化学计量学在中药研究中的应用

论文摘要

将化学计量学方法用于中草药多组分测定和真伪鉴别的研究中,改进的人工神经网络方法(ANN)为中草药多组分同时测定提供了方便,模式识别则实现了中草药的真伪鉴别及质量评价。提出了一种双网络ANN算法,用其处理中草药紫外吸收光谱,提高了网络的自学习,自判别和自拟合能力。为了解决中草药复杂体系背景干扰的问题,首次提出虚拟组分校正的方法。将所有干扰组分归为一个组分(其含量是可调的,称其为虚拟组分),通过ANN的双网络对虚拟组分自修正、自拟合,消除了干扰组分的影响,实现了中草药秦皮中秦皮甲素和秦皮乙素不经分离的同时快速测定。建立了包括秦皮、紫草、黄芩、大黄、槐花等9种中草药和三黄片等三种复方制剂的色谱指纹图谱数据库,此数据库管理系统可以实现两个功能,一个是药材库的维护;另一个是药材质量的模式识别。在中药指纹图谱评价方法研究方面,通过对欧式距离、夹角余弦、峰匹配度等相似性测度的比较,提出了总相似度的概念,结果证明总相似度对样品的分类更加符合实际情况。提出对保留时间的校正和重叠度的计算,减小了保留时间漂移对识别结果的影响,使识别中色谱峰的匹配表征更准确,提高了中草药识别的准确性。论文还提出用共有峰总面积比(待识别样品的共有峰总面积/标准样品的共有峰总面积)来评价中药的整体质量,在识别的基础上实现了黄芩,秦皮等中草药的质量评价,此方法可推广到任何一种中药的识别中。

论文目录

• 第一章 绪言
• 1.1 化学计量学定义及研究范畴
• 1.2 化学计量学发展概况
• 1.3 化学计量学在分析化学中的应用
• 1.4 化学计量学在中药研究中的应用
• 1.4.1 化学计量学在中药鉴别及质量控制方面的应用
• 1.4.2 化学计量学在中药色谱分离中的应用
• 1.4.3 化学计量学在中药药动学、药效学中的应用
• 1.4.4 化学计量学在中药制剂分析中的应用
• 1.4.5 化学计量学在中药化学结构预测中的应用
• 1.5 参考文献
• 第二章 人工神经网络用于中药多组分同时测定的研究
• 2.1 引言
• 2.2 人工神经网络原理
• 2.2.1 传统的人工神经网络
• 2.2.2 改进的人工神经网络
• 2.3 实验部分
• 2.3.1 仪器与试剂
• 2.3.2 标准储备液的配制
• 2.3.3 吸收光谱
• 2.3.4 样品处理
• 2.4 结果与讨论
• 2.4.1 吸收光谱
• 2.4.2 网络参数的选择
• 2.4.3 干扰组分的校正
• 2.4.4 训练集的动态选择
• 2.4.5 实际样品分析
• 2.4.6 与偏最小二乘（PLS）方法比较
• 2.5 结论
• 2.6 参考文献
• 第三章 中药指纹图谱的化学模式识别研究
• 3.1 引言
• 3.1.1 中药指纹图谱简介
• 3.1.2 模式识别技术简介[18]
• 3.1.3 相似性评价方法简介
• 3.2 实验部分
• 3.2.1 仪器与试剂
• 3.2.2 实验方法
• 3.2.3 色谱指纹图谱采集
• 3.3 中草药色谱指纹图谱模式识别原理
• 3.4 结果与讨论
• 3.4.1 保留时间漂移的校正
• 3.4.2 共有峰判别
• 3.4.3 各种相似性测度分析
• 3.4.4 总相似度及分类判别
• 3.4.5 综合质量评价
• 3.5 结论
• 3.6 参考文献
• 第四章 中药色谱指纹谱图库的建立
• 4.1 引言
• 4.2 实验部分
• 4.2.1 仪器与试剂
• 4.2.2 实验方法
• 4.2.3 色谱指纹图谱采集
• 4.3 数据库结构总体设计
• 4.4 数据库的结构实现及完善
• 4.4.1 本系统采用的技术
• 4.4.2 数据库联接
• 4.4.3 系统界面设计
• 4.4.4 数据库中对图像的处理
• 4.4.5 模式识别设计
• 4.5 数据库的维护与更新
• 4.6 测试系统
• 4.6.1 测试数据库系统
• 4.6.2 测试模式识别系统
• 4.7 小结
• 4.8 参考文献
• 作者简历
• 作者攻读博士学位期间获得的成果
• 摘要
• ABSTRACT