Cromatografía de fluidos supercríticos con reconocimiento de patrones químicos
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Mahonia bealei (Fort.) Carr. (M. bealei) desempeña un papel importante en el tratamiento de muchas enfermedades. En el presente estudio, se desarrolló un método integral que combina las huellas digitales de la cromatografía de fluidos supercríticos (SFC) y el reconocimiento de patrones químicos (RCP) para la evaluación de la calidad de M. bealei. Se aplicó el análisis de similitud, el análisis jerárquico de conglomerados (HCA) y el análisis de componentes principales (PCA) para clasificar y evaluar las muestras de M. bealei silvestre, M. bealei cultivado y sus sustitutos según el ...
Mahonia bealei (Fort.) Carr. (M. bealei) desempeña un papel importante en el tratamiento de muchas enfermedades. En el presente estudio, se desarrolló un método integral que combina las huellas digitales de la cromatografía de fluidos supercríticos (SFC) y el reconocimiento de patrones químicos (RCP) para la evaluación de la calidad de M. bealei. Se aplicó el análisis de similitud, el análisis jerárquico de conglomerados (HCA) y el análisis de componentes principales (PCA) para clasificar y evaluar las muestras de M. bealei silvestre, M. bealei cultivado y sus sustitutos según el área de pico de 11 componentes, pero no se pudo lograr una clasificación precisa. A continuación, se adoptó el PLS-DA para seleccionar las variables características en función de los valores de importancia en la proyección (VIP), responsables de una clasificación precisa. Se seleccionaron seis picos de características con valores VIP más altos (¿1) para construir el modelo CPR. Sobre la base de las seis variables, tres tipos de muestras se clasificaron con precisión en tres grupos relacionados. El modelo se validó además mediante un conjunto de muestras de prueba y un conjunto de muestras de predicción. Los resultados indicaron que el modelo se había establecido con éxito y que la capacidad de predicción era satisfactoria.
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