关木通、川木通和三叶木通的近红外漫反射光谱鉴别

结合近红外漫反射光谱技术与聚类分析法,建立了关木通、川木通和三叶木通的快速鉴别新方法.将39种木通药材样品粉碎后测定近红外漫反射光谱,经二阶导数处理后选取特征谱段,建立聚类分析模型.结果显示,鉴别正确率均在90％以上.     

近红外漫反射光纤光谱法快速鉴别新疆黑果小檗皮

目的：探讨近红外漫反射光纤光谱技术结合主成分分析和聚类分析对黑果小檗皮产地及真伪进行鉴别。方法建立主成分分析（PCA）及聚类分析模型来鉴别黑果小檗皮。结果主成分分析及聚类分析可将收集到的39份黑果小檗皮样本分为3大产区,所建立的定性鉴别模型对其余14份预测集样本进行鉴别,分析结果与实际所属基本一致。表明利用近红外光谱法对黑果小檗皮进行产地及真伪鉴别可行（P＜0．05）。结论该模型鉴定黑果小檗皮快速、准确可靠、测量重现性好、样品测量一般无需预处理且分析过程不破坏样品。     

近红外技术鉴别黄芪产地

目的:利用近红外光谱仪附件SabIR采集不同产地黄芪药材的近红外光谱(NIR),建立判别分析模型。方法:运用相应化学计量学软件结合SIMCA(soft independent modeling of class analogy)技术进行处理。结果:模型合理,具有优良的鉴别分类功能。结论:扩展了近红外在线监测仪器的功能,此方法比传统的性状鉴别法更具有科学性,比常规的光谱、色谱和质谱法鉴别更快速简便。     

近红外光谱法用于菟丝子药材的鉴别

目的:建立一种对菟丝子及其同属混淆药材进行分类鉴别的方法.方法:采用近红外漫反射光谱结合移动窗口偏最小二乘法(Moving-window Partial Least Square,mwPLS)波段选择进行主成分分析;近红外光谱分析结果与HPLC指纹图谱进行比对.结果:选择的最优波段为5998～6553 cm-1与7000～7556 cm-1;主成分分析结果3种不同菟丝子可以基本分开,分类正确率达93%;近红外光谱法的分析结果与HPLC指纹图谱法对菟丝子药材的鉴别结果一致.结论:采用近红外漫反射光谱结合mwPLS波段选择进行主成分分析,初步对菟丝子和其同属混淆药材南方菟丝子、金灯藤进行了鉴别研究.     

基于FTIR的两种模式识别方法在扶芳藤产地鉴别中的应用

目的：建立快速鉴别扶芳藤产地的方法。方法：采用傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术,选取1800～400cm-1红外指纹图谱区,采用软独立建模聚类分析（SIMCA）法和Fisher比值法建立产地分类模型,分别对广西4个产地的扶芳藤进行鉴别,并通过计算识别率和拒绝率来验证模型。结果：FTIR技术不仅能准确提取扶芳藤药材的整体信息,而且所建立的2种识别模型对未知扶芳藤样品鉴别的识别率和拒绝率均达到100%,能正确识别4个不同产地的扶芳藤样品。结论：所建模型具有较强的识别能力,采用自编计算程序及现有统计软件还可将模式识别模型实现实时在线检测与样品快速鉴别,大大提高了鉴别速度。     

近红外光谱法快速鉴别不同产地的前胡药材

目的 应用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立一种快速鉴别前胡药材产地的方法。方法 首先收集6个产地的90个前胡样本，采集各样本的近红外光谱，并划分为校正集（72个样本）和预测集（18个样本），然后利用校正集，采用化学计量学方法建立前胡药材产地的判别分析模型，最后利用预测集，对判别分析模型进行性能评价。结果 优选的判别分析模型参数如下：光谱预处理方法为多元散射校正（MSC）+Savitzky-Golay卷积二阶求导算法（SG）（窗口参数为51，拟合次数为1），光谱波段为8 400~4 200 cm^-1，判别分析模型的主成分数为18。预测集的鉴别结果表明该判别分析模型的正确识别率为100%，6个产地前胡药材之间存在明显的界限。结论 研究表明，近红外光谱法能简便、准确地实现前胡药材产地的快速鉴别，为前胡药材产地快速鉴别研究提供了理论支持和实用方法。     

近红外漫反射光谱法结合CP-ANN和PLS高通量分析草麻黄药材

目的:建立草麻黄药材的近红外漫反射光谱高通量分析方法。方法:测量草麻黄样品的近红外漫反射光谱(near infra-red diffuse reflectance spectra,NIRDRS),应用化学计量学技术进行光谱处理和数据预处理,分别建立并验证草麻黄药材的产地和采摘时间判别对向传播人工神经网络(counter-propagation artificial neural network,CP-ANN)模型及麻黄碱和伪麻黄碱含量预测偏最小二乘(partial least square,PLS)模型。结果:草麻黄药材的产地和采摘时间判别CP-ANN模型的验证样品预测准确率分别为100.0%和80.0%;麻黄碱和伪麻黄碱含量预测PLS模型的验证样品预测均方根误差(root mean square errors ofprediction,RMSEPs)小,分别为1.12和0.236,预测值与参考值的相关系数(correlation coefficients)大,分别为0.9721和0.9309。结论:采用所建方法能同时对草麻黄药材的产地和采摘时间进行准确判别,对其麻黄碱和伪麻黄碱的含量进行准确预测。该方法准确、快速,无需特殊的样品处理,也不使用化学试剂。     

不同产地大黄药材的近红外漫反射光谱法鉴别

目的:建立用近红外漫反射光谱鉴别不同产地大黄药材的新方法。方法:采集不同产地的大黄药材及其伪品的近红外漫反射光谱,分别用OPUS软件自带的聚类分析组件与第二军医大学药学院研发的近红外光谱-褶合变换-信息可视化-相似系数分析软件对其进行鉴别。结果:聚类分析的结果不甚理想,褶合变换分析得到正品与伪品大黄的相似系数<0.68,而正品大黄药材之间的相似系数均>0.81,同产地的药材之间的相似系数均>0.92。结论:近红外光谱法简便、快速,结合褶合变换分析得到的相似系数能够准确鉴别正品、伪品以及不同产地的大黄药材,所得分析结果与经典的形态分类学鉴别方法一致。     

近红外光谱技术快速鉴别前胡药材及其伪品

目的 应用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立前胡及其伪品的快速鉴别模型。方法 收集6个主产地前胡（54批）和7种常见伪品（35批）共89批样品,采集近红外光谱图,采用化学计量学方法建立前胡及其伪品的鉴别模型。结果 优选的模型参数：光谱预处理方法为多元散射校正+一阶求导+Norri导数平滑滤波,光谱波段为6 800~5 700 cm^-1,偏最小二乘-判别分析方法的主成分数为14。验证集的鉴别结果表明真伪鉴别模型的正确识别率为100%。结论 近红外光谱法简便、快速,能够正确鉴别前胡药材及其伪品,为前胡药材的快速定性评价提供了一种新方法。     

近红外漫反射光谱法鉴别伤科接骨片的研究

目的：用近红外光谱法（NIR）和一致性检验及聚类分析方法对伤科接骨片进行快速有效的真伪鉴别。方法：以45批伤科接骨片为研究对象,采集其近红外漫反射光谱,以其中40批厂家提供正品成药为标准样品集建立模型,应用一致性检验和聚类分析法,对样品进行鉴别。结果：近红外光谱法能有效鉴别伤科接骨片药品的真伪。结论：近红外漫反射光谱分析法可直接、无损测定固体样品,结合数据处理技术,可以为伤科接骨片及其他中成药鉴别分析提供一种新的方法。     

维药肉桂子体外抗氧化活性研究

目的测定维药肉桂子体外抗氧化活性,为有效利用肉桂子资源提供参考。方法利用紫外分光光度仪,通过DPPH法、羟自由基（·OH）清除法对肉桂子提取物的抗氧化活性进行研究。结果 （1）肉桂子提取物对DPPH清除率表明其抗氧化能力为越南批次〈伊犁汉人街批次〈广西批次〈和田市场批次;（2）肉桂子提取物对羟基自由基清除率能力表明其抗氧化能力为越南批次〈伊犁汉人街批次〈和田市场批次〈广西批次。结论该实验为维药肉桂子的应用及抗氧化的进一步研究提供了依据。     

肉桂子药材的薄层鉴别方法研究

目的建立肉桂子药材的薄层鉴别系统。方法以桂皮醛和β-谷甾醇为对照品,对维药肉桂子进行薄层鉴别,并考察不同展开系统、不同点样量、不同薄层板、不同检视方式、不同温度和不同湿度对肉桂子药材薄层色谱的影响。结果以桂皮醛和β-谷甾醇为对照品,正己烷–乙酸乙酯(6∶1)为展开系统,肉桂子药材薄层鉴别特征明显,专属性强。结论该薄层方法可行,重复性好,可作为肉桂子药材的薄层鉴别方法。     

维药肉桂子含量测定方法的建立

目的建立HPLC测定维药肉桂子中桂皮醛含量的方法,并定性定量测定肉桂子中的挥发油,合理制定肉桂子的含量测定方法。方法采用依利特C_(18)柱(250mm×4.6mm,5μm);以甲醇-水(45∶55)为流动相;流速:1mL·min~(-1);柱温:35℃;检测波长:285nm。肉桂子挥发油定性定量测定参照2010年版《中国药典》和日本药典(JP16)。结果桂皮醛质量浓度在2.45~34.24μg·mL~(-1)范围内(r=0.999 9)线性关系良好,平均加样回收率为104.10%(RSD=1.44%)。肉桂子挥发油含量(mL·g~(-1))为1.00%~2.88%,平均含量为1.62%;肉桂子挥发油的折光率(20℃)为1.50~1.55。肉桂子挥发油的鉴别实验和纯度实验结果均符合日本药典规定。结论建立的HPLC方法简便易行,准确性、重复性好,可作为测定肉桂子中桂皮醛的定量测定方法。肉桂子挥发油含量可纳入肉桂子质量标准含量测定起草项。     

Qualitative determination of polyvinylpyrrolidone type by near-infrared spectrometry

Soluble polyvinylpyrrolidones are very useful and versatile pharmaceutical auxiliaries. The different types of povidone are characterised by their viscosity measured in water, expressed as a K-value. We have developed a rapid, accurate, reliable, and non-destructive near infrared (NIR) spectroscopy method for the determination of PVP type and consequently identification thereof. We have implemented chemometrics onto NIR spectra collected in diffuse reflectance mode using fibre optics to build a qualitative model that enables us to obtain useful analytical information. A principal component analysis and a modelling technique soft independent modelling of class analogy (SIMCA) were applied. An approach to validate the method was developed.     

红外光谱技术在中药质量控制中的应用进展

综述红外光谱技术与化学计量学相结合在中药质量控制中的应用,包括利用导数校正(包括一阶、二阶求导)、标准正态变换、多元信号校正、小波变换、数据平滑等方法处理原始红外光谱,提高谱图的信噪比、改良分析信号的质量;利用正交偏最小方差判别分析、主成分分析、偏最小二乘法等校正方法处理红外光谱数据,可以迅速而准确地鉴别中药、定量分析中药有效成分;用SIMCA方法、聚类分析方法、红外指纹图谱法等化学模式识别红外光谱数据可以判断中药的产地、道地性和中成药的质量等;利用二维相关红外光谱法可以鉴别中药材的产地、研究中药炮制质量变化等。     

红外光谱与聚类分析法快速鉴别白术生品与炮制品

目的:应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了白术生品和炮制品。方法:以1 800～600cm-1范围内的吸收峰和吸光度为指标,以红外光谱图为对象,应用SIMCA聚类分析法对二者进行了聚类分析。结果:红外光谱结合聚类分析法对白术生品和炮制品的聚类结果较理想,识别率和拒绝率达到95%以上,盲样检测正确率可达95%以上。结论:红外光谱与聚类分析法相结合可以快速的鉴别原药材和炮制品。     

近红外漫反射光谱法定量分析川芎中的阿魏酸含量

目的:应用近红外光谱分析技术和化学计量学方法构建了川芎中阿魏酸含量的定量测定模型。方法:通过偏最小二乘法建立数学模型,并对预测集进行预测。结果:34个川芎样品经交叉验证建立校正模型,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.146%,决定系数(R2)为0.9883。用11个川芎样品进行预测,预测值与参考值的决定系数(R2)达0.9751,预测均方根误差(RMSEP)为0.251%。结论:该方法简便快速,结果准确,可应用于对不同产地不同批次的川芎进行快速检查或质量控制。     

近红外漫反射光谱法直接测定银杏叶提取物粉末中总黄酮的含量

目的：应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学方法，直接测定银杏叶提取物粉末中总黄酮的含量。方法：收集不同含量分布的银杏叶提取物粉末样品，以HPLC法测定其总黄酮的含量，并采集其近红外漫反射光谱数据。应用主成分分析法(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、改进偏最小二乘法(MPLS)等回归模型对HPLC测定的结果与近红外漫反射光谱数据进行回归。经内部交叉验证，建立校正模型，进而对预测集样品进行分析。结果：MPLS建立的校正模型的准确性最佳，其预测决定系数(RQS)为0．977。对预测集样品进行外部验证，预测值与真值的相关系数(r^2)达0．973，样品回收率为96．15％—102．0％，RSD为1．1％。结论：建立了一个利用近红外漫反射光谱法直接测定银杏叶提取物粉末中总黄酮含量的新方法。该方法具有快速方便、结果准确的特点，可以应用于银杏提取过程的中间控制和大批量产品的检测。