基于GC-MS结合偏最小二乘判别分析的薰衣草精油指纹图谱研究Research on Fingerprint Spectrum of Lavender Essential Oil with Partial Least Squares Discriminant Analysis and GC-MS
朱燕,赵洁,刘兵,符继红
摘要(Abstract)：
建立气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术测定薰衣草精油的方法,分析了新疆法国蓝和C-197(2)2个不同品种的21批薰衣草精油样品,并基于该方法建立了薰衣草精油的指纹图谱。以GC-MS结合保留指数对复杂未知物进行定性分析,共确定了26个共有峰。采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对训练集样本进行模式识别,根据模型的变量权重系数(VIP)筛选出了对品种的分类具有较大贡献的潜在标志物。并通过PLS-DA模型对7个未知样品进行预测,2个品种的薰衣草精油的均方根预测偏差(RMSPE)均为0.1323,模型对验证集中薰衣草样本的判别准确率为100%。结果表明:该方法精密度好,简单快速,为新疆薰衣草精油的品种鉴定与质量评估提供了可靠的依据。
关键词(KeyWords)： 薰衣草精油;指纹图谱;分类;偏最小二乘判别分析
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(21565024);; 新疆大学博士科研究启动基金(BS120135)
作者(Author): 朱燕,赵洁,刘兵,符继红
参考文献(References)：
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