近红外光谱用于甘草中甘草苷、甘草酸及水分测定

目的:运用近红外光谱(NIR)技术检测甘草药材中的甘草苷、甘草酸及水分。方法:采用积分球漫反射扫描近红外光谱,以TQ Analyst软件进行数据分析,建立甘草中甘草苷、甘草酸及水分测定的NIR。结果:甘草苷的预测均方根误差(RMSEP)为0.165,预测集相关系数(Rp)0.986 8;交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.393,校正集相关系数(Rv)0.904 6。甘草酸的RMSEP=0.166,Rp=0.995 5;RMSECV=0.575,Rv=0.954 0。水分的RMSEP=0.137,Rp=0.995 2;RMSECV=0.498,Rv=0.931 9。结论:该方法快速、简便。可以用于甘草中甘草苷、甘草酸及水分的含量测定。     

近红外光谱法快速测定白芍中芍药苷和水分的含量

目的:采用近红外光谱技术建立白芍中芍药苷和水分的定量模型。方法:收集不同产地白芍样品108批,采用偏最小二乘法建立白芍中水分和芍药苷含量的近红外光谱校正模型,以烘干法和超高效液相色谱法,分别测定样品中水分和芍药苷含量,作为参考值,并用相关系数和预测均方差对模型预测性能进行评价。结果:芍药苷和水分校正集的相关系数分别为0.967 6,0.873 1,校正集均方根误差分别为0.406,0.264;预测集均方根误差分别为0.599,0.252。结论:该方法快速、简便、无污染、结果可靠,实现了白芍样品中芍药苷和水分含量的快速、准确测定。     

近红外漫反射光谱法快速测定积雪草总苷中积雪草苷的含量

目的：建立近红外漫反射光谱法快速测定积雪草总苷中积雪草苷的含量方法。方法：采用高效液相色谱法测定市场上流通的66批次积雪草总苷中积雪草苷的含量,同时采集近红外漫反射光谱,对原始光谱进行多元散射校正（ MSC）、二阶导数（2D）和Norris导数（ND）平滑等光谱预处理方法,采用偏最小二乘回归法（PLSR）建立近红外定量校正模型,实现积雪草总苷中指标性成分积雪草苷含量的快速测定。结果：所建立的积雪草苷近红外定量校正模型,验证集相对误差RMSEP、标准偏差与标准误差的比值RPD分别为0.0352和6.47,表明所建近红外模型预测准确度高。同时,校正集均方根误差RMSEC和验证集均方根误差RMSEP接近,分别为1.17和1.25,交叉验证均方根误差RMSECV为3.43,表明所建近红外模型稳健性好。结论：所建立的积雪草苷近红外定量校正模型具有很好的预测准确度和稳健性,为市场上积雪草总苷质量的快速评价提供方法。     

近红外光谱技术在热毒宁注射液栀子提取液浓缩过程中的应用

目的:应用近红外光谱技术(NIR)建立热毒宁注射液栀子提取液浓缩过程中绿原酸和栀子苷质量分数、固含量、密度的快速定量分析模型,实时反映浓缩状态,实现栀子提取液浓缩过程的质量控制。方法:收集栀子提取液浓缩过程中样品,同时采集浓缩过程在线NIR光谱,经过异常点剔除、光谱预处理和波段选择,运用偏最小二乘法(PLS)分别建立NIR光谱与绿原酸和栀子苷质量分数、固含量、密度分析值之间的定量校正模型,并对未知样品进行预测。结果:PLS模型中,绿原酸和栀子苷质量分数、固含量、密度校正集相关系数分别为0.990 5,0.994 3,0.986 2,0.987 9,交叉验证误差均方根分别为0.112,0.368,0.148,0.013;验证集相关系数分别为0.987 2,0.992 5,0.981 6,0.982 3,预测误差均方根分别为0.181,0.302,0.128,0.016,相对预测偏差均6.0%,能够满足中药生产过程中质量分析要求。结论:该法操作简便、快速无损且准确可靠,可用于热毒宁注射液栀子提取液浓缩过程中绿原酸和栀子苷含量、固含量、密度等质控指标的快速分析及监测。     

基于偏最小二乘法的近红外光谱定量分析模型预测蛹虫草中腺苷含量

目的 采用偏最小二乘法(PLS)建立测定蛹虫草中腺苷含量的近红外光谱定量分析模型.方法 应用光谱预处理方法分别对蛹虫草样品的近红外光谱进行预处理,并采用预处理后的光谱分别建立定量分析模型.结果 经过比较各个模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)和交互验证预测值与真实值间的相关系数(Rv),外部均方根误差(RMSEP),选取最优的模型,其RMSECV、Rv和RMSEP分别为0.737 6,0.904 9和0.541 0.结论 近红外光谱在中药有效成分定量分析方面有很大的应用前景.     

近红外光谱-偏最小二乘法快速测定八角茴香中莽草酸含量

目的 采用偏最小二乘法(PLS)建立测定八角茴香中莽草酸含量的近红外光谱定量分析模型.方法 应用多种光谱预处理方法分别对八角茴香固体粉末样品的近红外光谱进行预处理,并采用预处理后的光谱分别建立定量分析模型,模型经过选择最适主因子数进行优化.结果 经过比较各个模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)和交互验证预测值与实验测得值间的相关系数(Rv),外部均方根误差(RMSEP),选取最优的模型.结论 结果表明定量分析模型稳健性好和预测精度高,在中药有效成分定量分析方面有很大的应用前景.     

天舒胶囊乙醇提取过程的近红外光谱快速测定方法研究

基于近红外光谱法,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立了天舒胶囊乙醇提取过程固含量和阿魏酸浓度的定量校正模型,结果显示,固含量校正集和交叉验证集模型的相关系数(R2)分别为0.967 301和0.947 726,校正集误差均方根(RMSEC)为0.054 7,交互验证集误差均方根(RMSECV)为0.069 8;阿魏酸校正集和交叉验证集模型的相关系数(R2)分别为0.986 879和0.962 243,RMSEC为1.402 6,RMSECV为2.400 2。采用所建模型进行在线分析,固含量和阿魏酸的预测结果与实测值的相关系数(R2)为0.993 3和0.991 6,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.039 3和1.669 3,预测平均相对偏差(RSEP)分别为3.49%和3.58%。结果表明,该文所建模型可用于天舒胶囊乙醇提取过程固含量和阿魏酸浓度的快速测定。     

近红外无损检测安胎丸中关键质控指标成分的含量

目的：开发一种简单快速的近红外光谱无损检测方法,对安胎丸中六种质控指标成分的含量进行检测。方法：以安胎丸中的阿魏酸、黄芩苷、汉黄芩苷、黄芩素、汉黄芩素、洋川芎内酯A 的HPLC含量为实际值,匹配所测定的NIR光谱图,分别进行光谱预处理、最佳波段选择,结合偏最小二乘法分别建立六种质控指标成分的近红外定量分析模型,并对外部样本进行含量预测。结果：根据交叉验证的标准误差（SECV）选择最佳模型维数（LV）,各校正模型的R2分别为0.9699、0.9518、0.9625、0.9450、0.9474、0.8599。外部验证结果中,相关系数R2均在0.90以上。结论：建立的定量模型预测效果良好,基于近红外光谱无损检测法是一种快速简便的测定安胎丸质控指标成分的方法。     

近红外光谱法快速测定丹皮中丹皮酚和水分的含量

目的:采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)快速测定丹皮中丹皮酚与水分含量。方法:收集不同产地丹皮样品108批,采用PLS法建立丹皮中水分和丹皮酚含量的近红外光谱校正模型,以烘干法和超高效液相色谱法,分别测定样品中水分和丹皮酚含量,作为参考值,并用相关系数和预测均方差对模型预测性能进行评价。结果:丹皮酚和水分校正集的相关系数分别为0.959 3,0.873 8,校正均方根误差分别为0.114,0.167;预测集均方根误差分别为0.136,0.157。结论:该方法快速、简便、无污染,实验结果实现了丹皮样品中丹皮酚和水分含量的快速测定。     

近红外光谱法快速测定筋骨痛消丸中的水分

目的运用近红外光谱技术(NIRS)对筋骨痛消丸中水分的含有量进行快速测定。方法通过TQ Analyst 8.0分析软件将近红外光谱图与筋骨痛消丸中水分的含有量进行关联,对光谱预处理方法、建模区间和主成分数进行考察,得到最佳建模条件,选用NIRS结合偏最小二乘法(PLS)建立测定筋骨痛消丸中水分含有量的近红外定量分析模型。结果筋骨痛消丸中水分含有量定量分析模型的内部交叉验证决定系数(R2)为0.984 52,校正均方根偏差(RMSEC)为0.034 4,预测均方根偏差(RMSEP)为0.037 2,16份验证集样品水分含有量预测值和参考值的平均偏差为0.02%,预测相关系数为0.972 2。结论近红外光谱技术建立的定量分析模型可以对筋骨痛消丸中水分含有量进行快速测定。     

外翻肠囊法研究白芷有效组分对配伍"对药"有效成分肠吸收的影响

目的: 考察白芷有效组分香豆素和挥发油分别对配伍"对药"葛根中葛根素、黄芩中黄芩苷、川芎中阿魏酸及甘草中甘草酸、甘草苷肠吸收的影响,探讨白芷对配伍"对药"有效成分肠吸收的影响规律。方法: 采用大鼠外翻肠囊吸收模型,分别考察白芷有效组分配伍各对药(葛根、黄芩、川芎、甘草)前后,葛根中葛根素、黄芩中黄芩苷、川芎中阿魏酸及甘草中甘草酸、甘草苷在不同肠段的吸收情况。结果: 白芷有效组分能显著促进葛根中葛根素(提高1.70倍)、黄芩中黄芩苷(提高4.74倍)的肠吸收作用;白芷有效组分对川芎中阿魏酸肠吸收无显著影响;白芷有效组分对甘草中甘草苷、甘草酸具有显著的肠吸收抑制作用。结论: 白芷-葛根,白芷-黄芩药对配伍应用产生协同治疗作用,不仅表现为不同活性成分作用于机体的不同靶点,还表现为白芷活性成分促进其配伍"对药"活性成分肠道转运。白芷-川芎、白芷-甘草配伍机制可能与白芷对甘草中活性成分肠吸收的影响无关。     

绞股蓝水分近红外定量模型的建立

目的:运用近红外光谱技术对绞股蓝药材中水分进行快速测定。方法:采集不同产地不同批号绞股蓝样品的近红外光谱图,结合TQ Analyst 8.0软件,将其经一阶导数及Norris平滑(有效位数3,有效位间间隔3)预处理,在10 000~4 000cm-1谱段内,选择前10个主成分,采用偏最小二乘法建立绞股蓝水分近红外光定量模型。结果:所建模型相关系数r=0.9688,交叉验证均方根偏差(RMSECV)=0.303,预测均方根偏差(RMSEP)=0.284,验证集预测回收率为101.14%(n=11),RSD2.16%,并且仪器精密度良好,样品重复性佳,在2 h内样品检测稳定。结论:该研究所建立的模型性能较好,绞股蓝水分含量测定较准确。可以应用于绞股蓝药材水分的快速测定。     

甘草饮片等级标准

目的:在传统经验鉴别的基础上,通过数理统计学分析方法,结合甘草饮片的外观性状与内在指标成分对其质量进行综合考察,为甘草饮片的品质评价和质量控制提供参考。方法:通过对44批甘草饮片的直径、质量、甘草苷含量、甘草酸铵含量等内容进行考察,结合市场饮片分级情况,依据分析结果合理构建甘草饮片的等级划分方法,制定甘草饮片的等级标准。结果:通过以上数据,主要将甘草饮片划分为4个等级。一等:平均直径 1. 66 mm,平均质量 0. 54 g,甘草苷质量分数 1. 10%,甘草酸质量分数 2. 12%。二等:平均直径在1. 40～1. 66 mm,平均质量在0. 42～0. 54 g,甘草苷质量分数在0. 74%～1. 10%,甘草酸质量分数在1. 95%～2. 12%。三等:平均直径在1. 07～1. 40 mm,平均质量在0. 29～0. 42 g,甘草苷质量分数在0. 65%～0. 74%,甘草酸质量分数在1. 88%～1. 95%。等外:平均直径1. 07 mm,平均质量0. 29 g,甘草苷质量分数0. 65%,甘草酸质量分数1. 88%。结论:该实验主要将传统经验鉴别和现代分析方法相结合,制定出甘草饮片的等级划分方法,该方法具有科学性、全面性、实用性等特点,适用于甘草饮片的等级评价。     

基于灰色关联分析方法评价商品甘草药材质量

目的:依据灰色关联分析方法评价商品甘草质量。方法:收集甘草代表产区甘肃、内蒙、新疆等地的商品甘草30份,依据传统外观性状结合市场现状进行等级划分,对收集的样品进行主要成分浸出物、总多糖、甘草酸、甘草苷含量测定,采用灰色关联度法,以定义的相对关联度为测度,构建商品甘草质量评价模型。结果:30份商品甘草药材样品的质量评价结果与商品等级划分的基本内涵相符合,不同等级甘草样品质量均按一等、二等、三等为先后次序进行排序,不同产地同一等级的商品甘草以甘肃庆阳、内蒙伊盟最佳,其次为甘肃金塔、甘肃民勤、内蒙杭锦旗、甘肃酒泉、新疆库尔勒、宁夏中宁,青海、陕西的样品一等甘草较甘肃、内蒙个别产地二等甘草质量稍差。结论:该方法及模型可用于商品甘草药材的质量评价。     

甘遂与甘草反药相互作用的网络药理学分析

目的:采用网络药理学方法,探讨甘遂和甘草反药配伍后药效/毒性成分的分子作用机制,分析其多成分-多靶点-多通路相互关系。方法:针对甘遂甘草的主要药效/毒性成分——甘遂萜酯A,甘遂萜酯B,甘遂萜酯C,甘草酸,甘草苷,异甘草苷和刺芒柄花素,依据Pharm Mapper数据库构建多成分-蛋白网络,获取的靶点信息利用博奥数据库MAS 3.0系统得到相应通路,通过Cytoscape软件建立成分-靶点-通路网络模型。结果:网络分析表明,甘遂、甘草配伍药效/毒性成分涉及神经-免疫-内分泌-泌尿等相关的61条通路。在调节水和电解质排泄方面药效相反,与肾素血管紧张素系统、类固醇生物合成等通路有关;在抗肿瘤、抗炎、调节免疫方面发挥协同作用,涉及33条通路;两者配伍存在基于肝药酶代谢的毒性增强现象。结论:甘遂与甘草配伍存在药效降低或药效协同和毒性改变等多种情况,体现了中药配伍多成分、多靶点、多途径作用模式,该研究为深入探讨甘遂甘草配伍的分子作用机制提供了参考。     

基于拉曼光谱实时监测甘草配方颗粒的提取过程

目的应用拉曼光谱技术结合多种预处理算法和多种特征波段筛选方法建立数学模型,对甘草配方颗粒提取过程中甘草苷和甘草酸含量实时监测。方法以甘草配方颗粒为研究对象,收集提取过程中各个时间点的提取液样本,进行拉曼光谱检测。采集得到的光谱与液相色谱结果对应,分别建立3种甘草苷和甘草酸定量校正模型,考察不同预处理方法对模型的影响,优选出最佳变量筛选方法。结果甘草苷模型中标准正态变换(SNV)预处理方法和甘草酸模型中Savitzky-Golay 13点平滑方法对模型性能参数提升幅度最大。通过连续投影算法筛选的甘草苷和甘草酸模型分别只需要4个和3个光谱变量即可达到全光谱变量模型水平,通过竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选后建立的贝叶斯岭回归(BRR)甘草苷和甘草酸定量模型具有全局最优性能。结论拉曼光谱技术应用于甘草配方颗粒提取过程中所建立模型性能良好,为实现中药配方颗粒提取过程实时监测和快速分析提供了研究基础。     

甘草超高液相色谱指纹图谱研究

目的建立甘草的超高液相色谱(UPLC)指纹图谱,为其质量标准的建立提供依据。方法采用反相超高液相色谱法,以Waters Acquity UPLC BEH C18(1.7μm,2.1 mm×100 mm)为色谱柱,乙腈-0.05%磷酸为流动相,梯度洗脱,流速0.4 mL/min,检测波长分别为237、355 nm,柱温30℃,进样量2μL,记录时间51 min。结果UPLC指纹图谱的方法学考察结果符合技术要求。共标定甘草UPLC指纹图谱的24个指纹峰,指认其中甘草酸、芹糖基异甘草苷、甘草查尔酮A、异甘草素、甘草苷、甘草素、异甘草苷、刺甘草查尔酮和光甘草定9个指纹峰。11批甘草样品指纹图谱在波长237 nm处的相似度为0.940~0.988,波长355 nm处的相似度为0.831~0.982。结论本研究建立的甘草UPLC指纹图谱可为甘草质量标准的建立提供依据。     

近红外光谱法快速测定五加皮酒提取液特征性成分

目的:建立五加皮酒提取液中特征性成分的近红外光谱快速检测方法。方法:采用HPLC测定样品中甘草酸、木香烃内酯、去氢木香内酯的含量,运用偏最小二乘法(PLS)建立各含量与近红外光谱(NIRS)之间的多元校正模型,并对未知样品进行定量预测。结果:校正模型对甘草酸、木香烃内酯、去氢木香内酯的交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.023 9,0.021 8,0.012 6,相关系数(R2)分别为0.978 0,0.978 7,0.975 7,经外部验证,预测均方差(RMSEP)分别为0.023 7,0.018 8,0.010 7。结论:利用近红外光谱法建立的模型具有良好的预测效果,能满足五加皮酒提取液中特征性成分快速测定的要求。     

基于网络药理学及定性定量研究的甘草质量标志物预测分析

目的基于中药质量标志物(Q-marker)的理念,对甘草从化学成分有效性和可测性的角度进行Q-marker的初步预测。方法基于文献整合及数据分析对甘草Q-marker的来源范围进行筛选,通过网络药理学进行成分有效性分析,采用高效液相色谱法对4个产地15批甘草药材进行定性和定量研究,运用模式识别方法筛选出造成组间差异的主要标志性成分,结合网络药理学结果进一步确定甘草的Q-marker。结果文献研究确定黄酮类和三萜类成分为甘草Q-marker的主要来源范围;网络药理学结果表明甘草苷、甘草酸等成分在"成分-靶点-通路"网络中具有高连接度,是其主要活性成分;建立15批甘草样品的指纹图谱,通过偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)明确了甘草苷、芹糖甘草苷等5个成分为主要标志性成分;甘草苷、芹糖甘草苷、甘草酸、甘草次酸4个成分含量测定结果表明不同产地间成分含量具显著差异,结合网络药理学分析结果进一步明确了甘草苷、芹糖甘草苷、甘草酸、甘草次酸可作为甘草Q-marker。结论以黄酮类和三萜类成分作为甘草Q-marker的来源范围,通过网络药理学(有效性)结合多产地甘草药材定性定量(可测性)研究最终确定甘草苷、芹糖甘草苷、甘草酸和甘草次酸4个成分可作为甘草潜在Q-marker科学合理,为甘草的质量控制提供参考依据。