Rýchle stanovenie saponínov v medovom smaženom spracovaní Rhizoma Cimicifugae pomocou blízkej infračervenej difúznej reflexnej spektroskopie

Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

Lun Wu 1,†, Yang Su 2,†, Haoran Yu 1, Xiuhui Qian 1, Xueting Zhang 1, Qiuhong Wang 3,*, Haixue Kuang 2,* a Genhong Cheng 4

Abstrakt:Cieľ: Prvýkrát bol vytvorený model blízkej infračervenej difúznej reflexnej spektroskopie (NIR-DRS) na stanovenie obsahu Shengmaxinside I v medovom smaženom spracovaní Rhizoma Cimicifuga. Metódy: Obsah Shengmaxinside I bol stanovený pomocou vysokoúčinnej kvapalinovej chromatografie (HPLC) a údaje o spracovaní vzoriek Rhizoma Cimicifugae z rôznych šarží rôzneho pôvodu pomocou NIR-DRS zozbieral TQ Analyst 8.{{7 }}. Analýza parciálnych najmenších štvorcov (PLS) sa použila na vytvorenie kvantitatívneho modelu v blízkej infračervenej oblasti. Výsledky: Koeficient determinácie R- bol {{10}},9878. Priemerná stredná štvorcová chyba krížového overenia (RMSECV) bola 0 0,0193 percent, čo potvrdzuje model pomocou sady overení. Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) bola 0,1064 percenta. Pomer štandardnej odchýlky pre vzorky na validáciu k štandardnej chybe predikcie (RPD) bol 5,5130. Záver: Táto metóda je pohodlná a účinná a experimentálne stanovený model má dobrú predikčnú schopnosť a možno ho použiť na rýchle stanovenie obsahu Shengmaxinside I pri spracovaní Rhizoma Cimicifuga vyprážaným medom.

Kľúčové slová:Rhizoma Cimicifugae;spracovanie vyprážaným medom;blízka infračervená spektroskopia; kvantitatívny model

1. Úvod

Rhizoma Cimicifugae pochádza predovšetkým z Cimicifuga heracleifolia Kom., Cimicifuga dahurica (Tiurcz.)Maxim. alebo Cimicifuga foetida L.[1]. Je to druh chladnej a dekonštruktívnej drogy bežne používanej v čínskej tradičnej medicíne. Prvýkrát bol zaznamenaný v „bylinnej klasike Sheng Nonga“ a objavil sa ako liek „najlepšej kvality“. Pôsobí na odstránenie vyrážok, tepla, detoxikáciu a pozdvihnutie jangu [1]. Cimicifuga je vhodná na pestovanie v horách, lesoch a pri cestách v nadmorskej výške asi 2000 m nad morom a ich hlavné oblasti produkcie sú v troch severovýchodných provinciách Číny [2l. Cimicifuga Simplex Wormsk je trváca bylina vhodná na pestovanie v teplom, vlhkom podnebí a mierne kyslom humuse. Pri pestovaní Cimicifugae je potrebné zabrániť suchu pôdy.

AKTEOZIDOVÉ DOPLNKY CISTANCHEHAVEMNOHÉ ÚČINKY

Okrem toho sa sadenice Cimicifugae obávajú silného svetla, ale jeho obdobie kvitnutia vyžaduje dostatok slnečného svetla [3].

Doteraz sa uvádza, že Cimicifugae obsahuje najmä triterpenoidy, triterpénové saponíny, fenylpropanoidy [4], chromón, prchavé oleje a ďalšie zlúčeniny [5]. Jednou zo zlúčenín triterpénových saponínov je Shengmaxinside I'm, ktorý má antipyretické a analgetické účinky [4. Okrem toho podľa nedávnych štúdií majú saponíny z Cimicifugae aj protinádorové, protizápalové, antivírusové, hepatoprotektívne, anti-nukleozidové transportné, antiosteoporózne a antioxidačné účinky [6].

Podľa potrieb klinického lekárskeho ošetrenia musia byť tradičné čínske lieky pred použitím spracované, aby sa zlepšil liečebný účinok a rozšíril sa rozsah použitia. Praktici čínskej medicíny navyše veria, že med je sladký a chutný, vyživuje pľúca a uľahčuje vyprázdňovanie. Po spracovaní s medom môžu mať čínske lieky vylepšené účinky na doplnenie Qi sleziny, zvlhčenie pľúc a zmiernenie kašľa a môžu zlepšiť chuť bylín [7]. V klinických aplikáciách sa Rhizoma Cimicifuga často spracováva s medom, aby sa zlepšili jeho vlastnosti, vďaka čomu je vhodnejší na liečbu prolapsu konečníka, prolapsu maternice a iných stavov.

Zatiaľ však stále neexistuje dokonalá metóda na vyhodnotenie účinných látok Rhizoma Cimicifuga, ktoré boli vyprážané s medom. Tradičnou metódou stanovenia obsahu Shengmaxinside I je vysokoúčinná kvapalinová chromatografia (HPLC) alebo ultra vysokoúčinná kvapalinová chromatografia s kvadrupólovou hmotnostnou spektrometriou s časom letu [8]. Predchádzajúci proces extrakcie je však ťažkopádny a trvá dlho [9], čo nespĺňa požiadavky na rýchlu analýzu veľkého množstva liečivých materiálov.

V posledných rokoch má blízka infračervená difúzna reflexná spektroskopia široké uplatnenie v mnohých oblastiach. Má výhody jednoduchého a pohodlného používania, poskytuje rýchlu analýzu a nespôsobuje žiadne poškodenie vzoriek, čo je ekologická, rýchla a pohodlná technológia neinvazívnej analýzy [10]. Používa sa napríklad na rýchle meranie obsahu vlhkosti kávových zŕn [11], na meranie obsahu ťažkých kovov v pôde [12] a na stanovenie kontaminantov medi a zinku v Ludwigia prostrata Roxb atď. [13]. Ba čo viac, zaznamenala rýchly rozvoj aj v analýze tradičnej čínskej medicíny, napríklad touto technikou možno súčasne merať šesť účinných látok Cistanche deserticola [14]. Technika komplexne odráža celkové informácie o liečivých bylinách a uľahčuje makro-zhlukovú analýzu [15]. Uvádza sa, že saponíny možno detegovať spektroskopiou v blízkej infračervenej difúznej odrazivosti, vrátane ginsenozidov [16, notoginsenozidov [17] atď. Na analýzu materiálu v Cimicifuga je možné použiť NIR spektroskopiu. Ako sa uvádza, NIR-DRS dokáže určiť polyfenoly a triterpénové glykozidy [18].

V predchádzajúcich štúdiách sme úspešne vytvorili model na stanovenie kyseliny ferulovej v Rhizoma Cimicifugae pomocou blízkej infračervenej spektroskopie [19]. Účelom tejto štúdie bolo rýchle použitie techniky blízkej infračervenej spektroskopie na meranie obsahu isferitu v Cimicifuge. Veľký praktický význam má detekcia obsahu saponínov pomocou blízkej infračervenej spektroskopie.

2. Materiály a metódy

2.1. Materiály

Antaris II Fourier Transform Near-Infrared Spectrometer (Thermo Scientific, Inc., Waltham, MA, USA); Agilent 1200 HPLC (Agilent Technologies, Inc., Palo Alto, CA, USA); 1260 Infinity Evaporation Detector (Agilent Technologies, Inc., Palo Alto, CA, USA) Pracovná stanica G2070BA; Použil sa rotačný odparovač N-1100 (EYELA Shanghai Ai Lang Instrument Co., Shanghai, Ltd., Shanghai, Čína). Acetonitril a kyselina mravčia akosti pre HPLC boli zakúpené od Fisher Chemicals (Fisher Scientific, Waltham, MA, USA). Všetky ostatné činidlá boli analytickej čistoty.

Cimicifuga boli zakúpené z rôznych šarží z rôznych výrobných oblastí v Číne. Celkovo bolo vyrobených 150 šarží v Anhui Bozhou, Datong Shanxi, Gansu, Yunnan, Shanxi, Sichuan, Henan, Severovýchod a na ďalších miestach uvedených v tabuľke 1.

Štandardný produkt Shengmaxinside I(16,17-didehydro-24SO-acetylhydroshengmanol-3-O- -D-galaktopyranozid) bol pripravený v laboratóriu a jeho čistota dosiahla 95 percent. Štruktúra je znázornená na obrázku 1. 'H-NMR ukazuje, že cyklopropánová matrica signalizuje 5H0.16（1H,d, J=3.8Hz）a H 0.59( 1H,d,/=3.8 Hz) a metylénový protónový signál je možné vidieť v oblasti vysokého poľa. J=6.8 Hz, 6 metylových protónových signálov, 4 oxo-metylové protónové signály 1 signál z acetylovej matrice a 1 protónový signál na cukrovom konci, čo naznačuje, že kostrou je 9,19-cyklopentán triterpenoidný saponín. 13C-NMR ukazuje, že z uhlíkových signálov bc 121,4 a 151.0 sa dvojitá väzba nachádza v polohe C-16 a 17, to znamená, že Dring z 25 je dehydratovaný na C{ {41}} a C-17 pozície na vytvorenie dvojitej väzby, čo je kruh typu hydroshengmanol triterpénových saponínov z ananásu.

2.2. Stanovenie Shengmaxinside I pomocou HPLC

2.2.1. Chromatografické podmienky

C18 kolóna kromasil (200 mm × 4,6 mm, 5 um), teplota kolóny 25 stupňov. Mobilná fáza: gradientová elúcia acetonitrilu (A) a 0,1 % vodnej kyseliny mravčej (B) (0 až 5 minút, 95 percent B; 5 až 20 minút, 95 percent až 60 percent B; 20 až 36 minút, 60 až 45 percent B; 36 až 41 minút, 45 percent B; 41 až 45 minút, 45 až 0 percent B), prietok: 1,0 ml·min-1, detekcia pomocou odparovacieho detektora rozptylu svetla, teplota driftovej trubice 80 stupňov, tlak nosiča 3,50 bar a počet teoretických poschodí nie je menší ako 5000.

2.2.2. Metódy stanovenia

20 ul roztoku Shengmaxinside I sa vstreklo do HPLC počas 45 minút. Skúšobný roztok sa spracoval rovnakým spôsobom.

2.2.3. Príprava referenčného roztoku

Vzorka 1,53 mg Shengmaxinside I sa rozpustila v 10 ml 70 percentného etanolového roztoku, čím sa získal štandardný roztok.

2.2.4. Príprava testovacieho roztoku

Rhizoma Cimicifugae sme presne odvážili 1.{1}} g do banky s guľatým dnom. Potom, čo sme pridali 4 0 ml 70 percentných etanolových roztokov, zahriali, refluxovali a extrahovali 2 hodiny a potom sa prefiltrovali. Potom sme znova pridali 70 % roztok etanolu 40 ml a vyššie uvedenú operáciu sme zopakovali dvakrát. Roztoky sa spojili a potom sa odparili. Výsledná zrazenina sa rozpustila v 50 ml 70 % etanolu a prefiltrovala sa cez 0,22 um mikroporéznu membránu, čím sa získal testovaný roztok.

2.2.5. Skúmanie lineárnych vzťahov

Presne sme absorbovali 4.0,6.0,8.0,10.0,12.{11}} a 14. Injektovalo sa 0 μl štandardného roztoku ShengmaxinsideI do 20 μl vzorky a plocha píku (Y) sa vyniesla proti koncentrácii referenčného roztoku (X). Štandardná krivka Shengmaxinside I bola získaná ako y=1.5609x plus 5,1509 (r=0.999), čo ukazuje dobrý lineárny vzťah medzi koncentráciou a plochou piku v rozsahu 0,0306 mg až 0,1071 mg.

2.2.6. Presný experiment

Dvadsať ul referenčného roztoku sa presne odpipetovalo a kontinuálne sa vstrekovalo 5-krát podľa vyššie uvedených chromatografických podmienok. Hodnota RSD Shengmaxinside I bola 0,91 percent, vypočítaná z plochy píku, čo naznačuje, že presnosť prístroja bola dobrá.

2.2.7. Experiment stability

Pre rovnaký testovací roztok boli plochy píkov merané po 0, 4, 8, 12 a 24 hodinách, v uvedenom poradí, podľa vyššie uvedených chromatografických podmienok a RSD bola 1,79 percenta, čo naznačuje, že testovací roztok bol stabilný do 24 hodín.

2.2.8. Opakujúci sa experiment

5 vzoriek z tej istej šarže sa presne odvážilo a pripravilo podľa metódy testovacieho roztoku. Podľa vyššie uvedených chromatografických podmienok bol priemerný obsah stanovený ako 0,425 percent a RSD bolo 0,89 percent, čo naznačuje, že metóda má dobrú opakovateľnosť.

2.2.9. Experiment obnovy vzorky

Presne sme absorbovali roztok vzorky a pridali sme štandardný roztok gradientov vysokej, strednej a nízkej koncentrácie Shengmaxinside I a potom sme infikovali 20 ul každej vzorky, aby sme určili výťažnosť zodpovedajúcich zložiek podľa vyššie uvedených chromatografických podmienok. Priemerná miera návratnosti bola 99,14 percenta a RSD 1,75 percenta.

2.3. Spektrálna akvizícia

Rozsah skenovacieho spektra bol 12,000-4000 cm-1 s pomerom rozlíšenia 0,5 cm-1. Dva gramy liečivého prášku sa umiestnili do kremennej vzorkovnice. Každá dávka zo 150 dávok bola znovu naplnená a skenovaná 3-krát. Potom sa vzal priemer. Detegované spektrá boli superponované (celkovo 150), ako je znázornené na obrázku 2.

2.4. Index hodnotenia modelu v blízkej infračervenej oblasti a stanovenie metód modelovania


When establishing a quantitative analysis model of NIR-DRS analysis, TQ Analyst 8.0 data processing software is used. Multi-linear regression (MLR), Step-wise Multi-linear regression (SMLR), Principal component regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), and other methods can help establish the model. In the past, MLR was used for correction data. However, PCR and PLS have been widely used because the new generation of NIR spectrometers can collect spectra in all NIR bands. For the determination of complex sample systems, both PCR and PLS can be applied. Compared with MLR, PCR is slower and the understanding of the model is less intuitive. The most important thing is that it can identify the main factors that affect the system and can solve the problems of colinearity and the number of variables in the linear regression analysis. Relative to the former, PLS establishes a more robust model with the widest range of applications, and the resulting eigenvectors are directly related to sample properties [20]. Therefore, PLS was determined as an analytical method after a comprehensive comparison.
While establishing a quantitative analysis model, the performance of the model has to be evaluated. In the NIR-DRS analysis, there are two inspection indicators that are commonly used for quantitative analysis of model results. One is the Cross-Validation Root Mean Square Error(RMSECV), and the other is the determination coefficient (R>). Čím je R-hodnota bližšie k 1, tým lepšia je korelácia medzi predpovedanou hodnotou modelu a nameranou hodnotou vzorky; a čím menšie je RMSECV, tým stabilnejší je výkon modelu a tým vyššia je presnosť [21]. Verifikačné vzorky sa používajú na overenie kvantitatívneho modelu NIR-DRS tým, že sa ako index inšpekcie vezmú Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP). RPD je pomer štandardnej odchýlky pre vzorky na validáciu k štandardnej chybe predikcie, ktorá je tiež indexom inšpekcie.

2.5. Rozdelenie opravných súprav a overovacích súprav

Stopäťdesiat spektier bolo získaných pomocou Antaris I Fourier Transform Near-Infrared Spectrometer. Okrem toho softvér na spracovanie údajov TQ Analyst 8.0 náhodne vybral 120 reprezentatívnych spektier ako kalibračné sady a 30 ako validačné sady. Rozsah obsahu sady korekcií je 0,12 percent -0,52 percent (w/w) a rozsah obsahu sady validácie je 0,14 percent -0,50 percent (w/w). Pretože obsah Shengmaxinside V prípade, že sada overovacích vzoriek je v rozsahu obsahu kalibračnej sady, túto kalibračnú sadu a overovacie sady možno použiť na modelovanie. 3. Výsledky a závery 3.1. Obsah Shengmaxinside I v extrakte Rhizoma Cimicfugae Podľa vyššie uvedenej metódy sa stanovil obsah ShengmaxinsideI vo vzorke Rhizoma Cimicifugae. Chromatogram je znázornený na obrázku 3. Ako je znázornené na obrázku 3:A. referenčná látka; B.Vzorka;1. Shengmaxinside I.

Obrázok 3. HPLC chromatogram obsahu Shengmaxinside I z Rhizoma Cimicifuga. Na výpočet obsahu ShengmaxinsideI v Rhizoma Cimicifugae sa obsah vzorky vypočíta na základe suchých produktov. Každá dávka vzoriek sa meria paralelne a spriemeruje sa. Výsledky ukázali, že 15 0 vzoriek sa pohybovalo od 0,12 percenta do 0,52 percenta (w/w), ako je uvedené v tabuľke 2. Tabuľka 2.

3.2. Vytvorenie a výber blízkeho infračerveného kvantitatívneho modelu

3.2.1. Skúmanie metódy blízkej infračervenej oblasti

Odvážili sme 2 g prášku Cimicifugae a zhromaždili sme signál 9-krát za rovnakých spektrálnych podmienok, aby sme vypočítali presnosť. RSD bol 1,09 percenta. Z obrázku 2 môžeme získať nasledujúce informácie. Existuje niekoľko charakteristických píkov absorbovaných v pásme vlnových čísel 8500-12,000 cm-1. V pásme 4000-4200 cm-1 nie je absorpcia vlákien vhodná pre modelovanie, pretože obsahuje viac šumu. V rámci 4500-8500 cm-l sú zreteľné charakteristické absorpčné píky, a preto sa v rámci tohto pásma volí selektívne modelovanie. Podľa nespracovaných NIR spektier (obrázok 2) 150 vzoriek s vlnočtami v rozsahu od 4000 do 10 000 cm-1 je možné vidieť niekoľko charakteristických absorpčných píkov. Napríklad 4250 cm-! je CH natiahnutie/CH deformácia, 4357 cm-1 je kombinácia natiahnutia a ohybu -CH2, 4762 cm-1 je výkon naťahovacej vibrácie väzieb CC a C=C, Je to OH natiahnutie prvého podtónu. Navyše, druhý podtón CH naťahovania vzniká okolo 8248 cm-I[22-25. Tieto signály by mohli odrážať chemické informácie Shengmaxinside I.

3.2.2. Výber metód spektrálnej predbežnej úpravy

V procese odberu vzoriek, v dôsledku vplyvu veľkosti zŕn vzorky, farby a odozvy prístroja, surové spektrá v blízkej infračervenej oblasti často obsahujú faktory, ktoré nesúvisia s povahou vzorky, ktorá sa má merať, čo vedie k interferencii, napr. ako blízky infračervený spektrálny posun alebo drift. Preto je potrebné vykonať predúpravu [2]. Z hľadiska RMSECV, RMSEP a hodnoty R- ako indikátorov musíme preskúmať spektrá, prvú deriváciu (FD), druhú deriváciu (SD), korekciu viacnásobného rozptylu (MSC) a korekciu normálnej premennej (SNV), klasické Savitzky-Golayho (SG) filtrovanie, Norrisovo derivačné filtrovanie a ďalšie metódy predspracovania. Pri spracovaní údajov ako index sú R2 a RMSECV komplexne preskúmané. Ako je uvedené v tabuľke 3, metóda predbežnej úpravy na stanovenie modelu Shengmaxinside I bola MSC plus SD plus SG. Tabuľka 3. Vplyv rôznych metód predúpravy na kvantitatívny model (4500-8500cm-1). Metóda R2 R2

3.2.3. Výber spektrálneho rozsahu

Na základe absorpčných spektier každej skupiny obsahujúcej vodík sa získal obsah materiálov vo vzorkách. Informácie obsiahnuté v rôznych spektrálnych rozsahoch sú však odlišné. Preto je možné získať presnejší kvantitatívny model výberom vhodného modelu spektrálneho intervalu [26]. V tomto výskume sa spektrum štandardného produktu Shengmaxinside I porovnávalo s viacerými rozsahmi a ako komplexné ukazovatele na preskúmanie boli vybrané R2, RMSECV, RPD a RMSEP. Ako je uvedené v tabuľke 4, spektrum použité na modelovanie bolo nakoniec určené a intervaly sú 5200-6700 cm-1 a 7700-8800 cm-1. Existuje niekoľko charakteristických píkov absorbovaných v pásme vlnových dĺžok 8500-12,000 cm-1.

3.2.4. Výber najlepšieho hlavného faktora

Pri vytváraní modelu blízkej infračervenej oblasti je obzvlášť dôležité určiť počet najlepších hlavných faktorov zahrnutých do modelovania. Ak je hlavných faktorov príliš málo, veľa užitočných informácií o pôvodnom spektre sa stratí a prispôsobenie bude nedostatočné, čo zníži presnosť predpovede modelu; ak je príliš veľa, meraný šum bude príliš vysoký. Zdá sa, že fenomén nadmerného vybavenia znižuje predikčnú schopnosť modelu[23]. Počet faktorov PLS možno určiť z predikčného reziduálneho súčtu štvorcov (PRESS) a RMSECV. Počet PLS faktorov je stanovený na 6.

3.2.5. Overenie modelu

Model je vytvorený metódou PLS prostredníctvom softvéru TQ Analyst 8.0 a spektrálne predspracovaný pomocou MSC plus SD plus SG. Spektrálny rozsah je 5200-6700 cm-1 a 7700-8800 cm-1 a počet faktorov bol 6. Koeficient determinácie modelu Shengmaxinside I bol {{7} },9878 percent, opravená stredná štvorcová chyba (RMSECV) bola 0,0193 percent a RPD bola 5,5130, ako je uvedené v tabuľke 5. Experimentálne vzorky boli vybrané z 500 vzoriek a vybraté softvérom WinlSI4.3, aby sa získalo 150 vzoriek, ktoré sa riadia distribúciou „boxcar“ a obsah každej vzorky je uvedený v tabuľke 2. Korelácia medzi predpokladaným obsahom a autentickým obsahom je znázornené na obrázku 4.

Do modelu bolo nahradených 150 súborov údajov NIR-DRS patriacich do verifikačného súboru a získala sa mapa distribúcie chýb a graf porovnávania relatívneho trendu medzi predikčnou hodnotou NIR-DRS validačného súboru a aktuálnou nameranou hodnotou referenčnej metódy. Model má predpokladanú strednú štvorcovú chybu RMSEP 0,1064 percent, ktorá je znázornená na obrázku 5, a model má dobrú predikčnú schopnosť.

4. Diskusia

Počas počiatočného štádia tohto experimentu sme skúmali metódu stanovenia Shengmaxinside In Cimicifugae pomocou HPLC, ktorá má dobrú presnosť a presnosť. Na základe toho sme extrahovali medovicové liečivé materiály z rôznych šarží rôzneho pôvodu a stanovili sme obsah Shengmaxinside I. Výsledky ukázali, že rozdiely v regiónoch ovplyvnili obsah týchto zložiek, čo poskytlo základ pre rozsiahlu použiteľnosť následných kvantitatívne modely. Toto je prvýkrát, čo bol zostavený model na určenie obsahu tradičnej čínskej medicíny v spracovaní medu pomocou NIR-DRS, takže tento záver poskytuje príkladnú úlohu pre ďalší výskum spracovania čínskej medicíny. Použitím blízkej infračervenej spektroskopie v kombinácii s chemometrickými metódami bol vytvorený kvantitatívny model Dhengmaxinside I v Cimicifugae. V procese vytvárania modelu sa väčšina spolieha na analytický softvér a štatistické metódy na zníženie chýb spôsobených ľudskou činnosťou. Do určitej miery predpovedá spoľahlivosť a presnosť výsledkov a zlepšuje efektivitu merania vzoriek. Experimentálne výsledky ukazujú, že zavedený model má dobrú predikčnú schopnosť. V skutočnom procese výroby a analýzy je však potrebná rýchlejšia metóda, pretože pokiaľ sa spektrá NIR získajú skenovaním práškových vzoriek v zavedenom modeli kvantitatívnej analýzy v blízkej infračervenej oblasti, obsah Dhengmaxinside I vo vzorkách Cimicifugae sa môže rýchlo zvýšiť. predpovedané. V tomto výskume sa teda pomocou NIR-DRS v kombinácii s chemometrickými metódami vytvoril takmer infračervený kvantitatívny model Shengmaxinside I. V porovnaní týchto dvoch metód stanovenia obsahu je NIR-DRS pohodlnejšia a rýchlejšia ako HPLC. Je vhodný na stanovenie veľkých šarží liečivých materiálov bez poškodenia vzorky a je bezpečný a šetrný k životnému prostrediu. Obmedzením je však to, že si to vyžaduje vytvorenie kvantitatívneho modelu a ako podstielka je potrebná stanovená chemická metóda merania, ktorá nie je vhodná na stanovenie malej vzorky alebo malej dávky nemodelovaného liečiva. Okrem toho zdroje Cimicifuga použité pri vytváraní tohto modelu sú všetky z Číny, takže pri analýze Cimicifuga z iných regiónov môžu existovať obmedzenia. Hoci technológia blízkej infračervenej spektroskopie je pohodlná a rýchla, proces vytvárania modelu v počiatočnom štádiu je zložitý a musí byť založený na tradičných chemických metódach a nemožno ho úplne nahradiť. Preto, aby sa naplno využili silné stránky metódy NIR-DRS, nadväzujúci výskum bude venovaný vybudovaniu rozsiahlej knižnice tradičných čínskych medicínskych modelov blízkej infračervenej oblasti. Autorské príspevky: LW a YS prispeli k správe údajov, získavaniu financií, formálnej analýze, vyšetrovaniu, metodológii; HYprispel k formálnej analýze, písanie-originálny návrh, písanie-recenzia &editácia; XQ a XZ prispejú k overovaniu, písaniu, kontrole a úpravám; QWand HK prispel ku konceptualizácii, správe projektu, supervízii; GC prispel k zdrojom. Financovanie: Tento výskum bol financovaný National Natural Science Foundation of China (Grant č. 81603416, 81603418), China Postdoctoral Science Foundation (Grant č. 2016M600267) a Siedmym Heilongjiang Postdoctoral Fund (Grant č. LBH-TZ161 , LBH-Q17167) a podľa Univerzitného ošetrovateľského programu pre mladých vedcov s kreatívnymi talentami v provincii Heilongjiang (č. grantu UNPYSCT-2016207 UNPYSCT-2016075) a od Nadácie prírodných vied v provincii Heilongjiang (grant č. H2016062). Konflikty záujmov: Autori nevyhlasujú žiadny konflikt záujmov. Tento článok neobsahuje žiadne štúdie s ľudskými účastníkmi alebo zvieratami, ktoré by vykonal niektorý z autorov.

Článok

Rýchle stanovenie saponínov v medovom smaženom spracovaní Rhizoma Cimicifugae pomocou blízkej infračervenej difúznej reflexnej spektroskopie

Lun Wu1t, Yang Su2t, Haoran Yu1, Xiuhui Qian1, Xueting Zhang1, Qiuhong Wang 3,*, Haixue Kuang2 a Genhong Cheng 4

1 Inštitút tradičnej čínskej medicíny, Univerzita čínskej medicíny Heilongjiang, Harbin 150040,

Čína; wulun2012@163.com (LW); yuhaoran94@163.com(HY);qxh_1027@126.com (XQ);18845055847@163.com (XZ)

2 Farmaceutická fakulta, Univerzita čínskej medicíny Heilongjiang, Kľúčové laboratórium liečivých materiálov,

Chinese Academy of Sciences, Harbin 150040, China; suyanggo@163.com

3 Škola tradičnej čínskej medicíny, Guangdong Pharmaceutical University, Guangzhou 510000, Čína 4 Fakulta mikrobiológie a imunogenetiky, University of California, Los Angeles, CA 90095, USA;

gcheng@mednet.ucla.edu

Prijaté: 8. júna 2018; Prijaté:29. júna 2018; Zverejnené: 3. júl 2018

Referencie

1. Národná liekopisná komisia. Liekopis Čínskej ľudovej republiky. I. časť; China Medical Science and Technology Press: Peking, Čína, 2015; s. 73–74.

2. Yu, Y.-E. Chemické zloženie Cimicifuga. Magisterská práca, Zhejiang University, Zhejiang, Čína, 2017.

3. Rong, G.; Chen, Y.; Rong, G. Výskum technológie umelého pestovania Cimicifuga. Agric. Dev. Vybaviť. 2015, 2, 124–125.

4. Liu, Y.; Chen, D.; Chen, X. Chemické, farmakologické a klinické štúdie Cimicifuga. Foreign Med. Sekta rastlinných drog. 2001, 16, 55–58.

5. Gao, C.-C.; Peng, Y.; Yang, M.-S. Predbežná štúdia o liečivej príbuznosti sibírskych rastlín čeľade Ranunculaceae. J. Plant Genet. 2008, 46, 516–536.

6. Sun, Q.; Zuo, A.; Zhang, T. Pokrok vo výskume chemického zloženia, biologickej aktivity a klinickej aplikácie Cimicifuga. Brada. Tradícia. Herb. Drogy 2017, 48, 3005–3016.

7. Ma, C.; Wang, X.; Xin, Y.; Wei, Y.; Cao, G.; Yang, P. Prehľad moderného výskumu tradičnej teórie spracovania tradičnej čínskej medicíny. Brada. Tradícia. Herb. Drogy 2018, 49, 512–520.

8. Fan, M.; Qin, K.; Fei, D.; Huang, Y.; Wang, X.; Cai, B. Identifikácia a diferenciácia hlavných zložiek v troch rôznych „sheng-ma“ surových druhoch drogy pomocou uplc/q-of-ms. Acta Pharm. Sin. B 2017, 7, 185.

9. Wang, Q.; Su, Y.; Wu, L.; Wang, Z.; Yang, B.; Jin, H. Optimalizácia procesu extrakcie cimicifuga metódou star point design-response surface. Čína J. Exp. Tradícia. Med. Vzorec. 2012, 18, 24–27.

10. Liu, X.; Sun, F.; Jin, Y.; Wu, Y.; Gu, Y.; Zhu, L.; Yan, D. Aplikácia blízkej infračervenej spektroskopie v kombinácii s optimalizáciou najmenších štvorcov pre roj častíc podporuje algoritmus vektorového stroja pri kontrole kvality liečivých materiálov Hawthorn. Brada. J. Pharm. Sci. 2015, 50, 1645–1651.