近红外光谱对黄芩药材浸出物的快速测定

目的应用近红外光谱（NIR）技术和数据分析软件,对黄芩原药材中醇浸出物的含量进行快速测定。方法应用偏最小二乘法（PLS）对黄芩醇浸出物的结果与NIR建立校正模型。结果内部交叉验证和外部检验集样品对模型验证结果表明,校正模型中真实值与预测值之间的相关系数（R2）为92.52,内部验证均方差RMSECV为1.58%。结论NIR的运用具有快速方便,结果准确的特点。此方法可以应用于黄芩药材醇浸物的快速检测中,对于其它的中药材指标成分测定也有一定的参考价值。     

筋骨痛消丸水浸出物含量的近红外光谱快速测定

目的:运用近红外光谱技术(NIRS),结合偏最小二乘法(PLS),对筋骨痛消丸中水浸出物进行快速测定。方法:将近红外光谱图与筋骨痛消丸水浸出物的含量进行关联,对光谱预处理方法和建模区间进行考察;采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,建立测定筋骨痛消丸中水浸出物含量的近红外光谱定量分析模型。结果:98份样品所建立的定量分析模型内部交叉验证决定系数(R2)为0.983 26,校正均方根偏差(RMSEC)为0.21,预测均方根偏差(RMSEP)为0.22。18份验证集样品真实值和预测值的平均相对偏差为0.09%。结论:近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立的定量分析模型可用于对筋骨痛消丸中水浸出物含量的快速测定。     

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。     

近红外光谱法结合PLS快速测定木香药材中水分

目的:采用近红外光谱技术结合PLS建立一种木香药材中水分的快速测定方法。方法:运用近红外漫反射光谱技术采集木香的近红外漫反射光谱,以甲苯法测定的含量为参考值,结合偏最小二乘法(PLS)建立木香药材中水分的定量分析模型,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)和预测均方差(RMSEP)分别为0.982 9,0.178,0.196;验证集NIR预测值与甲苯法参考值的t检验值为-0.615,双侧P>0.05,差异无统计学意义。结论:该方法操作简便,测定快速,结果准确,可用于木香药材中水分含量的快速测定。     

近红外光谱法快速测定金银花中绿原酸的含量

目的:应用近红外光谱法和数据分析软件,对金银花中绿原酸含量进行快速测定。方法:利用HPLC测定样品中绿原酸的含量,运用偏最小二乘(PLS)法建立其含量与NIR光谱之间的多元校正模型,对未知样品进行含量预测。结果:建立的绿原酸校正模型相关系数(R2)、内部交叉验证均方差(RMSECV)、校正均方差(RMSEC)分别为0.993,0.380,0.158。经外部验证,校正模型的预测均方差(RMSEP)、平均回收率分别为0.170%,101.78%。结论:此方法具有快速简便,准确无损的特点,可以应用于金银花中绿原酸含量的快速检测。     

基于近红外光谱技术的黄柏药材定量分析

目的:建立一种能够同时快速测定黄柏药材中小檗碱和黄柏碱含量的方法。方法:以HPLC所测样品中小檗碱和黄柏碱的含量为参考值,利用近红外光谱分析技术,将参考值与样品的近红外光谱进行关联,采用偏最小二乘法(PLS)建立黄柏中小檗碱和黄柏碱的定量分析模型。结果:所建立的小檗碱和黄柏碱的定量分析模型的内部交叉验证决定系数(R2)分别为0.997 13,0.989 23,校正均方差(RMSEC)分别为0.082 3,0.021 5,验证均方差(RMSEP)分别为0.071 7,0.016 6,性能指数PI分别为95.6,93.5。结论:利用近红外光谱技术建立的定量分析模型,能够对黄柏药材中小檗碱和黄柏碱的含量进行无损快速测定。     

近红外光谱法快速测定甲睾酮片中甲睾酮的含量

目的：利用近红外光谱技术,快速测定甲睾酮片中甲睾酮的含量。方法：采用偏最小二乘方法,利用内部交叉验证进行评价,建立甲睾酮片中甲睾酮的定量分析模型。结果：预测值与化学含量值相关系数r为0．95,均方差（RMSECV）为0．15。结论：该方法简单、快速,能有效的控制产品质量。     

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。     

近红外漫反射光谱法在青翘含量测定中的应用

目的: 运用近红外光谱法快速测定青翘中连翘苷、连翘酯苷A及醇浸出物的含量。 方法: 运用近红外光谱技术结合偏最小二乘法（PLS）建立青翘中连翘苷、连翘酯苷A及醇浸出物含量的定量校正模型。 结果: 连翘苷、连翘酯苷A及醇 浸出物的定量校正模型的内部交叉验证决定系数（R²）分别为0.957 33,0.986 93,0.992 62,验正集相关系数（r）分别为0.941 9, 0.976 1,0.989 7。 结论: 近红外光谱法简便准确,可用于青翘中连翘苷、连翘酯苷A及醇浸出物含量的快速测定。     

近红外光谱法快速测定知母中芒果苷的含量

目的:应用近红外光谱技术建立快速测定知母中芒果苷含量的方法。方法:以HPLC所测样品中芒果苷的含量为参考值,将近红外光谱与知母中芒果苷的含量进行关联,对光谱预处理方法和建模区间进行了考察,采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型。结果:通过比较最终确定以SNV+SG+Second Derivative对光谱进行预处理,结合软件的波长区间优化功能,确定4 139.58~5 068.56 cm-1为最佳波段。结果 100份知母样品所建立的芒果苷的定量分析模型内部交叉验证决定系数(R2)校正均方根偏差(RMSEC)、预测均方根偏差(RMSEP)分别为0.963 61,0.061 6,0.088 1。结论:该方法准确、快速、简便,建立的定量分析模型,能够对知母中芒果苷的含量进行快速测定。     

近红外光谱法快速测定山银花中四种有机酸

目的：建立近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy,NIR）快速检测山银花提取过程中四种有机酸含量的方法。方法：采集山银花NIR图谱,以高效液相色谱法为参考方法测定绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B和异绿原酸C的含量。采用偏最小二乘法（Partial Least square,PLS）建立定量校正模型。结果：校正模型中绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B和异绿原酸C的相关系数R分别为0.997 6、0.997 0、0.979 2、0.998 9,内部交叉验证均方根误差（RMSECV）分别为0.039 4、0.014 4、0.007 3、0.007 8;预测结果中上述成分对应的相关系数分别为0.892 0、0.827 9、0.878 4、0.995 1,预测均方根误差（RMSEP）分别为0.045 0、0.013 5、0.007 8、0.008 0,相对预测 偏差（RSEP）分别为0.351 0%、0.018 0%、0.040 0%、0.005 7%。结论：所建近红外检测方法快速、准确,可用于山 银花四种有机酸的快速检测。     

高效液相色谱法测定丹参中丹酚酸B

目的 :建立丹参中丹酚酸B高效液相色谱测定方法。方法 :75%甲醇回流提取 ,色谱柱YWGC₁₈,流动相甲醇 5%乙酸 (35∶65 ) ,检测波长281nm。结果 :丹酚酸B0.17～1.70μg线性关系良好 (r =0.9997) ,回收率98.9% ,RSD1.82%。结论 :为丹参及其制剂的质量控制提供了分析方法。     

Rapid Determination of Total Content of Five Major Anthraquinones in Rhei Radix et Rhizoma by NIR Spectroscopy

Objective To establish a new method with near-infrared(NIR) spectroscopy to determine the total content of emodin, chrysophanol, rhein, aloeemodin, and physcion. NIR was used in this study to provide rapid and nondestructive analysis results. Methods In the first place, HPLC was used to measure the total content of emodin, chrysophanol, rhein, aloe-emodin and physcion in Rhei Radix et Rhizoma(RR) as a reference. In the second place, the spectral regions, regression methods, pretreatment methods, and partial least squares(PLS) factors were compared to increase the feasibility of the model. In the last, the root mean square error of calibration(RMSEC), root mean square error of cross validation(RMSECV), root mean square error of prediction(RMSEP), and correlation coefficient(r) were used as assessment parameters. Results PLS with first derivative pretreatment in the ranges of 4242-5581 cm~(-1), 5885-6233 cm~(-1) and 6394-7011 cm~(-1) provided the best results. The RMSEC and RMSEP obtained were 0.134 and 0.226 respectively. The according determination coefficients of the quantitative model were 0.99 and 0.94. Conclusion NIR spectroscopy as a quick and nondestructive analytical method may be used to determine the total content of emodin, chrysophanol, rhein, aloeemodin, and physcion for the quality control of RR.     

ICP-MS测定丹参提取物中钠元素含量

目的:建立测定丹参提取物中钠元素含量的方法.方法:采用硝酸为消解体系,经微波消解丹参提取物样品,通过电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定钠元素含量,为校正响应信号的变化及消除基体效应和仪器漂移的影响,选用铬元素作为内标溶液.结果:钠元素在0.00～10.00 mg·L-1具有良好的线性关系(r=0.9999),以杨树叶为工作标准物质测定回收率,平均回收率90.4％,RSD 3.8％ (n =6).结论:该方法稳定性、重复性、精密度良好,可用于测定丹参提取物中钠元素的含量.     

HPLC测定荔枝草提取物中高车前苷的含量

目的:建立荔枝草提取物中高车前苷含量的高效液相(HPLC)测定方法。方法:Hedera ODS-2色谱柱(4.6mm×250 mm,5μm),流动相甲醇-0.5%冰醋酸水溶液(50∶50),柱温30℃,流速1 mL·min-1,检测波长335 nm。结果:高车前苷在0.20～2.01μg呈良好的线性关系,平均回收率101.70%,RSD 1.84%。结论:该方法简便、准确、专属性强,可以作为荔枝草提取物中高车前苷含量测定的一种有效方法。