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多種分子光譜快速分析黃芩中的黃芩苷含量

發(fā)布時間:2018-03-14 11:10

  本文選題:多源復(fù)合光譜儀 切入點(diǎn):近紅外光譜 出處:《分析測試學(xué)報》2017年05期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為考察根據(jù)不同類型光譜信息進(jìn)行黃芩質(zhì)量快速分析的適應(yīng)性,采用高效液相色譜(HPLC)法測定了73批黃芩樣品中的黃芩苷含量并作為y值,以各樣品的近紅外、紫外-可見光譜及包含紫外、可見及近紅外的多源復(fù)合光譜信息作為x值;根據(jù)各類光譜信息分別采用偏最小二乘回歸(PLSR)與K最近鄰樣本保形映射(KNN-KSR)方法進(jìn)行樣品中黃芩苷的預(yù)測,根據(jù)驗證集樣本真實值與預(yù)測值的均方根偏差(RMSEP)、平均相對誤差(MRE)與相關(guān)系數(shù)(R)評價預(yù)測精度。結(jié)果表明,采用KNN-KSR方法根據(jù)各類光譜信息預(yù)測黃芩苷時,各項指標(biāo)均優(yōu)于PLSR方法的結(jié)果;其中基于近紅外光譜對黃芩苷的分析結(jié)果最好,紫外-可見光譜次之,基于多源復(fù)合光譜信息對黃芩苷的預(yù)測誤差最大,但其MRE仍在6%以下,可滿足工業(yè)分析的精度要求。由于多源復(fù)合光譜儀具有體積小、重量輕、成本低及便攜等優(yōu)點(diǎn),通過優(yōu)化儀器波長范圍及建模方法,有望改進(jìn)該儀器的分析精度,使之適應(yīng)更多藥材現(xiàn)場采購的快速檢測及后續(xù)產(chǎn)品的質(zhì)量分析與監(jiān)控需求。
[Abstract]:In order to investigate the adaptability of rapid quality analysis of Scutellaria baicalensis based on different spectral information, the content of baicalin in 73 batches of Scutellaria baicalensis samples was determined by high performance liquid chromatography (HPLC). The UV-Vis spectrum and the multi-source composite spectral information containing UV, Vis and NIR are taken as x values. According to various spectral information, partial least square regression (PLSRs) and K nearest neighbor sample conformal mapping (KNN-KSRs) were used to predict baicalin in samples. The prediction accuracy was evaluated according to the root mean square deviation (RMS EPN), mean relative error (Mre) and correlation coefficient (R) of the true and predicted values. The results show that the KNN-KSR method is used to predict baicalin based on various spectral information. The analysis results of baicalin based on near infrared spectroscopy were the best, the UV-Vis spectrum was the second, and the prediction error of baicalin based on multi-source composite spectrum information was the biggest, but the MRE of baicalin was still below 6%. The multisource composite spectrometer has the advantages of small volume, light weight, low cost and portable. By optimizing the wavelength range of the instrument and modeling method, it is expected to improve the analytical accuracy of the instrument. To adapt to more rapid detection of field procurement of medicinal materials and the quality analysis and monitoring requirements of subsequent products.
【作者單位】: 華東理工大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院;
【基金】:上海市科學(xué)技術(shù)委員會支撐項目(13401901100)
【分類號】:O657.3;R284.1

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本文編號:1610951

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