【技术实现步骤摘要】
中药多糖中单糖组成及含量的预测模型及其构建方法和应用
[0001]本专利技术涉及单糖组成及含量的预测模型及其构建方法,尤其涉及中药粗多糖中单糖组成及含量的预测模型及其构建方法,本专利技术进一步涉及该预测模型应用于中药粗多糖中单糖组成及含量的预测,属于中药粗多糖中单糖组成及含量的预测领域。
技术介绍
[0002]多糖(polysaccharide)广泛存在与植物,动物和微生物中,由糖苷键结合的糖链,至少要超过10个的单糖组成的聚合糖高分子碳水化合物,可用通式(C6H
10
O5)
n
表示。由相同的单糖组成的多糖称为同多糖,如淀粉、纤维素和糖原;以不同的单糖组成的多糖称为杂多糖,如阿拉伯胶是由戊糖和半乳糖等组成。多糖不是一种纯粹的化学物质,而是聚合程度不同的物质的混合物。多糖类一般不溶于水,无甜味,不能形成结晶,无还原性和变旋现象。多糖可以水解,在水解过程中,往往产生一系列的中间产物,最终完全水解得到单糖。在临床中,多糖已经被用于免疫调节,抗病毒及抗癌,降血压等。中药中含有大量的多糖类物质,但以 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.中药多糖中单糖组成及含量的预测模型,其特征在于,其构建方法包括:(1)提取中药多糖,将中药多糖冻干后等量分为两份样品,一份样品为ATR
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FTIR组,另一份样品为LC
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MS组;(2)将ATR
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FTIR组样品采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术,在恒定的ATR温度下采集中药多糖一维红外光谱,使用OMNIC软件进行大气背景去除,基线矫正和归一化后标记作为初级红外光谱:将LC
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MS组样品进行酸水解和衍生化后,利用高效液相
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质谱联用技术测定样品的单糖组成及含量,并记录其检测值:(3)将ATR
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FTIR组与LC
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MS组中的中药多糖样品一一对应,随机抽取2/3样品为作为校准集,1/3样品作为测试集;(4)用OMNIC软件对FOS进行9点平滑、13点平滑、17点平滑、Savitsky
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Golay一阶导数和Savitsky
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Golay二阶导数处理后的傅里叶变换衰减全反射红外光谱进行再次处理;(5)采用多元回归的方法通过连续投影算法提取处理后的ATR
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FTIR全波段中的特征波段,进而对应地提取出处理后的ATR
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FTIR强度,以提取出的处理后的ATR
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FTIR强度为自变量,以对应的单糖的检测值为因变量建立模型;(6)模型的定量预测结果,通过测试集的决定系数和RMSEP,校准集的决定系数和均方根误差以及RMSECV为评判标准,挑选出一级最优模型的傅里叶变换衰减全反射红外光谱数据处理方法;(7)将步骤(6)中一级最优模型对应的ATR
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FTIR分别进行标准正态化或多元散射矫正处理;(8)将步骤(7)中处理后的ATR
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FTIR进行连续投影算法建立PLS模型,将步骤(6)中的一级最优模型对应的ATR
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FTIR进行连续投影算法建立OPLS模型,将建立的PLS模型、OPLS模型以及一级最优模型按步骤(6)的评判标准评判,得到二级最优模型;(9)将二级最优模型VIP得分图导出,选取VIP得分值大于...
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