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    AOTF-NIR快速檢測(cè)人參中人參皂苷類(lèi)成分含量方法研究

    2017-12-08 09:14:02姜文月李鐵錫祁樹(shù)賢崔憲利馬子君
    關(guān)鍵詞:皂苷類(lèi)皂苷人參

    蘇 婷,姜文月,李鐵錫,祁樹(shù)賢,崔憲利,馬子君,高 陸*

    (1.吉林省現(xiàn)代中藥工程研究中心有限公司,吉林 長(zhǎng)春 130000;2.吉林天力泰藥業(yè)有限公司,吉林 白山 134400;3.修正藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司,吉林 通化 134000;4.吉林長(zhǎng)白山藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司,吉林 白山 134300)

    AOTF-NIR快速檢測(cè)人參中人參皂苷類(lèi)成分含量方法研究

    蘇 婷1,姜文月1,李鐵錫2,祁樹(shù)賢3,崔憲利4,馬子君1,高 陸1*

    (1.吉林省現(xiàn)代中藥工程研究中心有限公司,吉林 長(zhǎng)春 130000;2.吉林天力泰藥業(yè)有限公司,吉林 白山 134400;3.修正藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司,吉林 通化 134000;4.吉林長(zhǎng)白山藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司,吉林 白山 134300)

    探索一種采用聲光可調(diào)近紅外(AOTF-NIR)光譜技術(shù)快速測(cè)定人參藥材人參皂苷Rg1、Rb1、Re等皂苷類(lèi)成分含量的新方法。依據(jù)2015年版《中國(guó)藥典》,采用高效液相色譜法(HPLC)分別測(cè)定人參藥材中人參皂苷類(lèi)成分含量,采用偏最小二乘法(PLS),建立含量測(cè)定結(jié)果與其N(xiāo)IR光譜之間的校正模型,利用NIR模型對(duì)未知的人參樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)。人參藥材人參皂苷Rg1、Rb1、Re等NIR模型校正均方根偏差(RMSEC)分別為0.0271、0.0268、0.0338,預(yù)測(cè)均方根偏差(RMSEP)分別為0.0492、0.2053、0.0931,決定系數(shù)(CORRELATION)為0.9120、0.9208、0.9481,采用驗(yàn)正集樣品進(jìn)行外部驗(yàn)證,實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的偏差分別為2.20%、4.10%、3.03%。AOTF-NIR快速分析法對(duì)人參藥材人參皂苷類(lèi)成分含量預(yù)測(cè)結(jié)果較好,為人參藥材快速定量分析提供了有效的分析方法。

    聲光可調(diào)近紅外光譜技術(shù);人參;人參皂苷

    心血管疾病嚴(yán)重危害人類(lèi)健康,中國(guó)有約2.7億心血管病患者。從傳統(tǒng)中草藥中尋找具有心血管保護(hù)效應(yīng)的藥物或有效成分成為研究熱點(diǎn)之一[1-2]。人參味甘,微寒,炮制后微溫,無(wú)毒,具有大補(bǔ)元?dú)狻⒀a(bǔ)脾益肺、養(yǎng)血生津、寧心安神等功效?,F(xiàn)代藥理學(xué)研究表明,人參皂苷具有抗動(dòng)脈粥樣硬化、抗心律失常、抗心肌缺血、抑制心室重構(gòu)等功效[3]。近年來(lái),對(duì)人參制劑的心血管藥理研究逐漸引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的極大關(guān)注。

    人參資源分布遍及全國(guó),其質(zhì)量參差不齊。目前,人參藥材質(zhì)量檢驗(yàn)步驟復(fù)雜,探索一種快速有效的檢測(cè)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人參藥材質(zhì)量控制具有重要意義[4]。本研究采用AOTF-NIR技術(shù),建立快速測(cè)定人參藥材人參皂苷Rg1、Rb1、Re等皂苷類(lèi)成分含量的新方法,以期為人參藥材的快速定量分析提供了有效的分析方法。

    1 儀器與試藥

    Luminar-5030型近紅外光譜分析儀(美國(guó)BRIMROSE公司),樣品檢測(cè)皿,SNAP光譜分析軟件,CAMO化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件。戴安U3000高效液相色譜儀(美國(guó)Thermo公司)。人參皂苷Rg1、Rb1、Re對(duì)照品(批號(hào):110703-201128,110704-201424,110754-201324購(gòu)自:中國(guó)食品藥品檢定研究院)。乙腈為色譜純?cè)噭?;水為超純水?/p>

    2 方 法

    2.1 樣品收集及檢測(cè)

    建模樣品含量范圍和分布情況直接影響校正模型的預(yù)測(cè)性能[5],本研究收集主產(chǎn)地近3年不同產(chǎn)地、批次的人參藥材共收50批,其中校正集樣品45批、驗(yàn)證集樣品5批。采用HPLC法,按照2015年版《中國(guó)藥典》人參藥材中皂苷類(lèi)成分檢測(cè)條件,測(cè)定樣品中人參皂苷Rg1、Rb1、Re成分的含量。

    2.2 光譜采集及預(yù)處理

    取校正集與驗(yàn)證集樣品,每次取不同批次的樣品,粉碎(過(guò)三號(hào)篩),分別倒入樣品槽中,用配套槽蓋將樣品攤平、壓實(shí),在1100~2300 nm掃描,掃描間隔為2.0 nm,掃描平均次數(shù)為300次。在建立模型前,采用SNAP軟件中的光譜處理程序?qū)υ脊庾V進(jìn)行預(yù)處理。

    2.3 模型建立與驗(yàn)證

    采用PLS法將測(cè)定結(jié)果與預(yù)處理光譜進(jìn)行關(guān)聯(lián),用CAMO化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件建立模型,以交叉-驗(yàn)證法(Cross-Validation)建立校正模型。利用校正模型對(duì)驗(yàn)正集樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    3 結(jié) 果

    3.1 檢測(cè)結(jié)果

    根據(jù)“2.1檢測(cè)方法”,對(duì)每份樣品平行測(cè)定3次,含量測(cè)定結(jié)果以3次測(cè)定的平均值計(jì),測(cè)定結(jié)果見(jiàn)表1。

    3.2 光譜采集及預(yù)處理

    按照光譜采集方法,每個(gè)樣品采集3次光譜,得到校正集樣品光譜圖,見(jiàn)圖1。經(jīng)篩選確定采用的預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)+平滑濾波器法(First derivative+Savitzky-Golay),有效消除顏色差別等因素引起的光譜基線偏移和漂移,預(yù)處理后光譜圖見(jiàn)圖2。

    表1 人參藥材各指標(biāo)含量測(cè)定結(jié)果

    圖1 人參藥材樣品NIR光譜圖

    圖2 人參藥材樣品NIR預(yù)處理光譜

    3.3 模型建立與驗(yàn)證

    采用PLS法建立測(cè)定結(jié)果與光譜的關(guān)聯(lián),并采用光譜影響值Leverage和化學(xué)值誤差Residual等統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)剔除NIR光譜與測(cè)定結(jié)果的異常值。NIR光譜校正模型顯示,人參皂苷Rg1模型的主成分維數(shù)為9,R2=0.9120,RMSEC=0.0271,RMSEP=0.0492;人參皂苷Rb1模型的主成分維數(shù)為11,R2=0.9208,RMSEC=0.0268,RMSEP=0.2053;人參皂苷Re模型的主成分維數(shù)為12,R2=0.9481,RMSEC=0.0338,RMSEP=0.0931。得到的模型相關(guān)性良好,模型性能較好,PLS模型見(jiàn)圖3-5。利用校正模型對(duì)5批驗(yàn)正集樣品進(jìn)行分析,預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表3。

    圖3 人參皂苷Rg1 NIR質(zhì)量控制模型

    圖4 人參皂苷Rb1 NIR質(zhì)量控制模型

    圖5 人參皂苷Re NIR質(zhì)量控制模型

    表3 NIR模型預(yù)測(cè)結(jié)果

    結(jié)果可知,外部驗(yàn)證集樣品中人參皂苷Rg1、Rb1、Re的HPLC實(shí)測(cè)值與NIR預(yù)測(cè)值分別偏差分別為2.20%、4.10%、3.03%。可見(jiàn),采用常規(guī)檢測(cè)方法測(cè)定的實(shí)測(cè)值與NIR校正模型預(yù)側(cè)值之間相關(guān)性良好,測(cè)定準(zhǔn)確性較高。

    4 討 論

    研究結(jié)果表明,本研究建立的AOTF-NIR測(cè)定方法能夠快速、無(wú)損的測(cè)定人參藥材中人參皂苷類(lèi)成分含量。此前,利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)人參藥材快速檢測(cè)已有報(bào)道,而采用AOTF-NIR測(cè)定人參藥材中人參皂苷Rg1、Rb1、Re等皂苷類(lèi)成分的研究鮮有報(bào)道。本研究建立人參藥材中皂苷類(lèi)成分含量近紅外快速檢測(cè)模型,完善了的人參藥材快速檢測(cè)體系,為藥品生產(chǎn)企業(yè)投料質(zhì)量控制提供可靠、便捷的檢測(cè)方法。

    [1]Yao J, Kong W J,Jiang J D. Learning from berberine: treating chronic diseases through multiple targets[J].Sci China Life Sci,2015,58:854–859.

    [2]Hao P P,Jiang F,Chen Y G,et al.Traditional Chinese medication for cardiovascular disease[J].Nat Rev Cardiol,2015,12:115–1225.

    [3]Kim Y J,Zlimg D,Ymg D C.Biosyntliesis and biotechnological production of ginsenosides[J].Bioteclmol Adv,2015,33:717-735.

    [4]白 敏,毛 茜,徐金娣,朱玲英,朱 賀,王 強(qiáng),李松林.人參屬藥用植物地上部位皂苷類(lèi)成分的化學(xué)和分析研究進(jìn)展[J].中國(guó)中藥雜志,2014,39(03):412-422.

    R284.1

    A

    ISSN.2095-6681.2017.27.22.03

    吉林省“雙十工程”重大科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(20150301009YY);吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20170311037YY)、(YYZx201612)資助

    高 陸,女,教授,Tel:13756049969 E-mail:bxgl@163.com

    本文編輯:吳宏艷

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