一種重樓藥材多指標快速檢測方法

2023-07-03 02:16:36 1

一種重樓藥材多指標快速檢測方法
【專利摘要】本發明提供一種重樓藥材多指標快速檢測方法，通過採集不同批次的重樓藥材作為樣品，採用液相色譜法測定樣品中各類單體皂苷和總皂苷的含量，採用烘乾稱重法測定樣品中水分的含量，樣品的近紅外光譜數據採集，選擇合適的建模波段和光譜預處理方法，採用偏最小二乘回歸法建立各類單體皂苷、總皂苷和水分的快速分析定量模型，用所建模型快速測定未知樣品中各類單體皂苷、總皂苷和水分的含量，根據近紅外光譜技術測得的總皂苷和水分含量判斷該重樓藥材是否可以投入提取等後續生產環節。本發明將近紅外分析技術應用於重樓藥材中皂苷類成分和水分含量的測定中，與傳統分析方法相比，本發明方法更快速、高效，具有現場藥材篩選和質量全面評價的應用前景。
【專利說明】一種重樓藥材多指標快速檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於近紅外檢測領域，具體涉及一種重樓藥材多指標快速檢測方法。
【背景技術】
[0002]中藥重樓為百合科植物雲南重樓Paris polyphylla Smi th Var.yunnanensis(Franch.) Hand.-Mazz.或七口十一枝花 Prais polyphylla Smith Var.chinensis(Franch.)Hara的乾燥根莖,其主要化學成分為留體阜苷,並含有P _脫皮激素、多糖、黃酮苷及胺基酸，具有較強的生理和藥理活性，包括抗腫瘤、止血止痛、抑菌消炎、免疫調節等作用，廣泛應用於臨床。
[0003]原藥材檢查是過程質量分析和控制的源頭。由於地理位置、氣候條件、生長環境等因素差異，不同產地的同一類藥材在活性成分的含量和種類上往往差異較大，因此對原藥材進行質量評價十分必要。重樓藥材中含有重樓皂苷-1、重樓皂苷-11、重樓皂苷-VII等多種化合物，化學成分複雜，而且水分的存在可能影響這些有效成分的藥效，影響藥材的穩定性，影響生產成本等。目前，對原藥材的質量控制主要依靠傳統質量分析方法，耗時費力，故研究開發一種重樓藥材多指標快速檢測方法，具有現場藥材篩選和質量全面評價的應用前景。
[0004]近紅外光譜(NIR)技術是一種間接分析技術，是通過定標模型的建立來實現對未知樣本的定性或定量分析，具有快速、無損、原位與無汙染等特點。近年來，近紅外分析技術作為一種間接分析技術，已應用於中藥質量控制及生產應用領域中，包括藥材、複方中藥和中藥各種劑型的定性定量，以及利用光纖探頭技術實現對中藥生產工藝的在線連續監控
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[0005]《川滇地區重樓商品藥材質量評價》(尹鴻翔等，《中藥材》，2007年7月第30卷第7期，P771-774)，雖公開了高效液相色譜法的條件，但其參數與本專利中參數差異較大。此外，將近紅外分析技術用於重樓藥材中關鍵質控指標的含量測定國內外均無此方面的應用報導，因此研究一種方法來快速檢測重樓藥材中各關鍵質控指標是非常有必要的，有助於提高中藥產品的穩定性、安全性和有效性。

【發明內容】

[0006]本發明的目的在於提供一種重樓藥材多指標快速檢測方法。採用近紅外分析技術能夠快速測定重樓藥材中重樓皂苷-1、重樓皂苷-11、重樓皂苷-VI1、總皂苷和水分的含量，實現原藥材質量的快速評價。
[0007]本發明的目的是通過以下技術方案實現:
(I)重樓藥材樣品的收集；
收集不同批次且具有代表性的重樓藥材不少於80批，隨機選擇其中1擴30個的樣品作為驗證集，其餘樣品作為校正集進行定量校正模型的建立。
[0008](2)用傳統方法測定各關鍵質控指標:重樓藥材中各關鍵質控指標包括:重樓皂苷-1、重樓皂苷-11、重樓皂苷-VI1、總皂苷和水分；
將樣品經預處理後採用液相色譜法測定重樓皂苷-1、重樓皂苷-11、重樓皂苷-VII的含量，總皂苷含量為以上三種皂苷的總和；使用烘乾稱重法測定水分含量。
[0009]樣品預處理方法:將重樓藥材打粉，過80目篩，取細粉約0.5 g，精密稱定，置平底燒瓶中，精確加入甲醇10 mL,稱定質量,超聲波提取45 min,再稱定質量,用甲醇補足減失的質量，搖勻，離心10 min (轉速為13000 rp ? mirT1),取上清液用於高效液相色譜分析。
[0010]高效液相色譜法條件為:以十八烷基矽烷鍵合矽膠為填充劑；流動相為乙腈(A)-0.1%磷酸溶液(B)，梯度洗脫0~25 min:25~95%A，25~30 min:95%A ;檢測波長203 nm ；流速:1.0 mL ? mirT1 ;柱溫:30°C ;進樣量:10 V- L ;理論板數按重樓阜苷-1峰計算應不低於 4000。
[0011]烘乾稱重法為:將重樓藥材打粉，過80目篩，精密稱取重樓粉末2 mg於乾燥恆重的扁形瓶中，置烘箱內100-105°C乾燥5 h，移至乾燥器中冷卻30 min，精密稱定，再在上述溫度下乾燥I h，冷卻，稱重，至連續兩次差不超過5 mg，計算水分含量。
[0012](3)採集樣品的近紅外光譜圖:
分別使用漫反射採樣器件採集步驟(1)所述的校正集和驗證集樣品的近紅外光譜，採樣次數為32次，解析度為8 cm-1,以儀器內置背景為參比，掃描光譜範圍為400(T10000cnT1，每個樣品掃描重複3次，取平均光譜作為樣品光譜；
(4)定量模型的建立:
在建立定量模型之前，需要對光譜進行異常光譜的剔除、波段選擇和預處理；
對步驟(3)所述的校正集樣品的原始光譜採用馬氏距離、樣品槓桿值和學生殘差的方法來判斷異常光譜，當一個樣品的馬氏距離> 2或者槓桿值和學生殘差都比較高時，該樣品為異常樣品，予以剔除；
對剔除了光譜異常值的光譜選擇合適的光譜波段和預處理方法得到重樓藥材特徵光譜信息，採用偏最小二乘回歸法建立近紅外光譜與關鍵質控指標之間的校正模型，並通過各模型評價指標考察模型性能。具體是:
重樓阜苷-1採用多元散射校正+ —階導數+ Savitsky-Golay平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 4500-4900 cnT1 和 5550-6290 cnT1 ；
重樓皂苷-1I採用矢量歸一化+ —階導數+Norris平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 5449.8-7501.7 cnT1 ；
重樓皂苷-VII採用多元散射校正+ —階導數+ Norris平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 4248.4-4601.3 cm—1 和 5775.8-6101.7 cm—1 ；
總阜苷採用多元散射校正+ —階導數+ Savitsky-Golay平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 4248.4-4601.3 cnT1 和 5449.8-6101.7 cnT1 ；
水分採用矢量歸一化+ —階導數+Norris平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為6099.7-7501.7 cm—1 ；
再將驗證集數據導入已建立的校正模型，驗證模型的穩定性和預測性能；
定量模型性能的評價:採用相關係數(R)、校正集均方差(RMSEC)、預測均方差(RMSEP)為指標來優化建模，考察模型性能。當R值越接近於1，RMSEC和RMSEP值越小且越接近時，評價模型穩定性越佳、預測精準度越高，能夠滿足原藥材直接分析的預測精度要求。以下為相關係數、校正集均方差、預測均方差的具體計算公式:
【權利要求】
1.一種重樓藥材多指標快速檢測方法，其特徵在於，通過以下步驟實現: (1)樣品的收集 收集不同批次的重樓藥材，隨機選擇其中20個樣品作為驗證集，其餘樣品作為校正集進行定量校正模型的建立； (2)用傳統方法測定各關鍵質控指標 將樣品經預處理後採用高效液相色譜法測定重樓藥材中重樓皂苷-1、重樓皂苷-11、重樓皂苷-VII的含量，總皂苷含量為以上三種皂苷的總和；採用烘乾稱重法測定重樓藥材中水分的含量； (3)採集樣品的近紅外光譜圖 使用漫反射採樣器件採集近紅外光譜圖，採樣次數為32次，解析度為8 cm-1,以儀器內置背景為參比，掃描光譜範圍為400(T10000 cnT1，每個樣品掃描重複3次，取平均光譜作為樣品的近紅外光譜； (4)定量模型的建立 選擇合適的光譜波段和預處理方法得到重樓藥材特徵光譜信息，採用偏最小二乘回歸法建立近紅外光譜與關鍵質控指標之間的校正模型，並根據模型評價指標來考察模型性能，將驗證集數據導入已建立的校正模型，驗證模型的穩定性和預測性能； (5)未知樣品中各關鍵指標的快速測定 將未知各關鍵質控指標值的重樓藥材，按校正集樣品相同近紅外光譜採集參數，採集未知樣品的近紅外光譜數據，並選擇相同的建模波段和光譜預處理方法，把特徵光譜輸入步驟(4)所述的定量模型中，計 算得到各關鍵指標值； (6)根據以上近紅外分析技術測得的重樓藥材總皂苷含量≤0.6%且水分含量≤12%時，則判斷該重樓藥材為合格樣品，符合質量要求，投入提取的後續生產環節。
2.根據權利要求1所述的一種重樓藥材多指標快速檢測方法，其特徵在於，步驟(2)所述的重樓樣品預處理方法為:將重樓藥材打粉，過80目篩，取細粉約0.5 g，精密稱定，置平底燒瓶中，精確加入甲醇10 mL,稱定質量,超聲波提取45 min,再稱定質量,用甲醇補足減失的質量，搖勻，離心10 min (轉速為13000 rp ?mirT1),取上清液用於高效液相色譜分析。
3.根據權利要求1所述的一種重樓藥材多指標快速檢測方法，其特徵在於，步驟(2)所述的高效液相色譜法條件為:以十八烷基矽烷鍵合矽膠為填充劑；流動相為乙腈(A)-0.1%磷酸溶液(B)，梯度洗脫0~25 min:25~95%A，25~30 min:95%A ;檢測波長203 nm ;流速:1.0mL ? mirT1 ;柱溫:30°C ;進樣量:10 V- L ;理論板數按重樓阜苷-1峰計算應不低於4000。
4.根據權利要求1所述的一種重樓藥材多指標快速檢測方法，其特徵在於，步驟(4)所述的各關鍵質控指標合適的光譜波段和預處理方法為: 重樓阜苷-1採用多元散射校正+ —階導數+ Savitsky-Golay平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 4500-4900 cnT1 和 5550-6290 cnT1 ； 重樓皂苷-1I採用矢量歸一化+ —階導數+Norris平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 5449.8-7501.7 cnT1 ； 重樓皂苷-VII採用多元散射校正+ —階導數+ Norris平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 4248.4-4601.3 cm—1 和 5775.8-6101.7 cm—1 ； 總阜苷採用多元散射校正+ —階導數+ Savitsky-Golay平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為 4248.4-4601.3 cnT1 和 5449.8-6101.7 cnT1 ； 水分採用矢量歸一化+ —階導數+Norris平滑的方法進行光譜預處理，建模波段為，6099.7-7501.7 cm—1。
5.根據權利要求1所述的一種重樓藥材多指標快速檢測方法在重樓藥材檢測中的應用。，
【文檔編號】G01N21/3563GK103487395SQ201310399571
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月5日 優先權日:2013年9月5日
【發明者】吳永江, 劉博文, 金葉, 陳勇, 劉雪松 申請人:浙江大學, 雲南白藥集團股份有限公司