NIRS在廣金錢(qián)草水分含量測(cè)定中的應(yīng)用

摘要：研究并建立近紅外光譜技術(shù)在廣金錢(qián)草藥材水分含量的測(cè)定方法。利用烘干法測(cè)定試驗(yàn)樣品的水分含量，并采集近紅外光譜數(shù)據(jù)，采用一階導(dǎo)數(shù)法預(yù)處理，結(jié)合偏最小二乘法建立廣金錢(qián)草中水分含量的定量分析模型。結(jié)果表明：所建立的校正模型，內(nèi)部交叉驗(yàn)證決定系數(shù)達(dá)到0.970，校正均方差為0.254，預(yù)測(cè)均方差為0.278，內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差為0.582。驗(yàn)證集重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.069，平均回收率為99.96%，t檢驗(yàn)顯示P>0.05，精密度及重復(fù)性RSD分別為1.23、1.45%，RPD>3。建立的廣金錢(qián)草藥材水分含量測(cè)定的近紅外光譜模型穩(wěn)定、準(zhǔn)確、可靠，適用于對(duì)廣金錢(qián)草藥材的水分含量測(cè)定。

關(guān)鍵詞：廣金錢(qián)草；含水量；近紅外光譜；方法學(xué)考察；t-檢驗(yàn)

中圖分類(lèi)號(hào)：O657.33；R284.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：1002-1302（2014）07-0324-03

收稿日期：2013-12-26

基金項(xiàng)目：廣東省科技計(jì)劃（編號(hào)：2009B030801044）。

作者簡(jiǎn)介：王海霞（1989—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)橹兴庂|(zhì)量控制。E-mail：wanghx200820@163.com。

通信作者：姬生國(guó)，男，博士，教授，主要從事中藥資源、中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及中藥新藥研究。Tel：（020）39352327；E-mail：shengguo_ji@163.com。廣金錢(qián)草[Desmodium styracifolium （Osb.）Merr.]為豆科植物，以干燥地上部分入藥，為“十大廣藥”之一，收載于2010年版《中國(guó)藥典》。廣金錢(qián)草主產(chǎn)于廣西、廣東、海南3省（區(qū)），其性甘，味淡、涼，具有清熱利濕、通淋排石之功效。對(duì)于廣金錢(qián)草的質(zhì)量評(píng)價(jià)，2010年版《中國(guó)藥典》規(guī)定了水分、灰分、浸出物及有效成分的含量等要求，其中水分要求不得超過(guò)12%。但藥典中水分測(cè)定的方法采用的是傳統(tǒng)的烘干法，該方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，比較繁瑣。近年來(lái)近紅外光譜法在中藥材水分含量測(cè)定中的應(yīng)用處于起步階段，該方法較為準(zhǔn)確、簡(jiǎn)便、快速，測(cè)定過(guò)程中無(wú)需對(duì)藥材進(jìn)行復(fù)雜處理。本課題組長(zhǎng)期以來(lái)利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)嶺南道地藥材進(jìn)行研究，已經(jīng)運(yùn)用該技術(shù)成功對(duì)廣陳皮[1-2]、廣藿香[3-7]及枇杷葉[8]進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)及定性鑒別。本研究介紹了利用該技術(shù)對(duì)廣金錢(qián)草藥材中水分含量的測(cè)定方法，以期尋找利用近紅外光譜技術(shù)全面對(duì)廣金錢(qián)草品質(zhì)的評(píng)價(jià)方法。

1材料與方法

1.1藥材

試驗(yàn)所用110批樣品于2013年采集于廣東省、海南省及廣西壯族自治區(qū)，經(jīng)廣東藥學(xué)院姬生國(guó)教授鑒定為豆科山螞蝗屬植物廣金錢(qián)草。藥材經(jīng)干燥粉碎后過(guò)50目篩，保存于自封袋中，置于干燥器中備用。

1.2儀器

傅立葉變換近紅外光譜儀（Tensor37型，Bruker公司），電熱鼓風(fēng)恒溫干燥器（Q/ZT153-1998，浙江正泰儀器儀表有限公司），十萬(wàn)分之一天平（AY120，日本島津公司）。

1.3水分含量的測(cè)定方法

取樣品粉末2～5 g，平鋪于干燥至衡重的扁形稱(chēng)量瓶中，厚度不超過(guò)5 mm，疏松樣品不超過(guò)10 mm，精密稱(chēng)定，打開(kāi)瓶蓋在100～105 ℃干燥5 h后，將瓶蓋蓋好，移至干燥器中，冷卻30 min，精密稱(chēng)定；再在100～105 ℃干燥1 h，冷卻，稱(chēng)重，至連續(xù)2次稱(chēng)重的差異不超過(guò)5 mg為止；以減失的質(zhì)量除以藥材粉末的加入量，即得該批藥材中的水分含量。110批樣品中的水分含量范圍為5.10%～10.77%，且分布均勻，符合2010 年版《中國(guó)藥典》對(duì)廣金錢(qián)草水分含量的規(guī)定。

1.4近紅外光譜的采集

取樣品粉末4 g，混合均勻后放入石英樣品杯，輕輕振搖使其分布均勻。采用積分球漫反射測(cè)樣，分辨率8 cm-1；掃描32次；掃描范圍10 000～4 000 cm-1；溫度（23±0.5） ℃；相對(duì)濕度35%～40%。每批樣品重復(fù)裝樣并掃描5次，求平均光譜。

2結(jié)果與分析

2.1建模樣品原始近紅外光譜

110批廣金錢(qián)草樣品，經(jīng)“1.3”測(cè)定，含水量范圍為510%～10.77%。110批樣品的近紅外光譜疊加圖見(jiàn)圖1。

2.5模型的驗(yàn)證

另取23份廣金錢(qián)草對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，通常要求驗(yàn)證集的重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)偏差不大于RMSEP的0.33倍（即要求驗(yàn)證集的重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)偏差小于0.092），說(shuō)明模型重復(fù)性較好，而驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)偏差與預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差的比值RPD越大，準(zhǔn)確性越高[10]。若RPD>3，表明模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可以接受[11]。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，廣金錢(qián)草含水量的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值絕對(duì)偏差為-0.21～ 0.27，重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.069，平均回收率為99.96%。從含水量實(shí)測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值的分析結(jié)果來(lái)看，重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)偏差0.069小于0.092，說(shuō)明模型重復(fù)性較好，廣金錢(qián)草水分測(cè)定模型的RPD為5.8，模型可接受。經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，對(duì)于給定顯著性水平0.5，t0.05，22=0.686，23個(gè)樣品的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的t檢驗(yàn)值為0.28，P>0.5，差異不顯著[12]，故光譜方法與參考方法之間不存在系統(tǒng)誤差。綜合上述各分析結(jié)果，該模型可以滿足對(duì)廣金錢(qián)草水分快速無(wú)損檢測(cè)的需要。

3結(jié)論與討論

試驗(yàn)中采用偏最小二乘法建立廣金錢(qián)草水分含量的定量分析模型，結(jié)合多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)歸一化法、一階或二階導(dǎo)數(shù)和平滑進(jìn)行光譜預(yù)處理；同時(shí)考察了不同建模波段對(duì)模型的影響，通過(guò)與其他波段的對(duì)比，以R、RMSEC、RMSEP、RMSECV等為綜合指標(biāo)，考察不同預(yù)處理方法及建模波段對(duì)模型建立的影響。最終確定采用一階導(dǎo)數(shù)法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，且在6 689～7 832 cm-1、5 223～5 869 cm-1波段時(shí)，以上各指標(biāo)達(dá)最優(yōu)，確定了最佳主成分?jǐn)?shù)為7，并通過(guò)了對(duì)模型的驗(yàn)證及方法學(xué)考察，建立了最優(yōu)定量分析模型。

利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法獲得廣金錢(qián)草藥材樣品中的有效信息，通過(guò)與對(duì)應(yīng)樣品中水分的含量進(jìn)行線性擬合而建立水分含量測(cè)定模型，該模型經(jīng)驗(yàn)證集樣品驗(yàn)證其標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.069，說(shuō)明利用該方法測(cè)定廣金錢(qián)草藥材中的水分可靠、準(zhǔn)確，無(wú)需再用相對(duì)繁瑣的烘干方法進(jìn)行測(cè)定，這為中藥材中水分的測(cè)定找到了一個(gè)快捷并準(zhǔn)確的途徑。該方法可以在其他中藥材的水分測(cè)定中進(jìn)行推廣。

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