groups of Gentianae Macrophyllae Radix were extracted by the same method

1H-NMR spectra were obtained using a 400 MHz NMR spectrometer.Then data were analyzed by hierarchical cluster analysis and PCA. Result: Different groups of Gentianae Macrophyllae Radix could be discriminated by hierarchical cluster analysis.Furthermore

6 principal components were extracted in PCA

their cumulative contribution rate was 98.9%

and loading plot of PC1 and PC2 explained 76.9% of the original variance. Conclusion: 1H-NMR combined with PCA is an effective method for discrimination of Chinese medicines

its pre-treatment is convenient

therefore it can be used as a valuable means for discrimination of different groups of herbal medicines.

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