作者：孙立丽; 游广娇; 任晓亮; 王萌; 邓雁如甘草化学模式识别method对偶传播人工神经网络
摘要：目的：采用超高效液相色谱-串联四极杆飞行时间质谱（UPLC-Q-TOF-MSE）建立甘草化学成分的快速定性分析方法,并采用超高效相色谱（UPLC）指纹图谱与化学模式识别结合进而分析72批次甘草间化学成分的差异性,为甘草的质量控制与评价提供实验依据。方法：运用时间依赖型MSE扫描方式采集甘草样品的质谱数据,快速鉴定甘草的主要化学成分,并采用Ward’s Method对UPLC指纹图谱数据进行探索性数据分析,获取分类信息,最后采用对偶传播人工神经网络分析不同分类组别的化学成分差异。结果：共鉴定了57个化合物,Ward’s Method分析将72批甘草样本区分为4组,利用对偶传播人工神经网络获取了甘草不同组别间的显著性差异成分。结论：本方法可以快速、全面实现甘草化学成分的定性分析,比较甘草间的化学成分差异性,为甘草质量等级标准的建立提供了参考依据。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
