利用RP-HPLC指纹图谱技术，研究化学模式识别方法在印度市场上对Boerhavia diffusa L.品质控制中的应用

《Natural Product Research》：Implication of chemical pattern recognition method for quality control of Boerhavia diffusa L. in Indian markets using RP-HPLC fingerprint

　　

Mridul Kant Chaudhary | Ankita Misra | Adarsh Tiwari | Sanjeev Kumar Lale | Nagayya Shiddamallayya | Rabinarayan Acharya | Sharad Srivastava

印度北方邦勒克瑙CSIR-国家植物研究所药用植物学部门

摘要

本研究展示了利用化学模式识别（CPR）技术来鉴定和评估从印度野生及市场来源采集的Boerhavia diffusa（Punarnava）的质量。RP-HPLC指纹图谱分析发现了13个共有峰，其中β-ecdysone（P3）和boeravinone B（P12）被确定为主要植物标记物，其保留时间分别为3.97±0.09分钟和17.01±0.12分钟。β-ecdysone和boeravinone B的浓度范围分别为0.76±0.02至12.64±0.16 μg mg^?1，以及0.016±0.002至5.52±0.04 μg mg^?1。为了评估样品的真实性，研究采用了多元化学计量工具（包括HCA、PCA和OPLS-DA）进行CPR分析。HCA将21个样品分为两个不同的组别，PCA和OPLS-DA有效区分了真品与赝品样品。P12（boeravinone B）、P9、P13、P7和P3（β-ecdysone）峰被确定为关键的质量标志物。本研究为Punarnava的鉴定和质量控制建立了一种科学方法。