A New UHPLC Analytical Method for St. John’s Wort (Hypericum perforatum) Extracts
Notice bibliographique
Résumé
Commonly used to treat mood disorders, St. John’s Wort (Hypericum perforatum) is a popular herb in the natural health products industry. The potency of its active ingredients can be determined using a number of different analytical methods, but it is more widely determined using high performance liquid chromatography (HPLC). While monographs in the United States Pharmacopeia (USP) can often be relied upon for suitable analytical methods, the method proposed for determining hypericin content in St. John’s Wort products is inefficient in carrying out this purpose. This paper presents a modified new HPLC method for determining the hypericin content that can also be used for St. John’s Worts capsules and tablets by making use of purified hypericin as a chemical standard instead of oxybenzone, applying a wavelength of 588 nm during analysis and utilizing a binary instead of ternary mobile phase gradient. The resulting method and sample chromatograms provide better resolved, more easily identifiable peaks, shorter run time, and increased sustainability compared to the original USP method. This proposed method was developed using the more refined ultra-high performance liquid chromatography (UHPLC) and serves as a more accurate and reliable method for determining hypericin content in St. John’s Wort.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».