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        AOTF-NIR快速檢測(cè)精芪雙參膠囊人參皂苷Rb1含量新方法

        2017-12-19 02:43:50馬子君李亞東劉芳時(shí)姜文月任緒華蘇婷鄭廣晶齊美欣
        關(guān)鍵詞:方法模型

        馬子君,李亞東,劉芳時(shí),姜文月,任緒華,蘇婷,鄭廣晶,齊美欣,高 陸*

        (1.吉林省現(xiàn)代中藥工程研究中心有限公司,吉林 長(zhǎng)春 130000;2.吉林長(zhǎng)白山藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司,吉林 白山 134300;3.長(zhǎng)春中醫(yī)藥大學(xué),吉林 長(zhǎng)春 130000;4.吉林農(nóng)業(yè)大學(xué),吉林 長(zhǎng)春 130000)

        AOTF-NIR快速檢測(cè)精芪雙參膠囊人參皂苷Rb1含量新方法

        馬子君1,李亞東2,劉芳時(shí)3,姜文月1,任緒華3,蘇婷1,鄭廣晶2,齊美欣4,高 陸*

        (1.吉林省現(xiàn)代中藥工程研究中心有限公司,吉林 長(zhǎng)春 130000;2.吉林長(zhǎng)白山藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司,吉林 白山 134300;3.長(zhǎng)春中醫(yī)藥大學(xué),吉林 長(zhǎng)春 130000;4.吉林農(nóng)業(yè)大學(xué),吉林 長(zhǎng)春 130000)

        目的采用聲光可調(diào)近紅外(AOTF-NIR)光譜技術(shù),探索快速檢測(cè)精芪雙參膠囊人參皂苷Rb1含量新方法。方法 建立近紅外光譜法測(cè)定人參皂苷Rb1含量,建立含量與NIR光譜之間的校正模型,利用NIR模型對(duì)未知樣品的人參皂苷Rb1含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果 人參皂苷Rb1的NIR模型校正均方根偏差為0.0247,預(yù)測(cè)均方根偏差為0.0282,決定系數(shù)為0.9533,采用驗(yàn)正集樣品進(jìn)行外部驗(yàn)證,偏差為3.49%。結(jié)論 AOTFNIR快速分析法對(duì)人參皂苷Rb1含量預(yù)測(cè)結(jié)果較好,為精芪雙參膠囊人參皂苷Rb1快速定量分析提供了新方法。

        聲光可調(diào)近紅外光譜技術(shù);精芪雙參膠囊;人參皂苷Rb1

        精芪雙參膠囊具有補(bǔ)氣養(yǎng)陰、活血化瘀、養(yǎng)心安神功效?,F(xiàn)代藥理學(xué)證明人參皂苷Rb1對(duì)心血管系統(tǒng)具有調(diào)節(jié)作用,并對(duì)血管內(nèi)皮細(xì)胞具有保護(hù)作用,該膠囊作為改善心腦血管疾病的特效藥可能與人參皂苷Rb1含量密切相關(guān)[1]。該產(chǎn)品現(xiàn)行質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)未對(duì)人參皂苷Rb1進(jìn)行質(zhì)量控制,本研究采用聲光可調(diào)近紅外光譜儀,通過AOTF-NIR對(duì)人參皂苷Rb1含量控制方法研究,建立精芪雙參膠囊人參皂苷Rb1含量快速測(cè)定新方法,以期為成品快速定量分析提供有效方法[2]。

        本研究采用HPLC與NIR進(jìn)行關(guān)聯(lián)快速檢測(cè)成品人參皂苷Rb1含量,HPLC方法參考15年版《中華人民共和國(guó)藥典》人參皂苷檢測(cè)項(xiàng)并對(duì)提取方法進(jìn)行了優(yōu)化,進(jìn)行了方法學(xué)考察,結(jié)果表明超聲提取方法優(yōu)于索氏提取方法,方法學(xué)良好,大大節(jié)約了含測(cè)時(shí)間。

        1 儀器與材料

        近紅外光譜分析儀L u m i n a r-5 0 3 0購(gòu)買于美國(guó)BRIMROSE,高效液相色譜儀購(gòu)買于美國(guó)Thermo公司,ACEC18(250×4.6 mm,5 μm);人參皂苷Rb1對(duì)照品(批號(hào):120506-170101購(gòu)買于中國(guó)食品藥品檢定研究院);乙腈購(gòu)買與Fisher為色譜純?cè)噭?/p>

        2 實(shí)驗(yàn)步驟

        2.1 樣品收集采集與測(cè)定[3]

        樣品的采集直接影響模型的預(yù)測(cè)能力[4],本研究收集65批近3年不同批次的成品,其中60批用于校正、5批用于驗(yàn)證。利用HPLC色譜儀,測(cè)定成品人參皂苷Rb1含量,建立方法如下。

        用乙腈(A)及水(B)為流動(dòng)相,按以下梯度進(jìn)行洗脫,流速為1 mL/min;檢測(cè)波長(zhǎng)為203 nm。見表1。

        表1 人參皂苷Rb1含量測(cè)定高效液相測(cè)定方法

        對(duì)照品溶液的制:用甲醇定容人參皂苷Rb1對(duì)照品成1 mL含0.15 mg Rb1的溶液。

        供試品溶液:取本品粉末約1 g,精密稱定,置錐形瓶中,加三氯甲烷超聲處理30 min,棄去上清液,藥渣揮干,倒入100 mL錐形瓶中,使用移液管加水飽和正丁醇50 mL,過夜,超聲處理30 min,濾紙濾過,移液管取續(xù)濾液25 mL,使用蒸發(fā)皿蒸干,殘?jiān)褂? mL量瓶定容,搖勻,濾過即得。

        進(jìn)樣量為10 μL,進(jìn)行測(cè)定。

        2.2 模型建立并驗(yàn)證

        關(guān)聯(lián)測(cè)定結(jié)果與預(yù)處理光譜,并使用軟件建立模型,使用校正模型對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)。

        3 結(jié) 果

        3.1 結(jié)果測(cè)定

        依據(jù)2.1方法進(jìn)行測(cè)定,對(duì)人參皂苷Rb1進(jìn)行質(zhì)量控制,人參皂苷Rb1含量測(cè)定用平均值計(jì),色譜圖見圖1,測(cè)定結(jié)果見表2。

        表2 精芪雙參膠囊成品人參皂苷Rb1含量測(cè)定含量測(cè)定結(jié)果

        圖1 樣品測(cè)定色譜圖

        3.2 采集光譜

        依據(jù)光譜采集方式,按照3次光譜采集,60個(gè)樣品的總光譜圖見圖2、圖3。

        圖2 校正集NIR原始光譜圖4 校正集預(yù)處理光譜

        圖3 校正集樣品NIR預(yù)處理光譜

        3.3 模型建立與驗(yàn)證

        校正模型顯示,模型的主成分維數(shù)為18,R2=0.9800,RMSEC=0.0247,RMSEP=0.0282。得到的樣品實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值相關(guān)性較好,模型較好,PLS模型見圖4。預(yù)測(cè)結(jié)果見表3。

        圖4 人參皂苷Rb1含量模型

        表3 NIR模型預(yù)測(cè)結(jié)果

        結(jié)果可知,通過5批外部驗(yàn)證集樣品中人參皂苷Rb1的HPLC實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值偏差為3.49%,表明該指標(biāo)測(cè)定準(zhǔn)確性較高。

        4 討 論

        本研究建立了精芪雙參膠囊人參皂苷Rb1含量控制方法,HPLC法方法學(xué)良好,為成品質(zhì)量控制增添了新標(biāo)準(zhǔn),人參皂苷Rb1含量質(zhì)量控制NIR模型具有良好的預(yù)測(cè)性,快速、無損的測(cè)定了成品人參皂苷Rb1含量,完善了精芪雙參膠囊人參皂苷Rb1快速檢測(cè)體系,為成品生產(chǎn)及質(zhì)量控制節(jié)約了成本。

        [1]王一博,肖 丹,李曉宇,戴雨霖,越 皓,劉淑瑩.液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)結(jié)合多探針底物法研究人參皂苷Rb1的體外代謝[J].高等學(xué)?;瘜W(xué)學(xué)報(bào),2015,36(10):1894-1899.[2017-09-28].

        [2]何智慧,練文柳,吳名劍,等.聲光可調(diào)-近紅外光譜技術(shù)分析煙草主要化學(xué)成分[J].分析化學(xué),2006,05:702-704.

        [3]汪靜靜.不同產(chǎn)地和年限人參樣品皂苷類成分的比較研究[D].安徽中醫(yī)藥大學(xué),2015.

        [4]汪靜靜,閆述模,楊 濱.近紅外光譜技術(shù)對(duì)人參藥材人參皂苷含量測(cè)定及產(chǎn)地識(shí)別的研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2015,35(07):1885-18

        R927.2

        B

        ISSN.2095-8242.2017.64.12492.02

        吉林省“雙十工程”重大科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(20150301009YY)

        高陸,女,教授

        本文編輯:吳玲麗

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