Research on Concentration of Ginsenoside in Different Medical Parts of Panax quinquefolium by HPLC-MS~n
Notice bibliographique
Résumé
Objective: High-performance liquid chromatography array mass spectrometry(HPLC-MS) method was developed for determination of the concentration of 10 different ginsenosides of different medical parts of Panax quinquefolium,which collected from original habitat in Ontario of Canada.Method: Sample solution was separated on a DIKMA diamonsil(4.6 mm × 250 mm,5 μm).Acetonitrile-0.05% phosphoric acid aqueous solution and acetonitrile-0.05% acetic acid aqueous solution were used as mobile phase and the flow rate through the HPLC column was 0.3 mL.min-1 and the entire effluent was directed to the mass spectrometer.The column temperature was kept at 35 ℃ and the UV detection wavelength was set at 203 nm.MS analysis was monitored in positive mode.The conditions of ESI source were as follows: sheath gas flow rate,10 L.min-1;sweep gas flow rate,10 L.min-1;spray voltage,4.5 kV;capillary temperature,320 ℃;capillary voltage 30 V.Result: All calibration curves showed good linearity(r 0.999) within the test ranges.The average recovery of the method was between 95% and 102%,RSD 2.68%.The concentration of single ginsenoside of root,stem and leaf was quite different;that of Re and Rb1 of root and that of Rb2 and Rb3 of leaf was higher than others;that of stem was lower than that of root and leaf,moreover that of some samples of leaf was higher than that of root.Conclusion: The method is simple,accurate,replicate and suitable for the determination of P.quinquefolium.It is suggested that the leaf of P.quinquefolium can be used a new resource of ginsenoside.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».