1、本文采用色譜法和光譜法相結合建立起能夠反映出中藥、食品等復雜物質(zhì)本質(zhì)特征的指紋圖譜,結合化學計量學手段對中藥和食品進行質(zhì)量分析和監(jiān)督,同時對中藥和食品中的某些有效化學成分進行定量分析。指紋圖譜能夠全面的獲得復雜物質(zhì)中化學成分群的特征信息,并能夠用于中藥和食品的質(zhì)量評價、質(zhì)量控制、定量分析,是一種綜合的、可量化的表征手段。指紋圖譜的特點不僅有全面性和整體性,還具有模糊性?；瘜W計量學方法是一種強有力的輔助手段,能夠?qū)χ讣y圖譜中的有效信息進行

2、提取和處理,進而獲取關于中藥和食品中的質(zhì)量信息。本文采用指紋圖譜與化學計量學相結合的方法用于中藥連翹、牡丹皮和食品山藥質(zhì)量控制與定量分析。主要研究工作的內(nèi)容及結果如下:
　　1、采用高效液相色譜與質(zhì)譜相結合(HPLC-DAD-MS)獲得中藥青翹和老翹的指紋圖譜,結果發(fā)現(xiàn)青翹與老翹指紋圖譜在指紋峰的數(shù)量和強度上存在著很大的差異。采用化學計量學方法對不同產(chǎn)地的青翹指紋譜圖進行解析,進而對不同產(chǎn)地的青翹進行質(zhì)量控制。通過 HPLC-DA

3、D-MS得到中藥連翹17個共有指紋特征峰,并結合相關文獻和數(shù)據(jù)庫得到12個特征峰具體的化學成分信息。利用主成分分析(PCA)、系統(tǒng)聚類分析(HCA)和判別分析(DA)對不同產(chǎn)地的青翹指紋圖譜進行分析,結果發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)地間的青翹在化學成分及質(zhì)量上存在著差異。
　　2、以來自不同產(chǎn)地的中藥牡丹皮為研究對象,采用高效液相色譜與二極管陣列檢測器和質(zhì)譜技術(HPLC-DAD-MS)與電感耦合等離子體質(zhì)譜技術(ICP-MS)相結合,獲得牡丹皮醇

4、提取有機化學成分與無機金屬元素含量的數(shù)據(jù)信息。采用主成分分析對來自不同產(chǎn)地的牡丹皮進行分類,分類結果顯示,基于化學成分的指紋圖譜和無機金屬元素含量的融合數(shù)據(jù)得到的分類結果比單一的數(shù)據(jù)信息得到的分類結果更佳。采用線性判別分析(LDA)進一步證實了融合數(shù)據(jù)能夠得到很好的分類結果。同樣,利用三種有監(jiān)督模式-K-最近鄰法(KNN),反傳-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BP-ANN)和最小二乘-支持向量(LS-SVM)對單一的數(shù)據(jù)和融合后的數(shù)據(jù)建立校正預報模型,

5、預報結果顯示基于融合數(shù)據(jù)建立的預報模型的識別率和預報率最好。相比而言,KNN所建的產(chǎn)地預報模型,校正和預報率到能達到100％。采用多元線性回歸(MLR)模型探究了有機化學成分與無機金屬元素含量之間的關系,結果表明,某些化學成分與金屬元素之間存在一定的線性關系。
　　3、以來自四個不同產(chǎn)地的藥食同源的山藥樣品為研究對象,利用近紅外光譜法和中紅外光譜法分別獲得108個山藥樣品在12500-4000cm-1的近紅外指紋圖譜和2000-4

6、00cm-1的中紅外指紋圖譜,采用標準方法測定了山藥中總糖和總黃酮的含量。通過無監(jiān)督模式主成分分析對來自四個不同產(chǎn)地的山藥樣品進行分類,結果發(fā)現(xiàn)近紅外指紋數(shù)據(jù)和中紅外指紋數(shù)據(jù)都能得到滿意的分類結果。分別基于兩種指紋光譜數(shù)據(jù),通過有監(jiān)督模式識別最小二乘-支持向量(LS-SVM)和偏最小二乘法(PLS)分別建立起近紅外光譜數(shù)據(jù)和中紅外光譜數(shù)據(jù)與總糖、總黃酮之間的定量預報關系。結果表明,對于總糖而言,采用最小二乘-支持向量(LS-SVM)基于