CN104048941B - 采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种麦冬中多指标性成分含量的测定方法，本发明采用近红外光谱仪扫描，采集原始近红外光谱数据，采用TQ Analyst光谱分析软件，对原始近红外光谱数据进行预处理，得出麦冬的指标性成分的含测的近红外光谱数据；并采用分光光度法测定校正集中麦冬的指标性成分的含量，然后与校正样品集中麦冬的指标性成分含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法分别建立麦冬的指标性成分含测的校正模型，再将验证样品集特征光谱代入校正模型中，得NIR预测值，与用传统方法测定的验证样品集成分的含量对照，对校正模型验证，建立麦冬多指标性成分定量模型，本发明具有分析时间短、速度快、分析结果准确等优点，具有重要的意义。

Description

采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法

技术领域

本发明涉及一种麦冬的质量检测方法，具体涉及一种采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法。

背景技术

麦冬为百合科沿阶草属植物麦冬[Ophiopogon japonicus(Thunb.)Ker-Gawl]的干燥块根，为常用滋阴中药，首载于《神农本草经》，具有养阴生津、润肺清心之功效，主治肺燥干咳、津伤口渴等症。其主要成分为甾体皂甙、多糖、高异黄酮、氨基酸及脂等，其中麦冬皂苷、黄酮和多糖为麦冬的主要药用活性成分，具有抗心肌缺血、抗缺氧、免疫活性、降低血糖、平喘和抗过敏等药理作用。目前国内流通的商品大多为栽培品种，主产于四川绵阳和浙江慈溪，分别称为川麦冬和杭麦冬，另外产于湖北襄阳的湖北麦冬产销量也很大，在福建也有少量短葶山麦冬分布。不同品质的麦冬品种在外观上差别细微，而其内在质量却往往差异比较明显，其活性成分随着产地、气候、栽培条件、采收时期不同往往会有较大的差异。

目前，麦冬总皂苷、总黄酮、总多糖的测定往往采用紫外-可见分光光度计比色法测定，其分析过程十分繁琐，样品要经过一系列的提取、萃取、离心等的前处理，费时费力，同时样品前处理过程往往会导致所分析指标成分的损失，使得最终结果的精确性受到影响，测试过的样品也因为化学污染无法继续使用。为了在生产和研究过程中进行快速实时分析，研究中药有效成分含量快速测定的方法对提升中药等天然药物质量控制水平具有很重要的意义。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于克服现有技术中检测麦冬活性成分的不足，提供一种采用近红外光谱技术快速同时测定麦冬中总皂苷、总黄酮、总多糖含量的方法，本发明提供的方法，可有效解决传统中药定量分析方法的繁琐、生产成本高、效率低、原料浪费过多，化学污染严重的问题。

技术方案：为了实现以上目的，本发明所采取的技术方案为：

一种采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，包括：(1)采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法；(2)采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法；(3)采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法。

采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法，包括以下步骤：

(1)校正模型的建立：

收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总皂苷含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总皂苷含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总皂苷含量数据与校正样品集中麦冬总皂苷含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总皂苷含测的校正模型；

(2)校正模型的验证与优化:

将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总皂苷的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；

(3)待测麦冬样品中总皂苷的含量测定:

将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(2)得到的麦冬总皂苷含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总皂苷的含量值。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所述的麦冬处理方法为：取麦冬低温冷冻保存48～72h后粉碎得粗粉，于50～60℃干燥24～48h后继续粉碎成细粉，过80目药筛。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x的条件下扫描得到。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所述的近红外图谱数据预处理方法为：采用多元散射校正MSC+SG平滑的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是5600～6900cm^-1。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法，步骤(1)和步骤(2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬总皂苷含量的方法如下：

①麦冬中总皂苷的提取

取麦冬药材粉末约250mg，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入甲醇30ml，称定重量，超声提取1h，放冷，用甲醇补足失重，离心，精密吸取上清液15ml，回收溶剂至干，残渣加水10ml使溶解，用水饱和的正丁醇萃取3次，每次5ml，合并正丁醇萃取液，蒸干溶剂，残渣用80％体积甲醇溶解，转移至20ml量瓶中，加80％体积甲醇至刻度，摇匀，作为麦冬总皂苷供试液；

②标准溶液的制备

精密称取鲁斯可皂苷元对照品5.0mg，置50ml容量瓶中，用甲醇溶解并稀释至刻度，摇匀，即得浓度为100ug/ml的鲁斯可皂苷元对照品溶液；

③标准曲线绘制

分别精密吸取②所述的鲁斯可皂苷元对照品溶液0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0ml，分别置具塞锥形瓶中，水浴挥去甲醇，加入高氯酸10ml，摇匀，70℃保温15min，冷却至室温，以高氯酸为空白对照，在最大吸收波长397nm处测定吸光度A，以吸光度A对浓度C回归，计算得标准曲线回归方程为：C＝417.59A-12.148，R²＝0.9993，鲁斯可皂苷元在50.4～302.4ug范围内线性良好；

④麦冬中总皂苷含量的测定

取①麦冬总皂苷供试液1ml，按③所述方法比色测定吸光度，并计算麦冬中总皂苷百分含量，计算公式如下：

其中P为麦冬中总皂苷的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。

采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，包括以下步骤：

(1)校正模型的建立：

收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总黄酮含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总黄酮含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总黄酮含量数据与校正样品集中麦冬总黄酮含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总黄酮含测的校正模型；

(2)校正模型的验证与优化:

将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总黄酮的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；

(3)待测麦冬样品中总黄酮的含量测定:

将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(2)得到的麦冬总黄酮含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总黄酮的含量值。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所述的麦冬处理方法为：取麦冬低温冷冻保存48～72h后粉碎得粗粉，于50～60℃干燥24～48h后继续粉碎成细粉，过80目药筛。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x的条件下扫描得到。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所述的近红外图谱数据预处理方法为：采用多元散射校正MSC+二阶导数+ND平滑的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4600～7500cm^-1。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，步骤(1)和步骤(2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬总黄酮含量的方法如下：

①麦冬中总黄酮的提取

取麦冬粉末约500mg，精密称定，加入10ml石油醚超声脱脂15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去石油醚液，药渣挥去石油醚，加入20ml体积浓度70％乙醇，称定重量，超声提取1～2h，冷却后用70％体积浓度乙醇补足失重，提取液4000rpm离心15～30min，弃去沉淀，取上清液作为麦冬总黄酮供试液；

②标准溶液的制备

精密称取芦丁对照品约4.99mg，置100ml量瓶中，用70％体积浓度乙醇稀释至刻度，摇匀，得到浓度为49.9ug/ml芦丁标准溶液；

③显色试剂的配置

0.1mol/L三氯化铝溶液：精密称取无水AlCl₃1.34g，置100ml量瓶中，加无水乙醇溶解并定容；

1mol/L醋酸钠溶液：精密称取醋酸钠8.21g，置100ml量瓶中，加蒸馏水溶解并定容；

④标准曲线绘制

分别精确吸取49.9ug/ml的芦丁标准溶液1.00、2.00、4.00、6.00、8.00、10.00ml分别置于20ml的容量瓶中，各加入0.1mol/LAlCl₃溶液4ml、1mol/L醋酸钠溶液6ml，加70％乙醇稀释至刻度，摇匀，室温放置30min，以相应试剂为空白，于最大吸收波长420nm处测定吸收值A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝596.84a-10.591,R²＝0.9998，芦丁在49.9～499ug范围内线性良好；

⑤麦冬中总黄酮含量的测定

取①得到的麦冬总黄酮供试液10ml，按上述④所述的方法显色并测定吸光度，并计算麦冬中总黄酮百分含量，计算公式如下：

其中P为麦冬中总黄酮的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。

采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，包括以下步骤：

(1)校正模型的建立：

收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总多糖含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总多糖含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总多糖含量数据与校正样品集中麦冬总多糖含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总多糖含测的校正模型；

(2)校正模型的验证与优化:

将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总多糖的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；

(3)待测麦冬样品中总多糖的含量测定:

将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(2)得到的麦冬总多糖含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总多糖的含量值。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所述的麦冬处理方法为：取麦冬低温冷冻保存48～72h后粉碎得粗粉，于50～60℃干燥24～48h后继续粉碎成细粉，过80目药筛。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x的条件下扫描得到。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所述的近红外图谱数据预处理方法为：采用标准正态变量转换SNV+一阶导数的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4800～7000cm^-1。

作为优选方案，以上所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，步骤(1)和步骤(2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬总多糖含量的方法如下：

①麦冬中多糖的提取

取麦冬药材粉末约200mg，精密称定，加入10～30ml石油醚超声脱脂15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去上清液，沉淀加10ml80％乙醇超声15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去上清液，沉淀加20ml蒸馏水，称定重量，超声提取40～60min，放冷，加蒸馏水补足失重，4000～6000rpm离心15～30min，精密吸取1ml上清液，置25ml容量瓶中，用蒸馏水稀释至刻度，作为麦冬多糖供试液；

②标准溶液的制备

精密称取P₂O₅干燥过夜的无水D-葡萄糖约25.07mg，置50ml容量瓶中，加蒸馏水溶解，并稀释至刻度，得到浓度为501.4ug/ml葡萄糖对照品母液；

然后分别精密吸取1.0、2.0、3.0、4.0、6.0、8.0葡萄糖对照品母液至25ml容量瓶中，加蒸馏水稀释至刻度，摇匀，得到一系列浓度梯度的葡萄糖对照品溶液；

③5％苯酚溶液配制

称取苯酚50.0g，加铝片0.1g和碳酸氢钠0.05g，蒸馏，取178℃馏分时的苯酚5g，加水100ml溶解，配制成质量浓度为5％苯酚溶液，棕色瓶避光保存；

④标准曲线绘制

分别精密吸取不同浓度的葡萄糖对照品溶液1ml至具塞锥形瓶中，分别加入5％苯酚溶液2ml，摇匀后，分别迅速加入浓硫酸10ml，混匀2min后室温下放置30min，以相应试剂作为空白对照，在波长488nm处分别测定吸光度A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝162.24A-3.7706，R²＝0.9981，D-葡萄糖在20.056～160.448ug/ml范围内线性良好；

⑤麦冬中多糖含量的测定

精密吸取①得到的麦冬多糖供试液1ml，按上述④方法比色测定吸光度，并计算麦冬中总多糖百分含量，计算公式如下：

其中P为麦冬中总多糖的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。

本发明提供的TQ Analyst光谱分析软件可直观的对样品进行鉴定，验证，确认，定性和定量分析，对所有中红外，近红外和拉曼分析都适用。特性包括:

光谱的预处理和挑选；

光程处理；

全面诊断；

数据处理；

完整的定性和定量工具；

运算矫正和定量方法的可传递性。

有益效果：本发明提供的采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法和现有技术相比具有以下优点：

本发明提供的采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，分析时间短、速度快、准确，与传统的紫外-可见分光光度法相比，该法可在几分钟之内快速无损地对麦冬中总皂苷、总黄酮、总多糖等多成分同时检测，可大大缩短分析测量时间，不需要大量的反应试剂和样品的前处理。并且本发明运用近红外漫反射光谱法，同时测定麦冬中总皂苷、总黄酮、总多糖的含量，是一种快速无损、高效简捷的多组分同时测定的新方法，对实现麦冬等中药材的多组分快速无损环保的含量测定，具有重要的研究价值和意义。

附图说明

图1为麦冬样品的近红外光谱原始谱图。

具体实施方式

下面结合具体实施例进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

实施例1

1、一种采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，其包括以下步骤：

(1)麦冬样品的收集与预处理：收集麦冬药材91份，低温冷冻保存48～72h，取出粉碎得粗粉，于60℃干燥24h后继续粉碎成细粉，过80目药筛，置于干燥器中，作为麦冬样品；

(2)原始光谱的采集：取麦冬样品中的61份作为校正样品集，30份作为验证样品集，确保校正样本各成分含量分布具有一定的范围，将适量的药材细粉放入石英样品杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x，以此条件扫描光谱即得校正样品集和验证样品集的原始光谱数据，如图1。

(3)总皂苷校正模型的建立：在TQ软件中，采用多元散射校正MSC+SG平滑的光谱预处理方法对校正样品集的原始光谱数据进行预处理，波段选择是5600～6900cm^-1，将由紫外-可见分光光度法测得的麦冬中总皂苷的参比值输入校正模型中，建立被测样品中总皂苷与吸收光谱之间关系的数学模型。

(4)总皂苷PLS模型的验证与优化：将30个验证样品集光谱采用与校正样品相同的波段，进行相同的光谱预处理后，将光谱特征值输入校正模型中，计算验证集样本总皂苷的含量，与紫外-可见分光光度法测得的含量数据比较，模型的相关系数R²为0.9704，校正误差均方根(RMSEC)为0.177，预测误差均方根(RMSEP)为0.263，其模型的参比值与预测值之间的相关关系良好，表明本发明建立得到的麦冬总皂苷的校正模型可以快速检测麦冬中总皂苷的含量。

(5)总皂苷PLS模型的运用：取麦冬样品，采用与校正模型相同的样品前处理方法、相同的光谱采集和预处理条件，扫描得到相同波段的近红外光谱图，把特征光谱输入校正模型中，便可计算得到相应总皂苷的含量。

以上所述的麦冬中总皂苷含量的紫外分光光度法测定方法如下：

①麦冬中总皂苷的提取

取麦冬药材粉末约250mg，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入甲醇30ml，称定重量，超声提取1h，放冷，用甲醇补足失重，离心，精密吸取上清液15ml，回收溶剂至干，残渣加水10ml使溶解，用水饱和的正丁醇萃取3次，每次5ml，合并正丁醇萃取液，蒸干溶剂，残渣用80％甲醇溶解，转移至20ml量瓶中，加80％甲醇至刻度，摇匀，作为麦冬总皂苷供试液。

②标准溶液的制备

精密称取鲁斯可皂苷元对照品5.04mg，置50ml容量瓶中，用甲醇溶解并稀释至刻度，摇匀，即得鲁斯可皂苷元对照品溶液，浓度为100ug/ml。

③标准曲线绘制

精密吸取鲁斯可皂苷元对照品溶液0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0ml，分别置具塞锥形瓶中，水浴挥去甲醇，加入高氯酸10ml，摇匀，70℃保温15min，冷却至室温(30min)，以高氯酸为空白对照，在最大吸收波长397nm处测定吸光度A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝417.59A-12.148，R²＝0.9993，鲁斯可皂苷元在50.4～302.4ug范围内线性关系良好。

④麦冬中总皂苷含量的测定

取麦冬总皂苷供试液1ml，按上法比色测定吸光度，并计算麦冬中总皂苷百分含量，计算公式如下：

其中P为麦冬中总皂苷的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。

通过紫外-可见分光光度计比色法测定的总皂苷含量分析结果如表1所示：

表1校正样品集和验证样品集中总皂苷含量

采用本发明实施例建立的麦冬总皂苷PLS模型对46个不同份的麦冬药材进行总皂苷含量的测定，并与紫外分光光度实际测定值对比，结果见表2：

表2运用近红外麦冬总皂苷模型预测值与紫外分光光度法实际测得值的比较

实施例2

采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，其包括以下步骤：

(1)麦冬样品的收集与预处理：收集麦冬药材91份，低温冷冻保存48～72h，取出粉碎得粗粉，于60℃干燥24h后继续粉碎成细粉，过80目药筛，置于干燥器中，作为麦冬样品；

(2)原始光谱的采集：取麦冬样品中的61份作为校正样品集，30份作为验证样品集，确保校正样本各成分含量分布具有一定的范围，将适量的药材细粉放入石英样品杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x，以此条件扫描光谱即得校正样品集和验证样品集的原始光谱数据，如图1。

(3)总黄酮校正模型的建立：在TQ软件中，采用多元散射校正MSC+二阶导数+ND平滑的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4600～7500cm^-1，将由紫外-可见分光光度法测得的麦冬中总黄酮的参比值输入校正模型中，建立被测样品中总黄酮与吸收光谱之间关系的数学模型。

(4)总黄酮PLS模型的验证与优化：将30个验证样品集光谱采用与校正样品相同的波段，进行相同的光谱预处理后，将光谱特征值输入校正模型中，计算验证集样本总黄酮的含量，与紫外-可见分光光度法测得的含量数据比较，模型的相关系数R²为0.9378，校正误差均方根(RMSEC)为0.00565，预测误差均方根(RMSEP)为0.00758，其模型的参比值与预测值之间的相关关系良好，表明本发明建立得到的麦冬总黄酮的校正模型可以快速检测麦冬中总黄酮的含量。

(5)总黄酮PLS模型的运用：取麦冬样品，采用与校正模型相同的样品前处理方法、相同的光谱采集和预处理条件，扫描得到相同波段的近红外光谱图，把特征光谱输入校正模型中，便可计算得到相应总黄酮的含量。

以上所述的麦冬中总黄酮含量的测定方法如下：

①麦冬中总黄酮的提取

取麦冬粉末约500mg，精密称定，加入10ml石油醚超声脱脂15min，4000rpm离心15min，弃去石油醚液，药渣挥去石油醚，加入20ml70％乙醇，称定重量，超声提取1h，冷却后用70％乙醇补足失重，提取液4000rpm离心15min，弃去沉淀，取上清液作为麦冬总黄酮供试液。

②标准溶液的制备

精密称取芦丁对照品约4.99mg，置100ml量瓶中，用70％乙醇稀释至刻度，摇匀，得到浓度约为49.9ug/ml芦丁标准溶液。

③显色试剂的配置

0.1mol/L三氯化铝溶液：精密称取无水AlCl₃1.34g，置100ml量瓶中，加无水乙醇溶解并定容。

1mol/L醋酸钠溶液：精密称取CH₃COONa8.21g，置100ml量瓶中，加蒸馏水溶解并定容。

④标准曲线绘制

精确吸取49.9ug/ml的芦丁标准溶液1.00、2.00、4.00、6.00、8.00、10.00ml分别置于20ml的容量瓶中，各加入0.1mol/LAlCl₃溶液4ml、1mol/L醋酸钠溶液6ml，加70％乙醇稀释至刻度，摇匀，室温放置30min。以相应试剂为空白，于最大吸收波长420nm处测定吸收值A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝596.84A-10.591，R²＝0.9998，可知芦丁在49.9～499ug范围内线性关系良好。

⑤麦冬中总黄酮含量的测定

取麦冬总黄酮供试液10ml，按上法显色并测定吸光度，并计算麦冬中总黄酮百分含量，计算公式如下：

其中P为麦冬中总黄酮的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。

通过分光光度计比色法测定的总黄酮含量分析结果如下表3所示：

表3校正样品集和验证样品集中总黄酮的含量测定结果

采用本发明实施例建立的麦冬总黄酮PLS模型对46个不同份的麦冬药材进行总黄酮含量的测定，并与紫外分光光度实际测定值对比，结果见表4：

表4运用近红外麦冬总黄酮模型预测值与紫外分光光度法实际测得值的比较

实施例3

采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，其包括以下步骤：

(1)麦冬样品的收集与预处理：收集麦冬药材91份，低温冷冻保存48～72h，取出粉碎得粗粉，于60℃干燥24h后继续粉碎成细粉，过80目药筛，置于干燥器中，作为麦冬样品；

(2)原始光谱的采集：取麦冬样品中的61份作为校正样品集，30份作为验证样品集，确保校正样本各成分含量分布具有一定的范围，将适量的药材细粉放入石英样品杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x，以此条件扫描光谱即得校正样品集和验证样品集的原始光谱数据，如图1。

(3)总多糖校正模型的建立：在TQ软件中，采用标准正态变量转换SNV+一阶导数的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4800～7000cm^-1，将由紫外-可见分光光度法测得的麦冬中总多糖的参比值输入校正模型中，建立被测样品中总多糖与吸收光谱之间关系的数学模型。

(4)总多糖PLS模型的验证与优化：将30个验证样品集光谱采用与校正样品相同的波段，进行相同的光谱预处理后，将光谱特征值输入校正模型中，计算验证集样本总多糖的含量，与紫外-可见分光光度法测得的含量数据比较，模型的相关系数R²为0.9491，校正误差均方根(RMSEC)为2.89，预测误差均方根(RMSEP)为5.58，其模型的参比值与预测值之间的相关关系良好，表明本发明建立得到的麦冬总多糖的校正模型可以快速检测麦冬中总多糖的含量。

(5)总多糖PLS模型的运用：取麦冬样品，采用与校正模型相同的样品前处理方法、相同的光谱采集和预处理条件，扫描得到相同波段的近红外光谱图，把特征光谱输入校正模型中，便可计算得到相应总多糖的含量。

上述所述的麦冬中总多糖含量的测定方法如下：

①麦冬中多糖的提取

取麦冬药材粉末约200mg，精密称定，加入10ml石油醚超声脱脂15min，4000rpm离心15min，弃去上清液，沉淀加10ml80％乙醇超声15min，4000rpm离心15min，弃去上清液，沉淀加20ml蒸馏水，称定重量，超声提取40min，放冷，加蒸馏水补足失重，4000rpm离心15min，精密吸取1ml上清液，置25ml容量瓶中，用蒸馏水稀释至刻度，作为麦冬多糖供试液。

②标准溶液的制备

精密称取P₂O₅干燥过夜的无水D-葡萄糖约25.07mg，置50ml容量瓶中，加蒸馏水溶解，并稀释至刻度，得到浓度约为501.4ug/ml葡萄糖对照品母液。精密吸取1.0、2.0、3.0、4.0、6.0、8.0母液至25ml容量瓶中，加蒸馏水稀释至刻度，摇匀，得到一系列浓度梯度的葡萄糖对照品溶液。

③5％苯酚溶液配制

称取苯酚50.0g，加铝片0.1g和碳酸氢钠0.05g，蒸馏，取178℃馏分时的苯酚5g，加水100ml溶解，配制成5％(w/v)苯酚溶液，棕色瓶避光保存。

④标准曲线绘制

精密吸取葡萄糖对照品溶液1ml至具塞锥形瓶中，加入5％苯酚溶液2ml，摇匀后，迅速加入浓硫酸10ml，混匀2min后室温下放置30min，以相应试剂作为空白对照，在波长488nm处测定吸光度A。以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程。C＝162.24A-3.7706，R²＝0.9981，可知D-葡萄糖在20.056～160.448ug/ml范围内线性良好。

⑤麦冬中多糖含量的测定

精密吸取麦冬多糖供试液1ml，按上法比色测定吸光度，并计算麦冬中总多糖百分含量，计算公式如下：

其中P为麦冬中总多糖的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。

通过紫外-可见分光光度计比色法测定的总多糖含量分析结果如下表5所示：

表5校正样品集和验证样品集中总多糖的含量测定结果

采用本发明实施例建立的麦冬总多糖PLS模型对46个不同份的麦冬药材进行总多糖含量的测定，并与紫外分光光度实际测定值对比，结果见表6：

表6运用近红外麦冬总多糖模型预测值与紫外分光光度法实际测得值的比较

以上实验结果表明，本发明提供的采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，可准确测定麦冬样品中总皂苷、总黄酮、总多糖等成分的含量。相对于传统的紫外-可见分光光度法检测麦冬中总皂苷、总黄酮、总多糖的多组分含量，本发明具有快速、准确、无损、环保的特点，可为麦冬等药材的临床用药和工业化生产提供快速鉴别质量优劣的有效方法，具有很好的经济价值和社会价值。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，其特征在于，包括：(1)采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法；(2)采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法；(3)采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法；

所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法，包括以下步骤：

(1)校正模型的建立：

收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQAnalyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总皂苷含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总皂苷含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总皂苷含量数据与校正样品集中麦冬总皂苷含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总皂苷含测的校正模型；

(2)校正模型的验证与优化:

将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总皂苷的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；

(3)待测麦冬样品中总皂苷的含量测定:

将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(2)得到的麦冬总皂苷含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总皂苷的含量值；

步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x的条件下扫描得到；

麦冬总皂苷近红外图谱数据预处理方法为：采用多元散射校正MSC+SG平滑的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是5600～6900cm^-1；

步骤(1)和步骤(2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬的总皂苷含量的方法如下：

①麦冬中总皂苷的提取

取麦冬药材粉末约250mg，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入甲醇30ml，称定重量，超声提取1h，放冷，用甲醇补足失重，离心，精密吸取上清液15ml，回收溶剂至干，残渣加水10ml使溶解，用水饱和的正丁醇萃取3次，每次5ml，合并正丁醇萃取液，蒸干溶剂，残渣用80％体积甲醇溶解，转移至20ml量瓶中，加80％体积甲醇至刻度，摇匀，作为麦冬总皂苷供试液；

②标准溶液的制备

精密称取鲁斯可皂苷元对照品5.0mg，置50ml容量瓶中，用甲醇溶解并稀释至刻度，摇匀，即得浓度为100ug/ml的鲁斯可皂苷元对照品溶液；

③标准曲线绘制

分别精密吸取②所述的鲁斯可皂苷元对照品溶液0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0ml，分别置具塞锥形瓶中，水浴挥去甲醇，加入高氯酸10ml，摇匀，70℃保温15min，冷却至室温，以高氯酸为空白对照，在最大吸收波长397nm处测定吸光度A，以吸光度A对浓度C回归，计算得标准曲线回归方程为：C＝417.59A-12.148，R²＝0.9993，鲁斯可皂苷元在50.4～302.4ug范围内线性良好；

④麦冬中总皂苷含量的测定

取①麦冬总皂苷供试液1ml，按③所述方法比色测定吸光度，并计算麦冬中总皂苷百分含量，计算公式如下：

$P=\frac{(A\×417.59-12.148)\×40\×100}{W\×1000}\%$

其中P为麦冬中总皂苷的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量；

所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，包括以下步骤：

(1-1)校正模型的建立：

收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总黄酮含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总黄酮含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总黄酮含量数据与校正样品集中麦冬总黄酮含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总黄酮含测的校正模型；

(1-2)校正模型的验证与优化:

将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总黄酮的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；

(1-3)待测麦冬样品中总黄酮的含量测定:

将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(1-2)得到的麦冬总黄酮含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总黄酮的含量值；

步骤(1-1)、步骤(1-2)和步骤(1-3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x的条件下扫描得到；

麦冬总黄酮近红外图谱数据预处理方法为：采用多元散射校正MSC+二阶导数+ND平滑的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4600～7500cm^-1；

步骤(1-1)和步骤(1-2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬的总黄酮含量的方法如下：

①麦冬中总黄酮的提取

取麦冬粉末约500mg，精密称定，加入10ml石油醚超声脱脂15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去石油醚液，药渣挥去石油醚，加入20ml体积浓度70％乙醇，称定重量，超声提取1～2h，冷却后用70％体积浓度乙醇补足失重，提取液4000rpm离心15～30min，弃去沉淀，取上清液作为麦冬总黄酮供试液；

②标准溶液的制备

精密称取芦丁对照品约4.99mg，置100ml量瓶中，用70％体积浓度乙醇稀释至刻度，摇匀，得到浓度为49.9ug/ml芦丁标准溶液；

③显色试剂的配置

0.1mol/L三氯化铝溶液：精密称取无水AlCl₃ 1.34g，置100ml量瓶中，加无水乙醇溶解并定容；

1mol/L醋酸钠溶液：精密称取醋酸钠8.21g，置100ml量瓶中，加蒸馏水溶解并定容；

④标准曲线绘制

分别精确吸取49.9ug/ml的芦丁标准溶液1.00、2.00、4.00、6.00、8.00、10.00ml分别置于20ml的容量瓶中，各加入0.1mol/LAlCl₃溶液4ml、1mol/L醋酸钠溶液6ml，加70％乙醇稀释至刻度，摇匀，室温放置30min，以相应试剂为空白，于最大吸收波长420nm处测定吸收值A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝596.84A-10.591，R²＝0.9998，芦丁在49.9～499ug范围内线性良好；

⑤麦冬中总黄酮含量的测定

取①得到的麦冬总黄酮供试液10ml，按上述④所述的方法显色并测定吸光度，并计算麦冬中总黄酮百分含量，计算公式如下：

$P=\frac{(A\×596.84-10.591)\×2\×100}{W\×1000}\%$

其中P为麦冬中总黄酮的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量；

所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(2-1)校正模型的建立：

收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQAnalyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总多糖含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总多糖含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总多糖含量数据与校正样品集中麦冬总多糖含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总多糖含测的校正模型；

(2-2)校正模型的验证与优化:

将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总多糖的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；

(2-3)待测麦冬样品中总多糖的含量测定:

将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(2-2)得到的麦冬总多糖含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总多糖的含量值；

步骤(2-1)、步骤(2-2)和步骤(2-3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm^-1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm^-1，增益2x的条件下扫描得到；

麦冬总多糖近红外图谱数据预处理方法为：采用标准正态变量转换SNV+一阶导数的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4800～7000cm^-1；

步骤(2-1)和步骤(2-2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬的总多糖含量的方法如下：

①麦冬中多糖的提取

取麦冬药材粉末约200mg，精密称定，加入10～30ml石油醚超声脱脂15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去上清液，沉淀加10ml 80％乙醇超声15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去上清液，沉淀加20ml蒸馏水，称定重量，超声提取40～60min，放冷，加蒸馏水补足失重，4000～6000rpm离心15～30min，精密吸取1ml上清液，置25ml容量瓶中，用蒸馏水稀释至刻度，作为麦冬多糖供试液；

②标准溶液的制备

精密称取P₂O₅干燥过夜的无水D-葡萄糖约25.07mg，置50ml容量瓶中，加蒸馏水溶解，并稀释至刻度，得到浓度为501.4ug/ml葡萄糖对照品母液；

然后分别精密吸取1.0、2.0、3.0、4.0、6.0、8.0葡萄糖对照品母液至25ml容量瓶中，加蒸馏水稀释至刻度，摇匀，得到一系列浓度梯度的葡萄糖对照品溶液；

③5％苯酚溶液配制

称取苯酚50.0g，加铝片0.1g和碳酸氢钠0.05g，蒸馏，取178℃馏分时的苯酚5g，加水100ml溶解，配制成质量浓度为5％苯酚溶液，棕色瓶避光保存；

④标准曲线绘制

分别精密吸取不同浓度的葡萄糖对照品溶液1ml至具塞锥形瓶中，分别加入5％苯酚溶液2ml，摇匀后，分别迅速加入浓硫酸10ml，混匀2min后室温下放置30min，以相应试剂作为空白对照，在波长488nm处分别测定吸光度A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝162.24A-3.7706，R²＝0.9981，D-葡萄糖在20.056～160.448ug/ml范围内线性良好；

⑤麦冬中多糖含量的测定

精密吸取①得到的麦冬多糖供试液1ml，按上述④方法比色测定吸光度，并计算麦冬中总多糖百分含量，计算公式如下：

$P=\frac{(A\×162.24-3.7706)\×25\×20\×100}{W\×1000}\%$

其中P为麦冬中总多糖的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。

2.根据权利要求1所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，其特征在于，步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所述的麦冬处理方法为：取麦冬低温冷冻保存48～72h后粉碎得粗粉，于50～60℃干燥24～48h后继续粉碎成细粉，过80目药筛。

3.根据权利要求1所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，其特征在于，步骤(1-1)、步骤(1-2)和步骤(1-3)所述的麦冬处理方法为：取麦冬低温冷冻保存48～72h后粉碎得粗粉，于50～60℃干燥24～48h后继续粉碎成细粉，过80目药筛。

4.根据权利要求1所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，其特征在于，步骤(2-1)、步骤(2-2)和步骤(2-3)所述的麦冬处理方法为：取麦冬低温冷冻保存48～72h后粉碎得粗粉，于50～60℃干燥24～48h后继续粉碎成细粉，过80目药筛。