Resumen

El presente estudio tenía por objeto evaluar la calidad de Cynomorium songaricum Rupr. procedente de distintas zonas productoras, que es una planta comestible, holoparásita y desértica que se ha utilizado en la medicina tradicional para mejorar la inmunidad y la función renal y tratar el estreñimiento. Se optimizaron las condiciones de extracción mediante la metodología de superficie de respuesta (RSM) y se determinó el contenido de ácido gálico, ácido protocatéquico y catequina de C. songaricum procedentes simultáneamente de diferentes zonas productoras mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC). Es el primer estudio en el que se utilizó el RSM para optimizar la condición del extracto de C. songaricum con múltiples factores de evaluación, asegurando la eficiencia y precisión del estudio. Los resultados se analizaron mediante análisis de componentes principales, y mostraron que la calidad de C. songaricum de la provincia de Qinghai era la mejor, mientras que la de C. songaricum de la provincia de Gansu era la peor. Por primera vez, se descubrieron e identificaron los dos ecotipos de C. songaricum, el de fuera de la Gran Muralla y el de dentro de la Gran Muralla, mediante el marcador químico ácido protocatéquico. Este estudio constituye la base científica para la evaluación de la calidad, especialmente para la seguridad alimentaria.

• Materias:Reacciones químicas Análisis cromatográfico Farmacología Análisis químico Análisis espectroquímico
• Subjects:Chemical reactions Chromatographic analysis Pharmacology Chemical test Spectrochemical analysis
• Palabras claves:c. songaricum, calidad, tipo de gran pared exterior, marcador químico ácido protocatechuico, cynomorium songaricum rupr, tipo de gran pared, factores de evaluación múltiples, análisis de componentes principales, metodología de superficie de respuesta, rsm
• Keywords:c. songaricum, quality, outside great wall type, chemical marker protocatechuic acid, cynomorium songaricum rupr, great wall type, multiple evaluation factors, principal component analysis, response surface methodology, rsm