导读:本文包含了多维指纹图谱论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:降糖保健品,非法添加物,高效液相色谱,四级杆静电场轨道阱质谱
多维指纹图谱论文文献综述
谢秀娟[1]（2018）在《HPLC/UPLC-MS/MS多维指纹图谱轮廓技术筛查降糖保健品中非法添加物》一文中研究指出近年来随着保健品市场的逐渐扩大,非法添加化学药物的现象频频发生,其中降糖保健品尤为突出。双胍类、噻唑烷二酮类、磺酰脲类和格列奈类化学药物因其降血糖效果好、价格便宜等特点,常被不法商家添加至降糖保健品中。为保障保健品市场的规范化和安全化,目前已有多种分析检测手段用于快速筛查保健品中的非法添加物,但均存在前处理方法简单、检测方法单一、耗时等特点。本文采用高效液相色谱和液相色谱-质谱联用技术,基于非法添加物的物理化学性质,通过单一溶剂萃取和多相溶剂萃取等样品前处理方法,采用多种检测方式,系统地研究了降糖保健品色谱指纹图谱特征和非法添加物色谱行为,旨在建立能够筛查非法添加物的多元多维指纹图谱,利用其指纹图谱轮廓技术分级筛查和光谱验证,建立多元多维指纹图谱轮廓技术评价方法,并应用于实际样品中非法添加物的筛查,具体的研究内容和结果如下:1、以苦瓜洋参类降糖保健品为研究对象,通过多批次样品基质的色谱分离,研究了复杂基质中11种非法添加物(盐酸二甲双胍、盐酸苯乙双胍、甲苯磺丁脲、格列齐特、格列吡嗪、马来酸罗格列酮、盐酸吡格列酮、格列苯脲、格列美脲、格列喹酮和瑞格列奈)的色谱分离行为,采用不同的分离条件与检测手段,分别建立了4种指纹图谱,并采用指纹图谱轮廓差异来筛查该类降糖保健品中非法添加物。结果表明:11种非法添加物在相应浓度范围内线性关系均大于0.99,基质干扰下各目标物的最低检出限均在0.115~2.72 mg/kg之间,加标回收率为78.07%~99.58%,RSD均在1.2%~3.2%。运用该方法测得16批样品中共有3批为阳性样品,表明该方法准确、可靠。2、为进一步扩大降糖保健品色谱指纹图谱的应用范围,选取9批不同剂型的降糖保健品为对象进行分析,采用丁醇与水形成的双相体系萃取样品,其中两种双胍类物质被萃取至水相,其余9种非法添加物则被萃取至有机相,并结合衍生化法检测双胍类和磺酰脲类物质,构建了多个特征吸收波长检测的多元多维色谱指纹图谱。结果表明:上、下相中11种非法添加物在一定浓度范围内线性关系良好(R~2>0.99),检出限分别在6.00~45.0 mg/kg、15.0~25.0 mg/kg之间。运用建立的多元多维色谱指纹图谱轮廓技术,成功筛查出15批降糖保健品中的4批阳性样品,于阳性样品加入叁个不同浓度所含有的非法添加物,其加标回收率均在78.93%~98.61%,RSD均在0.68%~3.2%。与单相溶剂萃取的前处理方法相比,该方法明显缩短了上、下相的分析时间。3、由于非法添加物的极性相差较大,采用二维液相色谱的中心切割技术,将极性较大的两种双胍类物质单独切至第二维液相进行分离,可实现在同一液相条件下对11种非法添加物同时进行分析,同时结合目标物自身的光谱特征以及衍生化的方法,建立相应的二维液相多维色谱指纹图谱。结果表明,各目标物在一定浓度范围内线性关系良好(R~2>0.99),最低检出限均在5.00~22.0 mg/kg之间。将该多维指纹图谱轮廓技术用于分析上述15批样品,同样测得4批阳性样品,于阳性样品添加所含有的非法添加物,加标回收率为78.55%~95.58%,RSD为0.47%~3.2%。与一维液相方法相比,该方法避免了多次进样的繁琐操作,且各非法添加物的检测灵敏度相应提高。4、以苦瓜洋参类降糖保健品为研究对象,采用超高效液相色谱-四级杆/静电场轨道阱高分辨质谱(UPLC-Q-Orbitrap MS),通过数据依赖性扫描模式(Full MS/dd-MS~2扫描模式),建立了该类样品的多维质谱指纹图谱,样品首先经一级质谱全扫描指纹图谱进行初步筛查,若基质过于复杂则采用多通道提取的方式简化样品信息,并与相应的多通道提取离子流指纹图谱进行轮廓比较,阳性样品则进一步采用二级特征离子碎片进行确证。结果表明:11种非法添加物在一定范围内线性关系良好,相关系数(R~2)均大于0.99,检出限为4.60~27.0 ng/kg,加标回收率均在70.92%~115.0%之间。将16批苦瓜洋参类样品与建立的指纹图谱轮廓进行比较,经多维确证后,共测得3批阳性样品。与液相色谱指纹图谱相比,质谱指纹图谱具有更高的准确性和灵敏度,且分析速度快(分析时间小于20 min),更有利于进行高通量筛查。5、为进一步筛查不同基质的降糖保健品,以多种不同类型的样品为研究对象进行分析,同样采用Full MS/dd-MS~2扫描模式建立降糖保健品的多维质谱指纹图谱。为确保目标物在不同基质样品中均有较高的响应,对质谱检测条件(如:鞘气和辅助气流速、电喷雾电压等)进行了优化,结果表明:11种非法添加物在一定范围内线性关系良好,相关系数(R~2)均大于0.99,简单和复杂基质干扰下目标物的检出限分别为2.10~11.0 ng/kg、2.30~19.0 ng/kg,加标回收率分别为72.42%~113.6%、66.85%~111.0%。运用建立的多维质谱指纹图谱轮廓技术测定20批不同剂型的降糖保健品,共测得2批阳性样品。质谱条件经优化后,减小了基质效应的影响,提高了离子化效率,11种非法添加物的检测灵敏度均有明显改善。6、针对LC-MS/MS测定降糖保健品中非法添加物的过程中出现的基质效应,研究了目标物浓度、带电离子数目、化合物结构与基质化学环境4种因素对离子化效率和离子丰度的影响,并对相关机理进行了初步探讨。结果表明:11种目标物浓度超过400 ng/mL时,各响应将不呈线性增加;C形离子阱中储存的离子数目超过1×10~6时,各离子丰度基本呈降低趋势;正离子模式下,目标物化学结构中含吸电子基团越多,越易发生电离反应,否则相反;随着基质复杂程度的增加,目标物的离子化效率逐渐降低,即基质抑制效应,但部分目标物的离子化效率反而增加,即离子增强效应。(本文来源于《广东药科大学》期刊2018-06-02）
韩旺龙[2]（2018）在《基于多维多谱指纹图谱的LS-SVM算法研究及应用》一文中研究指出目前,我国食品质量的安全问题依然严峻。在我国食品安全法规不断完善,加强监管,积极研究和制定食品标准的情况下,还需提高食品安全检测检验方法的准确度和效率。为了补充食品安全标准和检测方法,促进我国食品安全标准体系和检测体系的发展,本文研究了基于多维多谱指纹图谱的优化最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine;LS-SVM)方法。首先,为了克服复杂样品预处理困难导致检测结果不准确的问题。本文尝试把各个维度的不同谱图用相关性分析,主成分分析(principal component analysis;PCA)等方法进行数据清洗、融合、特征选择,构建多维多谱的特征矩阵。实验结果表明良好的特征矩阵有利于进行数据挖掘,能够构造出清晰的分类超平面,减少建模过程的复杂度。其次,本文主要针对白酒进行了建模鉴定。对于同一组白酒数据,相同处理方法构造出来的特征矩阵分别与偏最小二乘回归算法和LS-SVM算法结合来鉴定白酒类别。在此实验中多维多谱的有效性在结合偏最小二乘回归算法的模型中得到了充分体现,同时也可以看到LS-SVM算法的优越性。为进一步验证多维多谱指纹图谱结合LS-SVM算法的有效性,进行了食用醋的建模鉴定实验,在此实验中多维多谱的有效性再次得到验证。最后,利用人工鱼群智能算法优化多维多谱指纹图谱的最小二乘支持向量机模型。利用人工鱼群智能算法快速收敛的特点,快速找到最优LS-SVM惩罚参数C和核函数参数?。实验表明,通过鱼群分析优化的最小二乘支持向量机方法可用于分析和评估多维多谱化学指纹图谱。它可以分析复杂成分食品的质量,并具有很高的准确性和稳定性,使食物在化学指纹图谱上进行判别分析的理论基础得到了补充。(本文来源于《佳木斯大学》期刊2018-06-01）
王珂[3]（2018）在《多维色谱指纹图谱用于海狗人参丸质量控制和非法添加物筛查研究》一文中研究指出保健品作为健康生活不可替代的消费品,逐渐引起人们重视。目前市场上的品牌种类繁多,产品品质差异巨大,复杂的样品基质和非法添加有害物给食品安全监测增加了难度。海狗人参丸是一种处方固定的保健补肾产品,于2004年获得国家药监局批准(国食健字号G20040972),具有补肾壮阳的功效,受到人们的青睐。本文以海狗人参丸作为研究对象,首先基于海狗人参丸中有效成分性质的研究,利用高效能的色谱分离和多维紫外光谱检测技术,通过样品前处理方法优化,研究海狗人参丸的指纹图谱基本特征,结合化学计量学方法和非法添加物的光谱特征,建立了海狗人参丸的多维液相色谱指纹图谱,用于其质量控制和非法添加物的筛查方法。主要研究内容如下:1、采用反相液相色谱法,梯度洗脱,结合多波长检测,建立海狗人参丸中有效组分的HPLC分析方法。通过对11批次样品的分析获取指纹图谱信息,结合相似度评价,建立海狗人参丸多波长指纹图谱,并应用于多批次实际样品的质量评价,结果表明叁例产品不合格。2、采用主成分分析和系统聚类分析,对11批次海狗人参丸的色谱数据,利用Simca-P和SPSS软件进行统计分析,确定了样品分类结果:第一类为S1、S2、S3、S4、S8和S9,第二类为S5、S6、S7、S10,第叁类为S11,并确定了保留时间为74.7 min、76.6 min、111.3 min组分为海狗人参丸的质控成分。3、基于海狗人参丸的基本指纹特征,采用多维HPLC指纹图谱技术,研究了PDE-5型抑制剂、雄性激素、α受体拮抗剂和育亨宾等16种潜在非法添加物的色谱行为,结合多波长检测以减少或去除样品基质的干扰,建立了一种用于鉴定海狗人参丸产品中非法添加物的多维指纹图谱分级筛查方法。该方法成功应用于海狗人参丸样品中非法添加物的筛查,在5批样品中发现对1例疑似样品含有睾酮,其含量为18.8μg/g,测定回收率和相对标准偏差分别为83.6%和6.82%。通过一级和二级指纹图谱结合光谱纯度和质谱验证,大大提高了检测的准确性和可靠性。4、采用碳酸二甲酯/水/硫酸铵盐析分相萃取体系为萃取剂,结合微波辅助技术对海狗人参丸进行样品前处理,研究了萃取体系成相和萃取条件,通过单因素实验优化了实验条件。结果表明碳酸二甲酯与水为1:7.5(V/V),以硫酸铵作为盐析剂,加入量为8 g,提取温度70℃、提取时间为10 min、料液比为25时萃取效率最高。盐析分相萃取降低了样品基质的干扰,缩短了分析时间,结合多维指纹图谱分级筛查和光谱、质谱验证,进一步提高了非法添加物筛查的灵敏度、准确性和可靠性。(本文来源于《广东药科大学》期刊2018-05-26）
万强[4]（2015）在《微波辅助—多相溶剂萃取—多元多维指纹图谱技术在决明子质量控制中的应用》一文中研究指出决明子(Semen cassiae)是豆科决明属植物决明(Cassia obtusifolia L.)或小决明(Cassia tora L.)的干燥成熟种子,具有益肾明目、润肠通便、清肝祛湿等功能,是国家卫生部首批公布的药食同源中药材之一,在我国常用于治疗羞明多泪,头痛眩晕、视物昏暗等症状。决明子中主要含有蒽醌类、黄酮类、萘骈吡喃酮类、多糖类、脂肪酸和氨基酸类等成分,对于其有效成分的提取多用回流提取法、冷浸法等方法进行,此类提取方法不仅提取时间长、提取效率低、消耗的有机溶剂多,对环境的影响较大。微波辅助萃取法是利用微波与介质的热效应和非热效应对中药材中的目标成分进行提取,萃取时间短、效率高、溶剂用量少、对环境友好。本文采用微波辅助萃取法以(NH4)2SO4/丙酮/正庚烷叁相溶剂萃取体系为萃取溶剂,研究了多相体系的形成及微波辅助萃取决明子有效成分的萃取条件;以色谱和光谱分析方法检测,获得各相化学成分的指纹图谱;基于各相萃取成分的性质差异和指纹图谱数据,构建决明子药材多元多维指纹图谱数据库;为更全面的反映药材的特征信息,准确、有效地控制决明子药材质量,建立决明子药材的质量控制评价方法,主要内容如下:1、利用高效液相色谱法(HPLC)、气相色谱法(GC)、傅里叶变换红外光谱法(FT-IR)及不同的色谱分析检测手段对决明子药材进行分析,分别建立了决明子中不同极性成分的分析方法。以乙腈—0.1%磷酸作为流动相进行梯度洗脱、在278 nm处紫外检测,用HPLC法测定了决明子中的蒽醌、黄酮及萘骈吡喃酮类等成分;以270 nm为激发波长、440 nm为发射波长,HPLC-荧光检测,测定了具有荧光特性的成分;以KBr压片法对决明子多糖进行了IR光谱分析,并通过多糖水解和1-苯基-3-甲基-5-吡唑啉酮(PMP)衍生化,以乙腈—磷酸盐缓冲溶液(50 mmol/L,18:82)作为流动相,于245 nm处检测,用HPLC-PMP衍生化法测定了决明子多糖的单糖成分;利用毛细管柱—GC法对非极性成分进行了分析。结果表明:分析方法适用性好,各色谱峰分离度良好,精密度、重复性和稳定性的rsd值小于2%,满足分析要求。2、以双水相为基础构建了叁相溶剂萃取体系,针对决明子有效成分的性质,通过筛选确定了以(nh4)2so4/丙酮/正庚烷体系为萃取溶剂,分别采用改进单纯形优化法和星点设计—效应面法对叁相溶剂体系的组成和微波辅助萃取条件进行了优化。结果表明:利用该溶剂体系不同相的萃取性能差异,可分别将低极性组分,蒽醌、黄酮和萘骈吡喃酮类等成分,以及多糖类成分分别萃取到上相(正庚烷)、中相(丙酮)和下相(硫酸铵水溶液)中。当以正庚烷、丙酮和硫酸铵质量百分数分别为7.1%、31.9%和9.2%组成为萃取溶剂时,微波辅助萃取时间16.5min、萃取温度83.0℃、液料比56:1时决明子有效成分的提取效率最高。3、依据上述萃取条件,采用所建立的色谱、光谱分析检测方法对12批次不同产地的决明子药材进行了萃取分离和测定,分别建立了正庚烷相的gc指纹图谱、丙酮相的hplc-uv和hplc-rf指纹图谱,以及水相决明子多糖类成分的hplc-pmp和ft-ir指纹图谱,并采用主成分分析和聚类分析方法研究了决明子药材的分类特征。结果表明:12批次决明子样品的指纹图谱相似度均高于0.9,符合中药指纹图谱相似度评价的研究要求;基于成分信息最多、可靠性最强的hplc-uv指纹图谱的聚类分析结果可将其分为五类:第一类s2(广西);第二类s5(广东);第叁类s6(广东);第四类s7(广东)、s10、s11(上海);第五类s1、s3(广西)、s4(湖北)、s8(安徽)、s9、s12(上海)。4、利用叁相萃取决明子有效成分的特征,基于上述gc指纹图谱、hplc-uv指纹图谱、hplc-rf指纹图谱、hplc-pmp指纹图谱和ft-ir指纹图谱五种标准指纹图谱,构建了决明子药材的多元多维指纹图谱数据库。为了全面反映决明子药材的特征信息,依据各分析方法的特点,建立了决明子药材的质量评价方法,并对叁种不同的市售决明子药材的质量进行评价和甄别,结果表明:其中两种决明子药材的hplc-pmp、hplc-rf、hplc-uv指纹图谱的相似度低于0.9,故鉴别为假冒伪劣药材;而另一种药材的各项评判指标均高于所建立的标准,评为合格的决明子药材。说明所建立的决明子药材的质量评价模式准确度较高、可靠性强,可以全面用于决明子药材的质量控制。5、利用紫外分光光度法分别测定了12批次决明子多糖对羟基自由基、DPPH自由基和超氧阴离子自由基的清除能力,以考察决明子多糖的体外抗氧化活性。结果表明:12批次决明子药材所获得的多糖均具有一定的抗氧化活性,在0.2~1.0 mg/m L浓度范围内,其抗氧化活性随着浓度的升高逐渐增强,但12批药材表现出明显的活性差异,按其活性大小大致可分为3类:第一类S1、S2(广西)、S12(上海);第二类S7(广东)、S9、S10、S11(上海);第叁类S3(广西)、S4(湖北)、S5、S6(广东)、S8(安徽),综合分析发现,来自于广东地区决明子多糖样品的抗氧化能力要比上海地区和广西地区的高。(本文来源于《广东药学院》期刊2015-05-01）
曹玲,董辉,孙晖,王志刚[5]（2014）在《多维指纹图谱在中药分析中的应用》一文中研究指出本文综述了2000年以来多维指纹图谱技术的发展及其在中药分析中的应用。就建立多维指纹图谱的联用技术(HPLC-DAD、HPLC-DAD-MS、HPLC-DAD-ELSD、HPLC-DAD-NMR、GC-MS)在多维指纹图谱研究中的优点和应用作了概述,综述各种色谱及光谱指纹图谱联用的特点,简要阐述国内外多维指纹图谱的研究在中药分析中的应用情况。认为多维指纹图谱能够更全面、更整体的评价中药质量。中药指纹图谱的发展将是多仪器、多测定方式联用的多维指纹图谱。(本文来源于《中华中医药学会第七次中药分析学术交流会会议论文集》期刊2014-11-07）
曹玲,刘莉莉,王连芝,付蕾[6]（2014）在《多维指纹图谱在中药质量评价中的应用》一文中研究指出本文综述了自2000年以来提出多维指纹图谱之后多维指纹图谱技术的发展及其在中药质量控制中的应用。就建立多维指纹图谱的一些联用技术(HPLC-DAD、HPLC-DAD-MS、HPLC-DAD-ELSD、HPLC-DADNMR、CE-MS、GC-MS)在多维指纹图谱研究中的优点及应用做一概述,综述了各种色谱及光谱指纹图谱联用的特点,简要阐述了国内外多维指纹图谱的研究在中药质量评价中的应用情况。本文认为多维指纹图谱能够更全面地评价中药的质量。中药指纹图谱的发展必将是多仪器、多测定方式联用的多维指纹图谱。(本文来源于《中国医药导报》期刊2014年24期）
孙国祥,侯志飞,李文颖,于云鹏,马迪迪[7]（2014）在《中药多元多维指纹图谱特征与构成方式及评价方法研究》一文中研究指出多元多维指纹图谱是利用不同分析技术方法和同一分离方法的不同检测条件或不同检测原理获得中药立体多维空间指纹图谱的技术。能够反映化学组分多维全息特征,只有合理整合和有效挖掘才能从多侧面、整方位详细描述和准确表征中药全组分的含量分布状况。以中药标准制剂控制模式为基础的系统指纹定量法能整体、动态、有效地整合中药多元多维立体空间指纹图谱。指纹图谱不仅是多元的也是多维的,由此构成中药指纹大数据,进行合理有效地整合,才能形成正确评价中药真实质量的最佳方法,为中药工业质量控制提供又一新技术和行之有效的质控方法。(本文来源于《中南药学》期刊2014年06期）
孙国祥,吴玉,孟令新,刘中博,刘迎春[8]（2014）在《多元多维定量指纹图谱交叉评价防风通圣丸》一文中研究指出目的建立防风通圣丸五波长(246、254、265、280、300 nm)高效液相色谱指纹图谱(HPLC-FP)、紫外光谱指纹图谱(UV-FP)、红外光谱指纹图谱(IR-FP)和热值谱(HVF),形成多元多维方法交叉定量评价FFTSP质量。方法用系统指纹定量法(SQFM)评价五波长指纹图谱并用指纹熵权整合评价FFTSP质量。用190~400 nm区间UV-FP表达π→π*,n→π*和n→σ*的化学组分,用4 000~400 cm-1 IR-FP表达单键、双键和叁键等的振动(或转动)对中红外线的吸收,均以光谱点为评价单元。用燃烧焓衡量中药有机物达到高价氧化态的热释放度,从而揭示有机组分总量。结果将五波长HPLC指纹图谱、光谱指纹谱和热值谱交叉定量评价出S1质量劣(8级),其余样品质量均在中等以上。4种检测信息相互补充、相应对照,描绘出FFTSP多元化学成分的分布状况,最终鉴定S7可作为FFTSP的标准制剂和标准指纹对照物。结论此4种多元多维指纹图谱的交叉整合能监测中药各类化学成分的分布情况,为中药质量控制提供了一种简单,价廉的探索性方法。多元多维指纹图谱技术在原理上优势互补,其合理交叉整合定性定量信息具备综合鉴定中成药质量全貌的技术基础,这为寻找中成药大复方体系的标准制剂提供了一种探索模式,具有现实性、有效性、可靠性和可操作性。(本文来源于《中南药学》期刊2014年03期）
张新新[9]（2012）在《基于多维多息指纹图谱的中药药性特征标记模式识别研究》一文中研究指出中药药性理论是中药的核心基础理论,是中药学的特色理论之一。近年来,对于中药药性的研究以寒、热药性与物质基础的研究最为突出。国家“973”项目-“中药药性基础理论研究”提出“性-效-物质叁元论”假说,指出产生药性的基础是物质成分,但是某种物质成分不能表征中药的整体药性。一味中药的整体药性并不是其多种成分活性简单的相加,而多种成分之间的协调,互补或制约的复杂作用,有明显的非线性特点,因此,在识别中药药性寒热特征标记时,必须采用多种技术手段分离寒热药性成分,进而将多种方法获得的寒热药性特征信息进行综合分析方能比较全面的阐明整体药性。采用单一性状或单一物质也有可能对中药药性进行识别,但均不能表征其整体药性。因此,识别中药寒热药性特征物质必须采用综合手段,即采用多维多息指纹图谱方法,在不同层面上采用综合分析的方法和模式进行研究。中药指纹图谱作为一种现代分析技术,能够标识中药中的复杂物质成分,将其用于中药药性的识别,有助于定量研究药性与物质成分之间的相关关系。该“973”项目给出了20种基于不同层面的图谱数据用于识别中药药性特征标记。对中药药性的研究应该建立在对中药指纹图谱与现代模式识别技术充分了解的基础上,借助现代图谱技术得到中药的多维多息图谱,基于中药多维多息化学图谱技术,采用现代统计模式识别方法,从化学图谱信息中筛选出识别中药药性的物质基础,即中药药性特征标记。本研究采用偏最小二乘判别模型(Partial Least Square Discriminant Analysis, PLS-DA)评价基于不同图谱检测技术、不同物质层面数据识别中药药性的可行性。依据上述研究思路,本研究依据《神农本草经》、《中药学》和《中华人民共和国药典》等书籍,挑选药性明确、无争议的60种中药样本(30种寒性药和30种热性药),采用20种不同的图谱分析技术,得到中药指纹图谱数据库。分别从无机元素、初生物质和次生物质叁个物质层面研究药性与物质成分的关系。即,首先以单一指纹图谱技术的中药图谱数据为单元采用偏最小二乘判别模型识别中药寒热特征标记,进而挑选出不同图谱技术下的特征标记。然后将挑选出的特征标记组成中药寒热特征标记物质组群向量,以此向量分别在无机元素、初生物质和次生物质叁个层面上再建立偏最小二乘判别模型,以识别各物质层面上的中药寒热特征标记；最后综合叁个物质层面上的所有特征标记建立中药寒热整体药性的偏最小二乘模型,以显示中药整体寒热特征标记物质组群及其分布特征。主要结果为：(1)根据无机元素的含量建立的PLS-DA模型的判别结果：回代一致率为75%(45/60),交叉验证正确率为54.33%(326/600),训练集回代正确率为70.83%(34/48),预测及预测正确率为66.67%(8/12)。由此可见,仅根据无机元素对中药寒热药性进行判别或预测,其效果不佳。其中,在模型中VIP>1的微量元素包括：Al, Fe, Mg, V, Co, Zn, Sr和Cd。据此重新建立PLS-DA模型,其判别结果：回代一致率为63.33%(38/60),交叉验证正确率为54.33%(326/600),训练集回代正确率为62.50%(30/48),预测及预测正确率为66.67%(8/12)。(2)初生物质方面,仅基于单类初生物质进行中药寒热药性的回代一致率、交叉验证正确率、训练集回代正确率和测试集预测正确率均与50%差别不大,说明判别和预测效果均较差。提示仅基于单类初生物质难以正确识别中药寒热药性。对于上述单一初生物质(多糖、游离糖、脂类和氨基酸)的PLS-DA判别模型,按照VIP>1的准则挑选出对寒热药性贡献较大的物质成分,组成综合判别指标向量。进而,据此构建中药寒热药性识别的PLS-DA模型。结果表明,60味中药的回代一致率为83.33%(50/60),交叉验证正确率为65.83%(359/600),训练集回代正确率为91.67%(44/48),测试集预测正确率为83.33%(10/12)。由此可见,模型的判别和预测效果均较好,对于多数中药均能正确判别,仅少数中药(川贝母、厚朴、淫羊藿和红花)判别错误,仅络石藤和陈皮预测错误。(3)次生物质各种方法中最高的交叉验证率仅为68%(UV-叁氯甲烷提),说明仅用单一技术判别和预测中药寒热药性效果不佳。对于上述单一指纹图谱方法的PLS-DA判别模型,按照VIP>1的准则挑选出对寒热药性贡献较大的物质成分,组成综合判别指标向量。进而,据此构建中药寒热药性识别的PLS-DA模型。结果表明,60味中药的回代一致率为100%(60/60),交叉验证正确率为76.17%(457/600),训练集回代正确率为100%(48/48),测试集预测正确率为75%(9/12)。由此可见,模型的判别和预测效果均较好,对于多数中药均能正确判别,仅少数中药预测错误。(4)将上述无机元素、初生物质和次生物质的判别指标向量进一步合并为综合判别指标向量,据此建立的PLS-DA模型的判别结果：60味中药的回代一致率为100%(60/60),交叉验证正确率为78.17%(469/600),训练集回代正确率为100%(48/48),测试集预测正确率为75%(9/12)。采用联合的多维多息图谱技术所建立的模型能够显着提供判别和预测效果。对于多数中药均能正确判别和预测,仅天冬、薄荷和木瓜药预测效果不佳。(5)根据PLS-DA模型判别系数可以绘制基于不同层面的中药药性特征标记理论图谱,这些理论图谱有各自不同的特点。根据PLS-DA模型构建的单味中药的预测图谱显示：表征中药寒、热性的物质是客观存在的,无论寒性药还是热性药,其内均同时含有“寒”和“热”的物质,只是“寒”、“热”物质成分在数量和种类上的不同搭配才使得一种中药表现其整体的药性。主要结论为：(1)基于单一指纹图谱方法(如紫外光谱、红外光谱等)因反应寒热特征的信息不足,均不能建立中药寒热药性特征标记的有效判别和预测模型。(2)在无机元素、初生物质和次生物质层面上,仅根据无机元素难以建立中药寒热药性特征标记的有效判别和预测模型,而在初生物质和次生物质层面上通过综合多种多维多息图谱信息而建立的中药寒热性特征标记识别模型能够较好的识别和预测药性。(3)将无机元素、初生物质和次生物质叁个层面上的多种多维多息图谱信息综合而形成中药寒热药性多维多息物质组学图谱,据此建立中药药性及其特征标记的识别和预测模型,却具有很高的预测和判别能力。主要创新点为：(1)提出了综合利用多种多维多息图谱信息建立中药寒热药性判别模型及其特征标记识别和可视化的理论方法。(2)证明了单一指纹图谱信息难以表征中药寒热药性及其特征标记,而在无机元素、初生物质和次生物质叁个层面上将多种指纹图谱信息综合为中药寒热性物质组学图谱,由此而建立的统计模式识别模型,可以有效的识别和预测中药寒热药性及其特征标记。(3)所建立的中药寒热药性物质组学理论图谱可以在物质层面上还原中药的整体药性,而基于统计模式识别模型建立的单味中药寒热特征标记预测图谱不仅能够展示特定中药的寒热物质成分组成图谱,而且可以指导实验人员提取和分离中药寒热特征物质。中药药性、经验要素、成分要素、性状要素和功效要素之间的复杂关系,而本研究仅仅阐明了成分要素与寒热药性之间定量关系,且仅限于对中药寒热药性特征标记的定量描述,尚未建立成分要素与药性之间的复杂配伍网络。进一步的研究需要基于上述思路及假设系统的阐明中药药性的复杂理论问题。由于研究时间和经费的限制,本研究挑选出的特征标记有待于实验组人员通过动物和临床试验的验证,以期从实践中验证所选标记的客观实在性。(本文来源于《山东大学》期刊2012-05-20）
刘江,陈兴福,邹元锋[10]（2012）在《基于中药指纹图谱多维信息的化学模式识别研究进展》一文中研究指出作为一种基于中药化学成分信息,综合的、可量化的鉴别手段,中药指纹图谱已成为国际公认的控制天然药物、中成药质量的最有效的方法;中药化学模式识别则是模糊数学概念渗透到药学领域的重要突破,其在中药质量评价与控制中的运用,解决了中药质量多维信息的综合分析问题,已逐步被更多的人所接受,并不断深入延展开来。随着当代化学分析技术及计算机技术的发展,更多的检测手段应用到中药指纹图谱的构建工作中,更多的化学计量学方法运用到中药指纹图谱的数据处理中来,使得更多的传统中药材、中成药的真伪鉴定、质量评定工作得以实现,且技术已日臻成熟,并取得了诸多成果。该文对20余年来国内外中药指纹图谱模式识别的研究情况作一概述,以期为中药指纹图谱化学模式识别的进一步研究提供参考。(本文来源于《中国中药杂志》期刊2012年08期）
多维指纹图谱论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前,我国食品质量的安全问题依然严峻。在我国食品安全法规不断完善,加强监管,积极研究和制定食品标准的情况下,还需提高食品安全检测检验方法的准确度和效率。为了补充食品安全标准和检测方法,促进我国食品安全标准体系和检测体系的发展,本文研究了基于多维多谱指纹图谱的优化最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine;LS-SVM)方法。首先,为了克服复杂样品预处理困难导致检测结果不准确的问题。本文尝试把各个维度的不同谱图用相关性分析,主成分分析(principal component analysis;PCA)等方法进行数据清洗、融合、特征选择,构建多维多谱的特征矩阵。实验结果表明良好的特征矩阵有利于进行数据挖掘,能够构造出清晰的分类超平面,减少建模过程的复杂度。其次,本文主要针对白酒进行了建模鉴定。对于同一组白酒数据,相同处理方法构造出来的特征矩阵分别与偏最小二乘回归算法和LS-SVM算法结合来鉴定白酒类别。在此实验中多维多谱的有效性在结合偏最小二乘回归算法的模型中得到了充分体现,同时也可以看到LS-SVM算法的优越性。为进一步验证多维多谱指纹图谱结合LS-SVM算法的有效性,进行了食用醋的建模鉴定实验,在此实验中多维多谱的有效性再次得到验证。最后,利用人工鱼群智能算法优化多维多谱指纹图谱的最小二乘支持向量机模型。利用人工鱼群智能算法快速收敛的特点,快速找到最优LS-SVM惩罚参数C和核函数参数?。实验表明,通过鱼群分析优化的最小二乘支持向量机方法可用于分析和评估多维多谱化学指纹图谱。它可以分析复杂成分食品的质量,并具有很高的准确性和稳定性,使食物在化学指纹图谱上进行判别分析的理论基础得到了补充。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多维指纹图谱论文参考文献
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[8].孙国祥,吴玉,孟令新,刘中博,刘迎春.多元多维定量指纹图谱交叉评价防风通圣丸[J].中南药学.2014
[9].张新新.基于多维多息指纹图谱的中药药性特征标记模式识别研究[D].山东大学.2012
[10].刘江,陈兴福,邹元锋.基于中药指纹图谱多维信息的化学模式识别研究进展[J].中国中药杂志.2012
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