近红外光谱法快速测定丹皮中丹皮酚和水分的含量

目的:采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)快速测定丹皮中丹皮酚与水分含量。方法:收集不同产地丹皮样品108批,采用PLS法建立丹皮中水分和丹皮酚含量的近红外光谱校正模型,以烘干法和超高效液相色谱法,分别测定样品中水分和丹皮酚含量,作为参考值,并用相关系数和预测均方差对模型预测性能进行评价。结果:丹皮酚和水分校正集的相关系数分别为0.959 3,0.873 8,校正均方根误差分别为0.114,0.167;预测集均方根误差分别为0.136,0.157。结论:该方法快速、简便、无污染,实验结果实现了丹皮样品中丹皮酚和水分含量的快速测定。     

基于UHPLC-Q-Orbitrap/MS的不同产地西洋参皂苷类成分分析

目的 基于UHPLC-Q-Orbitrap/MS分析不同产地(吉林、辽宁、黑龙江、山东)西洋参皂苷类成分。方法 运用UHPLC-Q-Orbitrap/MS法定性分析西洋参中皂苷类成分，结合主成分分析、正交偏最小二乘法判别分析、差异成分分析筛选各产地的差异性皂苷。结果 共得到62个皂苷类化合物。主成分分析表明不同产地西洋参中所含皂苷类成分存在差异，正交偏最小二乘判别分析进一步筛选出28个差异皂苷类化合物，包括原人参二醇型13个、原人参三醇型6个、齐墩果烷型4个、奥克梯隆型2个、C-17侧链变异型3个；原人参二醇型和原人参三醇型皂苷类成分在4个产地相对含量由高到低依次为辽宁、吉林、黑龙江、山东。结论 该方法简便、准确、高效，可为西洋参的质量评价提供理论依据。     

近红外光谱分析技术快速测定天舒片的包衣薄膜厚度

目的:探讨近红外光谱分析技术应用于检测天舒片包衣薄膜厚度的可行性。方法:采集9批天舒片包衣过程样品的近红外漫反射光谱,运用Kennard-Stone算法将样本集划分为校正集和验证集。优选预处理方法,并采用组合间隔偏最小二乘法(si PLS)和移动窗口偏最小二乘法(mw PLS)优选光谱区间,建立测定包衣厚度的偏最小二乘法(PLS)定量模型。结果:在标准正态变量变换+一阶导数+Norris Derivative平滑对光谱进行预处理并结合si PLS的优选区间建立的模型中,校正集预测值与实测值的相关系数0.966,验证集预测值与实测值的相关系数0.991,表明预测值与实测值的相关性较好。校正均方根误差(RMSEC)0.198%,预测均方根误差(RMSEP)0.062%,表明模型的预测性能良好。结论:近红外光谱分析技术用于天舒片包衣薄膜厚度的测定具有很高的准确性,能够为中药片剂生产过程中包衣厚度的在线检测提供技术支持。     

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。     

基于近红外光谱的淫羊藿定性鉴别及定量检测

目的: 对淫羊藿进行产地的定性鉴别和主成分的定量检测。 方法: 对9个不同产地的样品分别对其采用矢量归一化、一阶导数、一阶导数加上矢量归一化的预处理方法进行定性检测;通过高效液相色谱法得到淫羊藿主成分的含量,并将其与对应的近红外漫反射光谱相对应,利用多元散射校正方法进行处理,建立偏最小二乘定量校正模型。 结果: 采用矢量归一化的预处理方法所得的定性模型效果最好,聚类结果令人满意,误分率为0,可将不同产地淫羊藿样品进行定性鉴别;偏最小二乘法所得到的预测集样本的标准偏差为0.020 6,建立的模型预测精度非常高,预测效果良好。 结论: 所建立的方法操作简单,测定速度快,费用低,无需进行复杂的前处理,可直接对大量未知样品进行测定,为近红外光谱技术应用于药物检测与分析提供了有效的方法和依据。     

基于人参皂苷含量的西洋参等级规格标准研究

目的：分析不同产地、不同等级规格西洋参中人参皂苷的含量,评价西洋参的化学信息,为其行业标准的制定提供实验依据。方法：采用UPLC测定主要活性成分人参皂苷Rg1、Re、Rb1、Rb2、Rb3、Rc、Rd、Rg2含量,用SPSS16.0软件进行统计分析。结果：建立了不同产地西洋参样品人参皂苷分布特征图谱;西洋参中Rg1、Re、Rb1的含量之和符合《中国药典》标准;方差分析表明产地、长度对同一个规格的西洋参中人参皂苷的含量影响具有统计学意义（P〈0.01）。结论：由于西洋参中人参皂苷含量受产地、长度、重量等多因素影响,在等级规格评价中,符合《中国药典》标准基础上不宜采用人参皂苷含量为指标进行等级规格划分。     

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。     

紫外光谱结合化学计量学区分不同产地川东獐牙菜

目的:分析鉴别4个产地川东獐牙菜,并建立预测模型,预测产地区分准确性。方法:光谱数据导入UVProbe2.34,比较不同产地相同部位的紫外光谱图,将原始光谱数据以及经过8点平滑、一阶求导和二阶求导后的数据导入SIMCA-P11.5,进行主成分分析(PCA),比较三维得分图的产地鉴别效果。结果:主成分分析中以叶的原始数据以及8点平滑处理数据鉴别效果最佳,主成分累计贡献率均为98.8%,其余预处理方式无法取得较好的鉴别效果可能与主成分数累计值有关(一阶求导为83.9%,二阶求导为47.3%)。根部数据能将重庆、湖北的样品和湖南样品分开,但重庆和湖北的样品无法区分。建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,检测鉴别模型的可靠性,并为预测更多产地的区分提供依据。将验证集带入训练集建立的模型进行偏最小二乘判别分析,能区分产地,证明该模型产地鉴别效果可行。PLS-DA中训练集的预测值和真实值相关系数为0.985,其评估均方差(RMSEE)为0.159,验证集导入训练集后其预测值与真实值的相关系数为0.927,预测均方差(RMSEP)为0.327,RMSEE与RMSEP两者相近,且都0.500,该模型的预测可靠性高。结论:运用紫外光谱结合主成分分析和偏最小二乘判别分析能够较好的鉴别不同产地川东獐牙菜,构建模型预测效果较好,加入未知产地样品也能较好区分。     

近红外光谱法快速测定筋骨痛消丸中的水分

目的运用近红外光谱技术(NIRS)对筋骨痛消丸中水分的含有量进行快速测定。方法通过TQ Analyst 8.0分析软件将近红外光谱图与筋骨痛消丸中水分的含有量进行关联,对光谱预处理方法、建模区间和主成分数进行考察,得到最佳建模条件,选用NIRS结合偏最小二乘法(PLS)建立测定筋骨痛消丸中水分含有量的近红外定量分析模型。结果筋骨痛消丸中水分含有量定量分析模型的内部交叉验证决定系数(R2)为0.984 52,校正均方根偏差(RMSEC)为0.034 4,预测均方根偏差(RMSEP)为0.037 2,16份验证集样品水分含有量预测值和参考值的平均偏差为0.02%,预测相关系数为0.972 2。结论近红外光谱技术建立的定量分析模型可以对筋骨痛消丸中水分含有量进行快速测定。     

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DPPH、ABTS和FRAP的中药女贞子抗氧化谱效关系研究

运用HPLC测定不同加热条件处理的女贞子药材的特征图谱,通过DPPH、ABTS和FRAP法测定不同条件处理女贞子的抗氧化能力,运用偏最小二乘法进行数据分析,研究女贞子量化特征图谱和抗氧化活性的相关性,探讨女贞子抗氧化活性的物质基础,并筛选活性色谱峰。从35个匹配特征图谱中筛选出S_1,S_2,S15,S_(24),S_(27),S_(29),S_(32),S_(33),S_(35)与女贞子清除DPPH自由基能力呈显著正相关;S_1,S_2,S_5,S_8,S_(16),S_(27),S_(33)与女贞子清除ABTS自由基显著正相关;S_(12),S_(20),S_(22),S_(28),S_(30),S_(31),S_(32),S_(34)与女贞子还原Fe~(3+)能力显著正相关。其中S_1,S_2,S_(27),S_(33)与女贞子清除DPPH自由基、ABTS自由基均正相关,S_(32)与女贞子清除DPPH自由基、还原Fe~(3+)能力均正相关。通过与对照品比对确定了S_3为红景天苷、S_(19)为木犀草苷、S_(21)为特女贞苷、S_(22)为橄榄苦苷、S_(23)为女贞苷、S_(33)为木犀草素、S_(34)为芹菜素。试验结果表明特女贞苷和红景天苷等虽是规定的表征女贞子药材优劣的指标成分,但女贞子药效并不是靠个别成分含量决定。通过分析与药效相关的化合物群的含量才能真实反映药材的质量。     

清开灵注射液中间体银黄液中黄芩苷含量近红外测定方法的建立和验证

目的:建立清开灵注射液生产过程中间体银黄液中黄芩苷的近红外定量模型,并对其进行方法学验证。方法:采用近红外透射模式,以高效液相色谱分析值为参考值,采用偏最小二乘回归法(PLS)建立黄芩苷含量的近红外定量校正模型。采用相关系数(R)、校正标准差(SEC)、预测标准差(SEP)等参数评价模型,并运用AP方法验证模型。结果:所建模型的Rcal和Rval为0.9978和0.9995,SEC和SEP为723.0μg/mL和513.8μg/mL,模型预测效果良好;在β-期望容差区间为90%,容许极限为15%,风险性为10%的约束下,该模型各项分析指标满足分析要求,最低定量限为8 025μg/mL。结论:当黄芩苷含量大于8 025μg/mL时,所建近红外分析模型稳健可靠,可用于清开灵注射液生产过程中间体银黄液中黄芩苷快速准确定量。     

基于指纹图谱和多指标定量测定的鹿茸饮片质量控制研究

目的采用HPLC法建立鹿茸饮片指纹图谱,并测定核苷类成分含量,进行聚类分析与主成分分析(PCA),比较鹿茸饮片中6种核苷成分(尿嘧啶、腺嘌呤、次黄嘌呤、尿苷、肌苷和鸟苷)的差异。方法采用HPLC法对16批不同批次鹿茸饮片6种核苷类成分进行测定,运用国家药典委员会"中药色谱指纹图谱相似度评价软件(2012版)"进行评价,并结合PCA和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等化学计量学方法对4种饮片(蜡片、粉片、纱片和骨片)进行区分与比较。结果建立了鹿茸核苷类成分HPLC指纹图谱,相似度均达0.960以上,确定了6个共有峰(尿嘧啶、腺嘌呤、次黄嘌呤、尿苷、肌苷和鸟苷)构成鹿茸饮片的特征峰,尿嘧啶、次黄嘌呤和肌苷是差异性化合物,可作为鉴别和区分鹿茸饮片质量控制指标。结论该法所建立的鹿茸核苷类成分指纹图谱特征性强、方法简便,结合6种核苷类成分含量测定可更好控制其质量,对鹿茸饮片的鉴定及质量控制具有指导意义和参考价值。     

随机森林算法在中药指纹图谱中的应用:以不同品牌夏桑菊颗粒指纹图谱分析为例

该研究旨在建立随机森林算法鉴别和分类不同品牌夏桑菊颗粒,为多指标的复杂指纹图谱的鉴别提供有效的参考。采用高效液相法采集83批不同品牌的夏桑菊颗粒指纹图谱,比较主成分分析、偏最小二乘法-判别分析、随机森林等方法在处理不同分类样品复杂数据时的不同。结果表明本研究成功建立了83批不同品牌夏桑菊颗粒的指纹图谱;经过不同模式识别方法比较可得,主成分分析分析只能解释56.52%的方差贡献率,同时不能完全将样品分类;偏最小二乘法-判别分析优于主成分分析的结果,能达到一定的分离,解释总体方差贡献率63.43%;而随机森林法能够很好的将样品分为3类,且3类样本的10折交互验证准确率达到96.5%。因此,随机森林算法联合HPLC指纹图谱能够有效构建中药质量控制和分析体系。     

中医证候的偏最小二乘和相似度分析

采用偏最小二乘和相似度分析等,探讨中医临床信息的提取和证候的数学模型。以肝炎后肝硬化为研究对象,利用相似度分析方法对临床表征信息(症状)、生物学指标和证候进行相似性分析;将逐步回归与偏最小二乘法相结合,在逐步回归方法筛选各证侯相关指标的基础上,采用偏最小二乘法建立的肝炎后肝硬化中医证候判识模型,通过Leave-One-Out法完成建模和预测。相似度分析方法所得证候与临床信息间的相似关系与临床实际基本相符,该技术可简化临床指标数量,为寻找中医证候特征提供简捷、可靠的方法;偏最小二乘法提高中医临床生物信息的利用度,并有较高的预测准确率,在中医证候建模的研究中有一定的应用价值。     

一类基于组效关系神经网络模型的中药药效预测方法

目的 :研究与药效相关的中药质量分析方法。方法 :分别选取非线性函数逼近能力较强的BP神经网络和径向基函数神经网络 ,并与偏最小二乘法相结合 ,建立中药组效关系模型 ,进而用组效关系模型计算预测药效 ,据此评价中药质量。结果与结论 :将其应用于川芎质量评价 ,无论在训练误差、预测误差以及相关系数等方面 ,均明显优于PCR和PLSR方法 ,具有较理想的训练及预测精度和可信度 ,能够较准确地反映川芎各化学组分与药效检测指标间复杂的非线性映射关系 ,可发展成为能反映药效的中药质量评价方法。     

基于R语言的近红外光谱对甘草中指标成分定量分析

目的:建立较优的甘草质控成分(水分、总灰分、甘草苷、甘草酸)的近红外定量模型,实现快速检测。方法:基于2015年版《中国药典》方法测定97批甘草中水分、总灰分、甘草苷及甘草酸的含量。采用近红外光谱仪扫描其近红外光谱。采用R语言筛选最佳光谱预处理方法,建立近红外定量模型。结果:水分和甘草苷近红外定量模型的最佳预处理方法为一阶导数,其中水分测试集和验证集的相关系数分别为0.930 0和0.929 9,均方根误差分别为0.243 2和0.203 8,甘草苷测试集和验证集的相关系数分别为0.930 3和0.907 6,均方根误差分别为0.093 9和0.128 9;总灰分近红外定量模型的最佳预处理方法为MSC,测试集和验证集的相关系数分别为0.926 5和0.917 7,预测均方根误差分别为0.109 6和0.103 7;甘草酸近红外定量模型的最佳预处理方法为SNV,测试集和验证集的相关系数分别为0.918 1和0.915 7,预测均方根误差分别为0.274 8和0.236 0。结论:该研究建立了较优的甘草质控成分的近红外定量模型,其模型的准确度均较高,为实现快速检测奠定了基础。     

近红外光谱技术用于热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程在线监测研究

近红外光谱技术作为一种快速的过程分析技术已被成功的应用于中药制药领域。该文以热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程为例,采用近红外光谱技术建立热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程关键指标的定量分析模型,具体方法如下:在线采集金银花青蒿醇沉过程142个样品近红外光谱图,完成样品主要药效指标的离线检测,经过异常点的剔除、光谱预处理方法的确定和最佳波段的选择,运用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与主要药效指标之间的定量校正模型,并对金银花青蒿醇沉过程的未知样品进行预测,达到快速检测的目的。试验结果显示所建立的新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、断氧化马钱子苷4个药效指标的定量校正模型相关系数(R²)分别为0.973 872,0.985 449,0.975 509,0.979 790;未知样品预测值与检测值的相对偏差(RSEP)分别为2.922 49%,2.341 37%,2.930 40%,2.184 60%,预测效果理想。该研究得出采用近红外光谱技术建立的定量校正模型表现出较好的稳定性和预测精度,可用于热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程样品的主要药效指标的快速定量检测,达到醇沉过程在线监测的目的。