CN110346323A - 一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法 - Google Patents
一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110346323A CN110346323A CN201910695405.4A CN201910695405A CN110346323A CN 110346323 A CN110346323 A CN 110346323A CN 201910695405 A CN201910695405 A CN 201910695405A CN 110346323 A CN110346323 A CN 110346323A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- canopy powder
- powder concentrate
- canopy
- amarogentin
- sample
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 235000014483 powder concentrate Nutrition 0.000 title claims abstract description 38
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 claims abstract description 6
- KWGRBVOPPLSCSI-UHFFFAOYSA-N d-ephedrine Natural products CNC(C)C(O)C1=CC=CC=C1 KWGRBVOPPLSCSI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 28
- DBOVHQOUSDWAPQ-UHFFFAOYSA-N (4aS)-6c-[O2-(3,5,3'-trihydroxy-biphenyl-2-carbonyl)-beta-D-glucopyranosyloxy]-5t-vinyl-(4ar)-4,4a,5,6-tetrahydro-3H-pyrano[3,4-c]pyran-1-one Natural products OC1C(O)C(CO)OC(OC2C(C3C(C(OCC3)=O)=CO2)C=C)C1OC(=O)C1=C(O)C=C(O)C=C1C1=CC=CC(O)=C1 DBOVHQOUSDWAPQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 27
- BZXINCMCFVKGKB-UHFFFAOYSA-N Amarogentin Natural products OCC1OC(OC2OC=C3C(CCOC3=O)C2C=C)C(OC(=O)c4cc(O)cc(O)c4c5cccc(O)c5)C(O)C1O BZXINCMCFVKGKB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 27
- BALXUFOVQVENIU-GNAZCLTHSA-N Ephedrine hydrochloride Chemical compound Cl.CN[C@@H](C)[C@H](O)C1=CC=CC=C1 BALXUFOVQVENIU-GNAZCLTHSA-N 0.000 claims description 27
- DBOVHQOUSDWAPQ-WTONXPSSSA-N amarogentin Chemical compound O([C@H]1[C@H](O[C@H]2[C@@H]([C@H]3C(C(OCC3)=O)=CO2)C=C)O[C@@H]([C@H]([C@@H]1O)O)CO)C(=O)C1=C(O)C=C(O)C=C1C1=CC=CC(O)=C1 DBOVHQOUSDWAPQ-WTONXPSSSA-N 0.000 claims description 27
- 229960002534 ephedrine hydrochloride Drugs 0.000 claims description 27
- BALXUFOVQVENIU-KXNXZCPBSA-N pseudoephedrine hydrochloride Chemical compound [H+].[Cl-].CN[C@@H](C)[C@@H](O)C1=CC=CC=C1 BALXUFOVQVENIU-KXNXZCPBSA-N 0.000 claims description 25
- 229960003447 pseudoephedrine hydrochloride Drugs 0.000 claims description 25
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 24
- 239000000843 powder Substances 0.000 claims description 22
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- ZMANZCXQSJIPKH-UHFFFAOYSA-N Triethylamine Chemical compound CCN(CC)CC ZMANZCXQSJIPKH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 238000004128 high performance liquid chromatography Methods 0.000 claims description 9
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 9
- VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N Hydrochloric acid Chemical compound Cl VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 241001465251 Ephedra sinica Species 0.000 claims description 6
- NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-N Phosphoric acid Chemical compound OP(O)(O)=O NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- JQVDAXLFBXTEQA-UHFFFAOYSA-N dibutylamine Chemical compound CCCCNCCCC JQVDAXLFBXTEQA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 244000144725 Amygdalus communis Species 0.000 claims description 5
- 235000011437 Amygdalus communis Nutrition 0.000 claims description 5
- 235000020224 almond Nutrition 0.000 claims description 5
- 240000000249 Morus alba Species 0.000 claims description 4
- 235000008708 Morus alba Nutrition 0.000 claims description 4
- 235000004347 Perilla Nutrition 0.000 claims description 4
- 244000124853 Perilla frutescens Species 0.000 claims description 4
- 244000197580 Poria cocos Species 0.000 claims description 4
- 235000008599 Poria cocos Nutrition 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 238000001559 infrared map Methods 0.000 claims description 4
- PBCJIPOGFJYBJE-UHFFFAOYSA-N acetonitrile;hydrate Chemical compound O.CC#N PBCJIPOGFJYBJE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 239000003513 alkali Substances 0.000 claims description 3
- 229910000147 aluminium phosphate Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 239000000706 filtrate Substances 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 3
- GBMDVOWEEQVZKZ-UHFFFAOYSA-N methanol;hydrate Chemical compound O.OC GBMDVOWEEQVZKZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 230000008676 import Effects 0.000 claims description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims 2
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 claims 2
- 238000009835 boiling Methods 0.000 claims 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims 1
- 235000008504 concentrate Nutrition 0.000 abstract description 3
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 abstract description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 24
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 19
- 239000013558 reference substance Substances 0.000 description 13
- OKKJLVBELUTLKV-UHFFFAOYSA-N Methanol Chemical compound OC OKKJLVBELUTLKV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 12
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 7
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 239000012071 phase Substances 0.000 description 5
- 239000000047 product Substances 0.000 description 5
- 210000000582 semen Anatomy 0.000 description 5
- 239000012085 test solution Substances 0.000 description 5
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 238000011057 process analytical technology Methods 0.000 description 4
- 239000003390 Chinese drug Substances 0.000 description 3
- 241000721047 Danaus plexippus Species 0.000 description 3
- 206010062717 Increased upper airway secretion Diseases 0.000 description 3
- 208000006673 asthma Diseases 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 3
- 208000026435 phlegm Diseases 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 239000012488 sample solution Substances 0.000 description 3
- KWGRBVOPPLSCSI-WPRPVWTQSA-N (-)-ephedrine Chemical compound CN[C@@H](C)[C@H](O)C1=CC=CC=C1 KWGRBVOPPLSCSI-WPRPVWTQSA-N 0.000 description 2
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 2
- 208000008454 Hyperhidrosis Diseases 0.000 description 2
- 101001047513 Mus musculus Lethal(2) giant larvae protein homolog 1 Proteins 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 2
- 229930182470 glycoside Natural products 0.000 description 2
- 150000002338 glycosides Chemical class 0.000 description 2
- 239000002398 materia medica Substances 0.000 description 2
- 239000013642 negative control Substances 0.000 description 2
- 229960003908 pseudoephedrine Drugs 0.000 description 2
- KWGRBVOPPLSCSI-WCBMZHEXSA-N pseudoephedrine Chemical compound CN[C@@H](C)[C@@H](O)C1=CC=CC=C1 KWGRBVOPPLSCSI-WCBMZHEXSA-N 0.000 description 2
- 208000023504 respiratory system disease Diseases 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 239000003643 water by type Substances 0.000 description 2
- 208000014085 Chronic respiratory disease Diseases 0.000 description 1
- 206010013954 Dysphoria Diseases 0.000 description 1
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 1
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 1
- 206010028748 Nasal obstruction Diseases 0.000 description 1
- 244000018633 Prunus armeniaca Species 0.000 description 1
- 235000009827 Prunus armeniaca Nutrition 0.000 description 1
- 208000005392 Spasm Diseases 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000010960 commercial process Methods 0.000 description 1
- 201000004897 cough variant asthma Diseases 0.000 description 1
- 208000013219 diaphoresis Diseases 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 208000002173 dizziness Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 229960002179 ephedrine Drugs 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 239000008187 granular material Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 208000030603 inherited susceptibility to asthma Diseases 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 208000013433 lightheadedness Diseases 0.000 description 1
- 239000007791 liquid phase Substances 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 208000020016 psychiatric disease Diseases 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000035900 sweating Effects 0.000 description 1
- 235000019640 taste Nutrition 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 239000012224 working solution Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3577—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing liquids, e.g. polluted water
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
- G01N2201/127—Calibration; base line adjustment; drift compensation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
- G01N2201/13—Standards, constitution
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及基于近红外光谱技术在线检测判断华盖散浓缩液终点的方法,包括步骤:采集若干华盖散浓缩液样品,测定近红外图谱特征峰信息和多指标信息;导入Unscrambler软件,采用偏最小二乘法和交叉验证法建立定量校正模型;将模型导入Unscrambler软件,利用近红外光谱技术快速对盖散浓缩液终点进行判断。本发明可以快速、准确地实时在线检测并监测生产过程中华盖散浓缩液的质量。
Description
技术领域
本发明属于中药制剂的检测方法领域。具体地,涉及一种基于近红外光谱技术对华盖散提取液测定方法及终点快速判断。
背景技术
呼吸系统疾病是当今社会严重危害人类身体健康的常见病,特别是近些年受自然条件和环境污染的影响,支气管哮喘等慢性呼吸系统疾病给人们的生活带来了诸多不便,这些疾病的预防和治疗迄今仍然是难题。
华盖散是我国治疗呼吸系统疾病的经典名方,收载出自《太平惠民和剂局方》(卷之四。治痰饮),“治肺感寒邪,咳嗽上气,胸膈烦满,项背拘急,声重鼻塞,头昏目眩,痰气不利,呀呷有声”,方中由紫苏子(炒)、赤茯苓(去皮)、桑白皮(炙)、陈皮(去白)、杏仁(去皮、尖,炒)、麻黄(去根、节)、甘草(炙)等七味组成。主治风寒哮喘,现代临床上多用于治疗小儿咳嗽变异型哮喘。在传统用药中,华盖散为煮散,需患者自行煎煮,但是,这种方式给消费者带来诸多不便。为克服煎煮不便的问题,可将华盖散饮片制成颗粒剂。
浓缩是中药制剂生产过程中的重要工序之一,常规的浓缩终点判断多以经验为主,常用相对密度为终点判断的指标,该方法无法反映浓缩过程中药效成分的变化和浓缩液质量的一致性,将直接影响后续制剂的质量。因此中药浓缩过程中含固量和指标成分含量等的在线检测技术及终点判断研究,对提高中药浓缩液质量具有重要意义。FDA颁布的《PAT(Process Analytical Technology)工业指南》提出,PAT可以通过对过程的关键质量属性实时监控,从而确保最终产品质量。
近红外(NIR)光谱技术作为PAT的最常用技术,具有绿色、无损、快速等优点。目前,NIR光谱技术在中药浓缩的研究已有报道,其中离线采集NIR光谱与工业化生产实际情况存在一定差距,而浓缩工业化生产过程中的在线光谱采集相关研究报道较少,存在操作不便、药材用量大的问题。
因此,需进一步开发能实时监控中药浓缩生产过程,从而严格控制中药制品质量的检测方法。
发明内容
鉴于本领域对华盖散相关产品质量控制和监测的需求,本发明的目的在于提供一种基于近红外光谱技术(NIR)对华盖散提取液的浓缩过程进行多指标在线检测的方法,将NIR光谱技术应用于华盖散提取液浓缩过程中,建立了华盖散浓缩过程的密度、含固量、苦杏仁苷、盐酸麻黄碱与盐酸伪麻黄碱浓度的在线检测的定量模型,以控制华盖散浓缩液生产过程中的质量,同时对华盖散浓缩进行终点判断。
本申请是通过以下的技术方案来实施的。
为快速、准确地实时在线检测华盖散浓缩液以控制质量,本发明提供了一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法,包括以下步骤:
(1). 采集若干华盖散浓缩液样品,测定这些样品的近红外图谱特征峰信息和多指标信息,所述多指标信息是指样品的密度、含固量、苦杏仁苷含量、盐酸麻黄碱含量和盐酸伪麻黄碱含量;
(2). 将步骤(1)所得的近红外图谱特征峰信息和多指标信息导入Unscrambler软件,采用偏最小二乘法和交叉验证法,建立定量校正模型;
(3). 将步骤(2)得到的模型导入Unscrambler软件,在线采集生产过程中华盖散浓缩液的近红外图谱特征峰信息,并用建立的定量校正模型检测生产过程中华盖散浓缩液的密度、含固量、苦杏仁苷含量、盐酸麻黄碱含量和盐酸伪麻黄碱含量。
(4). 将步骤(1)、(2)、(3)建立的模型用于华盖散浓缩液终点的判断。
华盖散方中麻黄和苦杏仁是君药与臣药,方中麻黄宣肺化痰,解表发汗为君;苦杏仁降气消痰,宣肺止咳为臣。因而,方中盐酸麻黄碱、盐酸伪麻黄碱和苦杏仁苷浓度是工艺监测的重要指标,而密度与含固量则与制剂成型工艺息息相关。在本申请的检测方法中,以盐酸麻黄碱、盐酸伪麻黄碱与苦杏仁苷浓度为化学指标,以浓缩液密度、含固量为物理指标,构建了一个多指标体系,为华盖散提取液浓缩过程的质量监控提供了保证。
本申请可使用如图1所示的近红外图谱在线采集装置,来测定华盖散浓缩液样品的近红外图谱特征峰信息。多功能提取浓缩机组1中的华盖散浓缩液经气动隔膜泵2输送至石英液体池3中后,循环回浓缩罐中,由NIR分析仪4采集数据,与NIR工作站连接,进行光信号的传递。保持溶液循环以采集实时光谱,在光谱采集过程中,关闭阀b、c,打开阀门a,采集静态药液光谱,随后由可拆卸软管收集样本。
对于样品的采集,可根据实际需求进行选择,优选地,采集40-200批华盖散浓缩液样品,其中1/2-4/5的样品用于建立定量校正模型,1/5-1/2的样品用于验证定量校正模型。
本申请的检测方法所针对的华盖散浓缩液可以是现有技术中已知的任意华盖散产品的水溶液。例如,可以是由紫苏子、赤茯苓、桑白皮、陈皮、杏仁、麻黄和甘草加水煎煮浓缩得到。优选地,华盖散浓缩液是取药材加10-30倍水置于提取罐中提取1-4h,过滤,滤液于45-70℃、-0.06 Mpa浓缩得到。
由于华盖散浓缩液的溶剂是水,纯水的NIR光谱在1 440 nm和1 940 nm附近吸收峰较强,波谱较宽,对样品吸收峰的干扰大。因此,本申请检测方法中近红外图谱采集的测量方式为透反射,光程为4 mm,分辨率为5 nm,光谱采集范围为950~1 650 nm,扫描次数:30次/秒,扫描时间8秒,室内温度25±1℃。
优选地,用于建立定量校正模型的波段为950~1375 nm与1505~1650 nm。
华盖散浓缩液密度的测定方法为:在25 ℃的环境下,用移液管精密移取5 mL浓缩液(V),精密称定(m),每份样品平行测量3次,按公式ρ=m/v计算密度。
含固量的测定方法为:将称量瓶放105 ℃烘箱烘干至恒重,精密称定,重量为m 1,精密移取5 mL华盖散浓缩液至称量瓶中,精密称定,重量为m 2,放入105 ℃烘箱烘干至恒重,精密称定,重量为m 3,每份样品平行测量3次,取其平均值。含固量=(m3-m1)/(m2-m1)×100%。
苦杏仁苷、盐酸麻黄碱和盐酸伪麻黄碱含量的测定方法如下:
(1). 供试品溶液的制备方法:将华盖散浓缩液稀释至适当浓度,微孔滤膜滤过,即得供试品溶液。
(2).阴性对照液的制备:按照华盖散处方,分别制备缺苦杏仁和麻黄药材的阴性样品溶液。
(3).对照品溶液的制备:精密称定苦杏仁苷对照品适量,加甲醇配制成浓度为36.95 mg·L-1对照品溶液;精密称定盐酸麻黄碱与盐酸伪麻黄碱对照品适量,加甲醇配制成浓度分别为49.70 mg·L-1、50.01 mg·L-1混合对照品溶液,备用。
(4). HPLC色谱条件
苦杏仁苷的HPLC色谱条件为:色谱柱是Phenomenex SynergiTM Polar-RP 80A,250×4.6 mm,4 μm;流动相是体积比为6:94的乙腈-水;流速是1 mL•min-1;检测波长是207 nm;柱温是30 ℃;进样量是10 μL;
盐酸麻黄碱与盐酸伪麻黄碱的HPLC色谱条件为:色谱柱是Phenomenex SynergiTMPolar-RP 80A,250×4.6 mm,4 μm;流动相是体积比为1.5:98.5的甲醇-水,含0.092%磷酸,0.04%三乙胺,0.02%二正丁胺;流速是1 mL·min-1;检测波长是210 nm;柱温是30 ℃;进样量是10 μL。
在NIR透反射光谱的采集过程中,背景噪声和特定物理等因素会对NIR光谱产生影响,可能会造成光谱基线的偏移和噪音信号的放大。因此在进行光谱分析之前,对采集的原始光谱进行预处理可使测定结果更精确。因此,优选地,在步骤(2)中,近红外图谱特征峰信息导入Unscrambler软件后进行预处理,其中,密度选用一阶导数+Savitzky-Golay平滑滤波(9个平滑点)进行预处理;含固量选用二阶导数+Savitzky-Golay平滑滤波(9个平滑点)+标准变量变换进行预处理;苦杏仁苷浓度不进行光谱预处理;盐酸麻黄碱选用附加散射校正进行预处理;盐酸伪麻黄碱浓度选用二阶导数+Savitzky-Golay平滑滤波(9个平滑点)进行预处理。
将所有光谱和各组分数据导入Unscrambler软件,经过不同的光谱预处理后,运用偏最小二乘法(PLSR)计算,可以模型相关系数、校正均方根误差、交叉验证均方根误差和预测均方根误差为指标优化建模参数。
在采用PLSR建模的过程中,主成分数过少会导致信息不全,过多容易造成模型的过拟合,因此选择适合的主成分数有利于提高模型的预测性。优选地,采用偏最小二乘法建模过程中的密度、含固量、苦杏仁苷含量、盐酸麻黄碱含量和盐酸伪麻黄碱含量模型的主成分数分别为8、8、10、11和12。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:将NIR光谱分析技术用于华盖散浓缩过程的研究,建立了华盖散浓缩液中多指标同时进行在线测定的方法,解决了离线分析周期长的问题,效果较为满意。该方法使用透反射技术,无需样品处理、简便、快速、无损可在线测量。
附图说明
图1为近红外图谱在线采集装置。
图2为华盖散浓缩液原始NIR光谱图。
图3为华盖散高效液相色谱图。
图4为校正模型密度的预测值与测量值的线性相。
图5为校正模型含固量的预测值与测量值的线性相关性
图6为校正模型苦杏仁苷浓度的预测值与测量值的线性相关性
图7为校正模型盐酸麻黄碱浓度的预测值与测量值的线性相关性
图8为校正模型盐酸伪麻黄碱浓度的预测值与测量值的线性相关性
图9为验证集密度的预测值与测量值的线性相关性
图10为验证集含固率的预测值与测量值的线性相关性
图11为验证集苦杏仁苷浓度的预测值与测量值的线性相关性
图12为验证集盐酸麻黄碱浓度的预测值与测量值的线性相关性
图13为验证集盐酸伪麻黄碱浓度的预测值与测量值的线性相关性
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,但是,所描述的实施例仅是本发明的一部分,而不是全部的实施例。对于这些实施例的其他替代方式也属于本领域的保护范围。
实施例1
本实施例提供了华盖散浓缩液的制备方法:称取紫苏子(炒)30g、麻黄30g、杏仁30g、陈皮30g、桑白皮30g、赤茯苓30g和甘草15g,加20倍水置于提取罐中提取2 h,过滤,滤液于60℃、-0.06 Mpa浓缩,即得。
实施例2
本实施例提供了基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法。
1. 仪器与试药:waters e2695型高效液相色谱仪(美国waters公司,PDA检测器);MS105型电子分析天平(梅特勒-托利多仪器有限公司);TQ0.3型多功能提取浓缩机组(浙江温兄机械阀业有限公司);QWWJ-200型全无油静音空压机(上海曲晨机电技术有限公司);QBY-15型气动隔膜泵(温州同创机械科技有限公司);Perten DA 7440 GP型NIR分析仪(瑞士Perten公司);数据处理软件Unscrambler 9.8。
2. 华盖散浓缩液样品的采集:收集样本方式为前期每30 min取样,后期每20 min取样,每份30 mL,共收集样品88份,用于模型的建立和验证。
3. 近红外图谱特征峰信息测定:测量方式为透反射,光程为4 mm,分辨率为5 nm,光谱采集范围为950~1 650 nm,扫描次数:30 次/秒,扫描时间8秒,室内温度25±1 ℃,华盖散浓缩液的NIR原始光谱叠加图见图2。
4. 密度的测定:在25 ℃的环境下,用移液管精密移取5 mL浓缩液(V),精密称定(m),每份样品平行测量3次,按公式ρ=m/v计算密度。
5. 含固量的测定方法:将称量瓶放105 ℃烘箱烘干至恒重,精密称定,重量为m 1,精密移取5 mL华盖散浓缩液至称量瓶中,精密称定,重量为m 2,放入105 ℃烘箱烘干至恒重,精密称定,重量为m 3,每份样品平行测量3次,取其平均值。含固量=(m3-m1)/(m2-m1)×100%。
6. 苦杏仁苷、盐酸麻黄碱和盐酸伪麻黄碱含量测定
(1)供试品溶液的制备方法:将华盖散浓缩液稀释至适当浓度,微孔滤膜滤过,即得供试品溶液。
(2)阴性对照液的制备:按照华盖散处方,分别制备缺苦杏仁和麻黄药材的阴性样品溶液。
(3)对照品溶液的制备:精密称定苦杏仁苷对照品适量,加甲醇配制成浓度为36.95 mg·L-1对照品溶液;精密称定盐酸麻黄碱与盐酸伪麻黄碱对照品适量,加甲醇配制成浓度分别为49.70 mg·L-1、50.01 mg·L-1混合对照品溶液,备用。
(4)HPLC色谱条件
苦杏仁苷HPLC色谱条件:色谱柱:Phenomenex SynergiTM Polar-RP 80A(250×4.6mm,4 μm);流动相:乙腈-水(6:94);流速:1 mL·min-1;检测波长:207 nm;柱温:30 ℃;进样量:10 μL。
盐酸麻黄碱与盐酸伪麻黄碱HPLC色谱条件:色谱柱:Phenomenex SynergiTMPolar-RP 80A(250×4.6 mm,4 μm);流动相:甲醇-水(含0.092%磷酸,0.04%三乙胺,0.02%二正丁胺)(1.5:98.5);流速:1 mL·min-1;检测波长:210 nm;柱温:30 ℃;进样量:10 μL。
(5)专属性考察:分别吸取对照品溶液、供试品溶液、阴性样品溶液各10 μL,按上述色谱条件进行测定,供试品溶液中各组分分离良好,阴性溶液对苦杏仁苷、盐酸麻黄碱和盐酸伪麻黄碱测定无干扰,表明该方法专属性良好。结果见图3。
(6)标准曲线的制备:分别配成苦杏仁苷对照品230.945、115.472、57.736、28.868、14.434、7.217 mg·L-1,盐酸伪麻黄碱对照品248.50、124.25、62.13、31.06、15.53、7.77 mg·L-1,盐酸伪麻黄碱250.50、125.25、62.62、31.31、15.66、7.83 mg·L-1系列浓度梯度的标准工作溶液。吸取10 μL,按上述色谱条件进样测定,注入高效液相色谱仪进行测定。以浓度为横坐标(X),峰面积为纵坐标(Y),绘制标准曲线,得到回归方程。苦杏仁苷:Y=10 338X–31 097,r=0.999 8,在7.217-230.945 mg·L-1范围内线性关系良好;盐酸麻黄碱:Y=22 197X–37 233,r=0.999 9,在7.77-248.50 mg·L-1范围内线性关系良好;盐酸伪麻黄碱:Y=22 992X–52 488,r=0.999 9,在7.83-230.50 mg·L-1范围内线性关系良好。
7. 数据处理方法与模型性能评价
以88批华盖散浓缩液样本中约4/5用于建立华盖散浓缩液各指标成分的定量模型,剩余约1/5的样品用于验证所建立校正模型的预测能力。
表1 华盖散浓缩液校正集和验证集样本分布
表2 不同预处理方法的模型参数
密度、含固量、苦杏仁苷浓度、盐酸麻黄碱浓度和盐酸伪麻黄碱浓度模型的最佳主成分数为8、8、10、11和12。
将所有光谱和各组分数据导入Unscrambler软件,经过不同的光谱预处理后,运用PLSR计算,采用交叉验证法,建立定量校正模型,预测值与测量值的相关性见图4-8。校正模型对密度、含固量、苦杏仁苷浓度、盐酸麻黄碱浓度和盐酸伪麻黄碱浓度5种组分的R 2 分别为0.982 5、0.999 9、0.998 3、0.999 6和0.999 5,RMSEC值分别为0.001 6、0.025 1、0.0147、0.001 6和0.000 8,RMSECV值分别为0.002 1、0.035 8、0.033 6、0.005 9和0.001 4。所建模型的R 2 值都大于0.98,RMSEC和RMSECV值较小,说明建立的华盖散浓缩液密度、含固量、苦杏仁苷浓度、盐酸麻黄碱浓度和盐酸伪麻黄碱浓度模型稳定、可靠。
收集华盖散浓缩液15个样品的NIR在线光谱,将建好的校正模型导入软件中,密度、含固量、苦杏仁苷浓度、麻黄碱浓度和伪麻黄碱浓度预测值与测量值的线性相关性见图9-13。验证集的R 2 分别为0.923 7、0.989 8、0.995 9、0.986 7和0.980 5, RMSEP分别为0.003 2、0.214 6、0.021 5、0.007 7和0.004 1。RMSEP较小,说明该模型预测性良好。
综上所述可以看出,本发明基于近红外光谱技术的检测方法针对华盖散方中的君药与臣药麻黄和苦杏仁,选择了合适的评价指标,即以盐酸麻黄碱、盐酸伪麻黄碱与苦杏仁苷浓度为化学指标,以浓缩液密度、含固量为物理指标,构建了一个多指标体系,使得能够在华盖散浓缩液的生产过程中对浓缩过程的质量进行实时检测和监控,从而有效保证了华盖散产品的质量,且对于华盖散其他的相关产品的检测也具有一定的借鉴意义。
Claims (10)
1.一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法,其特征在于包括以下步骤:
采集若干华盖散浓缩液样品,测定这些样品的近红外图谱特征峰信息和多指标信息,所述多指标信息是指样品的密度、含固量、苦杏仁苷含量、盐酸麻黄碱含量和盐酸伪麻黄碱含量;
将步骤(1)所得的近红外图谱特征峰信息和多指标信息导入Unscrambler软件,采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络(ANN)、拓扑(TP)、支持向量机方法(SVM)和交叉验证法,建立定量校正模型;
将步骤(2)得到的模型导入Unscrambler软件,在线采集生产过程中华盖散浓缩液的近红外图谱特征峰信息,并用建立的定量校正模型检测生产过程中华盖散浓缩液的密度、含固量、苦杏仁苷含量、盐酸麻黄碱含量和盐酸伪麻黄碱含量;
将步骤(1)、(2)、(3)建立的模型用于华盖散浓缩液终点的判断。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于近红外图谱采集的测量方式为透反射,光程为4 mm,分辨率为5 nm,光谱采集范围为780~2526 nm,扫描次数:30 次/秒,扫描时间8秒,室内温度25±1 ℃。
3.根据权利要求1-2之一所述的方法,其特征在于建立定量校正模型的波段为950~1375 nm与1505~1650 nm。
4.根据权利要求1-3之一所述的方法,其特征在于步骤(1)中的苦杏仁苷、盐酸麻黄碱和盐酸伪麻黄碱含量用HPLC测定,其中,
苦杏仁苷的HPLC色谱条件为:色谱柱是Phenomenex SynergiTM Polar-RP 80A,250×4.6 mm,4 μm;流动相是体积比为6:94的乙腈-水;流速是1 mL•min-1;检测波长是207 nm;柱温是30 ℃;进样量是10 μL;
盐酸麻黄碱与盐酸伪麻黄碱的HPLC色谱条件为:色谱柱是Phenomenex SynergiTMPolar-RP 80A,250×4.6 mm,4 μm;流动相是体积比为1.5:98.5的甲醇-水,含0.092%磷酸,0.04%三乙胺,0.02%二正丁胺;流速是1 mL·min-1;检测波长是210 nm;柱温是30 ℃;进样量是10 μL。
5.根据权利要求1-4之一所述的方法,其特征在于步骤(2)中,近红外图谱特征峰信息导入Unscrambler软件后进行预处理,其中,密度选用一阶导数+Savitzky-Golay平滑滤波进行预处理;含固量选用二阶导数+Savitzky-Golay平滑滤波+标准变量变换进行预处理;苦杏仁苷浓度不进行光谱预处理;盐酸麻黄碱选用附加散射校正进行预处理;盐酸伪麻黄碱浓度选用二阶导数+Savitzky-Golay平滑滤波进行预处理。
6.根据权利要求1-5之一所述的方法,其特征在于步骤(2)中的定量分析模型以模型相关系数、校正均方根误差、交叉验证均方根误差和预测均方根误差为指标优化建模参数。
7.根据权利要求1-6之一所述的方法,其特征在于步骤(1)中采集40-200批华盖散浓缩液样品,其中1/2-4/5的样品用于建立定量校正模型,1/5-1/2的样品用于验证定量校正模型。
8.根据权利要求1-7之一所述的方法,其特征在于采用偏最小二乘法建模过程中的密度、含固量、苦杏仁苷含量、盐酸麻黄碱含量和盐酸伪麻黄碱含量模型的主成分数分别为8、8、10、11和12。
9.根据权利要求1-8之一所述的方法,其特征在于华盖散浓缩液是由紫苏子、赤茯苓、桑白皮、陈皮、杏仁、麻黄和甘草加水煎煮浓缩得到。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于华盖散浓缩液是取药材加10-30倍体积的水置于液体浓缩真空煎药机中提取罐提取1-4h,过滤,滤液于45-70℃、-0.06 Mpa浓缩得到。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910695405.4A CN110346323B (zh) | 2019-07-30 | 2019-07-30 | 一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910695405.4A CN110346323B (zh) | 2019-07-30 | 2019-07-30 | 一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110346323A true CN110346323A (zh) | 2019-10-18 |
CN110346323B CN110346323B (zh) | 2022-03-15 |
Family
ID=68179080
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910695405.4A Active CN110346323B (zh) | 2019-07-30 | 2019-07-30 | 一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110346323B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112326592A (zh) * | 2020-09-16 | 2021-02-05 | 广东一方制药有限公司 | 基于近红外光谱的化湿败毒组合物质量控制方法 |
CN116519622A (zh) * | 2023-02-03 | 2023-08-01 | 湖北工业大学 | 基于光程可调光谱检测的复杂混合气体检测装置及方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009067501A2 (en) * | 2007-11-19 | 2009-05-28 | Joslin Diabetes Center, Inc. | Infrared thermography for monitoring brown adipose tissue |
CN102106939A (zh) * | 2011-03-21 | 2011-06-29 | 江西汇仁药业有限公司 | 一种六味地黄丸浓缩丸提取浓缩液质量控制方法 |
CN102636449A (zh) * | 2011-06-15 | 2012-08-15 | 江西本草天工科技有限责任公司 | 一种近红外光谱测定白芍提取过程中芍药苷含量的方法 |
CN106353275A (zh) * | 2015-07-24 | 2017-01-25 | 重庆医科大学 | 一种基于紫外光谱快速测定麻黄药材生物碱的方法 |
CN107198719A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-26 | 太极集团重庆桐君阁药厂有限公司 | 华盖散颗粒的制备方法和质量控制方法 |
US20180284088A1 (en) * | 2015-10-19 | 2018-10-04 | University Of North Texas | Dynamic reverse gas stack model for portable chemical detection devices to locate threat and point-of-source from effluent streams |
CN109001143A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-14 | 重庆医科大学 | 一种灵敏预测麻黄品质特性的中红外光谱法 |
-
2019
- 2019-07-30 CN CN201910695405.4A patent/CN110346323B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009067501A2 (en) * | 2007-11-19 | 2009-05-28 | Joslin Diabetes Center, Inc. | Infrared thermography for monitoring brown adipose tissue |
CN102106939A (zh) * | 2011-03-21 | 2011-06-29 | 江西汇仁药业有限公司 | 一种六味地黄丸浓缩丸提取浓缩液质量控制方法 |
CN102636449A (zh) * | 2011-06-15 | 2012-08-15 | 江西本草天工科技有限责任公司 | 一种近红外光谱测定白芍提取过程中芍药苷含量的方法 |
CN106353275A (zh) * | 2015-07-24 | 2017-01-25 | 重庆医科大学 | 一种基于紫外光谱快速测定麻黄药材生物碱的方法 |
US20180284088A1 (en) * | 2015-10-19 | 2018-10-04 | University Of North Texas | Dynamic reverse gas stack model for portable chemical detection devices to locate threat and point-of-source from effluent streams |
CN107198719A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-26 | 太极集团重庆桐君阁药厂有限公司 | 华盖散颗粒的制备方法和质量控制方法 |
CN109001143A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-14 | 重庆医科大学 | 一种灵敏预测麻黄品质特性的中红外光谱法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
YANGA K. DIJIBA ET AL: "Determination of ephedrine hydrochloride in mixtures of ephedrine hydrochloride and pseudoephedrine hydrochloride using near infrared spectroscopy", 《J. NEAR INFRARED SPECTROSC.》 * |
张丽 等: "《中药分析学》", 31 August 2018, 中国医药科技出版社 * |
杨丽 等: "麻黄- 杏仁药对配比与有效成分含量变化规律研究", 《中国当代医药》 * |
王耀鹏 等: "近红外光谱快速定量技术在中药分析中的最新应用进展", 《中国实验方剂学杂质》 * |
董自亮 等: "华盖散制剂-药材谱峰匹配指纹图谱研究", 《中草药》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112326592A (zh) * | 2020-09-16 | 2021-02-05 | 广东一方制药有限公司 | 基于近红外光谱的化湿败毒组合物质量控制方法 |
CN116519622A (zh) * | 2023-02-03 | 2023-08-01 | 湖北工业大学 | 基于光程可调光谱检测的复杂混合气体检测装置及方法 |
CN116519622B (zh) * | 2023-02-03 | 2023-10-10 | 湖北工业大学 | 基于光程可调光谱检测的复杂混合气体检测装置及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110346323B (zh) | 2022-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104237060B (zh) | 一种金银花药材多指标快速检测方法 | |
CN103913433B (zh) | 一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法 | |
CN104062260B (zh) | 一种含有柚皮苷中药生产过程中的近红外在线检测方法 | |
CN109297929B (zh) | 一种利用近红外技术建立丹参饮片质量分级的方法 | |
CN104568822B (zh) | 一种连翘药材多指标同时快速检测方法 | |
CN103439288A (zh) | 一种银杏叶药材实时放行检测方法 | |
CN109856084A (zh) | 一种香砂养胃丸浓缩丸制备过程质量监测方法 | |
CN110346323A (zh) | 一种基于近红外光谱技术在线检测华盖散浓缩液的方法 | |
CN108562657A (zh) | 一种快速检测红参醇提取液中人参皂苷含量的方法及应用 | |
CN104568813A (zh) | 一种山茱萸药材多指标快速检测方法 | |
CN106053384A (zh) | 一种青蒿金银花醇沉浓缩过程快速定量检测方法 | |
CN107356691A (zh) | 建曲指纹图谱的检测方法 | |
CN108241033A (zh) | 一种快速检测麦冬醇提取液中6个质量指标物质含量的方法及应用 | |
CN101791331A (zh) | 一种快速测定丹参提取液中鞣质含量的方法 | |
CN108051396A (zh) | 一种心可舒片有效成分含量的快速检测方法 | |
CN108195988A (zh) | 采用hplc指纹图谱的构建方法的五味子药材及其生脉注射液制剂 | |
CN108663337A (zh) | 一种测定丹参酮类成分的方法及其应用 | |
CN108007898A (zh) | 一种快速的艾片药材检测方法 | |
CN110031564A (zh) | 基于hplc指纹图谱的天然植物抗球虫饲料添加剂的质量检测方法 | |
CN102106950B (zh) | 一种测定女金中药提取浓缩液中黄芪苷的方法 | |
CN102175629B (zh) | 一种基于生物活性检测的熟地黄品质评价方法 | |
CN109507312A (zh) | 一种黄柏的鉴定方法及其应用 | |
CN104007198B (zh) | 一种灵芝皇制剂hplc标准指纹图谱及其构建方法和应用 | |
CN103335960A (zh) | 一种华蟾素提取浓缩过程关键指标的快速检测方法 | |
CN105784951A (zh) | 一种六味地黄丸浓缩丸生药粉多指标快速检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |