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    AOTF近紅外光譜技術(shù)快速測(cè)定茯苓中的水分*

    2014-05-17 09:56:06丁銀花畢宇安曹燕飛秦建平楊瑤珺
    藥學(xué)與臨床研究 2014年3期
    關(guān)鍵詞:目篩重復(fù)性茯苓

    丁銀花,畢宇安,曹燕飛,秦建平,楊瑤珺,蕭 偉**

    1北京中醫(yī)藥大學(xué)中藥學(xué)院,北京 100020;

    2江蘇康緣藥業(yè)股份有限公司 中藥制藥過程新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,連云港 222001

    茯苓為多孔菌科真菌茯苓Poria cocos(Schw.)Wolf的干燥菌核。多于7~9月采挖,挖出后除去泥沙,堆置“發(fā)汗”后,攤開晾至表面干燥,再“發(fā)汗”,反復(fù)數(shù)次至皺紋、內(nèi)部水分大部散失后,陰干,稱為“茯苓個(gè)”,或?qū)Ⅴr茯苓按不同部位切制,陰干,分別稱為“茯苓塊”和“茯苓片”。其性甘、淡、平。歸心、肺、脾、腎經(jīng);具有利水滲濕、健脾、寧心等功效[1]。藥材在貯藏過程中,其水分含量是藥材質(zhì)量變化的介質(zhì),也是藥材質(zhì)量變化的內(nèi)在主導(dǎo)因素,而菌類藥材的含水量對(duì)于貯藏尤為重要,故“安全水分”有利于藥材質(zhì)量的保存[2]。藥材中含有過量的水分,極易霉?fàn)€變質(zhì),使有效成分分解,從而造成成藥質(zhì)量不穩(wěn)定,給安全用藥帶來隱患,且相對(duì)地減少了實(shí)際用量,從而不能達(dá)到治療目的[3]。傳統(tǒng)的水分測(cè)定方法一般操作過程繁瑣、費(fèi)時(shí),不利于藥材質(zhì)量的及時(shí)監(jiān)控。

    近年來近紅外光譜(near-infrared spectroscopy,NIRS)技術(shù)發(fā)展迅速,已在農(nóng)業(yè)、煙草、石油化工、食品和藥物等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,具有分析速度快、操作簡(jiǎn)單方便、無污染、無破壞性、一般不需特別前處理等優(yōu)點(diǎn)[4]。已有研究者利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)連翹、白芍、苦參等中藥材、中成藥及化學(xué)藥的含水量進(jìn)行了快速測(cè)定,為中藥材入庫標(biāo)準(zhǔn)的水分測(cè)定提供了可行性[5-6]。本研究測(cè)定了茯苓的NIR光譜和茯苓含水量,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)中的偏最小二乘法(PLS),建立了茯苓的NIR光譜水分校正模型,用于快速測(cè)定茯苓中的水分,對(duì)于生產(chǎn)中批量茯苓水分的控制具有潛在的應(yīng)用前景,同時(shí)也為菌類中藥材含水量的快速準(zhǔn)確控制提供參考方法。

    1 儀器和樣品

    Luminar 5030便攜式AOTF近紅外光譜儀,配有專用的SNAP掃描軟件和The Unscrambler定量分析軟件(美國Brimrose公司);立鶴牌電熱恒溫干燥箱(山東濰坊精鷹醫(yī)療器械有限公司);直立粉碎機(jī)(北京環(huán)亞天元機(jī)械技術(shù)有限公司);萬分之一電子天平(Mettler Toledo AL204)。

    茯苓69批,來源于安徽、廣西、湖北、云南等省區(qū),由江蘇康緣藥業(yè)股份有限公司提供,經(jīng)本課題組楊瑤珺鑒定均為多孔菌科真菌茯苓Poria cocos(Schw.)Wolf的干燥菌核。

    2 方法與結(jié)果

    2.1 樣品水分的測(cè)定

    將收集的69份茯苓粉碎,過45目篩,采用2010年版《中國藥典》一部附錄ⅨH水分測(cè)定法中的烘干法進(jìn)行測(cè)定,測(cè)得的數(shù)值作為茯苓含水量的真實(shí)值。水分含量12.80%~21.93%。

    2.2 樣品近紅外圖譜采集

    將已粉碎過45目篩的茯苓粉末裝入樣品池中,以空氣為背景,采用漫反射方式、比率模式下采集近紅外光譜,波長1100~2300 nm,選擇透光率為縱坐標(biāo),每個(gè)樣品重復(fù)采集3張光譜,取其平均值作為該樣品的光譜圖。原始吸收光譜圖見圖1。

    圖1 樣品的原始吸收光譜圖(n=60)

    上述所采集的光譜中不僅包含了樣品中的有效信息,還包括由于外界環(huán)境的波動(dòng)、隨機(jī)噪音、樣品的背景干擾所產(chǎn)生的信息,因此在建模前需要對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理,以去除噪音,凈化譜圖信息,擴(kuò)大有效信息,提高模型的精度和預(yù)測(cè)效果[7]。本實(shí)驗(yàn)比較了原始吸收光譜及一階微分導(dǎo)數(shù)、二階微分導(dǎo)數(shù),分別與S-G平滑法(savitzky-golay法)結(jié)合等光譜預(yù)處理方法,以RSEP和R2的大小為依據(jù)來優(yōu)選合適的預(yù)處理方法,結(jié)果發(fā)現(xiàn)建模時(shí)選用一階微分導(dǎo)數(shù)+9點(diǎn)S-G組合對(duì)原始吸收光譜進(jìn)行預(yù)處理可以達(dá)到最優(yōu)的結(jié)果。故本文采用一階微分導(dǎo)數(shù)+9點(diǎn)S-G平滑法對(duì)掃描得到的原始吸收光譜進(jìn)行光譜預(yù)處理,以消除噪音和基線的影響。見圖2。

    圖2 一階微分導(dǎo)數(shù)+9點(diǎn)S-G平滑法光譜圖

    2.3 定量模型的建立

    按含水量高低均勻選取樣本組成校正集,用于建立校正模型,剩余樣本為驗(yàn)證集,用于對(duì)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證,在樣本集劃分時(shí)保證校正集樣本含水量范圍大于驗(yàn)證集。校正集和驗(yàn)證集的樣品含水量分布范圍見表1。

    表1 校正集與驗(yàn)證集樣品數(shù)量及其含水量分布范圍(n=60)

    采用偏最小二乘法 (PLS)、交叉-驗(yàn)證法,用Unscrambler定量分析軟件建立茯苓藥材的水分校正模型。光譜和化學(xué)值的異常值分別采用光譜影響值Leverage和化學(xué)值誤差Residual這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)剔除。結(jié)果顯示,本實(shí)驗(yàn)中無異常點(diǎn)出現(xiàn),能得到較為理想的校正模型。

    其中樣品F1~F15和F25~F69進(jìn)行初步模型的建立與優(yōu)化,樣品F16~F24進(jìn)行模型的外部預(yù)測(cè)。其模型外部交互驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)能達(dá)到0.9951,內(nèi)部交互驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)為0.9956,水分模型結(jié)果如圖3。

    圖3 水分(%)含量的PLS回歸模型圖

    2.4 定量模型的預(yù)測(cè)

    用上述茯苓水分定量校正模型對(duì)9個(gè)外部樣品進(jìn)行預(yù)測(cè),計(jì)算得出驗(yàn)證集相對(duì)偏差RSEP為2.7%,外部預(yù)測(cè)誤差均方根RMSEP為0.49,預(yù)測(cè)值與化驗(yàn)值的平均相對(duì)偏差為1.3%。模型的外部驗(yàn)證結(jié)果見表2。

    表2 NIR水分模型預(yù)測(cè)結(jié)果

    2.5 方法學(xué)驗(yàn)證

    選擇編號(hào)為F16的茯苓粉末樣本,測(cè)定6次光譜,用上述所建立的模型預(yù)測(cè)其含水量,測(cè)得精密度RSD值為0.87%;同一批樣品,分別取樣6次,依次測(cè)定其近紅外光譜,預(yù)測(cè)樣品的含水量,測(cè)得重復(fù)性RSD值為2.0%。

    3 討 論

    3.1 樣品粉碎度的考察。考察了4種篩孔下(過10目、20目、45目和60目篩)樣品采集的光譜,從原始光譜及一階導(dǎo)數(shù)光譜分析各篩孔下采集光譜重復(fù)性均較好,差異性不大,計(jì)算它們一階導(dǎo)數(shù)圖譜的 MBSD 值(移動(dòng)塊標(biāo)準(zhǔn)偏差)[8],分別為 3.58×10-6、3.41×10-6、2.74×10-6、2.83×10-6,過 45 目篩樣品光譜MBSD最小,且光譜重復(fù)性較好,因此確定茯苓粉末過45目篩。

    3.2 樣品裝樣量的考察。將過45目篩的茯苓粉末分別裝于樣品杯中,厚度分別為 0.5、1、1.5、2 cm,進(jìn)行光譜的采集,0.5、1.0 cm厚度時(shí),光譜的重復(fù)性較差,其它厚度下的光譜重復(fù)性較好。同時(shí),計(jì)算各厚度下一階導(dǎo)數(shù)光譜的MBSD值,分別為3.68×10-6、2.74×10-6、2.70×10-6、2.72×10-6,可以看出,裝樣厚度大于1 cm時(shí)MBSD值穩(wěn)定,均較小,光譜差異性不大,且重復(fù)性較好,所以確定裝樣厚度要大于1 cm。

    3.3 掃描平均次數(shù)的考察。將過45目茯苓粉末,分別裝于樣品杯中,裝樣量均為1 cm,考察了平均300次和600次的光譜,光譜差異不大,分別計(jì)算它們一階導(dǎo)數(shù)圖譜的MBSD值,為9.00×10-6和2.74×10-6,平均600次的差異更小些,所以掃描平均次數(shù)確定為600次。

    3.4 本實(shí)驗(yàn)所建立的模型預(yù)測(cè)能力較高,預(yù)測(cè)結(jié)果比較準(zhǔn)確,精密度和重復(fù)性均良好,顯示出較高的實(shí)用價(jià)值。如果在此基礎(chǔ)上,繼續(xù)加大建模樣品和模型驗(yàn)證樣品的數(shù)量,增大建模用樣品的代表性,進(jìn)一步優(yōu)化模型,提高模型的預(yù)測(cè)能力,使AOTF近紅外光譜儀完全可以滿足茯苓水分含量的快速準(zhǔn)確測(cè)定,這為茯苓等菌類中藥材水分快速測(cè)定提供一新方法。

    [1] 國家藥典委員會(huì).中華人民共和國藥典:一部[S].北京:中國醫(yī)藥科技出版社,2010.

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