NIRS在广金钱草水分含量测定中的应用

王海霞　周文婷　林萍等

摘要：研究并建立近红外光谱技术在广金钱草药材水分含量的测定方法。利用烘干法测定试验样品的水分含量，并采集近红外光谱数据，采用一阶导数法预处理，结合偏最小二乘法建立广金钱草中水分含量的定量分析模型。结果表明：所建立的校正模型，内部交叉验证决定系数达到0.970，校正均方差为0.254，预测均方差为0.278，内部交叉验证均方差为0.582。验证集重复性标准偏差为0.069，平均回收率为99.96%，t检验显示P>0.05，精密度及重复性RSD分别为1.23、1.45%，RPD>3。建立的广金钱草药材水分含量测定的近红外光谱模型稳定、准确、可靠，适用于对广金钱草药材的水分含量测定。

关键词：广金钱草；含水量；近红外光谱；方法学考察；t-检验

中图分类号：O657.33；R284.2 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2014）07-0324-03

收稿日期：2013-12-26

基金项目：广东省科技计划（编号：2009B030801044）。

作者简介：王海霞（1989—），女，硕士研究生，研究方向为中药质量控制。E-mail：wanghx200820@163.com。

通信作者：姬生国，男，博士，教授，主要从事中药资源、中药质量标准及中药新药研究。Tel：（020）39352327；E-mail：shengguo_ji@163.com。广金钱草[Desmodium styracifolium （Osb.）Merr.]为豆科植物，以干燥地上部分入药，为“十大广药”之一，收载于2010年版《中国药典》。广金钱草主产于广西、广东、海南3省（区），其性甘，味淡、凉，具有清热利湿、通淋排石之功效。对于广金钱草的质量评价，2010年版《中国药典》规定了水分、灰分、浸出物及有效成分的含量等要求，其中水分要求不得超过12%。但药典中水分测定的方法采用的是传统的烘干法，该方法费时费力，比较繁琐。近年来近红外光谱法在中药材水分含量测定中的应用处于起步阶段，该方法较为准确、简便、快速，测定过程中无需对药材进行复杂处理。本课题组长期以来利用近红外光谱技术对岭南道地药材进行研究，已经运用该技术成功对广陈皮[1-2]、广藿香[3-7]及枇杷叶[8]进行质量评价及定性鉴别。本研究介绍了利用该技术对广金钱草药材中水分含量的测定方法，以期寻找利用近红外光谱技术全面对广金钱草品质的评价方法。

1材料与方法

1.1药材

试验所用110批样品于2013年采集于广东省、海南省及广西壮族自治区，经广东药学院姬生国教授鉴定为豆科山蚂蝗属植物广金钱草。药材经干燥粉碎后过50目筛，保存于自封袋中，置于干燥器中备用。

1.2仪器

傅立叶变换近红外光谱仪（Tensor37型，Bruker公司），电热鼓风恒温干燥器（Q/ZT153-1998，浙江正泰仪器仪表有限公司），十万分之一天平（AY120，日本岛津公司）。

1.3水分含量的测定方法

取样品粉末2～5 g，平铺于干燥至衡重的扁形称量瓶中，厚度不超过5 mm，疏松样品不超过10 mm，精密称定，打开瓶盖在100～105 ℃干燥5 h后，将瓶盖盖好，移至干燥器中，冷却30 min，精密称定；再在100～105 ℃干燥1 h，冷却，称重，至连续2次称重的差异不超过5 mg为止；以减失的质量除以药材粉末的加入量，即得该批药材中的水分含量。110批样品中的水分含量范围为5.10%～10.77%，且分布均匀，符合2010 年版《中国药典》对广金钱草水分含量的规定。

1.4近红外光谱的采集

取样品粉末4 g，混合均匀后放入石英样品杯，轻轻振摇使其分布均匀。采用积分球漫反射测样，分辨率8 cm-1；扫描32次；扫描范围10 000～4 000 cm-1；温度（23±0.5） ℃；相对湿度35%～40%。每批样品重复装样并扫描5次，求平均光谱。

2结果与分析

2.1建模样品原始近红外光谱

110批广金钱草样品，经“1.3”测定，含水量范围为510%～10.77%。110批样品的近红外光谱叠加图见图1。

2.5模型的验证

另取23份广金钱草对模型的预测结果进行检验，通常要求验证集的重复性标准偏差不大于RMSEP的0.33倍（即要求验证集的重复性标准偏差小于0.092），说明模型重复性较好，而验证集标准偏差与预测标准偏差的比值RPD越大，准确性越高[10]。若RPD>3，表明模型的预测结果可以接受[11]。检验结果如表3所示，广金钱草含水量的实测值与预测值绝对偏差为-0.21～ 0.27，重复性标准偏差为0.069，平均回收率为99.96%。从含水量实测值与模型预测值的分析结果来看，重复性标准偏差0.069小于0.092，说明模型重复性较好，广金钱草水分测定模型的RPD为5.8，模型可接受。经统计学检验，对于给定显著性水平0.5，t0.05，22=0.686，23个样品的预测值与实测值的t检验值为0.28，P>0.5，差异不显著[12]，故光谱方法与参考方法之间不存在系统误差。综合上述各分析结果，该模型可以满足对广金钱草水分快速无损检测的需要。

3结论与讨论

试验中采用偏最小二乘法建立广金钱草水分含量的定量分析模型，结合多元散射校正、标准归一化法、一阶或二阶导数和平滑进行光谱预处理；同时考察了不同建模波段对模型的影响，通过与其他波段的对比，以R、RMSEC、RMSEP、RMSECV等为综合指标，考察不同预处理方法及建模波段对模型建立的影响。最终确定采用一阶导数法对光谱进行预处理，且在6 689～7 832 cm-1、5 223～5 869 cm-1波段时，以上各指标达最优，确定了最佳主成分数为7，并通过了对模型的验证及方法学考察，建立了最优定量分析模型。endprint

利用近红外光谱技术结合化学计量学方法获得广金钱草药材样品中的有效信息，通过与对应样品中水分的含量进行线性拟合而建立水分含量测定模型，该模型经验证集样品验证其标准偏差为0.069，说明利用该方法测定广金钱草药材中的水分可靠、准确，无需再用相对繁琐的烘干方法进行测定，这为中药材中水分的测定找到了一个快捷并准确的途径。该方法可以在其他中药材的水分测定中进行推广。

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利用近红外光谱技术结合化学计量学方法获得广金钱草药材样品中的有效信息，通过与对应样品中水分的含量进行线性拟合而建立水分含量测定模型，该模型经验证集样品验证其标准偏差为0.069，说明利用该方法测定广金钱草药材中的水分可靠、准确，无需再用相对繁琐的烘干方法进行测定，这为中药材中水分的测定找到了一个快捷并准确的途径。该方法可以在其他中药材的水分测定中进行推广。

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