基于NIRS技术的款冬花药材质控指标定量分析模型的建立

• Published in: 中国药房 Vol. 35; no. 9; pp. 1057 - 1063
• Main Authors: 耿涛, 蒋文慧, 刘佳伦, 兰松平, 王柳璎, 陈佩林, 严寒静, 姬生国
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 广东药科大学中药学院,广州 510006 01.05.2024
• Subjects: quality evaluation; 近红外光谱技术; 定量分析模型; near-infrared spectroscopy; 质量评价; Farfarae Flos; tussilagone; quantitative analysis model; 款冬酮; rapid analysis; 款冬花; 快速分析
• ISSN: 1001-0408
• DOI: 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.09.06

R284%R917; 目的 建立基于近红外光谱(NIRS)技术的款冬花药材中款冬酮、水分、醇溶性浸出物和总灰分含量的定量分析模型,为款冬花药材及其制剂的快速质量评价提供新思路.方法 参照2020年版《中国药典》,分别采用高效液相色谱法、烘干法、热浸法及灰分测定法测定19个产地130批款冬花药材中主要质控指标款冬酮、水分、醇溶性浸出物、总灰分的含量,采集款冬花药材的NIRS数据信息,然后采用NIRS结合偏最小二乘法建立样品中上述质控指标的各个定量分析模型,经验证集样品验证后得到NIRS含量预测模型.结果 130批款冬花药材样品中款冬酮、水分、醇溶性浸出物和总灰分的含量范围分别为0.051 4%～0.103 5%、7.75%～10.93%、20.17%～31.12%、7.68%～12.10%.所建立的款冬花药材中款冬酮、水分、醇溶性浸出物和总灰分定量分析模型的内部交叉验证决定系数(R2)分别为0.985 8、0.968 4、0.973 4、0.988 0;校正集均方差(RMSEC)分别为0.001 54、0.187、0.478、0.127;预测均方差(RMSEP)分别为0.001 81、0.212、0.543、0.149;RMSEP/RMSEC分别为1.175 3、1.133 7、1.136 0、1.173 2,均在合理范围内(1＜RMSEP/RMSEC≤1.2).验证集样品中上述4个质控指标真实值与模型预测值的平均绝对误差分别为-0.000 36、0.061 43、0.144 00和0.010 43,平均预测回收率分别为99.65%、100.72%、100.66%和100.15%.结论 所建NIRS定量分析模型稳定性好、测定结果可靠,可用于款冬花药材中相关质控指标含量的快速批量预测.