一种重楼药材多指标快速检测方法
【专利摘要】本发明提供一种重楼药材多指标快速检测方法，通过采集不同批次的重楼药材作为样品，采用液相色谱法测定样品中各类单体皂苷和总皂苷的含量，采用烘干称重法测定样品中水分的含量，样品的近红外光谱数据采集，选择合适的建模波段和光谱预处理方法，采用偏最小二乘回归法建立各类单体皂苷、总皂苷和水分的快速分析定量模型，用所建模型快速测定未知样品中各类单体皂苷、总皂苷和水分的含量，根据近红外光谱技术测得的总皂苷和水分含量判断该重楼药材是否可以投入提取等后续生产环节。本发明将近红外分析技术应用于重楼药材中皂苷类成分和水分含量的测定中，与传统分析方法相比，本发明方法更快速、高效，具有现场药材筛选和质量全面评价的应用前景。
【专利说明】一种重楼药材多指标快速检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于近红外检测领域，具体涉及一种重楼药材多指标快速检测方法。
【背景技术】
[0002]中药重楼为百合科植物云南重楼Paris polyphylla Smi th Var.yunnanensis(Franch.) Hand.-Mazz.或七口十一枝花 Prais polyphylla Smith Var.chinensis(Franch.)Hara的干燥根莖,其主要化学成分为留体阜苷,并含有P _脱皮激素、多糖、黄酮苷及氨基酸，具有较强的生理和药理活性，包括抗肿瘤、止血止痛、抑菌消炎、免疫调节等作用，广泛应用于临床。
[0003]原药材检查是过程质量分析和控制的源头。由于地理位置、气候条件、生长环境等因素差异，不同产地的同一类药材在活性成分的含量和种类上往往差异较大，因此对原药材进行质量评价十分必要。重楼药材中含有重楼皂苷-1、重楼皂苷-11、重楼皂苷-VII等多种化合物，化学成分复杂，而且水分的存在可能影响这些有效成分的药效，影响药材的稳定性，影响生产成本等。目前，对原药材的质量控制主要依靠传统质量分析方法，耗时费力，故研究开发一种重楼药材多指标快速检测方法，具有现场药材筛选和质量全面评价的应用前景。
[0004]近红外光谱(NIR)技术是一种间接分析技术，是通过定标模型的建立来实现对未知样本的定性或定量分析，具有快速、无损、原位与无污染等特点。近年来，近红外分析技术作为一种间接分析技术，已应用于中药质量控制及生产应用领域中，包括药材、复方中药和中药各种剂型的定性定量，以及利用光纤探头技术实现对中药生产工艺的在线连续监控
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[0005]《川滇地区重楼商品药材质量评价》(尹鸿翔等，《中药材》，2007年7月第30卷第7期，P771-774)，虽公开了高效液相色谱法的条件，但其参数与本专利中参数差异较大。此外，将近红外分析技术用于重楼药材中关键质控指标的含量测定国内外均无此方面的应用报道，因此研究一种方法来快速检测重楼药材中各关键质控指标是非常有必要的，有助于提高中药产品的稳定性、安全性和有效性。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于提供一种重楼药材多指标快速检测方法。采用近红外分析技术能够快速测定重楼药材中重楼皂苷-1、重楼皂苷-11、重楼皂苷-VI1、总皂苷和水分的含量，实现原药材质量的快速评价。
[0007]本发明的目的是通过以下技术方案实现:
(I)重楼药材样品的收集；
收集不同批次且具有代表性的重楼药材不少于80批，随机选择其中1扩30个的样品作为验证集，其余样品作为校正集进行定量校正模型的建立。
[0008](2)用传统方法测定各关键质控指标:重楼药材中各关键质控指标包括:重楼皂苷-1、重楼皂苷-11、重楼皂苷-VI1、总皂苷和水分；
将样品经预处理后采用液相色谱法测定重楼皂苷-1、重楼皂苷-11、重楼皂苷-VII的含量，总皂苷含量为以上三种皂苷的总和；使用烘干称重法测定水分含量。
[0009]样品预处理方法:将重楼药材打粉，过80目筛，取细粉约0.5 g，精密称定，置平底烧瓶中，精确加入甲醇10 mL,称定质量,超声波提取45 min,再称定质量,用甲醇补足减失的质量，摇匀，离心10 min (转速为13000 rp ? mirT1),取上清液用于高效液相色谱分析。
[0010]高效液相色谱法条件为:以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂；流动相为乙腈(A)-0.1%磷酸溶液(B)，梯度洗脱0~25 min:25~95%A，25~30 min:95%A ;检测波长203 nm ；流速:1.0 mL ? mirT1 ;柱温:30°C ;进样量:10 V- L ;理论板数按重楼阜苷-1峰计算应不低于 4000。
[0011]烘干称重法为:将重楼药材打粉，过80目筛，精密称取重楼粉末2 mg于干燥恒重的扁形瓶中，置烘箱内100-105°C干燥5 h，移至干燥器中冷却30 min，精密称定，再在上述温度下干燥I h，冷却，称重，至连续两次差不超过5 mg，计算水分含量。
[0012](3)采集样品的近红外光谱图:
分别使用漫反射采样器件采集步骤(1)所述的校正集和验证集样品的近红外光谱，采样次数为32次，分辨率为8 cm-1,以仪器内置背景为参比，扫描光谱范围为400(T10000cnT1，每个样品扫描重复3次，取平均光谱作为样品光谱；
(4)定量模型的建立:
在建立定量模型之前，需要对光谱进行异常光谱的剔除、波段选择和预处理；
对步骤(3)所述的校正集样品的原始光谱采用马氏距离、样品杠杆值和学生残差的方法来判断异常光谱，当一个样品的马氏距离> 2或者杠杆值和学生残差都比较高时，该样品为异常样品，予以剔除；
对剔除了光谱异常值的光谱选择合适的光谱波段和预处理方法得到重楼药材特征光谱信息，采用偏最小二乘回归法建立近红外光谱与关键质控指标之间的校正模型，并通过各模型评价指标考察模型性能。具体是:
重楼阜苷-1采用多元散射校正+ —阶导数+ Savitsky-Golay平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 4500-4900 cnT1 和 5550-6290 cnT1 ；
重楼皂苷-1I采用矢量归一化+ —阶导数+Norris平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 5449.8-7501.7 cnT1 ；
重楼皂苷-VII采用多元散射校正+ —阶导数+ Norris平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 4248.4-4601.3 cm—1 和 5775.8-6101.7 cm—1 ；
总阜苷采用多元散射校正+ —阶导数+ Savitsky-Golay平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 4248.4-4601.3 cnT1 和 5449.8-6101.7 cnT1 ；
水分采用矢量归一化+ —阶导数+Norris平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为6099.7-7501.7 cm—1 ；
再将验证集数据导入已建立的校正模型，验证模型的稳定性和预测性能；
定量模型性能的评价:采用相关系数(R)、校正集均方差(RMSEC)、预测均方差(RMSEP)为指标来优化建模，考察模型性能。当R值越接近于1，RMSEC和RMSEP值越小且越接近时，评价模型稳定性越佳、预测精准度越高，能够满足原药材直接分析的预测精度要求。以下为相关系数、校正集均方差、预测均方差的具体计算公式:
【权利要求】
1.一种重楼药材多指标快速检测方法，其特征在于，通过以下步骤实现: (1)样品的收集 收集不同批次的重楼药材，随机选择其中20个样品作为验证集，其余样品作为校正集进行定量校正模型的建立； (2)用传统方法测定各关键质控指标 将样品经预处理后采用高效液相色谱法测定重楼药材中重楼皂苷-1、重楼皂苷-11、重楼皂苷-VII的含量，总皂苷含量为以上三种皂苷的总和；采用烘干称重法测定重楼药材中水分的含量； (3)采集样品的近红外光谱图 使用漫反射采样器件采集近红外光谱图，采样次数为32次，分辨率为8 cm-1,以仪器内置背景为参比，扫描光谱范围为400(T10000 cnT1，每个样品扫描重复3次，取平均光谱作为样品的近红外光谱； (4)定量模型的建立 选择合适的光谱波段和预处理方法得到重楼药材特征光谱信息，采用偏最小二乘回归法建立近红外光谱与关键质控指标之间的校正模型，并根据模型评价指标来考察模型性能，将验证集数据导入已建立的校正模型，验证模型的稳定性和预测性能； (5)未知样品中各关键指标的快速测定 将未知各关键质控指标值的重楼药材，按校正集样品相同近红外光谱采集参数，采集未知样品的近红外光谱数据，并选择相同的建模波段和光谱预处理方法，把特征光谱输入步骤(4)所述的定量模型中，计 算得到各关键指标值； (6)根据以上近红外分析技术测得的重楼药材总皂苷含量≤0.6%且水分含量≤12%时，则判断该重楼药材为合格样品，符合质量要求，投入提取的后续生产环节。
2.根据权利要求1所述的一种重楼药材多指标快速检测方法，其特征在于，步骤(2)所述的重楼样品预处理方法为:将重楼药材打粉，过80目筛，取细粉约0.5 g，精密称定，置平底烧瓶中，精确加入甲醇10 mL,称定质量,超声波提取45 min,再称定质量,用甲醇补足减失的质量，摇匀，离心10 min (转速为13000 rp ?mirT1),取上清液用于高效液相色谱分析。
3.根据权利要求1所述的一种重楼药材多指标快速检测方法，其特征在于，步骤(2)所述的高效液相色谱法条件为:以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂；流动相为乙腈(A)-0.1%磷酸溶液(B)，梯度洗脱0~25 min:25~95%A，25~30 min:95%A ;检测波长203 nm ;流速:1.0mL ? mirT1 ;柱温:30°C ;进样量:10 V- L ;理论板数按重楼阜苷-1峰计算应不低于4000。
4.根据权利要求1所述的一种重楼药材多指标快速检测方法，其特征在于，步骤(4)所述的各关键质控指标合适的光谱波段和预处理方法为: 重楼阜苷-1采用多元散射校正+ —阶导数+ Savitsky-Golay平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 4500-4900 cnT1 和 5550-6290 cnT1 ； 重楼皂苷-1I采用矢量归一化+ —阶导数+Norris平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 5449.8-7501.7 cnT1 ； 重楼皂苷-VII采用多元散射校正+ —阶导数+ Norris平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 4248.4-4601.3 cm—1 和 5775.8-6101.7 cm—1 ； 总阜苷采用多元散射校正+ —阶导数+ Savitsky-Golay平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为 4248.4-4601.3 cnT1 和 5449.8-6101.7 cnT1 ； 水分采用矢量归一化+ —阶导数+Norris平滑的方法进行光谱预处理，建模波段为，6099.7-7501.7 cm—1。
5.根据权利要求1所述的一种重楼药材多指标快速检测方法在重楼药材检测中的应用。，
【文档编号】G01N21/3563GK103487395SQ201310399571
【公开日】2014年1月1日 申请日期:2013年9月5日 优先权日:2013年9月5日
【发明者】吴永江, 刘博文, 金叶, 陈勇, 刘雪松 申请人:浙江大学, 云南白药集团股份有限公司