HPLC-DAD Fingerprints Combined With Multivariate Analysis of Epimedii Folium From Major Producing Areas in Eastern Asia: Effect of Geographical Origin and Species
Notice bibliographique
Résumé
The growth location and plant variety may influence the active components and biological activities of plants used in phytomedicine. In this study, nine sets of different Epimedii Folium, from different representative cultivation locations and Epimedium species, were collected for comparison, using HPLC-DAD combined with multivariate analysis. The objective was to investigate the influence of geographical origin and Epimedium species on the quality of Epimedii Folium, and provide applicable guidance for cultivation and quality control of Epimedii Folium. Several Epimedium spp. sets were used to establish the HPLC-DAD fingerprints and 91 peaks (compounds) were selected for the multivariate analysis. Major compounds were analyzed by HPLC-DAD combined with principal component analysis (PCA). HPLC quantitative analysis of known bioactive compounds was performed. Application of PCA to HPLC data showed that Epimedium samples sharing the same geographical origin or species clustered together, indicating that both species and geographical origin have impacts on the quality of Epimedii Folium. The major bioactive flavonoid compounds, epimedin C, icariin and baohuoside I, were identified and quantified. The concentration of bioactive compounds was significantly influenced both by species and geographical origin. E. sagittatum from Sichuan showed the highest content of bioactive compounds. The results showed that both Epimedium species and geographical origin have strong impact into quality of Epimedii Folium. HPLC data combined with multivariate analysis is a suitable approach to inform the selection of cultivation areas and choose Epimedium spp. most suitable for different geographical areas, resulting in improved quality of Epimedii Folium.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».