CN109342357A - 贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法及贞芪扶正制剂的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及红外检测领域，特别涉及贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法及贞芪扶正制剂近的检测方法。本发明建立贞芪扶正颗粒成品中红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、特女贞苷、黄芪甲苷、水分指标NIR模型，无需繁琐的样品处理，可快速预测贞芪扶正颗粒各指标含量，预测结果较为准确，且能够满足生产中贞芪扶正颗粒样品检测需求。本发明建立的方法，不仅缩短了贞芪扶正颗粒的检测周期、减少了耗材使用、降低了检测成本，而且能够实现现场分析。后续将进一步增加样本数量，扩大样本的覆盖范围，可以建立更加稳定的模型，为贞芪扶正颗粒质量控制提供快速、高效的检测方法。
Description
技术领域
本发明涉及红外检测领域，特别涉及贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法及贞芪扶正制剂的检测方法。
背景技术
贞芪扶正由女贞子及黄芪两味药材组成，收载于《中药成方制剂》(第20册)，具有提高人体免疫力，保护骨髓及肾上腺皮质的功能。大量的药学研究和临床应用已经证明其可作为癌症辅助放化疗的“明星”药物。
近红外(NIR)光谱技术作为一种快速无损的绿色分析技术，具有快速分析、样品处理简单、无需消耗试剂等特点。近年来，近红外光谱技术作为一种间接分析技术，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贞芪扶正颗粒的质量快速检测，从而保证产品质量的安全性、稳定性和有效性，达到快速、高效质量控制的目的。
目前，主要是采用高效液相色谱法增加对某种单一成分含量测定的方法来提高贞芪扶正颗粒的质量标准。但传统高效液相色谱法检测耗时耗力、样品处理复杂、成本高。
因此，提供一种基于主成分分析的贞芪扶正制剂多指标快速检测方法具有重要的现实意义。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法及贞芪扶正制剂的检测方法。该检测方法快速分析、样品处理简单、无需消耗试剂、绿色环保。
为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：
本发明提供了一种贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法，取贞芪扶正制剂粉碎后过筛，以红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷和水分作为关键质控指标，分别经高效液相色谱检测和近红外光谱检测，获得相应的参比方法的检测结果和近红外光谱结果，经偏最小二乘法获得贞芪扶正制剂近红外定量校正模型。
在本发明的一些具体实施方案中，红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量采用高效液相色谱法测定，所述高效液相色谱的条件为：
色谱柱：C18色谱柱；流动相：甲醇(A)-水(B)，梯度洗脱；检测器为SPD，毛蕊异黄酮葡萄糖苷检测波长为210～300nm，特女贞苷的检测波长210～300nm，红景天苷的检测波长230～350nm；流速为0.5～1.5mL·min-1，进样量为2～15μl，柱温20～40℃，所述梯度洗脱按照如下进行：
在本发明的另一些具体实施方案中，黄芪甲苷含量采用高效液相色谱法测定，所述高效液相色谱的条件为：流动相为甲醇和水(80：20)，检测器为ELSD，漂移管的温度为55～85℃，载气流速：0.5～2.5L.min-1，增益值为6～10。
在本发明的一些具体实施方案中，所述高效液相色谱检测中对照品溶液的制备方法为：分别取特女贞苷、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷对照品，加甲醇分别制成浓度为0.2mg/ml、0.1mg/ml、0.05mg/ml的混合对照品溶液，过滤，即得；取黄芪甲苷对照品，加甲醇制成浓度为0.1mg/ml的对照品溶液，过滤，即得。
在本发明的一些具体实施方案中，所述高效液相色谱检测中供试品溶液的制备方法为：取贞芪扶正制剂粉碎，加入50～100％甲醇，超声处理，过滤，收集滤液，即得。
在本发明的一些具体实施方案中，所述超声处理为于200W，40kHz超声处理20～60min。
在本发明的一些具体实施方案中，所述近红外光谱检测包括光谱采集、光谱预处理的步骤；
所述光谱采集为：取贞芪扶正制剂粉碎，在25℃±5℃条件下，采用漫反射内置光源采集近红外光谱，以空气为参比背景，扫描次数为200～400，光谱范围1100～2300nm，波长增量1～2nm。
在本发明的一些具体实施方案中，所述光谱预处理为：采用一阶导数9点平滑法(Savitzky-Golay)对原始光谱进行预处理，消除颜色差别等因素引起的光谱基线偏移和漂移。
在本发明的一些具体实施方案中，所述获得贞芪扶正制剂近红外定量校正模型具体为：采用偏最小二乘法、交叉-验证法，用Unscrambler定量分析软件，将预处理后的光谱数据与样品HPLC含量数据关联，建立各指标的校正模型。
在本发明的一些具体实施方案中，采用光谱影响值Leverage和化学值误差Residual进行统计量检验，剔除NIR光谱与各指标测定结果的异常值，并根据模型主要参数：内外部验证决定系数(R2)、校正均方根偏差(RMSEC)、预测均方根偏差(RMSEP)获得各指标的近红外定量校正模型。
在本发明的一些具体实施方案中，红景天苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9854X+0.0437，外部验证直线方程为Y＝0.8135X+0.5508，其中X为化验值，Y为预测值，内部验证决定系数R2＝0.9927，外部验证决定系数R2＝0.9079，RMSEC＝0.0643，RMSEP＝0.2237；
毛蕊异黄酮葡萄糖苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9536X+0.0290，外部验证直线方程为Y＝0.8766X+0.0776，内部验证决定系数R2＝0.9765，外部验证决定系数R2＝0.9268，RMSEC＝0.0421，RMSEP＝0.0734；
特女贞苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9886X+0.1775，外部验证直线方程为Y＝0.8629X+2.1798，内部验证决定系数R2＝0.9943，外部验证决定系数R2＝0.9237，RMSEC＝0.4166，RMSEP＝1.4944；
黄芪甲苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9784X+0.0417，外部验证直线方程为Y＝0.8499X+0.2856，内部验证决定系数R2＝0.9891，外部验证决定系数R2＝0.9165，RMSEC＝0.0544，RMSEP＝0.1480；
水分的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9944X+0.0048，外部验证直线方程为Y＝0.7926X+0.1794，内部验证决定系数R2＝0.9972，外部验证决定系数R2＝0.9233，RMSEC＝0.0065，RMSEP＝0.0339。
在上述技术方案的基础上，本发明还提供了一种贞芪扶正制剂的检测方法，按照所述的构建方法获得贞芪扶正制剂近红外定量校正模型，将贞芪扶正制剂待测样品的近红外光谱数据导入所述贞芪扶正制剂近红外定量校正模型，获得所述待测样品中景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷和水分的含量。
本发明利用AOTF-NIR技术，建立贞芪扶正颗粒成品中红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、特女贞苷、黄芪甲苷和水分指标NIR模型，无需繁琐的样品处理，可快速预测贞芪扶正颗粒各指标含量，预测结果较为准确，且能够满足生产中贞芪扶正颗粒样品检测需求。本研究建立的方法，不仅缩短了测贞芪扶正颗粒的检测周期、减少了耗材使用、降低了检测成本，而且能够实现现场分析。后续将进一步增加样本数量，扩大样本的覆盖范围，可以建立更加稳定的模型，为贞芪扶正颗粒质量控制提供快速、高效的检测方法。
本发明建立的模型预测精度高，准确度高(各定量校正模型决定系数R2均大于0.9，并且外部验证偏差较小，即说明预测精度高，准确度高。)满足实际生产中定量分析的要求；该方法与传统药典方法相比，在保证准确度的基础上，大大提高了分析效率，可以快速、高效地对产品质量进行控制，从而有利于保证产品质量的安全性、稳定性和有效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1示混合对照品的HPLC图，其中，峰1为红景天苷，峰2为毛蕊异黄酮葡萄糖苷，峰3为特女贞苷；
图2示贞芪扶正颗粒供试品HPLC图；
图3示黄芪甲苷对照品HPLC图；
图4示贞芪扶正颗粒供试品HPLC图；
图5示贞芪扶正颗粒NIR原始光谱图；
图6示贞芪扶正颗粒NIR预处理光谱图；
图7示贞芪扶正颗粒-红景天苷NIR建模结果；
图8示贞芪扶正颗粒-毛蕊异黄酮葡萄糖苷NIR建模结果；
图9示贞芪扶正颗粒-特女贞苷NIR建模结果；
图10示贞芪扶正颗粒-黄芪甲苷NIR建模结果；
图11示贞芪扶正颗粒-水分NIR建模结果。
具体实施方式
本发明公开了一种贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法及贞芪扶正制剂的检测方法，本领域技术人员可以借鉴本文内容，适当改进工艺参数实现。特别需要指出的是，所有类似的替换和改动对本领域技术人员来说是显而易见的，它们都被视为包括在本发明。本发明的方法及应用已经通过较佳实施例进行了描述，相关人员明显能在不脱离本发明内容、精神和范围内对本文所述的方法和应用进行改动或适当变更与组合，来实现和应用本发明技术。
本发明提供了一种贞芪扶正制剂快速检测方法，包括如下步骤：
(1)采集不同生产批次的贞芪扶正制剂，经过粉碎后，过65-120目筛，得到贞芪扶正制剂粉末；
(2)测定贞芪扶正制剂中的关键质控指标：选取红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷含量和水分含量作为贞芪扶正制剂的关键质控指标；
(3)采集贞芪扶正制剂近红外光谱数据；
(4)选择合适的近红外光谱建模波段和近红外原始光谱预处理方法；
(5)建立贞芪扶正制剂中各关键质控指标的近红外定量校正模型：应用化学计量学软件将所得到的近红外光谱信息和参比方法所测得的标准值进行关联，建立近红外光谱和关键质控指标之间的定量校正模型；
(6)采集待测的贞芪扶正制剂样品的近红外光谱数据，导入步骤(5)所述定量校正模型，经模型计算得到待测样品中红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷含量和水分含量。
作为优选，所述步骤(1)中样品经过粉碎后，过65～120目筛。
柱温20-40℃，流速：0.5-1.5mL.min-1。
色谱系统Ⅰ：流动相由甲醇(A)和水(B)组成。梯度条件如下，检测器为SPD，毛蕊异黄酮葡萄糖苷检测波长为210-300nm，特女贞苷的检测波长210-300nm，红景天苷的检测波长230-350nm。
色谱洗脱系统Ⅰ梯度条件
色谱系统Ⅱ：流动相为甲醇和水(80：20)，检测器为ELSD，漂移管的温度为55-85℃，载气流速：0.5-2.5L.min-1，增益值为6-10。
作为优选，步骤(2)中所述含量测定方法如下：
(1)红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量采用高效液相色谱法测定，液相色谱条件如下，色谱柱：C18色谱柱；流动相：甲醇(A)-水(B)，梯度洗脱；检测波长220-290nm；流速为0.5-1.5mL·min-1，进样量为2-15μl，柱温20-40℃，所述梯度洗脱按照如下进行，
(2)黄芪甲苷含量采用高效液相色谱法测定，液相色谱条件如下，流动相为甲醇和水(80：20)，检测器为ELSD，漂移管的温度为60-80℃，载气流速：1.0-3.0L.min-1，增益值为6-10。
(3)对照品溶液的制备：各取特女贞苷、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷对照品适量，精密称定，加甲醇分别制成浓度为0.2mg/ml、0.1mg/ml、0.05mg/ml的混合对照品溶液，过滤，即得；取黄芪甲苷对照品适量，精密称定，加甲醇制成浓度为0.1mg/ml的对照品溶液，过滤，即得。
供试品溶液的制备：取成品粉末(过三号筛)，精密称定(含糖型1.0～3.0g；无糖型0.3～1.0g)，置具塞锥形瓶中，精密加入50-100％甲醇10-50mL，称定重量，超声处理(200W，40kHz)20-60分钟，放冷，再称定重量，用50-100％甲醇补足减失的重量，摇匀，滤过，取续滤液，即得。
测定法：分别精密吸取对照品溶液和供试品溶液各5-20μl，注入液相色谱仪，测定，即得。
作为优选，所述步骤(3)和(4)通过以下步骤采集近红外光谱数据：称取贞芪扶正制剂粉末，在室温条件下，采用漫反射内置光源采集近红外光谱，以空气为参比背景，扫描次数为200-400，光谱范围1100～2300nm，波长增量1～2nm。
作为优选，所述步骤(5)通过以下步骤建立近红外光谱模型：将经过预处理后的光谱数据与样品参比方法检测含量数据关联，采用偏最小二乘法和交互验证方法建立定量校正模型，并经过异常值的剔除进行逐步优化，最后获得了较为理想的特女贞苷、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、水分定量校正模型。
本发明提供的贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法及贞芪扶正制剂近的检测方法中所用原料及试剂均可由市场购得。
下面结合实施例，进一步阐述本发明：
实施例1近红外检测指标
1.1红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷近红外建模指标
1.1.1建模方法
收集56批次贞芪扶正颗粒成品，采用HPLC法测定其红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷含量，成品颗粒粉碎后，采用NIR扫描相应光谱，利用化学计量学多元变量回归方法，建立贞芪扶正颗粒的NIR光谱与液相光谱红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷含量测定值的关联模型。
1.1.2HPLC法测定贞芪扶正颗粒中红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷的含量
色谱柱Kromasil C18(4.6mm×250mm，5μm)，柱温30℃，流速：1.0mL.min-1。
色谱系统Ⅰ：流动相由甲醇(A)和水(B)组成。梯度条件如下表1，检测器为SPD，毛蕊异黄酮葡萄糖苷检测波长为250nm，特女贞苷的检测波长224nm，红景天苷的检测波长275nm。
表1色谱洗脱系统Ⅰ梯度条件
| 时间(分钟) | 流动相A(％) | 流动相B(％) |
| 0～10 | 5 | 95 |
| 10～30 | 5→50 | 95→50 |
| 30～55 | 50→70 | 50→30 |
色谱系统Ⅱ：流动相为甲醇和水(80：20)，检测器为ELSD，漂移管的温度为75℃，载气流速：1.5L.min-1，增益值为8。
对照品溶液的制备：各取特女贞苷、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷对照品适量，精密称定，加甲醇分别制成浓度为0.209mg/ml、0.1288mg/ml、0.072mg/ml的混合对照品溶液，过滤，即得；取黄芪甲苷对照品适量，精密称定，加甲醇制成浓度为0.1mg/ml的对照品溶液，过滤，即得。
供试品溶液的制备：取成品粉末(过三号筛)，精密称定(含糖型1.8g；无糖型0.6g)，置具塞锥形瓶中，精密加入80％甲醇25mL，称定重量，超声处理(200W，40kHz)40分钟，放冷，再称定重量，用80％甲醇补足减失的重量，摇匀，滤过，取续滤液，即得。
测定法：分别精密吸取对照品溶液和供试品溶液各5μl，注入液相色谱仪，测定，即得。
1.1.3NIR光谱采集与建模
(1)光谱采集
取不同批次样品，粉碎(过四号筛)，分别倒入样品槽中，用配套槽盖将样品摊平、压实，在1100～2300nm扫描，扫描间隔为1.0nm，扫描平均次数为300次。每个样品测定3次，得到样品光谱图。
(2)光谱预处理
在建立模型前，需要消除噪音和基线漂移等因素对光谱采集的影响。利用SNAP软件中的光谱处理程序，采用一阶导数9点平滑法(Savitzky-Golay)对原始光谱进行预处理，消除颜色差别等因素引起的光谱基线偏移和漂移。
(3)建立PLS数学模型
采用参比方法测定的结果与经过预处理光谱进行关联，应用Unscrambler定量分析软件，以偏最小二乘法(PLS)和交叉-验证法(Cross-Validation)建立各指标校正模型。
采用光谱影响值Leverage和化学值误差Residual等统计量检验，剔除NIR光谱与各指标测定结果的异常值，并根据模型主要参数：内外部验证决定系数(R2)、校正均方根偏差(RMSEC)、预测均方根偏差(RMSEP)等，进行筛选选优化，确定各指标NIR检测模型。
(4)模型验证
利用已建立的各指标模型，随机抽取未参与建模的样品进行分析，验证样品与建模样品光谱采集参数设置的一致性，获得各指标的预测结果，计算预测值与实测值偏差，验证模型准确性。偏差值计算公式如下：
2.1.1HPLC法测定红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷含量
表2 HPLC测定成品中红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷含量的结果
实施例2
1.2水分近红外指标
1.2.1建模方法
收集56批次贞芪扶正颗粒(有糖型)成品，采用《中国药典》标准方法测定其水分含量，成品颗粒粉碎后，采用NIR扫描相应光谱，利用化学计量学多元变量回归方法，建立贞芪扶正颗粒(有糖型)的NIR光谱与水分含量测定值的关联模型。
1.2.2水分法测定贞芪扶正颗粒中水分的含量
参照2015年版《中国药典》四部通则0832第二法烘干法，具体方法如下：取供试品2～5g，平铺于干燥至恒重的扁形称量瓶中，厚度不超过5mm，疏松供试品不超过10mm，精密称定，开启瓶盖在100～105℃干燥5小时，将瓶盖盖好，移至干燥器中，放冷30分钟，精密称定，再在上述温度干燥1小时，放冷，称重，至连续两次称重的差异不超过5mg为止，根据减失的重量，计算供试品中含水量(％)。
1.2.3NIR光谱采集与建模
采集与建模方法与1.1.3方法一致。
实施例3
红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷近红外模型指标
2.1.1HPLC法测定红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷含量，见表2。
2.2光谱采集及预处理
取建模样品，平行采集3次光谱，得到贞芪扶正颗粒(有糖型)样品NIR原始光谱图，见图5。
在建立模型前，采用Savitzky-Golay法对原始光谱进行预处理，消除噪音和基线漂移等对光谱信息的影响，预处理光谱见图6。
2.3模型建立
随机抽取5批次样品，作为验证样品备用，其余批次样品进行建模研究。采用贞芪扶正颗粒样品各指标测定结果与NIR光谱相结合，利用Unscrambler定量分析软件，以偏最小二乘法(PLS)和交叉-验证法(Cross-Validation)建立各指标定量校正模型。
采用光谱影响值Leverage和化学值误差Residual等统计量检验，剔除NIR光谱与各指标测定结果的异常值，并根据模型主要参数：内外部验证决定系数(R2)、校正标准偏差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)等，进行模型质量评价。具体计算公式如下：
式中，yi,actual为第i样本参考方法的测定值；为校正集或验证集所有样本参考方法测定值的平均值；yi,predicted为校正集或验证集预测过程中第i样本的预测值；n为校正集或验证集的样本数。R越接近1，回归应越好。
式中，yi,actual为第i样本参考方法的测定值；yi,predicted为用所建立模型对校正集中第i样本的预测值；n为校正集的样本数。RMSEC值越小越好。
式中，yi,actual为第i样本参考方法的测定值；yi,predicted为验证集预测过程中第i样本的光谱方法预测值；m为验证集的样本数。RMSEP值越小越好，RMSEC应小于RMSEP值。
所建立的贞芪扶正颗粒样品各指标NIR模型，见图7～图11。
实验结果：NIR光谱模型显示，贞芪扶正颗粒红景天苷NIR模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9854X+0.0437，外部验证直线方程为Y＝0.8135X+0.5508，其中X为化验值，Y为预测值，内部验证决定系数R2＝0.9927，外部验证决定系数R2＝0.9079，RMSEC＝0.0643，RMSEP＝0.2237；贞芪扶正颗粒毛蕊异黄酮葡萄糖苷NIR模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9536X+0.0290，外部验证直线方程为Y＝0.8766X+0.0776，内部验证决定系数R2＝0.9765，外部验证决定系数R2＝0.9268，RMSEC＝0.0421，RMSEP＝0.0734；贞芪扶正颗粒特女贞苷NIR模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9886X+0.1775，外部验证直线方程为Y＝0.8629X+2.1798，内部验证决定系数R2＝0.9943，外部验证决定系数R2＝0.9237，RMSEC＝0.4166，RMSEP＝1.4944；贞芪扶正颗粒黄芪甲苷NIR模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9784X+0.0417，外部验证直线方程为Y＝0.8499X+0.2856，内部验证决定系数R2＝0.9891，外部验证决定系数R2＝0.9165，RMSEC＝0.0544，RMSEP＝0.1480；贞芪扶正颗粒水分NIR模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9944X+0.0048，外部验证直线方程为Y＝0.7926X+0.1794，内部验证决定系数R2＝0.9972，外部验证决定系数R2＝0.9233，RMSEC＝0.0065，RMSEP＝0.0339。
上述参数表明，参与建模的贞芪扶正颗粒样品各指标含量与其NIR光谱相关性较好，所建立的NIR检测模型性能良好。
实施例4模型验证
利用各指标NIR检测模型，对未参与建模的5批次样品进行分析，各指标的预测结果见表3。
结果可知，5批次验证样品中红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、特女贞苷、黄芪甲苷预测值与HPLC实测值偏差平均值分别为3.30％、4.96％、5.93％、5.14％，各指标偏差均值小于10％；水分的预测值与实测值偏差平均值为3.97％，偏差均值小于5％。
由此可见，各指标NIR检测模型预侧值与参比方法测定值之间相关性良好，测定准确性较高，可以采用NIR光谱模型快速检测分析贞芪扶正颗粒成品中的水分、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、特女贞苷、黄芪甲苷的含量。
表3贞芪扶正颗粒NIR模型验证结果
实施例5
传统高效液相色谱法检测(耗时耗力、样品处理复杂、成本高)与NIR快速测定对比表如下所示：
表4
注：*示与传统方法相比具有显著差异(P＜0.05)，#示与传统方法相比具有极显著差异(P＜0.01)。
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 (10)
1.一种贞芪扶正制剂近红外定量校正模型的构建方法，其特征在于，取贞芪扶正制剂粉碎后过筛，以红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷和水分作为关键质控指标，分别经高效液相色谱检测和近红外光谱检测，获得相应的高效液相色谱检测结果和近红外光谱结果，经偏最小二乘法获得贞芪扶正制剂近红外定量校正模型。
2.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，红景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量采用高效液相色谱法测定，所述高效液相色谱的条件为：
色谱柱：C18色谱柱；流动相：甲醇(A)-水(B)，梯度洗脱；检测器为SPD，毛蕊异黄酮葡萄糖苷检测波长为210～300nm，特女贞苷的检测波长210～300nm，红景天苷的检测波长230～350nm；流速为0.5～1.5mL·min-1，进样量为2～15μl，柱温20～40℃，所述梯度洗脱按照如下进行：
3.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，黄芪甲苷含量采用高效液相色谱法测定，所述高效液相色谱的条件为：流动相为甲醇和水(80：20)，检测器为ELSD，漂移管的温度为55～85℃，载气流速：0.5～2.5Lmin-1，增益值为6～10。
4.如权利要求2或3所述的构建方法，其特征在于，所述高效液相色谱检测中对照品溶液的制备方法为：分别取特女贞苷、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷对照品，加甲醇分别制成浓度为0.2mg/ml、0.1mg/ml、0.05mg/ml的混合对照品溶液，过滤，即得；取黄芪甲苷对照品，加甲醇制成浓度为0.1mg/ml的对照品溶液，过滤，即得。
5.如权利要求1至4任一项所述的构建方法，其特征在于，所述高效液相色谱检测中供试品溶液的制备方法为：取贞芪扶正制剂粉碎，加入50～100％甲醇，超声处理，过滤，收集滤液，即得。
6.如权利要求1至5任一项所述的构建方法，其特征在于，所述近红外光谱检测包括光谱采集、光谱预处理的步骤；
所述光谱采集为：取贞芪扶正制剂粉碎，在25℃±5℃条件下，采用漫反射内置光源采集近红外光谱，以空气为参比背景，扫描次数为200～400，光谱范围1100～2300nm，波长增量1～2nm。
7.如权利要求6所述的构建方法，其特征在于，所述光谱预处理为：采用一阶导数9点平滑法对原始光谱进行预处理。
8.如权利要求1至7任一项所述的构建方法，其特征在于，所述获得贞芪扶正制剂近红外定量校正模型具体为：采用偏最小二乘法、交叉-验证法，用Unscrambler定量分析软件，将预处理后的光谱数据与样品HPLC含量数据关联，建立各指标的校正模型。
9.如权利要求1至8任一项所述的构建方法，其特征在于，红景天苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9854X+0.0437，外部验证直线方程为Y＝0.8135X+0.5508，其中X为化验值，Y为预测值，内部验证决定系数R2＝0.9927，外部验证决定系数R2＝0.9079，RMSEC＝0.0643，RMSEP＝0.2237；
毛蕊异黄酮葡萄糖苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9536X+0.0290，外部验证直线方程为Y＝0.8766X+0.0776，内部验证决定系数R2＝0.9765，外部验证决定系数R2＝0.9268，RMSEC＝0.0421，RMSEP＝0.0734；
特女贞苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9886X+0.1775，外部验证直线方程为Y＝0.8629X+2.1798，内部验证决定系数R2＝0.9943，外部验证决定系数R2＝0.9237，RMSEC＝0.4166，RMSEP＝1.4944；
黄芪甲苷的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9784X+0.0417，外部验证直线方程为Y＝0.8499X+0.2856，内部验证决定系数R2＝0.9891，外部验证决定系数R2＝0.9165，RMSEC＝0.0544，RMSEP＝0.1480；
水分的近红外定量校正模型中，内部验证直线方法为Y＝0.9944X+0.0048，外部验证直线方程为Y＝0.7926X+0.1794，内部验证决定系数R2＝0.9972，外部验证决定系数R2＝0.9233，RMSEC＝0.0065，RMSEP＝0.0339。
10.一种贞芪扶正制剂的检测方法，其特征在于，按照如权利要求1至9任一项所述的构建方法获得贞芪扶正制剂近红外定量校正模型，将贞芪扶正制剂待测样品的近红外光谱数据导入所述贞芪扶正制剂近红外定量校正模型，获得所述待测样品中景天苷、特女贞苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、黄芪甲苷和水分的含量。
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