玫瑰花中棚皮试、绿原酸和咖啡酸检测方案(毛细管电泳仪)

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检测样品: 中药材和饮片
检测项目: 含量测定
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发布时间: 2017-09-26
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北京华阳利民仪器有限公司

铜牌22年

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建立毛细管区带电泳法分析测定棚皮贰、绿原酸和咖啡酸的方法。。对实验条件进行了优化,考察了缓冲溶液的浓度和酸度、R -CD和SDS对分离的影响。在优化条件下:20mM的硼砂一磷酸二氢钾溶液,pH8.0,电压18kV,三种分析物在7min 内可以实现良好的分离。

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研究简报生命科学仪器 2004第2卷/第6期47 毛细管区带电泳法测定玫瑰花中的皮甙、绿原酸和咖啡酸 王月伶1,吕元琦1.2,袁倬斌1* (1.中国科学院研究生院应用化学研究所北京100039;2.德州学院化学系德州253023) 玫瑰花是蔷薇科植物玫瑰Rosa rugosa Thunb的干燥花蕾,具有舒肝理气、活血调经的功能,用于治疗腕胁肋胀痛,吐血咯血,月经不调等症状犬。目前对玫瑰花的研究主要有对玫瑰花红色素的提取及稳定进行性研究2.3],对洋玫瑰花中的氨基酸及微量元素的含量进行测定41,采用GC/MS分析玫瑰花精油中的化学成分旧。毛细管电泳(CE)因其快速、高效、分离速度快、样品消耗量小和毛细管柱易清洗等优点,得到了越来越广泛的应用。本文采用ACS2000高效毛细管电泳仪(北京彩陆科学仪器有限公司,中国科学院研究生院应用化学研究所),建立了毛细管区带电泳法分析测定檞皮甙、绿原酸和咖啡酸的方法。对实验条件进行了优化,考察了缓冲溶液的浓度和酸度、β-CD和SDS对分离的影响。在优化条件下: 20mM的硼砂-磷酸二氢钾溶液, pH8.0, 电压18kV,三种分析物在7min内可以实现良好的分离。对分析物的线性进行研究,檞皮甙、绿原酸和咖啡酸3种物质的浓度和峰面积分别在5~300,8~500和10~400 pg/mL浓度范围内呈良好的线性,线性相关系数分别为0.9996,0.9994 和0.9994。通过5次连续分析含有3种物质各50pg/mL的 标准溶液计算了重现性,皮甙、绿原酸和咖啡酸的迁移时间的相对标准偏差分别为:1.33%,1.18%,1.46%;峰面积的相对标准偏差分别为: 1.97%,2.24%,2.96%。3种物质的检出限(S/N=3)分别为:皮甙,1.6 p g/mL;绿原酸, 2.2ug/mL;咖啡酸, 2.9 pg/mL。利用所建立的方法分析了玫瑰花中的槲皮甙、绿原酸和咖啡酸,结果令人满意。向样品中准确加人一定量的皮甙、绿原酸和咖啡酸,做加入回收实验(n=5),榭皮甙、绿原酸和咖啡酸的回收率分别为:96.5%~104.2%,93.6%~105.8%和98.6%~103.4%。 关键词:毛细管区带电泳,黄酮,玫瑰花,桷皮甙,绿原酸,咖啡酸 ( 参考文献 ) ( [1 ] 郑宏均,詹亚华.现代中药材鉴别手册.北京:中国医药 科技出版社,2001.541 ) ( 彭子模,李进. 中 国林副特产, 1998,46(3):1 ) ( 王喜萍,刘波等.食品与机械,2002,6:25 ) ( 张素芹,彭广芳等.山东中医药大学学报,1997,21(6):460 ) ( 吕晓华,张春玲等.郑州大学学报(自然科学版),1999, 31(4):69 ) 我国毛细管电泳技术步入先进行列 从10月11~14日在北京召开的第六届全国毛细管电泳及相关微分离分析学术报告会’上获悉,目前我国科学家已经参与包括芯片实验室等工作在内的分析化学最前沿研究,在毛细管电泳(CE)理论探索及应用研究开展的系统的创造性工作,正使我国在这一领域的研究进入世界前沿水平。 据介绍,毛细管电泳是一种高效、快速、微量、高灵敏度和可以自动化的新颖分离分析技术,是近年发展最快的分析化学研究领域之一,在生命科学、环境科学等领域中显示了极其重要的应用前景。正是因为有了阵列毛细管电泳测序技术的出现,才使基因组测序计划得以顺利执行。为此,本次大会特别邀请了在人类基因组计划研究中,对大规模 DNA高速测序作出过重要贡献的美国加州大学伯克立分校RichardA. Mathies 教授介绍了他们在集成阵列芯片电泳方面的领先工作。同时,我国分析界的著名科学家汪尔康院士、陈洪渊院士、张玉奎院士,分别介绍了针对蛋白组学等研究的芯片、蛋白结构分析以及多维分离新方法等方面的前沿工作。 据本次会议主席之一、中国科学院化学研究所研究员陈义介绍,本次会议不仅反映了我国毛细管电电研究的概况,而且充分关注芯片方法、新检测技术、联用技术、样品处理技术等相关研究的发展和进步,明确了未来发展的前沿和方向。 从会上了解到,毛细管电泳系统进入商品化应用已有十几年的历史,在仪器的硬件、软件、方法、分离凝胶介质和试剂的标准化等方面有着长足的进步。微全分析系统和芯片实验室概念的提出,意味着分析仪器最终发展方向是微型化和集成化,包括样品前处理、富集、化学反应、分离分析、检测等单元操作都可在芯片上集成化和自动化完成,从而缩短了分析时间,降低了样品消耗。
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