桦褐孔菌药材的薄层色谱鉴别和HPLC指纹图谱建立及化学模式识别分析

段雨晴; 朱田密; 陈树和; 段雪云; 王思萌

doi:10.6039/j.issn.1001-0408.2023.01.10

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桦褐孔菌药材的薄层色谱鉴别和HPLC指纹图谱建立及化学模式识别分析

药学研究 | 更新时间：2023-02-22

- 桦褐孔菌药材的薄层色谱鉴别和HPLC指纹图谱建立及化学模式识别分析
- Establishment of TLC identification and HPLC fingerprint of Inonotus obliquus and analysis of chemical pattern recognition
- 中国药房 2023年34卷第1期页码：52-56
- 作者机构：
  
  1.湖北中医药大学药学院，武汉　430065
  2.湖北省中医院/湖北中医药大学附属医院/湖北省中医药研究院药事部，武汉　430061
- 作者简介：
  
  硕士研究生。研究方向：中药物质基础及作用机制。E-mail：840487292@qq.com
  主任药师，硕士生导师。研究方向：中药物质基础及作用机制。E-mail：chenshuhe606@163.com
- 基金信息：
  
  湖北省科技重大专项-重点研发计划项目(2020ACA007);湖北省自然科学基金创新发展联合基金项目(2022CFD162)
- DOI：10.6039/j.issn.1001-0408.2023.01.10
  中图分类号： R917
- 纸质出版日期：2023-01-15，
  
  收稿日期：2022-06-28，
  
  修回日期：2022-10-29，
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段雨晴,朱田密,陈树和等.桦褐孔菌药材的薄层色谱鉴别和HPLC指纹图谱建立及化学模式识别分析 ^Δ[J].中国药房,2023,34(01):52-56.

DUAN Yuqing,ZHU Tianmi,CHEN Shuhe,et al.Establishment of TLC identification and HPLC fingerprint of Inonotus obliquus and analysis of chemical pattern recognition[J].ZHONGGUO YAOFANG,2023,34(01):52-56.
段雨晴,朱田密,陈树和等.桦褐孔菌药材的薄层色谱鉴别和HPLC指纹图谱建立及化学模式识别分析 ^Δ[J].中国药房,2023,34(01):52-56. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2023.01.10.

DUAN Yuqing,ZHU Tianmi,CHEN Shuhe,et al.Establishment of TLC identification and HPLC fingerprint of Inonotus obliquus and analysis of chemical pattern recognition[J].ZHONGGUO YAOFANG,2023,34(01):52-56. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2023.01.10.

摘要

目的

建立桦褐孔菌药材的薄层色谱鉴别方法和高效液相色谱（HPLC）指纹图谱，并结合化学模式识别分析评价桦褐孔菌药材的质量。

方法

采用薄层色谱法对桦褐孔菌药材中的栓菌酸、桦褐孔菌醇进行定性鉴别；建立桦褐孔菌药材的HPLC指纹图谱，根据《中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012 版）》确定共有峰并进行相似度评价；采用SPSS 23.0软件和SIMCA14.1软件对22批桦褐孔菌药材的指纹图谱数据进行化学模式识别分析（聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法-判别分析）。

结果

薄层色谱鉴别结果显示，供试品色谱和对照品色谱在相应位置上显相同颜色斑点。22批桦褐孔菌药材的HPLC指纹图谱共有10个共有峰，相似度为0.942～0.995；指认出3号峰为栓菌酸，4号峰为桦褐孔菌醇，9号峰为麦角甾醇，10号峰为羊毛甾醇。聚类分析结果显示，S1～S15、S19、S21、S22聚为第1类，S16～S18、S20聚为第2类。主成分分析结果显示，综合得分排名前4位的样品分别为S17、S18、S16、S20。正交偏最小二乘法-判别分析结果显示，以变量重要性投影（VIP）值＞1为标准，筛选出4号峰（桦褐孔菌醇，VIP值＝1.86）、3号峰（栓菌酸，VIP值＝1.62）、7号峰（VIP值＝1.27）3个影响桦褐孔菌药材质量的标志性成分。

结论

成功建立了桦褐孔菌药材的薄层色谱鉴别方法及HPLC指纹图谱，结合化学模式识别分析可为桦褐孔菌药材的质量控制提供参考。

Abstract

OBJECTIVE

To establish thin-layer chromatography （TLC） identification method and high-performance liquid chromatography （HPLC） fingerprint of

Inonotus obliquus

， and to evaluate the quality of

I. obliquus

by chemical pattern recognition.

METHODS

TLC method was used to identify trametenolic acid and inotodiol in

I. obliquus

qualitatively. HPLC fingerprint of

I. obliquus

was established；

Similarity Evaluation System for Chromatographic Fingerprint of Traditional Chinese Medicine （2012 edition）

was used to determine the common peaks and evaluate the similarity； chemical pattern recognition analysis [cluster analysis， principal component analysis and orthogonal partial least squares-discriminant analysis （OPLS-DA）] of 22 batches of

I. obliquus

was performed with SPSS 23.0 software and SIMCA14.1 software.

RESULTS

In the TLC， the same color spots were found at the same position in the chromatograms of test sample and substance control. A total of 10 common peaks were marked in the HPLC fingerprints of 22 batches of

I. obliquus

， with similarities of 0.942-0.995. No. 3 peak was identified as trametenolic acid， No.4 peak as inotodiol， No. 9 peak as ergosterol and No. 10 peak as lanosterol. Results of cluster analysis showed that S1-S15， S19， S21 and S22 could be clustered into the first category， and S16-S18 and S20 were clustered into the second category. Results of principal component analysis showed that top 4 samples in the list of comprehensive score were S17， S18， S16 and S20. Results of OPLS-DA showed that three marking components that may affect the quality of

I. obliquus

were screened according to the standard of VIP＞1， i.e. No. 4 peak （inotodiol， VIP value of 1.86）， No. 3 peak （trametenolic acid， VIP value of 1.62） and No. 7 peak （VIP value of 1.27）.

CONCLUSIONS

This study establishes TLC method and HPLC fingerprint of

I. obliquus

successfully， which can provide reference for the quality control of

I. obliquus

by combining with

chemical pattern recognition.

关键词

桦褐孔菌薄层色谱法指纹图谱高效液相色谱法化学模式识别分析

Keywords

thin-layer chromatographyfingerprinthigh-performance liquid chromatographychemical pattern recognition

references

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