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作者

谭博方 毕研平

作者单位

山东第一医科大学药学院(药物研究所)

刊名

海峡药学

年份

2025

卷号

第37卷

期号

第2期

页码

23-27

ISSN

1006-3765

关键词

薄层色谱法 像素分析 含量测定 咖啡因

分类号

TS272.7;O657.7

摘要

目的 建立一套基于Image J的像素分析方法对薄层色谱法进行定量分析；借助人工智能自主开发软件简化Image J的像素分析流程；以茶叶中咖啡因的含量测定为模型，验证该方法的可行性。方法 先以图像处理软件Image J为工具建立像素分析方法，再通过ChatGPT,以人机交互命令的方式生成并优化新软件,实现Image J像素分析流程的自动化。最后以茶叶提取液为模型样品，验证这种基于TLC-Scan的薄层色谱定量方法的实用性。结果 ChatGPT生成的TLC-Scan软件可以快速直接给出目标斑点的积分密度作为定量参数，且灵敏度比Image J方法显著提高，该方法用于外标两点法测定茶叶提取液中咖啡因的含量时，表现出了较高的精密度、加样回收率和良好的重现性。结论 本文借助人工智能自主开发的软件及其相应的像素分析法可以快速获取薄层色谱像素中的积分密度信息，实现薄层色谱的定量分析，从而使薄层色谱定量分析摆脱对薄层扫描仪的依赖，尤其适合在设备条件不足情况下进行快速定量分析。

文献类型

期刊

浏览量

39