劉高宏,魏立莉,劉惠玲
甘肅省中醫(yī)院,甘肅 蘭州730050
白芍為毛茛科植物芍藥Paeonia lactifloraPall.的干燥根,有平肝止痛、養(yǎng)血調(diào)經(jīng)、斂陰收汗之功,臨床常用于治療陰虛發(fā)熱、月經(jīng)不調(diào)、胸腹脅肋疼痛、四肢攣急、瀉痢腹痛、自汗盜汗、崩漏、帶下等癥[1]。沒食子酸、芍藥苷以及芍藥內(nèi)酯苷不僅是白芍中的主要活性成分,同時(shí)也是白芍發(fā)揮臨床療效的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。目前,白芍的近紅外光譜定量模型多以芍藥苷為指標(biāo)建立,檢測(cè)成分單一,難以全面反映白芍質(zhì)量的優(yōu)劣[2-4]。本研究以沒食子酸、芍藥苷及芍藥內(nèi)酯苷3種成分為指標(biāo),結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法、偏最小二乘法等方法建立沒食子酸、芍藥苷及芍藥內(nèi)酯苷的定量校正模型,為大批量白芍飲片質(zhì)量?jī)?yōu)劣的迅速、便捷和準(zhǔn)確判別提供數(shù)據(jù)支撐[5-8]。
1.1 儀器Antaris傅立葉變換近紅外光譜儀,配有積分球、樣品旋轉(zhuǎn)臺(tái)、樣品杯、光譜采集軟件和TQ8.3.125分析軟件(美國(guó)Thermo公司);Agilent 1200型高效液相色譜儀(美國(guó)Agilent公司);梅特勒XS-105型電子分析天平(0.01 mg,METTLER TOLEDO,Switzerland);梅特勒AL-204型電子分析天平(0.01 g,METTLER TOLEDO,Switzerland);電熱恒溫水浴鍋(天津市泰斯特儀器有限公司);KQ-500DB型超聲清洗器(昆山市超聲儀器有限公司);TGL-16B高速臺(tái)式離心機(jī)(江蘇聯(lián)創(chuàng)醫(yī)藥技術(shù)有限公司);MB45鹵素水分測(cè)定儀[奧豪斯國(guó)際貿(mào)易(上海)有限公司]。
1.2 試藥
1.2.1 對(duì)照品芍藥苷(中國(guó)食品藥品檢定研究院,批號(hào):110736-201337);芍藥內(nèi)酯苷[鼎瑞化工(上海)有限公司,批號(hào):39011-90-0];沒食子酸(中國(guó)藥品生物制品檢定所,純度均≥98%,批號(hào):110831-200803);甲醇、乙腈為色譜純;水為娃哈哈純凈水;其他試劑均為分析純。
1.2.2 樣品93批白芍生品均來自浙江磐安(甘肅隴中藥業(yè)有限責(zé)任公司),經(jīng)李喜香主任中藥師鑒定為毛茛科植物芍藥Paeonia lactifloraPall.的干燥根。
2.1 近紅外光譜的采集將白芍生品粉碎過5號(hào)篩,每份樣品取約10g,混合均勻后放入石英樣品杯中,攤平,以內(nèi)置背景作為參比,扣除參比,采集光譜圖。采樣方式:積分球漫反射;波數(shù)區(qū)間:4000~10000 cm-1;分辨率8.0 cm-1;掃描次數(shù)64次;empty門衰減;增益為1;溫度(25±2)℃,相對(duì)濕度45%~50%。每份樣品掃描3次,求平均值作為樣品的NIR光譜,見圖1。
圖1 白芍生品的近紅外光譜
2.2 沒食子酸、芍藥苷及芍藥內(nèi)酯苷含量HPLC分析色譜柱為Agilent Eclipse XDB-C18(250 mm×4.6 mm,5.0 μm)柱,二極管陣列檢測(cè)器(DAD),以乙腈(A)-0.1%磷酸水溶液(B)為流動(dòng)相梯度洗脫,0~20 min,5%~10%A;20~35 min,10%~15%A;35~50 min,15%~18%A,流速1 mL/min,柱溫25℃,檢測(cè)波長(zhǎng)255 nm;進(jìn)樣量為10 μL。以峰面積定量,外標(biāo)法計(jì)算沒食子酸、芍藥苷及芍藥內(nèi)酯苷含量。每批樣品平行進(jìn)3針,求平均值,93批白芍中沒食子酸含量為0.0542%~0.2739%,芍藥苷含量為0.1936%~2.7648%,芍藥內(nèi)酯苷含量為0.0975%~0.8352%。
2.3 模型建立方法運(yùn)用近紅外的漫反射原理,以偏最小二乘法(PLS)為建模算法。通過組合不同濾噪方法以及不同模型校正方法,比較不同方法組合條件下的相關(guān)系數(shù)(R)、預(yù)測(cè)均方差(RMSEP)、均方差(RMSEC)、性能指數(shù)(PI)和因子數(shù)(Factors)(見表1—3)。經(jīng)過多次手動(dòng)選擇及綜合比較,最終選擇PLS+Second Derivative對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理所建立的白芍定量校正模型優(yōu)于其他組合,故選定采用該方法建立定量校正模型。見表1—3。
表1 沒食子酸定量校正模型的不同預(yù)處理方法比較
表2 芍藥苷定量校正模型的不同預(yù)處理方法比較
表3 芍藥內(nèi)酯苷定量校正模型的不同預(yù)處理方法比較
2.3.1 波段選擇以相關(guān)系數(shù)(R)和校正均方差(RMSEC)為指標(biāo),通過TQ Analyst軟件推薦,最終沒食子酸選擇8304.54~4974.39 cm-1波段建模,芍藥苷選擇4393.05~3999.64 cm-1波段建模,芍藥內(nèi)酯苷選擇4893.05~3099.64 cm-1波段建模。
2.3.2 因子數(shù)選擇建立模型時(shí)所選的主因子數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響相對(duì)比較大。如果PLS所用的因子數(shù)過少,光譜中一些有用的信息因不能被包含而導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)能力較差;反之,選擇的因子數(shù)過多,則出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象影響其結(jié)果。采用內(nèi)部驗(yàn)證法,根據(jù)內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差(RMSECV)隨主因子數(shù)的變化,沒食子酸、芍藥內(nèi)酯苷主因子數(shù)分別為10、7、5。
2.3.3 模型建立在所選擇的譜段范圍內(nèi),由于本研究采用透射采集光譜,且光譜較為平滑,故直接用原始光譜建模。從白芍樣品中隨機(jī)選取83個(gè)為樣本集,7個(gè)為驗(yàn)證集。經(jīng)Outliers優(yōu)化,剔出溢出值,以保證模型的準(zhǔn)確性;運(yùn)用PLS法建立沒食子酸的定量校正模型,建模因子數(shù)為10。結(jié)果見圖2,相關(guān)系數(shù)為0.99132,RMSEC為0.0055。驗(yàn)證集的內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果見表4,RMSEP為0.00896。從白芍樣品中隨機(jī)選取66個(gè)為樣本集,6個(gè)為驗(yàn)證集;經(jīng)Outliers優(yōu)化,剔出溢出值,以保證模型的準(zhǔn)確性;運(yùn)用PLS法建立芍藥苷的定量校正模型,建模因子數(shù)為7。結(jié)果見圖3,相關(guān)系數(shù)為0.99869,RMSEC為0.0266。驗(yàn)證集內(nèi)部驗(yàn)證的結(jié)果見表5,RMSEP為0.10900。從白芍樣品中隨機(jī)選取76個(gè)為樣本集,6個(gè)為驗(yàn)證集;經(jīng)Outliers優(yōu)化,剔出溢出值,以保證模型的準(zhǔn)確性;運(yùn)用PLS法建立芍藥內(nèi)酯苷的定量校正模型,建模因子數(shù)為5。結(jié)果見圖4,相關(guān)系數(shù)為0.97052,RMSEC為0.0349;驗(yàn)證集內(nèi)部驗(yàn)證的結(jié)果見表6,RMSEP為0.04210。
表4 沒食子酸內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果 %
表5 芍藥苷內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果 %
表6 芍藥內(nèi)酯苷內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果 %
圖2 白芍中沒食子酸的PLS建模結(jié)果
圖3 白芍中芍藥苷的PLS建模結(jié)果
圖4 白芍芍藥內(nèi)酯苷的PLS建模結(jié)果
2.3.4 外部驗(yàn)證用建立的最佳校正模型,對(duì)預(yù)測(cè)集中的沒食子酸、芍藥苷和芍藥內(nèi)酯苷含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。白芍中沒食子酸的預(yù)測(cè)集結(jié)果見表7,近紅外測(cè)試的預(yù)測(cè)結(jié)果與真值之間建立回歸方程:y=0.9253x+0.2045,預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相關(guān)系數(shù)為0.9404。白芍中芍藥苷的預(yù)測(cè)集結(jié)果見表8,近紅外測(cè)試的預(yù)測(cè)結(jié)果與真值之間建立回歸方程:y=1.2257x-0.0918,預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相關(guān)系數(shù)為0.9412。白芍中芍藥內(nèi)酯苷的預(yù)測(cè)集結(jié)果見表9,近紅外測(cè)試的預(yù)測(cè)結(jié)果與真值之間建立回歸方程:y=1.0951x+0.0055,預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.9446。
表7 沒食子酸外部驗(yàn)證結(jié)果 %
表8 芍藥苷外部驗(yàn)證結(jié)果 %
表9 芍藥內(nèi)酯苷外部驗(yàn)證結(jié)果 %
本研究將近紅外光譜法和化學(xué)計(jì)量法相結(jié)合,運(yùn)用偏最小二乘法建立了快速檢測(cè)白芍中沒食子酸、芍藥苷、芍藥內(nèi)酯苷含量的檢測(cè)方法,試驗(yàn)證明該方法準(zhǔn)確、便捷、污染小,可滿足大批量樣品的快速檢測(cè)要求,為控制白芍藥材及飲片的質(zhì)量提供了新手段[9-12]。
本研究所用白芍僅采自浙江,其他省份所產(chǎn)白芍在應(yīng)用本實(shí)驗(yàn)所建立的的模型進(jìn)行快速測(cè)定時(shí),需要搜集一定數(shù)量樣品對(duì)模型進(jìn)行必要的校正,以求得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。