近红外漫反射光谱法定量分析连翘药材

利用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法定量分析了连翘药材中连翘苷与连翘酯苷的含量。所建立校正模型内部交叉验证均方差(RMSEC)分别为0.327、0.273,交叉验证决定系数分别为0.968、0.978。利用该模型对10份未知样品进行预测,预测值和参考值之间的相关系数分别为0.929、0.986,预测均方差(RMSEP)分别为0.421、0.260,该法具有准确、快速、不破坏样品等优点。     

近红外光谱法测定双黄连口服液中绿原酸和连翘苷的含量

选择多批双黄连口服液样本,应用HPLC法测定绿原酸和连翘苷的含量,同时进行NIRS测定,建立了绿原酸和连翘苷的含量预测模型,以相对偏差(RSEP)及相关系数(r)为指标考察数据处理方法,以交互验证均方根误差(RMSECV)为指标考察NIRS的预处理方法及选择光谱范围或波数点。数据处理方法为逐步多元线性回归(SMLR),直接采用原始光谱进行建模,绿原酸的波数为6 654.06和7 106.08 cm-1,连翘苷的波数为5 456.06和7 222.08 cm-1,最优模型预测绿原酸和连翘苷含量的RMSECV分别为0.857 26和0.889 87,相关系数分别为0.857 26和0.889 87。外部交互验证的结果表明该预测模型准确可靠,可作为双黄连口服液的快速质量评价控制方法。     

近红外光谱法快速测定淫羊藿中淫羊藿苷和朝藿定C

基于近红外光谱法对淫羊藿中有效成分淫羊藿苷和朝藿定C的含量进行快速同时定量分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与预测组分含量间的数学校正模型。结果表明通过标准正态变量转换(SNV)与一阶导数对光谱进行预处理,所建立的淫羊藿苷和朝藿定C的校正模型效果最佳。淫羊藿苷与朝藿定C校正集均方差(RM SEC)分别为0.217、0.718;相关系数分别为0.9825、0.9863;预测均方差(RM SEP)分别为0.155,0.297。该方法简单、准确,更适合于淫羊藿药材中主要成分的快速分析。     

近红外光谱技术结合化学计量学快速测定杜仲中松脂素二葡萄糖苷和京尼平苷酸的含量

应用近红外光谱技术并结合化学计量学建立杜仲中松脂素二葡萄糖苷(PDG)和京尼平苷酸(GPA)含量测定模型。以积分球漫反射方式采集近红外光谱数据,应用一阶微分、多元散射校正(MSC)等优选光谱数据预处理方法和竞争自适应加权采样(CARS)筛选最优波长变量,采用偏最小二乘法(PLS)和交叉验证法建立PDG和GPA的定标模型。PDG和GPA的定标模型显示出良好的预测效果,其校正集的相关系数分别为0.961 5和0.958 3,交互验证均方差分别为0.001 5和0.006 4。表明此快速预测模型准确可靠,适合快速测定杜仲中的PDG和GPA,为杜仲质量控制在线化提供了新思路。     

应用近红外光谱法建立伤疖膏制备过程中黄芩苷含量模型

建立一种伤疖膏制备过程提取液中黄芩苷动态含量快速测定的近红外光谱分析方法,近红外透射光谱法扫描得到65组伤疖膏制备过程中提取液的近红外光谱图,以提取液中黄芩苷的HPLC测量值作为对照值,采用偏最小二乘回归算法(PLSR)建立NIR光谱与对照值的校正模型。校正模型主成分数为8,交叉验证均方根差(RMSECV)为0.006 8,相关系数(r)为0.999 1。应用校正模型对预测集的30组样品进行黄芩苷含量预测,所得预测均方根差(RMSEP)为0.009 2,r为0.998 7。结果表明,该方法快速、准确,为复方膏剂制备过程中化学成分快速定量和质量控制提供了方法和依据。     

径向基函数神经网络和近红外光谱用于大黄中有效成分的定量预测

采用近红外光谱(NIRS)法和人工神经网络定量预测大黄样品中４种有效成分的含量,包括：蒽醌及其单糖甙类、水溶性蒽甙类、芪芪甙类、鞣质及其有关化合物。在1 100～2 500 nm波长范围内扫描大黄粉末样品,采用径向基函数神经网络(RBFNN)建立了近红外光谱与HPLC分析值之间的校正模型。上述四类化合物的交叉验证均方差(RMSECV)分别为2.572,0.442,2.794,9.438;预测均方差(RMSEP)分别为4.598,8.657,0.458 6,5.106。该方法快速,无损,结果令人满意,可作为中药材复杂体系中化学组分定量测定的方法。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

近红外透射光谱法测定丹酚酸提取物中的丹酚酸B

利用近红外光谱仪透射光谱技术对丹酚酸提取物中丹酚酸B含量进行检测分析。利用42份样品的原始光谱经一阶导数技术预处理,选取9746.9—7498.2、6101.9—5774.1cm-1及4601.5—4424.1cm-1波段,并结合偏最小二乘法(PLS)对丹酚酸B建立定量校正模型并分析,结果R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RM SECV)为0.0725,最佳维数为8。用建立的校正模型对17份样品中的丹酚酸B进行了预测,预测误差均方差(RM SEP)为0.0847。该方法分析快速、简便,结果准确可靠,同时也为近红外技术应用于生产过程中的在线监控奠定了基础。     

激光拉曼光谱法测定不同采收期连翘叶中连翘苷的含量

采用激光拉曼光谱内标法对不同采收期连翘叶中连翘苷的含量进行测定。分别选取连翘苷甲醇溶液的拉曼光谱中连翘苷呋喃环上C-H对称伸缩振动(2844 cm-1处强峰)和溶剂甲醇中CH3-O反对称伸缩振动(2975 cm-1)作为定量峰和内标参比峰。以两拉曼峰峰强的比值组成相对强度,绘制标准曲线,并对线性和加样回收率进行考察。在1.1×10-5mol.L-1~3.5×10-4mol.L-1(5.9 mg.mL-1~189.1 mg.mL-1)范围内,连翘苷的浓度与相对峰强的线性关系良好,r=0.9980,检出限为5.2×10-6mol.L-1.通过精密度、重复性和加样回收率测定,结果证明该法具有良好的精密度、重复性和准确性。对不同采收期的连翘叶样品进行了测定,结果表明该法简便快速、高效灵敏,可用于其含量测定。拉曼光谱内标法用于连翘苷的定量分析具有操作简便和无需添加其它试剂等优点,可以用于药物的含量测定。     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

Near-infrared spectroscopy for rapid evaluation of different processing products of Sophora japonica L.

To analyze the content of rutin in differently processed products of Sophora japonica L., a combination of near-infrared spectroscopy and chemometrics was used. Factors that affect near infrared spectroscopy modeling were investigated, and the optimal spectral conditions were determined. As a reference method, the rutin content was determined by high-performance liquid chromatography-diode array detection in 99 groups of products. Near-infrared spectra were collected by optimal near infrared acquisition conditions and the spectral features were enhanced by several preprocessing methods. Moreover, a near-infrared quantitative calibration model of rutin was established using partial least squares analysis. The root-mean-square standard error of cross validation and correlation coefficient (cross validation) were calculated as 0.800 and 0.9399, whereas the root-mean-square standard error of calibration and correlation coefficient (calibration) were 0.558 and 0.9709. This indicates that there is a good correlation between the predicted value and the actual measured value. Moreover, the root-mean-square standard error of prediction and correlation coefficient (validation) were calculated as 0.495 and 0.9785. And the ratio of the root-mean-square standard error of calibration and root-mean-square standard error of prediction was as small as 0.89 (≤1.2). The relative deviation between the predicted value and the reference value of the model was ?11.02 to 8.02%, and the ratio of performance to deviation was 4.70 (>3). Thus, these data indicate that the accuracy of the model used to predict the results was sufficient. In conclusion, the calibration model presented in this study provides satisfactory performance in a rapid, quantitative analysis of the rutin proportion by a simple, fast, and high accuracy of the prediction results.     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。     

近红外光谱法测定不同产地黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷含量

采用近红外漫反射光谱法对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行快速无损检测。以液相色谱质谱联用分析值为参比,采用偏最小二乘法建立黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的定量分析模型。结果显示,毛蕊异黄酮葡萄糖苷近红外光谱经多元散射校正(MSC)+一阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.826 6,RMSEP值为0.022 7,校正集R2为0.863 5,RMSEC值为0.019 0;黄芪甲苷近红外光谱经二阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.854 8,RMSEP值为0.006 41,校正集R2为0.796 3,RMSEC值为0.007 99。近红外光谱技术结合偏最小二乘法可快速、准确的对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行检测。此外,通过主成分分析,发现甘肃产黄芪与其他产地黄芪差异不大,排除甘肃产黄芪后,山西、四川和吉林的样本区分度较高。     

显微激光诱导击穿光谱技术对低合金钢中Mn的定量检测

采用显微激光诱导击穿光谱技术对低合金钢标准样品进行定量分析,空间分辨率达到20 μm,单脉冲检测极限(LoD)为0.10%。根据谱线强度和元素浓度的关系获得Mn元素的基本定标曲线,定标曲线的拟合度系数R2为0.97,采用去一交互验证法预测了样品中Mn元素的浓度,七个样品的平均预测误差为12.91%,去一交互验证均方根误差为0.11%。采用内标法时定标曲线的拟合度系数R2为0.99,七个样品的平均预测误差为7.25%,去一交互验证均方根误差为0.07%。实验结果表明显微激光诱导击穿光谱技术能有效应用于物质微区元素的高精度定性、定量分析。     

Near-infrared spectroscopy to assess typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside in different processed products of pollen typhae

With the ever increasing importance of testing drug quality, rapid analytical methods are needed for supervision of Chinese herbal medicines. Near-infrared spectroscopy is one of the most powerful tools in quality assessment of Chinese herbal medicines. In this work, near-infrared spectroscopy was applied to develop a rapid method for quantitative determination of typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside in different processed products of Pollen Typhae. A total of 71 batches of samples were collected from different regions in China. After acquisition of near-infrared spectra, different pre-processing methods were compared, and a competitive adaptive reweighted sampling algorithm was used to perform the variable selection. Then a partial least squares regression algorithm was applied to build the quantitative models. The root mean square error of calibration, root mean square error of cross validation, and root mean square error of prediction were 0.0190, 0.0364, and 0.0158%, respectively, for a quantitative model of typhaneoside. The root mean square error of calibration, root mean square error of cross validation, and root mean square error of prediction were 0.0190, 0.0377, and 0.0170%, respectively, for a quantitative model of isorhamnetin-3-O-glucoside. Moreover, the relative prediction deviation values of both quantitative models were larger than 3, indicating good performance of the partial least squares (PLS) models. The results demonstrated that high accuracy prediction of typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside could be obtained by near-infrared spectroscopy, to allow an alternative method for quality assessment of different processed products of Pollen Typhae.     

可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物

应用可见/近红外光谱法对赣南脐橙可溶性固形物进行了无损检测研究。通过主成分分析,获取光谱的有效信息,将其作为人工神经网络的输入变量进行非线性建模。90个建模样品训练结果是,样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9147,训练均方差为0.5203;38个未知样品预测结果是:样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9033,预测均方差为0.6964,相对预测偏差4.5709%。实验结果表明基于人工神经网络的可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物是可行的。     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。     

近红外光谱技术快速测定农药有效成分的研究

农药有效成分含量不足和农药有效成分滥用是农药质量不合格的最主要问题,但是缺乏农药的快速现场分析方法。采用傅里叶近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),定量分析了乳油中有效成分高盖的含量,模型的决定系数R2大于0.999 9,SEC小于0.019,SEP小于0.030;同时对影响模型的因素进行了研究,并用实际样品进行了验证。结果表明：近红外光谱技术可以准确地定量分析农药乳油中有效成分含量,仪器分辨率、助剂含量变化对模型的影响不显著。近红外光谱法测量商品农药制剂中有效成分的含量,方便快速,特别适合现场、在线分析,对生产企业的连续在线检测、监督部门进行农药质量控制和农产品安全具有重要意义。