CN104568822A - 一种连翘药材多指标同时快速检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种连翘药材多指标同时快速检测方法，包括采集连翘药材，用高效液相色谱法测定连翘中芦丁、连翘酯苷A和连翘苷的含量，采集连翘药材粉末的近红外光谱数据并预处理，建立连翘药材中水分、浸出物、芦丁、连翘酯苷A及连翘苷含量的快速检测模型，所建模型用于同时快速测定连翘药材各质控指标的含量，建立实时放行的定量标准。本发明可用于快速测定连翘药材中水分、浸出物、芦丁、连翘酯苷A及连翘苷的含量，与传统方法相比，所建的分析方法和实时放行的定量标准能更快速判断出药材质量是否合格，确定药材是否能进入后续生产工艺环节，满足了实际生产中快速、高效的现场要求，具有生产药材筛选和质量全面评价的应用前景。

Description

一种连翘药材多指标同时快速检测方法

技术领域

本发明属于近红外过程分析检测领域，具体涉及一种连翘药材多指标同时快速检测方法。

背景技术

连翘为Forsythia suspensa (Thunb.) Vahl，落叶灌木，俗称一串金，是木犀科连翘属植物。主要含苯乙醇苷类、木脂体及其苷类、五环三萜娄、挥发油类等化合物。具有抗菌、抗炎、解热、镇吐、利尿强心、抗肝损、镇痛、抑制磷酸二酯酶、抗病毒、降血压、抑制弹性蛋白酶活力、抗内毒素等作用。除果实入药，具清热解毒、消结排脓之效外，其叶也对治疗高血压、痢疾、咽喉痛等有较好效果。连翘是目前中药制剂生产中常用的原料药材，具有很高的保健和药用价值，但是其来源广泛，品种繁多，同一品种药材因其生长条件、采收季节、加工方式及贮藏条件的不同而在质量上存在差异，从而使中药制剂成品存在一定的质量差异。故有必要在药材进入中药制剂生产前对其质量进行检测和评价。

近红外（NIR）光谱分析技术是一种间接分析技术，是目前发展最快和最具有前景的过程分析技术之一，具有样品处理简单、无损、分析快速、无试剂消耗、绿色环保等特点，已经陆续用于药效成分的含量测定、制药过程的在线检测和监控、天然药物鉴别、中药材的产地鉴别等。将近红外光谱技术应用于连翘药材的质量检测，可实现入库和投料前药材质量的现场快速检测，从连翘药材制剂生产的源头上控制其质量，保证最终产品的质量安全性、稳定性、均一性和有效性。

目前，针对于连翘药材多指标质控含量快速检测的相关文献报道较少，尤其是对于其中芦丁、连翘酯苷A和连翘苷成分含量的同时快速检测方法研究甚少。本方法在连翘原药材质量快速分析领域具有重要前景和意义。

发明内容

本发明目的在于提供一种连翘药材多指标同时快速检测方法，采用该方法能方便快速地同时测定连翘中水分含量、浸出物含量、芦丁含量、连翘酯苷A含量及连翘苷含量，实现对连翘药材整体质量的快速无损评价。

同时本发明还为连翘药材有效成分的实时放行检测在中药质量控制领域的推广和应用提供一种新的思路和参考。

本发明的目的是通过以下技术方案实现：

（1）采集不同产地和批次的连翘药材

采集不同产地的连翘样本，药材经粉碎后，过80目筛，得到粒度较均一的连翘药材粉末。

（2）连翘药材质控指标的测定

以水分含量、浸出物含量、芦丁含量、连翘酯苷A含量及连翘苷含量作为连翘药材的关键质控指标；水分含量采用甲苯法测定，浸出物含量采用热浸法（醇溶性浸出）测定，芦丁、连翘酯苷A和连翘苷含量采用高效液相色谱法同时测定。

（3）连翘药材近红外光谱数据采集

称取连翘药材粉末2 g，置于称量瓶中，保持粉末表面平整，采用漫反射法采集近红外光谱，以空气为参比，扫描次数为32，分辨率为8 cm^-1，扫描光谱范围为4000~12000 cm^-1。

（4）近红外原始光谱的预处理

对步骤（3）采集的近红外原始光谱进行预处理，以提取有效信息，减少噪音影响，采用一阶导数（1^st）、二阶导数（2^nd）、多元散射校正（MSC）、Norris平滑、减去一条直线、消除常数偏移量、矢量归一化（SNV）中1种或2种方法的结合对剔除了异常光谱值的光谱样本进行预处理，具体如下：

（a）连翘水分含量模型采用一阶导数（1^st）+矢量归一化（SNV）光谱预处理；

（b）连翘浸出物含量、芦丁含量和连翘酯苷A含量模型均采用一阶导数（1^st）+多元散射校正（MSC）光谱预处理；

（c）连翘苷含量模型采用一阶导数（1^st）光谱预处理。

（5）选择连翘药材各质控指标的建模波段，建立近红外定量校正模型

　　将连翘样品的近红外光谱经过光谱预处理后，其建模波段选择为：水分模型建模波段为4597.6-5453.8 cm^-1和7498.0-9403.8 cm^-1；浸出物模型建模波段为4597.6-5453.8 cm^-1和6097.9-7501.9 cm^-1；芦丁模型建模波段为4246.6-4601.8 cm^-1和5450.0-6101.8 cm^-1，连翘酯苷A模型建模波段为5450.0-9403.4 cm^-1；连翘苷模型建模波段为4246.6-6101.8 cm^-1，使用化学计量学计算方法将所得的近红外光谱信息与参比方法所测标准值进行关联，采用偏最小二乘（PLS）法建立近红外光谱与质控指标之间的定量校正模型；

所建立的校正模型采用相关系数（R）、相对分析误差（RPD）、交叉验证均方根（RMSECV）、主成分数（Factor）等几个参数考察模型性能，同时采用验证集均方根（RMSEP）和预测相对偏差（RSEP）来评价模型对未知样品的预测能力，当R值接近于1，当RPD值大于2.5且越大评价模型性能越好，预测准确度高，当RMSEP越小，RSEP值小于10%时评价模型具有较好的预测能力，能够满足连翘实时放行检测的要求。

（6）校正模型的验证

用步骤（3）中所选的验证集样品对步骤（5）所述的定量校正模型进行验证，采用同校正集样品光谱相同的预处理方法后，导入到已建的定量校正模型中，快速测定连翘水分、浸出物、芦丁、连翘酯苷A及连翘苷的含量，并验证模型的性能。

（7）建立连翘药材质量实时放行的定量标准

使用上述所建立的5个近红外定量模型来测定未知连翘药材中各质控指标的含量，当预测未知连翘药材的水分含量≤10.0%，青翘浸出物含量≥30.0%，老翘浸出物含量≥16.0%，连翘果实中连翘酯苷A含量≥0.25%，连翘苷含量≥0.15%时，判断连翘药材的质控指标含量符合质量要求，可放行进入原药材质量判别的下个环节。

本发明的另一个目的是提供所述的方法在山茱萸药材多指标快速检测中的应用。

本发明将近红外分析技术引入到连翘药材检测中，实现对各质控指标（水分、浸出物、芦丁、连翘酯苷A、连翘苷）的同时快速测定，在中药生产中从源头上控制了原材料的质量，大大缩短检测时间，节约生产成本，提高生产效率和经济效益，保证连翘药材制剂成品质量的安全性、有效性和均一性。

附图说明

附图1是连翘药材粉末近红外原始吸收光谱图。

附图2是连翘药材粉末水分含量实测值与近红外预测值的相关图。

附图3是连翘药材粉末水分含量实测值与近红外预测值的比较图。

附图4是连翘药材粉末浸出物含量实测值与近红外预测值的相关图。

附图5是连翘药材粉末浸出物含量实测值与近红外预测值的比较图。

附图6是连翘药材有效成分对照品色谱图（1为芦丁、2为连翘酯苷A、3为连翘苷）。

附图7是连翘药材有效成分样品色谱图（1为芦丁、2为连翘酯苷A、3为连翘苷）。

附图8是连翘药材粉末芦丁含量实测值与近红外预测值的相关图。

附图9是连翘药材粉末连翘酯苷A含量实测值与近红外预测值的相关图。

附图10是连翘药材粉末连翘苷含量实测值与近红外预测值的相关图。

附图11是连翘药材粉末芦丁含量实测值与近红外预测值的比较图。

附图12是连翘药材粉末连翘酯苷A含量实测值与近红外预测值的比较图。

附图13是连翘药材粉末连翘苷含量实测值与近红外预测值的比较图。

具体实施方式

    本发明结合附图和实施例作进一步的说明。

实施例1：连翘药材水分快速检测方法

（1）连翘药材近红外光谱数据采集

　　不同产地的60批连翘药材粉碎后，过80目筛，得到粒度较均匀的连翘药材粉末，将所得的连翘药材粉末精密称取2 g，置扁形瓶中，保持粉末表面平整，利用漫反射法采集近红外光谱。光谱采集条件：以空气为参比，扫描范围为4000-12000 cm^-1，扫描次数为32次，分辨率为8 cm^-1。每批样品扫描重复3次，取平均光谱。60批连翘药材粉末近红外原始吸收光谱图见附图1。

（2）连翘药材水分测定方法

连翘果实药材中含有大量挥发油成分，因此选用减压干燥法测定连翘药材中水分含量。

取直径12 cm左右的培养皿，加入新鲜五氧化二磷干燥剂适量，使铺成0.5～1 cm的厚度，放入直径30 cm的减压干燥器中。取不同批次连翘药材粉末，混合均匀，约1 g，置已在供试品同样条件下干燥并称重的称瓶中，精密称定药材质量（X₁），记录已干燥至恒重的扁形瓶重（X₀），打开瓶盖，放入上述减压干燥器中，减压至2.67kPa（20 mmHg）以下持续半小时，室温放置24小时。在减压干燥器出口连接新鲜无水氯化钙干燥管，打开活塞，待内外压一致，关闭活塞，打开干燥器，盖上瓶盖，取出称瓶迅速精密称定重量（X₂），计算供试品中含有水分的百分数。

水分含量（%）= （X₀+ X₁－X₂ ）/X₁ ×100

（3）光谱波段选择及预处理优化

模型建立过程中，建模波段的选择具有一定的相关性，根据H₂O在NIR光谱吸收中的特征波段，以内部交叉验证系数R和交叉验证误差均方根RMSECV等评价指标对多个波段（4597.6-5453.8，7498.0-9403.8，6097.9-7501.9）进行比较，选择最佳波段，结果见表1。

由于环境的影响，近红外光谱测定中存在不稳定性，需要进行光谱数据的预处理，以提高模型性能和预测准确性。常用的预处理光谱方法有一阶导数（1^st）、二阶导数（2^nd）、多元散射校正（MSC）、矢量归一化（SNV）、最小最大归一化、减去一条直线及Savitsky-Golay滤波平滑（S-G）等。本实验通过OPUS软件进行建模，定量校正模型主要采用相关系数（R）、相对分析误差（RPD）、交叉验证均方根（RMSECV）和主成分数（Factor）等参数考察模型性能，同时采用预测相对偏差（RSEP）来评价模型对未知样品的预测能力，当R值接近于1，当RPD值大于2.5且越大评价模型性能越好，预测准确度高，当RSEP值小于10%时评价模型具有较好的预测能力，能够满足连翘快速检测的要求。将不同预处理方法预处理后的水分偏最小二乘模型性能进行比较，参数结果见表2。

（4）建立连翘药材水分的近红外定量分析模型

　　60个连翘药材样品在剔除异常样本后，最终随机选择47个样本作为水分模型的校正集，11个样本作为模型的验证集用于预测。最终确定水分含量最优建模条件为采用一阶导数（1^st）+矢量归一化（SNV）进行预处理，建模波段为4597.6-5453.8 cm^-1和7498.0-9403.8 cm^-1，水分含量近红外模型建模参数结果见表3，从表3可以看出，近红外模型的线性良好，相关系数均在0.90以上，RPD值较大，RMSECV值均在1.00以下，且与各自模型的RMSEC值接近，说明所建立的近红外定量校正模型效果较优，适用性较好。水分含量的实测值和预测值之间的相关图见附图2，校正集样品均匀地分布在回归线的两侧，说明建模效果良好。

（5）水分定量校正模型的验证

将水分定量校正模型分别用于预测对应模型随机挑选的11个验证集样品中水分的含量。水分含量的实测值和近红外模型预测值的比较见附图3，含量实测值与近红外预测值十分接近。表4为水分含量模型预测参数结果汇总，可看出水分含量模型预测相关系数均在0.85以上，RMSEP控制在合理范围内，说明模型稳定性和适用性良好，RSEP控制在10%以内，符合实际中药材生产精度的要求，并能达到一定的水分预测精度。近红外光谱技术可用于快速测定连翘药材中水分含量。

实施例2：连翘药材浸出物快速检测方法

（1）连翘药材近红外光谱数据采集

　　不同产地的60批连翘药材粉碎后，过80目筛，得到粒度较均匀的连翘药材粉末，将所得的连翘药材粉末精密称取2 g，置扁形瓶中，保持粉末表面平整，利用漫反射法采集近红外光谱。光谱采集条件：以空气为参比，扫描范围为4000-12000 cm^-1，扫描次数为32次，分辨率为8 cm^-1。60批连翘药材粉末近红外原始吸收光谱图见附图1。

（2）连翘药材浸出物含量测定：

取样品1 g，精密称定（X₁），置50 mL的锥形瓶中，精密加65%乙醇溶剂25 mL，密塞，常温超声震荡1 h，混匀后，置于15 mL离心管中离心30 min，转速为3800 r/min，精密量取上清液10 mL，置已干燥至恒重的扁形瓶中（X₀），在水浴上蒸干后，于105℃干燥3小时，置干燥器中冷却30 min，迅速精密称定重量（X₂）。以干燥品计算供试品中浸出物的含量（%）。

浸出物的含量（%）=（X₂－X₀）×2.5 / X₁×100。

（3）建立连翘药材浸出物的近红外定量分析模型

运用偏最小二乘（PLS）法建立连翘样品中浸出物近红外定量分析模型。模型建立前对校正集光谱进行异常点判别，以提高模型精度，同时原始光谱在平滑、微分等适宜的光谱预处理方法下来消除仪器背景或漂移对信号的影响，选择合适的波段提取有效信息，减少计算量，缩短建模时间。选择合适的建模波段及预处理方法，以提高模型性能和预测准确性。本实验通过OPUS软件进行建模，定量校正模型R、RPD、PMSECV、Factor等参数考察模型性能，同时采用RSEP来评价模型对未知样品的预测能力，当R值接近于1，当RPD值大于2.5且越大评价模型性能越好，预测准确度高，当RSEP值小于10%时评价模型具有较好的预测能力，能够满足连翘快速检测的要求。最终将不同波段范围及不同预处理方法预处理后的浸出物PLS模型性能进行比较，结果见表5。

60个连翘药材样品在剔除异常样本后，随机选择49个样本作为浸出物模型的校正集，9个样本作为模型验证集用于预测。最终确定连翘药材浸出物定量模型的最优建模条件为采用一阶导数（1^st）和多元散射校正（MSC）进行预处理，建模波段为4597.6-5453.8 cm^-1和6097.9-7501.9 cm^-1。浸出物近红外定量模型的线性良好，相关系数均在0.95以上，RPD值均在2.5以上，RMSECV值较小，且与RMSEC值接近，说明优选得到的浸出物近红外定量校正模型效果较优，适用性较好。浸出物含量的实测值和预测值之间的相关图见附图4，校正集样品均匀地分布在回归线的两侧。

（4）定量校正模型的验证

将浸出物定量校正模型分别用于预测对应模型随机挑选的9个验证集样品中浸出物的含量。浸出物含量的实测值和近红外预测值的比较见附图5，可以看出浸出物含量实测值与近红外预测值十分接近。表6为浸出物含量近红外模型预测结果的参数汇总，模型预测相关系数在0.85以上，RMSEP均控制在合理范围内，说明模型稳定性和适用性良好，且浸出物定量模型RSEP远远小于10%，完全符合实际中药材生产精度的要求，说明定量校正模型可以用于连翘药材中对浸出物含量的快速检测，且预测准确度较高。

 。

实施例3：连翘药材有效成分含量快速检测方法

（1）连翘药材近红外光谱数据采集

　　不同产地的60批连翘药材粉碎后，过80目筛，得到粒度较均匀的连翘药材粉末，将所得的连翘药材粉末精密称取2 g，置扁形瓶中，保持粉末表面平整，利用漫反射法采集近红外光谱。光谱采集条件：以空气为参比，扫描范围为4000-12000 cm^-1，扫描次数为32次，分辨率为8 cm^-1。60批连翘药材粉末近红外原始吸收光谱图见附图1。

（2）连翘药材芦丁、连翘酯苷A、连翘苷含量同时测定

连翘中有效成分芦丁、连翘酯苷A、连翘苷含量采用高效液相色谱法同时测定：a. 预处理方法为：取连翘药材粉末约1 g，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加50 mL甲醇，称定质量，超声处理45 min，放冷，再称定质量，用甲醇补足减失的质量，摇匀，滤过，取续滤液，用0.45 μm微孔滤膜过滤，即得；b. 液相色谱条件：色谱柱Agilent Eclipse XDB-C18（4.6×250 mm，5 um），流动相乙腈（A）- 0.2%冰醋酸溶液（B），梯度洗脱（0-14 min，14% A；14-20 min，18% A；20-40 min，40% A），流速为1 mL/min，柱温40℃，进样量为10μL，芦丁检测波长365 nm，连翘酯苷A检测波长329 nm，连翘苷检测波长277 nm。理论塔板数按连翘酯苷A算应不低于5000。

（3）连翘药材芦丁、连翘酯苷A、连翘苷高效液相色谱方法学考察

　　方法专属性与系统适应性：连翘对照品溶液和样品的供试品溶液色谱图，见图6和图7。色图谱表明，该色谱条件对样品中3种有效成分的出峰定位准确，其中待检测成分芦丁峰、连翘酯苷A峰及连翘苷峰与其他杂质物质峰的分离情况良好。系统适用性结果：色谱峰对称因子大于0.95，分离度大于1.5，理论塔板数按连翘酯苷A峰计算大于5000，按连翘苷峰计算大于3000，表明系统适用性满足检测条件。

标准曲线的制备：芦丁、连翘酯苷Ａ、连翘苷3种有效物质的线性回归方程和线性范围见表7。结果显芦丁、连翘酯苷A和连翘苷分别在0.148～1.335、2.370～23.70、0.161～1.929范围内，线性关系良好，相关系数分别为0.9991、0.9992、0.9999。

精密度试验：试验结果见表8，芦丁、连翘酯苷A、连翘苷峰面积的RSD分别为0.64%、0.97%、1.15%，均远远小于2%。结果显示该方法精密度良好，符合定量要求。

重复性试验：结果见表9，三种有效成分的含量RSD分别为1.54%、1.76%、1.78%，均小于2%。结果表明该方法的重复性良好，符合要求。

稳定性试验：3种有效成分稳定性实验结果见表10，结果显示在12 h内芦丁含量、连翘酯苷A含量、连翘苷含量的RSD分别为2.88%、2.81%、2.80%，表明供试品溶液中3种有效成分均能在12小时内保持相对稳定性。

回收率试验：采用加样回收试验，精密称取以已知含量的样品6份，精密称定，每份分别精密加入甲醇对照品溶液（连翘酯苷A：1.968 mg/mL；连翘苷：0.2124 mg/mL、芦丁：0.1802 mg/mL），每份均按同上要求制备供试品溶液，按本方法色谱条件下分别进样测定，并计算供试品中３种成分的含量，按照下式计算各个化合物的加样回收率：

          回收率=（测定值-原有值）/加样值×100%

结果表明，六组样品连翘酯苷A、连翘苷以及芦丁成分含量的平均回收率分别为97.27%、106.12%、99.19%。中药回收率一般在95%-105%，但会因提取过程的复杂程度及有效成分的含量大小而允许放宽到90%-110%。

（4）建立连翘药材有效成分的近红外定量分析模型

运用偏最小二乘（PLS）法建立连翘样品中3个指标的近红外定量分析模型。模型建立前对校正集光谱进行异常点判别，以提高模型精度，同时原始光谱在平滑、微分等适宜的光谱预处理方法下来消除仪器背景或漂移对信号的影响，选择合适的波段提取有效信息，减少计算量，缩短建模时间。选择合适的建模波段，以交互验证误差均方根（RMSECV）为指标，运用留一交互验证法确定最佳PLS主因子数。

　　60个连翘药材样品在剔除异常样本后，随机选择49个样本作为３个模型的校正集，9个样本作为模型的验证集用于预测。定量校正模型主要采用相关系数（R）、相对分析误差（RPD）、交叉验证均方根（RMSECV）和主成分数（Factor）等参数考察模型性能，同时采用预测相对偏差（RSEP）来评价模型对未知样品的预测能力，当R值接近于1，当RPD值大于2.5且越大评价模型性能越好，预测准确度高，当RSEP值小于10%时评价模型具有较好的预测能力，能够满足连翘快速检测的要求。

最终确定各质控指标的最优建模条件：芦丁含量模型采用一阶导数（1^st）和多元散射校正（MSC）进行预处理，建模波段为4246.6-4601.8 cm^-1和5450.0-6101.8 cm^-1；连翘酯苷A含量模型采用一阶导数（1^st）和多元散射校正（MSC）进行预处理，建模波段为5450.0-9403.4 cm^-1；连翘苷模型采用一阶导数（1^st）进行预处理，建模波段为4246.6-6101.8 cm^-1。

表11为3个指标的近红外模型建模结果参数比较，从表11可以看出，3个指标的近红外模型线性良好，相关系数均在0.90以上，除芦丁含量模型外RPD值均在2.5以上。RMSECV值均在1.00以下，且与各自模型的RMSEC值接近，说明所建立的近红外定量校正模型效果较优，适用性较好。芦丁含量的实测值和预测值之间的相关图见附图8，连翘酯苷A含量的实测值和预测值之间的相关图见附图9，连翘苷含量的实测值和预测值之间的相关图见附图10，建立的３个定量校正模型效果相关性相对良好。

（5）定量校正模型的验证

将3个定量校正模型分别用于预测对应模型随机挑选的9个验证集样品中芦丁、连翘酯苷A及连翘苷的含量。芦丁含量实测值和近红外预测值比较见附图11，连翘酯苷A含量实测值和近红外预测值比较见附图12，连翘苷含量实测值和近红外预测值比较见附图13，可以看出3个指标的含量实测值与近红外预测值十分接近。

表12为3个不同指标的近红外模型预测结果的参数汇总，从表12可看出3个指标含量模型预测相关系数均在0.85以上，RMSEP均控制在合理范围内，说明模型稳定性和适用性良好。除芦丁含量模型外，其余指标定量模型RSEP均可控制在10%以内，符合实际中药材生产精度的要求，说明定量校正模型可以用于连翘药材中对其多指标含量进行同时预测，并能达到一定的预测准确精度。

（5）综合使用实施例1、2、3中方法同时快速测定连翘药材中多指标成分含量，当测得的未知连翘药材中水分含量≤10.0%，青翘浸出物含量≥30.0%，老翘浸出物含量≥16.0%，连翘果实中连翘酯苷A含量≥0.25%，连翘苷含量≥0.15%时，则可以判断该连翘药材为合格样品，符合原药材质量要求，可以投入提取等后续生产环节。

本发明提出一种连翘药材多指标快递检测方法。结果表明，使用近红外光谱分析技术可以同时对连翘水分、浸出物、芦丁、连翘酯苷A及连翘苷含量进行快速无损分析。本方法省时、无损，绿色环保，提高生产效率和经济效益，从连翘制剂的生产源头控制其质量水平，保证制剂成品的安全可靠，为连翘原药材的质量控制提供了新的方法。

Claims (3)

1. 一种连翘药材多指标同时快速检测方法，其特征在于，通过以下步骤实现：

（1）采集连翘药材：采集不同产地的连翘药材，药材经粉碎后，过80目筛，得到粒度较均一的连翘药材粉末；

（2）测定各质控指标含量：取水分含量、浸出物含量、芦丁含量、连翘酯苷A含量和连翘苷含量为连翘药材的关键质控指标；水分含量采用甲苯法测定，浸出物含量采用热浸法测定，芦丁含量、连翘酯苷A含量和连翘苷含量采用高效液相色谱法同时测定；

（3）采集近红外光谱数据：取连翘药材粉末，置于称量瓶中，保持粉末表面平整，采用漫反射法采集近红外光谱，以空气为参比，扫描次数为32，分辨率为8 cm^-1，扫描光谱范围为4000~12000 cm^-1；

（4）近红外原始光谱的预处理：对步骤（3）采集的近红外原始光谱进行预处理，以筛选有效信息，减小无关噪音的影响，具体如下：

（a）连翘水分含量模型采用一阶导数（1^st）+矢量归一化（SNV）光谱预处理；

（b）连翘浸出物含量、芦丁含量和连翘酯苷A含量模型均采用一阶导数（1^st）+多元散射校正（MSC）光谱预处理；

（c）连翘苷含量模型采用一阶导数（1^st）光谱预处理；

（5）选择连翘药材各质控指标建模波段，建立近红外定量校正模型：

　　连翘样品的近红外光谱经过光谱预处理后，选择其相应建模波段为：水分模型建模波段为4597.6-5453.8 cm^-1和7498.0-9403.8 cm^-1；浸出物模型建模波段为4597.6-5453.8 cm^-1和6097.9-7501.9 cm^-1；芦丁模型建模波段为4246.6-4601.8 cm^-1和5450.0-6101.8 cm^-1，连翘酯苷A模型建模波段为5450.0-9403.4 cm^-1；连翘苷模型建模波段为4246.6-6101.8 cm^-1，采用偏最小二乘（PLS）法建立近红外光谱与上述各质控指标之间的定量校正模型；

（6）定量模型进行验证，建立实时放行定量标准：

用步骤（3）中所选的验证集样品光谱对步骤（5）所述建立的定量模型进行验证，采用同校正集样品光谱相同的预处理方法后，导入到已建校正模型，快速测定连翘水分、浸出物、芦丁、连翘酯苷A及连翘苷的含量，并验证模型的性能；当预测未知连翘药材的水分含量≤10.0%，青翘浸出物含量≥30.0%，老翘浸出物含量≥16.0%，连翘果实中连翘酯苷A含量≥0.25%，连翘苷含量≥0.15%时，判断连翘药材的质控指标含量符合质量要求。

2.根据权利要求1所述的一种连翘药材多指标同时快速检测方法，其特征在于：步骤（2）所述的同时测定连翘中芦丁、连翘酯苷A和连翘苷的预处理方法为：取连翘药材粉末1 g，置具塞锥形瓶中，加50 mL甲醇，称定质量，超声处理45 min，放冷，再称定质量，用甲醇补足减失的质量，摇匀，滤过，取续滤液，用0.45μm微孔滤膜过滤，即得。

3.根据权利要求1所述的一种连翘药材多指标同时快速检测方法在检测连翘药材多指标中的应用。