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目的:利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合化学计量学方法对茯苓不同部位进行定性判别建模,并建立茯苓多糖的定量检测模型和茯苓多糖定量分析.方法:采用紫外分光光度法测定茯苓多糖含量,漫反射方式采集样品近红外光谱,采用一阶导数+矢量归一化法处理近红外光谱图,运用偏最小二乘法(PLS)建立光谱数据与多糖的定量校正模型,运用主成分分析(PCA)法建立茯苓定性模型,结果:偏最小二乘定量校正模型R为0.9440,RMSEC为0.072 1,RMSEP为0.076 2;定性分析模型对10个预测样品的判错数为0.结论:利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位茯苓的方法是可行的,多糖含量PLS定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景.

作者:付小环;胡军华;李家春;丁银花;王振中;萧伟;张振秋

来源:中国中药杂志 2015 年 40卷 2期

知识库介绍

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作者:
付小环;胡军华;李家春;丁银花;王振中;萧伟;张振秋
来源:
中国中药杂志 2015 年 40卷 2期
标签:
近红外光谱 茯苓 多糖 定性与定量 near infrared reflectance spectroscop Poria cocos polysaccharose qualitative and quantitative
目的:利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合化学计量学方法对茯苓不同部位进行定性判别建模,并建立茯苓多糖的定量检测模型和茯苓多糖定量分析.方法:采用紫外分光光度法测定茯苓多糖含量,漫反射方式采集样品近红外光谱,采用一阶导数+矢量归一化法处理近红外光谱图,运用偏最小二乘法(PLS)建立光谱数据与多糖的定量校正模型,运用主成分分析(PCA)法建立茯苓定性模型,结果:偏最小二乘定量校正模型R为0.9440,RMSEC为0.072 1,RMSEP为0.076 2;定性分析模型对10个预测样品的判错数为0.结论:利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位茯苓的方法是可行的,多糖含量PLS定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景.