y - JOUR A2 - Buccolieri, Alessandro AU - Guo, lanping AU - Yang, Jian AU - Zhou, Li AU - Wang, Sheng AU - Kang, Chuan-Zhi AU - Huck, Christian W. PY - 2021 DA - 2011/05/24 TI -同时定量分析蓍属原SP - 5566612 VL - 2021 AB - (SP - 5566612 VL - 2021 AB -)对该药用植物中的14种化合物进行了同时定量分析 蓍属原基于近红外光谱(NIR)。采用偏最小二乘回归(PLSR)建立了单化合物模型和多化合物模型的回归模型。并用气相色谱质谱(GC-MS)对模型进行校正。结果表明，scm和MCM的平均标准误差(SEP)分别为0.49和0.62，其中大部分化合物显著相关。43项相关性在0.01水平上极显著(47.25%)，11项相关性在0.05水平上极显著(12.09%)。主成分分析(PCA)的前三个主成分(PCs)可以解释>78%的总方差。根据成分矩阵和共态表可知，十八酸对pc1的影响最大(提取方= 46.72%)，其提取量为0.932。新植二烯、Z、Z、Z-9、12、15-十八碳三烯酸和油酸的共聚性也较大，分别为0.955、0.937和0.859。这些结果表明，如果一种化合物也与近红外吸收信号(SCM)呈线性关系，那么由于这些化合物之间的密切关系，就可以建立MCM。在此背景下，本研究强调了一种合适的样品制备技术来进行植物原料的近红外分析，从而受益于稳健和精确的校准。 To sum up, this NIR spectroscopic approach offers a precise, rapid, and cost-effective high-throughput analytical technique to simultaneously and noninvasively perform quantitative analysis of raw plant materials. SN - 2090-8865 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5566612 DO - 10.1155/2021/5566612 JF - Journal of Analytical Methods in Chemistry PB - Hindawi KW - ER -