一种柚皮苷和/或新橙皮苷的近红外透射光谱检测方法与流程

本发明属于医药、化学领域，具体涉及枳壳或枳实提取过程中柚皮苷和/或新橙皮苷含量的近红外光谱检测方法及其应用。该方法既可分别检测柚皮苷或新橙皮苷的含量，也可同时检测柚皮苷和新橙皮苷的含量。

背景技术：
枳实(FructusAurantiiImmaturus)和枳壳(FructusAurantii)分别是芸香科植物酸橙(CitrusaurantiumL)及其栽培变种或甜橙(CitrussinensisOsbeck)的干燥未成熟和成熟的果实。其化学成分为黄酮类、生物碱类、挥发油类等，其中以柚皮苷、新橙皮苷、橙皮苷等黄酮类物质起主要药理作用。药理研究表明，枳壳对胃肠道、心血管、子宫等方面有不同的调节作用。相比较而言，在枳壳黄酮类成分中柚皮苷和新橙皮苷的含量较高且较稳定。然而，不同植物来源的枳壳的柚皮苷和新橙皮苷的含量变化较大。目前，柚皮苷和/或新橙皮苷的含量测定主要为高效液相色谱法(HPLC法)，具有定量准确，重现性好的特点，但是一般需要复杂的前处理，分析时间长，难以在生产过程中对其的含量进行有效的在线监测。因此需要建立一种快速、简便的检测方法。近红外(nearinfrared，NIR)光谱分析是近年迅速发展起来的一种快速检测方法，它无需对样品做复杂的预处理即可直接对多种成分含量同时进行测定，具有快速、方便、无污染、非破坏性等优点，已在众多工业领域的过程分析和质量控制中得到应用。近红外技术预测的准确度主要取决于建模前所采用的测定方法的准确度，还与仪器系统误差，测量环境(温湿度变化大小)、建模样品的数量、样品的代表性及时效性有关。本研究利用近红外透射技术，将四川产枳壳药材作为提取样本，采用碱水提取法，研究NIR光谱在中药水提过程的分析应用：分别采用矢量归一化和多元散射校正(MSC)预处理方法，结合偏最小二乘法(PLS)建立一种柚皮苷、新橙皮苷快速、简便的定量分析方法，可以指导生产过程中柚皮苷和/或新橙皮苷含量的实时监控，同时可作为其他中药材提取液含量快速分析的借鉴，具有重要的研究意义和应用前景。

技术实现要素：
为了实现上述发明目的，本发明提供了一种快速检测柚皮苷和/或新橙皮苷含量的近红外光谱法，具体来说，该方法既可分别检测柚皮苷或新橙皮苷的含量，也可同时检测柚皮苷和新橙皮苷的含量。本发明的检测方法包括以下步骤：步骤1，取含有柚皮苷和/或新橙皮苷的中药材，加5-15倍量的碱水煎煮，得到煎煮液，经过滤得到待测液；步骤2，待测液用近红外光谱仪扫描得到近红外光谱数据；步骤3，根据预先制作的校正模型测定待测液中柚皮苷和/或新橙皮苷的含量。其中步骤1所述含有柚皮苷和/或新橙皮苷的中药材包括枳实，枳壳、陈皮、青皮、化橘红、橘红、佛手等，优选枳壳、枳实。所述加碱水煎煮采用pH9～12的氢氧化钠水溶液煎煮，煎煮1-4次，优选2-3次，每次使用的碱水为药材的6-10倍量，提取液经过过滤得到含有柚皮苷和/或新橙皮苷的待测液。其中步骤3所述预先制作的校正模型，通过如下方法建立：(1)收集含有柚皮苷和/或新橙皮苷的中药材提取液，得到校正集样本；(2)用HPLC法测定校正集样本的柚皮苷和/或新橙皮苷含量；(3)用近红外光谱仪扫描校正集样本，得到校正集样本的近红外光谱数据，选择合适的谱段区间和预处理方法，获取特征近红外光谱数据；(4)构建校正集样本柚皮苷和/或新橙皮苷含量与特征近红外光谱数据之间关系的校正模型；(5)取柚皮苷和/或新橙皮苷含量已知的验证集样本，在与步骤(3)相同的条件下采集近红外光谱数据，根据建立的校正模型计算验证集样本的柚皮苷和/或新橙皮苷含量以及与真值相比较的测量误差。其中步骤2及步骤3所述近红外光谱仪，其光谱条件是：采用仪器的透射检测器，将样品溶液装入1mm的石英比色皿中扫描图谱，扫描波长范围为4000～12000cm-1，扫描次数32次，分辨率8cm-1，每份样品扫描3次，取其平均光谱。优选地，柚皮苷在11995.6-7498.2cm-1、6101.9-5446.2cm-1和4601.5-4246.7cm-1三个波段内，新橙皮苷在11995.6-5446.2cm-1和4601.5-4246.7cm-1波段分别进行数据分析。其中步骤3所述建立的校正模型中，HPLC法色谱条件为：色谱柱：WatersC18(250mm×4.6mm，5μm)；流动相为乙腈(A)-0.02％磷酸(B)二元梯度洗脱，0min：10％A，15～30min：20％A；平衡时间10min；检测波长为283nm，柱温30℃；流速为1mL/min；进样量为1μL。根据本发明实施方式之一，近红外光谱预处理方法包括消除常数偏移量、矢量归一化、多元散射校正、一阶导数、二阶导数预处理方法。优选的光谱预处理方法为：矢量归一化和多元散射校正预处理法。选择合适的光谱预处理技术能剔除干扰信号，提取关键信息，从而减少仪器噪音、基线不稳等因素带来的影响，提高模型的稳定性和预测的准确性。发明人通过调整不断优化预处理方法，最终发现矢量归一化和多元散射校正预处理方法在所有预处理方法中内部交叉验证均方差(RMSECV)最小，交叉验证相关系数(R2)接近于1，说明模型具有良好的稳定性。根据本发明实施方式之一，步骤(4)中校正模型的维数选择为9。根据本发明实施方式之一，步骤(4)中校正模型的建立方法为偏最小二乘法。根据本发明实施方式之一，步骤(5)中测量误差在20％以内，优选的，测量误差在10％以内。发明人根据建立的校正模型计算验证集样本的柚皮苷和/或新橙皮苷含量与真值相比较的测量误差，可以验证校正模型的准确性，测量误差在10％以内，说明校正模型的预测值和真实值相对吻合，可证明校正模型有较好的预测能力。本发明的检测方法，其检测条件是经过筛选获得的，筛选过程如下：1仪器和试药BRUKERTENSOR37型傅里叶变换近红外光谱仪(德国布鲁克公司)，配有定量分析软件为OPUS6.5(德国布鲁克公司)；Agilent1100高效液相色谱仪(AgilentTechnology，USA)；色谱柱WatersC18(5μm，4.6×250mm，美国Waters公司)；MettlerXS105电子天平(上海梅特勒托利多仪器有限公司)；柚皮苷和新橙皮苷标准品(中国药品生物制品检定所)；提取用水为纯化水，液相用水为超纯水(Millipore)，色谱乙腈(Merck，Germany)，其它试剂为分析纯。枳壳药材产地四川，批号为20111210。2方法2.1标准品的制备柚皮苷3.58m...