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目的 基于BP人工神经网络分析滇桂艾纳香止血作用的谱效关系.方法 以20批不同产地的滇桂艾纳香为研究对象,建立滇桂艾纳香HPLC指纹图谱;采用华法林化模型大鼠,测定给药后各组凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶时间(TT)水平.采用灰色关联度法,筛选对止血作用密切相关的色谱峰;利用B人工神经网络技术,将化学信息与药效指标数据相关联,建立谱效关系数学模型.结果 20批样品指纹图谱中13个共有峰与药效指标的相关系数均大于0.740,均与药效具有较密切的相关性,以此为基础建立了谱效关系模型.运用神经网络模型预测综合药效值,相对误差的绝对值均小于或等于13.60%,大部分数值的相对误差小于6.7%,模型预测具有较高的精度,性能良好.结论 该谱效关系模型及综合评价体系更加合理,可用于滇桂艾纳香质量标准的完善.

作者:马雯芳;王美琪;姜建萍;张凯惠;韦明妹;陈晖

来源:中成药 2020 年 42卷 6期

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作者:
马雯芳;王美琪;姜建萍;张凯惠;韦明妹;陈晖
来源:
中成药 2020 年 42卷 6期
标签:
滇桂艾纳香 止血 谱效关系 神经网络 灰色关联度法
目的 基于BP人工神经网络分析滇桂艾纳香止血作用的谱效关系.方法 以20批不同产地的滇桂艾纳香为研究对象,建立滇桂艾纳香HPLC指纹图谱;采用华法林化模型大鼠,测定给药后各组凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶时间(TT)水平.采用灰色关联度法,筛选对止血作用密切相关的色谱峰;利用B人工神经网络技术,将化学信息与药效指标数据相关联,建立谱效关系数学模型.结果 20批样品指纹图谱中13个共有峰与药效指标的相关系数均大于0.740,均与药效具有较密切的相关性,以此为基础建立了谱效关系模型.运用神经网络模型预测综合药效值,相对误差的绝对值均小于或等于13.60%,大部分数值的相对误差小于6.7%,模型预测具有较高的精度,性能良好.结论 该谱效关系模型及综合评价体系更加合理,可用于滇桂艾纳香质量标准的完善.