[发明专利]一种鼓槌石斛的质量检测方法

摘要

本发明公开鼓槌石斛的质量检测方法，包括：1)以ITS‑26SE和ITS‑17SE为引物，进行测序，以鉴定待测石斛药材的品种；2)对样本容量为n的样本进行色谱检测，获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据；3)对样本分别进行指纹图谱检测，获取鼓槌石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值；4)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量，将指纹图谱中的其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型，通过Lasso方法筛选变量建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱模型。通过一代测序及特征指纹图谱，精确地鉴别和控制鼓槌石斛药材的质量。

主权项

1.一种鼓槌石斛的质量检测方法，其特征在于，包括：1)以ITS‑26SE：5’GAATTCCCCGGTTCGCTCGCCGTTAC 3’和ITS‑17SE：5’ACGAATTCATGGTCCGGTGAAGTGTTCG 3’为引物，进行PCR扩增测序，以鉴定待测石斛药材的品种为鼓槌石斛；2)对样本容量为n的样本进行色谱检测，获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据；3)对样本分别进行指纹图谱检测，获取鼓槌石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值；4)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量，将指纹图谱中的其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型，通过Lasso(The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)方法筛选变量建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱模型，其基本模型为：y＝XTβ+ε其中，y为响应变量，y＝(y1,y2,...,yn)T；X为矩阵，X＝(x1,x2,...,xn)T；E(ε)＝0；Var(ε)＝σ2In；ε为模型的随机误差项；σ是随机误差项的标准差；n为样本量；In是一个n×n的单位阵。