全 文 ：［收稿日期］ 20110313(002)
［基金项目］ 河南省重点科技攻关计划(082102330026) ;河南
省教育厅科技攻关项目(2008A360016)
［通讯作者］ * 雷敬卫，副教授，医学博士，研究方向:中药资源
及质量分析，Tel:0371-65575596，E-mail:ljwei@
hactcm． edu． cn
山橿药材中银松素含量近红外定量模型的建立
雷敬卫 * ，郭艳利，白雁，陈随清
(河南中医学院，郑州 450008)
［摘要］ 目的:建立山橿药材中银松素含量的近红外(Near infrared，简称 NIR)定量模型，准确快速的测定山橿药材中银
松素的含量 ．方法:利用近红外漫反射光谱法结合 TQAnalyst 8. 0 软件，建立银松素的定量模型 ． 结果:建立的银松素含量定量
模型的相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC)分别为 0. 993 65，0. 110。结论:方法操作简单，测定结果准确，能快速有效的测定
山橿药材中银松素的含量。
［关键词］ 山橿;银松素;近红外光谱;定量模型
［中图分类号］ R284. 1 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1005-9903(2011)17-0075-03
Establish the Quantitative Model of 3，5-didroxystilbene in Lindera
reflexa Hemsl by Near-infrared Spectroscopy
LEI Jing-wei* ，GUO Yan-li，BAI Yan，CHEN Sui-qing
(Henan College of Traditional Chinese Medicine，Zhengzhou 450008)
［Abstract］ Objective:To establish a quantitative model of 3，5-didroxystilbene in Lindera reflexa so as to
determine the content of 3，5-didroxystilbene fast and accurately． Method:A quantitative model was established by
NIR and TQ Analyst8. 0 software． Result:The correlation coefficients (R2) and the root-mean-square error of
calibration (RMSEC)of the quantitative model for 3，5-didroxystilbene were 0. 993 65 and 0. 110 respectively．
Conclusion:This method is used easily，and the result is accurate． It can determine the content of 3，5-
didroxystilbene in Lindera reflexa quickly and effectively．
［Key words］ Lindera reflexa;3，5-didroxystilbene;NIR;quantitative model
山橿 Lindera reflexa Hemsl 为樟科 Lauraceae 山
胡椒属植物，落叶灌木或小乔木，根部入药，性味辛，
温，祛风理气，止血，消肿，杀虫，主治癣疥，过敏性皮
炎，胃痛，及刀伤出血等。山橿根为中成药“胃痛宁
片”的主要原料［1］。对山橿中银松素的含量测定，
常采用高效液相色谱法，测定结果准确、稳定性好，
但是该法需对样品进行较为繁琐的化学前处理，且
损坏样品。由于近红外光谱分析技术分析速度快、
对样品无损害、无化学污染等显著优点［2］，因此本文
通过近红外漫反射光谱技术，建立了山橿中银松素
的含量测定模型，可以实现大生产中大批量样品的
快速测定，提高检测效率，节约检测成本。
1 仪器与试剂
美国 Thermo Nicolet 公司 6700 型近红外光谱
仪，Agilent 1200 自动高效液相色谱仪，Diamonsil C18
色谱柱(4. 6 mm × 200 mm，5 μm) ，HS-6150 型超声
波清洗器(昆山市超声仪器有限公司) ，BS201S 型电
子天平，FW-200 型高速药材粉碎机(北京中兴伟业
仪器有限公司)。
甲醇(色谱纯，天津四友试剂有限公司) ，甲醇
(分析纯，天津市福晨化学试剂厂)、重蒸馏水(自
制) ，银松素纯品为本课题组从山橿中提取，经13 C-
NMR，1H-NMR 鉴定，HPLC 面积归一化法测定纯度
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第 17 卷第 17 期
2011 年 9 月
中国实验方剂学杂志
Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae
Vol． 17，No． 17
Sep．，2011
DOI:10.13422/j.cnki.syfjx.2011.17.030
为 99. 10%。
2 样品来源
山橿药材为 2008 年 10 月至 2010 年 4 月期间
采自河南省信阳地区，部分药材由羚锐公司提供，共
收集 66 份样品。全部药材由河南中医学院药学院
陈随清教授鉴定为樟科植物山橿 L． reflexa 的根。
3 近红外光谱数据的采集
把上述样品粉碎，过 60 目筛，取约 5 g 装入 50
mL 标准石英杯，进行近红外图谱采集。每个样品重
复采集 3 次，以空气为参比，计算平均光谱，见图 1。
图 1 山橿药材的近红外光谱
4 山橿药材中银松素的含量测定［3］
4. 1 对照品溶液的制备 精密称取银松素对照品
1. 60 mg，置 10 mL 量瓶中，加甲醇溶解并稀释至刻
度，摇匀，配制成浓度为 160 mg·L － 1的对照品溶液，
见图 2。
4. 2 供试品溶液的制备 取山橿粉末约 1g，精密称
定，加 50 mL 甲醇后置具塞三角瓶中，称定质量，超
声提取 1 h，放冷，用甲醇补足减失的质量，摇匀后滤
过，弃去初滤液，精密量取续滤液 10 mL 置 25 mL 量
瓶中，加甲醇稀释至刻度，摇匀后的溶液经 0. 45 μm
滤膜滤过，弃去初滤液，取续滤液作为供试品溶液。
4. 3 色谱条件 参考文献报道方法，经多次实验，
最终选择流动相甲醇-水梯度洗脱。梯度洗脱 0 ～ 5
min(50% ～ 65%甲醇) ，5 ～ 40 min(65% ～ 100% 甲
醇) ，40 ～ 45 min(100% 甲醇) ，45 ～ 55 min(50% 甲
醇)。经紫外分光光度计检测，确定检测波长为 300
nm，见图 2。
图 2 银松素的 HPLC 图
4. 4 标准曲线的制备 取 4. 1 项下对照品溶液，分
别精密吸取 2，6，10，14，18 μL 注入液相色谱仪，测
定峰面积。以进样量为横坐标，峰面积积分值为纵
坐标，进行回归处理，得回归方程 Y = 5 541. 1X －
19. 771(R2 = 1) ，结果表明银松素在 0. 32 ～ 2. 88 μg
线性关系良好。
4. 5 精密度试验［4］ 精密吸取对照品溶液 10 μL，
重复进样 6 次，测定峰面积，结果银松素峰面积的
RSD 0. 043%，表明精密度较好。
4. 6 重复性试验 精密称取同一样品，按照 4. 2 项
下制备方法制备成 6 份供试品溶液，并在上述色谱
条件下测定，结果样品中 银松素含量的 RSD
0. 175%，重复性较好。
4. 7 稳定性试验 取同一供试品溶液，分别在 0，
2，4，6，8，12 h 进样测定，结果银松素峰面积的 RSD
2. 79%，表明采用本方法测定银松素的含量在 12 h
内稳定性良好。
4. 8 加样回收率试验 取已知含量的样品 6 份，精
密称定，分别加入一定含量的银松素纯品，按含量测
定方法处理并测定，计算加样回收率，结果银松素平
均回收率为 100. 48%，RSD 0. 537%，表明该方法
可靠。
4. 9 样品的含量测定 按照 4. 2 项下的方法制备
供试品溶液，对 66 个样品中银松素的含量进行
测定。
5 建立山橿药材中银松素含量的 NIR 分析模型
5. 1 校正集和验证集样品的选择 根据山橿药材
中银松素含量的分布情况，从 66 份样品中，随机选
取 54 个有代表性的样品组成校正集，用于建立模
型;剩余 12 个样品为验证集，对模型进行内部验证，
见表 1。
表 1 校正集与验证集样品银松素分布范围表
样品 样本数 最大值 最小值 平均值
校正集 54 11． 163 3． 777 7． 489
验证集 12 8． 546 6． 701 7． 374
5. 2 定量模型的建立 运用 TQ8. 0 定量分析软件
中 PLS 法建立模型，66 份样品用于建模(其中 54 份
样品作为校正集样品，12 份作为验证集样品) ，对银
松素不同的光谱预处理方法、不同的建模波段及不
同的建模主因子数的选择得到的 RMSEC 和 R2不
同，经过多次的手动选择及综合比较，最终选择
SNV + Second Derivative 对光谱进行预处理，采用波
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第 17 卷第 17 期
2011 年 9 月
中国实验方剂学杂志
Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae
Vol． 17，No． 17
Sep．，2011
段7 677. 96 ～ 4 011. 21 cm － 1，6 个主因子数进行建
模效果最好，用验证集进行验证时 R2 = 0. 993 65，
RMSEC = 0. 110。NIR 预测值与参考值的相关图见
图 3，偏差图见图 4，从图中可以看出 NIRS 预测值与
参考值非常接近。
图 3 NIRS 预测值与真实值的相关图
图 4 NIRS 预测值与真实值偏差图
5. 3 NIR 定量模型的内部验证 将 12 份验证集样
品的 NIR 图谱输入校正模型，预测其银松素含量，并
与其 HPLC 法测定值进行比较，结果见表 2。
5. 4 统计学检验 将 12 份验证集样品的 NIR 侧得
值与药典法测得值进行配对 t检验，结果表明对于
表 2 NIR 预测值与药典法测定值的比较
No．
银松素 /mg·g － 1
HPLC NIR
绝对偏差预测
回收率 /%
平均回收率
/%
No．
银松素 /mg·g － 1
HPLC NIR
绝对偏差预测
回收率 /%
平均回收率
/%
1 7. 94 7. 89 － 0. 05 99. 37 7 6. 73 6. 91 0. 18 102. 67
2 7. 43 7. 44 0. 01 100. 13 8 6. 89 7. 00 0. 11 101. 59
3 8. 54 8. 43 － 0. 11 98. 71 9 7. 08 7. 28 0. 20 102. 82
4 7. 75 7. 73 － 0. 02 99. 74 10 7. 00 7. 05 0. 05 100. 71
5 7. 53 7. 57 0. 04 100. 53 11 6. 93 7. 02 0. 09 101. 29
6 7. 69 7. 71 0. 02 100. 75 12 6. 70 6. 78 0. 08 101. 19
给定显著性水平 0. 05，t(0. 05 /2，11)= 2. 20，经配对
t 检验，12 个样品 NIR 预测值与药典法测定值的 t 检
验值为 － 1. 92，小于给定值 2. 20，即 2 种方法的分析
结果差异无统计学意义，该模型通过内部验证，可以
准确预测其覆盖范围的山橿药材中银松素的含量。
6 结论
建立的山橿药材中银松素含量的近红外模型，
可以准确、快速的对大批量山橿药材中银松素的含
量进行测定，为实际生产中测定山橿药材中银松素
的含量提供了一种简便、快速的分析手段。
［参考文献］
［1］ 河南省卫生厅 ． 河南省药品标准［S］． 郑州:河南科学
技术出版社，1984. 157．
［2］ 陆婉珍，袁洪福，徐广通，等 ．现代近红外光谱分析技术
［M］．北京:中国石化出版社，2000．
［3］ 刘雯霞 ． 山橿化学成分及质量标准的研究［D］． 中国
优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士) ，2006，(02)．
［4］ 中国药典 ．一部［S］． 2010．
［责任编辑 蔡仲德］
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雷敬卫，等:山橿药材中银松素含量近红外定量模型的建立