一種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,該方法包括步驟為(1)鐵皮石斛樣品的采集及制備;(2)采集鐵皮石斛樣品的近紅外光譜;(3)選擇最優(yōu)的光譜數(shù)據(jù)前處理方法;(4)選擇最優(yōu)的建模光譜范圍;(5)基于鐵皮石斛近紅外光譜數(shù)據(jù)建立鑒別鐵皮石斛的校正模型;(6)評(píng)價(jià)所建校正模型的性能;(7)以相同方法采集和處理待分析鐵皮石斛樣品的近紅外光譜,用所建校正模型鑒別其是否為鐵皮石斛。本發(fā)明提供的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,工藝設(shè)計(jì)合理,可操作性強(qiáng),具有鑒別速度快、鑒別準(zhǔn)確率高,檢測(cè)無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn),在鐵皮石斛藥材的質(zhì)量控制,保證鐵皮石斛藥材功效方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及一種鐵皮石斛藥材的鑒別方法,具體涉及一種近紅外光譜法結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),快速、準(zhǔn)確鑒別鐵皮石斛藥材的方法,屬于中藥檢測(cè)和質(zhì)量控制技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]鐵皮石斛(Dendrobiumofficinale Kimum et Migo)為蘭科(Orchidaceae)石斛屬(Dendrobium)多年生附生草本植物,俗稱(chēng)鐵皮蘭、黑節(jié)草,是傳統(tǒng)的名貴中藥材,位于“九大仙草”之首。鐵皮石斛味甘,性微寒;生津養(yǎng)胃;滋陰清熱;潤(rùn)肺益腎;明目強(qiáng)腰。
[0003]鐵皮石斛藥材(DENDROBII OFFICINALIS CAULIS)為《中華人民共和國(guó)藥典》收載的蘭科植物鐵皮石斛Dendrobium officinale Kimum et Migo的干燥莖。11月至翌年3月采收,除去雜質(zhì),剪去部分須根,邊加熱邊扭成螺旋形或彈簧狀,烘干或切成段,干燥或低溫烘干,前者習(xí)稱(chēng)“鐵皮楓斗”(耳環(huán)石斛);后者習(xí)稱(chēng)“鐵皮石斛”。因市場(chǎng)需求量較大,市場(chǎng)上大量充斥著以石斛屬其它植物加工而成的替代品和生長(zhǎng)年限不符要求的鐵皮石斛,魚(yú)龍混雜的狀況極為嚴(yán)重。為了進(jìn)一步將鐵皮石斛與其它石斛相區(qū)分,自2010版《中國(guó)藥典》將鐵皮石斛單列為一種藥材,其標(biāo)準(zhǔn)在2005版《中國(guó)藥典》石斛標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上提高了許多。但是由于鐵皮石斛藥材常規(guī)檢測(cè)周期相對(duì)較長(zhǎng),又必須多指標(biāo)共同分析才可辨別其真?zhèn)蝺?yōu)劣。
[0004]因此,很有必要建立鐵皮石斛藥材快速準(zhǔn)確的鑒別方法,基于含氫基團(tuán)振動(dòng)躍迀的合頻和倍頻吸收的近紅外光譜法(NIRS)是一種快速、易用、無(wú)污染的檢測(cè)方法,與多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)相結(jié)合,可進(jìn)行藥材的定性和定量分析。本發(fā)明采用近紅外光譜法結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),建立一種快速、準(zhǔn)確鑒別鐵皮石斛藥材的方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]發(fā)明目的:本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足,提供一種工藝設(shè)計(jì)合理,可操作性強(qiáng),采用近紅外光譜法結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),快速、準(zhǔn)確鑒別鐵皮石斛藥材的方法。
[0006]技術(shù)方案:為了實(shí)現(xiàn)以上目的,本發(fā)明采取的技術(shù)方案為:
[0007]—種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其包括以下步驟:
[0008](I)鐵皮石斛樣品的采集及制備;
[0009](2)采集鐵皮石斛樣品的近紅外光譜;
[0010](3)選擇最優(yōu)的光譜數(shù)據(jù)前處理方法;
[0011 ] (4)選擇最優(yōu)的建模光譜范圍;
[0012](5)基于鐵皮石斛近紅外光譜數(shù)據(jù)建立鑒別鐵皮石斛的校正模型;
[0013](6)評(píng)價(jià)所建校正模型的性能;
[0014](7)以相同方法采集和處理待分析鐵皮石斛樣品的近紅外光譜,用所建校正模型鑒別其是否為鐵皮石斛。
[0015]作為優(yōu)選方案,以上所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,步驟(I)中采集的鐵皮石斛樣品包括合格鐵皮石斛樣品和不合格鐵皮石斛樣品;合格鐵皮石斛樣品為《中華人民共和國(guó)藥典》收載的蘭科植物鐵皮石斛Dendrobium officinale Kimum et Migo的干燥莖的合格品;可為但不限于“鐵皮楓斗”、鐵皮石斛節(jié)段、鐵皮石斛全粉。非鐵皮石斛可為但不限于紫皮石斛、銅皮石斛、鐵皮石斛的不合格品;
[0016]作為優(yōu)選方案,以上所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,步驟(I)樣品制備方法為洗凈,晾干后粉碎,過(guò)篩。
[0017]作為優(yōu)選方案,以上所述步驟(2)中近紅外光譜的測(cè)量?jī)x器可為但不限于傅里葉變換近紅外光譜儀;光譜測(cè)量模式可為但不限于漫反射模式;測(cè)量參數(shù)可為但不限于光譜掃描范圍、掃描次數(shù)和分辨率。
[0018]作為優(yōu)選方案,以上所述步驟(3)中光譜數(shù)據(jù)前處理的方法可為但不限于未處理、多元散射校正(MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正則變換(SNV)、一階導(dǎo)數(shù)(FD)、二階導(dǎo)數(shù)(SD)、Savitzky-Golay平滑(SGS)、Norris平滑(NDS)中的一種或多種。
[0019]作為更加優(yōu)選方案,最優(yōu)的校正模型光譜前處理方法為多元散射校正(MSC)+—階導(dǎo)數(shù)(FD)+Norris平滑(NDS)。
[0020]作為優(yōu)選方案,以上所述步驟(4)中建模光譜范圍的選擇方式可為但不限于軟件自動(dòng)選擇、人工選擇、軟件自動(dòng)選擇與人工選擇相結(jié)合。
[0021]作為優(yōu)選方案,以上所述步驟(5)中鐵皮石斛樣品的校正模型建模方法可為但不限于判別分析法(DA)。
[0022]作為優(yōu)選方案,以上所述步驟(6)中評(píng)價(jià)所建判別分析法(DA)模型性能的參數(shù)可為但不限于校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率。
[0023]作為優(yōu)選方案,以上所述步驟(7)中采用所建立校正模型鑒別未知鐵皮石斛樣品時(shí),未知鐵皮石斛樣品所用的光譜測(cè)量參數(shù)、光譜前處理方法和光譜范圍的選擇均應(yīng)與建模樣品一致;建模過(guò)程中所用的計(jì)算軟件可為但不限于美國(guó)Thermo公司的TQ AnaIyst軟件。
[0024]作為具體的優(yōu)選方案,本發(fā)明提供的一種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其包括以下步驟:
[0025](I)鐵皮石斛樣品的收集及制備
[0026]收集合格鐵皮石斛樣品10?30批,收集非鐵皮石斛樣品10?20批,分別將粉碎,過(guò)50目篩。
[0027](2)采集鐵皮石斛樣品的近紅外光譜;
[0028]儀器為Antaris傅里葉變換近紅外光譜儀,該儀器配置有銦鎵砷檢測(cè)器和積分球附件,信號(hào)采集軟件為Result3.0;
[0029]近紅外光譜測(cè)量條件為掃描范圍10000?4000cm—S掃描次數(shù)為100?128次,分辨率8?10cm—S樣品厚度15?20mm;每次掃描鐵皮石斛樣品前均采用相同參數(shù)掃描并扣除背景;每批鐵皮石斛粉末樣品重復(fù)裝載和測(cè)量3?5次;測(cè)得鐵皮石斛樣品的傅里葉變換近紅外漫反射光譜;
[0030](3)最優(yōu)的校正模型光譜前處理方法為多元散射校正(MSC)+—階導(dǎo)數(shù)(FD) +Norris平滑(NDS);
[0031 ] (4)判別分析法校正模型的建立
[0032]取合格鐵皮石斛樣品10?15批和非鐵皮石斛樣品5?10批的近紅外光譜作為校正樣品光譜;將剩余的合格鐵皮石斛樣品10?15批和非鐵皮石斛樣品5?10批的近紅外光譜作為預(yù)測(cè)樣品光譜;使用TQ Analyst軟件,用校正樣品光譜建立鑒別鐵皮石斛藥材的判別分析法(DA)校正模型;然后用預(yù)測(cè)樣品光譜驗(yàn)證判別分析法(DA)校正模型;
[0033](6)評(píng)價(jià)所建校正模型的性能;
[0034]判別分析法(DA)校正模型的性能采用校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率評(píng)價(jià);采用主成分分析降維建模;校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率均為100%,表明所建鑒別鐵皮石斛的判別分析法校正模型有良好的預(yù)測(cè)能力。
[0035]有益效果:本發(fā)明提供的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法具有以下優(yōu)占.V.
[0036]本發(fā)明提供的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,工藝設(shè)計(jì)合理,可操作性強(qiáng),本發(fā)明通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)篩選出最佳的近紅外光譜數(shù)據(jù)前處理方法、然后通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)篩選出最優(yōu)的建模光譜范圍;然后建立鑒別鐵皮石斛的校正模型,該方法具有鑒別速度快、鑒別準(zhǔn)確率高,且檢測(cè)無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn),在鐵皮石斛藥材的質(zhì)量控制,保證鐵皮石斛藥材功效方面具有重要的意義。
【具體實(shí)施方式】
[0037]下面通過(guò)實(shí)施例詳細(xì)描述本發(fā)明,該實(shí)施例不應(yīng)解釋為對(duì)本發(fā)明的限制。
[0038]實(shí)施例1
[0039]—種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其包括以下步驟:
[0040](I)鐵皮石斛樣品的收集及制備
[0041]收集鐵皮石斛樣品,包括I批優(yōu)質(zhì)的浙江奉化產(chǎn)鐵皮楓斗、I批優(yōu)質(zhì)的浙江樂(lè)清產(chǎn)鐵皮楓斗、20批市售合格樂(lè)清產(chǎn)鐵皮石斛、2批江蘇常熟產(chǎn)合格鐵皮石斛;收集非鐵皮石斛樣品,包括3批紫皮楓斗、2批銅皮石斛、2批市售劣質(zhì)鐵皮石斛、3批市售其它偽品。分別將其粉碎,過(guò)50目篩。
[0042](2)鐵皮石斛樣品近紅外光譜的采集
[0043]儀器:Antaris傅里葉變換近紅外光譜儀(美國(guó)Thermo Fisher),該儀器配置有銦鎵砷檢測(cè)器和積分球附件,信號(hào)采集軟件為Result3.0;
[0044]光譜測(cè)量條件:掃描范圍10000?4000cm—1,掃描次數(shù)128次,分辨率8cm—1,樣品厚度20mm ο每次掃描樣品前均采用相同參數(shù)掃描并扣除背景。每批鐵皮石斛粉末樣品被重復(fù)裝載和測(cè)量5次。測(cè)得鐵皮石斛樣品的傅里葉變換近紅外漫反射光譜。
[0045](3)最優(yōu)的校正模型光譜前處理方法為多元散射校正(MSC)+—階導(dǎo)數(shù)(FD) +Norris平滑(NDS);
[0046](4)判別分析法校正模型的建立
[0047]取鐵皮石斛樣品(包括I批優(yōu)質(zhì)的浙江奉化產(chǎn)鐵皮楓斗、I批優(yōu)質(zhì)的浙江樂(lè)清產(chǎn)鐵皮楓斗、10批市售合格樂(lè)清產(chǎn)鐵皮石斛、I批江蘇常熟產(chǎn)合格鐵皮石斛)和非鐵皮石斛樣品(2批紫皮楓斗、I批銅皮石斛、I批市售劣質(zhì)鐵皮石斛、2批市售其它偽品)共19批樣品按上述采集條件得到的95張近紅外光譜作為校正樣品光譜;剩余的鐵皮石斛樣品(包括10批市售合格樂(lè)清產(chǎn)鐵皮石斛、I批江蘇常熟產(chǎn)合格鐵皮石斛)和非鐵皮石斛樣品(包括I批紫皮楓斗、I批銅皮石斛、I批市售劣質(zhì)鐵皮石斛、I批市售其它偽品)共15批樣品的按上述采集條件得到的75張近紅外光譜作為預(yù)測(cè)樣品光譜;使用TQ Analyst軟件,用校正樣品光譜建立鑒別鐵皮石斛藥材的判別分析法(DA)校正模型;然后用預(yù)測(cè)樣品光譜來(lái)驗(yàn)證判別分析法(DA)校正模型。所建模型的性能由校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率評(píng)價(jià)。采用PCA降維建模;校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率均為100%,表明所建鑒別鐵皮石斛的DA校正模型有良好的預(yù)測(cè)能力。
[0048]以上表明,本發(fā)明采用近紅外光譜法結(jié)合多元分析技術(shù)建立的預(yù)測(cè)模型能快速準(zhǔn)確地鑒別鐵皮石斛藥材,為保證鐵皮石斛藥材的質(zhì)量和臨床療效具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于,包括以下步驟: (1)鐵皮石解樣品的米集及制備; (2)采集鐵皮石斛樣品的近紅外光譜; (3)選擇最優(yōu)的光譜數(shù)據(jù)前處理方法; (4)選擇最優(yōu)的建模光譜范圍; (5)基于鐵皮石斛近紅外光譜數(shù)據(jù)建立鑒別鐵皮石斛的校正模型; (6)評(píng)價(jià)所建校正模型的性能; (7)以相同方法采集和處理待分析鐵皮石斛樣品的近紅外光譜,用所建校正模型鑒別其是否為鐵皮石斛。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(I)中采集的鐵皮石斛樣品包括合格鐵皮石斛樣品和非鐵皮石斛樣品;合格鐵皮石斛樣品為《中華人民共和國(guó)藥典》收載的蘭科植物鐵皮石斛的干燥莖的合格品;非鐵皮石斛樣品為紫皮石斛或銅皮石斛。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(1)樣品制備方法為洗凈,晾干后粉碎,過(guò)篩。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(2)中近紅外光譜的測(cè)量?jī)x器為傅里葉變換近紅外光譜儀;光譜測(cè)量模式為漫反射模式;測(cè)量參數(shù)為光譜掃描范圍、掃描次數(shù)和分辨率。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(3)中光譜數(shù)據(jù)前處理的方法為多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正則變換、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、Savitzky-Go lay平滑、Norr is平滑中的一種或多種。6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(3)中光譜數(shù)據(jù)前處理的方法為多元散射校正+—階導(dǎo)數(shù)+Norris平滑。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:其特征在于:步驟(4)中建模光譜范圍的選擇方式為軟件自動(dòng)選擇、人工選擇、軟件自動(dòng)選擇與人工選擇相結(jié)合。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(5)中鐵皮石斛樣品的校正模型建模方法為判別分析法。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(6)中評(píng)價(jià)所建判別分析法模型性能的參數(shù)為校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于:步驟(7)中采用所建校正模型鑒別未知鐵皮石斛樣品時(shí),未知鐵皮石斛樣品所用的光譜測(cè)量參數(shù)、光譜前處理方法和光譜范圍的選擇均與建模樣品一致;所用計(jì)算軟件為T(mén)Q Analyst軟件。11.一種基于近紅外光譜鑒別鐵皮石斛藥材的方法,其特征在于,包括以下步驟: (1)鐵皮石斛樣品的收集及制備 收集合格鐵皮石斛樣品10?30批,收集非鐵皮石斛樣品10?20批,分別將粉碎,過(guò)50目篩; (2)采集鐵皮石斛樣品的近紅外光譜; 儀器為Antaris傅里葉變換近紅外光譜儀,該儀器配置有銦鎵砷檢測(cè)器和積分球附件,信號(hào)采集軟件為Result3.0; 近紅外光譜測(cè)量條件為掃描范圍10000?4000cm—S掃描次數(shù)為100?128次,分辨率8?10cm—S樣品厚度15?20mm;每次掃描鐵皮石斛樣品前均采用相同參數(shù)掃描并扣除背景;每批鐵皮石斛粉末樣品重復(fù)裝載和測(cè)量3?5次;測(cè)得鐵皮石斛樣品的傅里葉變換近紅外漫反射光譜; (3)最優(yōu)的校正模型光譜前處理方法為多元散射校正+—階導(dǎo)數(shù)+Norris平滑; (4)判別分析法校正模型的建立 取合格鐵皮石斛樣品10?15批和非鐵皮石斛樣品5?10批的近紅外光譜作為校正樣品光譜;將剩余的合格鐵皮石斛樣品10?15批和非鐵皮石斛樣品5?10批的近紅外光譜作為預(yù)測(cè)樣品光譜;使用TQ Analyst軟件,用校正樣品光譜建立鑒別鐵皮石斛藥材的判別分析法校正模型;然后用預(yù)測(cè)樣品光譜驗(yàn)證判別分析法校正模型; (6)評(píng)價(jià)所建校正模型的性能; 判別分析法校正模型的性能采用校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率評(píng)價(jià);采用主成分分析降維建模;校正集正判率和預(yù)測(cè)集正判率均為100%,表明所建鑒別鐵皮石斛的判別分析法校正模型有良好的預(yù)測(cè)能力。
【文檔編號(hào)】G01N21/3563GK106092950SQ201610404394
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月8日
【發(fā)明人】秦雨程, 顧治平, 王恒斌, 陳力建, 張禮學(xué), 孫華
【申請(qǐng)人】常熟雷允上制藥有限公司