易珍奎
- 作品数：7 被引量：18H指数：2
- 供职机构：重庆医科大学更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生理学更多>>
- HPLC指纹图谱结合反向传播人工神经网络和判别分析鉴定不同的麻黄药材被引量：9
- 2012年
- 采用HPLC-UV测定36个麻黄药材的指纹图谱,应用化学计量学进行图谱预处理和数据预处理,建立并验证不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材的反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)和判别分析(discriminant analysis,DA)判别模型.研究结果显示,所建BP-ANN模型的预测准确率为83.3%～94.4%、DA模型的性能指标为82.8%～88.5%,可见所建方法能有效判别不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材.该方法基于麻黄药材物质基础的整体性质,判断客观,为其他药材的分析提供了参考.
- 王丽琼范琦易珍奎王以武
- 关键词：高效液相色谱法指纹图谱麻黄
- 偏最小二乘-近红外漫反射光谱法测定还原型谷胱甘肽片被引量：2
- 2010年
- 采集还原型谷胱甘肽片(素片)的近红外漫反射光谱,以HPLC测定结果为参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立含量预测模型。所建模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.024 13,预测均方根误差(RMSEP)为0.008 57,预测集的相关系数(R)为0.972 54,证明近红外漫反射光谱法结合多元分析技术可快速测定还原型谷胱甘肽片的含量,并可望用于生产过程控制。
- 刘沙李瑒王丽琼易珍奎范琦
- 关键词：近红外漫反射光谱法偏最小二乘法
- 近红外漫反射光谱法结合CP-ANN和PLS高通量分析草麻黄药材
- 目的:建立草麻黄药材的近红外漫反射光谱高通量分析方法.方法:测量草麻黄样品的近红外漫反射光谱(near infra red diffuse reflectance spectra,NIRDRS),应用化学计量学技术进行光...
- 易珍奎范琦王丽琼王以武
- 关键词：近红外漫反射光谱法
- 文献传递
- 母乳中多不饱和脂肪酸的RP-HPLC测定方法研究被引量：4
- 2010年
- 目的:建立测定母乳中亚油酸(Linoleic acid,LA)、α-亚麻酸(α-Linolenic acid,ALA)、花生四烯酸(Arachidonicacid,AA)、二十二碳六烯酸(Docosahexaenoic acid,DHA)的高效液相色谱法。方法:经液-液萃取并衍生提取母乳中的不饱和脂肪酸后,采用Agilent SB-C18(4.6mm×150mm,5μm),流动相为乙腈:水=83:17,流速1.0ml/min,柱温30℃,紫外检测波长254nm进行。结果:ALA在50～350μg/ml、LA在200～1500μg/ml、DHA在10～80μg/ml和AA在20～160μg/ml范围内浓度与峰面积呈良好的线性关系,r均大于0.999;前三者的最低检测限均为0.2μg/ml,后者为0.4μg/ml;高、中、低浓度的平均回收率在92.65%～100.70%以内,精密度RSD≤5.67%。结论:本方法快速、准确且灵敏,满足临床和不同生物样品中多不饱和脂肪酸的含量测定。
- 方志娥陆巍曲斐颜波易珍奎尚京川
- 关键词：高效液相色谱法多不饱和脂肪酸母乳
- 基于植物组织成分分布规律提高成分提取效率的方法
- 本发明提供了一种基于植物组织成分分布规律提高成分提取效率的方法，属于植物提取技术领域。包括下述步骤：分离植物的各个器官；将植物的各个器官粉碎；将植物粉末过筛分成不同粒度范围的样品，计算每个粒度范围的质量百分比；对不同粒度...
- 范琦钟潇骁易珍奎王丽琼王以武
- 文献传递
- 傅里叶变换近红外漫反射光谱法结合化学计量学技术高通量分析草麻黄药材的方法学研究
- 草麻黄(Ephedra sinica)被收载于《中华人民共和国药典》2010年版一部“麻黄”项下，是我国药用麻黄的主要来源。不同产地，特别是不同采摘时间的草麻黄，其形态、组织结构及次生代谢产物的差异较小，采用形态学鉴别方...
- 易珍奎
- 关键词：草麻黄药材产地采摘时间
- 近红外漫反射光谱法结合CP-ANN和PLS高通量分析草麻黄药材被引量：2
- 2012年
- 目的:建立草麻黄药材的近红外漫反射光谱高通量分析方法。方法:测量草麻黄样品的近红外漫反射光谱(near infra-red diffuse reflectance spectra,NIRDRS),应用化学计量学技术进行光谱处理和数据预处理,分别建立并验证草麻黄药材的产地和采摘时间判别对向传播人工神经网络(counter-propagation artificial neural network,CP-ANN)模型及麻黄碱和伪麻黄碱含量预测偏最小二乘(partial least square,PLS)模型。结果:草麻黄药材的产地和采摘时间判别CP-ANN模型的验证样品预测准确率分别为100.0%和80.0%;麻黄碱和伪麻黄碱含量预测PLS模型的验证样品预测均方根误差(root mean square errors ofprediction,RMSEPs)小,分别为1.12和0.236,预测值与参考值的相关系数(correlation coefficients)大,分别为0.9721和0.9309。结论:采用所建方法能同时对草麻黄药材的产地和采摘时间进行准确判别,对其麻黄碱和伪麻黄碱的含量进行准确预测。该方法准确、快速,无需特殊的样品处理,也不使用化学试剂。
- 易珍奎范琦王丽琼王以武
- 关键词：草麻黄麻黄碱伪麻黄碱近红外漫反射光谱法
