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黄酮类与苦参碱类分子印迹聚合物合成及其在藏药中的高效识别及分离应用研究

发布时间:2023-03-27 04:15
  分子印迹聚合物固相材料具有识别性强、制备快速、工艺简单、溶剂消耗量小等优点,在生物活性物质分离、鉴定和人工仿生酶等领域受到广泛关注。近年来,分子印迹技术在中药活性成分的萃取、分离、纯化等方面得到了快速发展,目前主要集中在分子印迹聚合物对中药单一化合物的特异性识别与应用方面的研究。藏药作为中药一个重要组成部分,具有许多结构相似和功能相近的活性成分,开展具有同步高效萃取、富集与分离结构类似物的类特异性分子印迹技术研究具有重要意义。本文采用紫外光谱和分子设计软件预测技术,合成了对黄酮类和苦参碱类具有类特异性高效识别性能的分子印迹聚合物,开展了其吸附动态规律和识别机理研究,研制了分子印迹固相萃取小柱和磁性分离识别材料,建立了藏药杜鹃和沙生槐中黄酮类和苦参碱类活性成分的快速提取、分离和测定方法,并成功应用于实际样品的分析。(1)以苦参碱和氧化苦参碱为模板分子,合成了双模板分子印迹聚合物(D-MIPs),利用傅里叶变换红外光谱和扫描电镜对D-MIPs进行了形貌特征分析,通过吸附动力学、等温线、选择性和循环利用实验采用Scatchard方程对其吸附特性进行了评价,研究了该聚合物对三种苦参碱类生物碱类...

【文章页数】:106 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
Summary
中英文缩略词表
第一章 文献综述
    1.1 前言
    1.2 分子印迹技术在活性药物分析领域内的研究概况
    1.3 分子印迹技术中功能性单体的筛选研究
        1.3.1 功能性分子最佳匹配性研究概况
        1.3.2 其它的功能性单体的选择性问题
    1.4 研究意义与研究内容
    1.5 试验流程
第二章 双模板分子印迹聚合物对沙生槐中苦参碱类化合物萃取与分离研究
    2.1 前言
    2.2 材料和方法
        2.2.1 材料
        2.2.2 仪器和操作参数
        2.2.3 双模板分子印迹聚合物的制备
        2.2.4 双模板分子印迹聚合物性能评价
        2.2.5 选择性实验
        2.2.6 标准曲线的绘制
        2.2.7 双模板分子印迹固相萃取柱的制备
        2.2.8 优化固相萃取程序
        2.2.9 双模板分子印迹固相萃取与LC-MS/MS联用技术在实际样品中的应用
    2.3 结果与讨论
        2.3.1 双模板分子印迹聚合物的合成与双模板分子与功能单体的相互作用
        2.3.2 吸附性能的评价
        2.3.3 双模板分子印迹聚合物的选择性
        2.3.4 优化双模板分子印迹柱程序
        2.3.5 方法的验证
        2.3.6 实验样品测试
    2.4 小结
第三章 虚拟模板分子印迹聚合物对雪山杜鹃中杜鹃素的提取与分离研究
    3.1 前言
    3.2 材料
        3.2.1 材料
        3.2.2 仪器方法
        3.2.3 虚拟模板分子印迹聚合物的制备
        3.2.4 分子印迹聚合物的亲和能力评估
        3.2.5 标准曲线的绘制
        3.2.6 虚拟分子印迹柱的制备与优化
        3.2.7 雪山杜鹃中杜鹃素含量的虚拟分子印迹柱串联HPLC法测定
    3.3 结果和讨论
        3.3.1 虚拟分子印迹聚合物的制备方法
        3.3.2 虚拟分子印迹聚合物的结构表征
        3.3.3 虚拟分子印迹聚合物的选择性吸附能力
        3.3.4 虚拟分子印迹聚合物的选择性
        3.3.5 虚拟分子印迹固相萃取柱的性能优化和实际样品验证
        3.3.6 验证了虚拟分子印迹固相萃取柱和HPLC连用技术在实际样品中的萃取性能
    3.4 小结
第四章 Fe3O4-SiO2-GO@MIPs合成和表征以及对四种西藏杜鹃黄酮的快速提取、纯化和测定研究
    4.1 前言
    4.2 材料和方法
    4.3 结果与讨论
        4.3.1 合成方法
        4.3.2 Fe3O4-SiO2-GO@MIPs的表征
        4.3.3 Fe3O4-SiO2-GO@MIPs的识别和吸附性能评价
        4.3.4 Fe3O4-SiO2-GO@MIPs的选择性
        4.3.5 Fe3O4-SiO2-GO@MIPs的洗脱溶剂和解吸时间选择
        4.3.6 方法验证
        4.3.7 实际样品分析
    4.4 小结
全文结论和创新点
    1 全文结论
    2 创新点
    3 待进一步研究的问题
参考文献
致谢
个人简介
导师简介



本文编号:3772370

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