近红外光谱法测定ABS树脂中氮含量

根据58个丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)树脂样品的近红外漫反射光谱数据结合偏最小二乘法(PLS)建立了ABS树脂中氮含量定量分析的校正模型。结果表明;在近红外光谱区(7501.8～5449.9cm~(-1))内,主因子数为9时,定量模型的准确度最好。通过对模型进行t-检验,在显著性水平为0.05的条件下,其测定结果与标准方法的测定结果对比,两者无显著性差异。预测相关系数(r)和相对标准偏差(RSD)分别为0.9924和3.3%。     

近红外光谱法测定尼莫地平片剂尼莫地平含量的4个分析模型所给出的预测值的准确性的比较

用仪器所附的积分球分析模块采集了尼莫地平片剂的片状和将片剂粉碎后的粉末样品的漫反射近红外光谱图。另用所附片剂分析模块采集了尼莫地平片剂的反射和透射近红外光谱图。分别将上述4种近红外光谱(NIRS)图用TQ Analyst 9.0软件建立了4个定量分析的模型(模型1,2,3,4)。另从3个批次各取5个样品,用《中华人民共和国药典(2015版)》中的高效液相色谱法(HPLC)测定其中尼莫地平的含量作为对上述4种模型的预测值的外部验证。根据内部验证和交叉验证所得到的4种模型的各项参数及其性能指数,可见模型2为其中的最优模型。将上述15个样品的NIRS图分别引入4种模型,获得其中尼莫地平含量的预测值;经与HPLC测定值比较,可知4种模型的预测值与HPLC测定值之间的相对误差依次为-2.41%～2.68%,-0.81%～1.18%,-5.03%～4.55%和-5.99%～5.56%。其中以模型2的相对误差最小,模型1稍大,模型3和4最大,但较接近。根据t检验法(α=0.05)的结果,4种模型所得的预测值与HPLC测定值之间无显著差异,因而4种模型均可用于尼莫地平的检测。模型2预测值的相对误差较小,但测定时需要样品前处理,使整个分析时间延长,可考虑应用于均匀性较差或形状有差异的样品的测定。其余3个模型预测值的相对误差较大,但不需要对片剂进行前处理,分析时间较短,可根据不同需要选择应用这4种模型。特别是用模型3和模型4可同时获得样品的反射和透射近红外光谱定量的信息,可对测定结果进行对照试验。     

近红外光谱法快速测定柴胡提取过程中的药效成分

利用近红外光谱(NIRS)技术对柴胡提取过程中的药效成分进行快速定量分析。共收集126个柴胡提取液样品,采用紫外-可见分光光度法测定总黄酮和多糖的含量,高效液相色谱法(HPLC)测定柴胡皂苷A及柴胡皂苷D的含量,以透射模式采集提取液的近红外光谱,运用偏最小二乘法(PLS)分别建立了近红外光谱与4种药效指标参考值之间的定量校正模型,并采用不同的预处理方法、光谱波段和主因子数对模型进行优化。结果表明,总黄酮、多糖、柴胡皂苷A和柴胡皂苷D 4种定量模型的近红外预测值与参考值之间的拟合性良好,模型预测精度较高,其中预测集相关系数(RP)均大于0.9;预测集误差均方根(RMSEP)分别为3.46 μg/mL、0.743 mg/mL、1.53 μg/mL、0.406 μg/mL;预测集相对偏差(RSEP)分别为1.65%、8.28%、5.74%、7.52%。该研究证实了NIRS结合PLS可成功应用于监测柴胡提取液中药效成分的含量变化,且方法具有快速、准确、无损和环保的特点。     

近红外光谱法快速测定化橘红中柚皮苷的含量

利用近红外光谱快速测定技术,建立化橘红药材中柚皮苷含量测定模型;用高效液相色谱法(HPLC)测定44批不同产地的化橘红中柚皮苷的含量作为参考值,使用2350～2199 nm、1750～1600 nm和1301～1150 nm波长范围的近红外光谱检测技术,利用偏最小二乘回归分析结合交叉验证法,建立快速测定化橘红中柚皮苷含量的模型;结果表明,所建立的校正模型的相关系数和内部交叉验证均方差分别为:R~2=0.978,RMSECV=0.997,预测结果良好。该法的建立证明了近红外光谱技术应用于化橘红药材中柚皮苷含量测定的可行性;近红外光谱结合偏最小二乘法(NIR-PLS)可以快速评估化橘红药材中柚皮苷的含量,可以应用于大批化橘红药材中柚皮苷的含量测定。     

近红外光谱法分析盐酸雷尼替丁胶囊

应用化学计量学与近红外光谱方法相结合,分析了盐酸雷尼替丁胶囊。以交叉验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)和决定系数为评价指标,分别建立了上述药物的定性和定量分析的模型。在定性判别分析方面,当采用多元散射校正(MSC)和一阶导数法对NIRS谱图进行预处理,并确定样品判别模型的主成分数为6,波长范围在波数为9 090.92~4 008.81cm~(-1)之间时误判数为0;在定量分析方面,选定的建模条件为:光谱的预处理方法为一阶导数法,建模波段在9 090.92~4 008.81cm~(-1)波数之间,主因子数为5。对13批次样品进行验证,测定值与预测值的相对偏差在-4.20%~4.04%之间。     

中药材三七中皂苷类成分的近红外光谱快速无损分析新方法

提出了用近红外漫反射光谱快速无损测定三七中皂苷类成分的新方法采用 HPLC分析了中药材三七固皂昔R_1,人参皂苷Hg_1,Rb_1和Rd的含量,用吸附树脂 比色法测定了三七总皂苷（PNS）的含量,共获得R_1,Bg_1,Rb_1,Rd,PNS的含 量范围分别为1,58-5．08,21,68-46.13,11.46-40.41粉．在3500-1100cm~(-1) 扫描样品,以交叉验证误差均方根（RMsECV）为指标,通过筛选,近红外波段和光 谱预处理方法．采用偏最小二乘算法建立了近红外光谱与5个组分PHLC分析值之间 的校正模型,预测了8个未知样本．R_1,Rg_1,Rb_1,Rd及PNS校正模型的RMSECV 分别为0．40,1.47,1.94,0RMSEP分别为0．53,3．15,2．14,0．70,9．03． 该方法快速无损,结果可靠,为中药材复杂体系中化学组分的测定提供了新的绿色 分析手段．     

管花肉苁蓉饮片中主要苯乙醇苷近红外快检技术的建立及应用

利用近红外快检技术，建立了快速测定管花肉苁蓉饮片中4种主要苯乙醇苷含量的方法。以60批管花肉苁蓉饮片为研究对象，高效液相色谱法(HPLC)测定管花肉苁蓉饮片中4种主要苯乙醇苷(松果菊苷、管花苷A、毛蕊花糖苷、异毛蕊花糖苷)的含量作为参考值，采用近红外光谱法(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立管花肉苁蓉饮片中4种苯乙醇苷含量的定量分析模型。结果表明：该定量分析模型中4种主要苯乙醇苷的最佳光谱预处理方法分别为二阶导数法(2nd Der)+多元散射校正法(MSC)+SG平滑法(SG Smth), 2nd Der+SG Smth, 2nd Der+MSC+SG Smth, 2nd Der+MSC+SG Smth；校正决定系数(R_c²)分别为0.9631, 0.9965, 0.9839, 0.9467；预测决定系数(R_p²)分别为0.8472, 0.8589, 0.8613, 0.8109；校正均方根偏差(RMSEC)分别为0.3236, 0.0058, 0.0581, 0.0237；预测均方根偏差(R...     

近红外光谱用于注射用曲克芦丁质量控制研究

运用近红外光谱(NIRS)分析技术建立注射用曲克芦丁的定量分析预测模型,并进行相关验证。近红外积分球漫反射光谱法对73个批次样品进行采集得到NIRS图,根据高效液相色谱法(HPLC)测定样品的有效成分含量并测得样品pH值,使用TQ Analyst光谱分析软件运用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析方法模型。模型结果显示,含量预测模型的线性相关系数(R)为0.99239,校正标准偏差(RMSEC)和预测标准偏差(RMSEP)分别为0.1790和0.5460,pH值预测模型R为0.81575,RMSEC和RMSEP分别为0.0749和0.0704。验证结果显示,含量与pH值预测模型外部验证结果的平均误差率分别为0.46%和1.57%,且t检验无显著性差异(P>0.05)。NIRS分析技术可快速稳定的对产品含量和pH值进行预测,对产品质量控制提供了新的方法依据。     

基于近红外光谱法的定量分析模型快速预测蕨菜中总黄酮的含量

采用近红外光谱法结合偏最小二乘法构建蕨菜中总黄酮含量的快速无损测定方法。取蕨菜样品140份,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集4 000～11 500 cm^-1波段内近红外光谱,以一阶导数预处理原始光谱,设置主因子数为10,在6 100～7 500 cm^-1和5 400～6 000 cm^-1波段内建模。结果表明：校正集定量分析模型的校正均方根误差(RMSEC)为0.078,交叉验证决定系数(R²)为0.991 9;验证集定量分析模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.125,R²为0.984 1,说明所建模型性能较优。分别以定量分析模型和紫外-可见(UV-Vis)分光光度法分析完全外部验证集样品,预测回收率(预测值和测定值比值的百分数)接近100%,说明所建模型的预测准确度较高,可用于蕨菜中总黄酮的快速、准确测定。     

PLS-ANN算法-NIR光谱非破坏性Norvasc药物有效成分的定量分析

采用偏最小二乘(PLS)结合人工神经网络(ANN)算法解析Norvasc(络活喜)药片的近红外(NIR)漫反射光谱, 实现了对其中有效成分苯磺酸氨氯地平的非破坏定量测定. 设计了最佳的PLS-ANN模型, 分别讨论了最佳波长范围、 导数光谱及输入层和隐含层节点数对预测结果的影响. 以HPLC法的测定结果作标准, 苯磺酸氨氯地平浓度预测值的相对误差RE＜3.5%, 该方法可用于Norvasc药品实际生产中的质量控制.     

近红外特征谱段相关系数法测定中药胶囊中添加枸橼酸西地那非

利用近红外特征谱段相关系数法对中药胶囊中是否添加枸橼酸西地那非进行快速定性分析.分别使用近红外光谱仪的积分球和光纤附件测定光谱,以枸橼酸西地那非化学对照品的近红外光谱为参照光谱,选择特定谱段,根据枸橼酸西地那非被掺入胶囊中的最小起效浓度建立待测样品光谱与参照光谱在该谱段的相似系数阈值,定性判断待测样品是否含有枸橼酸西地那非.积分球方法:选择6070～5800 cm~(-1)和4170～4070 cm~(-1)谱段,阈值为70%,用79个含枸橼酸西地那非的市售样品验证该方法,相关系数大于70%的有72个,占样品总量的91.14%;光纤方法:选定6070～5800 cm~(-1)谱段为特征谱段,设定阈值为65%,用247个含枸橼酸西地那非的市售样品进行验证,相关系数大于65%的有216个,占样品总量的87.45%.实验证明此方法具有较好的预测能力,可作为市场上该种非法添加药物的快速有效检查手段.     

基于近红外光谱技术的亚麻纤维化学成分含量快速测定

在推进亚麻纤维的纺纱及其产业化生产过程中,快速、准确的定量分析纤维的化学成分是重要趋势。该研究利用近红外光谱技术分析亚麻纤维化学成分,以化学分析法测定值为对照,采用偏最小二乘法(PLS)建立亚麻纤维化学成分的近红外模型,从而实现了其化学成分的高效、快速定量分析。结果表明,建立的亚麻纤维纤维素、半纤维素、木质素和果胶近红外模型的校正相关系数(R_C)与验证相关系数(R_(CV))均在0.9以上,校正均方根误差(RMSEC)小于预测均方根误差(RMSEP)且均小于1。外部验证和双尾t检验表明模型预测结果较为准确,预测值与化学分析法得到的实测值无显著性差异,故该模型可用于相关化学成分含量的快速预测。     

β-羟基-β-甲基丁酸钙含量测定及掺假判别

建立了一种测定β-羟基-β-甲基丁酸钙的定性定量方法。采用红外吸收光谱法定性测定β-羟基-β-甲基丁酸钙,其特征吸收峰为2969 cm~(-1)、1551 cm~(-1)、1405 cm~(-1)、1254cm~(-1)和1195 cm~(-1);采用原子吸收光谱法定量测定β-羟基-β-甲基丁酸钙的钙含量,对样品的加标回收率为93.0%;采用高效液相色谱法定量测定β-羟基-β-甲基丁酸钙的β-羟基-β-甲基丁酸含量,加标回收率为99.0%。该法准确可靠,灵敏度高,适用于β-羟基-β-甲基丁酸钙含量测定。     

近红外光谱混合模型定量分析不同物理状态样品的研究

近红外光谱(NIRS)以漫反射模式对非均质样本进行测量时,由于其光谱散射和吸收系数差异较大,建立的校正模型准确性和稳健性较低,因此,本研究提出了一种基于均质样本和模型转移方法建立混合模型的策略,解决非均质样本近红外光谱检测的问题.以烟叶样本为研究对象,分别建立了基于Shenk专利算法(Shenk′s)、分段直接标准化(PDS)和基于典型相关分析的模型转移算法(CTCCA)的烟粉+烟丝、烟粉+烟片混合模型,用于烟丝和烟片样本中烟碱含量的预测.结果表明,混合模型对烟丝和烟片样本的预测均方误差(RMSEP)较直接建模分别降低了1.39%和2.73%,预测结果有一定的改善,稳健性提高,3种方法中CTCCA表现最优.因此,采用近红外光谱均质模型和模型转移方法建立的混合模型对非均质样本的测定具有可行性,有利于在线近红外光谱分析技术的发展,可为近红外光谱模型的共享提供参考.     

短波近红外光谱法对蛇床子SFE萃取产物的定量分析

利用中药蛇床子CO2超临界萃取(SFE)的萃取物的短波近红外漫反射光谱(800～1100 nm),以HPLC分析值作参比值,采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)建立短波近红外漫反射光谱与蛇床子SFE萃取物中主要成分蛇床子素和欧前胡素间定量分析数学模型.实现了快速、无损的测定双组分中药的有效成分.讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测蛇床子萃取物中蛇床子素和欧前胡素含量能力的影响,并对预测集样品进行预测.     

近红外光谱法在琥乙红霉素片定量分析中的应用

运用近红外光谱法对14个厂家22个批次的琥乙红霉素片进行定量分析,包括琥乙红霉素片含量及溶出度的测定。通过偏最小二乘回归方法建立的含量均匀度和溶出度模型相关系数分别达0.99601和0.98189,校正均方根误差分别为0.670和0.575,预测均方根误差为0.646和0.514,与交叉验证均方根误差相近(分别为0.822和0.683)。基于准确性轮廓外部验证的95%的公差区间,样品相对误差低于5%,含量均匀度和溶出度模型的可预测性得到进一步的验证。本研究表明,近红外光谱法能用于琥乙红霉素片含量的测定,同时也能实现对不同厂家琥乙红霉素片溶出度的预测。     

氢核磁共振定量法测定盐酸伊托必利片含量

以马来酸作为内标物质,氢核磁共振定量法(qHNMR)测定盐酸伊托必利片中盐酸伊托必利的含量。选择盐酸伊托必利δ7. 31～7. 40处为定量峰,马来酸δ6. 31处为内标峰,在恒温300K,弛豫延迟时间15 s,采样时间4. 01 s,扫描次数为64次条件下采集盐酸伊托必利片的qHNMR图谱。比较HPLC法与qHNMR法测定盐酸伊托必利片含量的结果。qHNMR法在2. 31～18. 66 mg·mL~(-1)的范围内线性关系良好。低、中、高浓度的平均回收率分别为98. 52%、99. 72%、101. 11%,RSD为1. 17%(n=9),检测限(LOD)为50. 0 ng·mL~(-1),定量限(LOQ)为120. 0 ng·mL~(-1)。盐酸伊托必利片的qHNMR法含量测定结果与HPLC法的测定结果基本一致。qHNMR法可用于测定盐酸伊托必利片中盐酸伊托必利含量的测定。     

高效液相色谱法测定依巴斯汀片中相关杂质组分的含量

采用高效液相色谱法(HPLC)测定依巴斯汀片中相关杂质的含量。利用苯基键合硅胶xtimate phenylhexyl色谱柱(4.6mm×250mm,5μm)分离,以磷酸盐缓冲溶液-乙腈(60+40)混合溶液为流动相A,磷酸盐缓冲溶液-乙腈(70+30)混合溶液为流动相B,流量为1.0mL·min-1。结果表明:4种杂质的质量浓度在一定范围内与其对应的峰面积之间呈线性关系,检出限(3S/N)在0.16～0.33mg·L~(-1)之间。以依巴斯汀片样品为基质,按照标准加入法进行回收试验,回收率在96.0%～104%之间,测定值的相对标准偏差(n=6)在0.83%～4.2%之间。     

近红外光谱法分析格列齐特片

应用化学计量法处理光谱数据,用偏最小二乘法建立格列齐特片的近红外分析模型。通过光谱预处理和模型的逐步优化最终确定定量分析模型的相关系数为0.991,交叉验证均方差(RMSECV)为0.641,预测均方根误差(RMSEP)为0.980,主因子数为4。选取15个验证样品对模型进行检验,检测结果相对误差在-2.04%～3.52%之间。     

偏最小二乘法测定复方乙酰水杨酸片中的有效成分

将偏最小二乘法(PLS)与近红外漫反射光谱法相结合,对复方乙酰水杨酸片进行无损非破坏定量分析．建立了最佳的数学校正模型,比较了样品中3种有效成分(乙酰水杨酸、非那西丁和咖啡因)同时测定和单独测定时的主成分数对PLS定量预测能力的影响,预测了未知样品。3种有效成分同时测定和单独测定建立的PLS模型具有相同的主成分数,PLS预报浓度与参考浓度具有相近的标准偏差,说明用PLS法同时测定3种组分的含量是可行的。