近紅外光譜法對(duì)巴戟天藥材中水分含量的快速測(cè)定

周文婷+王海霞+林萍+盧慧娟+姬生國(guó)

摘要：建立了巴戟天（Morinda officinalis How.）藥材中水分含量的近紅外定量模型，可快速測(cè)定巴戟天中水分含量。按照《中華人民共和國(guó)藥典》（2010版）規(guī)定采用烘干法測(cè)定166批巴戟天藥材的水分含量，采集并用多元散射校正法、二階導(dǎo)數(shù)法預(yù)處理近紅外光譜，結(jié)合偏最小二乘法建立了近紅外水分定量分析模型。所建立的校正模型的內(nèi)部交叉驗(yàn)證決定系數(shù)為0.985 5，內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差為0.402 7，校正均方差為0.169，預(yù)測(cè)均方差為0.180。結(jié)果表明，該近紅外水分定量模型穩(wěn)定、準(zhǔn)確，可快速進(jìn)行巴戟天藥材中水分含量的測(cè)定。

關(guān)鍵詞：巴戟天（Morinda officinalis How.）;水分;近紅外光譜;

中圖分類號(hào)：R282 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ?文章編號(hào)：0439-8114（2014）21-5253-03

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2014.21.053

Rapid Determination of Moisture in Morinda officinalis How. with NIRS

ZHOU Wen-ting， WANG Hai-xia， LIN Ping， LU Hui-juan， JI Sheng-guo

（School of Traditional Chinese Medicine， Guangdong Pharmaceutical University， Guangzhou 510006， China）

Abstract： To establish a method for rapid and quantitative determination of the moisture in Morinda officinalis How. with near-infrared spectroscopy（NIRS）， moisture of 166 samples were determined by oven drying method. The quantitative detest model was established by PLS and was pretreated by MSC combined with second-derivative. The determination coefficient， root-mean-square error of cross-validation， root-mean-square error of calibration and root-mean square error of prediction was 0.985 5， 0.402 7， 0.169 and 0.180 in the created calibration model， respectively. This model is steady， accurate and reliable. It can be used for analyzing the moisture in Morinda officinalis How.

Key words： Morinda officinalis How.; moisture content; NIRS

巴戟天為茜草科植物巴戟天（Morinda officinalis How.）的干燥根，具有補(bǔ)腎助陽(yáng)、強(qiáng)筋壯骨、祛風(fēng)除濕等功效[1]。水分含量是巴戟天藥材質(zhì)量控制的一個(gè)重要指標(biāo)，《中國(guó)藥典》（2010版）規(guī)定其水分含量不得超過(guò)15%，其收載的測(cè)定方法是烘干法，但該測(cè)定方法比較繁瑣，耗時(shí)較長(zhǎng)，且受到多種條件制約。本課題組應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)在中藥分析中做了大量的工作后發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)應(yīng)用于中藥水分含量的測(cè)定具有分析速度快、結(jié)果準(zhǔn)確、操作方便、簡(jiǎn)單、無(wú)需對(duì)藥材進(jìn)行復(fù)雜的前處理等特點(diǎn)[2-6]，因此，利用該技術(shù)對(duì)不同地區(qū)巴戟天的水分含量進(jìn)行測(cè)定，可以探索該技術(shù)在藥物水分測(cè)定中應(yīng)用的可行性。

1 ?材料與方法

1.1 ?材料與儀器

2013年6～7月期間分別采集于廣西省梧州市古龍鎮(zhèn)、太平鎮(zhèn)、嶺景鎮(zhèn);廣東省云浮市大方鎮(zhèn)、千官鎮(zhèn);肇慶市高良鎮(zhèn)等地的種植和栽培基地。經(jīng)廣東藥學(xué)院中藥學(xué)院姬生國(guó)教授鑒定，為茜草科植物巴戟天的根，藥材烘至七成干，輕輕錘扁后烘至全干，粉碎后過(guò)50目篩，備用。傅里葉變換近紅外光譜儀，配有漫反射積分球、樣品旋轉(zhuǎn)器和石英樣品杯、OPUS光譜采集軟件和TQ8.0分析軟件（Tensor37型，Bruker 公司）;Q/ZT153-1998型電熱鼓風(fēng)恒溫干燥器（浙江正泰儀器儀表有限公司）;AY120型十萬(wàn)分之一分析天平（日本島津公司）。

1.2 ?方法

1.2.1 ?巴戟天水分含量的測(cè)定方法 ?取樣品粉末2～5 g，平鋪于干燥至恒重的扁形稱量瓶中，厚度不超過(guò)5 mm，疏松樣品不超過(guò)10 mm，精密稱定，打開瓶蓋在100～105 ℃干燥5 h，將瓶蓋蓋好，移至干燥器中，冷卻30 min，精密稱定;再在上述溫度干燥1 h，冷卻，稱重，直至連續(xù)兩次稱重的差異不超過(guò) ?5 mg;以減失的質(zhì)量除以藥材粉末量，即得該批藥材中的水分含量。166批樣品水分含量為5.403%～10.404%，均符合文獻(xiàn)[7]中巴戟天藥材水分含量的規(guī)定。

1.2.2 ?近紅外光譜采集 ?取4 g樣品粉末，混合均勻后放入石英樣品杯，輕輕振搖使分布均勻。采用積分球漫反射測(cè)定樣品，分辨率為8 cm-1;掃描32次; 掃描范圍為10 000～4 000 cm-1;溫度為（23.0±0.5） ℃;相對(duì)濕度為40%～50%。每批樣品重復(fù)裝樣并掃描5次，求平均光譜。

2 ?結(jié)果與分析

2.1 ?建模樣品原始近紅外光譜

166批巴戟天樣品近紅外光譜疊加圖如圖1。從圖1中可知各批次近紅外光譜十分接近，難以通過(guò)圖譜直接判定水分含量與個(gè)別波長(zhǎng)點(diǎn)的吸光度之間的相關(guān)性，不能從某一個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)來(lái)確定其水分含量。

2.2 ?光譜預(yù)處理

由于樣品顆粒的均勻度及其他因素的影響會(huì)引起近紅外光譜基線的漂移和光譜的不重復(fù)，因此，必須對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理。常用的預(yù)處理方法有一階導(dǎo)數(shù)（First derivative）、二階導(dǎo)數(shù)（Second derivative）、多元散射校正（Multiplicative signal correction，MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（Standard normal varidte transformation， SNV）、矢量歸一化、最大-最小歸一化等。本試驗(yàn)采用偏最小二乘法（Partial least squares，PLS）為建模方法，以內(nèi)部交叉驗(yàn)證決定系數(shù)（R2）、校正均方差（Root-mean-square error of calibration，RMSEC）、預(yù)測(cè)均方差（Root-mean-square error of prediction，RMSEP）為綜合指標(biāo)，來(lái)考察不同預(yù)處理方法對(duì)模型建立的影響。其中，R2 越接近1，說(shuō)明樣品分析值與近紅外模型預(yù)測(cè)值相關(guān)性越好;RMSEC、RMSEP越小，且RMSEP/RMSEC≤1.2時(shí)，模型的預(yù)測(cè)性能越好[8]。最終確定MSC+Second derivative為最佳預(yù)處理方法，見表1。

2.3 ?建模波段的選擇

水分子在近紅外光譜中的特征吸收譜帶為5 155 ～7 880 cm-1，主要包含了藥材中水分的相關(guān)信息[9-14]。不同波段下所建立的模型預(yù)測(cè)性不同。本試驗(yàn)以R2、RMSEC、RMSEP 等為綜合指標(biāo)，考察不同建模波段對(duì)模型的影響，通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，雖然建模波段為4 000～9 000 cm-1時(shí)，R2為99.26，但是，RMSEP/RMSEC>1.2，不符合要求，可能是出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象，所建立的模型不能很好的預(yù)測(cè)樣品的含水量，因此4 000～9 000 cm-1并不是最好的建模波段。在波段為4 184.77～5 237.72 cm-1，6 498.93～7 042.76 cm-1時(shí)，各項(xiàng)指標(biāo)符合要求，因此最佳建模波段為4 184.77～5237.72 cm-1，6 498.93～7 042.76 cm-1。見表2。

2.4 ?主因子數(shù)的選擇

主成分分析法的目的是將數(shù)據(jù)降維，將原變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使少數(shù)幾個(gè)新變量是原變量的線性組合。同時(shí)，這些變量要盡量多地表征原變量的數(shù)據(jù)特征而不丟失信息。這幾個(gè)新變量稱為主成分或主因子。因此，在回歸擬合模型建立時(shí)，主因子數(shù)對(duì)模型的穩(wěn)定性有很大影響，選取的主因子數(shù)太少，將會(huì)丟失原始光譜較多的有用信息，欠擬合;如果選取的主因子太多，會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。主因子數(shù)的選取以RMSECV為指標(biāo)，RMSECV越小，模型預(yù)測(cè)精度越高，RMSECV最小時(shí)，所選的主因子數(shù)最佳[15]。本試驗(yàn)RMSECV最小值為0.402 7，所對(duì)應(yīng)的最佳主因子數(shù)為8（圖2）。

2.5 ?校正模型的建立與驗(yàn)證

本試驗(yàn)運(yùn)用交叉驗(yàn)證法，選取132批樣品作為校正集，剩下的34批樣品作為驗(yàn)證集。驗(yàn)證集樣品水分范圍為6.479%～10.302%，在校正集樣品的水分含量范圍內(nèi)。用所選取的最佳預(yù)處理方法和建模波段建立模型，本模型中R2為0.985 5，RMSEC為0.169，RMSEP為0.180，主因子數(shù)為8。以預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比值為預(yù)測(cè)回收率，得到34批驗(yàn)證集樣品的平均預(yù)測(cè)回收率為100.09%，見圖3、表3。

2.6 ?巴戟天水分模型方法學(xué)考察

2.6.1 ?精密度考察 ?取同一份樣品粉末10 g，重復(fù)6次掃描其NIR圖譜，輸入NIR分析模型計(jì)算其含量，其RSD值為1.184%，結(jié)果見表4。

2.6.2 ?重復(fù)性考察 ?分別取同一樣品5份，各10 g，分別掃描其NIR圖譜，輸入NIR分析模型計(jì)算其含量，計(jì)算結(jié)果RSD為1.319%，結(jié)果見表5。

3 ?小結(jié)與討論

本試驗(yàn)采用PLS建立校正模型，并比較了不同的波段和光譜預(yù)處理方法，以R2、RMSECV、RMSEC和RMSEP為指標(biāo)，最終確定使用MSC結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)處理光譜，最佳波段為4 184.77～5 237.72 cm-1和6 498.93～7 042.76 cm-1，選擇前8個(gè)主成分建立最優(yōu)校正模型。

同時(shí)，在進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)校正時(shí)，有時(shí)并不一定需要所有的光譜數(shù)據(jù)都參與校正，而只用某些光譜區(qū)間就可以得到很好的校正效果，這樣可以減少參與建模的數(shù)據(jù)量，降低不相關(guān)區(qū)間的噪音干擾。因此，需要對(duì)不同波段進(jìn)行比較，以選擇最好的建模波段。

按照文獻(xiàn)[7]的規(guī)定，需要使用烘干法對(duì)巴戟天藥材中水分進(jìn)行測(cè)定，但該法操作繁瑣，耗時(shí)較長(zhǎng)，受到多種條件限制。本研究利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)建立了巴戟天水分的定量模型后，僅需要采集樣品的近紅外光譜，并代入近紅外模型中，便可馬上得到藥材的水分含量。與傳統(tǒng)水分測(cè)定方法相比，本研究所建立的利用近紅外光譜測(cè)定巴戟天中水分含量的方法，具有操作簡(jiǎn)單、測(cè)定速度快、對(duì)藥材無(wú)損等優(yōu)勢(shì)，可應(yīng)用于中藥質(zhì)量控制及相關(guān)方面。

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（責(zé)任編輯 ?胡西洲）

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（責(zé)任編輯 ?胡西洲）