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。     

HPLC测定防己中防己诺林碱和粉防己碱的含量

目的:建立防己药材中粉防己碱和防己诺林碱的含量测定方法。方法:色谱条件Agilent SB C18(4.6 mm×150mm,5μm),流动相甲醇-乙腈-水-三乙胺(55∶25∶20∶0.05),检测波长为282 nm。结果:粉防己碱和防己诺林碱线性范围分别为0.386～3.86μg和0.366～3.66μg(r≥0.999 9)。粉防己碱和防己诺林碱总含量回收率为100.1%,RSD为1.79%。结论:本方法可为防己中防己诺林碱和粉防己碱的含量测定方法提供依据。     

猪苓多糖的近红外光谱定量分析模型研究

目的以偏最小二乘法(PLS)建立猪苓多糖的近红外光谱定量分析模型。方法采用正交法优化猪苓多糖提取工艺,结合紫外分光光度法测定猪苓多糖含量,并将样品的近红外光谱图与所测多糖含量相关联,建立光谱数据与多糖的定量校正模型。结果在8477.54～4076.78 cm~(-1)波段,选择一阶导数+ND平滑处理,可以得到最佳的定量模型,模型的校正均方根误差(RMSEC)为1.00,相关系数γ_c为0.9565,内部交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.77,相关系数γ_V为0.8566,模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.818,相关系数γ_P为0.9469,主成分数为5。结论所建的模型性能良好,可快速、准确地测定猪苓多糖的含量,可用于猪苓药材的质量监察。     

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。     

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。     

基于近红外光谱及组合间隔偏最小二乘法的天南星中水分及总黄酮含量测定研究

目的建立天南星中水分及总黄酮的近红外含量预测模型。方法采用近红外漫反射光谱,利用TQ Analyst 9.0软件进行光谱预处理,并结合Matlab平台下的组合间隔偏最小二乘法进行波段的优选。以校正集相关系数(R_c~2)、校正集预测均方根误差(RMSEC)、验证集相关系数(R_p~2)、验证集预测均方根误差(RMSEP)为指标评价模型的优劣。结果水分较为理想的建模波段范围为4613.6~4968.4 cm~(-1)、8871.2~9226 cm~(-1)、10 299.4~10 645.2 cm~(-1);总黄酮建模波段范围为4376.3~4849.6 cm~(-1)、5796.2~6269.5 cm~(-1)、8182.6~8635.9 cm~(-1)。建模后水分的含量预测模型R_c~2=0.956 2,RMSEC=0.332,R_p~2=0.905 2,RMSEP=0.554;总黄酮含量预测模型为R_c~2=0.937 7,RMSEC=0.021,R_p~2=0.898 8,RMSEP=0.027。结论建立的近红外光谱测定方法操作简便、快速、准确,为水分及总黄酮含量的快速检测提供了借鉴。     

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。     

不同产地粉防己中粉防己碱和防己诺林碱的含量测定

目的比较不同产地粉防己中粉防己碱和防己诺林碱的含量,为该药材的质量控制提供科学依据。 方法 采用高效液相色谱法,以 Agilent ZORBAX Eclipse XDB-C1（8 4.6 mm×250 mm,5 μm）色谱柱,流动相为 乙腈-0.3%三氟乙酸+0.5%三乙胺,梯度洗脱;流速：1 mL·min-1;进样量：10 μL;柱温：25 ℃;检测器为 DAD 检测器;检测波长为280 nm。结果在上述条件下,粉防己碱、防己诺林碱线性范围分别是：1.56~ 200 μg·mL-1（r=0.999 8）、1.56~200 μg·mL-1（r=0.999 9）;精密度、重复性和加样回收率均符合含量测定要求。 不同产地的粉防己药材中防己诺林碱含量范围为0.43%~1.05%,粉防己碱的含量范围为0.90~2.23%。结论 该试验所建立的方法可为粉防己的质量控制提供科学的依据。不同产地粉防己质量均较好,但粉防己碱和防己 诺林碱的含量存在较大的差异。     

防己关节丸质量标准研究

目的:建立防己关节丸的质量控制标准。方法:采用薄层色谱法鉴别防己关节丸中的白术、党参、肉桂、甘草;采用薄层色谱法进行防己关节丸乌头碱的限量测定;并采用高效液相色谱法测定该药中防己诺林碱和粉防己碱的含量。结果:白术、党参、肉桂、甘草的薄层色谱鉴别专属性强;乌头碱符合限量要求;防己诺林碱在16.25～260μg/mL范围内与峰面积呈良好的线性关系,r=0.9999,粉防己碱在33.75～540μg/mL范围内与峰面积能呈良好的线性关系,r=0.9997;防己诺林碱和粉防己碱的平均回收率分别为100.08%,99.69%(RSD为1.72%,0.93%)。结论:本法操作简便、快速、准确,可用来控制样品的质量。     

近红外光谱法快速测定女贞子药材中水分含量

目的:采用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立一种女贞子药材中水分含量快速环保的测定方法。方法:利用烘干法测定样品中水分含量,并以其作为参考值,运用近红外漫反射光谱技术采集女贞子的近红外漫反射光谱,结合PLS建立女贞子药材中水分含量的定量分析模型,并用未知样品验证该模型。结果:所建水分定量模型的校正集内部交叉验证相关系数(R2),校正均方差(RMSEC),内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.986 87,0.199,0.246 41;验证集预测相关系数(R2)与预测均方差(RMSEP)分别为0.956 6和0.220。结论:该方法操作简便,快速无污染,结果准确,可用于女贞子药材中水分含量的快速测定。     

近红外光谱法快速测定河南产野菊花中蒙花苷含量

目的:运用近红外漫反射光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立野菊花药材中蒙花苷含量的快速测定方法。方法:采集野菊花药材的近红外漫反射光谱,采用HPLC测定野菊花药材中蒙花苷含量作为参考值,将近红外光谱与蒙花苷含量参考值进行关联,建立野菊花药材中蒙花苷含量的定量预测模型,并对模型进行验证。结果:所建立的定量分析模型的内部交叉验证决定系数(R2)为0.999 09,校正均方根偏差(RMSEC)为0.013 6,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.039 70,验证集样品预测相关系数(r)为0.997 6,预测均方偏差(RMSEP)为0.018 5。结论:近红外光谱法操作简便,测定快速准确,可以用于河南产野菊花药材中蒙花苷含量的快速测定。     

HPLC测定中肺合剂中防己诺林碱和粉防己碱的含量

 目的测定中肺合剂中防己诺林碱、粉防己碱的含量。方法样品经预处理后采用RP-HPLC同时测定它们的含量。色谱条件:色谱柱为Agilent Zorbax Elipse XDB-C₁₈;流动相为0.06%三乙胺-乙腈溶液(44∶56);流速为1.0 mL·min^-1;检测波长设在240 nm;柱温30℃。结果防己诺林碱在0.437 5～17.5 mg·L^-1与粉防己碱在0.875～35.0 mg·L^-1内,峰面积与其浓度具有良好的线性关系。平均加样回收率分别为89.30%～94.35%(防己诺林碱),90.08%～95.74%(粉防己碱)。结论本方法简便、快速、准确,可同时测定中肺合剂中防己诺林碱和粉防己碱的含量。     

近红外漫反射光谱法快速测定枳实药材中醇浸出物的含量

目的:采用近红外漫反射光谱技术结合偏最小二乘法(PLS)建立一种枳实药材中醇浸出物含量的快速测定方法。方法:运用近红外漫反射光谱技术采集枳实的近红外漫反射光谱,以热浸法测定的含量为参考值,结合PLS建立枳实药材中醇浸出物含量的定量分析模型,并用未知样品验证该模型。结果:所建醇浸出物定量分析模型的校正集内部交叉验证相关系数(R2)、内部交叉验证均方差(RMSECV)和校正均方差(RMSEC)分别为0.984 89,0.417 89和0.153;验证集预测相关系数(r)与预测均方差(RMSEP)分别为0.948 4和0.188。结论:该方法操作简便,测定快速,结果准确,可用于枳实药材中醇浸出物含量的快速测定。     

近红外光谱技术快速测定丹参药材中水浸出物含量

目的:运用近红外光谱技术和化学计量学方法,对丹参原药材中水浸出物的含量进行快速测定。方法:采用TQ8.0软件结合偏最小二乘法(PLS)建立测定丹参中水浸出物含量的近红外光谱校正模型。结果:采用一阶导数+多元散射校正(MSC)法,建模范围为7 038.39～4 418.78 cm-1,主因子数为6,校正集内部交叉验证决定系数R2=0.984 30,交互验证均方根偏差RMSECV=0.857,11份样品的外部预测均方根偏差RMSEP=0.787。预测值的平均回收率为100.03%。结论:利用近红外光谱技术建立的模型对丹参药材中水浸出物含量的测定是可行的,该方法快速、简便、结果准确,有望在中药体系中有更广泛的应用。     

Bagging-PLS的黄柏中试提取过程在线近红外质量监测研究

目的:采用近红外光谱技术,建立黄柏中试提取过程偏最小二乘法(PLS)定量模型,快速分析盐酸小檗碱含量,以Bagging-PLS集成建模方法提高所建模型的预测性能。方法:以HPLC为参考方法测定黄柏提取液中盐酸小檗碱含量,运用PLS建立与近红外光谱(NIR)预测值之间的多元校正模型,并建立Bagging-PLS模型提高模型的稳定性与预测性能。结果:盐酸小檗碱定量模型的校正均方根误差RMSEC为0.742 9,预测均方根误差RMSEP为0.961 4,校正集相关系数rc为0.986 6,预测集相关系数rp为0.977 0;Bagging-PLS模型预测均方根误差RMSEP均值为0.413 6,预测集相关系数rp均值为0.998 3,表现出了良好的稳健性与预测性能。结论:所建立的近红外定量模型拥有较好的预测性能,能够实现快速实时检测黄柏提取液中盐酸小檗碱的含量;所建立的Bagging-PLS模型稳健性与预测性能良好,可应用于中药近红外在线监测过程中。     

RP-HPLC测定轻身减肥片中粉防己碱与防己诺林碱的含量

目的:运用反相高效液相色谱法测定轻身减肥片(大黄、防己等)中粉防己碱及防己诺林碱的含量.方法:采用Zor-bax C18柱,甲醇-0.3%二乙胺溶液(75:25)为流动相,检测波长为242nm.结果:粉防己碱的回收率为103.65%、RSD为1.59%(n=6);防己诺林碱的回收率为97.11%、RSD为1.91%(n=6).结论:本法简便、快速、重现性好,可作为产品的定量分析方法.     

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。     

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。     

HPLC法同时测定防己药材中防己诺林碱和粉防己碱

防己为防己科粉防己Stephania tetrandra S.Moore的干燥根,粉防己根中含有粉防己碱、防己诺林碱、轮环藤酚碱等成分,具有解热镇痛、风湿止痛、利尿消肿之功效.其中粉防己碱（TET）和防己诺林碱（FAN）是其主要活性成分,TET能够有效抑制由胶原、凝血酶、肾上腺素等引起的血小板聚集,FAN能够在体外抑制组胺的释放.因此,以粉防己碱和防己诺林碱的量来作为防己药材的质量控制指标具有十分重要的意义.     

防风色原酮类成分的近红外光谱定量分析

目的:本文建立了能快速测定防风中升麻素、4种色原酮含量之和的近红外光谱定量模型。方法:用高效液相色谱法测定55批防风饮片的4种色原酮的含量作为参考值,结合偏最小二乘回归法(PLS)建立回归模型。筛选了不同的光谱预处理方法、波段及最佳因子数,最终模型通过相关系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)和校正均方差(RMSEC)来评估其稳健性。结果:升麻素的最佳RMSEP值、RMSEC值、R2分别为0. 025 0、0. 024 0、0. 949 9,4种色原酮含量总和的最佳RMSEP值、RMSEC值、R2分别为0. 2460、0. 1720、0. 9110。结论:本研究建立的近红外光谱定量模型较准确,可用于对防风质量的快速检测。