Spanish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Zhong yao cai = Zhongyaocai = Journal of Chinese medicinal materials 2014-Nov

[Study on UIPLC-DAD fingerprint of Disporum cantoniense].

Solo los usuarios registrados pueden traducir artículos
Iniciar sesión Registrarse
El enlace se guarda en el portapapeles.
Jia Liu
Ya-xin Yang
Jun-hong Liu
Li Dong
Li-na Liu
Yong-jun Li

Palabras clave

Abstracto

OBJECTIVE

To establish an UHPLC-DAD fingerprint of 30 batches of Miao medicine Disporum cantoniense from Guizhou, and to provide a theoretical evidence to evaluate its quality.

METHODS

The analysis was carried out on an Agilent Eclipse ZOR-BAX Plus C18 (100 mm x 2. 1 mm, 1. 8 µm) column with a mobile phase consisting of acetonitrile-water(containing 0. 1% formic acid) with gradient elution, and the flow rate was 0. 3 mL/min. The column temperature was set at 40 °C and UV detection wavelength was set at 290 nm. The sample injection volume was 3 µL. The similarity evaluation and principal component analysis(PCA) of these fingerprints were carried out.

RESULTS

The UHPLC-DAD fingerprint was established and compared by 30 batches of samples similarity with 12 common peaks and 3 peaks were identified. The similarities of 30 batches of Disporum cantoniense were between 0. 766 and 0. 994. The principal component analysis showed that compounds 1 and 12 were representative for the fingerprint.

CONCLUSIONS

The method is accurate and credible,which can be used for identification and quality control of Disporum cantoniense.

Únete a nuestra
página de facebook

La base de datos de hierbas medicinales más completa respaldada por la ciencia

  • Funciona en 55 idiomas
  • Curas a base de hierbas respaldadas por la ciencia
  • Reconocimiento de hierbas por imagen
  • Mapa GPS interactivo: etiquete hierbas en la ubicación (próximamente)
  • Leer publicaciones científicas relacionadas con su búsqueda
  • Buscar hierbas medicinales por sus efectos.
  • Organice sus intereses y manténgase al día con las noticias de investigación, ensayos clínicos y patentes.

Escriba un síntoma o una enfermedad y lea acerca de las hierbas que podrían ayudar, escriba una hierba y vea las enfermedades y los síntomas contra los que se usa.
* Toda la información se basa en investigaciones científicas publicadas.

Google Play badgeApp Store badge