液-液抽出法によるGardeniae Fructusの迅速検出のための中赤外及び近赤外分光法【Powered by NICT】

Tao Lingyan; Lin Zhonglin; Chen Jiashan; Wu Yongjiang; Liu Xuesong

文献

J-GLOBAL ID：201702279745066982 整理番号：17A1488178

液-液抽出法によるGardeniae Fructusの迅速検出のための中赤外及び近赤外分光法【Powered by NICT】

Mid-infrared and near-infrared spectroscopy for rapid detection of Gardeniae Fructus by a liquid-liquid extraction process

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資料名：
巻： 145 ページ： 1-9 発行年： 2017年
JST資料番号： H0876A ISSN： 0731-7085 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

Gardeniae Fructusは製薬業で広く使用されており,多くの研究がその医療と経済的価値を確認した。本研究では,Gardeniae Fructusの異なる液-液抽出バッチから採取した試料は,中赤外(MIR)および近赤外(NIR)分光法により検出した。七検体,ネオクロロゲン酸(5 CQA),クリプトクロロゲン酸(4 CQA),クロロゲン酸(3 CQA),ゲニポシド酸(GEA),デアセチルアスペルロシド酸メチルエステル(DAAME)とゲニピンゲンチオビオシド(GGB),ガルデノシド(GA),Gardeniae Fructusの品質特性指標として選択した。二種類のスペクトルが各単一部分最小二乗(PLS)モデルを構築した。さらに,両スペクトルデータは,多ブロックPLSにより結合しモデル化した。単一分光法モデル化の結果では,NIRは高濃度検体(3-CQA,DAAME,GGB,及びGA)のための良好な予測を示したMIRは低濃度分析物(5-CQA,4-カフェオイルキニン酸,及びGEA)のための良好な性能を示した。多重ブロック法は全ての七種の検体の単一分光法モデルと比較して良好であることが分かった。具体的には,全七成分のNIR,MIR,多ブロックPLSキャリブレーションモデルの決定(R~2)係数は0.95より高かった。予測(RSEP)の相対標準誤差はすべて7%以下であった,GGBのモデル,NIR PLS,MIR PLS,及びマルチブロックモデルのための10.36%,13.24%,および8.15%であったは除外された。これらの結果は,MIRとNIR分光法はGardeniae Fructusの工業生産における品質管理のための新しい選択肢を提供する可能性があることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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薬物の分析

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