目的 建立黄芪药材的红外原始指纹图谱与量子指纹图谱,为其质量控制提供参考.方法 采用傅里叶变换红外光谱仪采集35批黄芪药材的红外指纹图谱,经数据处理建立黄芪的红外量子指纹图谱,采用系统指纹定量法以及t检验比较两种指纹图谱是否存在差异,并对量子指纹图谱的共有量子峰面积进行系统聚类分析.结果 黄芪药材的红外指纹图谱与量子指纹图谱间并不存在显著性差异,系统指纹定量法将35批黄芪分为8个质量等级,系统聚类分析表明35批黄芪的质量可聚为两类.结论 红外量子指纹图谱能够提供大量特征信息,系统指纹定量法能够全面、准确、直观地将黄芪药材分为8个质量等级,两者结合可以实现对黄芪等中药材质量的全面评价.

目的:建立生姜配方颗粒的近红外光谱(NIRS)一致性评价及定量分析方法.方法:利用便携式近红外光谱仪采集生姜配方颗粒样品的近红外光谱信息,通过对61批生姜配方颗粒样品的指纹图谱与对照指纹图谱进行一致性检验,采用相关系数进行分析评价.采用高效液相色谱法(HPLC)测定生姜配方颗粒样品中6-姜辣素的含量.考察不同预处理方法对定量模型参数的影响,建立偏最小二乘法(PLS)和支持向量回归(SVR)定量模型.结果:在一致性评价中61批生姜配方颗粒的指纹图谱与对照指纹图谱的相关系数均大于0.97,不同样品批次间一致性良好.在所建立的定量模型中,最优PLS模型的校正均方根误差(RMSEC)为0.071 1、校正相关系数(RC)为0.624 0、预测均方根误差(RMSEP)为0.065 4、预测相关系数(RP)为0.700 9,最优SVR模型的RMSEC为0.044 8、RC为0.919 8、RMSEP为0.066 3、RP为0.776 5.结论:所建立的SVR定量模型较PLS定量模型具有更好的预测性能,能够对6-姜辣素含量进行快速预测.本研究基于便携式近红外光谱仪对生姜配方颗粒进行了有效、快速、无损的质量分析,为生姜配方颗粒的质量控制提供新的方法参考.

中药次生代谢产物积累和产地密切相关,产地鉴别以及多指标评价对保证药材质量具有重要意义.该实验采用高效液相色谱(HPLC)与傅里叶变换红外光谱(FTIR)数据融合结合偏最小二乘判别分析对滇龙胆进行产地鉴别,辅以多指标成分含量分析,以期为滇龙胆药材建立一种全面准确的鉴别和质量评价方法,为滇龙胆最佳产区筛选提供参考.采集云南、四川、广西、贵州共169份样品的FTIR和HPLC指纹图谱,并对FTIR进行多元散射校正、标准正态变量(SNV)、Savitzky-Golay(SG)卷积求导等预处理;比较FTIR,HPLC及低级、中级数据融合鉴别效果;利用HPLC分析样品中龙胆苦苷、獐牙菜苦苷、马钱苷酸与当药苷含量.结果发现,不同产地滇龙胆FTIR图谱存在差异,最佳预处理为SNV+ SG求导(二阶求导,窗口参数为15,多项式次数为2次).低级、中级数据融合预测集正确率为96.43％,高于FTIR,HPLC预测集正确率94.64％;低级数据融合训练集正确率为100％,优于中级数据融合99.12％.云南滇龙胆4种环烯醚萜苷含量均高于其他省份,其中药典指标性成分龙胆苦苷平均质量分数为47.40 mg·g-1,最大值达到79.83 mg·g-1,且龙胆苦苷、马钱苷酸与当药苷含量同其他省份含量差异显著(P＜0.05).云南省不同地区滇龙胆4种环烯醚萜苷总含量比较发现,大理洱源、丽江玉龙较高,分别为68.59,66.68mg·g-1,同楚雄武定、玉溪澄江、昆明寻甸(52.99,52.29,46.71 mg·g-1)差异显著(P＜0.05),可作为滇龙胆栽培和优良种质资源筛选的参考地.FTIR-HPLC数据融合定性分析结合HPLC定量分析方法为不同产地滇龙胆鉴别和质量评价提供一种全面准确的新思路,为滇龙胆资源开发与利用提供科学依据.

目的:应用近红外光谱技术和高效液相指纹图谱技术对香砂养胃丸(浓缩丸)水提取过程进行质量分析研究.方法:利用近红外光谱技术结合化学计量学方法对香砂养胃丸(浓缩丸)水提取过程中的指标性成分进行快速测定,并采用高效液相指纹图谱技术对不同提取时间点的提取液进行整体质量分析.结果:利用近红外光谱技术成功建立了水提取过程中指标性成分橙皮苷与厚朴酚的定量分析模型,橙皮苷与厚朴酚的R2、RMSEC与RMSEP分别为0.998 99、0.979 98, 0.001 25、0.001 22,0.001 30、0.001 39.指纹图谱分析结果显示,随着提取时间的增加,提取液中指标性成分含量上升,并于80～100 min的时间段中趋 于稳定.结论:结合两种方法,为香砂养胃丸(浓缩丸)制备过程中水提工艺的研究提供实验参考和理论依据.

目的 提出一种中成药综合质量控制的策略,并遵循该策略建立通滞苏润江制剂的HPLC分析方法.方法 该策略包括3个步骤,步骤1采用多波长进行色谱数据检测,步骤2为多元统计分析进行鉴别和定量,步骤3建立多种技术的替代对照品法.制剂使用甲醇超声提取.使用乙腈-0.1％磷酸水溶液梯度洗脱,270、350、410和440 nm 4个波长检测.并使用雷达图分析、聚类热图分析、主成分分析和夹角余弦相似度分析方法对数据进行统计.最后使用双标线性校正法、相对保留时间法和PDA光谱法进行色谱峰的定性;采用相对校正因子法进行定量.结果 同时测定没食子酸、诃子酸、秋水仙碱、番泻苷B、番泻苷A、西红花苷I和西红花苷Ⅱ的多指标含量测定方法和评价18个特征峰的指纹图谱方法符合方法学验证的要求.数据分析表明,各企业的样品存在差异,区分各类样品的强特征峰为没食子酸、诃子酸、诃子肉、番泻叶、番泻叶和西红花苷Ⅰ.结论 该策略建立的方法全面、专属、成本较低,能有效地对通滞苏润江制剂进行质量控制.

目的 建立木香顺气丸红外-紫外光谱(IR-UV)指纹图谱,并以光谱指纹定量法评价其质量.方法 以中药IR-UV为基础,将IR和UV光谱各数据点按平均值法分别生成对照指纹图谱,以光谱点为单位计算两类光谱的宏观定性定量信息,并以等权融合.结果 光谱指纹定量法鉴定出15批木香顺气丸质量好,1批质量为中等.结论 基于IR-UV的光谱指纹定量法可便捷地评价木香顺气丸质量.

毒品泛指令人成瘾的药物,严重危害人们的身心健康,毒品犯罪给经济和社会带来严重威胁.传统的毒品现场检测方法和实验室检测方法都存在一定的局限性.近年来,太赫兹无损检测技术因其独特的安全性、透视性、指纹谱性等特征逐渐进入了人们的视野,不仅可以对毒品进行成像而且可以进行定性、定量检测,在安检领域受到广泛关注.该文综述了太赫兹波用于毒品检测的理论基础,太赫兹无损检测技术应用于毒品检测的范例及太赫兹无损检测技术用于毒品检测的前景和亟待解决的问题.太赫兹光谱技术在毒品检验领域展现了良好的应用前景,有望发展为毒品现场快速筛查及定性定量检测的无损安检新技术.

枸杞子为药食两用滋补类中药材,药用始见于《神农本草经》.枸杞子中含有枸杞多糖、枸杞黄酮、维生素、微量元素、氨基酸等多种成分,具有较高的药用价值和营养价值.随着对枸杞子质量评价研究的不断深入,发现不同种质、产地、采收时间、加工方式对枸杞子外观形态特征和营养成分含量有显著性影响.傅里叶变换红外光谱学、高效液相色谱法、NOSE、DNA等技术被应用于枸杞子鉴别及指纹图谱研究,可快速区分不同产地和不同品种枸杞.多种新技术、新方法被应用于枸杞多糖、甜菜碱、黄酮类、胡萝卜素类、有机酸、维生素、微量元素等活性成分定量检测中.枸杞有机氯、有机磷类农药残留组分检测不断增加,提升了安全性评价水平.这些相关研究成果,为枸杞子的质量标准提升和产业的深度发展提供价值参考.

目的:为鉴别诃子和西青果提供参考.方法:采用超高效液相色谱(UPLC)法.色谱柱为Waters Cortecs T3 C18,流动相为乙腈-0.2％磷酸水溶液(梯度洗脱),流速为0.35 mL/min,柱温为30℃,检测波长为270 nm,进样量为1μL.以没食子酸为参照,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》建立17批诃子和14批西青果药材的指纹图谱并进行相似度评价;通过与对照品、紫外吸收光谱和相关文献对比,指认共有峰.采用SPSS 20.0、SIMCA 14.1软件进行主成分分析(PCA)和偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)以筛选主要差异成分;采用上述UPLC法测定诃子和西青果中主要差异成分的含量并比较.结果:诃子和西青果的UPLC指纹图谱中均有共有峰8个,指认峰1、2、3、4、6、7、8分别为诃子次酸、没食子酸、安石榴苷A、安石榴苷B、柯里拉京、诃子鞣酸、诃子酸;17批诃子的相似度为0.92～0.99,14批西青果的相似度均大于0.99,诃子对照指纹图谱与西青果对照指纹图谱的相似度为0.909.PCA显示,诃子与西青果存在一定差异;PLS-DA结果与PCA结果一致,其模型的变量重要性投影(VIP)值显示,峰5、4、7、3、2的VIP值均大于1.31批样品中,没食子酸(峰2)、安石榴苷A(峰3)、安石榴苷B(峰4)、诃子鞣酸(峰7)的含量分别为2.63～10.31、5.37～44.63、8.02～60.77、44.07～162.98 mg/g,RSD分别为40.14％、47.91％、53.97％、36.22％(n=31).诃子和西青果中上述4个成分组间比较差异均有统计学意义(P<0.05).结论:诃子和西青果存在明显差异,没食子酸、安石榴苷A、安石榴苷B、诃子鞣酸可作为鉴别二者的主要差异成分.

目的:构建益母草药材(LH)的近红外光谱(NIRs)质量控制模型.方法:应用NIRs分析四个地域来源的110份LH样品,经标准正态变换(SNV)校正后构建定性预报模型;应用化学方法定量LH样品的两种主要药效组分总黄酮和总生物碱,经连续投影算法(SPA)分别搜索其特征NIRs吸收波长并构建定量预报模型.结果:主成分分析(PCA)和化学定量分析显示不同地域来源的样品存在差异;径向基神经网络(RBFNN)定性预报模型的校正集和预报集识别率均为100％,优于线性判别分析(LDA)模型;最小二乘-支持向量机(LS-SVM)定量预报模型结果满意,均方根误差(RMSE)值均小于0.25,线性回归系数(R)均优于0.98.结论:NIRs联合化学计量学构建的LH指纹图谱,可快速辨别不同地域来源的样品,也可准确定量分析其主要药效组分,为其现代化质量控制提供参考.