盐补骨脂配方颗粒中指标成分及水分测定的NIR模型建立

目的： 建立盐补骨脂配方颗粒中补骨脂素、异补骨脂素及水分测定的NIR模型。 方法： 以HPLC和水分测定为基准数据,采用NIR技术建立10批盐补骨脂配方颗粒中指标成分（补骨脂素和异补骨脂素）及水分测定的定量模型。 结果： 补骨脂素与异补骨脂素含量测定模型的交互验证均方根误差（RMSECV）0.025 0,相关系数（r）0.886 8,预测均方根误差（RMSEPV）0.025 5,r=0.891 0;水分测定模型的RMSECV=0.161,r=0.897 5,RMSEPV=0.150 0,r=0.921 8。 结论： 建立的NIR模型稳定、准确、可靠,可快速测定其覆盖范围内的补骨脂素、异补骨脂素及水分含量。     

近红外漫反射光谱法快速测定山茱萸水分含量

目的: 利用近红外光谱建立一种快速测定山茱萸水分含量的方法。 方法: 采用烘干法测定山茱萸样品中的水分含量,运用偏最小二乘法（PLS）建立其含量与近红外光谱之间的校正模型,对山茱萸样品中的水分含量进行快速测定。 结果: 通过比较不同的建模参数,优化模型,建立水分模型的相关系数（R²）,校正均方差（RMSEC）和预测校正均方差（RMSEP）分别为0.990 52,0.297,0.819。 结论: 该方法具有简便快速、准确、无损的特点,可应用于大批量山茱萸药材中水分的快速检测。     

近红外光谱法快速测定天南星药材中水分

目的:应用近红外光谱技术(NIR)建立快速测定天南星药材中水分的方法。方法:采用烘干法测定样品中的水分,运用偏最小二乘法(PLS)建立该含量与NIR光谱之间的多元校正模型,采用相关系数(R),校正均方根误差(RMSEC),内部交叉验证均方根误差(RMSECV)和外部预测均方根误差(RMSEP)对校正模型进行优化和评价。利用校正模型对未知样品的水分进行预测,检验模型的准确度。结果:采用二阶导数法对光谱进行预处理,在4 774~9 845 cm~(-1)波段,选择前6个主成分建立最优校正模型,所建模型的R为0.990 6,RMSEC为0.16,RMSECV为0.38。经外部验证,校正模型的RMSEP和平均回收率分别为0.298和99.8%。结论:该方法具有简便快速、结果准确、无损样品的特点,可以应用于天南星中水分的快速测定。     

基于近、中红外光谱的热毒宁注射液制剂过程投料和二次热处理工序快速检测方法研究

目的 应用近红外光谱（near-infrared reflectance spectroscopy,NIRS）与中红外光谱（mid-infrared reflectance spectroscopy,MIRS）技术,对热毒宁注射液（Reduning Injection,RI）制剂过程的投料和二次热处理工序中6种质控指标进行快速检测,提高制剂过程的质量控制水平。方法 利用NIRS透射技术与MIRS衰减全反射技术,结合偏最小二乘法（partial least squares,PLS）,经过光谱预处理方法的优选以及波段筛选,分别建立绿原酸、新绿原酸、隐绿原酸、栀子苷、断氧化马钱子苷和固含量的快速预测模型,以校正集相关系数（r_cal）、验证集相关系数（r_pre）、校正均方根误差（root mean square error of calibration,RMSEC）、交叉验证均方根误差（root mean square error of cross validation,RMSECV）、预测相对误差（relative standard error of prediction,RSEP）为评价指标,评价模型性能。结果 NIRS预测模型的6个质控指标的RMSEC和RMSECV均小于0.3,RSEP小于4.0%;MIRS预测模型的6个质控指标的RMSEC和RMSECV均小于0.4,RSEP均小于5.0%,建立的PLS模型具有模型性能好、预测精度高的优点。结论 NIRS及MIRS分析技术,均可用于RI投料和二次热处理工序中6种质控指标的快速检测,模型RSEP在5%以内,方法操作简单,结果可靠。     

近红外光谱法快速测定逍遥丸(浓缩丸)中水分含量

目的: 应用近红外光谱法建立一种逍遥丸(浓缩丸)中水分含量的快速测定方法。方法: 利用烘干法测定样品中水分含量,并以其作为参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立水分含量与近红外光谱之间的多元校正模型,对未知样品进行含量预测。结果: 所建水分定量分析模型的相关系数(R²),校正均方差(RMSEC),预测均方差(RMSEP)分别为0.953 52,0.132,0.177。结论: 方法操作简便,无污染,结果准确可靠,可用于逍遥丸(浓缩丸)中水分含量的快速测定。     

基于近红外光谱技术的香菊片提取液膜分离过程评价

目的 采用近红外光谱（near infrared spectrum,NIRS）技术结合偏最小二乘法（partial least-square,PLS）建立香菊片提取液膜分离过程中没食子酸、鞣花酸、木犀草素3个成分的定量监测模型。方法 收集香菊片膜分离过滤液样本53个,其中预测集38个,验证集15个,用HPLC法测定所有样本中没食子酸、鞣花酸、木犀草素3个成分的含量,同时采集NIRS数据。将得到的光谱数据与3个化学成分含量数据应用PLS回归分析建立定量模型,采用模型的校正集相关系数（correlation coefficient of calibration,R_C）、预测集相关系数（correlation coefficient of prediction,R_P）、校正集误差均方根（root mean square error of calibration,RMSEC）、预测集误差均方根（root mean square error of prediction,RMSEP）和预测集相对偏差（relative standard of errors of prediction,RSEP）对定量预测模型进行评价。结果 没食子酸、鞣花酸、木犀草素近红外定量模型RMSEC分别为0.561、1.256、0.342,R_C分别为0.981、0.992、0.986;RMSEP分别为0.557、1.157、0.367,R_P分别为0.987、0.994、0.979;RSEP分别为5.73%、4.23%和3.78%,均小于10%。结论 建立的NIRS定量模型预测性良好,可用于香菊片提取液膜分离过程的成分含量测定和终点判断。     

近红外光谱法快速测定杭白菊中3种成分的含量

目的: 建立杭白菊中绿原酸、木犀草苷及3,5-O-双咖啡酰基奎宁酸含量快速测定的近红外光谱模型。 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杭白菊的近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立绿原酸、木犀草苷及3,5-O-双咖啡酰基奎宁酸含量的快速测定方法。 结果: 杭白菊中绿原酸、木犀草苷及3-5-O-双咖啡酰基奎宁酸近红外光谱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0.954 93,0.015 7,0.012 7, 0.984 50,0.013 1,0.017 6和0.998 28,0.009 17,0.005 11。经外部验证,3种成分的预测值和真实值相关系数分别达到0.940 4,0.941 2,0.944 6。 结论: 该方法准确、快速、简便,可实现杭白菊大批量样品的快速分析。     

近红外漫反射光谱法快速测定熊胆粉提取物中熊去氧胆酸和鹅去氧胆酸的含量

 目的 针对传统方法分析熊胆粉提取物耗时、费工的缺点,发展了一种利用近红外光谱分析技术进行快速无损检测的方法。方法 采集了104份熊胆粉提取物样品的近红外漫反射光谱,以高效液相色谱法测得的熊去氧胆酸和鹅去氧胆酸含量作为参考值,利用偏最小二乘方法建立了定量校正模型。结果 所得熊去氧胆酸和鹅去氧胆酸定量校正模型的校正相关系数分别为0.974 6和0.994 8,校正均方根误差(root mean square errors of calibration, RMSEC)分别为0.491%和0.189%;内部交叉验证相关系数分别为0.943 8和0.952 7,内部交叉验证均方根误差分别为0.532%和0.417%;预测相关系数分别为0.948 2和0.968 5,预测均方根误差分别为0.634%和0.367%。结论 结果表明,所建模型具有较为满意的拟合效果和预测能力,本方法准确可靠,操作简便,快速无损,可推广应用于工业分析。     

运用近红外光谱建立延胡索中5种生物碱成分同步测定的定量模型

该文建立了同步测定延胡索中盐酸黄连碱、海罂粟碱、脱氢紫堇碱、延胡索乙素和延胡索甲素5种生物碱成分的近红外光谱定量模型。首先采用高效液相色谱结合紫外检测法测定延胡索中上述5种成分的化学值,然后采用傅里叶变换近红外光谱技术并结合偏最小二乘法(PLS) 建立、优化模型,采用校正模型的相关系数(r) 、校正均方根误差(RMSEC)、内部交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测模型的相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)对校正模型进行评价。所建立的定量校正模型中盐酸黄连碱、海罂粟碱、脱氢紫堇碱、延胡索乙素和延胡索甲素的r分别为0.941 0,0.972 7,0.964 3, 0.978 1,0.979 9; RMSEC分别为0.006 7,0.003 5,0.005 9,0.002 8,0.005 9; RMSECV 分别为0.015,0.011,0.020,0.010,0.022。预测模型中上述5种成分的相关系数r分别为0.916 6, 0.942 9,0.943 6,0.916 7,0.914 5; RMSEP 分别为0.009,0.006 6,0.007 5,0.006 9,0.011。该研究所建立的近红外定量模型稳定性较好,预测结果较准确,可望用于延胡索药材中5种主要生物碱成分的同步快速测定。     

近红外光谱法快速检测玉竹酒基提取液中多糖的含量

目的: 建立测定玉竹酒基提取液中多糖含量的近红外光谱(NIR)快速分析方法。方法: 采用苯酚-硫酸法测定73批玉竹酒基提取液中多糖含量,采用傅里叶变换近红外透射光谱技术采集玉竹酒基多糖提取液的近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立多糖的定量校正模型。结果: 玉竹酒基提取液多糖校正模型校正集的相关系数(R)、内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.970 3,0.771,经外部验证,预测值与实测值的相关系数为0.969 2,预测均方差(RMSEP)为0.624。结论: 该方法快速方便、准确可靠,可用于玉竹酒基提取液多糖含量的快速测定。     

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。     

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。     

紫菀的研究进展及质量标志物预测分析

紫菀是临床常用的化痰止咳要药,始载于《神农本草经》。紫菀化学成分丰富,主要包括萜类及其苷、肽类、黄酮、蒽醌、香豆素、有机酸、酚类、甾醇、挥发油及苯丙素类等。现代药理学研究表明,紫菀在抗肿瘤、抗病毒、抗氧化等方面也具有显著的药理活性。对紫菀的资源分布、化学成分、药理活性研究进展进行综述,并依据质量标志物的概念及确定原则对紫菀的质量标志物进行预测分析,以期为紫菀质量标准的深入研究提供参考。     

新疆地区光果甘草与胀果甘草化学成分差异的多元统计分析

目的 采用多元统计分析,比较研究胀果甘草和光果甘草化学成分的差异,为甘草质量评价提供参考。方法 从新疆喀什、图木舒克、阿克苏及和田等地区分别收集胀果甘草和光果甘草各10批样品,依据课题组已建立的高效液相色谱法（HPLC）测定胀果甘草和光果甘草中20个化学成分（2个三萜皂苷类、2个香豆素类、3个查耳酮类、13个黄酮类化合物）含量,通过t检验、聚类分析（HCA）、主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA）评价胀果甘草和光果甘草的化学成分差异。结果 新异甘草苷、异甘草苷、甘草查耳酮A、甘草苷、甘草酚、甘草皂苷G₂及异甘草素是胀果甘草和光果甘草的差异化学成分。结论 不同结构类型的化学成分在胀果甘草和光果甘草中含量均存在一定差异,为甘草药材的质量控制和标准制定提供参考。     

近红外光谱法结合PLS快速测定木香药材中水分的含量

目的：建立HPLC同时测定舒乐洗剂中苦参碱和小檗碱的含量测定方法。方法：采用Kromasil C₁₈色谱柱（4.6 mm×250 mm,5 μm）,以甲醇-乙腈-0.1%磷酸溶液（每100 mL含十二烷基磺酸钠0.l g）为流动相进行梯度洗脱,流速1.0 mL·min^-1,柱温30 ℃,检测波长230 nm。结果：苦参碱和小檗碱的色谱峰面积与质量呈良好的线性关系,线性范围分别为0.430 5~8.61 μg（r=1.000 0）,0.005 85~0.117 1 μg（r=0.999 9）;平均回收率分别为98.9%,99.1%。结论：该方法简便、准确、重复性好,可用于舒乐洗剂的质量控制。     

近红外光谱法快速测定砂仁中的水分

目的:运用近红外光谱分析技术(NIRS)快速测定砂仁中水分。方法:采用减压干燥法测定砂仁样品中的水分,用标准归一化法和二阶导数法同时对光谱进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立砂仁中水分的近红外定量分析模型。结果:所建模型的校正集内部交叉验证相关系数(R2),校正均方差(RMSEC),预测校正均方差(RMSEP)和性能指数(PI)分别为0.986 7,0.242,0.285,92.5。结论:该方法具有简便、快速、准确、无损等特点,可用于砂仁中水分的快速测定。     

基于熵权法的灰色关联法-TOPSIS法对不同产地三七及其炮制品质量的评价研究

目的 利用熵权法结合灰色关联法-TOPSIS法建立三七Panax notoginseng质量评价模型,评价不同产地三七及其炮制品质量。方法 以水分、醇浸出物、皂苷含量、多糖得率、多糖总糖含量、糖蛋白含量及糖醛酸含量作为检测指标,以熵权法计算权重,结合灰色关联法与TOPSIS法对各项指标进行统计分析,建立三七质量评价模型,综合考察红河、文山和曲靖3个产地共15个批次的三七及其炮制品的质量。结果 检测结果表明不同产地不同批次的三七各指标水平大不相同;将三七炮制前后各项指标进行对比,发现蒸制后水分降低,浸出物含量增加,皂苷减少,多糖含量增加;15批三七及炮制品质量排序结果TOPSIS与灰色关联分析基本一致。结论 基于熵权法的灰色关联法-TOPSIS法建立的质量评价模型方便有效,可用于三七质量评价。     

近红外光谱技术结合竞争自适应重加权采样算法用于中药定量分析

目的:基质复杂、谱带重叠严重,影响了中药近红外定量模型的准确性。为解决以上问题,探讨竞争自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量筛选方法在中药材、中药提取物和中成药的定量分析中的应用。方法:采集葛根药材、葛根提取物和愈风宁心滴丸的近红外漫反射光谱,测定葛根素含量。分别优化光谱前处理方式,剔除奇异样本后,运用CARS法筛选出的相关变量,建立偏最小二乘法(PLS)校正模型。结果:原料、中间体和制剂的定量模型交互验证均方差(RMSECV)分别为0.35%,1.76%,0.54%,与基于全光谱建立的模型比较,原料、中间体和制剂的CARS-PLS模型的预测准确度均有提高。结论:竞争自适应重加权采样变量筛选方法可以提高模型的预测能力,并有效简化运算过程,为中药的快速、无损检测提供了新的思路。