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      一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的方法

      文檔序號(hào):6169716閱讀:173來(lái)源:國(guó)知局
      一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的方法
      【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的方法,屬于中醫(yī)藥研究【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明方法通過(guò)濃縮稀釋配制不同濃度的復(fù)方阿膠漿樣本,與成品樣本共同組成樣本集,采集樣本集的近紅外光譜圖,首先進(jìn)行異常樣本剔除和樣本集的劃分,然后選擇合適的光譜波段、預(yù)處理方法得到復(fù)方阿膠漿樣本特征光譜信息,以香草醛-高氯酸比色法測(cè)得復(fù)方阿膠漿樣本的總皂苷含量為參考值,應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù),構(gòu)建復(fù)方阿膠漿近紅外光譜與其總皂苷含量之間關(guān)系的定量校正模型,對(duì)未知含量的復(fù)方阿膠漿樣本采集其近紅外光譜,利用構(gòu)建的定量校正模型快速計(jì)算其總皂苷含量。本發(fā)明方法有利于提高復(fù)方阿膠漿的質(zhì)量控制水平,保證成品質(zhì)量穩(wěn)定、可靠。
      【專(zhuān)利說(shuō)明】一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的 方法

      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及一種測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷的方法,更具體地說(shuō)涉及一種用近紅外 光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的方法,本發(fā)明屬于中醫(yī)藥研究【技術(shù)領(lǐng)域】。

      【背景技術(shù)】
      [0002] 藥品成品檢驗(yàn)是藥品在進(jìn)入市場(chǎng)前必經(jīng)的最后一道質(zhì)量控制程序,直接關(guān)系到消 費(fèi)者的用藥安全。目前中藥藥品的檢測(cè)方法多為色譜法,這類(lèi)方法需要在分析前經(jīng)過(guò)復(fù)雜 的樣本預(yù)處理,分析時(shí)間也較長(zhǎng),而且傳統(tǒng)測(cè)定方法一次只能測(cè)定一個(gè)指標(biāo),延長(zhǎng)了批生產(chǎn) 過(guò)程的總耗時(shí)。
      [0003] 復(fù)方阿膠漿是東阿阿膠股份有限公司獨(dú)家生產(chǎn)的中藥保護(hù)品種,它是根據(jù)明代醫(yī) 家張介賓《景岳全書(shū)》中的兩儀膏(熟地黃、人參),加阿膠、黨參等中藥制成,主要用于氣血 兩虛引起的頭暈?zāi)垦!⑿募率?、食欲不振、貧血、白?xì)胞減少癥及放化療的增效減毒。
      [0004] 2010版《中國(guó)藥典》中對(duì)于復(fù)方阿膠漿的含量測(cè)定僅有總氮量一項(xiàng),不足以反映復(fù) 方阿膠漿成品中有效成分的整體狀況,難以滿(mǎn)足對(duì)復(fù)方阿膠漿成品進(jìn)行含量分析與監(jiān)控的 要求。因此,迫切需要建立復(fù)方阿膠漿成品中指標(biāo)成分含量的簡(jiǎn)捷快速測(cè)定方法,以滿(mǎn)足生 產(chǎn)企業(yè)對(duì)成品指標(biāo)含量進(jìn)行快速測(cè)定的需求。
      [0005] 近紅外光譜(Near Infrared Spectroscopy, NIRS)是可見(jiàn)光與中紅外光譜之間波 長(zhǎng)范圍為780至2500nm的光譜區(qū)。該光譜區(qū)主要是含氫基團(tuán)(C-H、N-H、〇-H)的倍頻與合 頻吸收,通過(guò)掃描樣本的近紅外光譜,可以得到樣本中有機(jī)分子含氫基團(tuán)的特征信息。近紅 外光譜用于中藥質(zhì)量分析能從整體上反映其化學(xué)組成信息,具有樣本無(wú)需或僅需極少的預(yù) 處理、操作簡(jiǎn)便、不消耗化學(xué)試劑以及可實(shí)現(xiàn)在線過(guò)程控制等優(yōu)勢(shì)。該技術(shù)需要與化學(xué)計(jì)量 學(xué)結(jié)合,其中常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)主要有多元線性回歸、主成分回歸和偏最小二乘回歸 等。近年來(lái),近紅外光譜已被廣泛應(yīng)用于中藥領(lǐng)域,在定性和定量測(cè)定中都顯示了巨大的潛 力。
      [0006] 但由于中成藥成分復(fù)雜,有效成分含量偏低且其近紅外光譜中吸收重疊現(xiàn)象嚴(yán)重 等問(wèn)題,有關(guān)中藥成方制劑的近紅外光譜研究報(bào)導(dǎo)尚較少。


      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0007] 本發(fā)明的目的在于提供一種近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿成品中的總皂苷含 量的方法,為復(fù)方阿膠漿成品的快速定量分析提供了一種新方法,可減輕成品檢驗(yàn)的工作 量,縮短批生產(chǎn)過(guò)程的總耗時(shí);另一方面也可適當(dāng)提高抽檢比例,以增強(qiáng)成品檢驗(yàn)結(jié)果的可 靠性。
      [0008] 本發(fā)明的目的是通過(guò)如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):
      [0009] -種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的方法,其特征在于,通 過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn):
      [0010] (1)樣本的收集:實(shí)驗(yàn)室通過(guò)濃縮稀釋配制不同濃度的復(fù)方阿膠漿樣本,與成品樣 本共同組成樣本集;
      [0011] (2)樣本總皂苷含量的測(cè)定:以香草醛-高氯酸比色法測(cè)得樣本集中各樣本(復(fù)方 阿膠漿成品樣本及濃縮稀釋樣本)中總皂苷的含量;
      [0012] (3)樣本近紅外光譜采集:使用近紅外光譜儀采集樣本集中各樣本(復(fù)方阿膠漿成 品樣本及濃縮稀釋樣本)的近紅外光譜,首先進(jìn)行異常樣本剔除和樣本集的劃分,然后選擇 合適的光譜波段和預(yù)處理方法,提取光譜特征信息;
      [0013] (4)校正模型的建立:使用偏最小二乘法構(gòu)建校正集樣本總皂苷含量與近紅外特 征光譜之間的定量校正模型,用于未知樣本中總皂苷含量的預(yù)測(cè);
      [0014] (5)校正模型的應(yīng)用:根據(jù)上述所建立的校正模型,對(duì)待測(cè)的復(fù)方阿膠漿樣本進(jìn)行 分析,得出待測(cè)樣本中總皂苷的含量。
      [0015] 在本發(fā)明中,樣本的收集是通過(guò)實(shí)驗(yàn)室濃縮稀釋配制不同濃度的復(fù)方阿膠漿樣本 與成品樣本共同組成樣本集后得到的,其目的是增加樣本集的代表性。
      [0016] 在本發(fā)明中,優(yōu)選的,光譜的采集方式及采集條件為:使用透反射模式采集 近紅外光譜,光譜采集相關(guān)參數(shù)為:分辨率4CHT 1,掃描次數(shù)128次,掃描光譜波數(shù)范圍 4000-lOOOOcnT1。
      [0017] 在本發(fā)明中,優(yōu)選的,采用Chauvenet檢驗(yàn)法和杠桿值與學(xué)生化殘差值相結(jié)合的 方法進(jìn)行異常樣本的剔除,采用SPXY法對(duì)樣本集進(jìn)行劃分,光譜預(yù)處理方法包含多元散射 校正、標(biāo)準(zhǔn)正則變換、導(dǎo)數(shù)和平滑及其組合,波段優(yōu)化包含4429-4900011-^6469-7377011-^ 7377-8000CHT 1、4429-8000CHT1 及其組合的選擇。
      [0018] 在本發(fā)明中,優(yōu)選的,步驟(4)模型優(yōu)化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)為:相關(guān)系數(shù)R、校正集均 方根偏差RMSEC、交叉驗(yàn)證均方根偏差RMSECV及預(yù)測(cè)均方根偏差RMSEP,當(dāng)R值接近于1, RMSEC和RMSEP值較小且相互接近時(shí),認(rèn)為模型的擬合效果和預(yù)測(cè)能力良好。
      [0019] 在本發(fā)明中,優(yōu)選的,步驟(2)中樣本總皂苷含量的測(cè)定,是按照以下步驟進(jìn)行:
      [0020] (1)對(duì)照品溶液的制備:精密稱(chēng)取人參皂苷RelOmg,置10ml容量瓶中,加入少量甲 醇使溶解,并加甲醇稀釋至刻度,搖勻,即得。
      [0021] (2)標(biāo)準(zhǔn)曲線的制備:精密吸取對(duì)照品溶液0, 60, 120, 180, 240, 300 μ L,分別置 10mL具塞試管中,置水浴中揮盡溶劑,立即取出,精密加入新配制的5%香草醛冰醋酸溶液 0. 2mL和高氯酸溶液0. 8mL,搖勻,置60°C水浴中,加熱15min。取出,立即置冰水浴中冷卻 5min。精密加入冰醋酸5ml,搖勻,放置lOmin,按照分光光度法在545nm波長(zhǎng)處測(cè)定吸光度, 以吸光度為縱坐標(biāo),濃度為橫坐標(biāo),繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線。
      [0022] (3)供試品溶液的測(cè)定:取0. 4mL復(fù)方阿膠漿成品樣本(或自配樣本)以5mL水稀 釋?zhuān)尤胨柡驼〈驾腿?次,每次20mL,合并正丁醇液,水洗2次,置水浴中揮盡正丁醇 后,按照與對(duì)照品相同的方法進(jìn)行測(cè)定前的處理,然后根據(jù)步驟(2)所建立的標(biāo)準(zhǔn)曲線計(jì)算 樣本集中各樣本的總皂苷含量。
      [0023] 在本發(fā)明中,應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù),建立總皂苷含量的定量校正模型。在建立校正 模型之前,首先需要鑒別并剔除異常樣本并對(duì)樣本集進(jìn)行劃分,以獲得代表性強(qiáng)的校正集 樣本。本發(fā)明采用Chauvenet檢驗(yàn)法和杠桿值與學(xué)生化殘差值相結(jié)合的方法進(jìn)行異常樣本 的剔除,兼顧了化學(xué)值和光譜數(shù)據(jù)的異常,有助于提高模型的預(yù)測(cè)效果。
      [0024] Chauvenet檢驗(yàn)法首先計(jì)算所有樣本光譜的平均光譜,然后計(jì)算每個(gè)樣本光譜與 平均光譜之間的馬氏距離,將距離值從小到大的順序排列,根據(jù)Chauvenet判別準(zhǔn)則判定 距離值最大的樣本光譜是否為異常,若是則繼續(xù)判別距離值第二大的樣本光譜是否為異 常,以此類(lèi)推,直至某一樣本光譜被判定為正常。本發(fā)明中軟件根據(jù)準(zhǔn)則自動(dòng)判斷光譜是否 為異常。Chauvenet判別準(zhǔn)則公式如下:
      [0025]

      【權(quán)利要求】
      1. 一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的方法,其特征在于,包括 以下步驟: (1) 樣本的收集:實(shí)驗(yàn)室濃縮稀釋配制不同濃度的復(fù)方阿膠漿樣本,與成品樣本共同組 成樣本集; (2) 樣本總皂苷含量的測(cè)定:以香草醛-高氯酸比色法測(cè)得樣本集中各樣本中總皂苷 的含量; (3) 樣本近紅外光譜采集:使用近紅外光譜儀采集樣本集中各樣本的近紅外光譜,首先 進(jìn)行異常樣本剔除和樣本集的劃分,然后選擇合適的光譜波段和預(yù)處理方法,提取光譜特 征信息; (4) 校正模型的建立:使用偏最小二乘法構(gòu)建校正集樣本總皂苷含量與近紅外特征光 譜之間的定量校正模型,用于未知樣本中總皂苷含量的預(yù)測(cè); (5) 校正模型的應(yīng)用:根據(jù)上述所建立的校正模型,對(duì)待測(cè)的復(fù)方阿膠漿樣本進(jìn)行分 析,得出待測(cè)樣本中總皂苷的含量。
      2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的 方法,其特征在于,光譜的采集方式及采集條件為:使用透反射模式采集近紅外光譜,光譜 采集相關(guān)參數(shù)為:分辨率4CHT 1,掃描次數(shù)128次,掃描光譜波數(shù)范圍4000-lOOOOcnT1。
      3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的 方法,其特征在于,采用Chauvenet檢驗(yàn)法和杠桿值與學(xué)生化殘差值相結(jié)合的方法進(jìn)行異 常樣本的剔除,采用SPXY法對(duì)樣本集進(jìn)行劃分,光譜預(yù)處理方法包含多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn) 正則變換、導(dǎo)數(shù)和平滑及其組合,波段包含4429-4900011-^6469-7377011-^7377-8000011-^ 4429-8000CHT 1及其組合的選擇。
      4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量 的方法,其特征在于,步驟(4)模型優(yōu)化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)為:相關(guān)系數(shù)R、校正集均方根偏差 RMSEC、交叉驗(yàn)證均方根偏差RMSECV及預(yù)測(cè)均方根偏差RMSEP,當(dāng)R值接近于1,RMSEC和 RMSEP值較小且相互接近時(shí),認(rèn)為模型的擬合效果和預(yù)測(cè)能力良好。
      5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用近紅外光譜快速測(cè)定復(fù)方阿膠漿中總皂苷含量的 方法,其特征在于,步驟(4)中還包括對(duì)建立的模型進(jìn)行優(yōu)化,模型優(yōu)化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)為: 相關(guān)系數(shù)R、校正集均方根偏差RMSEC、交叉驗(yàn)證均方根偏差RMSECV及預(yù)測(cè)集均方根偏差 RMSEP,當(dāng)R值接近于1,RMSEC和RMSEP值較小且相互接近時(shí),評(píng)價(jià)模型的穩(wěn)定性好、預(yù)測(cè)精 度高。
      【文檔編號(hào)】G01N21/359GK104062259SQ201310162814
      【公開(kāi)日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2013年5月6日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月6日
      【發(fā)明者】秦玉峰, 尤金花, 田守生, 周祥山, 瞿海斌, 李文龍, 韓海帆, 張淹, 張路 申請(qǐng)人:山東東阿阿膠股份有限公司, 浙江大學(xué)
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