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J-GLOBAL ID：201802275993458823   整理番号：18A1573698

FTIRとSVRは,サンシチニンジンの総多糖類含有量の迅速な予測を示した。【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Total Polysaccharides Content in P . notoginseng Using FTIR Combined with SVR

著者 (6件)： Li Yun (云南省農業科学院薬用植物研究所 ,云南 昆明 650200;云南省省級中薬原料質量監測技術服務中心 ,云南 昆明 650200;云南中医学院中薬学院 ,云南 昆明 650500) ,  Zhang Ji (云南省農業科学院薬用植物研究所 ,云南 昆明 650200;云南省省級中薬原料質量監測技術服務中心 ,云南 昆明 650200) ,  Liu Fei (玉溪師范学院 ,云南 玉溪,653100) ,  Xu Furong (云南中医学院中薬学院 ,云南 昆明,650500) ,  Wang Yuanzhong (云南省農業科学院薬用植物研究所 ,云南 昆明 650200;云南省省級中薬原料質量監測技術服務中心 ,云南 昆明 650200) ,  Zhang Jinyu (云南省農業科学院薬用植物研究所 ,云南 昆明 650200;云南省省級中薬原料質量監測技術服務中心 ,云南 昆明 650200;云南中医学院中薬学院 ,云南 昆明 650500)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 38  号： 6  ページ： 1696-1701  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 漢方薬の迅速な品質管理は、全体レベルから漢方薬の安全性と有効性の反映に重要な意義を持つ。硫酸-フェノール呈色反応によるサンシチニンジンの総多糖類含有量を測定し、フーリエ変換赤外分光法(FTIR)とサポートベクトルマシン回帰(SVR)を組み合わせて、サンシチニンジンの総多糖類含有量の予測モデルを構築し、三七の快速かつ正確な品質管理方法を提供した。雲南省の12の産地からの60のサンシチニンジンサンプルの赤外スペクトル(UV-Vis)を,サンプル中の総多糖類の検出に用いた。赤外スペクトルは,二次導関数(2D),直交信号補正(OSC),ウェーブレット変換(WT)および変数投影重要性(VIP)によって最適化した。SPXYアルゴリズムは,すべてのサンプルを2つの比率で訓練セットと予測セットに分けた。SVR予測モデルは,SVR予測モデル,グリッド検索,遺伝的アルゴリズム(GA)および粒子群最適化(PSO)を用いて,SVR予測モデルのパラメータ最適化を行い,そして,予測セットは,SVRモデルの予測能力を,検証した。結果は以下を示した。(1)グルコース標準品とサンシチニンジン総多糖類は490nmに最大の共有吸収ピークがあり、490nmはサンシチニンジン総多糖類検出の定量波長である。(2)文山丘北、曲靖師宗及び紅河蒙自などの産地のサンシチニンジンの総多糖類含量は比較的高く、平均含有量は25mg・g-1以上である。(3)3つのパラメータ最適化モデルの修正二乗平均平方根誤差(RMSEE)と予測二乗平均平方根誤差(RMSEP)を分析し、PSO最適化モデルと比べ、グリッド式探索最適化モデルが劣学習し、GA最適化モデルが過学習した。(4)PSO-SVRモデルは予測セットデータの予測に最良で、RMSEP=3.1206、R2pre=83.13%、予測値は紫外測定値に近い。FTIRとPSO-SVRモデルは三七中の総多糖類含有量を迅速に正確に予測でき、三七の安定、安全と有効な薬品使用のデータを提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 赤外スペクトル ,  *FTIR分光法 ,  最適化 ,  安全性 ,  予測モデル ,  *予測 ,  サポートベクトルマシン ,  学習 ,  ウェーブレット変換 ,  遺伝的アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  品質管理 ,  漢方製剤
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  *Panax notoginseng , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Ultraviolet-visible spectrophotometry ,  Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy ,  P .notoginseng ,  Total pol-ysaccharides ,  Content prediction ,  Comprehensive quality control ,  Support vector regression

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (6件)： FTIR ,  SVR ,  サンシチニンジン ,  多糖類 ,  含有量 ,  予測