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标题 基于近红外光谱及组合间隔偏最小二乘法的天南星中水分及总黄酮含量测定研究
范文 王维皓 张永欣 冯伟红 杨立新



摘要：目的 建立天南星中水分及总黄酮的近红外含量预测模型。方法 采用近红外漫反射光谱，利用TQ Analyst 9.0软件进行光谱预处理，并结合Matlab平台下的组合间隔偏最小二乘法进行波段的优选。以校正集相关系数（Rc2）、校正集预测均方根误差（RMSEC）、验证集相关系数（Rp2）、验证集预测均方根误差（RMSEP）为指标评价模型的优劣。结果 水分较为理想的建模波段范围为4613.6～4968.4 cm-1、8871.2～9226 cm-1、10299.4～10645.2 cm-1；总黄酮建模波段范围为4376.3～4849.6 cm-1、5796.2～6269.5 cm-1、8182.6～8635.9 cm-1。建模后水分的含量预测模型Rc2=0.956 2，RMSEC=0.332，Rp2=0.905 2，RMSEP=0.554；总黄酮含量预测模型为Rc2=0.937 7，RMSEC=0.021，Rp2=0.898 8，RMSEP=0.027。结论 建立的近红外光谱测定方法操作简便、快速、准确，为水分及总黄酮含量的快速检测提供了借鉴。
关键词：近红外光谱；天南星；组合间隔偏最小二乘法；水分；总黄酮
DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2017.07.017
中圖分类号：R284.1 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2017）07-0072-04
Abstract： Objective To establish the prediction model for near infrared spectroscopy （NIR） content determination of moisture and total flavonoids of Arisaematis Rhizoma. Methods NIR was applied on TQ Analyst 9.0 software and together with synergy interval partial least squares （SIPLS） program in Matlab platform to optimize waveband. The evaluation index of prediction model included root mean square error of calibration （RMSEC）， correlation coefficient of calibration （Rc2）， root mean square error of prediction （RMSEP） and the correlation coefficient of prediction （Rp2）. Results The characteristic wavelength regions for measurement of moisture were 4613.6–4968.4 cm-1， 8871.2–9226 cm-1， and 10 299.4–10 645.2 cm-1. While for total flavonoids， the sensitive wavelength regions were 4376.3–4849.6 cm-1， 5796.2–6269.5 cm-1， and 8182.6–8635.9 cm-1. As a result， the Rc2， RMSEC， Rp2 and RMSEP values for prediction of moisture were 0.956 2， 0.332， 0.905 2 and 0.554， respectively. And the Rc2， RMSEC， Rp2 and RMSEP values for prediction of total flavoniods were 0.937 7， 0.021， 0.898 8 and 0.027， respectively. Conclusion The established method is simple， rapid and accurate， which can be used as an option for rapid quality evaluation of moisture and total flavonoids of Arisaematis Rhizoma.
Key words： near infrared spectroscopy； Arisaematis Rhizoma； synergy interval partial least squares； moisture； total flavonoids
天南星为天南星科植物天南星Arisaema erubescens的干燥块茎，具有祛风解痉、燥湿化痰功效[1]。临床用于中风引起的痰症、咳喘、惊痫[2]，亦可治疗半身不遂、破伤风、风寒痹痛等症[3]。外敷可治疗痈肿、蛇虫叮咬[4]。现代药理研究表明，天南星提取液能抑制HeLa细胞生长，对小白鼠体内的肿瘤有抑瘤作用[5]，还能诱导人肝癌SMMC-7721细胞凋亡[6]。天南星的化学成分主要为黄酮、生物碱和苷类。2015年版《中华人民共和国药典》（一部）采用分光光度法对天南星中的总黄酮进行质量控制[4]，操作较为繁琐。药材中水分含量对药材的质量、贮藏、临床应用等存在重要影响。因此，水分的测定一直是中药材质量控制不可或缺的内容。药典对于天南星水分的控制采用烘干法，测定周期漫长。目前中药质量评价中类似天南星的情况很多，传统的质量控制方法样品前处理过程繁琐、测定周期冗长，耗费大量人力、物力，很难满足药材质量快速评价的现实要求。因此，研究建立操作简便、快速、清洁的质量评价方法成为中药质量评价的一个发展方向。
近红外光谱（near infrared spectroscopy，NIR）技术操作简便，简化了样品前处理过程，满足结果准确、快速测定的实际需要。目前，NIR技术在药品生产的在线控制、中药制剂及中药材鉴别等方面都有成功应用。通过多元统计分析，剔除噪声及冗余信息的干扰，建立理想的测定模型以确保模型的精度和稳定是NIR定性或定量分析研究的核心内容。但是，鉴于NIR光谱的复杂性，谱带冗余信息较多，为了建立良好测定模型，选择特征检测波段，保证模型的准确性是建模的关键部分。本研究运用NIR技术，以天南星为研究对象，采用组合间隔偏最小二乘（synergy interval partial least squares，SIPLS）法对建模波段进行优选，结合TQ Analyst 9.0软件，建立天南星中总黄酮及水分的含量测定方法，为天南星的快速质量评价提供可供借鉴的方法。
1 仪器与试药
T6型紫外分光光度计，北京普析通用仪器有限责任公司；KQ3200DE型超声波清洗仪，江苏省昆山市超声仪器有限公司；XS105型十万分之一分析天平，瑞士梅特勒斯托利多公司；Thermo Antaris近红外扫描仪，美国赛默飞世尔科技有限公司。
天南星收集于8个省（四川、成都、甘肃、云南、吉林、湖北、湖南、广西），共100批，经中国中医科学院中药资源中心袁媛研究员鉴定为天南星Arisaema erubescens的干燥块茎。
2 方法与结果
2.1 水分测定
参照2015年版《中华人民共和国药典》（四部）0832水分测定法项下烘干法进行[7]，结果100批天南星的水分含量为7.43%～12.40%，平均值为10.38%。
2.2 总黄酮含量测定
采用2015年版《中华人民共和国药典》（一部）天南星项下含量测定步骤[4]对100批天南星的总黄酮进行含量测定，结果总黄酮含量为0.009%～0.218%，平均值为0.098%。
2.3 光谱数据采集
100批天南星室温干燥14 d，粉碎过60目筛。分别取各批次样品粉末适量，装入石英样品杯中，摊平。以空气做参比，扣除背景，采集光谱图。采样方式：积分球漫反射法；采集区域设置：4000～12 000 cm-1；分辨率：32.0 cm-1；扫描次数：64次；增益：2X；温度：25 ℃。100个样品的近红外扫描结果见图1。
2.4 光谱预处理方法
采用TQ Analyst 9.0软件，以校正集预测均方根误差（RMSEC）、校正集相关系数（Rc2）、验证集预测均方根误差（RMSEP）、验证集相关系数（Rp2）为指标，筛选光谱预处理方法[8-9]。采用TQ Analyst 9.0软件对100批样品进行随机样本划分，并将样品的真实值和计算值的偏差作为判定异常样本的标准。对于水分，以偏差>±0.5%作为异常样本剔除标准，总黄酮以偏差>±0.3%作为异常样本剔除标准。最终，水分及总黄酮的测定均剔除7个异常样本，选取73个样本为校正集，20个样本作为验证集。采用TQ Analyst 9.0软件进行含量计算，在全波长范围内，经多元散射矫正（multiplicative signal correction，MSC）、标准正态变量（standard normal variate，SNV）或恒量（constant）等化学计量学处理方法消除由于样品颗粒均匀程度的差异造成的光谱差异；经一阶导数（1stDR）或二阶导数（2ndDR）、光谱不平滑处理（no smoothing）或平滑滤波（Savitzky-Golay filter，SG）等化学计量学方法消除由于仪器噪声或基线波动产生的误差。经比较各预处理方法所建模型的RMSEC、Rc2，确定水分及总黄酮较优的光谱预处理方法。筛选过程见表1。针对水分和总黄酮均以constant+2ndDR+no smoothing进行光谱预处理的RMSEC数值最小，真实值和预测值的相关性（Rc2）最优，潜变量因子数较小。因此，采用上述方法进行光谱预处理。
2.5 建模波段选择
由于NIR存在谱带冗余信息，为保证所建立的模型稳定可靠，在建模过程中应对建模波段进行优选。本研究在Matlab 2012a平台下采用SIPLS法[10]分别以光谱非中心化处理或光谱中心化处理2种方法对全波长范围光谱进行波段划分。筛选过程参数：非中心化处理后的全波长光谱划分为20个区间；中心化处理的全波长光谱划分为15个区间。最大潜变量因子10，组合数3。以潜变量因子数、RMSEC及Rc2数值作为选择最佳检测波长的标准，将建模后潜变量因子数和RMSEC均较小而Rc2较大的模型所对应的波长区间确定为最佳波段区间。筛选结果见表2。结果显示：对于水分，采用非中心化处理并将全波段光谱划分为20个区间建模效果较好，其中组合区间[3，15，19]，即波长区间为4613.6～4968.4 cm-1、8871～9226 cm-1、10 645.2～10 299.4 cm-1建模效果最佳；对于总黄酮，采用中心化處理，并将全波段光谱区分为15个区间进行建模效果较好，其中组合区间[2，5，10]，即波长范围4737.3～4849.6 cm-1、5796.2～6269.5 cm-1、8182.6～8635.9 cm-1建模效果最佳。波长筛选结果见图2，模型的建立结果见图3，因子数选择见图4。
3 讨论
在NIR模型建立过程中，建模波段的设置是保证模型稳健、准确的关键。SIPLS法主要用于偏最小二乘建模的波段筛选。将精度较高的几个波段进行组合，以组合模型的RMSEC值作为判断模型精度的标准[11]，得到最佳波段区间。采用SIPLS筛选波段，缩小了筛选范围，增强针对性，减小了波段优选的工作量，避免了在近红外建模过程中波段筛选的盲目性。
在本研究前期，仅经光谱预处理方法，以全波段建立的模型Rc2及RMSEC數值均不理想，后经波段筛选并结合光谱预处理方法得到了较为理想的模型，表明建模波段选择的重要性。
本研究以天南星中的水分及总黄酮为考察对象，采用SIPLS法对水分及总黄酮的检测波长进行了筛选，建立了其含量的NIR预测模型。结果显示，所建立的NIR测定方法操作简便、快速、准确，为水分及总黄酮的含量快速检测提供了方法上的借鉴。
参考文献：
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（收稿日期：2016-10-10）
（修回日期：2016-10-24；编辑：陈静）
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更新时间：2024/12/23 3:19:12