HPLC-DAD指纹结合化学模式识别：评估非洲根瘤菌质量的新方法

本文深入探讨了在植物药材领域中，特别是在非洲根瘤菌（Rhizoma rodgersiae, RR）的质量控制中，高效液相色谱-光电二极管阵列检测（HPLC-DAD）指纹技术与化学模式识别的融合应用。该研究首次揭示了这种组合方法在评估RR样品质量一致性方面的潜力及其优势。 HPLC-DAD作为一种强大的分离和检测技术，其指纹图谱能够提供样品中的化合物信息，每一批次的RR都具有独特的特征峰，这些峰的相对强度和位置反映了其化学组成。通过将这些指纹数据与化学模式识别技术相结合，比如通过机器学习算法，可以建立一个模型，用来定量评估样品间的相似性和差异性，从而确保其质量的一致性。 作者使用了Similarity Evaluation System对10批次的RR样品进行了相似性分析，这有助于确定样品之间的质量一致性标准。结果表明，这种方法能够有效地检测到样品间的细微差别，即使是来自不同地区和季节的RR，也能通过层次聚类分析（HCA）进行区分，反映出季节性变化对其化学指纹的影响。 主成分分析（PCA）作为一种有效的数据降维工具，被用来解析RR样品的整体化学特性，揭示主要的成分贡献和潜在的质量趋势。这两种统计分析方法的结合，不仅提高了质量控制的精度，还简化了复杂的分析过程，使得RR的质量评估更加科学和系统化。 这篇论文的重要贡献在于为非洲根瘤菌的质量控制提供了一种创新且实用的策略，利用HPLC-DAD指纹图谱和化学模式识别，可以全面、准确地评估和监控样品的质量一致性，这对于保障药品安全、确保药材品质以及促进传统草药产业的发展具有重要意义。这一研究结果对于其他植物药材的评价和质量控制也有着广泛的参考价值。