Resumen

Se utilizó la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS), una herramienta rápida y eficaz, para determinar la cantidad total de nueve ginsenósidos en el Panax ginseng. En el estudio, los modelos de regresión se establecieron utilizando métodos de regresión multivariante con los resultados de los métodos analíticos químicos convencionales como valores de referencia. Se analizaron los métodos de regresión multivariante, la regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) y la regresión por componentes principales (PCR), y la PLSR resultó más adecuada. Para el preprocesamiento espectral se utilizaron conjuntamente la corrección multiplicativa de la dispersión (MSC), la segunda derivada y el suavizado de Savitzky-Golay. Al evaluar el modelo final, se tuvieron en cuenta factores como el coeficiente de correlación (R 2) y el error cuadrático medio de predicción (RMSEP). Los resultados óptimos finales del modelo PLSR mostraron que el error cuadrático medio de predicción (RMSEP) y los coeficientes de correlación (R 2) en el conjunto de calibración fueron de 0,159 y 0,963, respectivamente. Los resultados demostraron que el NIRS como nuevo método puede aplicarse al control de calidad del Ginseng Radix et Rhizoma.

• Materias:Reacciones químicas Análisis cromatográfico Electroquímica Farmacocinética Análisis espectroquímico
• Subjects:Chemical reactions Chromatographic analysis Electrochemistry Pharmacokinetics Spectrochemical analysis
• Palabras claves:métodos de regresión multivariante, error cuadrático medio, métodos analíticos químicos convencionales, regresión por mínimos cuadrados parciales, corrección multiplicativa de la dispersión, resultados óptimos finales, regresión por componentes principales, nirs, plsr
• Keywords:multivariate regression methods, root mean, square error, conventional chemical analytical methods, partial least squares regression, multiplicative scatter correction, final optimal results, principal component regression, nirs, plsr