全 文 ：文章编号:1001-4721(2013)03-0039-05
收稿日期:2013-02-28
作者简介:张海波(1975-), 女 ,吉林省长春市人 ,硕士 , 主治医师 ,从事中医临床工作。
▲通讯作者:王英平 , E-mail:yingpingw@126.com.
关苍术提取过程中近红外在线检测模型建立研究
张海波1 ,张瑞2 ,傅禹砜3 ,丁秀峰4 ,王英平2▲
(1.长春中医药大学 , 长春 130021;2.中国农业科学院特产研究所 , 长春 130112;
3.吉林省边防总队医院 , 长春 130061;4.长春中医药大学附属医院 , 长春 130021)
摘要:采用比色法和近红外漫反射 、液体透射在线检测技术 ,分别测定 64 个关苍术原材料固体样品和 128个关苍术提取液样
品的苍术素含量和近红外光谱 ,结合偏最小二乘回归法 ,建立样品苍术素含量与近红外光谱之间的数学模型。 采用内部交叉
检验对模型进行评价 ,评价结果显示 , 决定系数 R2为 90.68、95.71 , 交叉检验均方差(RMSECV)值分别为0.011 2、0.020 0 ,相对
分析误差(RPD)分别为 3.43 、3.86。模型评价数据均有较好的表现 ,原材料 、提取液检验样品近红外测定结果与化学参考值之
间无显著性差异 ,近红外检测技术可以应用于关苍术原材料固体样品和关苍术提取液样品中苍术素含量的在线检测。
关键词:近红外在线检测;质量评价;苍术素
中图分类号:S567.21+1;Q503　　　　　文献标识码:A
Application of Near-infrared Spectroscopy On-line Detection to
Production Process of Atractylodes Japonica Extract
ZHANG Hai-bo1 ,ZHANG Rui2 ,FU Yu-feng3 ,
DING Xiu-feng4 ,WANG Ying-ping2▲
(1.Changchun University of Chinese Medicine ,Changchun 130021 ,China;
2.Institute of Special Wild Economic Animals and Plants ,Chinese Academy of Agricultural Sciences ,
Changchun 130112 ,China;
3.The Hospital of Jilin Province Armed Police Corps of Frontier Defence ,Changchun 130061 ,China;
4.Affiliated Hospital ,Changchun University of Chinese Medicine ,Changchun 130021 ,China)
Abstract:Using near-infrared(NIR)spectroscopy to obtain the spectrum of atractylodes japonica sample , and the atractylodin contents of the
sample determined by colorimetric method.The sample contents 64 atractylodes japonica powders in different origin places and years , and 128
extract solutions derived from the powders.Using partial least squares(PLS), the calibration models were developed to correlate near infrared
spectra and atractylodin contents.Using cross-validation evaluating the models , the results showed:the correlation coefficients of model were
90.68 and 95.71 , the root mean square error of cross-validation(RMSECV)values were 0.011 2 and 0.020 0 , ratio of deviation to perfor-
mances(RPD)of model finally developed were 3.43 and 3.86 respectively.The model achieved the best prediction performance , and there is no
significant difference between predictive contents and chemical values.The results indicated that NIR spectroscopy could be used in practice to
fast determine the atractylodin contents of powder and extract solutions.
Key words:NIRS ON-Line test;quality evaluation;atractylodin
　　关苍术(Atractylodes japonica Koidz.ex Kitam)为
菊科多年生草本植物 ,具有健脾 、燥湿 、解郁 、辟秽等
功效。由于产地 、品种 、加工工艺等条件的不同 ,不
同关苍术产品质量存在较大差异 ,这为生产中获得
特 产 研 究 Special Wild Economic Animal and Plant Research 39　
质量均一的产品带来困难 。关苍术分等质量标准中
将苍术素作为评价的最重要理化指标[ 1～ 3] ,但苍术
素含量测定常规分析方法操作烦琐 ,分析周期长 ,难
以适应需求。近红外光谱技术是近年来发展迅速的
一种分析技术 ,具有无损 、快速 、多成分分析等优点 ,
目前已应用于多种中药化学成分含量测定当
中[ 4 ～ 6] 。目前尚未见有关近红外分析方法应用于关
苍术质量检测的文献报道 。
本研究采用近红外(NIRS)光谱分析技术 ,建立
快速 、在线测定关苍术中苍术素含量的新方法 。该
方法操作简便 、分析迅速 ,体现了 NIRS 光谱分析技
术在线快速 、无损分析的特点 ,为关苍术产品质量控
制提供了有效的支持 。
1　实验材料
1.1　样品
共采集关苍术样品(根茎)64份 ,样品经中国农
业科学院特产研究所药用植物研究室魏云杰研究员
鉴定为植物关苍术。
1.2　仪器与软件
傅立叶近红外漫反射光谱仪(德国 , Bruker ,
MPA),HPLC-PDA(日本 ,Shimazu , 10A);OPUS Ver-
sion 6.5(德国 ,Bruker)。
2　实验方法
2.1　样品处理
关苍术样品洗净 ,40℃烘干 ,粉碎后过 60目筛 。
精密称取定量的样品粉末 ,浸润 12h , 加热回流提
取 ,提取条件:提取溶剂 95%乙醇 ,料液比1∶5 、1∶2 ,
提取时间 4h ,提取 3次 。
2.2　光谱采集
共采集 2次光谱 ,分别为样品粉末的近红外光谱、
提取液液体光纤近红外光谱(分别采集3次提取液)。
2.2.1　样品粉末近红外光谱采集　将“1.1”项中得
到的样品粉末加入样品杯(样品杯容积的3/4),将样
品杯放入旋转台 ,通过积分球来采集光谱 。光谱采
集条件:分辨率 8cm-1 ,样品扫描 64 次 ,保存数据
12 500 ～ 4 000cm-1 ,结果谱图为吸光度 ,保存的数据
块为吸光度 、单通道光谱 、背景等 。
2.2.2　提取液液体光纤近红外光谱采集　将光纤
探头浸入提取液中 ,探头与液面呈 45°角 ,进行样品
光谱采集 。光谱采集条件:分辨率 8cm-1 ,样品扫描
32次 ,保存数据12 500 ～ 4 000cm-1 ,结果谱图为吸
光度 ,保存的数据块为吸光度 、单通道光谱 、背景等。
2.3　样品含量检测
样品含量检测指标为苍术素的含量 ,采用 HPLC
法测定[ 7] 。提取液苍术素含量为实测值 ,样品粉末
苍术素含量为3次提取液苍术素含量之和。
2.4　模型建立
采用 OPUS Version 6.5软件中定量分析方法建
立检测模型 ,采用交叉检验的方式对模型进行优化 ,
并进行验证 。
3　结果与分析
3.1　样品光谱预处理方法选择及特征谱段确定
相同类型的样品不同个体之间的近红外漫反射
光谱重叠严重 ,样品特征信息被掩盖;同时 ,由于光
谱存在偏移或不同线性基线的变化 ,因此需要对光
谱进行相关处理 ,以突出同类样品不同个体光谱间
的差异性 。选择适宜的维数及光谱处理方法(见表
1)对样品光谱进行处理 ,突现样品光谱特征 。通过
对比不同个体样品的光谱 , 发现粉末样品在
6 102.1 ～ 5 774.2cm-1范围内存在较大差异 ,液体样
品在1 1397.8 ～ 6 098.1cm-1范围内差异更为显著 ,
因此选择这 2个谱段分别作为粉末样品 、液体样品
建立近红外在线检测模型的特征谱段 。样品近红外
光谱图见图 1 、图 2。
3.2　样品苍术素含量
样品苍术素含量统计见表 2。
40　 特 产 研 究 2013 年第 3 期
图 1　关苍术粉末近红外光谱图
Fig.1　Near-infrared spectroscopy figure of atractylodes japonica
图 2　关苍术提取液近红外光谱图
Fig.2　Near-infrared spectroscopy figure of extract solution
3.3　定量检测模型
决定系数 R2是化学参考值中出现的变量的百
分数 ,预测含量值愈接近化学参考值 , R2 愈接近
100%;RMSECV表示的是交叉检验均方差 ,其值越
小说明方法质量越高[ 8 ,9] 。通过光谱预处理 、谱段
选择后建立的原材料定量分析方法和提取液定量分
析方法 R 2都大于 0.95 ,原材料 、提取液的 RMSECV
值分别为0.011 2 、0.020 0(表 1),模型的预测值与化
第 3期 张海波 , 等:关苍术提取过程中近红外在线检测模型建立研究 41　
学参考值之间存在较小偏差(表3 、表 4)。
　　表 1 定量分析模型参数
　　Table 1 Parameters of quantitative analysis model
方法名称
Method name
预处理方法
Preprocessing
method
频率范围
Frequency range
(cm-1)
维数
Principal component
number
决定系数
R2(%)
交叉检验均方差
RMSECV
相对分析误差
RPD(%)
原材料定量分析方法
Quantitative analysi s of raw materials
无预处理
None spectral
pretreatment
6 102.1～ 5 774.2 8 90.68 0.011 2 3.43
提取液定量分析方法
Quantitative analysi s of ext ract solution
矢量归一化
(SNV) 11 397.8～ 6 098.1 5 95.71 0.020 0 3.86
　　表 2 样品苍术素含量统计
　　Table 2 Conntent of atractylodin in atractylodes japonica and extract solution
样品名称 Sample name 样品数量 Sample number 含量范围 Content range(%) 平均值 Mean content(%)
粉末 Powder 64 0.118 6-0.237 8 0.178 2
提取液 Extract solution 128 0.009 8-0.351 5 0.267 2
　　表 3 关苍术原材料预测值/化学参考值表
　　Table 3 NIR values vs Chemical values of atractylodes japonica
文件名
Name
真值
Chemical values
预测值
NIR values
偏差
Deviation
文件名
Name
真值
Chemical values
预测值
NIR values
偏差
Deviation
1 0.237 8 0.254 2 -0.016 4 9 0.236 0 0.243 5 -0.007 5
2 0.228 7 0.208 2 0.020 5 10 0.218 8 0.197 2 0.021 6
3 0.218 4 0.207 4 0.011 0 11 0.188 0 0.173 2 0.014 8
4 0.184 4 0.205 5 -0.021 1 12 0.167 1 0.167 5 -0.000 4
5 0.205 0 0.198 9 0.006 1 13 0.121 3 0.122 4 -0.001 1
6 0.155 3 0.158 2 -0.003 1 14 0.162 6 0.168 6 -0.006 0
7 0.143 8 0.149 8 -0.006 0 15 0.200 4 0.205 7 -0.005 4
8 0.180 3 0.185 8 -0.005 5 …… …… …… ……
　　表 4 关苍术提取液预测值/化学参考值表
　　Table 4 NIR values vs chemical values of extract solution
文件名
Name
真值
Chemical values
预测值
NIR values
偏差
Deviation
文件名
Name
真值
Chemical values
预测值
NIR values
偏差
Deviation
1 0.321 0 0.285 8 0.035 2 9 0.276 0 0.244 2 0.031 8
2 0.299 5 0.293 2 0.006 3 10 0.267 5 0.269 9 -0.002 4
3 0.277 0 0.312 9 -0.035 9 11 0.230 0 0.219 9 0.010 1
4 0.247 5 0.202 4 0.045 1 12 0.211 0 0.198 9 0.012 1
5 0.283 5 0.253 8 0.029 7 13 0.314 5 0.276 4 0.038 1
6 0.223 0 0.200 9 0.022 1 …… …… …… ……
3.4　模型验证
参考“2.1” 、“2.4”项对 6个关苍术未知样品及
其提取液进行苍术素含量测定 ,同时利用建立的
NIR检测模型对样品苍术素含量进行预测 ,将预测
42　 特 产 研 究 2013 年第 3 期
结果与化学参考值进行显著性分析(t 测验),其中
原材料 、提取液未知样品 t 0.05(表5),
即原材料 、提取液未知样品预测结果与化学参考值
差异不显著(P >0.05),模型可用于对未知样品的
苍术素含量预测。
　　表 5 未知样品苍术素含量预测值与化学参考值对比统计
　　Table 5 Statistics for NIR values and chemical values of unknown samples
未知样品编号
Sample number
预测值
NIR values
化学参考值
Chemical values
t
原材料
Atractylodes japonica(%)
1 0.145 5 0.138 3
2 0.135 0 0.135 6
3 0.150 5 0.162 8
4 0.223 7 0.231 6
5 0.256 1 0.257 7
6 0.219 2 0.220 9
<2.571
提取液
Extract solution(%)
1 0.122 3 0.111 8
2 0.072 6 0.076 0
3 0.247 5 0.207 0
4 1.111 0 1.204 1
5 2.518 0 2.532 1
6 1.281 0 1.323 6
<2.571
注:v=5 , t 0.05=2.571　　　　Note:v=5 , t 0.05=2.571
4　结论
对光谱进行分析 ,选择适宜的谱段 ,将经过预处
理后的光谱数据与化学参考值进行关联 ,采用偏最
小二乘法(PLS)建立关苍术提取物生产过程近红外
在线检测方法 ,通过对原材料 、提取中间产物等样品
指标性成分含量的实时检测 ,指导生产实践。该方
法简便 、易行 ,可在线 、准确预测样品指标性成分的
含量 ,这对解决目前关苍术提取物生产工艺中实时
检测缺乏的难题 、产品质量问题和提高提取物质量
分析技术水平提供了新的思路 。
参 考 文 献
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