CN102879351A - 近红外透射光谱法测定丹酚酸提取物中丹酚酸b的含量 - Google Patents
近红外透射光谱法测定丹酚酸提取物中丹酚酸b的含量 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种近红外透射光谱法测定丹酚酸提取物中丹酚酸B的含量,该方法包括以下步骤:首先配置供试品,对仪器进行预热30min,等仪器稳定,开始测量。即:基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,将供试品溶液装入1mm的石英比色皿中,采用仪器的液体透射检测器扫描图谱,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1,每份样品扫描3张,取其平均光谱,利用最小偏二乘法(PLS)进行实验结果的处理。
Description
技术领域:
本发明涉及一种中药提取物的含量测定方法,特备涉及一种丹酚酸提取物中丹酚酸B的含量测定精方法。
背景技术:
丹参为唇形科植物丹参(Salvia miltiorrhiza Bge)的干燥根及根茎,性苦、微寒,归心、肝经,具有祛瘀止痛、活血通经、清心除烦之功效,是常用的活血化淤中药。丹酚酸提取物是丹参药材经提取后的水溶性部分,主要活性成分是以丹酚酸B为主的酚酸类物质,具有具有改善微循环、在抗肝脏损伤。[1~2]。目前,丹酚酸提取中主要成分丹酚酸B的含量测定主要用高效液相色谱法,高效液相色谱法具有定量准确,重现性好,但是一般需要进行复杂的前处理,分析周期长,难以在生产过程中对丹酚酸提取物进行有效的在线检测。近红外光谱法是近年来发展迅速的绿色技术,它无需对样品进行复杂的预处理,能同时测定多种成分,具有方便、快速、无污染的特点,大大提高了分析效率,节约了分析成本[3~4]。
本研究建立了近红外透射射光谱技术测定丹酚酸提取物中丹酚酸B含量的模型,建立了一种中药活性成分的快速、简便的定量分析方法,同时也为生产过程中的在线监控奠定了基础。
发明内容:
本发明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9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1波段,并结合偏最小二乘回归法(PLS)对丹酚酸B建立定量校正模型并分析,结果R2为98.43,内部交叉验证均方差(RMSECV)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(RMSEP)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。
本发明提供一种测定丹酚酸提取物中丹酚酸B含量的方法,其特征在于,用近红外透射光谱法。
本发明的方法,其特征在于,包括以下步骤:配置供试品,用近红外透射光谱法进行测定,对测定结果进行处理,计算丹酚酸B含量。
优选的本发明的方法包括以下步骤:配置供试品,对近红外透射光谱仪进行预热30min,等仪器稳定,开始测量,即:基线平稳和干涉图能量幅度达到8000左右,测量温度26℃,湿度在30%左右,利用最小偏二乘法(PLS)进行实验结果的处理。
其中近红外透射光谱的光谱条件为:
在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描。
其中所述配置供试品,步骤如下:取丹酚酸提取物适量,精密称定,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀。精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得。
其中所述丹酚酸提取物可以根据现有技术制备,如以下中国专利中的方法
200410014137 | 丹参总酚酸的提取方法及其在药学上的应用 |
200810136813 | 高纯度丹酚酸B、制备方法及应用 |
200810143644 | 一种中药丹参有效成分的提取方法 |
200910233836 | 一种从新鲜丹参中提取丹酚酸B的方法 |
也可以从市场上购买得到,如宝鸡市虹源生物科技有限公司生产的丹酚酸提取物,武汉市昌恒生物医药制品有限公司生产的丹酚酸提取物,以及来自天津天士力之骄药业有限公司丹酚酸提取物。
其中,最小偏二乘法(PLS)进行实验结果的处理,采用以下方法
运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法。
优选的本发明的方法如下:
步骤1,配置样品溶液,取丹酚酸提取物样品适量,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀,精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得,
步骤2,测定,将样品供试液装入1mm比色皿中,在近红外液体透射光谱仪器以及在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描,得到近红外透射光谱数据,
步骤3,对近红外透射光谱数据数据进行处理,处理方法如下:运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法,
步骤4,结果计算,用偏最小二乘法(PLS)对处理结果进行计算,得到如下结果:一阶导数预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,选择波段在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1,维数为8,R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.0725,将建立的校正模型预测验证集,结果相关系数为0.9823,模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847。
本发明是的测定方法是经过筛选试验获得的,筛选试验如下:
实验部分
2.1实验仪器和材料
Matrix-F(SFDA版)型傅里叶变换近红外光谱仪(德国布鲁克公司),定量分析软件为OPUS6.5;高效液相色谱仪(化学工作站,四元泵,恒温箱,检测器,美国安捷伦科技有限公司);Mettler XS105电子天平(上海梅特勒托利多仪器有限公司);丹酚酸B标准品(中国药品生物制品检定所,批号:111562-200605,供含量测定用);乙腈(色谱纯),其它试剂(分析纯),水为超纯水。
丹酚酸提取物(来自天津天士力之骄药业有限公司)。
2.2实验方法
2.2.1高效液相色谱法测定丹酚酸B的含量
2.2.11丹酚酸B标准品的制备
取丹酚酸B对照品适量,精密称定,加流动相使成1mL含0.2mg的溶液,即可。
2.2.1.2供试品的制备
取每份丹酚酸提取物适量,精密称定,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀。精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得。
2.2.1.3高效液相色谱条件
以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂(150mm×4.6mm,5μL柱);以乙腈-水-磷酸(23.5∶76.5∶0.02)为流动相;检测波长为288nm,柱温:30℃;流速为1mL/min;进样量为10μL。
2.2.1.4样品的测定
供试品溶液用0.45μm微孔滤膜过滤,滤液和丹酚酸B对照品溶液按照“2.2.1.3液相色谱条件下”进行测定。
2.2.2近红外光谱的采集
供试品溶液装入1mm的石英比色皿中,采用仪器的液体透射检测器扫描图谱,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1,每份样品扫描3张,取其平均光谱,见图1。
采集的光谱数据,采用运用OPUS 6.5数据分析软件,进行数据处理和计算。
3结果与讨论
3.1丹酚酸B定量分析模型的建立的方法
根据丹酚酸B的含量测定结果,从收集到的59份样品中,选取前42份有代表性的样品做为校正集,采用偏最小二乘法建立校正模型;剩余的17份样品为验证集,检测校正模型的预测性能。校正集和验证集中的丹酚酸B的含量分布情况见表1。以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的建模参数以获得最优的校正模型,R2越大、RMSEC越小、表明校正模型建立越合理,RMSEP越小,表明模型的预测性能越好。
表1校正集和验证集中丹酚酸B的含量分布范围表(mg/mL)
3.2光谱波段选择
由于不同样品的近红外透射光谱图十分接近,且样品间的浓度差异不大,无法直接判断丹酚酸B的含量与个别波长点的吸光度之间的相关性,不可能从某一个波长点来确定其含量。尽管PLS法允许处理全谱信息,但是建模波段过宽,必然含有大量的冗余信息,由于各成分分子结构存在差异,使得各自对应的最优建模波段不相同,所以必须在一定的区间内建立数学模型来确定近红外光谱和含量的关系,因此波段的选择,有利于提高模型的预测准确性[5]。在近红外透射光谱中,水分子在NIR图谱中的7000cm-1和5100cm-1附近有一个很强的倍频和合频吸收带,对其他分子吸收峰有干扰,所以建模时要除去这两个吸收谱段7498.2~6101.9cm-1和5774.1~4601.5cm-1[6];4424.1~4000cm-1吸收谱段噪音较大,可能影响模型的预测能力;12000~7498.2cm-1吸收谱段曲线光滑,没有明显吸收峰,并且噪音也较大,而9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1区间谱段最丰富,能反映样品的性质和组成间有关联。
3.3光谱预处理方法的选择
在近红外透射光谱采集过程中,光谱中会含有基线漂移、光散射以及仪器噪音等干扰信号,并且样品的状态和测量条件的差异都会给实验结果带来影响。所以选择合适的光谱预处理技术能剔除干扰信号,提取关键的有用信息,从而减少仪器基线不稳、仪器噪音等因素带来的影响,提高模型建立稳定性和预测的准确性[7~8]。
本实验采用OPUS6.5数据分析软件,选择在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1谱段内,进行数据分析,参考仪器自动优化功能,通过不断调整进行优化选择预处理方法。实验过程中主要以模型的决定因子(R2)和内部验证均方差(RMSECV)为指标进行检测,R2越接近于100,RMSECV越小说明模型越好。最终发现一阶导数预处理方法在其所有预处理方法中RMSECV最小,结合模型的决定因子R2。液体样本采用透射近红外色谱法采集光谱,选择预处理方法时通常重点考虑的是如何消除仪器变异所引起的偏差和测量时间有关的光谱的漂移引起的误差,这两个方面也是模型失效的主要原因。而一阶导数可以部分消除应用中仪器性能的变化对测量光谱的影响,强化谱带特征、克服谱带重叠[9]。
3.3模型维数的确定
采用偏最小二乘法建立校正模型,维数大小的选择对模型的预测能力有很大的影响。在校正集样本一定的情况下,维数太多,包含过多的测量噪音,出现过拟合现象;维数过少,光谱中一些有用信息未被包含而导致模型预测能力差。采用内部交叉验证法,根据RMSECV值随维数的变化见图2,其最小的RMSECV值,对应的即为最佳维数,如图所示,实验最佳维数为8。
3.4模型的建立与评价
样品近红外光谱经过一阶导数预处理后,在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1波段内,选择维数为8,运用偏最小二乘法(PLS)将42份校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,图3为丹酚酸B预测值和测定值的相关图。在建模过程中,运用软件自动优化功能以及比较原始光谱图剔除了3个异常点(28、29和30号),并剔除了偏离结果的样品(40号)。
3.5丹酚酸B定量分析模型的检验
将17份验证集样品的近红外光谱输入校正模型,预测丹酚酸B的含量,并与高效液相法测定值进行比较,验证校正模型的准确性。模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847,17份样品的预测值和真实值相关系数为0.9823,平均相对误差为10.55%,说明预测值和真实值相对吻合,可以看出模型有较好的预测能力,图4为17个样品的预测值和真实值之间的相关图。
3.6实验结果分析与讨论
近红外技术分析样品时预测准确度主要取决于建立模型时所采用的测定方法的准确度,还与仪器,测量环境、建模样品的多少及代表性有关。对于常规的近红外定量分析而言,本次实验的样品量偏少,同时模型的校正集样品的浓度也不是均匀分布,可能导致部分结果也存在较大的预测误差,所以在验证集中预测值和真实值不是完全吻合的,其中有3个样品相对偏差较大,都大于10%。分析其原因是可能是由于建立模型的校正集样品较少,代表性不够;有些样品中丹酚酸B中的浓度相对较低,通过NIR检测含量可能会产生很大的误差,而且液体样品受环境温度湿度影响很大,溶液的颜色也会实验结果产生影响。
4.结论
中药提取物是很复杂的物质,但通过近红外建模方法对数据的拟合,可以较准确的预测中药提取物中已知成分的含量,指导提取工艺的优化。该方法相对高效液相色谱法而言,既不需要进行复杂的样品前处理、也不破坏样品,更简单,节省时间,同时作为在生产过程中在线检测的前期研究,对中药提取物的工艺优化和生产工艺过程中的质量控制具有很好的应用前景。
本发明首次使用近红外透射法测定丹酚酸提取物中丹酚酸B的含量,不需要复杂的前处理,操作简便,可以用于丹酚酸B含量的快速测定。同时为以后生产过程中对丹酚酸提取物进行有效的在线检测提供了前期研究,对中药提取物的工艺优化和生产工艺过程中的质量控制具有很好的应用前景。
附图说明:
图1.样品近红外透射光谱图
图2RMSECV值随维数的变化图
图3校正集预测值和真值相关图
图4外部验证预测值和真实值之间的相关图
具体实施方式:
以下通过实施例进一步说明本发民,但不作为对本发明的限制。
实施例1
以来自天津天士力之骄药业有限公司丹酚酸提取物作为样品,测定其中的丹酚酸B的含量,测定方法如下:
步骤1配置样品溶液,
取丹酚酸提取物样品适量,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀。精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得。步骤2测定,将样品供试液装入1mm比色皿中,在近红外液体透射光谱仪器以及在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描,得到近红外透射光谱数据。
步骤3,对近红外透射光谱数据数据进行处理,处理方法如下:运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法。
步骤4,结果计算,用偏最小二乘法(PLS)对处理结果进行计算,得到如下结果:一阶导数预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,选择波段在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1,维数为8,R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.0725。将建立的校正模型预测验证集,结果相关系数为0.9823,模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847。
实施例2
对比例,实施例1的样品用HPLC法测定,方法如下:
步骤1丹酚酸B标准品的制备
取丹酚酸B对照品适量,精密称定,加流动相使成1mL含0.2mg的溶液,即可。
步骤2供试品的制备
取每份丹酚酸提取物适量,精密称定,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀。精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得。
步骤3高效液相色谱条件
色谱柱watersC18(150mm×4.6mm,5μm柱);以乙腈-水-磷酸(23.5∶76.5∶0.02)为流动相;检测波长为288nm,柱温:30℃;流速为1mL/min;进样量为10μL。
步骤4样品的测定
供试品溶液用0.45μm微孔滤膜过滤,滤液和丹酚酸B对照品溶液按照液相色谱条件下进行测定。
步骤5,结果计算:
通过液相图谱可以得到样品和丹酚酸B对照品的峰面积,采用外标一点法算出丹酚酸B的浓度。
实施例3
以来自宝鸡市虹源生物科技有限公司生产的丹酚酸提取物作为样品,测定其中的丹酚酸B的含量,测定方法如下:
步骤1配置样品溶液,取丹酚酸提取物样品适量,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀。精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得。
步骤2测定,将样品供试液装入1mm比色皿中,在近红外液体透射光谱仪器以及在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描,得到近红外透射光谱数据。
步骤3,对近红外透射光谱数据数据进行处理,处理方法如下:运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法。
步骤4,结果计算,用偏最小二乘法(PLS)对处理结果进行计算,得到如下结果:一阶导数预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,选择波段在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1,维数为8,R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.0725。将建立的校正模型预测验证集,结果相关系数为0.9823,模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847。
实施例4
以来自武汉市昌恒生物医药制品有限公司生产的丹酚酸提取物作为样品,测定其中的丹酚酸B的含量,测定方法如下:
步骤1配置样品溶液,取丹酚酸提取物样品适量,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀。精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得。
步骤2测定,将样品供试液装入1mm比色皿中,在近红外液体透射光谱仪器以及在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描,得到近红外透射光谱数据。
步骤3,对近红外透射光谱数据数据进行处理,处理方法如下:运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法。
步骤4,结果计算,用偏最小二乘法(PLS)对处理结果进行计算,得到如下结果:一阶导数预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,选择波段在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1,维数为8,R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.0725。将建立的校正模型预测验证集,结果相关系数为0.9823,模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847。
参考文献
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[9].胡昌勤,冯艳春.近红外光谱法快速分析药品.第1版[M].北京:化工工业出版社,2010:128~133.
Claims (7)
1.一种测定丹酚酸提取物中丹酚酸B含量的方法,其特征在于,所述方法采用近红外透射光谱法。
2.根据权利要求1的方法,其特征在于,包括以下步骤:配置供试品,用近红外透射光谱法进行测定,对测定结果进行处理,计算丹酚酸B含量。
3.根据权利要求1的方法,其特征在于,包括以下步骤:配置供试品,对近红外透射光谱仪进行预热30min,等仪器稳定,开始测量,即:基线平稳和干涉图能量幅度达到8000左右,测量温度26℃,湿度在30%左右,利用最小偏二乘法进行实验结果的处理。
4.根据权利要求3的方法,其特征在于,其中所述配置供试品,步骤如下:取丹酚酸提取物适量,精密称定,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀。精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得。
5.根据权利要求1的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,配置样品溶液,取丹酚酸提取物样品适量,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀,精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得,
步骤2,测定,将样品供试液装入1mm比色皿中,在近红外液体透射光谱仪器以及在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描,得到近红外透射光谱数据,
步骤3,对近红外透射光谱数据数据进行处理,处理方法如下:运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法,
步骤4,结果计算,用偏最小二乘法(PLS)对处理结果进行计算,得到如下结果:一阶导数预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,选择波段在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1,维数为8,R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.0725,将建立的校正模型预测验证集,结果相关系数为0.9823,模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847。
6.根据权利要求1的方法,其特征在于,包括以下步骤:
以来自宝鸡市虹源生物科技有限公司生产的丹酚酸提取物作为样品,测定其中的丹酚酸B的含量,测定方法如下:
步骤1,配置样品溶液,取丹酚酸提取物样品适量,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀,精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得,
步骤2,测定,将样品供试液装入1mm比色皿中,在近红外液体透射光谱仪器以及在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描,得到近红外透射光谱数据,
步骤3,对近红外透射光谱数据数据进行处理,处理方法如下:运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法,
步骤4,结果计算,用偏最小二乘法(PLS)对处理结果进行计算,得到如下结果:一阶导数预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,选择波段在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1,维数为8,R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.0725,将建立的校正模型预测验证集,结果相关系数为0.9823,模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847。
7.根据权利要求1的方法,其特征在于,包括以下步骤:
以来自武汉市昌恒生物医药制品有限公司生产的丹酚酸提取物作为样品,测定其中的丹酚酸B的含量,测定方法如下:
步骤1,配置样品溶液,取丹酚酸提取物样品适量,置50mL容量瓶中,加超纯水溶解并稀释至刻度,摇匀,精密量取5ml,置25ml容量瓶,加超纯水稀释至刻度,摇匀,即得,
步骤2,测定,将样品供试液装入1mm比色皿中,在近红外液体透射光谱仪器以及在基线平稳和干涉图能量幅度达到30000左右,扫描波长范围为4000~12000cm-1,扫描次数32次,分辨率8cm-1光谱条件下进行测定进行图谱扫描,得到近红外透射光谱数据,
步骤3,对近红外透射光谱数据数据进行处理,处理方法如下:运用近红外透射色谱仪器自动优化系统自动优化,以决定系数(R2),校正均方差(RMSEC)和预测均方差(RMSEP)作为模型评价指标,选择合适的预处理方法,
步骤4,结果计算,用偏最小二乘法(PLS)对处理结果进行计算,得到如下结果:一阶导数预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)校正集样品的NIR光谱与高效液相法测得的丹酚酸B含量进行回归关联,建立丹酚酸B的最优近红外定量校正模型,选择波段在9746.9~7498.2cm-1、6101.9~5774.1cm-1及4601.5~4424.1cm-1,维数为8,R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.0725,将建立的校正模型预测验证集,结果相关系数为0.9823,模型的外部验证均方差(RMSEP)为0.0847。
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