近红外光谱技术快速测定麦门冬药材中水分的含量

[目的]利用近红外漫反射光谱法结合化学计量法建立一种快速测定麦门冬药材中水分含量的方法。[方法]以烘干法测定90批麦门冬的水分含量作为参考值,利用近红外光谱仪采集麦门冬漫反射光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立麦门冬药材中水分定量校正模型。[结果]运用SNV+First Derivative+Norris平滑光谱预处理方法,筛选最佳建模波段在5 000~9 000 cm-1,主因子数为8,建立的定量模型内部交叉验证相关系数R为0.981 1,交叉验证误差均方差RMSECV为0.131,12批验证集样品的参考值与预测值经统计学t检验,P=0.950.05,表明2组数据无统计学意义。[结论]运用近红外光谱技术建立麦门冬水分定量模型可快速预测其水分值,该方法快速、简便,结果准确,为中药材质量的实时监测提供数据支持。     

近红外光谱技术快速测定首乌丸水分含量

目的 应用近红外光谱技术测定首乌丸中水分的质量分数.方法 烘干法测定115批首乌丸样品水分的质量分数,采集其近红外光谱数据,经一阶导数法与S-G平滑法预处理,结合偏最小二乘法建立测定首乌丸中水分质量分数的近红外光谱定量分析模型.结果 该模型内部交叉验证决定系数为0.944,校正均方差为0.121,内部交叉验证均方差为0.205,验证集的预测均方差为0.127.结论 该近红外光谱水分定量分析模型稳定,准确可靠,可用于首乌丸中水分质量分数的测定.     

筋骨痛消丸中醇浸出物的近红外光谱法快速测定

目的 运用近红外光谱技术和化学计量学方法,对筋骨痛消丸中醇浸出物的含量进行快速测定.方法 测定100份筋骨痛消丸醇浸出物的含量,采集所有样品的近红外光谱.采用光谱处理方法为偏最小二乘法(PLS)+二阶导数(SD),用TQ 8.0软件结合PLS建立醇浸出物的近红外光谱(NIR)定量模型.结果 建模范围为8 116.04～11 983.82 cm-1,主因子数为7,校正集内部交叉验证决定系数(R2)为0.99 778,校正集均方根偏差(RMSEC)为0.0 376,交叉验证集均方根偏差(RMSEP)为0.547,预测集平均相对误差为2.39％.结论 利用近红外光谱技术建立的模型对筋骨痛消丸中醇浸出物的含量测定是可行的,该方法快速、简便、结果准确.     

近红外漫反射光谱(NIRS)结合TQ软件建立盾叶薯蓣中薯蓣皂苷元定量模型

 目的  利用近红外漫反射光谱(near infraed spectroscopy,NIRS)结合TQ软件快速测定盾叶薯蓣药材中薯蓣皂苷元含量。方法  采集盾叶薯蓣样品的近红外光谱图,采用高效液相色谱法(HPLC)测定盾叶薯蓣中薯蓣皂苷元的含量,利用TQ软件建立薯蓣皂苷元的定量分析模型,利用模型对未知样品进行预测。结果  建立的薯蓣皂苷元校正模型的相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC),内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.96459,0.0999,0.30041;经外部验证,模型的预测相关系数(R2)和预测均方差(RMSEP)分别为0.9634,0.128。结论  所建模型预测能力较好,可以用于盾叶薯蓣中薯蓣皂苷元含量的快速检测。     

近红外光谱法快速测定青翘中醇浸出物的含量

目的运用近红外光谱技术（NIR）快速测定青翘中醇浸出物的含量。方法运用NIR结合偏最4、二乘法（PLS）建立青翘药材中醇浸出物含量的定量校正模型。结果所建立的定量校正模型内部交叉验证决定系数为0．99262,内部交叉验证均方差为0．83793,校正均方差为0．284,预测均方差为0．438。结论运用NIR测定青翘药材中醇浸出物含量是可行的。     

近红外光谱技术快速测定川芎中阿魏酸及藁本内酯含量

目的：应用近红外光谱技术建立一种川芎中阿魏酸及藁本内酯的快速测定方法。方法：以HPLC法测定的样品中阿魏酸及藁本内酯的含量为真实值,运用近红外漫反射光谱技术采集50份川芎样品的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘法（PLS）建立阿魏酸及藁本内酯含量的定量分析模型。结果：所建阿魏酸及藁本内酯校正模型的相关系数（R2）和内部交叉验证均方差（RMSECV）分别为0.9833,0.0175和0.9771,0.1550;经外部验证,模型的预测相关系数（r2）和预测均方差（RMSEP）分别为0.9819,0.0095和0.9335,0.1139。结论：该方法简便,快速,无污染,可用于川芎中阿魏酸和藁本内酯含量的快速测定。     

中成药丸剂水分测定近红外定量分析模型的建立及应用

[目的]利用近红外漫反射光谱建立快速测定中成药丸剂水分的方法。[方法]采用谱段范围为6572．64246．8cm^-1,预处理方法为一阶导数,回归方法为偏最小二乘（PLS）法建立近红外漫反射光谱,与《中华人民共和国药典》2010年版一部中水分测定法测得中成药丸剂的水分值之间的多元校正模型比较,预测中成药丸剂中的水分。[结果]采用35个浓度范围为7．1％-21．2％样品经内部交叉验证建立预测模型,交叉验证均方差为1．06％,相关系数为0．9872。用15个样品对两种方法验证,结果绝对偏差平均值为0．6％。相对偏差平均值为5．4％。[结论]该法快速无损,建模过程简单,易于操作和掌握,可用于对中成药丸剂水分测定的快速初筛。     

近红外光谱法测定天麻中天麻素的含量

目的 采用近红外光谱法对不同产地的天麻中天麻素含量进行快速测定.方法 以HPLC分析值作为参照,采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术采集天麻的近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立天麻素含量的快速测定方法.结果 天麻素校正模型的相关系数(R)、校正均方差(RMSEC)、内部验证均方差(RMSEP)分别为0.990 6、0.043 2、0.032 4.经外部验证,预测值与真实值的相关系数达0.996 6.结论 该方法准确、快速、简便,可实现大批量样品的快速分析.     

近红外光谱快速测定南板蓝根药材中水、醇浸出物的含量

【目的】采用近红外光谱技术(NIRS)快速无损测定南板蓝根药材中水、醇溶性浸出物的含量。【方法】采用近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘法(PLS)在OPUS/Quant 2中建立快速测定浸出物的定量模型,对模型进行验证,考察模型的可靠性。【结果】所建立的水、醇溶性浸出物校正模型决定系数(R2),交叉验证校正标准偏差(RMSECV)值分别为0.959、0.602和0.965、0.481;验证集的预测值与参考值的R2和RMSEP值分别为0.970、0.498和0.964、0.485;验证集的预测值与参考值的绝对误差均在±2%之间,预测值与参考值比较吻合,模型的建立较为成功。【结论】NIRS测定南板蓝根水、醇浸出物的含量方法准确、快速、简便,可作为南板蓝根质量检测的方法。     

化学药品、抗生素颗粒剂水分测定近红外定量分析模型的建立及应用

目的:利用近红外漫反射光谱建立快速测定化学药品、抗生素颗粒剂水分的方法.方法:采用谱段范围为6 572.6～4 246.8 cm-1,预处理方法为一阶导数,回归方法为偏最小二乘(PLS)法建立近红外漫反射光谱,与2010年版《中国药典》测得的水分值之间的多元校正模型比较,预测化学药品、抗生素颗粒剂中的水分.结果:用15个样品对两种方法验证,结果绝对偏差平均值为0.16％,相对偏差平均值为8.37％.结论:近红外定量分析法快速无损,可用于对化学药品、抗生素颗粒剂水分测定的快速初筛.