The present invention discloses a quality detection method for Dendrobium nobile, which includes: 1) using ITS_26SE and ITS_17SE as primers, sequencing to identify the varieties of Dendrobium nobile medicinal materials to be tested; 2) chromatographic detection of samples with sample size n, obtaining the detection data with chemical small molecular components, such as Charlotin and/or naringin, as reference components; 3) The fingerprint area of the whole chemical constituents of Dendrobium nobile was obtained by fingerprint analysis; 4) The peak area of the other components in the fingerprint was used as the independent variable to establish the analytical model by Lasso method. The correlation characteristic fingerprint model of chemical small molecule components was established by selecting variables. The quality of Dendrobium officinale was precisely identified and controlled by generation sequencing and characteristic fingerprints.
【技术实现步骤摘要】
一种美花石斛的质量检测方法
本专利技术属于中药成份检测分析领域,具体涉及一种美花石斛的质量检测方法。
技术介绍
美花石斛(DendrobiumloddigesiiRolfe.):又名环草石斛、蟠龙石斛。茎柔弱,常下垂,细圆柱形,长10cm~30cm,直径0.2cm~0.4cm,有时分枝,具多节,节间长1.5cm~2cm,干后金黄色;叶基部具鞘,叶鞘膜质,干后鞘口常张开。总状花序侧生于具叶的老茎上部,具1朵~2朵花;花序柄长0.2cm~0.3cm,基部具1枚~2枚短的、杯状膜质鞘;花白色或紫红色;花苞片膜质,卵形,长0.2cm,先端钝;花梗和子房淡绿色,长2cm~3cm;中萼片卵状长圆形,长1.7cm~2cm,宽0.6cm~0.7cm,先端锐尖,具5条脉;侧萼片披针形,长1.7cm~2cm,宽0.6cm~0.7cm,先端急尖,具5条脉,基部歪斜;萼囊近球形,长约0.5cm;花瓣椭圆形,与中萼片等长,宽0.8cm~0.9cm,先端稍钝,全缘,具3条~5条脉;唇瓣近圆形,直径1.7cm~2cm,上面中央金黄色,周边淡紫红色,稍凹,边缘具短流苏,两面密布短柔毛;蕊柱白色,正面两侧具红色条纹,长约0.4cm;药帽白色,近圆锥形,密布细乳突状毛,前端边缘具不整齐的齿。美花石斛的茎可入药,味甘,微寒。益胃生津,滋阴清热。用于阴伤津亏,口干烦渴,食少干呕,病后虚热,目睹不明。石斛一直被人们视为珍贵的中草药,具有十分重要的滋补功效。在临床上,石斛被用于治疗多种疾病,具有增强免疫力、抗氧化、降血糖和抑制癌症等药理功效。由于人为长期无节制采挖及不合理利用石斛,其野生资源日趋减少 ...
【技术保护点】
1.一种美花石斛的质量检测方法,其特征在于,包括:1)以ITS‑26SE:5’GAATTCCCCGGTTCGCTCGCCGTTAC 3’和ITS‑17SE:5’ACGAATTCATGGTCCGGTGAAGTGTTCG 3’为引物,进行PCR扩增测序,以鉴定待测石斛药材的品种为美花石斛;2)对样本容量为n的样本进行色谱检测,获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据;3)对样本分别进行指纹图谱检测,获取美花石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值;4)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量,将指纹图谱中的其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型,通过Lasso(The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)方法筛选变量建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱模型,其基本模型为:y=XTβ+ε其中,y为响应变量,y=(y1,y2,...,yn)T;X为矩阵,X=(x1,x2,...,xn)T;E(ε)=0;Var(ε)=σ2In;ε为模型的随机误差项;σ是随机误差项的标准差;n为样本量;In是一个n×n的 ...
【技术特征摘要】
1.一种美花石斛的质量检测方法,其特征在于,包括:1)以ITS-26SE:5’GAATTCCCCGGTTCGCTCGCCGTTAC3’和ITS-17SE:5’ACGAATTCATGGTCCGGTGAAGTGTTCG3’为引物,进行PCR扩增测序,以鉴定待测石斛药材的品种为美花石斛;2)对样本容量为n的样本进行色谱检测,获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据;3)对样本分别进行指纹图谱检测,获取美花石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值;4)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量,将指纹图谱中的其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型,通过Lasso(TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)方法筛选变量建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱模型,其基本模型为:y=XTβ+ε其中,y为响应变量,y=(y1,y2,...,yn)T;X为矩阵,X=(x1,x2,...,xn)T;E(ε)=0;Var(ε)=σ2In;ε为模型的随机误差项;σ是随机误差项的标准差;n为样本量;In是一个n×n的单位阵。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述Lasso方法是通过式Ⅰ计算实现的:在式Ⅰ中,n为样本量;p*为变量数;p为样本的维数;y=(y1,y2,...,yn)T∈Rn为响应变量;x=(x1,x2,...,xn)T为n...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵田,邹婷婷,
申请(专利权)人:北京蓝标一成科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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