Determination of Total Flavonoids for Paris Polyphylla Var. Yunnanensis in Different Geographical Origins Using UV and FT-IR Spectroscopy

偏最小二乘回归 残余物 衍生工具(金融) 数学 回归分析 线性回归 统计 化学 算法 金融经济学 经济
作者
Yayun Yang,Yanli Zhao,Zhiyan Zuo,Yuanzhong Wang
出处
期刊:Journal of AOAC International [Oxford University Press]
卷期号:102 (2): 457-464 被引量:8
标识
DOI:10.5740/jaoacint.18-0188
摘要

Abstract Background: Paris polyphylla var. Yunnanensis (PPY) is used in the clinical treatment of tumors, hemorrhages, and anthelmintic. Objective: The aim of this study is to determine total flavonoids of PPY in the Yunnan and Guizhou Provinces, China. Methods: In this study, total flavonoids were determined by UV spectrophotometry at first. Then, Fourier transform mid-infrared (FT-IR) based on various pretreatments include standard normal variate (SNV), first derivative (FD), second derivative (SD), Savitzky-Golay (SG), and orthogonal signal correction (OSC) were investigated. In addition, several relevant variables were screened by competitive adaptive reweighted sampling (CARS). The contentof total flavonoids and selected variables of FT-IRwere used to establish a partial least squares regression for PPY in different regions. Results: The results indicated that CARS was an effective method for decreasing the variable of thedatabase and improving the prediction of the model.FT-IR with pretreatment SNV + OSC + FD + SG had thebest performance, with R2 > 0.9 and residual predictive deviation = 3.3515, which could be used forthe predictive model of total flavonoids. Conclusions: Those results would provide a fast and robust strategy for the determination of total flavonoids of PPY in different geographical origin. Highlights: Various pretreatments, including SNV, FD, SD, SG, and OSC, were compared; several relevant variables were selected by CARS; and the content of total flavonoids and selected variable were used to establish a partial leastsquares regression for PPY in different regions.
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