[发明专利]采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法

摘要

本发明公开了一种麦冬中多指标性成分含量的测定方法，本发明采用近红外光谱仪扫描，采集原始近红外光谱数据，采用TQ Analyst光谱分析软件，对原始近红外光谱数据进行预处理，得出麦冬的指标性成分的含测的近红外光谱数据；并采用分光光度法测定校正集中麦冬的指标性成分的含量，然后与校正样品集中麦冬的指标性成分含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法分别建立麦冬的指标性成分含测的校正模型，再将验证样品集特征光谱代入校正模型中，得NIR预测值，与用传统方法测定的验证样品集成分的含量对照，对校正模型验证，建立麦冬多指标性成分定量模型，本发明具有分析时间短、速度快、分析结果准确等优点，具有重要的意义。

主权项

一种采用近红外光谱快速测定麦冬中多指标性成分含量的方法，其特征在于，包括：(1)采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法；(2)采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法；(3)采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法；所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总皂苷含量的方法，包括以下步骤：(1)校正模型的建立：收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQAnalyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总皂苷含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总皂苷含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总皂苷含量数据与校正样品集中麦冬总皂苷含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总皂苷含测的校正模型；(2)校正模型的验证与优化:将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总皂苷的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；(3)待测麦冬样品中总皂苷的含量测定:将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(2)得到的麦冬总皂苷含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总皂苷的含量值；步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm‑1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm‑1，增益2x的条件下扫描得到；麦冬总皂苷近红外图谱数据预处理方法为：采用多元散射校正MSC+SG平滑的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是5600～6900cm‑1；步骤(1)和步骤(2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬的总皂苷含量的方法如下：①麦冬中总皂苷的提取取麦冬药材粉末约250mg，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入甲醇30ml，称定重量，超声提取1h，放冷，用甲醇补足失重，离心，精密吸取上清液15ml，回收溶剂至干，残渣加水10ml使溶解，用水饱和的正丁醇萃取3次，每次5ml，合并正丁醇萃取液，蒸干溶剂，残渣用80％体积甲醇溶解，转移至20ml量瓶中，加80％体积甲醇至刻度，摇匀，作为麦冬总皂苷供试液；②标准溶液的制备精密称取鲁斯可皂苷元对照品5.0mg，置50ml容量瓶中，用甲醇溶解并稀释至刻度，摇匀，即得浓度为100ug/ml的鲁斯可皂苷元对照品溶液；③标准曲线绘制分别精密吸取②所述的鲁斯可皂苷元对照品溶液0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0ml，分别置具塞锥形瓶中，水浴挥去甲醇，加入高氯酸10ml，摇匀，70℃保温15min，冷却至室温，以高氯酸为空白对照，在最大吸收波长397nm处测定吸光度A，以吸光度A对浓度C回归，计算得标准曲线回归方程为：C＝417.59A‑12.148，R2＝0.9993，鲁斯可皂苷元在50.4～302.4ug范围内线性良好；④麦冬中总皂苷含量的测定取①麦冬总皂苷供试液1ml，按③所述方法比色测定吸光度，并计算麦冬中总皂苷百分含量，计算公式如下：P=(A×417.59-12.148)×40×100W×1000%]]>其中P为麦冬中总皂苷的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量；所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总黄酮含量的方法，包括以下步骤：(1‑1)校正模型的建立：收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总黄酮含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总黄酮含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总黄酮含量数据与校正样品集中麦冬总黄酮含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总黄酮含测的校正模型；(1‑2)校正模型的验证与优化:将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总黄酮的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；(1‑3)待测麦冬样品中总黄酮的含量测定:将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(1‑2)得到的麦冬总黄酮含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总黄酮的含量值；步骤(1‑1)、步骤(1‑2)和步骤(1‑3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm‑1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm‑1，增益2x的条件下扫描得到；麦冬总黄酮近红外图谱数据预处理方法为：采用多元散射校正MSC+二阶导数+ND平滑的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4600～7500cm‑1；步骤(1‑1)和步骤(1‑2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬的总黄酮含量的方法如下：①麦冬中总黄酮的提取取麦冬粉末约500mg，精密称定，加入10ml石油醚超声脱脂15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去石油醚液，药渣挥去石油醚，加入20ml体积浓度70％乙醇，称定重量，超声提取1～2h，冷却后用70％体积浓度乙醇补足失重，提取液4000rpm离心15～30min，弃去沉淀，取上清液作为麦冬总黄酮供试液；②标准溶液的制备精密称取芦丁对照品约4.99mg，置100ml量瓶中，用70％体积浓度乙醇稀释至刻度，摇匀，得到浓度为49.9ug/ml芦丁标准溶液；③显色试剂的配置0.1mol/L三氯化铝溶液：精密称取无水AlCl3 1.34g，置100ml量瓶中，加无水乙醇溶解并定容；1mol/L醋酸钠溶液：精密称取醋酸钠8.21g，置100ml量瓶中，加蒸馏水溶解并定容；④标准曲线绘制分别精确吸取49.9ug/ml的芦丁标准溶液1.00、2.00、4.00、6.00、8.00、10.00ml分别置于20ml的容量瓶中，各加入0.1mol/LAlCl3溶液4ml、1mol/L醋酸钠溶液6ml，加70％乙醇稀释至刻度，摇匀，室温放置30min，以相应试剂为空白，于最大吸收波长420nm处测定吸收值A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝596.84A‑10.591，R2＝0.9998，芦丁在49.9～499ug范围内线性良好；⑤麦冬中总黄酮含量的测定取①得到的麦冬总黄酮供试液10ml，按上述④所述的方法显色并测定吸光度，并计算麦冬中总黄酮百分含量，计算公式如下：P=(A×596.84-10.591)×2×100W×1000%]]>其中P为麦冬中总黄酮的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量；所述的采用近红外光谱快速测定麦冬中总多糖含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：(2‑1)校正模型的建立：收集具有代表性的麦冬样品90～100份，选择40～70份的麦冬样品处理后作为校正样品集，余下的作为验证样品集，将校正样品集中的麦冬样品分别采用近红外光谱仪进行扫描，采集校正样品集原始近红外光谱数据，然后采用TQAnalyst光谱分析软件，对校正样品集原始近红外光谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，得出校正样品集中麦冬总多糖含测的近红外光谱数据；然后采用紫外可见分光光度法测定校正集中麦冬的总多糖含量，将紫外可见分光光度法测得的麦冬总多糖含量数据与校正样品集中麦冬总多糖含测的特征光谱信息相结合，采用偏最小二乘法建立麦冬总多糖含测的校正模型；(2‑2)校正模型的验证与优化:将验证样品集中的样品经过处理后分别通过近红外光谱仪扫描，得到验证样品集原始光谱数据，采用与校正样品集相同的方法进行预处理和波段选择后，输入校正模型中，得出验证样品集NIR预测值，并与紫外可见分光光度法测定的验证样品集中麦冬总多糖的含量对照，根据模型的相关系数R、校正误差均方根、预测误差均方根指标对校正模型进行优化验证，得到最佳校正模型；(2‑3)待测麦冬样品中总多糖的含量测定:将待测的麦冬样品处理后，采用近红外光谱仪进行扫描，采集得到待测麦冬样品的近红外图谱数据，然后采用TQ Analyst光谱分析软件，对待测麦冬样品的近红外图谱数据进行预处理，并对近红外光谱扫描波段进行选择，然后将预处理数据代入到步骤(2‑2)得到的麦冬总多糖含测的校正模型中，即得到该麦冬样品的总多糖的含量值；步骤(2‑1)、步骤(2‑2)和步骤(2‑3)采集麦冬的近红外光谱数据方法为:取麦冬药材细粉放入石英杯中，混合均匀，以空气为参比，扣除背景采集光谱图，采用积分球漫反射，在分辨率:4cm‑1，扫描次数:128次，波数范围:4000～10000cm‑1，增益2x的条件下扫描得到；麦冬总多糖近红外图谱数据预处理方法为：采用标准正态变量转换SNV+一阶导数的光谱预处理方法对近红外图谱数据进行预处理，波段选择是4800～7000cm‑1；步骤(2‑1)和步骤(2‑2)中采用紫外可见分光光度法测定校正集和验证集中麦冬的总多糖含量的方法如下：①麦冬中多糖的提取取麦冬药材粉末约200mg，精密称定，加入10～30ml石油醚超声脱脂15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去上清液，沉淀加10ml 80％乙醇超声15～30min，4000～6000rpm离心15～30min，弃去上清液，沉淀加20ml蒸馏水，称定重量，超声提取40～60min，放冷，加蒸馏水补足失重，4000～6000rpm离心15～30min，精密吸取1ml上清液，置25ml容量瓶中，用蒸馏水稀释至刻度，作为麦冬多糖供试液；②标准溶液的制备精密称取P2O5干燥过夜的无水D‑葡萄糖约25.07mg，置50ml容量瓶中，加蒸馏水溶解，并稀释至刻度，得到浓度为501.4ug/ml葡萄糖对照品母液；然后分别精密吸取1.0、2.0、3.0、4.0、6.0、8.0葡萄糖对照品母液至25ml容量瓶中，加蒸馏水稀释至刻度，摇匀，得到一系列浓度梯度的葡萄糖对照品溶液；③5％苯酚溶液配制称取苯酚50.0g，加铝片0.1g和碳酸氢钠0.05g，蒸馏，取178℃馏分时的苯酚5g，加水100ml溶解，配制成质量浓度为5％苯酚溶液，棕色瓶避光保存；④标准曲线绘制分别精密吸取不同浓度的葡萄糖对照品溶液1ml至具塞锥形瓶中，分别加入5％苯酚溶液2ml，摇匀后，分别迅速加入浓硫酸10ml，混匀2min后室温下放置30min，以相应试剂作为空白对照，在波长488nm处分别测定吸光度A，以吸光度A对浓度C回归，计算标准曲线回归方程为C＝162.24A‑3.7706，R2＝0.9981，D‑葡萄糖在20.056～160.448ug/ml范围内线性良好；⑤麦冬中多糖含量的测定精密吸取①得到的麦冬多糖供试液1ml，按上述④方法比色测定吸光度，并计算麦冬中总多糖百分含量，计算公式如下：P=(A×162.24-3.7706)×25×20×100W×1000%]]>其中P为麦冬中总多糖的百分含量，A为样品供试液测得的吸光度，W为样品称样量。