王玉琴，徐芳芳，張 欣，吳 云，張永超，章晨峰，王振中

基于中紅外光譜技術(shù)桂枝茯苓膠囊濃縮過(guò)程快速檢測(cè)方法研究

王玉琴1，徐芳芳2, 3*，張 欣2, 3，吳 云2, 3，張永超2, 3，章晨峰2, 3，王振中2, 3*

1. 南京中醫(yī)藥大學(xué)，江蘇 南京 210023 2. 江蘇康緣藥業(yè)股份有限公司，江蘇 連云港 222001 3. 中藥制藥過(guò)程新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 連云港 222001

應(yīng)用衰減全反射中紅外光譜（mid-infrared spectroscopy，MIRS）技術(shù)建立桂枝茯苓膠囊（Guizhi Fuling Capsules，GFC）濃縮過(guò)程中沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、苯甲酰芍藥苷及揮發(fā)油桂皮醛和肉桂酸的定量分析模型，實(shí)現(xiàn)GFC濃縮過(guò)程的質(zhì)量控制。以HPLC檢測(cè)值為參照，采集GFC濃縮過(guò)程的MIRS，結(jié)合偏最小二乘（partial least square，PLS）法分別建立6種指標(biāo)性成分的定量模型。沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷及桂皮醛的校正集相關(guān)系數(shù)（cal）分別為0.992、0.977、0.986、0.985、0.974、0.980，驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)（pre）分別為0.985、0.961、0.988、0.993、0.978、0.975，校正均方根誤差（corrected root mean square errors，RMSEC）分別為0.132、0.771、0.042、0.044、0.075、0.185，預(yù)測(cè)相對(duì)偏差（relative standard error of prediction，RSEP）和相對(duì)誤差均小于10%。MIRS技術(shù)具有快速方便、結(jié)果可靠的優(yōu)點(diǎn)，可以應(yīng)用于GFC濃縮過(guò)程中揮發(fā)油桂皮醛和肉桂酸及其他指標(biāo)性成分的測(cè)定，為GFC濃縮過(guò)程的在線監(jiān)控提供了一種新方法。

桂枝茯苓膠囊；中紅外光譜；揮發(fā)油；沒(méi)食子酸；芍藥苷；桂皮醛；肉桂酸；質(zhì)量控制；移動(dòng)窗口偏最小二乘；組合間隔偏最小二乘；定量分析

桂枝茯苓膠囊（Guizhi Fuling Capsules，GFC）由桂枝、桃仁、牡丹皮、白芍、茯苓5種中藥組成，其處方來(lái)源于東漢張仲景所著《金匱要略》中的桂枝茯苓方[1]?，F(xiàn)用于女性瘀血阻絡(luò)所致癥塊、經(jīng)閉、痛經(jīng)、產(chǎn)后惡露不盡；子宮肌瘤，慢性盆腔炎包塊，子宮內(nèi)膜異位癥，卵巢囊腫見(jiàn)上述證候者。GFC處方中諸多中藥材中都存在中藥揮發(fā)油，且大多數(shù)揮發(fā)油均具有良好的臨床療效[2]，在中藥復(fù)方制劑生產(chǎn)中，中藥揮發(fā)油種類、含量變化大[3]，對(duì)于含有揮發(fā)油的中藥復(fù)方制劑來(lái)說(shuō)，如何控制中藥揮發(fā)油的質(zhì)量尤為重要[4]。GFC的桂枝藥材中主要的揮發(fā)性物質(zhì)有桂皮醛和肉桂酸，藥理研究表明，肉桂酸和桂皮醛分別是桂枝藥材抗菌消炎、解熱鎮(zhèn)痛的活性成分。

近紅外光譜（near-infrared spectroscopy，NIRS）技術(shù)和中紅外光譜（mid-infrared spectroscopy，MIRS）技術(shù)是快速、準(zhǔn)確、無(wú)損的綠色過(guò)程分析技術(shù)[5]。以NIRS為主的過(guò)程分析技術(shù)逐漸應(yīng)用于中藥制備過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[6-9]，羅曉芳等[10]將NIRS技術(shù)應(yīng)用于丹參濃縮過(guò)程的在線監(jiān)測(cè)，采用NIRS對(duì)丹參水提液的濃縮過(guò)程進(jìn)行分析，建立了濃縮過(guò)程中有效成分含量的定量模型，及時(shí)反映濃縮過(guò)程的狀態(tài)。李華雨等[11]為研究再造煙葉生產(chǎn)濃縮過(guò)程中揮發(fā)性香味成分的變化，采用同時(shí)蒸餾萃取-氣相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜法測(cè)定了樣品中234種揮發(fā)性香味成分。

在GFC濃縮過(guò)程中，揮發(fā)油桂皮醛和肉桂酸會(huì)隨蒸汽揮發(fā)，目前的報(bào)道中缺少在線監(jiān)測(cè)濃縮過(guò)程中揮發(fā)油桂皮醛和肉桂酸的研究，由于在GFC濃縮過(guò)程中，會(huì)出現(xiàn)絮狀樣品，會(huì)直接影響樣品對(duì)近紅外光的吸收和散射[12-13]，從而導(dǎo)致NIRS的變異，本研究采用MIRS技術(shù)，以HPLC測(cè)定沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷及桂皮醛的含量，結(jié)合偏最小二乘（partial least square，PLS）法建立6種指標(biāo)性成分的定量分析模型[14-18]，實(shí)現(xiàn)GFC濃縮過(guò)程中揮發(fā)油及其他指標(biāo)性成分的快速測(cè)定，為揮發(fā)油桂皮醛和肉桂酸的在線監(jiān)測(cè)提供新方法，為含揮發(fā)油的中藥復(fù)方制劑提供一種新的質(zhì)量控制方法。

1 儀器與材料

1.1 儀器

原位FT-IR React IR 702L型紅外光譜儀，梅特勒-托利多（中國(guó)）公司；Ulitmate3000型高效液相色譜儀，賽默飛世爾科技（中國(guó)）有限公司；Mettler Toledo ME104E型電子天平，Mettler公司；H1650-W型湘儀高速離心機(jī)，湖南湘儀離心機(jī)儀器有限公司；Milli-Q IQ7000型超純水系統(tǒng)，默克化工技術(shù)（上海）有限公司。

1.2 材料

沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸及桂皮醛對(duì)照品，中國(guó)食品藥品檢定研究院，供含量測(cè)定用，批號(hào)分別為110831-201906、110736-202145、100419- 201703、110786-201604、110710-202022，質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為91.5%、95.1%、99.9%、98.8%、99.5%；苯甲酰芍藥苷對(duì)照品，成都德斯特生物技術(shù)有限公司，批號(hào)為DST211210-053，質(zhì)量分?jǐn)?shù)為98.19%；乙腈，色譜純，西格瑪里奧里奇（上海）貿(mào)易有限公司；水，超純水，自制；其余試劑均為分析純。

GFC濃縮過(guò)程樣本均由江蘇康緣藥業(yè)股份有限公司提供，樣本信息見(jiàn)表1。

1.3 數(shù)據(jù)處理軟件

采用Unscramble（version 11，挪威Camo Analytics公司）軟件進(jìn)行光譜預(yù)處理，采用Origin （version 8.0，美國(guó)Origin Lab公司）軟件及Minitab（version 19.1，美國(guó)LLC公司）繪圖，采用Minitab（version 19.1，美國(guó)LLC公司）進(jìn)行配對(duì)檢驗(yàn)，采用Matlab（version 2019a，美國(guó)MathWorks公司）軟件進(jìn)行樣本劃分、變量篩選及模型構(gòu)建。

2 方法與結(jié)果

2.1 樣本收集

醇提液濃縮過(guò)程取樣：在濃縮過(guò)程中在線取樣，濃縮過(guò)程4～5 h，前0.5 h取1個(gè)樣，后續(xù)10 min取1個(gè)樣，本實(shí)驗(yàn)取7個(gè)批次樣品共145個(gè)樣品，批號(hào)及數(shù)量見(jiàn)表1。

2.2 含量測(cè)定

含量測(cè)定方法參照企業(yè)內(nèi)控標(biāo)準(zhǔn)。李家春等[19]依據(jù)GFC生產(chǎn)工藝，建立了生產(chǎn)過(guò)程中浸膏的定量指紋圖譜控制方法。

表1 濃縮過(guò)程樣本信息

Table 1 Condense process sample information

批號(hào)數(shù)量批號(hào)數(shù)量 z22030121z22041021 z22030221z22041121 z22030321z22041220 z22030420

2.2.1 對(duì)照品溶液的制備 取沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛對(duì)照品適量，精密稱定，加50%甲醇制成分別含100、250、15、10、30、20 μg/mL的混合對(duì)照品溶液。

2.2.2 供試品溶液的制備 前1.5 h取樣品3 g，1.5～2.5 h取樣品2 g，后續(xù)取樣品1 g，精密稱定，置25 mL量瓶中，用50%甲醇溶解，超聲處理（250 W、40 kHz）30 min，放冷，搖勻，12 000 r/min離心（半徑為9.5 cm）10 min，上清液用微孔濾膜濾過(guò)，即得供試品溶液。

2.2.3 色譜條件 色譜柱為Waters Symmetry C18柱（250 mm×4.6 mm，5 μm）；流動(dòng)相為0.02%三氟乙酸水溶液-乙腈，梯度洗脫：0～5 min，5%乙腈；5～20 min，5%～17%乙腈；20～30 min，17%～19%乙腈；30～40 min，19%～26%乙腈；40～60 min，26%～88%乙腈；60～70 min，88%乙腈；體積流量1 mL/min；柱溫30 ℃；檢測(cè)波長(zhǎng)230、275 nm；進(jìn)樣量10 μL。對(duì)照品及GFC樣品色譜圖見(jiàn)圖1。

以z220301、z220302、z220303、z220304批GFC濃縮為例，各指標(biāo)成分含量變化規(guī)律如圖2所示。在GFC的濃縮過(guò)程中，設(shè)備會(huì)自動(dòng)適時(shí)補(bǔ)料，至全部藥液吸入設(shè)備中；濃縮過(guò)程中，芍藥苷、苯甲酸、沒(méi)食子酸、苯甲酰芍藥苷的含量隨濃縮的進(jìn)行，呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì)；前1.5 h，肉桂酸和桂皮醛含量呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì)，隨著濃縮過(guò)程中藥液的自動(dòng)補(bǔ)充和揮發(fā)油類成分隨蒸汽的揮發(fā)，濃縮后期肉桂酸含量出現(xiàn)不規(guī)律變化，桂皮醛含量出現(xiàn)下降趨勢(shì)。

1-沒(méi)食子酸 2-芍藥苷 3-苯甲酸 4-肉桂酸 5-苯甲酰芍藥苷 6-桂皮醛

2.3 MIRS的采集

在室溫條件下，打開(kāi)中紅外光譜儀，預(yù)熱儀器40 min，以空氣為掃描背景，取適量樣品滴于探頭上，進(jìn)行MIRS掃描，掃描結(jié)束后，清洗探頭，探頭潔凈后進(jìn)行下一次掃描。光譜掃描條件：掃描次數(shù)為32次，掃描速率為7次/秒，分辨率4 cm?1，光譜掃描范圍是648～3000 cm?1，每個(gè)樣品掃描2次，取平均光譜作為樣品的光譜數(shù)據(jù)。采集的樣品MIRS見(jiàn)圖3。

2.4 模型建立研究

2.4.1 樣本劃分 通過(guò)K-S劃分法，將樣品以4∶1比例進(jìn)行校正集和驗(yàn)證集的劃分，最終得到校正集116個(gè)樣品，驗(yàn)證集29個(gè)樣品。本研究的K-S劃分法在Matlab中進(jìn)行。

2.4.2 光譜預(yù)處理方法的選擇 為了消除光譜采集的誤差，建立準(zhǔn)確的MIRS模型。本研究采取不同的光譜預(yù)處理方法對(duì)MIRS進(jìn)行預(yù)處理，分別建立沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、桂皮醛、苯甲酰芍藥苷的PLS定量模型。

常用的光譜預(yù)處理方法有Savitzky-Golay（S-G）平滑、移動(dòng)窗口平滑（9點(diǎn)）、矢量歸一化法、標(biāo)準(zhǔn)正則變換（standard normal variate，SNV）、多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、基線校正。通過(guò)決定系數(shù)（）、校正均方根誤差（root mean square errors of calibration，RMSEC）、交叉驗(yàn)證均方根誤差（root mean square errors of cross validation，RMSECV）、預(yù)測(cè)均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）、性能偏差比（ratio of performance to deviation，RPD）與預(yù)測(cè)相對(duì)偏差（relative standard error of prediction，RSEP）來(lái)評(píng)估模型的性能。決定系數(shù)越大，模型擬合效果越好；RMSEC和RMSEP分別指校正模型與驗(yàn)證模型中參考值與預(yù)測(cè)值之間的偏差，越小模型預(yù)測(cè)性能越好[15]；RSEP指參考值與預(yù)測(cè)值之間的相對(duì)偏差，越小模型性能越好；性能偏差比（RPD）表示模型預(yù)測(cè)性能，一般RPD大于2.5時(shí)，模型預(yù)測(cè)性能較好。綜合評(píng)價(jià)各性能指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型性能。

圖2 含量變化趨勢(shì)圖

圖3 145個(gè)樣品MIRS圖

表2是采用不同光譜預(yù)處理方法建立6種指標(biāo)性成分的PLS定量模型，以RPD與RSEP的大小來(lái)確定最佳的光譜預(yù)處理方法。從模型結(jié)果看，苯甲酸、苯甲酰芍藥苷采用S-G平滑對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理時(shí)建模效果好，RPD分別為4.03、3.63，RSEP分別為14.32%、11.68%，沒(méi)食子酸采用原始光譜建模效果好，RPD為4.16，RSEP為10.77%，芍藥苷、肉桂酸、桂皮醛分別是采用基線校正、移動(dòng)窗口平滑、歸一化法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，建模效果最優(yōu)，RPD分別為3.61、3.76、1.84，RSEP分別為9.30%、10.94%、18.13%。

表2 不同預(yù)處理方法建模結(jié)果分析

Table 2 Analysis of modeling results of different pretreatment methods

成分預(yù)處理方法校正集驗(yàn)證集 rcalRMSECRMSECVrpreRMSEPRPDRSEP 沒(méi)食子酸無(wú)預(yù)處理0.9830.1880.2150.9700.2264.1610.77 S-G0.9850.1800.2100.9680.2354.0011.21 移動(dòng)窗口平滑0.9850.1780.2080.9680.2344.0111.17 歸一化法0.9830.1910.2170.9630.2493.7611.91 基線校正0.9830.1870.2170.9700.2363.9811.26 MSC0.9810.1980.2290.9630.2533.7112.07 SNV0.9820.1950.2250.9630.2553.6812.18 芍藥苷無(wú)預(yù)處理0.9770.7770.9920.9630.8983.619.30 S-G0.9660.9441.0880.9580.9453.439.78 移動(dòng)窗口平滑0.9740.8181.0090.9620.9023.609.34 歸一化法0.9700.8881.1230.9511.0123.2110.48 基線校正0.9770.7711.0190.9610.8983.619.30 MSC0.9680.9071.0810.9600.9413.459.74 SNV0.9690.9021.0730.9600.9413.459.74 苯甲酸無(wú)預(yù)處理0.9780.0520.0770.9680.0603.8614.94 S-G0.9720.0590.0750.9720.0574.0314.32 移動(dòng)窗口平滑0.9760.0550.0760.9700.0583.1014.46 歸一化法0.9740.0570.0730.9700.0623.7515.39 基線校正0.9770.0530.0790.9660.0633.6715.73 MSC0.9730.0520.0780.9660.0653.5316.32 SNV0.9790.0510.0780.9640.0643.6114.78 肉桂酸無(wú)預(yù)處理0.9730.0590.0760.9650.0593.4912.61 S-G0.9720.0600.0760.9540.0583.5812.29 移動(dòng)窗口平滑0.9850.0610.0760.9660.0583.7610.94 歸一化法0.9640.0580.0760.9660.058 3.5412.44 基線校正0.9720.0600.0760.9610.059 3.4812.65 MSC0.9630.0680.0790.9640.057 3.6012.25 SNV0.9650.0670.7770.9660.056 3.6612.04 苯甲酰芍藥苷無(wú)預(yù)處理0.9590.1290.1480.9520.096 3.1613.91 S-G0.9470.1060.1350.9660.0843.6311.86 移動(dòng)窗口平滑0.9560.0970.1370.9560.0923.3113.18 歸一化法0.9580.0940.1350.9480.1003.0414.54 基線校正0.9440.0970.1440.9600.0943.2613.45 MSC0.9580.0940.1440.9500.0973.1414.03 SNV0.9590.0930.1410.9510.0973.1513.96 桂皮醛無(wú)預(yù)處理0.9070.3340.5270.8270.4591.8018.55 S-G0.8880.4280.5030.8310.4561.8118.42 移動(dòng)窗口平滑0.9000.4070.5160.8280.4591.8018.54 歸一化法0.9130.4510.5060.8360.4491.8418.13 基線校正0.9150.3760.5280.8050.4851.7019.62 MSC0.9220.3600.5240.8180.4721.7519.06 SNV0.9240.3560.5170.8240.4641.7818.76

2.4.3 光譜波段的篩選 選擇合適的光譜波段，可以剔除光譜數(shù)據(jù)中的無(wú)用信息，降低光譜維度，提高模型預(yù)測(cè)精確度和穩(wěn)健性。本研究在上述篩選出的最佳預(yù)處理方法基礎(chǔ)上采用組合間隔偏最小二乘（synergy interval partial least squares，siPLS）、間隔偏最小二乘（interval partial least squares，iPLS）、移動(dòng)窗口偏最小二乘（moving window partial least squares，mwPLS）的方法進(jìn)行光譜篩選。

iPLS是將光譜數(shù)據(jù)等分成多個(gè)等寬光譜區(qū)間，每個(gè)區(qū)間進(jìn)行建模研究，選擇最佳光譜區(qū)間。本研究將全波段光譜劃分為20個(gè)子區(qū)間，以RMSECV為評(píng)價(jià)指標(biāo)，篩選最佳光譜區(qū)間。

siPLS是將全光譜劃分為多個(gè)等間距子區(qū)間，把子區(qū)間隨意組合建模。本研究是把全光譜劃分為20個(gè)子區(qū)間，再以子區(qū)間組合數(shù)為3建立模型，以RMSECV選取最佳建模區(qū)間。

mwPLS是將1個(gè)窗口沿著光譜波數(shù)方向移動(dòng)，每移動(dòng)1個(gè)點(diǎn)，建立1個(gè)PLS模型。本研究以初始窗口寬度為11，以10為步長(zhǎng)依次增加窗口寬度，建立了窗口寬度為11～81的PLS模型，并根據(jù)RMSECV選取最佳建模區(qū)間。優(yōu)選區(qū)間建模于全光譜建模的比較如表3所示。

各波段篩選方法的模型性能如表3所示，以RSEP、RPD為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，篩選出建模的最佳光譜區(qū)間。由表3可知，沒(méi)食子酸模型采用siPLS與mwPLS進(jìn)行變量篩選后，RPD變大，RMSEP變小，說(shuō)明篩選變量提升了模型預(yù)測(cè)性能，綜合分析模型所有評(píng)價(jià)指標(biāo)，沒(méi)食子酸建模最佳波段為1120～1340、1460～1572 cm?1；芍藥苷模型在篩選變量后，變量數(shù)雖然有所減少，但RPD變小，RMSEP變大，模型性能降低，而原始光譜校正集相關(guān)系數(shù)（cal）、驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)（pre）均較大，RMSECV、RMSEC、RMSEP均較小，因此，采用原始光譜建模效果更好，波段為648～3000 cm?1；苯甲酸采用mwPLS篩選變量模型性能有所提升，建模效果最佳，故選用波段976～1448 cm?1進(jìn)行建模；肉桂酸采用siPLS篩選變量后，模型性能有所提升，RPD、cal、pre也較大，故選用波段1228～1340、1460～1572、1692～1804 cm?1進(jìn)行建模；苯甲酰芍藥苷采用mwPLS法進(jìn)行波段篩選后，RPD最大，PSEP最小，且cal、pre均變大，故選用波段1064～1296 cm?1建模；桂皮醛在采用siPLS篩選波段后，RPD、cal、pre均變大，與原始光譜相比，RMSECV、RMSEC、RMSEP均變小，因此選用波段1112～1340、1460～1572 cm?1建模效果最佳。

通過(guò)波段篩選，得到?jīng)]食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛的最佳建模波段分別為1120～1340、1460～1572 cm?1，648～3000 cm?1，976～1448 cm?1，1228～1340、1460～1572、1692～1804 cm?1，1064～1296 cm?1和1112～1340、1460～1572 cm?1。

2.4.4 主成分?jǐn)?shù)的選擇 主成分?jǐn)?shù)的選擇影響MIRS定量分析模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)性，本研究采用留一交叉驗(yàn)證法，以RMSECV為指標(biāo)，考察主成分?jǐn)?shù)對(duì)模型的影響，當(dāng)RMSECV最小時(shí)，所選主成分?jǐn)?shù)最佳，確定沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛的最佳主成分?jǐn)?shù)分別為7、6、16、10、15和13。

2.4.5 模型的建立 將經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)與樣品含量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)[20-22]，采用PLS法建立MIRS的定量模型，最優(yōu)的建模性能參數(shù)如下表4所示。

由表4可看出所有模型的RMSECV、RMSEC、RSEP值較小，cal、pre的值接近于1，RPD均大于3，具有良好的預(yù)測(cè)性能，可用于指標(biāo)性成分的定量預(yù)測(cè)。為驗(yàn)證MIRS模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，對(duì)沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛定量模型的驗(yàn)證集中參考值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行配對(duì)檢驗(yàn)，結(jié)果值依次為0.311、0.811、0.369、0.745、0.121、0.677，值均大于0.05，說(shuō)明參考值與預(yù)測(cè)值之間無(wú)明顯差異。

2.5 生產(chǎn)驗(yàn)證及應(yīng)用

模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性需用外部驗(yàn)證集來(lái)驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)比MIRS模型預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的誤差來(lái)評(píng)價(jià)模型性能。沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍藥苷、桂皮醛模型預(yù)測(cè)值與樣本實(shí)測(cè)值的絕對(duì)誤差及相對(duì)誤差見(jiàn)表5，結(jié)果顯示這6種指標(biāo)成分的平均相對(duì)誤差均小于10%，說(shuō)明經(jīng)過(guò)生產(chǎn)實(shí)際驗(yàn)證，該模型較為穩(wěn)健。

3 討論

本研究引入MIRS技術(shù)監(jiān)測(cè)GFC的濃縮過(guò)程中揮發(fā)油的含量變化，將MIRS與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合，采用不同光譜預(yù)處理方法和篩選波段方法，結(jié)合PLS建立了GFC濃縮過(guò)程中沒(méi)食子酸、芍藥苷、苯甲酸、苯甲酰芍藥苷以及揮發(fā)油桂皮醛和肉桂酸的PLS定量分析模型，這6種指標(biāo)性成分的平均相對(duì)誤差均小于10%，RPD均大于3，模型預(yù)測(cè)性能較好，結(jié)果表明該方法準(zhǔn)確，滿足分析要求，為GFC濃縮過(guò)程揮發(fā)油桂皮醛和肉桂酸的監(jiān)測(cè)提供了新思路，為實(shí)現(xiàn)GFC濃縮過(guò)程在線含量測(cè)定打下研究基礎(chǔ)，拓展了GFC濃縮過(guò)程的質(zhì)量控制手段。

表3 優(yōu)選區(qū)間與全光譜建模的比較

Table 3 Comparison between preferred interval and full-spectrum modeling

成分篩選方法變量區(qū)間/cm?1校正集驗(yàn)證集 rcalRMSECRMSECVrpreRMSEPRPDRSEP 沒(méi)食子酸全光譜648～30000.983 0.188 0.215 0.970 0.226 4.16 10.77 siPLS1112～13400.992 0.132 0.153 0.985 0.162 5.79 7.75 1460～1572 Ipls1112～12240.988 0.160 0.174 0.967 0.251 3.74 11.98 mwPLS1300～15320.992 0.129 0.159 0.986 0.179 5.25 8.72 芍藥苷全光譜648～30000.977 0.771 1.019 0.961 0.898 3.61 9.30 siPLS1112～13400.979 0.792 0.016 0.963 0.906 3.58 9.38 1692～1804 Ipls1692～18040.949 1.149 1.354 0.907 1.450 2.24 15.02 mwPLS1296～15280.968 0.907 1.041 0.962 0.920 3.53 9.53 苯甲酸全光譜648～30000.972 0.059 0.075 0.972 0.057 4.03 14.32 siPLS1228～13400.987 0.040 0.048 0.982 0.041 5.62 9.34 1460～1572 1692～1804 Ipls1112～12240.976 0.054 0.058 0.982 0.045 5.17 10.21 mwPLS976～14480.986 0.042 0.055 0.988 0.036 6.45 7.28 肉桂酸全光譜648～30000.985 0.061 0.076 0.966 0.058 3.76 10.94 siPLS1228～13400.985 0.044 0.052 0.993 0.027 7.57 5.82 1460～1572 1692～1804 Ipls1112～12240.981 0.049 0.057 0.983 0.038 5.49 8.02 mwPLS1092～13240.979 0.051 0.061 0.982 0.044 4.68 9.41 苯甲酰芍藥苷全光譜648～30000.947 0.106 0.135 0.966 0.084 3.63 11.86 siPLS996～11080.956 0.097 0.112 0.969 0.078 3.92 11.22 1112～1340 1692～1804 Ipls1112～12240.965 0.086 0.103 0.966 0.078 3.92 11.23 mwPLS1064～12960.974 0.075 0.098 0.978 0.065 4.66 8.93 桂皮醛全光譜648～30000.913 0.451 0.506 0.836 0.449 1.84 18.13 siPLS1112～13400.980 0.185 0.236 0.975 0.184 4.49 7.45 1460～1572 Ipls1112～12240.954 0.279 0.327 0.924 0.313 2.64 12.65 mwPLS1052～12840.962 0.255 0.309 0.950 0.254 3.26 10.25

在中紅外模型建立過(guò)程中，選擇最優(yōu)的光譜波段可以提高模型的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性，降低無(wú)關(guān)價(jià)值光譜信息的干擾，篩選波段后，RPD變大，說(shuō)明篩選特征波段可以提升模型性能。研究建立了GFC的濃縮過(guò)程中紅外定量模型，后續(xù)還需添加樣本增加樣本數(shù)量以及擴(kuò)大有效成分含量范圍，提高模型精度和穩(wěn)定性。

表4 最佳模型的評(píng)價(jià)參數(shù)

Table 4 Evaluation parameters of best model

項(xiàng)目校正集驗(yàn)證集 rcalRMSECRMSECVrpreRMSEPRPDRSEP 沒(méi)食子酸0.9920.1320.1530.9850.1625.797.75 芍藥苷0.9770.7711.0190.9610.8983.619.30 苯甲酸0.9860.0420.0550.9880.0366.457.28 肉桂酸0.9850.0440.0520.9930.0277.575.82 苯甲酰芍藥苷0.9740.0750.0980.9780.0654.668.93 桂皮醛0.9800.1850.2360.9750.1844.497.45

表5 驗(yàn)證集樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比

Table 5 Comparison of predicted and measured values in validation set sample

指標(biāo)成分平均絕對(duì)誤差/(mg?g?1)相對(duì)偏差/% 沒(méi)食子酸0.0287.30 芍藥苷0.5967.36 苯甲酸0.0246.49 肉桂酸0.0235.18 苯甲酰芍藥苷0.0417.21 桂皮醛0.1225.41

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

[1] 丁玥, 曹澤彧, 柯志鵬, 等. 桂枝茯苓膠囊質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提升對(duì)制劑主要藥效影響的研究 [J]. 中國(guó)中藥雜志, 2015, 40(19): 3786-3793.

[2] 劉媛, 臧振中, 伍振峰, 等. 中藥揮發(fā)油質(zhì)量控制的現(xiàn)狀、問(wèn)題與對(duì)策 [J]. 中草藥, 2018, 49(24): 5946-5951.

[3] 王曉禹, 吳國(guó)泰, 杜麗東, 等. 中藥揮發(fā)油新型制劑及其質(zhì)量控制的研究現(xiàn)狀 [J]. 中國(guó)藥房, 2021, 32(20): 2551-2555.

[4] 李鈺, 姚俊宏, 殳葉婷, 等. 肉桂油與桂皮醛體外透皮吸收促進(jìn)作用比較研究 [J]. 中國(guó)中藥雜志, 2018, 43(17): 3493-3497.

[5] 王馨, 徐冰, 徐翔, 等. 中藥質(zhì)量源于設(shè)計(jì)方法和應(yīng)用: 過(guò)程分析技術(shù) [J]. 世界中醫(yī)藥, 2018, 13(3): 527-534.

[6] 彭璐, 鐘淑梅, 廖鵬程, 等. 基于近紅外光譜技術(shù)快速定量分析天麻有效成分 [J]. 醫(yī)藥導(dǎo)報(bào), 2022, 41(6): 858-862.

[7] 劉永好, 嚴(yán)妲妲, 魯萍, 等. 近紅外光譜法測(cè)定桂枝藥材中肉桂酸與桂皮醛的含量研究 [J]. 皖西學(xué)院學(xué)報(bào), 2017, 33(5): 85-88.

[8] 張葉霞, 潘金火, 蔡寶昌, 等. 銀黃口服液近紅外光譜測(cè)定和相關(guān)性模型建立 [J]. 中成藥, 2016, 38(3): 565-569.

[9] 李因坤, 魏瑞霞, 李艷芳, 等. 小兒消積止咳提取過(guò)程中近紅外定量模型研究 [J]. 中國(guó)現(xiàn)代中藥, 2022, 24(2): 320-326.

[10] 羅曉芳. 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制在丹參注射液生產(chǎn)質(zhì)量控制中的應(yīng)用研究 [D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2008.

[11] 李華雨, 薛建中, 王毅博, 等. 再造煙葉生產(chǎn)濃縮過(guò)程中揮發(fā)性香味成分的變化 [J]. 煙草科技, 2018, 51(12): 52-64.

[12] 程淑艷. 影響近紅外光譜分析結(jié)果的因素探析 [J]. 化工管理, 2018(26): 29-30.

[13] 李勇, 魏益民, 王鋒. 影響近紅外光譜分析結(jié)果準(zhǔn)確性的因素 [J]. 核農(nóng)學(xué)報(bào), 2005, 19(3): 236-240.

[14] 李亞惠, 李艷肖, 譚偉龍, 等. 基于近、中紅外光譜法融合判定黑果枸杞產(chǎn)地及品質(zhì)信息 [J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2020, 40(12): 3878-3883.

[15] 王燕波. 近紅外及中紅外光譜分析技術(shù)用于表征人血清白蛋白和免疫球蛋白G結(jié)構(gòu)變化的研究 [D]. 濟(jì)南: 山東大學(xué), 2018.

[16] 孫迪, 李夢(mèng)婷, 牟美睿, 等. 近-中紅外光譜融合技術(shù)速測(cè)奶牛場(chǎng)糞水氮磷含量 [J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2021, 41(10): 3092-3098.

[17] 羅德芳, 彭杰, 馮春暉, 等. 可見(jiàn)光-近紅外、中紅外光譜的土壤有機(jī)質(zhì)組分反演 [J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2021, 41(10): 3069-3076.

[18] 徐芳芳, 杜慧, 張欣, 等. 在線中紅外光譜監(jiān)測(cè)熱毒寧注射液金銀花與青蒿醇沉過(guò)程7種指標(biāo)成分研究 [J]. 中草藥, 2021, 52(10): 2909-2917.

[19] 李家春, 梁娜, 肖偉, 等. 定量指紋圖譜技術(shù)在桂枝茯苓膠囊過(guò)程質(zhì)量控制中的應(yīng)用 [J]. 中國(guó)中藥雜志, 2010, 35(24): 3270-3273.

[20] 王廣, 劉宇, 夏蘭欣, 等. 直鏈淀粉的傅里葉衰減全反射中紅外特征光譜篩選與定量分析 [J]. 食品科學(xué), 2021, 42(24): 335-340.

[21] 于喆源, 楊璽文, 王曉霞, 等. 中紅外光譜技術(shù)對(duì)臨澤小棗中多糖的定量分析 [J]. 食品工業(yè), 2021, 42(5): 249-252.

[22] 鄒勝瓊, 段學(xué), 田敏, 等. 中紅外模型快速檢測(cè)白酒基礎(chǔ)酒中總酯的含量 [J]. 釀酒, 2021, 48(3): 74-77.

Research on rapid detection method of concentration process of Guizhi Fuling Capsules based on mid-infrared spectroscopy

WANG Yu-qin1, XU Fang-fang2, 3, ZHANG Xin2, 3, WU Yun2, 3, ZHANG Yong-chao2, 3, ZHANG Chen-feng2, 3, WANG Zhen-zhong2, 3

1. Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210023, China 2. Jangsu Kanion Pharmaceutical Co., Ltd., Lianyungang 222001, China 3. State Key Laboratory of New-tech for Chinese Medicine Pharmaceutical Process, Lianyungang 222001, China

The quantitative analysis models of gallic acid, paeoniflorin, benzoic acid, benzoyl paeoniflorin, cinnamic aldehyde and cinnamic acid in the concentration process of Guizhi Fuling Capsules (GFC) were established by attenuated total reflection mid-infrared spectroscopy (MIRS) to realize the quality control of GFC concentration process.Based on the HPLC detection values, the mid-infrared spectra were collected during the concentration process of GFC, and the quantitative models of six indicator components were established by partial least squares (PLS) method.Calibration set correlation coefficients of gallic acid, paeoniflorin, benzoic acid, cinnamic acid, benzoyl paeoniflorin and cinnamaldehyde were 0.992, 0.977, 0.986, 0.985, 0.974, 0.980, respectively. Validation set correlation coefficients were 0.985, 0.961, 0.988, 0.993, 0.978, 0.975, and corrected root mean square errors (RMSEC) were 0.132, 0.771, 0.042 0.044, 0.075, 0.185, respectively. The relative standard error of prediction (RSEP) and relative error were less than 10%.MIRS has the advantages of fast, convenient and reliable results, can be applied to the determination of cinnamic acid, cinnamic acid and other indicative components in the concentration process of GFC, providing a new method for online monitoring of the concentration process of GFC.

Guizhi Fuling Capsules; mid-infrared spectroscopy; volatile oil; gallic acid; paeoniflorin. cinnamaldehyde; cinnamic acid; quality control; moving window partial least squares; combinatorial interval partial least squares; quantitative analysis

R283.6

A

0253 - 2670(2022)16 - 5026 - 08

10.7501/j.issn.0253-2670.2022.16.012

2022-04-19

連云港市重大技術(shù)攻關(guān)“揭榜掛帥”項(xiàng)目：中藥口服固體制劑智能化連續(xù)制造關(guān)鍵技術(shù)研究（CGJBGS2101）；2022年中央財(cái)政轉(zhuǎn)移支付地方項(xiàng)目：基于重點(diǎn)研究室研究領(lǐng)域的中醫(yī)藥多學(xué)科研究能力提升項(xiàng)目-中藥提取精制新技術(shù)

王玉琴，女，碩士研究生，研究方向?yàn)橹兴幮滤幍难芯颗c開(kāi)發(fā)。E-mail: 2990282445@qq.com

王振中，研究員，研究方向?yàn)橹兴幮滤幍难芯颗c開(kāi)發(fā)。E-mail: kyyywzz@163.com

徐芳芳，女，博士，研究方向?yàn)檫^(guò)程分析技術(shù)。E-mail: 879164331@qq.com

[責(zé)任編輯 鄭禮勝]