[發明專利]一種基于近紅外光譜鑒別法定麻黃藥材的方法

在審

• 申請號: 201410396002.7
• 申請日: 2014-08-07
• 公開（公告）號: CN105334183A
• 公開（公告）日: 2016-02-17
• 發明（設計）人: 范琦;羅陽
• 申請（專利權）人: 重慶醫科大學
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及近紅外光譜法結合多元統計分析技術快速、準確鑒別法定麻黃藥材，屬于中藥檢測技術領域。

背景技術

麻黃藥材在我國已有上千年的使用歷史。麻黃性溫，味辛、微苦；具有發汗散寒、宣肺平喘、利水消腫的功能；用于風寒感冒、胸悶喘咳、風水浮腫及支氣管哮喘。

麻黃藥材的分布廣泛，種類很多。僅我國就至少出產12種及4個變種麻黃。《中華人民共和國藥典》收載的麻黃為麻黃科植物草麻黃(Ephedrasinica)、中麻黃(Ephedraintermedia)或木賊麻黃(Ephedraequisetina)的干燥草質莖。不同種類麻黃藥材的形態、組織結構及化學成分的差異較小，采用形態學鑒別方法與組織學鑒別方法均難以對其進行準確鑒別。常用的色譜分析方法則存在樣品處理復雜、分析時間長、使用化學試劑等不足。因此，有必要建立法定麻黃藥材快速準確的鑒別方法。基于含氫基團振動躍遷的合頻和倍頻吸收的近紅外光譜法(NIRS)，是一種快速、易用、無污染的檢測方法，與多元統計分析技術相結合，可進行藥材的定性和定量分析。

本發明采用近紅外光譜法結合多元統計分析技術，建立了一種快速、準確鑒別法定麻黃藥材的方法。

發明內容：

本發明的目的在于提供快速、準確鑒別法定麻黃藥材的方法，具體步驟如下：

(1)麻黃樣品的收集及制備；

(2)采集麻黃樣品的近紅外光譜；

(3)選擇最優的光譜前處理方法；

(4)選擇最優的建模光譜范圍；

(5)基于麻黃近紅外光譜數據建立鑒別法定麻黃的校正模型；

(6)評價所建校正模型的性能；

(7)以相同方法采集和處理待分析麻黃樣品的近紅外光譜，用所建校正模型鑒別其是否為法定麻黃。

所述步驟(1)中收集的法定麻黃樣品可為但不限于《中華人民共和國藥典》收載的草麻黃、中麻黃和木賊麻黃，非法定麻黃可為但不限于麗江麻黃及本發明所用的偽品麻黃樣品；樣品制備方法可為但不限于粉碎、過篩。

所述步驟(2)中近紅外光譜的測量儀器可為但不限于傅里葉變換近紅外光譜儀；光譜測量模式可為但不限于漫反射模式；測量參數可為但不限于光譜掃描范圍、掃描次數和分辨率。

所述步驟(3)中光譜數據前處理的方法可為但不限于未處理、多元散射校正(MSC)、標準正則變換(SNV)、一階導數(FD)、二階導數(SD)、Savitzky-Golay平滑(SGS)、Norris平滑(NDS)中的一種或多種。

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選擇、人工選擇、軟件自動選擇與人工選擇相結合。

所述步驟(5)中麻黃樣品的校正模型建模方法可為但不限于判別分析法(DA)。

所述步驟(6)中評價所建DA模型性能的參數可為但不限于校正集正判率和預測集正判率。

所述步驟(7)中采用所建立校正模型鑒別未知麻黃樣品時，未知麻黃樣品所用的光譜測量參數、光譜前處理方法和光譜范圍的選擇均應與建模樣品一致；建模過程中所用的計算軟件可為但不限于美國Thermo公司的TQAnalyst軟件。

本發明采用近紅外光譜法鑒別法定麻黃藥材。該方法快速、準確、無污染，與傳統方法相比，具有明顯的優勢。

附圖說明

圖1麻黃藥材的傅里葉變換近紅外漫反射光譜。

圖2法定麻黃藥材的DA圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例詳細描述本發明，該實施例不應解釋為對本發明的限制。

實施例

1.麻黃樣品的收集及制備

收集法定麻黃樣品，包括31批草麻黃、4批中麻黃、1批木賊麻黃；收集非法定麻黃樣品，包括3批麗江麻黃和2批偽麻黃。分別將其粉碎，過80～100目篩。

2.麻黃樣品近紅外光譜的采集

儀器：AntarisII傅里葉變換近紅外光譜儀(美國ThermoFisher)。該儀器配置有銦鎵砷檢測器和積分球附件，信號采集軟件為Result3.0。

光譜測量條件：掃描范圍10000～4000cm^-1，掃描次數64次，分辨率4cm^-1，樣品厚度20mm。每次掃描樣品前均采用相同參數掃描并扣除背景。每批麻黃粉末樣品被重復裝載和測量5次。

測得麻黃藥材的傅里葉變換近紅外漫反射光譜如圖1所示。

3.DA鑒別法定麻黃藥材