运用近红外光谱法建立广藿香中百秋李醇的定量模型

［摘要］目的：建立广藿香中百秋李醇含量的近红光谱外定量模型，快速测定广藿香中百秋李醇含量。方法：用气相色谱法测定102批广藿香的百秋李醇含量，采集并用一阶导和标准归一化预处理近红外光谱，结合偏最小二乘法建立百秋李醇的定量模型。结果：建立的校正模型，内部交叉验证决定系数达到0.991　10，校正均方差为0.012　9，预测均方差为0.012　8，内部交叉验证均方差为0.033　15。结论：建立的近红外定量模型稳定，准确可靠，可快速对广藿香百秋李醇含量进行测定。

［关键词］近红外光谱；广藿香；百秋李醇；定量；气相色谱

近红外光谱技术是近年来发展迅速的一种绿色分析技术，已经在农业、食品、石化等领域中得到了成功的应用。该技术以快速方便、适应在线分析和无损分析的特点，在药物的定性、定量分析中已经得到了广泛的重视和应用[14]。本文采用该技术选择道地的岭南特色中药材广藿香进行研究，并建立特征成分的近红外光谱定量模型，以探索广藿香快速、无损的质量评价新方法。

广藿香Pogostemon　cablin（Blanco）Benth.，为广东道地药材，属“十大广药”之一，具有芳香化浊、和中止呕、发表解暑的功效[5]。本文对102批广藿香药材中的标志性成分百秋李醇含量进行测定，并采集其近红外光谱数据，利用TQ8.0分析软件处理，建立广藿香百秋李醇近红外定量模型。

1材料

傅立叶变换近红外光谱仪，配有漫反射积分球、样品旋转器和石英样品杯、OMNIC光谱采集软件、TQ8.0分析软件（Nicolet　6700型，美国Thermo公司）；　自动进样气相色谱仪（Agilent　7890a，美国Agilent公司）；超声波清洗仪（DS8510DTH，40　KHz，上海生析超声仪器有限公司）。

百秋李醇对照品（中国食品药品检定研究院，批号110772201105），正十八烷（上海阿拉丁试剂公司，批号23223），氯仿和正己烷均为分析纯。

广藿香于2009年及2010年5—11月期间，分别采自广东湛江城月镇、肇庆高要市、阳江潭水镇、广州番禺区、潮州饶平县、茂名化州市等地的种植及栽培基地，采用随机采取6份整株植物样品，干燥粉碎过60目筛，混合后为1个样品，一些样品购自当地的医药公司或药店等地，购买的样品粉碎后为1个样品，样品经广东药学院中药学院姬生国教授鉴定为唇形科Lamiaceae刺蕊草属Pogostemon植物广藿香P.　cablin。

2方法与结果

2.1百秋李醇含量测定

2.1.1色谱条件ATSE54毛细管柱（0.25　μm×0.25　mm×15　m）；载气1.0　mL·min-1；进样口280　℃；FID检测器280　℃；分流比10∶1；程序升温，初始温度180　℃，保持12　min，以20　℃·min-1升温至230　℃，保持3　min；进样量1　μL。

2.1.2对照品溶液的制备精密称取百秋李醇对照品23.52　mg，用正己烷定容至5　mL，制备成质量浓度为4.704　g·L-1的对照品母液。精密吸取母液0.1　mL，用正己烷定容至1　mL，即得对照品溶液。

2.1.3内标溶液的制备精密称取正十八烷377　mg，用正己烷定容至25　mL，制备成质量浓度为15.08　g·L-1的内标溶液。

2.1.4供试品溶液的制备精密称取广藿香粉末3　g，置具塞锥形瓶中，加三氯甲烷50　mL，超声提取3次，每次20　min，滤过，合并滤液，水浴回收氯仿至干，残渣用正己烷溶解并转移至已精密加入内标溶液0.5　mL的5　mL量瓶中，用正己烷定容至刻度，摇匀，用0.45　μm微孔滤膜滤过，即得供试品溶液。

2.1.5标准曲线的建立精密吸取2.1.2项对照品溶液0.1，0.2　，0.4，0.5，0.8，1.5　mL，分别置2　mL量瓶中，精密加入内标溶液各0.1　mL，用正己烷定容至刻度，摇匀。按2.1.1项下方法分别进样测定5次，计算百秋李醇峰面积和正十八烷峰面积的比值，求平均值。以百秋李醇浓度（X）为横坐标，峰面积比值（Y）为纵坐标，得回归方程Y=2.209　5X-0.310　1（R2=0.999　9），0.235～3.528　g·L-1线性关系良好。

2.1.6样品的含量测定与含量分布精密吸取上述对照品溶液，对照品内标溶液，供试品溶液各1　μL　（n=5），分别按2.1.1项方法进样测定，色谱图见图1。计算得到102批用于建模的广藿香样品中百秋李醇的质量分数，在0.062%～0.476%。质量分数在0.100%～0.199%的样品达到样品总数一半以上，不同含量区间范围内的数量呈正态分布[6]。见图2。

2.2近红外光谱采集

取102批样品，每批取4　g，混合均匀后放入石英样品杯中，轻轻振摇使分布均匀。采用积分球漫反射测样，分辨率8　cm-1；扫描64次；扫描范围12　000～4　000　cm-1；温度（25±2）　℃；相对湿度40%～45%。每批样品重复装样并扫描5次，求平均光谱。102批样品的近红外光谱叠加图见图3。

3模型的建立

3.1光谱预处理

样品颜色，颗粒大小以及杂散光等因素可影响近红外光谱基线的漂移和光谱的重复性，因此，必须对原始光谱进行预处理　[7]。本实验以内部交叉验证决定系数（R2），校正均方差（RMSEC），预测均方差（RMSEP）为综合指标，考察了不同预处理方法和不同波段对模型建立的影响。其中，R2越接近1，说明样品化学值与近红外预测值相关性越好；RMSEC，RMSEP越小，说明，模型的预测性能越好[8]。最终确定最佳预处理方法为标准归一化法（SNV）+一阶导数法（First　derivative），建模波段为10　820～5　770　cm-1，4　850～4　150　cm-1。见表1，2。

3.2主成分数的选定

在回归拟合模型建立时，主成分数对模型的稳定性有很大影响，主成分数过多会导致过拟合，过少则预测精度不够[9]。本实验以校正集内部交叉验证均方差（RMSECV）为优化参数，RMSECV越小，模型的预测精度越高，当RMSECV值最小时，所选主成分数最佳。本实验RMSECV最小值为0.033　15，对应的最佳主成分数为10，见图4。

3.3校正模型的建立与验证

本实验用交互验证法，将所有样本按百秋李醇含量大小排序，均匀选择81批样品作为校正集，剩下的21批样品作为验证集[10]。用3.1项下最佳预处理方法和建模波段建立模型。本模型R2为0.991　10，RMSEC为0.012　9，RMSEP为0.012　8，主成分数为10个。以预测值与化学值的比值为预测回收率，21批验证集样品的平均回收率为98.59%，见图5，表3。

4讨论

结合光谱学与化学计量学，提取广藿香近红外光谱中共同的、有用的信息，然后与对应样品中百秋李醇含量进行线性拟合而建立百秋李醇定量模型。本模型验证集的预测值准确，表明该模型稳定、可靠、预测精度较高。

实验样本由于产地、采集时间及干燥方式的不

均符合2010年版《中国药典》一部中广藿香药材质量标准要求的样本实验，因此，建立的近红外光谱定量模型中充分的包含了影响样品品质的各个因素，具有广泛性和代表性，涵盖的信息量大，故该定量模型可作为广藿香品质评价的依据。

［参考文献］

[1]白雁，张威，王星.近红外光谱法测定不同厂家银黄颗粒中黄芩苷含量[J].中国中药杂志，2010，35（2）：166.

[2]王东，贾永，姬生国.近红外光谱法对不同蒸制时间地黄的鉴别研究[J].光谱实验室，2010，27（4）：1356.

[3]王东，王玲.近红外光谱法测定黄芩药材中黄芩苷的含量[J].中医研究，2001，20（2）：20.

[4]涂瑶生，柳俊，孙冬梅，等.近红外漫反射光谱法用于白芍配方颗粒原料药材质量控制的研究[J].　中国中药杂志，2011，36（9）：1162.

[5]中国药典.一部[S].2010：42.

[6]李军会，秦西云，张文娟，等.样品年份、化学值分布参数对近红外检测结果的影响[J].光谱学与光谱分析，2007，27（9）：1755.

[7]陆婉珍.现代近红外光谱分析技术[M].　2版.北京：中国石化出版社，2006：35.

[8]白雁，李雯霞，王星，等.近红外光谱法测定道地产区生地黄中梓醇的含量[J].中国实验方剂学杂志，2010，16（13）：46.

[9]严衍禄.近红外光谱分析基础与应用[M].北京：中国轻工业出版社，2005：175.

[10]白雁.现代近红外光谱分析技术在药品及食品品质评价系统中的应用[M].北京：高等教育出版社，2009：138.

推荐访问： 定量 模型 建立 中百 光谱法

---