[发明专利]一种六味地黄丸小蜜丸生药粉多指标快速检测方法

说明书

技术领域

本发明属于近红外检测领域，具体涉及一种基于主成分分析的反向人工神经网络算法的六味地黄丸小蜜丸生药粉多指标快速检测方法。

背景技术

六味地黄丸小蜜丸生药粉是熟地黄、酒萸肉、牡丹皮、山药、茯苓和泽泻这六种药材以一定的比例粉碎成细粉，过筛，混匀得到的粉末。六味地黄丸小蜜丸生药粉是六味地黄丸小蜜丸生产中重要的原药材。2010版中国药典中记载六味地黄丸具有滋阴补肾的功效，可用于肾阴亏损，头晕耳鸣，腰膝酸软，骨蒸潮热，盗汗遗精，消渴。六味地黄丸小蜜丸生药粉是多种药材的混合，其化学成分比较复杂，主要包括多糖、丹皮酚、芍药苷、马钱苷、莫诺苷等化学物质。

近红外(NIR)光谱技术作为一种快速无损的绿色分析技术，具有快速分析、样品处理简单、无需消耗试剂等特点。近年来，近红外光谱技术作为一种间接分析技术，已经陆续用于药效成分的含量测定、制药过程的在线检测和监控、天然药物鉴别、中药材的产地鉴别等。将近红外光谱技术应用于六味地黄丸小蜜丸生药粉的质量快速检测，从六味地黄丸小蜜丸生产的源头控制其质量，从而保证最终产品质量的安全性、稳定性和有效性，达到快速、高效质量控制的目的。

偏最小二乘回归法(PLSR)、人工神经网络法(ANN)、多元线性回归(MLR)、支持向量机法(SVM)等是近红外定量分析常用的建模方法。反向人工神经网络法(BP-ANN)是应用最广泛的人工神经网络，当样品物化性质区域较大及非线性效应较强时，其显示出较强的预测能力。BP人工神经网络是一种有监督的前馈运行的人工神经网络，它由输入层、隐含层、输出层以及各层之间的节点的连接权所组成。这个学习过程的算法由信息的正向传播和误差的反向传播构成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每一层神经元只影响下一层神经元的输出。如果不能在输出层得到期望的输出，则转入反向传播。主成分分析-反向人工神经网络方法是先对光谱输入变量进行主成分分析，以消除变量间相关性和冗余信息，提取主特征变量。使用少数的主特征变量作为神经网络的输入，用于建立预测模型，使建模效率和预测精度大大提高。本研究建立一种基于主成分分析的反向人工神经网络算法的六味地黄丸小蜜丸生药粉中多个指标快速检测方法。

近年来，近红外光谱技术已经广泛应用于原药材、成品及制药过程中关键指标的检测。近红外光谱应用于六味地黄丸已有文献“六味地黄丸近红外光谱定性分析方法的建立”、“近 红外光谱法快速检测六味地黄丸中的定量指标”、“近红外漫反射光谱法快速鉴别不同厂家的六味地黄丸”等。然而这些文献多数针对是六味地黄丸浓缩丸成品中单一或少数指标成分，且多数采用偏最小二乘回归算法作为定量模型的建模方法，将基于主成分分析的反向人工神经网络用于六味地黄丸小蜜丸生药粉中多个质控指标测定仍未见相关报道。本方法在六味地黄丸小蜜丸生药粉及其成品质量快速分析领域具有重要前景和意义。

发明内容

本发明目的在于提供一种六味地黄丸小蜜丸生药粉多指标同时快速检测方法，应用该方法建立的定量校正模型能快速准确地测定水分、芍药苷、马钱苷、丹皮酚4个质控指标的含量，实现对不同批次六味地黄丸小蜜丸生药粉整体质量的全面快速评价。

本发明的目的是通过以下技术方案实现：

一种六味地黄丸小蜜丸生药粉快速检测方法，包括如下步骤：

(1)采集不同生产批次的六味地黄丸小蜜丸生药粉：药材经过粉碎后，过80-120目筛，优选100目筛，混合，得到混合均匀的六味地黄丸小蜜丸生药粉粉末；

(2)测定六味地黄丸小蜜丸生药粉中的关键质控指标：选取水分含量、马钱苷含量、芍药苷含量和丹皮酚含量作为六味地黄丸小蜜丸生药粉的关键质控指标；其中水分含量采用烘干称重法测定，芍药苷、马钱苷和丹皮酚含量采用高效液相色谱法测定：其中液相色谱条件为：色谱柱：C18色谱柱，优选Waters CORTECS C18分析柱，4.6×150mm，2.7μm；流动相：水(A)-乙腈(B)，梯度洗脱；检测波长0-30min，240nm，30-60min，274nm；流速为0.8mL·min^-1，进样量为10μL，柱温30℃，所述梯度洗脱按照如下表1进行，

表1梯度洗脱表