HPLC结合多变量统计建立野生与 人工沉香的识别模型

• 作者: 尚丽丽 晏婷婷 李改云 王茜 陈媛
• 来源期刊: 林产化学与工业
• 学科: 工学
• 关键词: 野生沉香 人工沉香 Fisher线性判别 偏最小二乘判别法(PLS-DA)
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 33-41
• 页数: 9页
• 分类号: TQ35
• 字数: 6289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2417.2018.06.005

摘要

为了建立野生、人工沉香的识别方法,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》对48批次沉香的HPLC图谱进行分析,并结合多变量统计筛选野生、人工沉香识别特征峰,建立两者的Fisher线性识别模型和偏最小二乘判别法(PLS-DA)识别模型.结果表明:野生、人工沉香HPLC图谱的色酮种类及含量具有较大差异,为识别模型的建立提供了依据;多变量统计筛选出的9个色谱峰变量具有代表性,可用于识别模型的建立;所建立的Fisher识别模型对野生沉香和3年以内人工沉香的判别正确率均为100％,可用于野生与人工沉香的识别;Fisher线性识别模型的线性判别函数:y=-0.19314x1-0.08649x2+0.07302x3+0.13665x4+0.05301x5-0.0585x6+0.09758x7+0.04024x8-0.13012x9,y1=-1.5553、y2=2.6418、临界值y0=0.5433.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李改云	中国林业科学研究院木材工业研究所	44	484	12.0	21.0
2	晏婷婷	中国林业科学研究院木材工业研究所	4	3	1.0	1.0
3	陈媛	中国林业科学研究院木材工业研究所	10	17	3.0	4.0
4	王茜	中国林业科学研究院木材工业研究所	16	27	2.0	5.0
5	尚丽丽	中国林业科学研究院木材工业研究所	5	9	2.0	3.0