Near infrared spectroscopy supported by multivariate data analysis and GC-MS for discrimination and classification of different species in Achillea genus

千叶阿喀琉亚 主成分分析 跟腱 气相色谱-质谱法 植物 生物 质谱法 色谱法 化学 数学 统计
作者
LP Guo,Nicolas Heigl,C Krieg,CH Petter,Huang Lq,B. Kopp,Christoph Wawrosch,GK Bonn,CW Huck
出处
期刊:Planta Medica [Georg Thieme Verlag KG]
卷期号:75 (09)
标识
DOI:10.1055/s-0029-1234673
摘要

This study evaluated the use of near infrared spectroscopy (NIRS) for discriminating and classifying traditional medicinal plants. Achillea millefolium and three of its related species, namely, A. clypeolata, A. collina and A. nobilis were chosen as sample material because they are well known in the field of traditional medicine. The present study was subdivided into following sections: 1.) Discrimination of A. millefolium flowers and leaves by using NIRS and gas chromatography hyphenated to mass spectrometry (GC-MS) as reference method. 2.) Classification of differently treated A. millefolium samples by principal component analysis (PCA). 3.) Classification of four Achillea species by PCA. The results showed that NIRS is suitable to discriminate between different A. millefolium parts (e.g., flowers and leaves), as well as between different sample preparation techniques (e.g. air-dried, oven-dried). Furthermore, the established NIRS method proved great potential for classification of related Achillea species. This approach allowed the clustering by NIRS according to the individual ingredient patterns, applying GC-MS as a reference method for calibration. This developed NIRS method proved to be rapid and nondestructive technique for identification, discrimination and classification of traditional medicinal materials.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
tdtk完成签到,获得积分10
1秒前
Rrrr_完成签到,获得积分20
1秒前
Ono发布了新的文献求助10
2秒前
yan完成签到,获得积分20
2秒前
zhechen完成签到,获得积分10
3秒前
文艺的曼柔完成签到 ,获得积分10
3秒前
beizi发布了新的文献求助10
4秒前
糜厉发布了新的文献求助10
5秒前
丘比特应助Rrrr_采纳,获得20
6秒前
悄悄发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
科研通AI2S应助SilentRP采纳,获得10
8秒前
8秒前
滕莫茗发布了新的文献求助10
8秒前
高贵问筠发布了新的文献求助10
11秒前
Jasper应助狂野谷冬采纳,获得10
11秒前
科研靓仔发布了新的文献求助10
11秒前
打打应助尼仲星采纳,获得10
12秒前
晶晶完成签到,获得积分10
12秒前
无花果应助菜吃饭采纳,获得10
13秒前
不信慕斯完成签到,获得积分10
14秒前
粗犷的灵松完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
18秒前
研友_nPb598发布了新的文献求助10
20秒前
赘婿应助努力学习的姜珞采纳,获得10
21秒前
Windfall完成签到,获得积分10
22秒前
只是幽绿发布了新的文献求助30
23秒前
23秒前
古风小生完成签到,获得积分10
24秒前
26秒前
FashionBoy应助Misaki采纳,获得10
28秒前
29秒前
29秒前
29秒前
田様应助momo采纳,获得10
29秒前
科研通AI2S应助笑而不语采纳,获得10
29秒前
野生菜狗发布了新的文献求助10
30秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 1500
Classics in Total Synthesis IV: New Targets, Strategies, Methods 1000
Les Mantodea de Guyane 800
Mantids of the euro-mediterranean area 700
The Oxford Handbook of Educational Psychology 600
有EBL数据库的大佬进 Matrix Mathematics 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 内科学 物理 纳米技术 计算机科学 遗传学 化学工程 基因 复合材料 免疫学 物理化学 细胞生物学 催化作用 病理
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3412622
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3015253
关于积分的说明 8869486
捐赠科研通 2703007
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1481978
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 685102
邀请新用户注册赠送积分活动 679761