CN112782116A - 利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用 - Google Patents
利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112782116A CN112782116A CN202011596272.4A CN202011596272A CN112782116A CN 112782116 A CN112782116 A CN 112782116A CN 202011596272 A CN202011596272 A CN 202011596272A CN 112782116 A CN112782116 A CN 112782116A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- near infrared
- chinese medicine
- traditional chinese
- sample
- infrared spectrum
- 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.)
- Pending
Links
- 239000006187 pill Substances 0.000 title claims abstract description 112
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 239000003814 drug Substances 0.000 title claims abstract description 57
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 44
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 23
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims abstract description 19
- 206010004542 Bezoar Diseases 0.000 claims description 32
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 32
- 239000011521 glass Substances 0.000 claims description 16
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 7
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 abstract description 4
- 230000006378 damage Effects 0.000 abstract description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 2
- 229920000298 Cellophane Polymers 0.000 description 18
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 13
- 239000000123 paper Substances 0.000 description 12
- 239000009528 niuhuang qingxin Substances 0.000 description 11
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 9
- 239000000932 sedative agent Substances 0.000 description 9
- 230000001624 sedative effect Effects 0.000 description 9
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 8
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 5
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 4
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 4
- YRCWQPVGYLYSOX-UHFFFAOYSA-N synephrine Chemical compound CNCC(O)C1=CC=C(O)C=C1 YRCWQPVGYLYSOX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 4
- 206010062717 Increased upper airway secretion Diseases 0.000 description 3
- YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N Toluene Chemical compound CC1=CC=CC=C1 YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 208000026435 phlegm Diseases 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 206010012735 Diarrhoea Diseases 0.000 description 2
- 241000220324 Pyrus Species 0.000 description 2
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 229960003684 oxedrine Drugs 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 238000003892 spreading Methods 0.000 description 2
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 description 2
- JHGWQSGWUPCKNT-UHFFFAOYSA-N 2-tert-butyl-4-methyl-1,3,5-trinitrobenzene Chemical compound CC1=C([N+]([O-])=O)C=C([N+]([O-])=O)C(C(C)(C)C)=C1[N+]([O-])=O JHGWQSGWUPCKNT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 244000061520 Angelica archangelica Species 0.000 description 1
- 241000132012 Atractylodes Species 0.000 description 1
- 241000282817 Bovidae Species 0.000 description 1
- 240000008537 Burchellia bubalina Species 0.000 description 1
- 235000004415 Burchellia bubalina Nutrition 0.000 description 1
- 206010008190 Cerebrovascular accident Diseases 0.000 description 1
- 206010010071 Coma Diseases 0.000 description 1
- 206010013887 Dysarthria Diseases 0.000 description 1
- 206010013954 Dysphoria Diseases 0.000 description 1
- 238000001159 Fisher's combined probability test Methods 0.000 description 1
- 108010010803 Gelatin Proteins 0.000 description 1
- 235000001287 Guettarda speciosa Nutrition 0.000 description 1
- 206010019468 Hemiplegia Diseases 0.000 description 1
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 244000170916 Paeonia officinalis Species 0.000 description 1
- 235000006484 Paeonia officinalis Nutrition 0.000 description 1
- 206010033557 Palpitations Diseases 0.000 description 1
- 244000131316 Panax pseudoginseng Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 235000006751 Platycodon Nutrition 0.000 description 1
- 244000274050 Platycodon grandiflorum Species 0.000 description 1
- 241000025505 Pyrrosia Species 0.000 description 1
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- 244000273928 Zingiber officinale Species 0.000 description 1
- 235000006886 Zingiber officinale Nutrition 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000012630 chemometric algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 208000002173 dizziness Diseases 0.000 description 1
- 230000000857 drug effect Effects 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 229920000159 gelatin Polymers 0.000 description 1
- 239000008273 gelatin Substances 0.000 description 1
- 235000019322 gelatine Nutrition 0.000 description 1
- 235000011852 gelatine desserts Nutrition 0.000 description 1
- 235000008397 ginger Nutrition 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 239000011086 glassine Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 239000000543 intermediate Substances 0.000 description 1
- 229930189914 platycodon Natural products 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 208000026473 slurred speech Diseases 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 229940126680 traditional chinese medicines Drugs 0.000 description 1
Images
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
- G01N21/359—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
- 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
- G01N21/3554—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for determining moisture content
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
本发明提供了一种利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用。所述方法包括：获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤；以及，采集待测中药大蜜丸样品的近红外光谱，并利用所述定量校正模型计算得到待测中药大蜜丸样品的水分含量值的步骤。与传统烘干法相比，本发明方法时间短、速度快、且不损坏样品，同时可在线测定，不仅能提高生产效率，节省大量的人力和物力，创造巨大的经济和社会效益，而且对保证中药制剂终产品稳定具有现实意义，为中药及其制剂质量的快速评价和在线监控提供一定的参考依据。
Description
技术领域
本发明属于药物分析领域，涉及一种检测药物水分含量的方法，具体涉及一种利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法及其在检测同仁牛黄清心丸水分含量中的应用。
背景技术
同仁牛黄清心丸由人工牛黄、羚羊角、人工麝香、人参、白术(麸炒)、当归、白芍、柴胡、干姜、阿胶、桔梗、水牛角浓缩粉等27味药材共同组方，具有温润共剂、补散同方、辛凉协调、不寒不燥、清中有补、补中有清、清而不泻、泻中有固等特点，用于气血不足、痰热上扰引起的胸中郁热、惊悸虚烦、头目眩晕、中风不语、口眼喎斜、半身不遂、言语不清、神志昏迷、痰涎壅盛等症，为风痰症首选之药，市场需求量极大，是北京同仁堂十大王牌药之一，也是北京同仁堂的拳头产品，其市场需求量大、占有率高、增长潜力大，年销售超亿元，在同类产品中销量始终处于领先地位，每年为国家创造近千万元的利税。
同仁牛黄清心丸收载于《中华人民共和国卫生部药品标准》第17册(WS3-B-3186-98)，其质量标准主要包括丸剂通则、显微鉴别和水份测定。水分含量是表征同仁牛黄清心丸质量的一个重要参数，水分含量过高会引起样品霉变、虫蛀，严重影响药效，甚至对患者造成危害。因此，同仁牛黄清心丸的水份控制至关重要。2015年版《中国药典》通则0832中主要收载了4种水分测定法，包括费休氏法、烘干法、减压干燥法、甲苯法。然而，这些传统方法检测不仅操作烦琐、耗时，且过程中水份变化较大。因此，为了保证最终产品质量的稳定均一，建立一种快速水份测定法势在必行。
近红外光谱(NIR)法由于水分子在近红外区有一些特征性很强的合频吸收带，且其它各种分子的倍频与合频吸收相对较弱，同时可避免空气中水分的干扰，因此与其他水份测定法相比具有独特优势，已广泛应用于中药材、中药饮片、中间体及成品的水分测定中。因此，本发明采用NIR光谱技术，建立一种利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法，及其在同仁牛黄清心丸水分含量检测中的应用。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法。
本发明的另一目的在于提供所述利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法在检测同仁牛黄清心丸水分含量中的应用。
为达上述目的，一方面，本发明提供了一种利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法，其中，所述方法包括：
获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型(最优近红外定量校正模型)的步骤；以及
采集待测中药大蜜丸样品的近红外光谱，并利用所述定量校正模型计算得到待测中药大蜜丸样品的水分含量值的步骤。
根据本发明一些具体实施方案，其中，获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤包括如下步骤：
采集不同批次中药大蜜丸样品的近红外光谱(近红外漫反射光谱)的步骤；
分别测定所述中药大蜜丸样品的水分参考值的步骤；
采用偏最小二乘法(PLS)将采集获得的近红外光谱与测定的水分参考值进行回归关联，并建立中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述方法包括利用化学计量算法建立中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述方法包括利用PLS算法建立中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述方法包括利用The Unscrambler光谱分析软件建立牛黄清心丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型。
根据本发明一些具体实施方案，其中，获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤包括：采集不同批次中药大蜜丸样品的近红外光谱后，采用Kennard-Stone法(K-S法，计算各个样品吸光度之间的欧式距离)确定校正样品集和验证样品集；然后利用校正样品集的近红外光谱建立中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型。
根据本发明一些具体实施方案，其中，获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤包括：在获得校正样品集后，还包括对获得的原始的近红外光谱进行预处理以消除干扰因素引起的光谱偏差(消除噪音、固体颗粒大小、表面散射以及光程变化等干扰因素的影响)的步骤，然后再利用校正样品集的近红外光谱建立中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述预处理包括如下方法中的一种或多种的组合：平滑法(SG)、归一化法、一阶导数法、多元散射校正法(MSC)、标准正态交换法(SNV)和二阶导数法。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述预处理为标准正态交换法(SNV)。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述方法包括利用烘干法测定所述中药大蜜丸样品的水分参考值。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述烘干法包括将每粒药丸破碎成小块(剪成小块)，平铺于干燥至恒重的称量容器中(扁形称量瓶)，称定(精密称定)，在105℃干燥5小时(开启瓶盖在105℃干燥5小时)，在干燥条件下冷却30分钟(将瓶盖盖好，移至干燥器中，冷却30分钟)，称定(精密称定)，再在上述温度干燥1小时，冷却，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，计算样品水分含量值。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型，光谱预处理为SNV，潜变量因子数为2～7。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述方法在获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型后，还包括利用验证样品集对定量校正模型进行验证以完善定量校正模型的步骤，然后再利用经过完善的定量校正模型计算得到待测中药大蜜丸样品的水分含量值。
根据本发明一些具体实施方案，其中，对定量校正模型进行验证的步骤包括将验证样品集中中药大蜜丸的近红外光谱(NIR光谱)，输入定量校正模型中，从而得出验证样品集中样品的水分含量，并与测定得到的验证样品集的水分参考值对照，计算偏差；当验证集样品为界外点时，加入外界点重新建立新的校正模型，并不断完善校正模型。
根据本发明一些具体实施方案，其中，获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤中的中药大蜜丸样品批次≥4，样品数量≥50。
根据本发明一些具体实施方案，其中，采集待测中药大蜜丸样品的近红外光谱包括利用漫反射近红外光谱仪采集待测中药大蜜丸样品的近红外光谱，所述漫反射近红外光谱仪的参数设定包括：扫描波长范围：1350-1800nm，分辨率：0.5nm，扫描次数：32次，测量温度为18-25℃，每份样品扫描3次，取平均光谱。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述漫反射近红外光谱仪开机预热1小时后，以空气作为空白对照进行背景扫描，然后再扫描样品光谱。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述中药大蜜丸为牛黄清心丸。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述中药大蜜丸为同仁牛黄清心丸。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述同仁牛黄清心丸选自带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品或不带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品。
根据本发明一些具体实施方案，其中，带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品建立的定量校正模型的光谱预处理方法为SNV，潜变量因子数为2，校正集R2和RMSEC分别为0.8184和0.1819，预测集Rpre2和RMSEP分别为0.7657和0.1572。
根据本发明一些具体实施方案，其中，不带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品建立的定量校正模型的光谱预处理方法为SNV，潜变量因子数为7，校正集R2和RMSEC分别为0.9919和0.0437，预测集Rpre2和RMSEP分别为0.7722和0.2078。
具体而言，本发明所述的利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法包括以下步骤：
(1)NIR光谱扫描
采用近红外光谱仪，采集每一个中药大蜜丸样品的NIR漫反射原始光谱数据；
(2)水分测定
采用烘干法分别测定所述中药大蜜丸样品的水分参考值；
(3)划分样本集
采用Kennard-Stone法，通过计算各个样品吸光度之间的欧式距离，选择样品集中能够代表整个样品分布的样品(2/3样品)作为校正样品集，剩余的样品(1/3样品)作为验证样品集；
(4)光谱预处理
采用Savitzky-Golay平滑法(SG)、多元散射校正(MSC)和标准正则变换(SNV)等对原始光谱进行预处理，消除噪音、固体颗粒大小、表面散射以及光程变化等干扰因素的影响
(5)建立校正模型
采用偏最小二乘法(PLS)法，将步骤(1)采集的中药大蜜丸校正集样品的光谱数据与烘干法测定的水分参考值相关联，建立定量校正模型。采用The Unscrambler光谱分析软件中的预处理方法，比较内部交叉验证均方差(RMSECV)和相关系数的大小，选择光谱范围及光谱预处理方法，并建立校正模型。
通过比较可得，最理想校正模型光谱的预处理方法为标准正态变换(SNV)。
(6)模型验证
采用近红外光谱仪，采集验证集中中药大蜜丸的NIR光谱，输入校正模型中，从而得出验证样品集中样品的水分含量，并通过验证样品集的烘干法的测定值对照，计算偏差，快速而准确；若验证集样品为界外点时，加入的外界点重新按校正模型建立步骤建立新的校正模型，并不断完善校正模型；
(7)用验证后的模型预测待测中药大蜜丸样品的水分含量
对于待测的中药大蜜丸样品，将样品按步骤(1)所述的方法扫描其近红外光谱图，并按照步骤(4)所述的方法进行光谱预处理，之后通过计算机提取NIR特征光谱图输入到校正模型，经过校正模型的测定即得到该中药大蜜丸的水分含量。
综上，本发明提供的检测中药大蜜丸的水分含量的方法需建立有效的校正模型，即收集中药大蜜丸样本作为校正样本集，并扫描得到校正样本集的近红外光谱图，进一步，对得到的光谱数据进行光谱的预处理，并采用中国药典2015年版(通则0832)水分测定法中的烘干法测得的结果为水分参考值，采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)建立中药大蜜丸光谱与其水分含量值之间的校正模型；对于待测的中药大蜜丸样品，按步骤(1)所述的方法扫描其近红外光谱图，并按照步骤(4)所述的方法进行光谱预处理，进一步，把经过光谱预处理的光谱数据输入到校正模型，即可得到该中药大蜜丸的水分含量，光谱数据输入可由计算机及其软件实现。
另一方面，本发明还提供了利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法在检测同仁牛黄清心丸水分含量中的应用。
根据本发明一些具体实施方案，其中，所述同仁牛黄清心丸选自带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品或不带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品。
综上所述，本发明提供了一种利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用。本发明的方法具有如下优点：
与传统烘干法相比，本发明方法时间短、速度快、且不损坏样品，同时可在线测定，不仅能提高生产效率，节省大量的人力和物力，创造巨大的经济和社会效益，而且对保证中药制剂终产品稳定具有现实意义，为中药及其制剂质量的快速评价和在线监控提供一定的参考依据。
附图说明
图1和图2为实施例1的同仁牛黄清心丸NIR原始光谱图，其中图1为带有玻璃纸的同仁牛黄清心丸；图2为不带玻璃纸的同仁牛黄清心丸。
图3和图4为实施例1的同仁牛黄清心丸水分含量近红外预测值与水分参考值相关图，其中图3为带有玻璃纸的同仁牛黄清心丸；图4为不带玻璃纸的同仁牛黄清心丸。
具体实施方式
以下通过具体实施例详细说明本发明的实施过程和产生的有益效果，旨在帮助阅读者更好地理解本发明的实质和特点，不作为对本案可实施范围的限定。
实施例1
1.样品收集：收集不同批次的同仁牛黄清心丸样品，一般至少采集4批，实际中可根据校正模型的适用范围增加数量，拆掉外包装，备用。
2.光谱采集：按照GBT 29858-2013《分子光谱多元校正定量分析通则》中对于光谱测量的要求，采用AXSUN-XL410便携式近红外光谱仪，取4个批次样品，其中19010224批次随机抽取17粒，其余3个批次随机抽取12粒，并分别编号，将带有玻璃纸的样品抵紧积分球采样窗口，进行扫描。扫描波长范围为：1350-1800nm，分辨率：0.5nm，扫描次数：32次，每个样品重复测定3次，求平均光谱，共得到53个带有玻璃纸样品。取上述4个批次以及5个未知批次的样品，拆掉玻璃纸，将样品抵紧积分球采样窗口，进行扫描，每个样品重复测定3次，求平均光谱，共得到58个不带玻璃纸样品。同仁牛黄清心丸近红外原始光谱图如图1和图2所示。
3.样品水份参考值测定：按照《中国药典》通则0832水分测定法第二法(烘干法)的要求测定样品的水份参考值，具体如下：将药丸剪成小块，平铺于干燥至恒重的扁形称量瓶中，精密称定，开启瓶盖在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，计算样品的水分含量(％)。所得水份数据如下表，由表1可知，同仁牛黄清心丸样品的水份范围：11.1828～13.1258％。
表1同仁牛黄清心丸水份参考值
4.模型的建立：采用PLS方法，将烘干法测得的水分含量参考值与样品近红外光谱数据相对应，建立校正模型。
(a)校正集和验证集样品的选择采用K-S法，根据同仁牛黄清心丸样品水分含量的分布范围，以校正集：预测集＝2：1的比例选择样品组成校正集和预测集。带玻璃纸和不带玻璃纸的同仁牛黄清心丸校正集和预测集的数目及其水分含量参考值范围如表2。由表2可知，得到的校正集和预测集水分含量范围差异不大，预测集可用于评价模型。
表2同仁牛黄清心丸校正集和预测集的K-S法划分结果
(b)光谱预处理比较原始光谱、Savitzky-Golay平滑法(SG)、多元散射校正(MSC)和标准正则变换(SNV)等光谱预处理方法对模型性能的影响，同时以校正均方根误差(RMSEC)、交叉验证均方根误差(RMSECV)以及决定系数R2为模型性能评价指标，考察不同预处理方法对模型的影响。
表3为带有玻璃纸的同仁牛黄清心丸原始吸收光谱预处理的结果。由表3可知，带玻璃纸样品采用SNV方法，潜变量因子数为2，与MSC方法，潜变量因子数为2，所建的PLS模型结果差异较小，校正集R2和RMSEC分别为0.8184和0.1819，交叉预测集R2和RMSECV分别为0.7808和0.2055，所得结果较其他方法理想。
表4为不带玻璃纸的同仁牛黄清心丸原始吸收光谱预处理的结果。由表4可知，不带玻璃纸样品采用SNV方法，潜变量因子数为7，所建的PLS模型，校正集R2和RMSEC分别为0.9919和0.0437，交叉预测集R2和RMSECV分别为0.8182和0.2120，所得结果较其他方法理想。
因此，带玻璃纸和不带玻璃纸的同仁牛黄清心丸均采用SNV光谱预处理方法，潜变量因子数分别选择2和7，同时结合PLS方法，建立同仁牛黄清心丸水分含量NIR定量分析模型。
表3带玻璃纸的同仁牛黄清心丸不同光谱预处理方法的定量模型的性能指标
表4不带玻璃纸的同仁牛黄清心丸不同光谱预处理方法的定量模型的性能指标
(c)模型的验证将预测集样品的NIR光谱输入同仁牛黄清心丸水分含量NIR定量分析模型，预测其水分含量，并与烘干法所测值进行比较。带玻璃纸和不带玻璃纸的同仁牛黄清心丸的近红外预测值与水分参考值相关性如图3和图4所示。由图3和图4可知，同仁牛黄清心丸水分含量NIR定量分析模型预测结果均较为理想,可实现对同仁牛黄清心丸水分含量这一化学质量属性进行快速、精确的表征。
带玻璃纸同仁牛黄清心丸模型的Rpre2和RMSEP分别为0.7657和0.1572；不带玻璃纸同仁牛黄清心丸模型的Rpre2和RMSEP分别为0.7722和0.2078。相比而言，带玻璃纸样品的RMSEP较小，分析原因可能为不带玻璃纸的样品在光谱采集过程中的测样误差较大所导致。因此，采用NIR光谱技术对带有玻璃纸的同仁牛黄清心丸进行水分的定量分析效果更好，也体现了NIR现场、无损检测的优势。
Claims (9)
1.一种利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法，其中，所述方法包括：
获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤；以及
采集待测中药大蜜丸样品的近红外光谱，并利用所述定量校正模型计算得到待测中药大蜜丸样品的水分含量值的步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤包括如下步骤：
采集不同批次中药大蜜丸样品的近红外光谱的步骤；
分别测定所述中药大蜜丸样品的水分参考值的步骤；以及
采用偏最小二乘法将采集获得的近红外光谱与测定的水分参考值进行回归关联，并建立中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，获得中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型的步骤包括：采集不同批次中药大蜜丸样品的近红外光谱后，还包括对获得的原始的近红外光谱进行预处理以消除干扰因素引起的光谱偏差的步骤，然后再利用经过预处理的近红外光谱建立中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预处理包括如下方法中的一种或多种的组合：平滑法、归一化法、一阶导数法、多元散射校正法、标准正态交换法和二阶导数法。
5.根据权利要求2～4任意一项所述的方法，其中，所述方法包括利用烘干法测定所述中药大蜜丸样品的水分参考值。
6.根据权利要求2～5任意一项所述的方法，其中，所述中药大蜜丸样品近红外光谱与其水分参考值之间的定量校正模型，光谱预处理为SNV，潜变量因子数为2～7。
7.根据权利要求1～6任意一项所述的方法，其中，采集待测中药大蜜丸样品的近红外光谱包括利用漫反射近红外光谱仪采集待测中药大蜜丸样品的近红外光谱，所述漫反射近红外光谱仪的参数设定包括：扫描波长范围：1350-1800nm，分辨率：0.5nm，扫描次数：32次，测量温度为18-25℃，每份样品扫描3次，取平均光谱。
8.权利要求1～7任意一项所述的方法在检测同仁牛黄清心丸水分含量中的应用。
9.根据权利要求8所述的应用，其中，所述同仁牛黄清心丸选自带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品或不带玻璃纸同仁牛黄清心丸样品。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011596272.4A CN112782116A (zh) | 2020-12-29 | 2020-12-29 | 利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011596272.4A CN112782116A (zh) | 2020-12-29 | 2020-12-29 | 利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112782116A true CN112782116A (zh) | 2021-05-11 |
Family
ID=75751429
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011596272.4A Pending CN112782116A (zh) | 2020-12-29 | 2020-12-29 | 利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112782116A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113390821A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-14 | 北京中医药大学 | 一种智能制造炼蜜过程质量的实时监测装备与方法 |
| CN118090648A (zh) * | 2024-04-02 | 2024-05-28 | 常州建昊建筑鉴定检测有限公司 | 一种工程材料含水率检测方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101299022A (zh) * | 2008-06-20 | 2008-11-05 | 河南中医学院 | 利用近红外光谱技术评价中药药材综合质量的方法 |
| CN102288572A (zh) * | 2011-05-09 | 2011-12-21 | 河南中医学院 | 利用近红外光谱技术快速检测中药药材指标性成分含量的方法 |
| CN103091274A (zh) * | 2011-10-31 | 2013-05-08 | 天津天士力之骄药业有限公司 | 近红外漫反射光谱测定注射用丹参多酚酸水分含量的方法 |
| CN103969211A (zh) * | 2013-01-28 | 2014-08-06 | 广州白云山和记黄埔中药有限公司 | 一种采用近红外光谱检测复方丹参片水分含量的方法 |
| CN105911012A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-08-31 | 江苏康缘药业股份有限公司 | 栀子药材近红外定量分析模型及建立方法、栀子药材的检测方法及检测标准 |
| CN107024446A (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-08 | 九芝堂股份有限公司 | 一种六味地黄丸小蜜丸生药粉多指标快速检测方法 |
-
2020
- 2020-12-29 CN CN202011596272.4A patent/CN112782116A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101299022A (zh) * | 2008-06-20 | 2008-11-05 | 河南中医学院 | 利用近红外光谱技术评价中药药材综合质量的方法 |
| CN102288572A (zh) * | 2011-05-09 | 2011-12-21 | 河南中医学院 | 利用近红外光谱技术快速检测中药药材指标性成分含量的方法 |
| CN103091274A (zh) * | 2011-10-31 | 2013-05-08 | 天津天士力之骄药业有限公司 | 近红外漫反射光谱测定注射用丹参多酚酸水分含量的方法 |
| CN103969211A (zh) * | 2013-01-28 | 2014-08-06 | 广州白云山和记黄埔中药有限公司 | 一种采用近红外光谱检测复方丹参片水分含量的方法 |
| CN107024446A (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-08 | 九芝堂股份有限公司 | 一种六味地黄丸小蜜丸生药粉多指标快速检测方法 |
| CN105911012A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-08-31 | 江苏康缘药业股份有限公司 | 栀子药材近红外定量分析模型及建立方法、栀子药材的检测方法及检测标准 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 杨辉: "中成药丸剂水分测定近红外定量分析模型的建立及应用", 《广西中医药大学学报》 * |
| 陈斌等: "近红外光谱法快速检测六味地黄丸中的定量指标", 《时珍国医国药》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113390821A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-14 | 北京中医药大学 | 一种智能制造炼蜜过程质量的实时监测装备与方法 |
| CN113390821B (zh) * | 2021-05-21 | 2024-04-12 | 北京中医药大学 | 一种智能制造炼蜜过程质量的实时监测装备与方法 |
| CN118090648A (zh) * | 2024-04-02 | 2024-05-28 | 常州建昊建筑鉴定检测有限公司 | 一种工程材料含水率检测方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108519348A (zh) | 甘草药材近红外定量分析模型及检测方法和标准 | |
| CN103033486B (zh) | 陈皮及广陈皮药材质量的近红外光谱监控方法 | |
| CN103776777B (zh) | 一种用近红外光谱技术识别不同生长方式人参及对人参中组分含量测定的方法 | |
| CN104792652B (zh) | 一种黄芪药材多指标快速检测方法 | |
| CN104849232B (zh) | 一种快速检测蜂王浆水分和蛋白质含量的方法 | |
| CN102243170A (zh) | 用近红外光谱技术鉴别麦冬药材产地的方法 | |
| CN103091274B (zh) | 近红外漫反射光谱测定注射用丹参多酚酸水分含量的方法 | |
| CN103439288A (zh) | 一种银杏叶药材实时放行检测方法 | |
| CN112782116A (zh) | 利用近红外光谱检测中药大蜜丸水分含量的方法和应用 | |
| Wang et al. | Potential of near infrared spectroscopy and pattern recognition for rapid discrimination and quantification of Gleditsia sinensis thorn powder with adulterants | |
| CN103411895B (zh) | 珍珠粉掺伪的近红外光谱鉴别方法 | |
| CN107024447B (zh) | 一种生药粉在线检测装置和检测方法 | |
| CN104596979A (zh) | 近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶纤维素的方法 | |
| CN106226267B (zh) | 一种辣椒干色价的近红外测定方法 | |
| CN108007898A (zh) | 一种快速的艾片药材检测方法 | |
| CN104596980A (zh) | 近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶热水可溶物的方法 | |
| Bin et al. | Detection of adulteration of kudzu powder by terahertz time-domain spectroscopy | |
| CN104596976A (zh) | 近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶蛋白质的方法 | |
| CN109932336A (zh) | 一种全麦粉的快速鉴别方法 | |
| CN105784951B (zh) | 一种六味地黄丸浓缩丸生药粉多指标快速检测方法 | |
| CN103335960A (zh) | 一种华蟾素提取浓缩过程关键指标的快速检测方法 | |
| CN116559106A (zh) | 一种中药材炮制工艺过程的近红外在线监测方法 | |
| CN106872398A (zh) | 一种hmx炸药水分含量快速测量方法 | |
| CN111380832A (zh) | 复方甘草片有效成分含量测定校正模型构建、检测方法 | |
| CN108072628A (zh) | 一种判别药包材材质的近红外光谱法 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210511 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |