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[發明專利]一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法在審

專利信息
申請號: 201711118928.X 申請日: 2017-11-14
公開(公告)號: CN107655853A 公開(公告)日: 2018-02-02
發明(設計)人: 馬晉芳;李海池;史慶龍;葛發歡;彭銀;蔣華壯;劉永堅 申請(專利權)人: 廣州中大南沙科技創新產業園有限公司;中山大學
主分類號: G01N21/359 分類號: G01N21/359;G01N21/3577;G01N30/02
代理公司: 廣州凱東知識產權代理有限公司44259 代理人: 羅丹
地址: 510000 廣東省廣州市南沙區環*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 娑羅子中七葉 皂苷 質量 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及于近紅外在線檢測技術領域,特別涉及一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法。

背景技術

娑羅子為七葉樹科Hippocastanaceae七葉樹Aesculuschinensis Bunge.的干燥成熟種子。娑羅子具有疏肝理氣、胃止痛之功效,并已臨床成藥,用于治療肝胃氣滯、胸腹脹悶、胃脘疼痛等病癥。七葉皂苷作為娑羅子提出物中重要的有效成分,屬于五環三萜皂苷類化合物,其中七葉皂苷A-D的含量約占七葉總皂苷含量的90%。

七葉皂苷主要含有4種成分。我國國家標準按液相色譜出峰前后,依次命名為七葉皂苷A、七葉皂苷B、七葉皂苷C和七葉皂苷D。其中七葉皂苷A和B是β-型七葉皂苷,其結構基本相同,但與C21-羥基成酯的有機酸不同,是互為正反異構體的巴豆油酸或當歸酸。藥理實驗研究表明,與七葉皂苷鈉組合物相比,七葉皂苷A和七葉皂苷B的藥理活性最強,在嚴重腦水腫的臨床治療效果更優。因此,七葉皂苷B的質量檢測具有重大的臨床意義。

近紅外光譜技術作為一種綠色快速的過程分析技術,已經被成功應用于不同的分析領域。近紅外光譜(NIRS)是可見光與中紅外光譜之間波數范圍為4000~10000cm-1的光譜區。該光譜區主要是含氫基團(C-H、N-H、O-H)的倍頻與合頻吸收。與其他光譜技術相比,近紅外光譜具有吸收弱的特點,因此,使得樣品不需要稀釋等預處理,就可直接進行分析。在中藥質量控制及生產應用領域,并沒有近紅外光譜檢測技術應用于娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測上。

發明內容

基于解決現有技術中娑羅子提取物中七葉皂苷B的質量檢測問題,本發明提供一種娑羅子近紅外在線檢測的方法,以便獲得即時動態的中藥提取過程中紅外光譜信息,用以監控中藥提取過程中生成的產品的質量。

本發明的目的將通過以下技術方案實現:一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,該方法包括以下步驟:

步驟一,將娑羅子加入到提取罐中,并加入乙醇,通過提取罐提取得到提取液樣品;

步驟二,采集提取液樣品的近紅外光譜并通過高效液相色譜檢測提取液樣品中七葉皂苷B的濃度;

步驟三,選擇合理的建模近紅外光譜數據區域,建立近紅外光譜數據與提取液樣品中七葉皂苷B的濃度之間的對應關系;

步驟四,利用建立的對應關系,通過對待測娑羅子進行紅外光譜檢測,實現對待測娑羅子中七葉皂苷B的濃度測定。

優選的,所述的一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,所述步驟一中,娑羅子采用體積分數為70%乙醇提取,提取時間為2小時,料液比為1:25(g/ml),提取溫度為60℃,每隔2~5min采集一次提取液樣品。

優選的,所述的一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,所述步驟二中,采集提取液樣品的近紅外光譜數據,以空氣為背景,采用漫反射測樣方式,波長檢測范圍為800~1800nm,掃描次數為32次,分辨率為2nm,每個提取液樣品重復掃描3次,得出平均的準確的光譜數據。

優選的,所述的一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,所述步驟二中,高效液相色譜檢測時,流動相為乙腈-0.4%磷酸溶液,乙腈與0.4%磷酸溶液體積比為36:64,磷酸溶液的質量分數為0.4%,流速1mL/min,柱溫30℃,進樣量10μL,檢測波長為220nm。

優選的,所述的一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,所述步驟三中,選擇建模近紅外光譜數據區域之前要進行預處理,預處理方法包括卷積平滑、一階卷積求導、二階卷積求導、多元散射校正、標準正態變量變換和歸一化法。

優選的,所述的一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,所述步驟三中,選擇建模近紅外光譜數據區域的方法包括全波長、決定系數法、迭代優化對近紅外光譜進行波長的選擇,以偏最小二乘法對近紅外光譜數據與其對應的真實含量值做回歸擬合計算,建立校正模型,并采用評價指標考察其穩定性和預測精度。

優選的,所述的一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,所述評價指標包括決定系數(R2)和交互驗證誤差均方根(SECV),當決定系數(R2)接近于1,交互驗證誤差均方根(SECV)小于10%時,說明數學模型具有較好的穩定性和預測精度,能用于中藥提取過程的監測。

優選的,所述的一種娑羅子中七葉皂苷B的質量檢測方法,所述步驟四中,待待測娑羅子經過步驟一的處理方法后再進行近紅外光譜檢測和高效液相色譜檢測。

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