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[发明专利]一种酸枣仁中掺伪理枣仁的HPLC鉴别方法-CN202310486584.7有效
发明人：张艳慧;李军;刘丽丽;张少杰;王楠;付萍萍 -专利权人：保定市食品药品检验所
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种酸枣仁中掺伪理枣仁的HPLC鉴别方法，采用高效液相色谱法进行鉴别，以6'''‑芥子酰斯皮诺素为指标；取待测酸枣仁样品粉末经石油醚、乙醇提取后，经甲醇溶解作为供试品溶液，经高效液相色谱仪测定其中6'''‑芥子酰斯皮诺素含量，当其大于0.008%时，即可判定样品中理枣仁掺伪量大于3%。本发明同样可以成为区分酸枣仁和理枣仁的实验手段。本发明操作步骤简单、便于普及、准确性好、可靠性强，检测掺伪灵敏度高，对含酸枣仁的成方制剂的质量控制亦具有较高参考价值。
一种酸枣仁中掺伪理枣仁 hplc 鉴别方法

[发明专利]天王补心制剂中理枣仁的掺伪检测方法-CN202210063453.3在审
发明人：李丽莉;何颂华;黄莉莉;李立;滕爱君;叶倩;甘勇强 -专利权人：广西壮族自治区食品药品检验所
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种天王补心制剂中理枣仁的掺伪检测方法，该检测方法以欧鼠李叶碱（frangufoline）作为指标，采用HPLC‑MS/MS法进行检测天王补心制剂中的酸枣仁成分是否有掺假理枣仁的现象。该检测方法操作简便，具有灵敏度高、精密度高，专属性好，检测效率高，回收率高，测定结果准确等特点，采用该方法可以快速准确地检测出天王补心制剂中的酸枣仁成分是否有掺假理枣仁，为保证天王补心制剂的产品质量提供了方便快捷的检查方法，为天王补心制剂中酸枣仁的投料监管提供了技术支撑。
天王制剂中理枣仁检测方法

[发明专利]一种酸枣仁和滇枣仁的鉴别方法-CN201810121226.5在审
发明人：闫艳;申晨曦;杜晨晖;李震宇;秦雪梅 -专利权人：山西大学;山西中医药大学
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G01N24/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于氢核磁共振结合偏最小二乘法鉴别酸枣仁和滇枣仁的方法。该方法首先构建鉴别模型，然后对鉴别模型进行预测，再对未知样本进行鉴别。本发明提供的鉴别方法，不仅可以有效的区分酸枣仁和滇枣仁，而且可以用于掺伪样品的鉴别，一般普通实验技术人员采用本方法即可准确鉴别酸枣仁和滇枣仁。
鉴别酸枣仁枣仁鉴别模型偏最小二乘法氢核磁共振实验技术构建样本预测

[发明专利]一种人参归脾丸一板多信息快速薄层色谱鉴别、检查方法-CN202210579026.0在审
发明人：许妍;洪挺;吴景;万林春;邬秋萍;吴燕红;吴良发 -专利权人：江西省药品检验检测研究院;江西九华药业有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G01N30/90 文献下载
摘要：本发明的有益效果是采用同一供试品、同一展开剂，在同一块薄层板上，鉴别人参、黄芪和酸枣仁3味药材，同时检查是否使用西洋参代替或掺伪人参药材、理枣仁或枳椇子代替酸枣仁投料，斑点清晰，分离度良好，方法快捷方便
一种人参归脾丸一板多信息快速薄层色谱鉴别检查方法

[发明专利]伪酸枣仁苷元在制备抗抑郁症药物中的应用-CN201110088035.1无效
发明人：单磊;刘晓军;张卫东;苏娟;沈云亨;柳润辉;李慧梁;徐希科 -专利权人：中国人民解放军第二军医大学
申请日： 2011-04-08 - 公布日： 2011-10-12 - 主分类号： A61K31/58 文献下载
摘要：本发明提供了一种伪酸枣仁苷元(pseudojujubogenin)在制备抗抑郁症药物中的应用。伪酸枣仁苷元结构如式1所示：本发明人进行了伪酸枣仁苷元对群样小鼠自主活动的影响、抗抑郁的药效学筛选、抗抑郁的药效机制研究等的系列实验，结果显示，伪酸枣仁苷元在所述剂量范围内对小鼠自主活动无明显影响。伪酸枣仁苷元具有对抗小鼠行为绝望的抗抑郁作用。伪酸枣仁苷元具有对抗动物绝望行为的抑郁作用。伪酸枣仁苷元各剂量药物均表现了一定的对抗利血平诱发的小鼠运动不能症状。上述实验结果表明，伪酸枣仁苷元对抑郁症有一定的防治作用，可用于制备抗抑郁药物。为人类提供更安全、有效的抗抑郁症药物，有较大的临床应用价值。
酸枣仁制备抑郁症药物中的应用

[发明专利]一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法-CN202111145754.2有效
发明人：徐友志;付宇新;钟海雁;雷小林;喻望;贺义昌;王召滢;曹冰;符树根;龙晓茵;罗贤飞;孙婷婷 -专利权人：江西省林业科学院;中南林业科技大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法，建立了可直接给出油茶籽油样本掺伪种类分类结论的多分类决策树模型。基于掺伪油茶籽油的脂肪酸和甘油三酯实验数据，将二分类决策树和多分类决策树模型应用于高掺伪梯度下和低掺伪梯度下油茶籽油掺伪油种类的鉴别。实验结果显示，二分类决策树在高掺伪梯度下和低掺伪梯度下对油茶籽油样本是否掺伪某种特定的植物油的鉴别准确率均较高，相对于目前油茶籽油掺伪检测采用的统计学数据分析方法具有较为明显的优势，将机器学习方法应用于掺伪鉴别研究中，能有效提取实验数据中隐藏的有价值的信息；利用训练好的模型自动对样本进行掺伪鉴别，可提高结果的准确性、客观性、可靠性。
一种基于机器学习算法茶油鉴别方法

[发明专利]基于拉曼光谱的油茶籽油掺伪检测方法-CN201810120411.2有效
发明人：俞雅茹;郑晓;吴双 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉曼光谱的油茶籽油掺伪检测方法，包括：向油茶籽油样中掺入一定量的菜籽油，得到掺伪油样，并采用拉曼光谱仪采集所述掺伪油样的拉曼光谱图；对所述掺伪油样的拉曼光谱图进行预处理，得到掺伪油样的预处理光谱图；采用后向间隔偏最小二乘法对所述掺伪油样的预处理光谱图进行一次特征变量提取，得到掺伪油样的一次光谱图特征变量；采用稀疏字典学习对所述掺伪油样的一次光谱图特征变量进行二次特征变量提取，得到掺伪油样的光谱图特征变量；根据所述掺伪油样的光谱图特征变量，采用掺伪定量模型预测所述掺伪油样的掺伪量。该基于拉曼光谱的油茶籽油掺伪检测方法，安全快速、检测便捷，鉴别准确率高。
基于光谱油茶籽油掺伪检测方法

[发明专利]基于近红外光谱的芝麻油掺伪检测方法-CN201810120414.6有效
发明人：郑晓;俞雅茹;王杰 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G01N21/3577 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近红外光谱的芝麻油掺伪检测方法，包括：向芝麻油样中掺入一定量的大豆油，得到掺伪油样，并采用近红外光谱仪采集所述掺伪油样的近红外光谱图；对所述掺伪油样的近红外光谱图进行预处理，得到掺伪油样的预处理光谱图；采用连续投影算法对所述掺伪油样的预处理光谱图进行一次特征变量提取，得到掺伪油样的一次光谱图特征变量；采用稀疏字典学习对所述掺伪油样的一次光谱图特征变量进行二次特征变量提取，得到掺伪油样的光谱图特征变量；根据所述掺伪油样的光谱图特征变量，采用掺伪定量模型预测所述掺伪油样的掺伪量。该基于近红外光谱的芝麻油掺伪检测方法，安全快速、检测便捷，鉴别准确率高。
基于红外光谱芝麻油检测方法

[发明专利]伪酸枣仁苷元在制备抗老年痴呆药物中的应用-CN201110282810.7无效
发明人：刘晓军;单磊;苏娟;张卫东;沈云亨;柳润辉;李慧梁;徐希科 -专利权人：中国人民解放军第二军医大学
申请日： 2011-09-22 - 公布日： 2012-03-28 - 主分类号： A61K31/58 文献下载
摘要：本发明提供了伪酸枣仁苷元在制备制备抗老年痴呆药物中的应用，所述伪酸枣仁苷元如下列结构式：本发明通过伪酸枣仁苷元对东莨菪碱所致小鼠记忆获得障碍的影响”，结果显示口服给药150mg/kg、50mg/kg、15mg/kg、5mg/kg剂量均有改善作用。伪酸枣仁苷元给药35mg/kg、15mg/kg及5mg/kg剂量组对局灶性脑缺血再灌注损伤大鼠具有一定的保护作用。伪酸枣仁苷元给药50mg/kg及15mg/kg对APP/PS1双转基因小鼠的记忆障碍有明显的改善作用。因此，伪酸枣仁苷元可用于制备抗老年痴呆药物，有较大的临床应用价值。
酸枣仁制备老年痴呆药物中的应用

[发明专利]一种拉曼光谱小波融合的芝麻油多元掺伪检测方法-CN201810978035.0有效
发明人：郑晓;王杰;俞雅茹;罗青松 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种拉曼光谱小波融合的芝麻油多元掺伪检测方法，包括：向芝麻油样品中掺入一定量的大豆油和菜籽油，得到多元掺伪油样；采集多元掺伪油样在1050～1350 cm‑1范围的拉曼光谱图，得到一次拉曼光谱图；采集多元掺伪油样在1400～1700 cm‑1范围的拉曼光谱图，得到二次拉曼光谱图；将多元掺伪油样的一次拉曼光谱图和二次拉曼光谱图进行小波融合，得到小波融合光谱图；对多元掺伪油样的小波融合光谱图进行预处理，得到预处理融合光谱图；根据多元掺伪油样的预处理融合光谱图，采用掺伪优化定量模型预测所述多元掺伪油样的掺伪量。该拉曼光谱小波融合的芝麻油多元掺伪检测方法，安全快速、检测便捷，预测准确率高。
一种光谱融合芝麻油多元检测方法

[发明专利]一种蜂毒真伪快速鉴别及其掺伪量测定的方法-CN202011565341.5有效
发明人：蒋林;吴湧华;张瑜;吕竹芬;陈燕忠;汪景安 -专利权人：广东互信生物科技有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01N27/447 文献下载
摘要：本发明公开了一种蜂毒真伪快速鉴别及其掺伪量测定的方法，包括以下步骤：蜂毒真伪的快速鉴别和蜂毒掺伪量的测定，其中，所述蜂毒真伪的快速鉴别包括样品预处理；电泳；水浴、染色、脱色；根据样品的条带数、位置以及其深浅判断蜂毒真伪；所述蜂毒掺伪量的测定包括建立掺伪量模型和测定掺伪量。本发明能够简单、准确、直接地鉴别蜂毒真伪，只需微量的用量即可检测，并且灵敏度高，稳定性好；通过利用回归分析方法，建立掺伪蜂毒的最佳检测函数，弥补了本发明的真伪判定方法中无法判断是否以糖掺伪，以多肽掺伪的短板，且具有很好线性关系，能准确反映出其掺伪量。
一种蜂毒真伪快速鉴别及其掺伪量测定方法

[发明专利]一种利用化学计量法定性检测植物油中掺伪油脂的方法-CN201410215972.2有效
发明人：喻凤香 -专利权人：湖南生物机电职业技术学院
申请日： 2014-05-21 - 公布日： 2014-08-06 - 主分类号： G01N30/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用化学计量法定性检测植物油中掺伪油脂的方法，包括如下步骤：气相色谱数据获取，使用判别分析和聚类分析对植物油中所掺入的油脂种类进行鉴别。建立了13个判别分析模型，待侧样品检测省去了与标准植物油图谱比对及脂肪酸含量比对等步骤，直接将其脂肪酸比例代入即可鉴定掺伪植物油种类，可实现米糠油中掺棕榈油、菜籽油、棉籽油、大豆油、茶籽油、花生油的鉴定米糠油掺棕榈油、菜籽油、棉籽油、大豆油的聚类分析能鉴别掺伪9％以上的棕榈油、掺伪2％以上的菜籽油、掺伪5％以上的棉籽油、掺伪16％以上的大豆油。
一种利用化学计量法定性检测植物油中掺伪油脂方法

[发明专利]一种近红外光谱典型相关分析融合的茶籽油多元掺伪检测方法-CN201810979570.8有效
发明人：郑晓;王杰;俞雅茹;徐强 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种近红外光谱典型相关分析融合的茶籽油多元掺伪检测方法，包括：向茶籽油样品中掺入一定量的大豆油和菜籽油，得到多元掺伪油样；采集多元掺伪油样在1350～1450nm范围的近红外光谱图，得到一次近红外光谱图；采集多元掺伪油样在1700～1800nm范围的近红外光谱图，得到二次近红外光谱图；将一次近红外光谱图和二次近红外光谱图进行典型相关分析融合，得到融合近红外光谱图；采用稀疏字典学习对融合近红外光谱图进行特征变量提取，得到融合特征变量；根据融合特征变量，采用掺伪优化定量模型预测所述多元掺伪油样的掺伪量。该近红外光谱典型相关分析融合的茶籽油多元掺伪检测方法，安全快速、检测便捷，预测准确率高。
一种红外光谱典型相关分析融合茶籽油多元检测方法

[发明专利]一种烟草行业中的打孔水松纸透气度检测方法在食用油的掺伪检测中的应用-CN201610483252.3在审
发明人：胡蓉;王倩倩;周志杰;钱斌 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2016-06-28 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明涉及一种烟草行业中的打孔水松纸透气度检测方法在食用油的掺伪检测中的应用，属于食品安全检测领域。本发明首先通过置信规则库建立食用油油样的紫外‑可见吸收光谱中的特征波长处的吸光度和油样属性之间的置信规则，进而构成食用油掺伪检测置信规则库模型；然后根据采集的食用油油样的紫外‑可见吸收光谱数据，利用粒子群算法训练食用油掺伪检测置信规则库模型；最后将训练得到的高准确率的食用油掺伪检测置信规则库模型应用于食用油掺伪检测。本发明反映了特征波长处的吸光度与油样属性的关系，在紫外‑可见光谱仪的辅助下，可简单、快速的完成食用油的掺伪检测。
一种烟草行业中的打孔水松透气检测方法食用油应用

[发明专利]一种快速预测河南石斛掺伪霍山石斛的方法-CN202110460864.1在审
发明人：陈乃东;郝经文;秦朝凤;李强;朱安玲;刘孝全;徐惠敏;杨维瀚 -专利权人：皖西学院
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明公开一种快速预测河南石斛掺伪霍山石斛的方法，包括以下步骤：(1)掺伪霍山石斛粉末样品的制备；(2)红外光谱采集；(3)光谱预处理；(4)光谱特征性波长的筛选；(5)掺伪量预测。本发明通过采用同一样品多次采集和光谱预处理方法，可有效减少人工取样误差，以及扫描次数、分辨率、温度和光程对中红外光谱图的影响；通过移动窗口偏最小二乘法、蒙特卡罗无信息变量消除法和区间随机蛙法三种不同的波长选择方法进行特征波长变量筛选，可有效压缩中红外光谱图中的无用变量及干扰信息；同时获得对该预测模型最合适的光谱预处理方法和波长筛选方法，建立的准确可靠的掺伪预测模型，实现对掺伪霍山石斛样品中的掺伪量进行快速测定。
一种快速预测河南石斛霍山方法

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