近红外光谱技术在辛夷的综合性质量评价中的应用研究

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辛夷是我国的一种传统中药,来源于木兰科植物望春花、玉兰或武当玉兰的干燥花蕾,是治疗鼻渊头痛要药,常用于治疗风寒感冒、头痛和各种鼻炎,疏肝气,醒脾胃,疗脸面黑斑,药用价值高,内服外用都有较好的疗效。2015版《中国药典》在辛夷的质量控制方法中对其挥发油含量(≥1.0%mg/ml)、木兰脂素含量(≥0.40%)及水分含量(≤18.0%)均作了具体要求。但是中药中含有多种化学成分,其药效作用为多成分协同作用的结果,这也是中医中所倡导的―整体‖观念。故此,在对中药进行质量控制时,通过对其整体化学成分的分析来评价中药的质量更为准确。在对传统中药进行质量控制研究时,常对质控性成分采用高效液相、气相、紫外等手段进行定量及定性分析,但这些传统的分析技术多存在操作繁琐、费时费力、成本高、污染环境等缺点。近红外光谱技术作为近年来发展迅速的一种绿色分析技术,具有前处理简单、不浪费试剂、不污染环境、测定速度快、无损样品、操作简单易行等优点,在中药质量分析中已经得到了广泛的重视和应用。本文系统地研究了利用常规检测方法、近红外光谱技术以及化学计量学共同建立辛夷的全面质量控制方法,以期获得简便、快捷、环保、高效、精准、全面的质量控制评价方法,为辛夷的质量评价提供新思路,新方法;为中药材现代化研究提供有力支撑,具有重要的实际应用价值。基于以上研究目的,本文研究的主要内容和结果如下:一、辛夷中各质控成分的含量数据采集。在查阅大量中外文文献的基础上设计了系统性分析方法,有利于对辛夷进行整体的质量控制与评价。摸索并优化了气质联用、气相条件和液质联用、液相的条件,对辛夷的各有效部位进行了成分分析,并筛选出了13个成分作为辛夷质量评价的指标。然后采用优化后的条件测定125批次辛夷药材中各质控成分的含量。二、辛夷各质控成分NIRS定量分析模型的建立。通过采集各样品的近红外光谱数据,结合常规分析方法得到含量数据和化学计量学方法,利用最小偏二乘法(PLS)建立辛夷中13个质控成分的近红外定量分析模型。总挥发油、水溶性提取物、柠檬烯、桉油精、芳樟醇、左旋樟脑、a-松油醇、乙酸龙脑酯、松脂酚二甲醚、木兰脂素、表木兰脂素A、辛夷脂素、水分的近红外模型的内部交叉验证决定系数依次为0.9713、0.9831、09746、0.9778、0.9731、0.9708、0.9705、0.9822、0.9914、0.9817、0.9920、0.9919、0.9850,校正均方差分别为0.0838、0.3980、0.0065、0.0213、0.0032、0.0496、0.0055、0.0019、0.0690、0.1200、0.0211、0.0210、0.2810,预测均方差分别为0.0992、0.4630、0.0071、0.0249、0.0037、0.0580、0.0064、0.0021、0.0808、0.1390、0.0253、0.0211、0.2880,校正标准偏差分别为0.2864、1.4701、0.2052、0.0730、0.0051、0.1170、0.0167、0.0084、0.1535、0.2691、0.0710、0.0408、0.3827,且验证集标准偏差与预测标准偏差的比值(RPD)均大于5。结果表明建立的13个近红外定量分析模型准确、稳定、可靠,可用于辛夷中质控成分含量的快速测定。三、近红外光谱技术和电子鼻技术对辛夷的定性鉴别研究。结果显示近红外判别分析对不同产地的辛夷均有较好的区分度,但是电子鼻技术不适于辛夷药材的产地区分。
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