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原文传递一种基于高效液相指纹图谱信息建立评价中药化橘红质量的模式识别方法

专利名称：	一种基于高效液相指纹图谱信息建立评价中药化橘红质量的模式识别方法
摘要：	本发明提供一种基于高效液相指纹图谱信息建立评价中药化橘红质量的模式识别方法，所述方法包括以下步骤：收集基源信息准确的中药化橘红样品，包括中药材或饮片，采集样品的HPLC指纹图谱，获取样品的整体化学信息；以获取的共有峰为基础数据，对化橘红样品进行数据归一化处理，利用多元聚类分析和/或因子分析对化橘红样品的归一化数据进行分析，筛选出用于建立判别函数的样品数据；采用逐步判别分析方法，对筛选出的样品数据提取出特征变量，建立判别函数，利用建立的判别函数对化橘红样品进行判别，完成对化橘红样品质量的模式识别。本发明可有效用于解决中药化橘红易混淆品种的鉴别、合格品的等级评价、寻找中药化橘红代用品。
专利类型：	发明专利
申请人：	深圳市药品检验研究院(深圳市医疗器械检测中心)
发明人：	王铁杰;江坤;王丽君;鲁艺;王珏;殷果;王淑红;王平
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T23:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T07:00:00+0805
申请号：	CN201911340612.4
公开号：	CN110967428A
代理机构：	北京品源专利代理有限公司
代理人：	巩克栋
分类号：	G01N30/02;G01N30/86;G01N30/74;G01N30/34;G;G01;G01N;G01N30;G01N30/02;G01N30/86;G01N30/74;G01N30/34
申请人地址：	518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新中二道28号
主权项：	1.一种基于高效液相指纹图谱信息建立评价中药化橘红质量的模式识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： (1)收集基源信息准确的中药化橘红样品，包括中药材和饮片，采集样品的HPLC指纹图谱，获取样品的整体化学信息； (2)以步骤(1)的共有峰为基础数据，对化橘红样品进行数据归一化处理，利用多元聚类分析和/或因子分析对化橘红样品的归一化数据进行分析，筛选出用于建立判别函数的样品数据； (3)采用逐步判别分析方法，对步骤(2)筛选出的样品数据提取出特征变量x7、x8、x20、x21，利用提取出的特征变量建立如下判别函数： F＝0.926x7+0.606x8-0.549x20+0.873x21； (4)利用步骤(3)建立的判别函数对化橘红样品进行判别，完成对化橘红样品质量的模式识别。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)所述采集化橘红样品的HPLC指纹图谱时，选择C18色谱柱，以320nm为检测波长，以甲醇-0.5％冰醋酸为流动相，采用二元梯度洗脱系统，溶剂A甲醇—溶剂B 0.5％冰醋酸，流速1.0mL·min-1，柱温30℃，进样量20μL。 3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述数据归一化处理采用中心归一化方法进行。 4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述聚类分析采用SPSS 17.0统计分析软件进行。 5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述聚类分析采用ward法作为样品的聚类方法，采用欧氏距离作为距离测度。 6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述因子分析采用SPSS 17.0统计分析软件进行，得出对应因子，根据相关矩阵和因子得分计算出变量系数，以变量系数为中心做图，得到数据分布情况；优选地，步骤(2)所述利用多元聚类分析和/或因子分析对化橘红样品的归一化数据进行分析时，包括剔除离群点样品。 7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，步骤(3)所述逐步判别分析方法，利用SPSS 17.0统计分析软件，用Wilks'Lambda作为评价指标，采用相同概率在0.05以内选择为主要峰，保留该峰，相同概率大于0.1以上为无差异峰，剔除该峰，以提取出特征变量。 8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，步骤(3)建立的判别函数，F＞0时，表示样品为第一类毛橘红；F＜0时，表示样品为第二类光橘红。 9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，利用已知类别的化橘红样品对步骤(3)建立的判别函数进行验证，以验证判别函数的判别准确性。 10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： (1)选择C18色谱柱，以320nm为检测波长，以甲醇-0.5％冰醋酸为流动相，采用二元梯度洗脱系统，溶剂A甲醇—溶剂B 0.5％冰醋酸，流速1.0mL·min-1，柱温30℃，进样量20μL，采集化橘红样品的HPLC指纹图谱，获取化橘红样品的整体化学信息； (2)以步骤(1)的共有峰为基础数据，采用中心归一化方法对化橘红样品进行数据归一化处理，利用多元聚类分析和/或因子分析对化橘红样品的归一化数据进行分析，筛选出用于建立判别函数的样品数据； (3)采用逐步判别分析方法，对步骤(2)筛选出的样品数据提取出特征变量x7、x8、x20、x21，利用提取出的特征变量建立如下判别函数： F＝0.926x7+0.606x8-0.549x20+0.873x21； F＞0时，表示样品为第一类毛橘红；F＜0时，表示样品为第二类光橘红。 (4)利用已知类别的化橘红样品对步骤(3)建立的判别函数进行进一步验证，以验证判别函数的判别准确性；利用步骤(3)建立的判别函数对待测化橘红样品进行判别，完成对中药化橘红质量的模式识别。
所属类别：	发明专利