红外光谱法联合化学定量学在儿科中成药剖析中的使用钻研

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论文字数:**** 论文编号:lw202319579 日期:2023-07-20 来源:论文网

第一章绪论

中成药是由不同的中药及草药经粉碎后制成包含颗粒剂、片剂、散剂等剂型的中药制品,是我国历代医药学家经过千百年医疗实际发明、总结的有效方剂的精髓。因其具备良好的平安性、体积小、应用不便等长处,逐步被世界国民所认同和接收。我国中成药种类和剂型单一,应用规模较广,但因中成药处方组分多,原药材自身成分庞杂,在中成药质量掌握方面形成肯定的艰难。化学计量学(Chem。metrics提对从化学试验发生的数据进行钻研,并提取相干化学信息的一门科学,重要应用数学、统计学、盘算机科学以及其余相干学科的实际和方式,优化化学量测历程,通过对测量数据的解决和解析,最大限度地获取有用的化学信息,为化学量测供给实际和方式。文献调研发明,红外光谱法联合化学计量学手腕在中成药钻研方面有其奇特的劣势。
本章对近年来红外光谱法联合化学计量学手腕在中药方面的应用钻研以及小儿感冒类、小儿咳喘类、小儿厌食类和小儿口疮类等20种儿科中成药的钻研现状进行了综述。
1.1红外光谱法与化学计量学的结合
化学计量学方法主要包括各类人工神经网络(ANN)、遗传算法、信息科学中的小波分析及图像分析、模式识别等,本文所用的化学计量学方法主要包括人工神经网络和模式识别中的聚类分析(clusteranalysis)。ANN是一种模拟人脑功能的全新的非线性信息处理系统,作为化学计量学方法的一种,得到越来越多的应用。多层前馈误差反向传播人工神经网络尹p一NN提由非线性变换神经单元组成的一种前馈型网络,具有良好的非线性映射逼近能力和预测能力。文献调研表明,红外光谱法结合人工神经网络在中药方面的应用主要集中在物质的定性方面,相关文献见表1_1。
聚类分析是一种分类的多元统计分析方法,按照个体或样品的特征将它们分类,使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性,而类别之问则应具有尽可能高的异质性。聚类分析具有简单、直观的优点,主要应用于探索性的研究,一方面可以对分类评价问题给出直接的评价结呆,另一方面可为其它方法如判别分析提供训练样本。聚类的目的是根据己知数据,计算各观察个体或变量之问亲疏关系的统计量(距离或相关系数)。根据最短距离法、最长距离法、中司距离法、重心法等准则,使同一类内的差别较小,而类与类之间的差别较大,最终将观察个体或变量分为若干类。近年来,采用红外光谱结合聚类分析法用于中药方面的应用研究的相关文献报道见表。

1.2 20种儿科中成药的主要成分及功效本文对包含小儿感冒类药物、小儿咳喘类药物、小儿厌食类药物及小儿口疮类药物的共20种药物的红外光谱进行了分析研究,其主要成分及功效见表。

1.3 20种儿科中成药的研究现状
杨志一等“采用高效液相色谱法(HpLc)测定了小儿清咽颗粒中牛劳昔和哈巴俄普的含量;扬桂芳等扭司分别采用HpLc和卿一pLc法测定了小儿清热宁颗粒中黄琴普的含量;戴飞采用HpLc法测定了小儿清热颗粒中非法添加的对乙酞氨基酚的含量;王宁等I翔利用HpLc测定了小儿清热宁颗粒中胆红素的含量;范全民四等采用HpLc对小儿清热宁颗粒中绿原酸和黄琴普的含量进行了测定;傅欣形[24]采用薄层色谱法鉴别胆酸,并采用HPLC测定了宝咳宁颗粒中黄琴普的含量;梁从庆等四通过薄层扫描法对童康片中黄芹甲普的含量进行了测定;林朝展等[26]通过高效液相色谱一蒸发光散射检测法测定了童康片中黄芹甲普的含量;曹红等月采用薄层色谱法对小儿鼻炎片中的白芷、升麻、和防风等药材进行了薄层色谱鉴别,采用即Lc对小儿鼻炎片中阿魏酸的含量进行了测定;文献采用HPLc法对小儿咳喘灵颗粒中盐酸麻黄碱的含量进行了测定;金阳因对小儿咳喘灵颗粒中盐酸伪麻黄碱和盐酸麻黄碱的含量进行了测定;拱美华等131采用HPLC测定麻黄中盐酸麻黄碱的含量;于明娟等[32]采用即习卫LC法对肥儿散中甘草酸按的含量进行了测定;肖培云等【33一35】用HPLC法分别对小儿导赤片中大黄酚、大黄素和桅子普的含量进行了测定。

1.4论文研究目的及意义
中成药中含有多种化学成分,其疗效是多种成分作用的综合体现。红外光谱可以反映中成药化学成分的综合信息,具有宏观指纹特征,红外光谱法与化学计量学手段相结合,可以对中成药红外光谱的一致性进行验证,能较为全面地了解、控制中成药产品的质量,最终实现药物的分类鉴别,是对选用一种或几种组分进行中药鉴别的有力补充。文献调研发现,红外光谱法结合化学计量学对中药的研究报道的相关文献有32篇,未见采用红外光谱法对小儿清咽颗粒、小儿咳喘灵颗粒等中成药的相关研究报道。本课题对感冒类、咳喘类、厌食类和口疮类共20种儿科中成药的红外图谱进行分析研究,利用聚类分析法和特征曲线重合率对同种中成药红外光谱的一致性进行考察,对同种中成药产品质量一致性、稳定性进行初步评价。通过特征曲线重合率和人工神经网络对不同中成药的红外光谱进行考察,从而进行分类鉴别。采取平均值法建立20种儿科中成药的红外指纹图谱,为实现儿科中成药的定性鉴别及其质量控制标准的建立提供科学依据。

目录
第二章红外光谱实验条件及方法学的考察..................................6
2.1实验部分...........................................................6
2.1.1仪器与试剂.......................................................6
2.2结果与讨论..........................................................6
2.2.1单因素实验条件的考察............................................6
2.2.2正........外光谱的最佳实验条件..............................12
2.2.3方法学实验........................................................13
2.3本章小结............................................................16
第三章小儿感冒类药物的红外光谱研究....................................18
3.1实验部分..........................................................18
3.1.1小儿感冒类药物样品的来源........................................18
3.1.2数据处理方法....................................................19
............
第四章小儿咳喘类药物的红外光谱的研究..................................41
4.1小儿咳喘类药物的样品来源...........................................41
4.2小儿咳喘灵颗粒的红外光谱研究.......................................41
4.2.1聚类分析法用于小儿咳喘灵颗粒.............41

结论
本课本采用红外光谱法结合化学计量学手段对包括小儿感冒类药物、小儿咳喘类药物、小儿厌食类药物以及小儿口疮类药物在内的20种儿科中成药的红外图谱进行了分析研究,主要结论如下:
1.采用单因素法和正交试验法对红外光谱法的实验条件进行了优化选择,并对方法学实验进行了测定,实验结果表明,红外光谱法的重复性、精密度和稳定性都非常良好,在最佳实验条件下,对20种儿科中成药的红外图谱进行了测定。
2.采用聚类分析法和特征曲线重合率对20种儿科中成药不同厂家生产的同种中成药以及同厂家同批号、同厂家不同批号的样品的红外图谱相似程度进行了考察,结果表。种儿科中成药的红外图谱各自之问具有良好的一致性。
3.采用特征曲线重合率和人工神经网络对4种不同类别的儿科中成药进行了分类鉴别,结呆表明,采用人工神经网络结合特征曲线重合率分别可以达到对不同类别的儿科中成药进行分类鉴别的目的。
4.最终采取平均值法建立了4种不同类别共20种儿科中成药的红外指纹图谱。

参考文献
[1]王贵杰,杨帆.近红外光谱结合人工网络鉴别大黄[J],西北药学杂志,2009,24(l):19一21.
[2]杨南林,程翼宇,瞿海斌.用人工神经网络一近红外光谱法测定冬虫夏草中的甘露醇[J],分析化学研究报告,2003,31(6):664一665.
[3]汤彦丰,张卓勇,范国强.中草药大黄的近红外光谱和人工神经网络鉴别研究[J],光谱学与光谱分析,2004,24(11):1345一1351.
[4]徐永群,孙素琴,周群,蔡少青.红外光谱与人工神经网络相结合识别栽培、野生黄答和粘毛黄答[J],光谱学与光谱分析,2002,22(6):945一945.
[5]汤彦丰,张卓勇,范国强,朱惠菊,王新越.基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究[J],光谱学与光谱分析,2005,25(5):725一725.
[6]张勇,金向军,谢云飞,赵冰,丛茜.基于人工神经网络的淫羊蕾红外光谱的研究[J],光谱学与光谱分析,2008,25(6),1251一1254.
[7]姜健,杨宝灵,苏明,王冰,姜国斌.基于主成分分析和人工神经网络的五味子质量鉴定方法研究[J],红外,2009,30(12):39一43.
[8]马书民.人工神经网络一红外光谱法用于中药大黄样品的鉴定研究「0].长春:东北师范大学:2004.
[9]庞涛涛,姚建斌,杜黎明.人工神经网络分类鉴别苦丁茶红外光谱[J],光谱学与光谱分析,2007,27(7):1336一1339.
[10]辛海量,胡园,张巧艳,郑汉臣,秦路平.4种牡荆属植物来源生药的近红外漫反射指纹图谱聚类分析[J],时珍国医国药,2008,19(12):3037一3035.


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