基于指纹图谱结合化学模式识别的精天颗粒质量评价

赵伟; 陈树和; 闫斌; 郑琼芳; 张伟欣; 巴元明

doi:10.6039/j.issn.1001-0408.2025.03.07

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基于指纹图谱结合化学模式识别的精天颗粒质量评价

药学研究 | 更新时间：2025-09-26

- 基于指纹图谱结合化学模式识别的精天颗粒质量评价
- Quality evaluation of Jingtian granule based on fingerprint combined with chemical pattern recognition
- 中国药房 2025年36卷第3期页码：300-305
- 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：中药质量控制与分析。 E-mail：1748022416@qq.com
  主任药师，硕士生导师。研究方向：医院中药制剂研发、中药饮片质量控制。E-mail：chenshuhe606@163.com
- 基金信息：
  
  国家中医药管理局全国老药工传承工作室建设项目(国中医药人教函〔2024〕255号);湖北省科技重大专项课题(2022ACA003-03-001-02)
- DOI：10.6039/j.issn.1001-0408.2025.03.07
  中图分类号： R284.1;R917
- 收稿日期：2024-09-10，
  
  修回日期：2025-01-15，
  
  录用日期：2025-01-16，
  
  纸质出版日期：2025-02-15
- 稿件说明：
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赵伟,陈树和,闫斌,等.基于指纹图谱结合化学模式识别的精天颗粒质量评价[J].中国药房,2025,36(03):300-305.

ZHAO Wei,CHEN Shuhe,YAN Bin,et al.Quality evaluation of Jingtian granule based on fingerprint combined with chemical pattern recognition[J].ZHONGGUO YAOFANG,2025,36(03):300-305.
赵伟,陈树和,闫斌,等.基于指纹图谱结合化学模式识别的精天颗粒质量评价[J].中国药房,2025,36(03):300-305. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2025.03.07.

ZHAO Wei,CHEN Shuhe,YAN Bin,et al.Quality evaluation of Jingtian granule based on fingerprint combined with chemical pattern recognition[J].ZHONGGUO YAOFANG,2025,36(03):300-305. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2025.03.07.

摘要

目的

建立精天颗粒的超高效液相色谱（UPLC）指纹图谱，并结合化学模式识别法评价其质量。

方法

以Luna

Omega Polar C

（150 mm×2.1 mm，1.6 μm）为色谱柱，以乙腈-0.2%磷酸溶液为流动相进行梯度洗脱，流速为0.2 mL/min，柱温为30 ℃，检测波长为265 nm

。以16号峰为参照峰，通过《中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012版）》建立精天颗粒的UPLC指纹图谱，指认共有峰并进行相似度评价，同时确认每个共有峰的饮片归属。运用化学模式识别方法中的层次聚类分析（HCA）、主成分分析（PCA）对13批样品（S1～S13）进行分类，并采用正交偏最小二乘-判别分析（OPLS-DA）来识别导致不同批次样品间差异的关键性成分。

结果

所建UPLC方法精密度、重复性、稳定性的RSD均不大于4.4%。在13批精天颗粒指纹图谱中共标定出25个共有峰；通过与对照指纹图谱比对，指认了其中10个共有峰，分别为3号峰（5-羟甲基糠醛）、5号峰（红景天苷）、8号峰（绿原酸）、15号峰（肉桂酸）、19号峰（芦荟大黄素）、20号峰（甘草酸铵）、21号峰（大黄酸）、23号峰（大黄素）、24号峰（甘草次酸）、25号峰（大黄酚）。13批样品指纹图谱的相似度为0.955～0.996。HCA结果显示，13批样品可聚为3类，其中S1、S5、S7、S11～S13为一类，S4、S6为一类，S2、S3、S8～S10为一类。PCA结果显示，主成分1～7的累计方差贡献率为92.666％。OPLS-DA进一步确定了13个差异性成分，这些成分主要来源于酒黄精、红景天、熟大黄和炙甘草等。

结论

所建立的精天颗粒UPLC指纹图谱方法简便、稳定、重复性良好，结合化学模式识别方法能有效揭示精天颗粒不同批次间的整体质量差异。方中酒黄精、红景天、熟大黄、穿山龙、猪苓、桂枝、炙甘草的质量是影响精天颗粒整体质量的关键。

Abstract

OBJECTIVE

To establish the ultra-high performance liquid chromatography （UPLC） fingerprint of Jingtian granule， and to evaluate its quality by chemical pattern recognition.

METHODS

Luna

Omega Polar C

column （150 mm×2.1 mm， 1.6 μm） was used as the chromatographic column， and acetonitrile-0.2% phosphoric acid solution was used as the mobile phase for gradient elution. The flow rate was 0.2 mL/min， the column temperature was 30 ℃， and the detection wavelength was 265 nm. With peak 16 as the reference peak， the UPLC fingerprint of Jingtian granule was established by the

Similarity Evaluation System of Chromatographic Fingerprint of Traditional Chinese Medicine

（

2012 edition

）. The common peaks were identified， the similarity evaluation was carried out， and the ownership of each common peak was confirmed. Hierarchical cluster analysis （HCA） and principal component analysis （PCA） in chemical pattern recognition methods were used to classify 13 batches of samples （S1-S13）， and orthogonal partial least squares-discriminant analysis （OPLS-DA） was used to identify the key components of the differences between different batches of samp

les.

RESULTS

RSDs of precision， repeatability and stability of the UPLC method were not more than 4.4%. A total of 25 common peaks were identified in the fingerprints of 13 batches of Jingtian granules. By comparing with the reference substance fingerprint， 10 common peaks were identified， namely peak 3 （5-hydroxymethyl-2-furaldehyde）， peak 5 （salidroside）， peak 8 （chlorogenic acid）， peak 15 （cinnamic acid）， peak 19 （aloe-emodin）， peak 20 （ammonium glycyrrhizinate）， peak 21 （rhein）， peak 23 （emodin）， peak 24 （glycyrrhetinic acid）， peak 25 （chrysophanol）. The similarities of fingerprints of 13 batches of samples were 0.955-0.996. The results of HCA showed that 13 batches of samples could be divided into three categories， among which samples S1， S5， S7， S11-S13 were clustered in one category， S4 and S6 were clustered in one category， S2， S3 and S8-S10 were clustered in one category. PCA results showed that the cumulative variance contribution rate of principal components 1-7 was 92.666%. OPLS-DA further identified 13 differential components， which were mainly derived from Polygonati Rhizoma with wine steaming， Rhodiolae Crenulatae Radix Et Rhizoma， prepared Rhei Radix Et Rhizoma and Glycyrrhizae Radix Et Rhizome Praeparata Cum Melle.

CONCLUSIONS

The established UPLC fingerprint of Jingtian granule is simple， stable and reproducible. Combined with the chemical pattern recognition method， it can effectively reveal the overall quality difference between different batches of Jingtian granule. The quality of Polygonati Rhizoma with wine steaming， Rhodiolae Crenulatae Radix Et Rhizoma， prepared Rhei Radix Et Rhizoma， Dioscoreae Nipponicae Rhizoma， Polyporus， Cinnamomi Ramulus， Glycyrrhizae Radix Et Rhizome Praeparata Cum Melle is the key to the overall quality of Jingtian granule.

关键词

Keywords

references

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