التحليل الكيمومتري والطيفي لتحديد المصدر النباتي للمواد المستخدمة في الصناعات الصيدلانية

Abstract

الملخص: تعتمد كفاءة الأدوية النباتية على كمية المكونات النشطة فيها، والتي يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا في محتوياتها؛ لذلك، يعد تحديد المواد النشطة بيولوجيًا مسألة مهمة للغاية؛ هدفت هذه الدراسة إلى اعتماد طريقة بسيطة لتصنيف عينات الأدوية العشبية المأخوذة من منطقة الواد (جنوب شرق الجزائر)؛ تم تحليل 90 عينة بواسطة التحليل الطيفي للأشعة تحت الحمراء والتحليل الطيفي للأشعة فوق البنفسجية والمرئية وكروماتوغرافيا السائلة عالية الأداء، تم تقييم مقتطفات الميثانول من هذه العينات لمركبات الفلافونويد والمركبات الفينولية والقدرة المضادة للأكسدة؛ تم تحديد حمض الكافيك، حمض الكلوروجينيك، حمض الفانيليك، حمض الكوماريك، حمض الغاليك، الكيرستين، الروتين، الفانيلين، والنارينجين كمركبات فينولية رئيسية في المستخلصات عن طريق تحليل HPLC. تم استخدام تحليل المكون الرئيسي (PCA)، تحليل المجموعات الهرمية (HCA)، والمربعات الصغرى الجزئية (PLS) لتقييم الاختلافات والتشابهات بين العينات التي تم جمعها. استنادًا إلى بيانات FTIR وUV-vis و HPLC، وزعت HCA و PCA بنجاح العينات المختبرة في مجموعات منفصلة وواضحة اعتمادًا على الوظائف الكيميائية وإجمالي محتوى المركبات الكيميائية. تم التحقق من هذه النتائج من خلال تحليل PLS. فرنسية أو انجلزية Résumé: The efficiencies of plants medicines depend on the amount of active components in them, which could vary significantly in contents. Therefore, Identification of biologically active substances the is a very important issue. This study aimed to adopt a simple method for classification of the herbal medicines samples obtained from El Oued (South- East Algerian). 90 samples were analyzed by FTIR, UV spectroscopy, and HPLC chromatography. Methanol extracts of these samples were evaluated for flavonoids, phenolic compounds, and antioxidant capacity. Caffeic acid, chlorogenic acid, vanillic acid, p‐coumaric acid, gallic acid, quercetin, rutin, vanillin, and naringin were identified as main phenolic compounds in extracts by HighPerformance Liquid Chromatography (HPLC) analysis. The principal component analysis (PCA), hierarchical clustering analysis (HCA), and partial least squares (PLS) were utilized to assess the differences and similarities between collected samples. Based on FTIR, UV, and HPLC data, the HCA and PCA distributed successfully the samples tested in separate and clear informational groups depending on their total chemical compounds content. These findings are also confirmed by PLS analysis.