基于中紅外光譜技術桂枝茯苓膠囊濃縮過程快速檢測方法研究

王玉琴，徐芳芳，張 欣，吳 云，張永超，章晨峰，王振中

基于中紅外光譜技術桂枝茯苓膠囊濃縮過程快速檢測方法研究

王玉琴1，徐芳芳2, 3*，張 欣2, 3，吳 云2, 3，張永超2, 3，章晨峰2, 3，王振中2, 3*

1. 南京中醫藥大學，江蘇 南京 210023 2. 江蘇康緣藥業股份有限公司，江蘇 連云港 222001 3. 中藥制藥過程新技術國家重點實驗室，江蘇 連云港 222001

應用衰減全反射中紅外光譜（mid-infrared spectroscopy，MIRS）技術建立桂枝茯苓膠囊（Guizhi Fuling Capsules，GFC）濃縮過程中沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、苯甲酰芍藥苷及揮發油桂皮醛和肉桂酸的定量分析模型，實現GFC濃縮過程的質量控制。以HPLC檢測值為參照，采集GFC濃縮過程的MIRS，結合偏最小二乘（partial least square，PLS）法分別建立6種指標性成分的定量模型。沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷及桂皮醛的校正集相關系數（cal）分別為0.992、0.977、0.986、0.985、0.974、0.980，驗證集相關系數（pre）分別為0.985、0.961、0.988、0.993、0.978、0.975，校正均方根誤差（corrected root mean square errors，RMSEC）分別為0.132、0.771、0.042、0.044、0.075、0.185，預測相對偏差（relative standard error of prediction，RSEP）和相對誤差均小于10%。MIRS技術具有快速方便、結果可靠的優點，可以應用于GFC濃縮過程中揮發油桂皮醛和肉桂酸及其他指標性成分的測定，為GFC濃縮過程的在線監控提供了一種新方法。

桂枝茯苓膠囊；中紅外光譜；揮發油；沒食子酸；芍藥苷；桂皮醛；肉桂酸；質量控制；移動窗口偏最小二乘；組合間隔偏最小二乘；定量分析

桂枝茯苓膠囊（Guizhi Fuling Capsules，GFC）由桂枝、桃仁、牡丹皮、白芍、茯苓5種中藥組成，其處方來源于東漢張仲景所著《金匱要略》中的桂枝茯苓方[1]。現用于女性瘀血阻絡所致癥塊、經閉、痛經、產后惡露不盡；子宮肌瘤，慢性盆腔炎包塊，子宮內膜異位癥，卵巢囊腫見上述證候者。GFC處方中諸多中藥材中都存在中藥揮發油，且大多數揮發油均具有良好的臨床療效[2]，在中藥復方制劑生產中，中藥揮發油種類、含量變化大[3]，對于含有揮發油的中藥復方制劑來說，如何控制中藥揮發油的質量尤為重要[4]。GFC的桂枝藥材中主要的揮發性物質有桂皮醛和肉桂酸，藥理研究表明，肉桂酸和桂皮醛分別是桂枝藥材抗菌消炎、解熱鎮痛的活性成分。

近紅外光譜（near-infrared spectroscopy，NIRS）技術和中紅外光譜（mid-infrared spectroscopy，MIRS）技術是快速、準確、無損的綠色過程分析技術[5]。以NIRS為主的過程分析技術逐漸應用于中藥制備過程的實時監測[6-9]，羅曉芳等[10]將NIRS技術應用于丹參濃縮過程的在線監測，采用NIRS對丹參水提液的濃縮過程進行分析，建立了濃縮過程中有效成分含量的定量模型，及時反映濃縮過程的狀態。李華雨等[11]為研究再造煙葉生產濃縮過程中揮發性香味成分的變化，采用同時蒸餾萃取-氣相色譜-飛行時間質譜法測定了樣品中234種揮發性香味成分。

在GFC濃縮過程中，揮發油桂皮醛和肉桂酸會隨蒸汽揮發，目前的報道中缺少在線監測濃縮過程中揮發油桂皮醛和肉桂酸的研究，由于在GFC濃縮過程中，會出現絮狀樣品，會直接影響樣品對近紅外光的吸收和散射[12-13]，從而導致NIRS的變異，本研究采用MIRS技術，以HPLC測定沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷及桂皮醛的含量，結合偏最小二乘（partial least square，PLS）法建立6種指標性成分的定量分析模型[14-18]，實現GFC濃縮過程中揮發油及其他指標性成分的快速測定，為揮發油桂皮醛和肉桂酸的在線監測提供新方法，為含揮發油的中藥復方制劑提供一種新的質量控制方法。

1 儀器與材料

1.1 儀器

原位FT-IR React IR 702L型紅外光譜儀，梅特勒-托利多（中國）公司；Ulitmate3000型高效液相色譜儀，賽默飛世爾科技（中國）有限公司；Mettler Toledo ME104E型電子天平，Mettler公司；H1650-W型湘儀高速離心機，湖南湘儀離心機儀器有限公司；Milli-Q IQ7000型超純水系統，默克化工技術（上海）有限公司。

1.2 材料

沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸及桂皮醛對照品，中國食品藥品檢定研究院，供含量測定用，批號分別為110831-201906、110736-202145、100419- 201703、110786-201604、110710-202022，質量分數分別為91.5%、95.1%、99.9%、98.8%、99.5%；苯甲酰芍藥苷對照品，成都德斯特生物技術有限公司，批號為DST211210-053，質量分數為98.19%；乙腈，色譜純，西格瑪里奧里奇（上海）貿易有限公司；水，超純水，自制；其余試劑均為分析純。

GFC濃縮過程樣本均由江蘇康緣藥業股份有限公司提供，樣本信息見表1。

1.3 數據處理軟件

采用Unscramble（version 11，挪威Camo Analytics公司）軟件進行光譜預處理，采用Origin （version 8.0，美國Origin Lab公司）軟件及Minitab（version 19.1，美國LLC公司）繪圖，采用Minitab（version 19.1，美國LLC公司）進行配對檢驗，采用Matlab（version 2019a，美國MathWorks公司）軟件進行樣本劃分、變量篩選及模型構建。

2 方法與結果

2.1 樣本收集

醇提液濃縮過程取樣：在濃縮過程中在線取樣，濃縮過程4～5 h，前0.5 h取1個樣，后續10 min取1個樣，本實驗取7個批次樣品共145個樣品，批號及數量見表1。

2.2 含量測定

含量測定方法參照企業內控標準。李家春等[19]依據GFC生產工藝，建立了生產過程中浸膏的定量指紋圖譜控制方法。

表1 濃縮過程樣本信息

Table 1 Condense process sample information

批號數量批號數量 z22030121z22041021 z22030221z22041121 z22030321z22041220 z22030420

2.2.1 對照品溶液的制備 取沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛對照品適量，精密稱定，加50%甲醇制成分別含100、250、15、10、30、20 μg/mL的混合對照品溶液。

2.2.2 供試品溶液的制備 前1.5 h取樣品3 g，1.5～2.5 h取樣品2 g，后續取樣品1 g，精密稱定，置25 mL量瓶中，用50%甲醇溶解，超聲處理（250 W、40 kHz）30 min，放冷，搖勻，12 000 r/min離心（半徑為9.5 cm）10 min，上清液用微孔濾膜濾過，即得供試品溶液。

2.2.3 色譜條件 色譜柱為Waters Symmetry C18柱（250 mm×4.6 mm，5 μm）；流動相為0.02%三氟乙酸水溶液-乙腈，梯度洗脫：0～5 min，5%乙腈；5～20 min，5%～17%乙腈；20～30 min，17%～19%乙腈；30～40 min，19%～26%乙腈；40～60 min，26%～88%乙腈；60～70 min，88%乙腈；體積流量1 mL/min；柱溫30 ℃；檢測波長230、275 nm；進樣量10 μL。對照品及GFC樣品色譜圖見圖1。

以z220301、z220302、z220303、z220304批GFC濃縮為例，各指標成分含量變化規律如圖2所示。在GFC的濃縮過程中，設備會自動適時補料，至全部藥液吸入設備中；濃縮過程中，芍藥苷、苯甲酸、沒食子酸、苯甲酰芍藥苷的含量隨濃縮的進行，呈現逐漸上升的趨勢；前1.5 h，肉桂酸和桂皮醛含量呈現逐漸上升的趨勢，隨著濃縮過程中藥液的自動補充和揮發油類成分隨蒸汽的揮發，濃縮后期肉桂酸含量出現不規律變化，桂皮醛含量出現下降趨勢。

1-沒食子酸 2-芍藥苷 3-苯甲酸 4-肉桂酸 5-苯甲酰芍藥苷 6-桂皮醛

2.3 MIRS的采集

在室溫條件下，打開中紅外光譜儀，預熱儀器40 min，以空氣為掃描背景，取適量樣品滴于探頭上，進行MIRS掃描，掃描結束后，清洗探頭，探頭潔凈后進行下一次掃描。光譜掃描條件：掃描次數為32次，掃描速率為7次/秒，分辨率4 cm?1，光譜掃描范圍是648～3000 cm?1，每個樣品掃描2次，取平均光譜作為樣品的光譜數據。采集的樣品MIRS見圖3。

2.4 模型建立研究

2.4.1 樣本劃分 通過K-S劃分法，將樣品以4∶1比例進行校正集和驗證集的劃分，最終得到校正集116個樣品，驗證集29個樣品。本研究的K-S劃分法在Matlab中進行。

2.4.2 光譜預處理方法的選擇 為了消除光譜采集的誤差，建立準確的MIRS模型。本研究采取不同的光譜預處理方法對MIRS進行預處理，分別建立沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、桂皮醛、苯甲酰芍藥苷的PLS定量模型。

常用的光譜預處理方法有Savitzky-Golay（S-G）平滑、移動窗口平滑（9點）、矢量歸一化法、標準正則變換（standard normal variate，SNV）、多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、基線校正。通過決定系數（）、校正均方根誤差（root mean square errors of calibration，RMSEC）、交叉驗證均方根誤差（root mean square errors of cross validation，RMSECV）、預測均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）、性能偏差比（ratio of performance to deviation，RPD）與預測相對偏差（relative standard error of prediction，RSEP）來評估模型的性能。決定系數越大，模型擬合效果越好；RMSEC和RMSEP分別指校正模型與驗證模型中參考值與預測值之間的偏差，越小模型預測性能越好[15]；RSEP指參考值與預測值之間的相對偏差，越小模型性能越好；性能偏差比（RPD）表示模型預測性能，一般RPD大于2.5時，模型預測性能較好。綜合評價各性能指標來評估模型性能。

圖2 含量變化趨勢圖

圖3 145個樣品MIRS圖

表2是采用不同光譜預處理方法建立6種指標性成分的PLS定量模型，以RPD與RSEP的大小來確定最佳的光譜預處理方法。從模型結果看，苯甲酸、苯甲酰芍藥苷采用S-G平滑對光譜進行預處理時建模效果好，RPD分別為4.03、3.63，RSEP分別為14.32%、11.68%，沒食子酸采用原始光譜建模效果好，RPD為4.16，RSEP為10.77%，芍藥苷、肉桂酸、桂皮醛分別是采用基線校正、移動窗口平滑、歸一化法對光譜進行預處理時，建模效果最優，RPD分別為3.61、3.76、1.84，RSEP分別為9.30%、10.94%、18.13%。

表2 不同預處理方法建模結果分析

Table 2 Analysis of modeling results of different pretreatment methods

成分預處理方法校正集驗證集 rcalRMSECRMSECVrpreRMSEPRPDRSEP 沒食子酸無預處理0.9830.1880.2150.9700.2264.1610.77 S-G0.9850.1800.2100.9680.2354.0011.21 移動窗口平滑0.9850.1780.2080.9680.2344.0111.17 歸一化法0.9830.1910.2170.9630.2493.7611.91 基線校正0.9830.1870.2170.9700.2363.9811.26 MSC0.9810.1980.2290.9630.2533.7112.07 SNV0.9820.1950.2250.9630.2553.6812.18 芍藥苷無預處理0.9770.7770.9920.9630.8983.619.30 S-G0.9660.9441.0880.9580.9453.439.78 移動窗口平滑0.9740.8181.0090.9620.9023.609.34 歸一化法0.9700.8881.1230.9511.0123.2110.48 基線校正0.9770.7711.0190.9610.8983.619.30 MSC0.9680.9071.0810.9600.9413.459.74 SNV0.9690.9021.0730.9600.9413.459.74 苯甲酸無預處理0.9780.0520.0770.9680.0603.8614.94 S-G0.9720.0590.0750.9720.0574.0314.32 移動窗口平滑0.9760.0550.0760.9700.0583.1014.46 歸一化法0.9740.0570.0730.9700.0623.7515.39 基線校正0.9770.0530.0790.9660.0633.6715.73 MSC0.9730.0520.0780.9660.0653.5316.32 SNV0.9790.0510.0780.9640.0643.6114.78 肉桂酸無預處理0.9730.0590.0760.9650.0593.4912.61 S-G0.9720.0600.0760.9540.0583.5812.29 移動窗口平滑0.9850.0610.0760.9660.0583.7610.94 歸一化法0.9640.0580.0760.9660.058 3.5412.44 基線校正0.9720.0600.0760.9610.059 3.4812.65 MSC0.9630.0680.0790.9640.057 3.6012.25 SNV0.9650.0670.7770.9660.056 3.6612.04 苯甲酰芍藥苷無預處理0.9590.1290.1480.9520.096 3.1613.91 S-G0.9470.1060.1350.9660.0843.6311.86 移動窗口平滑0.9560.0970.1370.9560.0923.3113.18 歸一化法0.9580.0940.1350.9480.1003.0414.54 基線校正0.9440.0970.1440.9600.0943.2613.45 MSC0.9580.0940.1440.9500.0973.1414.03 SNV0.9590.0930.1410.9510.0973.1513.96 桂皮醛無預處理0.9070.3340.5270.8270.4591.8018.55 S-G0.8880.4280.5030.8310.4561.8118.42 移動窗口平滑0.9000.4070.5160.8280.4591.8018.54 歸一化法0.9130.4510.5060.8360.4491.8418.13 基線校正0.9150.3760.5280.8050.4851.7019.62 MSC0.9220.3600.5240.8180.4721.7519.06 SNV0.9240.3560.5170.8240.4641.7818.76

2.4.3 光譜波段的篩選 選擇合適的光譜波段，可以剔除光譜數據中的無用信息，降低光譜維度，提高模型預測精確度和穩健性。本研究在上述篩選出的最佳預處理方法基礎上采用組合間隔偏最小二乘（synergy interval partial least squares，siPLS）、間隔偏最小二乘（interval partial least squares，iPLS）、移動窗口偏最小二乘（moving window partial least squares，mwPLS）的方法進行光譜篩選。

iPLS是將光譜數據等分成多個等寬光譜區間，每個區間進行建模研究，選擇最佳光譜區間。本研究將全波段光譜劃分為20個子區間，以RMSECV為評價指標，篩選最佳光譜區間。

siPLS是將全光譜劃分為多個等間距子區間，把子區間隨意組合建模。本研究是把全光譜劃分為20個子區間，再以子區間組合數為3建立模型，以RMSECV選取最佳建模區間。

mwPLS是將1個窗口沿著光譜波數方向移動，每移動1個點，建立1個PLS模型。本研究以初始窗口寬度為11，以10為步長依次增加窗口寬度，建立了窗口寬度為11～81的PLS模型，并根據RMSECV選取最佳建模區間。優選區間建模于全光譜建模的比較如表3所示。

各波段篩選方法的模型性能如表3所示，以RSEP、RPD為主要評價指標，篩選出建模的最佳光譜區間。由表3可知，沒食子酸模型采用siPLS與mwPLS進行變量篩選后，RPD變大，RMSEP變小，說明篩選變量提升了模型預測性能，綜合分析模型所有評價指標，沒食子酸建模最佳波段為1120～1340、1460～1572 cm?1；芍藥苷模型在篩選變量后，變量數雖然有所減少，但RPD變小，RMSEP變大，模型性能降低，而原始光譜校正集相關系數（cal）、驗證集相關系數（pre）均較大，RMSECV、RMSEC、RMSEP均較小，因此，采用原始光譜建模效果更好，波段為648～3000 cm?1；苯甲酸采用mwPLS篩選變量模型性能有所提升，建模效果最佳，故選用波段976～1448 cm?1進行建模；肉桂酸采用siPLS篩選變量后，模型性能有所提升，RPD、cal、pre也較大，故選用波段1228～1340、1460～1572、1692～1804 cm?1進行建模；苯甲酰芍藥苷采用mwPLS法進行波段篩選后，RPD最大，PSEP最小，且cal、pre均變大，故選用波段1064～1296 cm?1建模；桂皮醛在采用siPLS篩選波段后，RPD、cal、pre均變大，與原始光譜相比，RMSECV、RMSEC、RMSEP均變小，因此選用波段1112～1340、1460～1572 cm?1建模效果最佳。

通過波段篩選，得到沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛的最佳建模波段分別為1120～1340、1460～1572 cm?1，648～3000 cm?1，976～1448 cm?1，1228～1340、1460～1572、1692～1804 cm?1，1064～1296 cm?1和1112～1340、1460～1572 cm?1。

2.4.4 主成分數的選擇 主成分數的選擇影響MIRS定量分析模型的穩定性和預測性，本研究采用留一交叉驗證法，以RMSECV為指標，考察主成分數對模型的影響，當RMSECV最小時，所選主成分數最佳，確定沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛的最佳主成分數分別為7、6、16、10、15和13。

2.4.5 模型的建立 將經過預處理后的光譜數據與樣品含量數據關聯[20-22]，采用PLS法建立MIRS的定量模型，最優的建模性能參數如下表4所示。

由表4可看出所有模型的RMSECV、RMSEC、RSEP值較小，cal、pre的值接近于1，RPD均大于3，具有良好的預測性能，可用于指標性成分的定量預測。為驗證MIRS模型預測結果的可靠性，對沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛定量模型的驗證集中參考值與預測值進行配對檢驗，結果值依次為0.311、0.811、0.369、0.745、0.121、0.677，值均大于0.05，說明參考值與預測值之間無明顯差異。

2.5 生產驗證及應用

模型預測的準確性需用外部驗證集來驗證，通過對比MIRS模型預測值和真實值的誤差來評價模型性能。沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛模型預測值與樣本實測值的絕對誤差及相對誤差見表5，結果顯示這6種指標成分的平均相對誤差均小于10%，說明經過生產實際驗證，該模型較為穩健。

3 討論

本研究引入MIRS技術監測GFC的濃縮過程中揮發油的含量變化，將MIRS與化學計量學相結合，采用不同光譜預處理方法和篩選波段方法，結合PLS建立了GFC濃縮過程中沒食子酸、芍藥苷、苯甲酸、苯甲酰芍藥苷以及揮發油桂皮醛和肉桂酸的PLS定量分析模型，這6種指標性成分的平均相對誤差均小于10%，RPD均大于3，模型預測性能較好，結果表明該方法準確，滿足分析要求，為GFC濃縮過程揮發油桂皮醛和肉桂酸的監測提供了新思路，為實現GFC濃縮過程在線含量測定打下研究基礎，拓展了GFC濃縮過程的質量控制手段。

表3 優選區間與全光譜建模的比較

Table 3 Comparison between preferred interval and full-spectrum modeling

成分篩選方法變量區間/cm?1校正集驗證集 rcalRMSECRMSECVrpreRMSEPRPDRSEP 沒食子酸全光譜648～30000.983 0.188 0.215 0.970 0.226 4.16 10.77 siPLS1112～13400.992 0.132 0.153 0.985 0.162 5.79 7.75 1460～1572 Ipls1112～12240.988 0.160 0.174 0.967 0.251 3.74 11.98 mwPLS1300～15320.992 0.129 0.159 0.986 0.179 5.25 8.72 芍藥苷全光譜648～30000.977 0.771 1.019 0.961 0.898 3.61 9.30 siPLS1112～13400.979 0.792 0.016 0.963 0.906 3.58 9.38 1692～1804 Ipls1692～18040.949 1.149 1.354 0.907 1.450 2.24 15.02 mwPLS1296～15280.968 0.907 1.041 0.962 0.920 3.53 9.53 苯甲酸全光譜648～30000.972 0.059 0.075 0.972 0.057 4.03 14.32 siPLS1228～13400.987 0.040 0.048 0.982 0.041 5.62 9.34 1460～1572 1692～1804 Ipls1112～12240.976 0.054 0.058 0.982 0.045 5.17 10.21 mwPLS976～14480.986 0.042 0.055 0.988 0.036 6.45 7.28 肉桂酸全光譜648～30000.985 0.061 0.076 0.966 0.058 3.76 10.94 siPLS1228～13400.985 0.044 0.052 0.993 0.027 7.57 5.82 1460～1572 1692～1804 Ipls1112～12240.981 0.049 0.057 0.983 0.038 5.49 8.02 mwPLS1092～13240.979 0.051 0.061 0.982 0.044 4.68 9.41 苯甲酰芍藥苷全光譜648～30000.947 0.106 0.135 0.966 0.084 3.63 11.86 siPLS996～11080.956 0.097 0.112 0.969 0.078 3.92 11.22 1112～1340 1692～1804 Ipls1112～12240.965 0.086 0.103 0.966 0.078 3.92 11.23 mwPLS1064～12960.974 0.075 0.098 0.978 0.065 4.66 8.93 桂皮醛全光譜648～30000.913 0.451 0.506 0.836 0.449 1.84 18.13 siPLS1112～13400.980 0.185 0.236 0.975 0.184 4.49 7.45 1460～1572 Ipls1112～12240.954 0.279 0.327 0.924 0.313 2.64 12.65 mwPLS1052～12840.962 0.255 0.309 0.950 0.254 3.26 10.25

在中紅外模型建立過程中，選擇最優的光譜波段可以提高模型的準確度和穩定性，降低無關價值光譜信息的干擾，篩選波段后，RPD變大，說明篩選特征波段可以提升模型性能。研究建立了GFC的濃縮過程中紅外定量模型，后續還需添加樣本增加樣本數量以及擴大有效成分含量范圍，提高模型精度和穩定性。

表4 最佳模型的評價參數

Table 4 Evaluation parameters of best model

項目校正集驗證集 rcalRMSECRMSECVrpreRMSEPRPDRSEP 沒食子酸0.9920.1320.1530.9850.1625.797.75 芍藥苷0.9770.7711.0190.9610.8983.619.30 苯甲酸0.9860.0420.0550.9880.0366.457.28 肉桂酸0.9850.0440.0520.9930.0277.575.82 苯甲酰芍藥苷0.9740.0750.0980.9780.0654.668.93 桂皮醛0.9800.1850.2360.9750.1844.497.45

表5 驗證集樣本預測值與實測值的對比

Table 5 Comparison of predicted and measured values in validation set sample

指標成分平均絕對誤差/(mg?g?1)相對偏差/% 沒食子酸0.0287.30 芍藥苷0.5967.36 苯甲酸0.0246.49 肉桂酸0.0235.18 苯甲酰芍藥苷0.0417.21 桂皮醛0.1225.41

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Research on rapid detection method of concentration process of Guizhi Fuling Capsules based on mid-infrared spectroscopy

WANG Yu-qin1, XU Fang-fang2, 3, ZHANG Xin2, 3, WU Yun2, 3, ZHANG Yong-chao2, 3, ZHANG Chen-feng2, 3, WANG Zhen-zhong2, 3

1. Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210023, China 2. Jangsu Kanion Pharmaceutical Co., Ltd., Lianyungang 222001, China 3. State Key Laboratory of New-tech for Chinese Medicine Pharmaceutical Process, Lianyungang 222001, China

The quantitative analysis models of gallic acid, paeoniflorin, benzoic acid, benzoyl paeoniflorin, cinnamic aldehyde and cinnamic acid in the concentration process of Guizhi Fuling Capsules (GFC) were established by attenuated total reflection mid-infrared spectroscopy (MIRS) to realize the quality control of GFC concentration process.Based on the HPLC detection values, the mid-infrared spectra were collected during the concentration process of GFC, and the quantitative models of six indicator components were established by partial least squares (PLS) method.Calibration set correlation coefficients of gallic acid, paeoniflorin, benzoic acid, cinnamic acid, benzoyl paeoniflorin and cinnamaldehyde were 0.992, 0.977, 0.986, 0.985, 0.974, 0.980, respectively. Validation set correlation coefficients were 0.985, 0.961, 0.988, 0.993, 0.978, 0.975, and corrected root mean square errors (RMSEC) were 0.132, 0.771, 0.042 0.044, 0.075, 0.185, respectively. The relative standard error of prediction (RSEP) and relative error were less than 10%.MIRS has the advantages of fast, convenient and reliable results, can be applied to the determination of cinnamic acid, cinnamic acid and other indicative components in the concentration process of GFC, providing a new method for online monitoring of the concentration process of GFC.

Guizhi Fuling Capsules; mid-infrared spectroscopy; volatile oil; gallic acid; paeoniflorin. cinnamaldehyde; cinnamic acid; quality control; moving window partial least squares; combinatorial interval partial least squares; quantitative analysis

R283.6

A

0253 - 2670(2022)16 - 5026 - 08

10.7501/j.issn.0253-2670.2022.16.012

2022-04-19

連云港市重大技術攻關“揭榜掛帥”項目：中藥口服固體制劑智能化連續制造關鍵技術研究（CGJBGS2101）；2022年中央財政轉移支付地方項目：基于重點研究室研究領域的中醫藥多學科研究能力提升項目-中藥提取精制新技術

王玉琴，女，碩士研究生，研究方向為中藥新藥的研究與開發。E-mail: 2990282445@qq.com

王振中，研究員，研究方向為中藥新藥的研究與開發。E-mail: kyyywzz@163.com

徐芳芳，女，博士，研究方向為過程分析技術。E-mail: 879164331@qq.com

[責任編輯 鄭禮勝]