盐酸黄连素,原料药,有关物质,高效液相色谱,检测,紫外检测器," /> 盐酸黄连素,原料药,有关物质,高效液相色谱,检测,紫外检测器,"/> berberine hydrochloride,crude drug,related substances,HPLC,test,UVD,"/> <p class="MsoNormal"> <span>HPLC</span><span>检测盐酸黄连素原料药中的有关物质</span>
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沈阳化工大学学报, 2023, 37(6): 494-497    doi: 10.3969/j.issn.2095-2198.2023.06.003
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HPLC检测盐酸黄连素原料药中的有关物质

沈阳化工大学 化学工程学院, 辽宁 沈阳 110142

Determination of the Related Substances in Berberine Hydrochloride by HPLC

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摘要 

采用HPLC对盐酸黄连素(berberine hydrochloride)原料药中的有关物质进行检测.采用Spherigel C18色谱柱(150 mm×4.6 mm5μm);以0.02 molL-1的乙酸铵-乙腈溶液(体积比为 7030)为流动相;检测波长为265 nm;流速:0.6 mLmin-1;柱温:30 ℃;进样量:10 μL;检测器:紫外检测器(UVD.结果表明:在建立的色谱条件下,盐酸黄连素与其有关物质分离效果良好(R>1.5),盐酸黄连素及其有关物质均呈现良好的线性关系(R2>0.99.本方法操作简单、灵敏度高、专属性强,可用于盐酸黄连素中有关物质的检测.

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关键词:  盐酸黄连素')" href="#">

盐酸黄连素  原料药  有关物质  高效液相色谱  检测  紫外检测器    

Abstract: 

To determin the related substances in the raw material of berberine hydrochloride by HPLC.A Spherigel C18 chromatographic column(150 mm×4.6 mm,5μm)was used with a mobile phase consisting of 0.02 molL-1ammonium acetate-acetonitrile solution(7030)at the flow rate of 0.6 mLmin-1.The detection wavelength was 265 nmthe temperature was 30 ,the injection was 10 μL and the detector was ultraviolet detector(UVD).The results showed that under the optimum conditions,the berberine hydrochloride and its related substances could be separated wellR>1.5.Berberine hydrochloride and its related substances showed a good linear relationship(R2>0.99).The established method is sensitiveeffectivereproducible and easy to handlewhich can be used for the determinating of the related substances in berberine hydrochloride.

Key words:  berberine hydrochloride')" href="#">

berberine hydrochloride    crude drug    related substances    HPLC    test    UVD

               出版日期:  2024-12-31      发布日期:  2024-09-14      整期出版日期:  2024-12-31
ZTFLH: 

R917

 
引用本文:    
张子阳, 王国胜.

HPLC检测盐酸黄连素原料药中的有关物质 [J]. 沈阳化工大学学报, 2023, 37(6): 494-497.

链接本文:  
https://xuebao.syuct.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.2095-2198.2023.06.003  或          https://xuebao.syuct.edu.cn/CN/Y2023/V37/I6/494

1]胡诚毅,莫志贤.黄连素的药理作用及机制研究进展[J].中国实验方剂学杂志,2017,23(20):213-219.

2]许文雅,阎峰,关瑾,等.高效液相色谱法测定呋喃西林原料药的含量[J].沈阳化工大学学报,2018,32(2):127-130.

3]张静,闫实,王蕾,等.HPLC测定蔬菜、水果中氨基甲酸酯类农药残留量[J].沈阳化工大学学报,2007,21(2):156-160.

4]吕长淮.盐酸小檗碱含量测定方法概述[J].中国医药导报,2010,7(33):141-142.

5]阮乐军,李伯男,李建其,等.恩杂鲁胺原料药有关物质的HPLC法测定[ J].中国医药工业杂志,2017,48(5):740-744.

6]WU T J,LU J,NI H,et al.Construction of an Optimized Method for Quality Evaluation and Species Discrimination of Coptidis Rhizoma by Ion-Pair High Performance Liquid Chromatography Combined with Response Surface Methodology[J].Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis,2018,153:152-157.

7]谢沐风.如何建立高效液相色谱法测定有关物质的方法[J.中国医药工业杂志,2007,38(1):45-48

[1] 郭小萍, 赵英平, 李元.

基于子块典型变量分析的化工过程故障检测 [J]. 沈阳化工大学学报, 2024, 38(1): 61-70.

[2] 李元1, 刘雨田1, 冯立伟1, 2.

基于时空近邻标准化和PCA的故障检测方法 [J]. 沈阳化工大学学报, 2024, 38(1): 52-60.

[3] 李佳琪, 杨硕.

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[4] 郭金玉, 李涛, 李元.

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[5] 李晓宇, 隋秀瑜, 谷磊, 关瑾.

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[7] 付美伦, 洪悦.

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[8] 张翔宇, 朱立军.

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[9] 崔浩然, 王国胜.

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[10] 赵洋, 闵升锋, 李大舟.
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[J]. 沈阳化工大学学报, 2022, 36(2): 187-.
[11] 郭小萍, 徐月, 李元.

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[12] 郭金玉, 刘玉超, 李元.

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[13] 李元, 杨东昇, 李大舟. 基于二维卷积神经网络高层数据特征学习的过程故障检测[J]. 沈阳化工大学学报, 2021, 35(3): 256-264.
[14] 许文雅, 阎 峰, 关 瑾, 石 爽, 王思林. 高效液相色谱法测定呋喃西林原料药的含量[J]. 沈阳化工大学学报, 2018, 32(2): 127-130.
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