基于多组分含量测定及多元统计分析研究茜草、大茜草及大叶茜草

作者：李欣; 高天鹏; 张明童; 郭晓霞; 李冬华; 马潇^*

来源：药物分析杂志, 2023, 43(12): 2072-2080.

DOI：10.16155/j.0254-1793.2023.12.12

• 茜草
• 大茜草
• 大叶茜草
• 多组分含量
• 多元统计分析
• 聚类
• 芦西定

目的:建立多组分含量测定并结合多元统计分析，研究茜草与大茜草、大叶茜草，以期找出三者的成分差异，为茜草的鉴别提供研究基础。方法:以ACE Excel 5 C18(250 mm×4.6 mm, 5μm)为色谱柱，以甲醇(A)-0.1%磷酸溶液(B)为流动相，进行梯度洗脱，流速为1.0 mL·min-1,检测波长为250 nm,进样量为10μL,柱温为30℃。对24批茜草饮片、10批大茜草和8批大叶茜草进行茜素、芦西定、异茜草素、羟基茜草素、6-羟基甲基异茜草素、大黄酚、大叶茜草素7个成分的含量测定，并将测得结果通过聚类和偏最小二乘法(PLS-DA)进行分析评价。结果:建立了茜草、大茜草与大叶茜草的多组分含量测定方法，测得7个成分的质量分数分别为：0.000 4%～0.037 6%、未检出～0.049 2%、0.001 0%～0.016 9%、0.003 4%～0.052 5%、0.002 8%～0.086 9%、0.002 3%～0.018 6%、0.059 5%～0.298 8%;通过聚类分析与偏最小二乘法(PLS-DA)均可将茜草聚为1类，大茜草聚为1类，大叶茜草聚为1类。结论:通过多组分含量测定，应用聚类分析、偏最小二乘法(PLS-DA)可区分茜草与大茜草、大叶茜草。此方法的建立为茜草的质量控制及评价提供了分析方法和数据支撑。

• 单位
  甘肃省药品检验研究院