[發(fā)明專利]甘草藥材近紅外定量分析模型及檢測方法和標準在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810342604.2 | 申請日: | 2018-04-17 |
| 公開(公告)號: | CN108519348A | 公開(公告)日: | 2018-09-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 王漢卿;溫奎申;陶偉偉;雍婧姣;張霞;高曉娟;趙建軍;付慧玲;柳全霞 | 申請(專利權)人: | 寧夏醫(yī)科大學 |
| 主分類號: | G01N21/359 | 分類號: | G01N21/359 |
| 代理公司: | 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429 | 代理人: | 李艷萍;丁建寶 |
| 地址: | 750000 寧夏回族自治區(qū)銀川*** | 國省代碼: | 寧夏;64 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 甘草藥材 近紅外光譜 定量分析模型 定量校正模型 質量控制指標 檢測 樣本 近紅外光譜分析 原始近紅外光譜 分析檢測技術 檢測技術領域 預處理 采集 最佳預處理 質量指標 定量檢測 定量模型 多元校正 光譜波段 含量測定 無損檢測 甘草 建模 實測 中藥材 真?zhèn)?/a> 定性 藥材 驗證 預測 | ||
本發(fā)明屬于中藥材分析檢測技術領域及近紅外光譜分析檢測技術領域,涉及甘草藥材近紅外定量分析模型及建立方法、甘草藥材的檢測方法及標準。本發(fā)明所述模型的建立方法包括步驟:甘草藥材樣本的收集;甘草藥材質量控制指標成分的含量測定;近紅外光譜的采集;對原始近紅外光譜進行預處理,確定最佳預處理方法和建模光譜波段;運用多元校正方法,對近紅外光譜和其對應的甘草藥材樣本質量指標含量的實測值之間建立近紅外定量校正模型;近紅外定量校正模型的驗證。本發(fā)明甘草藥材檢測方法為,采集甘草樣品的近紅外光譜,導入定量模型中,預測質量控制指標成分的含量。該方法實現(xiàn)了甘草藥材的快速無損檢測,可對藥材真?zhèn)渭百|量進行快速定性、定量檢測。
技術領域
本發(fā)明屬于中藥材分析檢測技術領域以及近紅外光譜分析檢測技術領域,涉及甘草藥材近紅外定量分析模型及建立方法、甘草藥材的檢測方法及檢測標準。
背景技術
甘草為豆科植物甘草Glycyrrhiza uralensis Fisch.、脹果甘草 Glycyrrhizainflata Bat. 或光果甘草 Glycyrrhiza glabra L . 的干燥根和根莖。甘草Glycyrrhizauralensis Fisch. 的根和根莖是中藥甘草的主要來源之一,具有補脾益氣、清熱解毒、祛痰止咳、緩急止痛、調和諸藥的功效,素有“十方九草”之稱。《中國藥典》2015版一部中采用烘干法對甘草藥材的水分進行測定,采用熾灼灰化然后高溫炭化的方法對甘草藥材的總灰分進行測定,采用高效液相色譜法(HPLC)對甘草中的甘草酸和甘草苷進行含量測定,該操作過程耗時長、成本高、操作繁瑣,不便于對藥材真?zhèn)巍絺巍a地及質量進行快速定性、定量檢測。因此有必要建立一種快速、綠色的檢測方法對甘草藥材及飲片的質量進行評價和控制。
近紅外光譜技術檢測樣品無需預處理,具有快速、價廉、無損等特點,與化學計量學結合,適用于實時在線分析,可用于中藥材的定性和定量檢測,對中藥材真?zhèn)巍絺巍a地等進行分析檢測。偏最小二乘法能夠在小樣本情況下實現(xiàn)多變量對多變量的回歸模型,作為近紅外定量建模分析的主要算法得到了廣泛應用。
目前,尚未有基于近紅外光譜技術建立甘草藥材及飲片多指標同時快速檢測的檢測方法及檢測標準的相關文獻報道,因此,提供甘草藥材質量指標快速定量分析方法及標準具有重要意義和前景。
發(fā)明內容
為了克服現(xiàn)有技術的不足,本發(fā)明引入近紅外光譜技術對甘草藥材、甘草飲片的質量指標成分進行含量檢測,與傳統(tǒng)方法相比,本發(fā)明建立的快速定量檢測方法及標準能更快速地判斷甘草藥材及飲片的質量,以滿足實際生產中對原材料質量檢測快速、環(huán)保、高效的要求。
本發(fā)明的第一個目的在于提供一種甘草藥材近紅外定量分析模型及建立方法。本發(fā)明第二個目的是提供一種基于近紅外光譜技術檢測甘草藥材及飲片的方法及檢測標準。
本發(fā)明采用的技術方案是:甘草藥材近紅外定量分析模型的建立方法,包括如下步驟:
S01. 甘草藥材樣本的收集:收集不同批次的甘草藥材樣本;
S02. 甘草藥材質量控制指標成分的含量測定:對步驟S01收集到的甘草藥材的質量控制指標成分進行含量測定,得到各指標成分的含量的實測值;
S03. 近紅外光譜的采集:采集步驟S01收集到的甘草藥材樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù),即得原始近紅外光譜;
S04. 近紅外光譜數(shù)據(jù)的預處理:對步驟S03獲得的原始近紅外光譜進行預處理,確定最佳預處理方法,篩選最佳建模光譜波段;所述預處理方法為矢量歸一化、最大最小歸一化、多元信號修正、一階導數(shù)、二階導數(shù)、一階導數(shù)+減去一條直線、一階導數(shù)+矢量歸一化、一階導數(shù)+多元信號修正法中至少一種;
S05. 近紅外定量校正模型的建立:采用步驟S04確定的最佳建模光譜波段和最佳光譜預處理方法,運用多元校正方法,對校正集的近紅外光譜和其對應的甘草藥材樣本質量指標成分含量的實測值之間建立近紅外定量校正模型;
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