【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及化学成分分析，尤其涉及一种中药制剂的中药指纹图谱检测方法。
技术介绍
1、近年来，中药制剂作为我国传统医药的重要组成部分，因其疗效确切、毒副作用小而受到广泛关注。然而，中药制剂通常由多种中药材经过复杂工艺加工而成，其化学成分复杂，涉及多种活性成分和辅助成分的协同作用。传统中药质量控制方法多以单一化学成分或几种特定成分的含量检测为主，如通过高效液相色谱（hplc）、紫外分光光度法（uv）、薄层色谱（tlc）等对某些指标成分的含量进行测定。这种方法虽然能够对某些成分进行定量分析，但由于中药制剂的疗效通常依赖于多种成分的协同作用，单一成分检测无法全面反映中药的整体特性，从而可能导致质量评价结果的偏差。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种中药制剂的中药指纹图谱检测方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种中药制剂的中药指纹图谱检测方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取牛麝开窍散高维谱图数据，并对牛麝开窍散高维谱图数据进行化学成分谱图分解，从而获得牛麝开窍散化学成分谱图；根据牛麝开窍散化学成分谱图进行牛麝开窍散化学成分定性特征分析，从而获得牛麝开窍散化学成分特征矩阵；
4、步骤s2：获取牛麝开窍散多模态生产数据，并对牛麝开窍散多模态生产数据进行牛麝开窍散样品来源特征空间统一，从而获得牛麝开窍散样品来源特征空间；对牛麝开窍散化学成分特征矩阵以及牛麝开窍散样品来源特征空间进行高维特征融合，从而获得样品特征嵌入向
5、步骤s3：根据样品特征嵌入向量进行样本关系结构分析，从而获得牛麝开窍散成分关系结构数据，并基于牛麝开窍散成分关系结构数据进行化学成分动态网络构建，从而获得牛麝开窍散成分协同网络；
6、步骤s4：基于牛麝开窍散成分协同网络生成全局指纹谱图，并对全局指纹谱图进行潜在异常点筛查，从而获得全局指纹谱图异常峰数据；对全局指纹谱图异常峰数据进行谱峰修正，从而获得优化指纹谱图；
7、步骤s5：根据优化指纹谱图进行特征模型构建与验证，从而获得牛麝开窍散质量评价模型。
8、本专利技术利用高维谱图数据分解技术，能够对牛麝开窍散复杂的化学成分信息进行深入挖掘，精准解析成分特性，为化学成分特征矩阵的构建提供了数据基础。这种全谱解析方法避免了传统单一成分分析的局限性，有效提升了对复杂化学成分的全面解析能力。在多模态生产数据处理中，通过样品来源特征空间统一操作，克服了因来源差异导致的数据偏移问题，确保数据的一致性和可靠性。结合化学成分特征矩阵与来源特征空间的高维融合，保留了多维特征之间的交互信息，实现了样品特征的精准表达，为后续关系分析和质量评价奠定了基础。基于样品特征嵌入向量进行样本关系结构分析，能够深度挖掘化学成分之间的协同作用，全面揭示牛麝开窍散复杂体系中成分的动态关系。通过构建化学成分协同网络，不仅可视化了协同作用的全局特征，还反映了成分间的动态协作规律，为全面认识中药复杂体系的作用机理提供了新的视角。在全局指纹谱图生成过程中，潜在异常点筛查和谱峰修正技术的引入，有效解决了传统谱图分析中因噪声或异常点导致的误差问题。优化后的指纹谱图能更加真实、准确地反映牛麝开窍散的整体化学特性及成分分布，提供了全面可靠的质量数据支撑。通过优化指纹谱图构建质量评价模型，从整体上实现对牛麝开窍散质量的科学评价。模型能够精准定位关键成分及其作用特性，并充分体现成分间协同性对整体质量的贡献。这种评价方式突破了传统单一成分检测的瓶颈，提供了一种全面、系统的质量控制手段，为牛麝开窍散的标准化、规范化提供了重要技术支撑。同时，该方法展现了中药质量控制现代化与智能化发展的方向，为中药制剂行业的技术进步带来了全新的解决方案。
9、可选地，步骤s1具体为：
10、步骤s11：获取牛麝开窍散高维谱图数据，并对牛麝开窍散高维谱图数据进行谱图数据预处理，从而获得待分析牛麝开窍散高维谱图数据；
11、步骤s12：基于预设的化学库获取化学成分特性数据，并根据化学成分特性数据进行化学成分定性特性整合，从而获得化学成分特征矩阵；
12、步骤s13：对待分析牛麝开窍散高维谱图数据进行化学成分谱图分解，从而获得化学成分谱图，并对化学成分谱图进行化学成分相对强度计算，从而获得化学成分强度数据；
13、步骤s14：根据化学成分特征矩阵以及化学成分强度数据对化学成分谱图进行化学成分特异性谱图分解，从而获得牛麝开窍散化学成分谱图；
14、步骤s15：根据牛麝开窍散化学成分谱图进行牛麝开窍散化学成分定性特征分析，从而获得牛麝开窍散化学成分特征矩阵。
15、本专利技术通过对牛麝开窍散高维谱图数据的预处理，有效消除了噪声和数据偏差，提高了后续分析的准确性，为复杂化学成分的解析提供了高质量的输入数据支持。利用化学库中的化学成分特性数据进行整合，确保了成分特性的全面覆盖和信息准确性，为化学成分特征矩阵的构建奠定了坚实的基础。通过高维谱图的化学成分谱图分解，成功从复杂的原始数据中提取出清晰的化学成分谱图，有效解决了多成分重叠和背景干扰的问题。结合化学成分相对强度计算，能够精准量化各成分的强度，为进一步解析成分特性及其在整体配伍中的作用提供了关键数据支持。随后，基于特异性谱图分解的操作，进一步实现了对成分谱图的精细化分析，使得复杂成分体系的差异性和特异性得以充分展现，为更深层次的质量评价提供了全面依据。通过化学成分定性特征分析，能够对牛麝开窍散的核心化学成分进行深入剖析，全面揭示成分的种类、结构及其与功效的潜在关系。最终构建的化学成分特征矩阵以全面、高精度的形式呈现了样品的化学特性，克服了传统中药质量评价中单一成分或简单含量检测的局限性，体现了系统化、全面化和精细化的分析优势。
16、可选地，步骤s14具体为：
17、步骤s141：对化学成分特征矩阵以及化学成分强度数据进行皮尔逊相关系数特征匹配，从而获得初步匹配矩阵；
18、步骤s142：基于初步匹配矩阵进行稀疏编码特异性因子分离，从而获得特异性因子矩阵；
19、步骤s143：对特异性因子矩阵进行谱图特征提取，从而获得特异性因子谱图特征数据，并对特异性因子谱图特征数据以及化学成分强度数据进行强度归一化，从而获得强度归一化谱图特征数据；
20、步骤s144：根据强度归一化谱图特征数据进行成分相对贡献度计算，从而获得成分相对贡献度数据，并基于成分相对贡献度数据构建相对贡献矩阵；
21、步骤s145：基于相对贡献矩阵以及特异性因子矩阵进行特异性谱图重构，从而获得牛麝开窍散化学成分特异性谱图；
22、步骤s146：根据牛麝开窍散化学成分特异性谱图对化学成分谱图进行原始化学成分谱图特异性检验与优化，从而获得牛麝开窍散化学成分谱图。
23、本专利技术通过皮尔逊相关系数特征匹配，能够有效地挖掘化学成分特征矩阵与强度数据之间的相关性，准确识别成分间潜在的关联，为后续特异性因子分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.根据权利要求2所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S14具体为：
4.根据权利要求2所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S15具体为：
5.根据权利要求1所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S2具体为：
6.根据权利要求5所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S25具体为：
7.根据权利要求6所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S251具体为：
8.根据权利要求1所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S3具体为：
9.根据权利要求1所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S4具体为：
10.根据权利要求9所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤S4中的潜在异常点筛查具体为：
【技术特征摘要】
1.一种中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤s14具体为：
4.根据权利要求2所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤s15具体为：
5.根据权利要求1所述的中药制剂的中药指纹图谱检测方法，其特征在于，步骤s2具体为：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：卫向锋，白杨，陈霄，张敏，
申请(专利权)人：西安中医脑病医院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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