中西药物的近红外分析方法研究

论文摘要

建立了应用近红外光谱技术对枸橼酸西地那非片的定量及定性分析方法。分别采用偏最小二乘和第一范围标定法建立定量和定性模型,将定量分析方法的结果与HPLC定量结果进行比对。所建定量分析模型,主成分数为4,R2为98.91%、RMSEP为1.54。该模型对预示集的枸橼酸西地那非HPLC平均方法回收率为100.14%（RSD=0.75%）,近红外光谱分析法处理结果与HPLC法处理结果无显著差异。定性分析模型组间选择性S值为5.09,对42批真伪样品判错率为0%。结果显示,所建立方法可对真伪枸橼酸西地那非片进行快速准确的定性及定量分析。建立了应用近红外光谱技术对含有枸橼酸西地那非成分的保健品的定量及定性分析方法。采用液体透射方式采集36个样品光谱,以主成分分析法和第一范围标定法建立定量和定性模型,并将定量分析方法的结果与HPLC定量结果进行比对。所建定量分析模型,主成分数为4,R2为99.92,RMSEP为31.5。该模型对预示集的枸橼酸西地那非HPLC平均方法回收率为104.8%（RSD=6.28%）,近红外光谱分析法处理结果与HPLC法处理结果无显著差异。定性分析模型组间选择性为4.38,对18批未知样品判错率为0%。结果表明建立的近红外方法可对保健品中含有的枸橼酸西地那非成分进行快速准确的定性及定量分析。建立了采用近红外光谱法对41种常用药用辅料的快速、准确、无损鉴别方法,每个品种6批次样品共得246张光谱,215张用于建立模型,41张用于验证模型。在3966-10414cm-1的范围内,使用二阶导数9点平滑光谱预处理方法,结合第一范围标定法建立的“总库1”定性分析模型可准确鉴定30种辅料,其余5大类11种辅料被直接转入“子库2-6”进一步鉴定,直至完全分离。结果表明,对验证集样品鉴别准确度达100%,对比于操作繁琐、费时的传统检测方法,该方法快速、准确,适用于制药企业在原料进厂时逐桶定性鉴别和车间投料的过程控制。采用近红外漫反射光谱法建立一种无损、快速定性分析方法,鉴别七种药用包装材料：透明聚氯乙烯、不透明聚氯乙烯、聚偏二氯乙烯、聚三氟氯乙烯、聚三氟氯乙烯/聚氯乙烯2000复合、冷成型铝薄/PE复合以及纸/铝/PE复合薄膜。98批样品用于建立模型,14批样品用于验证模型。在扫描谱区范围4000～9000cm-1的范围内,使用一阶导数9点平滑,结合第一范围标定法建立近红外包装材料定性分析模型,并进行验证。结果表明,定性分析模型可将每类产品唯一区分,组间选择性S值均大于2。14批未知样品预测样品的判错率为0%。近红外漫反射光谱法可以取代传统的鉴别方法对七种常用药用高分子包装材料进行定性分析。应用近红外光谱技术对七种不同产地贝母进行定性分析及对其中总生物碱进行定量分析。将炉贝、松贝、青贝、浙贝（大贝）、浙贝（珠贝）、伊贝母、平贝母7种不同产地的贝母药材分别烘干、粉碎、过筛后,对其进行近红外光谱分析。采用偏最小二乘和第一范围标定法建立定量及定性分析模型,并应用模型对预测集样品进行预测。不同产地贝母的总生物碱含量（以贝母素乙计）为0.1%～0.25%,所建定量分析模型,主成分数为8,R2为99.35%、交互验证均方根误差（RMSECV）为0.00339。该模型对预示集样品紫外光谱法平均方法回收率为97.38%（RSD=1.732%）,将定量分析结果与紫外光谱检测法定量结果进行比对,无显著差异。定性分析模型组间选择性S值均大于2,对15个预测集样品进行鉴定,误判率为0。该方法可对不同产地的贝母进行快速、准确的定性及定量分析。采用近红外光谱技术结合多元校正算法,建立快速鉴别不同地理坐标海参的新方法,选取辽东半岛附近海域（广鹿岛、海洋岛、庄河、哈仙岛）出产的海参为代表性样本对检测方法的可行性进行研究,并比较光纤、非接触式光纤谱图采集的实用性。最终在8736.5～8582.2cm-1,7278.5～7147.3cm-1,6422.2～6283.3cm-1,5693.2～5484.9cm-1范围内,应用二阶导数（9点平滑）进行光谱预处理,第一范围标定法进行建模,鉴别率为100%。该方法可简单、快速、准确鉴别海参产地,并可推广到其他海产品的品质检测领域,供海产品生产企业、质量监督管理部门用于快速质量监测与分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 1 近红外光谱技术的研究进展
• 1.1 近红外光谱的国内外研究概况
• 1.1.1 近红外光谱的发展过程
• 1.1.2 近红外光谱的分析基础
• 1.1.3 近红外光谱技术的特点
• 1.1.4 近红外光谱分析方法的基本流程
• 1.1.5 近红外光谱预处理
• 1.2 近红外光谱的定量分析
• 1.2.1 计算药物分析方法基本原理
• 1.2.2 定量模型的验证
• 1.3 近红外光谱的定性分析
• 1.3.1 标准方法
• 1.3.2 因子法
• 1.3.3 第一范围标定法
• 1.3.4 确定定性测试的阈值
• 1.3.5 定性分析步骤
• 1.4 近红外光谱技术在中药、西药领域的应用
• 1.4.1 近红外光谱技术概述
• 1.4.2 近红外在中西药定量、定性分析方面的应用
• 1.5 贝母分析方法研究进展
• 1.5.1 贝母简介
• 1.5.2 贝母生物碱
• 1.6 论文的选题背景与意义
• 2 近红外光谱技术对真伪枸橼酸西地那非片的快速定性定量分析
• 2.1 引言
• 2.2 实验部分
• 2.2.1 仪器与材料
• 2.2.2 光谱采集
• 2.2.3 原料与辅料的近红外漫反射光谱采集
• 2.2.4 枸橼酸西地那非片的近红外漫透射光谱采集
• 2.2.5 HPLC测定实际样品中西地那非含量
• 2.2.6 数据处理
• 2.3 结果与讨论
• 2.3.1 近红外定性分析
• 2.3.2 定性模型分析方法选择
• 2.3.3 定性模型分析方法优化
• 2.3.4 定性分析结果
• 2.3.5 PLS主因子数的选择和交叉验证
• 2.3.6 定量分析结果
• 2.3.7 样品收集
• 2.4 小结
• 3 近红外光谱技术对保健品含有枸橼酸西地那非成分的快速定性定量分析
• 3.1 引言
• 3.2 实验部分
• 3.2.1 仪器与材料
• 3.2.2 近红外光谱采集
• 3.2.3 HPLC测定保健品中西地那非含量
• 3.2.4 数据处理
• 3.3 结果与讨论
• 3.3.1 定性分析预处理方法选择
• 3.3.2 定性分析算法选择
• 3.3.3 定性分析结果
• 3.3.4 近红外定量分析交叉检验建模
• 3.3.5 偏最小二乘（PLS）方法
• 3.4 小结
• 4 近红外漫反射光谱法快速鉴别药用辅料
• 4.1 引言
• 4.2 实验部分
• 4.2.1 仪器与材料
• 4.2.2 近红外光谱采集
• 4.2.3 近红外数据分析方法
• 4.3 结果与讨论
• 4.3.1 预处理方法对模型的影响
• 4.3.2 定型模型的建立
• 4.3.3 子库的建立
• 4.4 小结
• 5 近红外漫反射光谱法鉴定七种药用包装材料
• 5.1 引言
• 5.2 实验部分
• 5.2.1 仪器与样品
• 5.2.2 药用包装材料的光谱采集
• 5.2.3 近红外光谱采集
• 5.3 结果与讨论
• 5.3.1 光谱预处理
• 5.3.2 光谱范围选择
• 5.3.3 定性分析结果
• 5.4 结论
• 6 贝母的近红外分析方法研究
• 6.1 引言
• 6.2 实验部分
• 6.2.1 仪器与材料
• 6.2.2 光谱扫描条件
• 6.3 光谱聚类分析
• 6.3.1 聚类分析方法选择
• 6.3.2 样品处理方法选择
• 6.3.3 聚类分析结果
• 6.4 种贝母药材的近红外定性分析
• 6.4.1 光谱预处理方法的选择
• 6.4.2 不同产地贝母的定性模型建立
• 6.4.3 同一产地贝母的定性分析
• 6.5 贝母总生物碱的定量分析
• 6.5.1 生物碱有色离子对的形成
• 6.5.2 最大吸收波长的选择
• 6.5.3 准确性评估
• 6.5.4 标准曲线的确定
• 6.5.5 西贝碱的标准曲线制备
• 6.6 样品生物碱含量的测定
• 6.6.1 样品生物碱的提取
• 6.6.2 应用紫外光谱测定样品生物碱的含量
• 6.6.3 回收率实验
• 6.6.4 PLS法对贝母总生物碱含量建模
• 6.6.5 定量分析结果
• 6.7 结果与讨论
• 6.7.1 预处理方法对选择性的影响
• 6.7.2 平滑点数对选择性的影响
• 6.7.3 波数范围对选择性的影响
• 6.7.4 阈值设置对选择性的影响
• 6.7.5 建模样品的选取
• 6.7.6 贝母样品的处理
• 6.7.7 交叉检验建模
• 6.7.8 不同溶剂对生物碱提取的影响
• 6.8 小结
• 7 海参的近红外分析方法研究
• 7.1 引言
• 7.2 实验部分
• 7.2.1 仪器与材料
• 7.2.2 样品的处理
• 7.2.3 光谱的采集
• 7.3 结果与讨论
• 7.3.1 样品处理方法、光谱采集方式的选择
• 7.3.2 光谱预处理
• 7.3.3 波段的选择
• 7.3.4 模型的验证
• 7.4 小结
• 8 结论与展望
• 8.1 结论
• 8.2 研究展望
• 参考文献
• 创新点摘要
• 致谢
• 作者简介
• 攻读博士学位期间发表学术论文情况