謝蘇夢，季巧遇，呂 尚，張 堯，鄒瀚霖，汪 弟，饒 毅, ，魏惠珍, *

不同產(chǎn)地野菊花HPLC指紋圖譜建立及化學(xué)模式識別研究

謝蘇夢1，季巧遇2，呂 尚1，張 堯3，鄒瀚霖1，汪 弟1，饒 毅1, 3，魏惠珍1, 3*

1. 江西中醫(yī)藥大學(xué)，江西 南昌 330004 2. 華潤江中藥業(yè)技術(shù)中心，江西 南昌 330004 3. 中藥固體制劑制造技術(shù)國家工程研究中心，江西 南昌 330006

建立野菊花藥材HPLC指紋圖譜，并進(jìn)行化學(xué)模式識別。采用Hypersil ODS C18（250 mm×4.6 mm，5 μm）色譜柱；流動(dòng)相為乙腈-0.1%磷酸，梯度洗脫，檢測波長334 nm；體積流量1 mL/min；柱溫30 ℃；進(jìn)樣量10 μL，建立野菊花藥材HPLC指紋圖譜，結(jié)合相似度評價(jià)、聚類分析、主成分分析和正交偏最小二乘-判別分析等模式識別方法，對不同產(chǎn)地野菊花藥材進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)。建立的指紋圖譜方法符合方法學(xué)要求，29批野菊花藥材HPLC指紋圖譜有10個(gè)共有峰，相似度均在0.91以上；通過聚類分析將樣品按不同產(chǎn)地分為2大類；主成分分析與聚類分析結(jié)果一致；最后采用正交偏最小二乘-判別分析篩選出了不同批次野菊花藥材的6個(gè)差異標(biāo)志物，通過對照品指認(rèn)，確定了10號峰為蒙花苷、5號峰為3,4-二咖啡?？鼘幩?、3號峰為木犀草苷、1號峰為綠原酸。建立的指紋圖譜方法穩(wěn)定、可靠、重復(fù)性好；結(jié)合化學(xué)模式識別可用于野菊花藥材的質(zhì)量品質(zhì)評價(jià)。

野菊花；HPLC指紋圖譜；化學(xué)模式識別；聚類分析；主成分分析；正交偏最小二乘-判別分析；蒙花苷；3,4-二咖啡酰奎寧酸；犀草苷；綠原酸

野菊花為菊科植物野菊L.的干燥頭狀花序[1]。性微寒，味苦，歸心、肝經(jīng)，廣泛分布于我國東北、華北、華中、華東及西南地區(qū)，是臨床常用的清熱瀉火藥，具有疏散風(fēng)熱、消腫解毒的功效[2]。野菊花主要活性成分為黃酮類和酚酸類[3]，《中國藥典》2020年版的指標(biāo)成分為單一成分蒙花苷，而《香港中藥材標(biāo)準(zhǔn)》第8期的指標(biāo)成分是綠原酸、3,5-二咖啡酰奎寧酸、4,5-二咖啡酰奎寧酸、木犀草苷。文獻(xiàn)報(bào)道[4-5]不同產(chǎn)地野菊花藥材中黃酮類、酚酸類成分含量差異較大。目前對野菊花質(zhì)量控制研究主要集中在指標(biāo)成分含量測定[5]、指紋圖譜分析中[6-7]，但多數(shù)是從方法學(xué)角度考察色譜條件，未能較直觀地反映出不同批次野菊花藥材的差異標(biāo)志物。

中藥指紋圖譜能系統(tǒng)反映出中藥各組分信息，廣泛應(yīng)用于中藥質(zhì)量控制領(lǐng)域，但其數(shù)據(jù)量大，需要借助多種中藥指紋圖譜數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行深度、科學(xué)地分析[8]。目前多使用中藥色譜指紋圖譜相似度評價(jià)軟件對獲得中藥色譜指紋圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行快速匹配和識別，但該軟件不能多方面反映出藥材整體質(zhì)量，無法直觀反映出不同批次藥材的差異標(biāo)志物[9]。而化學(xué)模式識別方法通過分析實(shí)驗(yàn)獲得的大量數(shù)據(jù)，最大限度地提取有效化學(xué)信息，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。在中藥指紋圖譜數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用較多的化學(xué)模式識別方法包括聚類分析法、主成分分析法和偏最小二乘法[10]。采用指紋圖譜和化學(xué)模式識別相結(jié)合的方法，可以更加全面、科學(xué)、客觀地評價(jià)藥材質(zhì)量，目前也越來越多地應(yīng)用于中藥材質(zhì)量控制和評價(jià)領(lǐng)域[11-13]。因此，本研究采用HPLC法建立野菊花藥材指紋圖譜，結(jié)合化學(xué)模式識別方法對指紋圖譜進(jìn)行綜合分析，為野菊花藥材的質(zhì)量評價(jià)研究提供參考。

1 儀器與材料

1.1 儀器

SHIMADZU LC-20AT高效液相色譜儀；AB-104N萬分之一電子天平（梅特勒-托利多儀器有限公司）；AUW-220D十萬分之一電子分析天平（日本SHIMADZU公司）；KQ-250DB型數(shù)控超聲波清洗器（昆山市超聲儀器有限公司）；Milli-Q超純水器（美國Millipore公司）。

1.2 材料

綠原酸（批號110753-201314）、咖啡酸（批號111720-201703）、木犀草苷（批號111720-201307）、3,5-二咖啡酰奎寧酸（批號111782-201807）、4,5-二咖啡酰奎寧酸（批號111894-201102）、蒙花苷（批號111528-201710），以上對照品均購自中國食品藥品檢定研究院；3,4-二咖啡酰奎寧酸對照品（批號15101132）購自成都康邦生物科技有限公司；所有對照品質(zhì)量分?jǐn)?shù)均大于98%。乙腈為色譜純（美國Anaqua安可化學(xué)）；水為實(shí)驗(yàn)室自制超純水；其余試劑均為分析純。本實(shí)驗(yàn)搜集了湖北麻城、棗陽、羅田；安徽金寨、廬江、桐城、霍山共7產(chǎn)地29批次的野菊花藥材，經(jīng)江西中醫(yī)藥大學(xué)羅曉健教授鑒定為菊科植物野菊L.的干燥頭狀花序，樣品信息見表1。

2 方法與結(jié)果

2.1 色譜條件

采用Hypersil ODS C18（250 mm×4.6 mm，5 μm）色譜柱；流動(dòng)相為乙腈（A）-0.1%磷酸（B），梯度洗脫（0～5 min，85% B；5～25 min，85%～80% B；25～40 min，80%～70% B；40～50 min，70%～35% B；50～60 min，35% B）；檢測波長：334 nm；體積流量1 mL/min；柱溫30 ℃；進(jìn)樣體積10 μL。

表1 野菊花藥材樣品信息

2.2 供試品溶液的制備

取野菊花樣品粉末（過三號篩）約0.5 g。精密稱定，置具塞錐形瓶中，精密加入50%甲醇50 mL，稱定質(zhì)量，超聲30 min，放冷，再稱定質(zhì)量，用50%甲醇補(bǔ)足減失的質(zhì)量，搖勻，濾過，取續(xù)濾液，即得。

2.3 對照品溶液的制備

分別精密稱取綠原酸、咖啡酸、木犀草苷、3,4-二咖啡?？鼘幩?、3,5-二咖啡?？鼘幩?、4,5-二咖啡?？鼘幩?、蒙花苷對照品適量，于10 mL量瓶中，加50%甲醇溶解并稀釋至刻度，制得各對照品母液；再精密吸取7種對照品母液適量，加50%甲醇稀釋，制得綠原酸為25.89 μg/mL、咖啡酸為20.14 μg/mL、木犀草苷為3.828 μg/mL、3,4-二咖啡?？鼘幩釣?1.32 μg/mL、3,5-二咖啡?？鼘幩釣?9.73 μg/mL、4,5-二咖啡?？鼘幩釣?.682 μg/mL、蒙花苷為24.66 μg/mL的混合對照品溶液。

2.4 方法學(xué)考察

2.4.1 精密度試驗(yàn) 按“2.2”項(xiàng)下方法制備1份供試品溶液，按“2.1”項(xiàng)下色譜條件連續(xù)進(jìn)樣6次，以3.5-二咖啡?？鼘幩幔?號峰）為參照峰（S），計(jì)算10個(gè)共有峰的相對保留時(shí)間和相對峰面積。各共有峰的相對保留時(shí)間和相對峰面積的RSD均小于3.0%[14]。

2.4.2 重復(fù)性試驗(yàn) 按“2.2”項(xiàng)下方法平行制備6份供試品溶液，按“2.1”項(xiàng)下色譜條件進(jìn)樣，以3,5-二咖啡?？鼘幩幔?號峰）為參照峰（S），計(jì)算10個(gè)共有峰的相對保留時(shí)間和相對峰面積。各共有峰的相對保留時(shí)間和相對峰面積的RSD均小于3.0%[14]，表明該方法重復(fù)性良好。

2.4.3 穩(wěn)定性試驗(yàn) 按“2.2”項(xiàng)下方法制備供試品溶液，按“2.1”項(xiàng)下色譜條件分別在0、2、4、8、12、24 h時(shí)進(jìn)樣，以3,5-二咖啡?？鼘幩幔?號峰）為參照峰（S），計(jì)算10個(gè)共有峰的相對保留時(shí)間和相對峰面積。各共有峰的相對保留時(shí)間和相對峰面積的RSD均小于3.0%[14]。

2.5 指紋圖譜的建立及相似度評價(jià)

將29批野菊花藥材按“2.2”項(xiàng)下方法制備供試品溶液，按“2.1”項(xiàng)下色譜條件進(jìn)樣，將29批色譜圖導(dǎo)入“中藥色譜指紋圖譜相似度評價(jià)系統(tǒng)（2012.1版本）”軟件進(jìn)行評價(jià)，設(shè)定S1樣品的圖譜為參照圖譜，時(shí)間窗寬度為0.1，采用平均數(shù)法結(jié)合多點(diǎn)校正生成對照圖譜，并進(jìn)行相似度評價(jià)，29批野菊花藥材HPLC指紋圖譜及對照指紋圖譜見圖1、2。共標(biāo)定了10個(gè)共有峰，通過與對照品圖譜比對，指認(rèn)了其中7個(gè)色譜峰，見圖3，即峰1為綠原酸、峰2為咖啡酸、峰3為木犀草苷、峰5為3,4-二咖啡?？鼘幩?、峰6為3,5-二咖啡?？鼘幩?、峰8為4,5-二咖啡酰奎寧酸、峰10為蒙花苷。峰6出峰時(shí)間居中、峰面積較大且分離度良好，故選擇3.5-二咖啡?？鼘幩幔?號峰）為參照峰（S），計(jì)算樣品指紋圖譜共有峰相對保留時(shí)間RSD均小于0.50%，表明這29批樣品中10個(gè)共有峰保留時(shí)間較穩(wěn)定；但共有峰相對峰面積RSD為24.50%～89.08%，相差較大，表明各批次間這10個(gè)共有峰所代表化合物的含量存在較大差異。以對照指紋圖譜為對照，計(jì)算各批次樣品相似度，結(jié)果見表2，29批樣品相似度均大于0.91。

圖1 29批野菊花藥材的HPLC指紋圖譜

圖2 野菊花藥材的對照指紋圖譜

1-綠原酸 2-咖啡酸 3-木犀草苷 5-3,4-二咖啡?？鼘幩?6-3,5-二咖啡?？鼘幩?8-4,5-二咖啡?？鼘幩?10-蒙花苷

表2 29批野菊花藥材相似度評價(jià)結(jié)果

2.6 化學(xué)模式識別分析

2.6.1 聚類分析（clustering analysis，CA） 利用SPSS 22.0軟件，以野菊花HPLC指紋圖譜的10個(gè)共有峰的峰面積為變量，采用組間聯(lián)接的聚類方法，以平方歐式距離為樣品間距離進(jìn)行聚類分析，結(jié)果見圖4，各批次野菊花樣品主要分為2大類、6小類：S1～S5、S21-S23、S11～S15、聚為一大類（I組），產(chǎn)地均為湖北, 其中S1～S5聚為一小類（Ia組）產(chǎn)地為湖北麻城、S21～23聚為一小類（Ib組）產(chǎn)地為湖北羅田、S11～S15聚為一小類（Ic組）產(chǎn)地為湖北棗陽；S24～S26、S16-S20、S6～S10、S27～S29聚為一大類（II組），產(chǎn)地均為安徽，其中S24～S26聚為一小類（IIa組）產(chǎn)地為安徽桐城、S16-20聚為一小類（IIb組）產(chǎn)地為安徽廬江、S6～S10、S27～S29聚為一小類（IIc組）產(chǎn)地為安徽金寨和安徽霍山，考慮這2個(gè)產(chǎn)地均為安徽省六安市，野菊花藥材差異較小，故分為一類。

圖4 29批野菊花藥材聚類分析樹狀圖

2.6.2 主成分分析（principal component analysis，PCA） 用SPSS 22.0軟件對各共有峰峰面積進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，對29批野菊花藥材指紋圖譜所得的10個(gè)共有峰進(jìn)行主成分分析，結(jié)果見表3，以特征值＞1為提取標(biāo)準(zhǔn)，得到2個(gè)主成分（1、2），其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為85.769%，可代表野菊花指紋圖譜共有峰的大部分信息。旋轉(zhuǎn)后的主成分載荷矩陣反映了各變量對主成分的貢獻(xiàn)大小和方向，載荷的絕對值越大，對主成分的貢獻(xiàn)越大[15]，主成分載荷矩陣見圖5，較直觀反映出各變量對主成分的貢獻(xiàn)率：10個(gè)共有峰對第1主成分多成正相關(guān)，共有峰4、10、9、5、3對第1主成分貢獻(xiàn)較大；共有峰6、8、1、9對第2主成分貢獻(xiàn)較大，共有峰2、3、7對第2主成分成負(fù)相關(guān)。再根據(jù)主成分載荷矩陣，計(jì)算主成分得分，2個(gè)主成分得分表達(dá)式：1＝0.3021＋0.2672＋0.3523＋0.4224＋0.3645－0.0126＋0.2897＋0.2328－0.3509－0.37910；2＝0.3791－0.1512－0.1223＋0.1384＋0.3055＋0.5186－0.3497＋0.4198＋0.2929＋0.23310。通過將各特征向量標(biāo)準(zhǔn)化后，代入主成分得分表達(dá)式中計(jì)算29批樣品的主成分得分。再根據(jù)各主成分的貢獻(xiàn)率，計(jì)算出綜合得分，其公式為綜＝0.4931＋0.3642，主成分得分和綜合得分結(jié)果見表4，可反映S1～S5、S21～S23、S11～S15批次樣品綜合得分幾乎均為正值，將該13批湖北樣品聚為一類；S24～S26、S16～S20、S6～S10、S27～S29批次樣品綜合得分均為負(fù)值，因此將該16批安徽樣品聚為一類，這與聚類分析結(jié)果完全一致。根據(jù)綜合得分＝相應(yīng)的因子得分×相應(yīng)主成分的特征值的平方根，綜合得分越高，表明峰面積相對越大，藥材含量相對越高[16]，可知：S1～S5、S21～S23、S11～S15批次樣品綜合得分排名靠前，S24～S26、S16～S20、S6～S10、S27～S29批次樣品排名靠后，從主成分分析及綜合得分角度來看，本研究中湖北產(chǎn)地野菊花藥材含量相對優(yōu)于安徽產(chǎn)地。

表3 特征值及累積方差貢獻(xiàn)率

圖5 10個(gè)共有峰2個(gè)主成分的排序坐標(biāo)圖

用變量統(tǒng)計(jì)分析軟件（SIMAC14.1）對29批野菊花樣品進(jìn)行主成分分析，變量為指紋圖譜中所得到的共有峰的相對峰面積，以此構(gòu)建29×10的原始數(shù)據(jù)矩陣，Par作為標(biāo)度化方式，繪制出主成分分析圖，見圖6-A，原點(diǎn)左側(cè)為安徽產(chǎn)地，右側(cè)為湖北產(chǎn)地，不同批次的野菊花樣品呈現(xiàn)較明顯的分類，與聚類分析的結(jié)果一致。

表4 主成分得分和綜合得分

2.6.3 正交偏最小二乘-判別分析（partial least squares discrimination analysis，OPLS-DA） 為了進(jìn)一步尋找不同批次野菊花的差異標(biāo)志物，采用SIMAC 14.1軟件對樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行OPLS-DA分析，將29批樣品的10個(gè)共有峰導(dǎo)入SIMAC 14.1軟件中，建立OPLS-DA模型，模型得分圖見圖6-B，湖北與安徽產(chǎn)地野菊花分布在中線兩側(cè)，表明29批野菊花樣品被較好地分為2類，由模型分析驗(yàn)證參數(shù)可知，結(jié)實(shí)率參數(shù)2為1，區(qū)分參數(shù)2為0.96，預(yù)測參數(shù)2為0.903，均大于0.5且接近于1，說明模型穩(wěn)定且具有良好的預(yù)測準(zhǔn)確性。為防止該模型過擬合造成假陽性結(jié)果，設(shè)置分類矩陣變量隨機(jī)排列200次做置換檢驗(yàn)，得置換檢驗(yàn)圖7-A，2回歸線在軸截距為0.27、2回歸線在軸截距為?0.943，說明所建立的模型沒有出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，可用于判別分析29批樣品的組間差異。OPLS-DA模型中變量重要性投影值（variable Importance for the projection，VIP值）可直觀反映出具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的差異標(biāo)志物，結(jié)果見圖7-B，在95%置信區(qū)間內(nèi)，篩選出VIP＞1.0的色譜峰為差異標(biāo)志物，并通過對照品指認(rèn)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的6個(gè)差異標(biāo)志物的影響程度依次為4號峰＞10號峰（蒙花苷）＞5號峰（3,4-二咖啡?？鼘幩幔?號峰（木犀草苷）＞9號峰＞1號峰（綠原酸）。計(jì)算差異標(biāo)志物峰面積占共有峰峰面積占比，可知29批樣品的差異標(biāo)志物中蒙花苷平均占比最高，為32.37%，綠原酸占比其次，為13.03%，且這些成分RSD均大于21.27%，表明這些成分在各批次間含量差異較大。

圖6 PCA(A)和OPLS-DA (B) 得分散點(diǎn)圖

圖7 OPLS-DA置換檢驗(yàn)圖(A) 和29批樣品各成分VIP圖(B)

根據(jù)以下文獻(xiàn)可知，以上這些成分同樣是野菊花的活性成分。張金杰等[17]采用微量肉湯稀釋法發(fā)現(xiàn)野菊花總黃酮及蒙花苷單體對葡萄牙假絲酵母的體外抗菌活性較好。許韓婷等[18]發(fā)現(xiàn)蒙花苷可通過抑制NF-κB及其相關(guān)信號通路的活化來減少炎性黏附和炎性因子分泌，從而緩解脂多糖引起的血管內(nèi)皮細(xì)胞炎癥損傷，發(fā)揮抗炎藥理活性。戴勝[19]采用HSC細(xì)胞對化合物進(jìn)行四甲基偶氮唑鹽比色法保肝活性篩選，發(fā)現(xiàn)3,4-二咖啡?？鼘幩峄钚暂^為突出。趙晶晶[20]應(yīng)用四甲基偶氮唑鹽比色法和細(xì)胞病變法2種方法對木犀草苷等黃酮類化合物進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)木犀草苷具有體外抗巨細(xì)胞病毒體作用，Shan等[21]發(fā)現(xiàn)綠原酸通過減弱核因子κB和JNK/AP-1信號通路活化來抑制脂多糖誘導(dǎo)的環(huán)氧化酶-2表達(dá)，抑制前列腺素E2的生成來起到抗炎作用。

綜上可知，結(jié)合OPLS-DA中VIP值篩選、對照品指認(rèn)及相關(guān)藥效學(xué)文獻(xiàn)，說明蒙花苷、3，4-二咖啡?？鼘幩?、木犀草苷、綠原酸可作為野菊花藥材的差異標(biāo)志物。

3 討論

3.1 供試品溶液制備方法考察和色譜條件優(yōu)化

本研究考察了不同提取溶劑（30%甲醇、50%甲醇、70%甲醇、甲醇和乙醇）、不同提取方式（回流、超聲）、不同提取時(shí)間（20、30、40 min）對野菊花藥材指紋圖譜色譜圖的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：50%甲醇提取的色譜峰較多，超聲和回流提取無明顯差異，不同提取時(shí)間也無明顯差異，故選擇50%甲醇超聲提取30 min為最優(yōu)提取方法。

通過考察甲醇-0.1%磷酸、乙腈-0.1%磷酸為流動(dòng)相體系進(jìn)行梯度洗脫時(shí)，發(fā)現(xiàn)乙腈-0.1%磷酸作為流動(dòng)相，各色譜峰分離度較好，峰型較佳，基線較平穩(wěn)；通過在190～400 nm全波長掃描，比較各波長色譜圖，發(fā)現(xiàn)在334 nm處色譜峰響應(yīng)值最佳，故選擇334 nm作為野菊花藥材指紋圖譜的檢測波長。

3.2 共有峰確定

本研究建立的野菊花藥材HPLC指紋圖譜方法確定了10個(gè)共有峰，共有峰峰面積占比85%以上，能較好地代表野菊花整體質(zhì)量；通過對照品指認(rèn)，確定了7個(gè)化合物，分別綠原酸、咖啡酸、木犀草苷、3,4-二咖啡酰奎寧酸、3,5-二咖啡酰奎寧酸、4,5-二咖啡?？鼘幩?、蒙花苷，與陳寧等[6,22]研究結(jié)果基本一致。因此本研究所建立的指紋圖譜能較全面反映野菊花所包含的化學(xué)信息，為日后野菊花中該類成分定量研究奠定基礎(chǔ)，為其質(zhì)量控制提供參考。

3.3 野菊花分類及差異標(biāo)志物篩選

前期對指紋圖譜數(shù)據(jù)處理通常是采用中藥色譜指紋圖譜相似度評價(jià)軟件，而使用化學(xué)模式識別結(jié)合指紋圖譜的方法正越來越多地應(yīng)用于中藥質(zhì)量控制及評價(jià)領(lǐng)域[23-25]，可目前有關(guān)野菊花指紋圖譜結(jié)合化學(xué)模式識別的研究相對較少，本研究通過采用指紋圖譜結(jié)合化學(xué)模式識別方法，通過聚類分析、主成分分析、最小偏二乘-判別分析這三種主要的化學(xué)模式識別方法，對不同產(chǎn)地野菊花指紋圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，研究顯示，聚類分析、主成分分析結(jié)果一致，都將不同產(chǎn)地樣品聚為一類，且根據(jù)綜合得分排序可知，本研究中湖北產(chǎn)地野菊花得分靠前，與韓正洲[4]結(jié)論一致；最后用SIMAC軟件進(jìn)行PCA分類，采用OPLS-DA模型中VIP值篩選出6個(gè)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的差異標(biāo)志物，并通過對照品指認(rèn)出影響較大的化學(xué)成分，其余未知色譜峰可通過液相-質(zhì)譜聯(lián)用等手段進(jìn)一步確定。通過比較差異標(biāo)志物峰面積占共有峰峰面積占比，可初步得知蒙花苷、3,4-二咖啡酰奎寧酸、木犀草苷、綠原酸等成分在各批次間含量差異較大，且《香港中藥材標(biāo)準(zhǔn)》第8期中野菊花指標(biāo)成分為綠原酸、3,5-二咖啡?？鼘幩?、4,5-二咖啡酰奎寧酸、木犀草苷，表明在對野菊花的質(zhì)量控制研究中不能僅關(guān)注蒙花苷的質(zhì)量變化，還應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注上述其他成分的質(zhì)量變化。

綜上，本實(shí)驗(yàn)采用指紋圖譜結(jié)合化學(xué)模式識別的方法對不同產(chǎn)地野菊花藥材進(jìn)行綜合分析，對不同產(chǎn)地野菊花藥材進(jìn)行聚類分析、主成分分析及綜合評分，采用OPLS-DA快速篩選出了不同產(chǎn)地野菊花的差異標(biāo)志物，為評價(jià)野菊花藥材的質(zhì)量及品質(zhì)提供參考。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

[1] 中國藥典[S]. 一部. 2020: 126.

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Study on establishment of HPLC fingerprints and chemical pattern recognition offrom different regions

XIE Su-meng1, JI Qiao-yu2, LV Shang1, ZHANG Yao3, ZOU Han-lin1, WANG Di1, RAO Yi1,3, WEI Hui-zhen1,3

1. Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine, Nanchang 330004, China 2. China Resources Jiangzhong Pharmaceutical Technology Center, Nanchang 330004, China 3. National Engineering Research Center for Manufacturing Technology of Traditional Chinese Medicine Solid Preparation, Nanchang 330006, China

To establish an HPLC fingerprint ofmedicinal materials and perform chemical pattern recognition.Hypersil ODS C18(250 mm×4.6 mm, 5 μm) chromatographic column was used; Mobile phase was acetonitrile-0.1% phosphoric acid, gradient elution; Detection wavelength was 334 nm; Flow rate was 1 mL/min; Column temperature was 30 ℃; Injection volume was 10 μL. HPLC fingerprints ofmedicinal materials was established, combined with similarity evaluation, cluster analysis, principal component analysis and orthogonal partial least squares-discriminant analysis and other pattern recognition methods, quality evaluation ofmedicinal materials from different places.The established fingerprint method met the method requirements. The 29 batches ofmedicinal materials had 10 common peaks in the HPLC fingerprint, and the similarity was all above 0.91; The samples were divided into two categories according to different origins through cluster analysis; The results of principal component analysis and cluster analysis were consistent; Finally, the orthogonal partial least squares-discriminant analysis was used to screen out six different markers of different batches of wild chrysanthemum medicinal materials. Through the identification of the reference substance, it was determined that peak 10 was montmorrin and peak 5 was 3,4-dicaffeoylquinic acid, peak 3 was luteolin, peak 1 was chlorogenic acid.The established fingerprint method is stable, reliable, and reproducible; Combined with chemical pattern recognition, it can be used for the quality evaluation ofmedicinal materials.

L.; HPLC fingerprint; chemical pattern recognition; cluster analysis; principal component analysis; orthogonal partial least squares-discri-minant analysis; montmorrin; 3,4-dicaffeoylquinic acid; luteolin; chlorogenic acid

R286.2

A

0253 - 2670(2021)24 - 7616 - 08

10.7501/j.issn.0253-2670.2021.24.024

2021-05-06

江西中醫(yī)藥大學(xué)中藥學(xué)一流學(xué)科專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目（5251800280）；2019年度江西省中醫(yī)藥管理局科技計(jì)劃項(xiàng)目（2019A005）

謝蘇夢（1995—），在讀碩士，從事藥物質(zhì)量控制研究。Tel: 18379973259

魏惠珍，碩士生導(dǎo)師，副主任藥師，從事藥物質(zhì)量控制研究和新藥研發(fā)。Tel: 13870939636 E-mail: weihuizhen101@126.com

[責(zé)任編輯 時(shí)圣明]