近红外光谱一致性检验模型快速鉴别益母草片

目的:建立快速鉴别益母草片(云南永安制药有限公司)的近红外光谱一致性检验方法。方法:采集益母草片的近红外光谱,利用OPUS软件进行处理,建立益母草片的近红外光谱一致性检验模型,用不同厂家及功效相近样品的近红外光谱进行验证。结果:建立的近红外一致性检验模型可以快速、准确地判断出益母草片的真伪。结论:该方法是一种快速、简便、准确的分析技术,可用于药品快速检测和靶向抽验。     

近红外光谱一致性检验及相关系数法快速鉴别南板蓝根真伪优劣

目的建立快速无损鉴别南板蓝根真伪优劣的近红外光谱技术鉴别模型。方法选取一阶导数+矢量归一化法预处理方法,在8998.6~5373cm-1,4937.1~4023cm-1波长范围内,建立一致性检验模型;选取二阶导数化预处理方法,在6200~5500cm-1,5000~4700cm-1波长范围内,建立相关系数模型,对南板蓝根真伪优劣进行快速无损鉴别。结果135批南板蓝根样品均在设定CI=4限度范围内,49批伪劣品均在设定CI=4限度范围外;建立的相关系数模型在限度为0.99时,可将伪劣品药材与正品南板蓝根区分。一致性检验模型和相关系数模型均可鉴别南板蓝根真伪优劣。结论近红外光谱技术快速简便、结果准确,适用于南板蓝根真伪优劣的快速鉴别。     

基于近红外光谱一致性检验技术快速检测广陈皮道地性

目的:建立近红外光谱一致性检验快速检测技术鉴别广陈皮道地性的方法。方法:收集不同产地不同品种的陈皮样品40批,采集近红外光谱数据,运用布鲁克公司OPUS软件,以10批广陈皮样品作为校正集,建立广陈皮的一致性检验模型,以23批其他产地其他品种的陈皮和7批广陈皮作为验证集检验模型的准确性。结果:广东新会产道地药材广陈皮与其他地区及其他品种的非道地药材存在较大差异,利用一致性检验模型可快速有效判断其道地性。结论:近红外光谱技术可快速、简便鉴别广陈皮的道地性,且不需破坏样品,是中药材有效快检的理想方法。     

冰片近红外光谱鉴别模型探讨

目的:建立冰片近红外光谱鉴别模型以用于冰片正品和掺伪品的快速鉴别。方法:收集不同来源的冰片(正品10个,掺伪品7个),利用近红外光谱仪采集其近红外光谱,进行预处理后,采用矢量归一加二阶导数法和因子化法建立质量鉴别模型。结果:经验证,能准确无误地鉴别冰片及掺伪品。结论:本模型可快速、准确、无损地进行冰片的质量鉴别,可在全国药品快检车和日常的监督抽样中推广应用。     

抚松中药银黄颗粒近红外一致性检验模型

目的建立抚松县中药有限责任公司银黄颗粒近红外一致性检验模型。方法在4000—12000cm^-1范围内对银黄颗粒进行全谱扫描,建立一致性检验模型。结果抚松县中药有限责任公司银黄颗粒与其他厂家银黄颗粒存在着较大的区别,利用近红外可以准确判断。结论所用方法快捷简便,有效地保护了抚松县中药有限责任公司银黄颗粒这个品种。     

沉香化气丸的UPLC指纹图谱与化学模式识别

目的:建立沉香化气丸的超高效液相色谱(UPLC)指纹图谱,为评价该制剂的整体质量提供参考依据。方法:采用Phenomenex Kinetex C_(18)色谱柱(4.6 mm×100 mm,2.7μm),流动相乙腈(A)-0.1%磷酸水溶液(B)梯度洗脱(0~7 min,12%~16%A;7~14 min,16%~19%A;14~16 min,19%~25%A;16~19 min,25%~28%A;19~22 min,28%~42%A;22~27 min,42%~46%A;27~33 min,46%~48%A;33~37 min,48%~72%A;37~39 min,72%~90%A;39~42 min,90%A),分段变波长测定(0~3 min,285 nm;3~20 min,210 nm;20~24 min,254 nm;24~42 min,210 nm),进样量2μL,流速调整至0.8 mL·min~(-1);根据相似度评价,结合化学计量学方法对沉香化气丸进行质量评价。结果:建立了20批沉香化气丸的UPLC指纹图谱,标定了27个共有峰,通过对照品指认了12个共有峰,20批样品指纹图谱的相似度均0.98。通过聚类分析可将样品聚为3类,结合主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析发现7个成分是造成不同批次样品差异性的主要标记物。结论:指纹图谱的构建与化学模式识别可为沉香化气丸的质量控制提供更为全面的信息参考。建立的UPLC指纹图谱方法稳定可行。     

近红外光谱技术快速鉴别山药硫熏情况模型的建立

目的采用近红外光谱技术(NIRS)建立山药是否硫熏的定性分析模型。方法采集不同硫熏程度山药的NIRS图,采用Discriminant analysis进行相似性判别。通过Constant预处理后建立模型,并进行模型内验证和模型外验证。结果4 000~10 000 cm~(-1)山药硫熏情况能够较好地区分,内部验证的准确率达100%,外部验证准确率达到93. 33%。结论采用近红外光谱技术对山药硫熏情况的鉴定是可行的。     

基于近红外光谱技术快速定性鉴别广陈皮模型的建立

目的采用近红外光谱技术(NIRS)建立广陈皮的定性分析模型,以建立快速鉴别广陈皮药材的方法。方法采集广陈皮与川陈皮的NIRS图,通过标准正交变量变换(SNV)预处理后采用聚类分析方法建立广陈皮与川陈皮鉴别模型,并进行模型内验证和模型外验证,建立了广陈皮定性分析模型。结果在4 000~10 000 cm-1广陈皮和川陈皮能够较好地区分,内部验证的准确率高达100%,外部验证准确率达到90.91%。结论采用近红外光谱技术对广陈皮样品进行鉴别是可行的。     

沉香及其伪品的光谱鉴别

本文用光谱法鉴别进口沉香及其一种伪品沉香，结果表明这两种药格之间具有显著的光谱差异。     

近红外光谱技术快速鉴别重楼及其混伪品

目的 建立重楼及其混伪品的近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIRS）快速鉴别方法。方法 采用NIRS仪获取样品光谱数据,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）、正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA）、线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）、人工神经网络机器学习算法（artificial neural network,ANN）和二维红外光谱（2D-IR）,探讨NIRS技术在重楼及其混伪品快速鉴别的可行性。结果 重楼及其混伪品的NIRS光谱吸收峰的峰形整体相似,但在峰数和峰强方面均存在一定差异。PCA和OPLS-DA判别模型可将重楼及其混伪品区分,但模型预测能力差（Q²＜0.5）;LDA模型可将滇重楼与其他物种进行区分,但无法区分七叶一枝花的部分样本;ANN模型识别准确率达100.0%,不同物种的2D-IR图谱在5 897～5 600 cm⁻¹和4 497～4 200 cm⁻¹差异显著。结论 重楼及其混伪品的化学信息差异明显,不可混用。NIRS结合ANN模型或2D-IR方法可用于重楼及其混伪品的快速鉴别。     

近红外光谱快速鉴别不同厂家小柴胡颗粒研究

目的:建立小柴胡颗粒的近红外光谱一致性检验方法。方法:采集小柴胡颗粒的近红外光谱,利用OPUS软件进行处理,建立小柴胡颗粒的近红外光谱一致性检验模型,用不同厂家及功效相近样品的近红外光谱进行验证。结果:建立的近红外一致性检验模型可以快速、准确地判断出不同厂家的药品真伪。结论:该方法是一种快速、简便、准确的分析技术,可用于药品快速检测。     

6种藏药的近红外一致性检验模型探索

目的:建立十味龙胆花颗粒等6个品种藏药的近红外一致性检验模型。方法:收集相关企业生产的药物固体制剂,采集其近红外漫反射光谱,建立一致性检验模型,经不同人员使用不同仪器测定相同批次的样品,对建立的模型进行验证。结果:6个品种藏药的近红外一致性检验模型均通过验证,一致性指数均未超过7。结论:所建模型可补充至国家药品快检数据库网络平台,用于基层药品快速检验。     

沉香及其伪品的光谱鉴别

本文用光谱法鉴别进口沉香及其一种伪品沉香。结果表明这两种药材之间具有显著的光谱差异。     

基于UPLC-Q-TOF/MS技术的沉香化气丸化学成分分析

目的采用UPLC-Q-TOF/MS技术对中药复方沉香化气丸中的化学成分进行定性分析。方法采用Phenomenex Kinetex C18色谱柱(100 mm×4.6 mm,2.7μm),以乙睛-0.1%甲酸水溶液为流动相梯度洗脱,体积流量为0.8 mL/min;采用ESI源在正、负离子模式下分别采集数据。根据化合物准确的相对分子质量及二级碎片离子信息,结合参考文献数据及与对照品对照,鉴定沉香化气丸的主要化学成分。结果从沉香化气丸中分离和鉴定出73个化学成分,包括36个黄酮类、16个2-(2-苯乙基)色酮类、7个三萜皂苷类、2个倍半萜内酯及12个其他类成分。结论 UPLC-Q-TOF/MS联用技术为鉴别沉香化气丸中化学成分提供简便、快速、准确的方法,为进一步分析沉香化气丸的物质基础及质量控制提供了新技术方法。     

基于UPLC-Q-TOF-MS分析沉香化气丸在大鼠体内的代谢产物

应用UPLC-Q-TOF-MS技术分析沉香化气丸在大鼠体内的代谢产物。采用Phenomenex Kinetex C_(18)色谱柱(4.6 mm×100 mm,2.7μm),以乙睛-0.1%甲酸水溶液为流动相,梯度洗脱,流速0.8 m L·min-1,采用电喷雾正离子模式下采集数据,对空白大鼠与给药大鼠血浆和尿样的总离子流图,进行提取目标离子分析。结果发现,在血浆及尿液中共检测到24个成分,其中包括5个原型成分和19个代谢产物,主要代谢途径包括水化反应、葡萄糖醛酸化、去甲基化、水解反应、羟基化、硫酸化。该实验建立的方法快速、简单、灵敏,可用于快速鉴定沉香化气丸在大鼠体内的代谢产物,为更好地了解沉香化气丸的体内吸收代谢机制提供参考。     

基于近红外漫反射光谱和PCA-SVM算法快速鉴别炉甘石

目的:利用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法,建立炉甘石生品、伪品及炮制品的近红外漫反射光谱(NIRS)鉴别模型。方法:采集炉甘石生品、伪品及炮制品的NIRS,选取特征谱段,优选光谱预处理方法及最佳主成分数,建立PCA-SVM鉴别模型。结果:在7 500～4 000 cm-1谱段,以一阶导数法(FD)为最佳光谱预处理方法,PCA提取的光谱前5个主成分为最佳主成分,并经网格搜索算法确定惩罚因子c=0. 25,核函数参数g=8为最佳SVM内部参数,建立炉甘石PCA-SVM鉴别模型。该模型五折交叉验证准确率100%,且模型对训练集和测试集样品预测正确率亦均达100%。结论:基于PCASVM算法所建立的炉甘石NIRS鉴别模型预测准确率高,结合固体粉末漫反射技术无损、快速的优点,该模型可用于炉甘石生品、伪品及炮制品的无损、快速鉴别。     

近红外光谱技术快速鉴别淫羊藿药材产地

目的淫羊藿作为一种药食两用植物,在祛湿补肾方面有显著疗效。应用近红外光谱,以甘肃、陕西和辽宁三个不同产区的淫羊藿为研究对象进行产地鉴别。方法采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、前馈人工神经网络(back feed forward-artificial neural network,BP-ANN)和支持向量机(support vector machine,SVM)进行定性判别分析;其中,在支持向量机分类模型中,研究了三种参数寻优方法包括网格全局搜索(grid search)、遗传算法(genetic algorithm,GA)及粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对模型性能的影响。结果 PCA得分图产地间有部分重叠,较难区分;前馈人工神经网络和支持向量机定性识别方法都能完全准确地鉴别产地。结论该研究表明近红外光谱技术结合化学计量学可作为一种快速可靠的方法用于淫羊藿产地的鉴别,并为市场规范提供一种新思路。     

薏苡仁近红外光谱快速定性定量模型的建立

目的 建立薏苡仁主要成分甘油三油酸酯的近红外定量模型和薏苡仁生品与麸炒炮制品的近红外定性鉴别模型。方法 采用高效液相色谱法测定薏苡仁中甘油三油酸酯的含量,然后运用傅立叶变换近红外光谱技术并结合偏最小二乘法(PLC)、选择谱段为5669.69～4,242.63cm~(-1),以"标准正则变换+一阶导数"对原始光谱进行预处理建立定量分析模型;采用校正模型的相关系数(R)、校正均方根误差(RMSEC)和预测模型相关系数(R)、预测均方根(RMSEP)对校正模型进行评价;同理选择波段9881.46～4119.20cm~(-1),选择主成分数为9,对定性鉴别模型进行校正评价。结果 所建立的定量校正模型中甘油三油酸酯的R值为0.99507,RMSEC为0.0133,RMSEP为0.0231;所建立的定性校正模型的性能指数PI值为92.3,模型预测率为100%。结论 该研究建立的近红外定量定性模型稳定性较好、预测结果较准确,可用于薏苡仁甘油三油酸酯含量的快速测定和薏苡仁不同炮制品的快速鉴定。     

蝼蛄的近红外光谱鉴别研究

目的 :对蝼蛄的不同种和异地的同一种以及混乱品种进行鉴定、分析。方法 :应用傅立叶变换近红外光谱仪。结果 :聚类分析表明不同的蝼蛄种间聚类关系较远 ;虽异地但为同一种的蝼蛄聚类关系较近 ;相近地理位置所产蝼蛄 ,其聚类关系较近 ;混乱品种蟋蟀和东方蝼蛄的聚类关系较近。结论 :近红外分析法可应用于蝼蛄种的分类以及蝼蛄药材的分析、鉴定。     

近红外光谱鉴别冬虫夏草道地药材

目的研究冬虫夏草药材的道地性。方法收集不同产地的冬虫夏草药材样品102批,采用漫反射法,测定药材粉末及药渣的近红外光谱,采用透射法测定药材甲醇提取物的近红外光谱。采用TQ定量分析软件,对样品的青海和西藏产地进行判别分析。结果药材粉末的判断准确率达到100%,药材的甲醇提取物光谱较药渣更能显示药材的产地差别。结论在扩大建模样本的前提下,近红外光谱分析可以用于冬虫夏草药材的产地鉴别。