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    藥學碩士畢業(yè)論文精選(九篇)

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    藥學碩士畢業(yè)論文

    第1篇:藥學碩士畢業(yè)論文范文

    【關鍵詞】紅外光譜;大黃;真?zhèn)舞b別

    大黃是常見中藥材之一,乃蓼科大黃屬植物,具瀉下、利膽、護肝、活血等功效,其屬種繁多,約60余種,然具藥用價值的正品大黃僅為掌葉大黃、唐古特大黃及藥用大黃3個品種的干燥根及根莖[1],報道顯示:混淆品大黃服用后容易引發(fā)腹痛[2]。因此,如何鑒定正品大黃以保證其臨床療效,是我們面臨的難題之一。然,目前對其鑒定多以外部形態(tài)以及從性狀、顯微觀察和理化分析等角度進行,這些方法對于塊狀大黃鑒別頗有成效,但對粉末狀大黃的區(qū)分卻難以進行區(qū)別[3],近年來,隨著現(xiàn)代分析檢測技術的進步和計算機科學的日新月異,紅外光譜法漸次應用到中藥樣品的相關監(jiān)測之中[4],從而為快速、準確鑒別正偽品提供了可能。本研究即采用紅外光譜法對正偽大黃進行監(jiān)測,報告如下:

    1 研究對象與方法

    1.1研究對象正品大黃:產(chǎn)于西寧的唐古特大黃。混淆品大黃:華北大黃。正偽品大黃的樣品均由我市藥品檢驗所提供并作生藥學鑒定。將大黃樣品充分粉碎均勻,過孔徑篩后備用。

    1.2研究方法Perkin-Elmer公司生產(chǎn)的Spectrum GX型紅外光譜儀(光譜范圍:4000~400 cm-1);DTGS檢測器(相關參數(shù)設置:分辨率為4 cm-1,掃描頻次為16次,掃描時實時扣除水和二氧化碳的干擾,速度為0.2 cm-1/s);溫控范圍在室溫至110℃的可編程溫度控制單元和變溫池(直徑38 mm,厚度為10 mm)。正偽品大黃樣品分別與溴化鉀粉末一起研磨壓片,附著在變溫附件樣品架上,自50~110℃之間,每間隔10℃進行光譜圖測定。

    1.3數(shù)據(jù)處理測量若干次后將樣品池取出搖動,使樣品池中的樣品得到填充,以便保證樣品數(shù)據(jù)的代表性和準確性,每個樣品掃描測量50次,然后取其平均值作為該樣品的光譜。樣品的掃描測量數(shù)據(jù)以ASCII碼存儲,而后采用另外一臺計算機進行分析處理。

    2結(jié)果

    2.1正偽品大黃的紅外光譜圖比較如圖所示,正偽品大黃的紅外譜圖比較接近,如用肉眼很難進行鑒別。通過相關數(shù)據(jù)分析可見,兩者僅在波峰上存在差異。結(jié)果見圖1。

    圖1真?zhèn)未簏S的紅外光譜圖

    2.2正偽品大黃紅外光譜數(shù)據(jù)分析采用清華大學開發(fā)設計的二維相關紅外軟件,分別獲得正品大黃和偽品大黃變溫過程的二維相關分析譜(圖2、3所示)。在1030~1170 cm-1區(qū)域內(nèi),正品大黃和偽品大黃的二維相關紅外光譜中可見在圖2中的對角線上,正品大黃出現(xiàn)了2個較強的自相關峰,而圖3中的偽品大黃僅出現(xiàn)了1個自相關峰。其中正品大黃在1060和1080 cm-1處出現(xiàn)了所對應的基團振動峰的位置,而偽品大黃僅僅在1080 cm-1處出現(xiàn)自相關峰,其余未見。此種現(xiàn)象說明偽品大黃的相關譜中1060 cm-1對應的基團隨著溫度的升高沒有發(fā)生相互作用。可見,正品與偽品大黃相比,無論從自相關和交叉相關,還是同步譜或異步譜都顯示了較大的差別。

    3小結(jié)

    近年來,紅外光譜技術是受到人們特別重視和發(fā)展相當迅速的光譜分析方法之一。通常在780~3 100 nm的近紅外光譜區(qū)內(nèi),主要受到分子中CH, OH, NH基團的倍頻和合頻的吸收。

    本研究采用清華大學研發(fā)的二維相關分析技術,通過變溫過程中引起大黃的相關結(jié)構變化規(guī)律,取得高分辨的二維譜圖,進行真?zhèn)未簏S化學成分差異的分析來鑒別藥材的真?zhèn)危摲ㄍㄟ^相關軟件進行研究,操作簡單,結(jié)論準確,不失為鑒別藥用植物的真?zhèn)蔚囊环N簡單實用的新方法。

    參考文獻

    [1]中華人民共和國衛(wèi)生部藥典委員會.中華人民共和國藥典[M].北京: 化學工業(yè)出版社,2000:18~19

    [2]孫素琴,周群,梁曦云,等.大黃的鑒別分析[J].光譜學與光譜分析,2002, 22(4): 600.

    [3]湯彥豐,張卓勇,范國強. 中草藥大黃的近紅外光譜和人工神經(jīng)網(wǎng)絡鑒別研究[J].光譜學與光譜分析,2004, 24(11): 1348~1351

    [4]周群,李靜,劉軍,等. 真?zhèn)未簏S的二維相關紅外光譜[J].分析化學,2003, 31(9): 1058~1061

    [5]湯彥豐,張卓勇,范國強,等.基于大黃的紅外光譜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡鑒別研究[J].光譜學與光譜分析,2005, 25(5): 715~718

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