近紅外光譜技術在連翹質量控制中的應用研究.pdf

1、本論文對近紅外光譜技術(NIR)在連翹藥材質量控制中的應用進行研究，主要內容分為以下兩個部分：
　　 第一部分，以連翹藥材為例，研究近紅外光譜技術用于中藥材產區(qū)鑒別分析。首先，在4000～12000cm-1波段范圍內采集來自河南、山西、陜西的60份連翹藥材的近紅外漫反射光譜，采用以下2種方法對光譜進行分析：聚類分析和判別分析。在聚類分析法中，對4092～8008cm-1波段進行二階導數+Norris平滑處理來校正光譜散射效應和消

2、除基線漂移，然后對不同區(qū)域的連翹進行分類研究；判別分析法是在聚類分析的基礎上按照其類別建立判別分析模型，利用該模型對連翹藥材進行區(qū)域鑒別。結果顯示，聚類分析可將收集到的60份連翹樣本分為3大產區(qū)，利用判別分析法對這3大產區(qū)的連翹樣本建立判別分析模型，模型內部交叉驗證識別率為98.33％，利用該模型對其余12份連翹樣本進行鑒別，分析結果與實際所屬基本一致。這表明利用近紅外光譜法對中藥材進行產地鑒別是可行的。
　　 第二部分，利用近

3、紅外光譜法結合化學計量法建立一種能同時、快速測定連翹藥材中水分、浸出物、連翹苷以及連翹酯苷四種指標性成分含量的新方法。首先，采用《中國藥典》法分別測定103份連翹樣本中水分、浸出物、連翹苷的含量，采用文獻中HPLc法測定其連翹酯苷的含量，同時掃描其近紅外光譜圖，以偏最小二乘回歸方法建立近紅外光譜與其含量之間的定量分析模型。結果表明，連翹中水分、浸出物、連翹苷、連翹酯苷的內部交叉驗證均方差分別為0.59、1.78、0.36、0.19，內部

4、交叉驗證決定系數分別為0.964、0.966、0.962、0.989，預測平均回收率分別為97.21％、100 .42％、102.82％、106.41％。統(tǒng)計學檢驗表明NIR預測值與標準方法測定值之間的差異無統(tǒng)計學意義，這表明利用近紅外光譜法對連翹進行定量分析是可行的。
　　 上述研究表明，近紅外光譜技術不需要對樣本進行復雜繁瑣的前處理，即可快速對連翹進行產地鑒別，并同時測定其多個組分含量，分析速度快，結果準確，具有傳統(tǒng)化學分析