200种中药的三维荧光光谱鉴别及连翘荧光定量分析

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论文字数:56966 论文编号:sb2022082409361149317 日期:2022-09-13 来源:硕博论文网

本文是一篇药学论文,本论文创建了荧光定量法测定连翘中总苯乙醇苷含量的新方法,对连翘质量评价体系进行了补充和完善。荧光定量分析对母核相同的某一类化学成分含量测定具有较好的效果,可扩大荧光定量分析的应用,更为全面科学的进行中药质量控制。
第一章荧光鉴别及在中医药中的应用
1荧光法概述
1.1荧光产生的机理
物质的分子体系,存在着电子能级、振动能级和转动能级。在正常的室温条件下,大多数的分子处于最低的基态振动能级,当受到光辐射,就会吸收能量,产生能级跃迁,从低能级跃迁到高能级,从基态变成激发态。
当分子处于激发态时非常不稳定,通常会通过多种方式释放出多余能量从而回到基态,释放能量的形式有很多,主要分为辐射跃迁和无辐射跃迁,辐射跃迁[1]包括荧光发射和磷光发射,无辐射跃迁包括振动弛豫、内转换、系间跨越、外转换等。振动弛豫[2]属于无辐射跃迁,是激发态的分子与溶剂分子发生碰撞,过剩的振动能量通过两者的碰撞从物质分子传递给溶剂分子,而物质分子失去能量回到电子激发态的最低振动能级。振动弛豫只能在同一个电子能级内进行,并且每个电子能级都能产生振动弛豫现象。振动弛豫的特点是效率高、速度快,一般只需要10-13到10-11秒。内转换也是一种无辐射跃迁,两个电子激发态之间的能量很相近,导致其振动能级发生重叠,此时就会发生一种激发态分子间的内部能量转换,激发态分子由高电子能级以无辐射的形式跃迁到低电子能级。同样的,与振动弛豫相似,内转换也有效率高、速度快的特点,整个过程一般也只需要10-13到10-11秒。由于振动弛豫和内转换都有效率高、速度快的特点,所以振动弛豫和内转换总是先发生,激发单重态总是先发生跃迁返回到第一激发单重态的最低振动能级,然后才会发生辐射跃迁。荧光发射就是从第一激发单重态的最低振动能级回到任意一基态振动能级,此时发生的辐射跃迁称为荧光发射,发射的辐射光称为荧光。由于激发态的分子总是先发生包括振动弛豫和内转换在内的无辐射跃迁,会损失一部分的能量,所以荧光发射波长总是大于荧光激发波长。荧光发射的过程也具有很高的效率和很快的速度,一般需要10-9到10-7秒。

药学论文参考
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2荧光分析技术及在中医药方面的应用
2.1三维荧光光谱分析法
三维荧光光谱又称激发-发射矩阵(Excitation-Emission Martix,EEM),表示荧光强度随激发波长和发射波长的变化规律,全面的反映了物质的荧光信息[14]。三维荧光光谱有两种表现形式,第一种是等角三维投影图,是由X、Y、Z表示的三维投影图,可以从立体图的各个角度观察到投影图,其特点是直观立体,比较直接的就能观察到荧光峰的位置和高度,但是不容易直接观察到荧光峰对应的激发波长和发射波长,也不容易观察到荧光强度的具体数值。第二种表现形式是等高线图,等高线图是平面图,激发波长为纵坐标,发射波长为横坐标,通过不同激发波长和发射波长处的荧光强度,将荧光强度相同的点连接起来,形成等荧光强度线组成的同心圆。等高线疏密表示荧光强度的强弱,等高线密集表示荧光强度强,等高线稀疏表示荧光强度弱。等高线图与等角三维投影图相比,解决了峰遮蔽的问题,清晰直观的表现出了样品完整的荧光信息。
在荧光分析技术研究初期,多以二维图谱分析,随着荧光技术的发展,三维荧光光谱的运用越来越普遍,能够克服常见光谱带重叠不准确、只能检测单一成分等缺陷,广泛用于中药鉴别、环境污染、药物检测、成分分析等多个领域[15-19]。其中对于中药有效成分的检测,是研究的热点。于建玉[20]等对中药大黄的三维荧光光谱进行了研究,考察了溶剂、PH值等因素对三维荧光光谱的影响,得出大黄素和大黄酸的浓度与荧光强度的关系,对中药大黄质量控制体系进行补充。游龙[21]等研究了甘草次酸的荧光性质,测定了甘草次酸的二维和三维荧光光谱,三维荧光光谱反映的信息较二维荧光光谱更为全面准确。
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第二章神经网络及在中医药中的应用
1人工神经网络
1.1人工神经网络概述
人工神经网络(artificial neural network,ANN)是一种新兴的基于机器自我学习为基础的网络算法工具,它的形成是基于对人类大脑和大脑中神经网络的认识和理解,人工构造出的用来实现某种功能的信息处理系统,是对人类大脑神经网络的结构、神经元的功能以及处理问题思维的模仿,以期建立的一种新的信息表示、存储和处理的方法,是一种以人脑神经活动为理论依据的数学模型[57-59]。目前对神经网络的概念并没有明确的统一的定义,Hecht Nielsen认为:神经网络是一种非常简单的多种神经元分布并行的信息处理结构,通过简单的单向信号通路,将处理单元连接起来,然后每一个处理单元将处理信号输出,处理单元输出的处理信号形式是多样的,可以按照需要规定其输出的数学类型[60-63]。
1.2神经网络学习方式
1.2.1监督学习
监督学习[64]又称为有导师学习。监督学习是指已知输入目标和输出目标,就是已经确定了分类的标准,有预期的结果,通过设置参数,来减少输入和输出之间的误差,当两者的误差达到误差范围的要求时,即可终止训练。如果输入和输出的误差大于误差要求的范围,需要调整神经网络的参数继续训练。通过多次循环往复的训练,最终达到我们要求的误差。
1.2.2非监督学习
非监督学习[65]就是我们对数据还没有明确的分类标准,即无法预知输出的目标,这种算法对未知数据规律的数据分类具有很好的效果。机器可以通过自主学习,分析数据的特征、发现数据的发展规律,从大量的数据中挖掘出潜在的共性特征,从而找出具有相同特征的数据,并进行分类。
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2 BP神经网络
2.1 BP神经网络概述
反向误差(back propagation)神经网络,又称BP神经网络,是人工神经网络的一种[67]。目前,BP神经网络是人工神经网络中应用最广泛、最有效的人工神经网络之一,现在所使用的大多数神经网络,都是BP神经网络,或者是BP神经网络的演变。早在一九六九年就有人提出反向误差传播的概念,但是没有受到重视,直到一九八六年,由Rumelhart等人再次提出,才真正得到重视,被应用到了多个领域[68-69]。
2.2 BP神经网络原理
BP神经网络的基本原理就是,首先输入训练样本中的一个输入矢量,经过多个隐含层计算,最终输出一个最佳的输出矢量,这样就能得到一个输入矢量和输出矢量的映射关系[70]。BP神经网络学习包括学习过程的正向传播和学习误差的反向传播。输入样本信号正向传播,从输入层输入,经过多个隐含层的计算,最后通过输出层输出。每一层神经元只会影响下一层神经元。如果输出层输出的结果与预估的输出结果误差较大,就进入了误差的反向传播阶段。误差的反向传播,就是把输出误差通过隐含层向输入层反向传播,并且将误差传送到每一层的所有神经元,就能获得每一层各个神经元的误差信号,并且以此为依据,对各个神经元连接的连接权系数进行修正[71]。神经网络的学习训练,就是通过对各神经元连接的连接权系数不断修正调整,从而使神经网络的输出误差达到规定的范围,或者使训练次数达到人为的要求就可以结束训练[72]。BP神经网络相较于其他神经网络有一个突出的特点,就是不需要得出最后的数学模型,神经网络通过学习训练找出的特征规律是隐藏在神经网络中的,其体现形式是多次训练调整后的各个参数值。
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第三章连翘的化学成分及含量测定方法........................15
1连翘的化学成分....................................15
1.1苯乙醇苷类.....................................15
1.2木脂素类..........................................15
第四章中药传统荧光鉴别............................17
1仪器与试药................................................17
2实验方法.....................................17
第五章中药三维荧光光谱鉴别..........................................27
第一节中药三维荧光光谱鉴别的方法学研究..........................27
1.1仪器与试药..................................27
1.2方法与结果.............................27
第四章中药传统荧光鉴别
1仪器与试药
药材饮片200种(详见表1),均购自山东百味堂中药饮片有限公司(经山东中医药大学李峰教授鉴定均符合2020年版《中国药典》一部之规定)。实验药材样品选取原则:药典收载品种、国家标准药材名录品种、临床常用中药、不同药用部位代表中药、文献记载有荧光鉴别的中药以及部分中药伪品。

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标准药材200种(购自食品药品检定研究院),伪品药材、易混淆药材、不同产地药材(济南市药品检验所提供),娃哈哈饮用纯净水(杭州娃哈哈有限公司),甲醇(分析纯,天津市富宇精细化工有限公司),WFH-203C四用紫外分析仪(上海驰唐实业有限公司),TDL-5-A低速离心机(上海安亭科学仪器厂),相机(佳能EOS 70D),黑瓷板。
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结论
中药作为中华文化宝贵的遗产,至今仍发挥着重要的作用。随着中药的继承和发展,出现了中药品种混乱、来源复杂、质量下降等问题,而中药正面临着实现现代化和走向国际的新局面,因此急需寻找准确可行、简便高效、系统先进的中药鉴别方法。荧光法具有灵敏度高、选择性强等特点,作为一种简便易行、精密准确的方法,可以为中药鉴别提供新的思路。本论文对中药荧光鉴别和荧光法定量分析进行了研究,以期为中药鉴别和质量标准研究进行完善补充。
中药传统荧光鉴别方法简便快速、易操作,对于荧光现象明显的药材有很好的鉴别效果。本研究利用中药传统荧光鉴别方法,将药材饮片、药材粉末及药材的水浸液和甲醇浸出液置于紫外灯下观察,系统研究了200种中药的荧光现象。根及根茎类中药、茎木类中药、皮类中药的荧光现象较为明显,而叶类中药、花类中药、果实种子类中药、全草类中药的荧光现象不明显,荧光颜色较暗,并对中药的荧光颜色进行归纳总结,发现药材荧光颜色与化学成分之间存在一定的相关性,可以以此为依据对中药进行初步的定性鉴别。
本研究对中药三维荧光光谱鉴别的方法学进行考察,对提取溶剂、提取方法、提取时间、样品浓度、PH值和离子强度进行优化,同时对三维荧光光谱法的仪器参数包括扫描范围、狭缝宽度、电压、扫描速度、采样间隔进行优化,并且进行了方法学考察,结果表明该方法具有良好的精密度、稳定性和重现性,且样品荧光性质稳定。利用三维荧光光谱法,建立了200种标准药材的三维荧光光谱,并扫描了部分伪品药材、易混淆药材以及不同产地药材的三维荧光光谱,通过与标准药材三维荧光光谱对比,即可通过定性鉴别验证药材真伪,扩大了荧光光谱的适用性。对200种中药三维荧光光谱进行归纳总结,发现三维荧光光谱与化学成分之间存在一定的相关性,含有相同种类化学成分的中药有相似的荧光峰,可以为荧光定性鉴别提供依据。
参考文献(略)


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