全 文 ：中草药ChineseTraditionalandHerbalDrugs第36卷第9期2005年9月·1391·
3讨论
3．1银杏叶高效液相色谱图可分离出90多个峰，
如果按照国家药典委员会关于“中药注射剂指纹图
谱研究的技术要求(暂行)的通知”进行谱峰分析，计
算共有峰相对保留时间和相对峰面积，面积小的峰
就会作为非共有峰或未被识别出来，这样部分信息
会被丢失，而采用计算机辅助相似性评价系统软件
进行全谱相似度计算，对每一个采集点信息进行处
理，能全面反映谱峰之间的相似关系。
3．2在方法学考察中，本研究对精密度、稳定性、重
现性实验数据应用相似度软件处理，结果相似度均
应在0．90以上，符合指纹图谱研究技术要求。
3．3 将不同树龄银杏叶在不同采收期采集的35
批样品进行相似度分析，剔除相似度小于0．90的
样品，建立相似度大于0．90的样品共有模式，作为
邳州银杏叶的标准指纹图谱，以此作为银杏叶投料
标准。
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近红外漫反射光谱技术测定牛膝中蜕皮甾酮
白 雁1，余振喜1，孙素琴2，朱风云1，王东1，陈志红1
(1．河南中医学院，河南郑州450008；2．清华大学分析中心，北京100084)
摘要：目的利用近红外漫反射光谱技术和偏最zb--乘法测定牛膝中蜕皮甾酮。方法近红外漫反射光谱技术
和偏最dx--乘法。结果所建立预测方程样品的预测值和真实值之间的相关系数为0．9489，该法的建立证明了近
红外漫反射光谱技术应用于中药中化学成分的测定的可行性。结论 同其他测定方法相比该法操作简单、速度快、
效率高、无污染、费用低、无需复杂的前处理，可以直接对大量未知样品进行测定。
关键词：牛膝；蜕皮甾酮；近红外漫反射光谱
中图分类号：R282．6 文献标识码：A 文章编号：0253—2670(2005)09—1391—04
DeterminationofecdysteroneinRadixAch>rranthisBidentalae
bynear-infrareddiffusereflectancespe troscopy
BAIYanl．YUZHen—xil，SUNSu～qin2，ZHUFeng—yunl，WANGDon91，CHENZhi—hon91
(1．HenanCollegeofTraditionalChineseMedicine，Zhengzhou450008，China；
2．AnalyzingCentreofTsinghuaUniversity，Beijing100084，China)
Abstract：ObjectiveTodetermineecdysteronecont nti RadixAchyranthisBidentalaebynear—in—
flareddiffusereflectancespectroscopy(NIRDRS)combinedwithpartialleastquares(PLS)．Methods
NIRDRSandPLS．ResultsThecorrelationcoefficientofthequantitativemath maticsmodelbetweenthe
predictionandthetruevalueswas0．9489．ItiSfeasibletoapplingtheaboveestablishedmethodt deter—
minationofchemicalconstituentsinChinesemateriamedica．ConclusionComparedwithothermethods，
themethodissimple，rapid，highefficient，lowexpenditure，nopollutionandwithpreparationundoneand
issuitforlargequantityofunknownsamples．
Keywords：RadixAc砂ranthisBidentalae；ecdysterone；near—infrareddiffusereflectancespe troscopy
(NIRDRS)
收稿日期：2004—12-12
万方数据
·1392· 中草药ChineseTraditionalandHerbalDrugs第36卷第9期2005年9月
牛膝又名百倍、鸡胶骨，为苋科多年生草本植物
牛膝Acbranthesbid ntataB1．的干燥根。牛膝为
常用中药，应用历史比较悠久，其味甘、苦、酸，性平，
归肝肾经，具有补肝肾、强筋骨、逐瘀通经、引血下行
之功效，民间多用于治疗瘀血、痈肿、经闭、尿血、瘕
瘕、痿痹、腰膝骨痛、四肢拘挛等症[1]。
近红外漫反射光谱(near～infrareddiffusere—
flectancesp ctroscopy，简称NIRDRS)技术具有样
品制备简单、分析速度快、费用较低、应用范围广、可
以实现非破坏性和无污染性测试等优点乜]。近年来，
已在农业、食品、石油化工[31和生物化学[43等行业得
到了较为广泛的应用。虽然近红外光谱分析技术已
成功地应用于化学药品的质量分析和控制[5“]，但定
量分析中药中有效成分的研究却很少报道。本实验
采用近红外漫反射光谱技术结合化学计量学中的偏
最小二乘法测定了牛膝中蜕皮甾酮，结果基本令人
满意，从而为近红外漫反射光谱技术应用于大量中
药样品中某一大类有效成分(如总黄酮类、总蒽醌
类)的测定提供了很有意义的借鉴作用。
1实验部分
1．1 仪器设备和测试条件：采用Perkin—Elmer公
司的SpectrumOne近红外光谱仪。积分球漫反射，
近红外光源，Pbs检测器，扫描范围100 0～4000
em一1，扫描信号累加32次，分辨率8cm一，OPD速
度0．2cm／s，增益为1，以金箔为参比，每个样品重
复5次，求平均光谱。
1．2样品来源及制备：牛膝采于各产地，经河南中
医学院生药教研室主任陈随清博士鉴定为苋科多年
生草本植物牛膝A．bidentataB1．的干燥根。将牛
膝样品在60‘C下干燥至恒重，粉碎，过100目筛，
取3g过筛后的样品粉末放入石英样品杯中，混合
均匀，轻轻压平，放在样品架上进行测定。
1．3 软件及数据处理：采用Perkin—Elmer公司的
Quant+多组分定量分析软件，以其中的PLS建立
数学模型并进行预测分析。
2结果与讨论
2．1 牛膝样品的近红外漫反射光谱图：近红外光谱
的采集，必须保证在相同的实验条件下进行，装样深
度和扫描参数的不同对实验结果将会有较大的影
响，只有在严格控制实验条件的基础上，才能获得较
好的图谱。本实验采用与仪器配套的石英样品杯装
样，以减小由于玻璃杯吸收而造成的信噪比降低，尽
量保证样品的松紧度一致，以减少样品不均匀所产
生的散射，降低各种主观因素所产生的误差，得到了
比较好的谱图(图1)。可知，各个产地的牛膝特征谱
图非常相似，这是因为牛膝药材所含的化学成分比
较复杂，在10000～4000cm～，这些化合物中都有
能引起NIR吸收的C—H、N—H和0～H键，另一方
面，由于植物类中药含有许多相同的化学成分(如
淀粉、纤维素、多糖苷)，这些相同成分的吸收峰往往
掩盖了代表特征成分的吸收峰，使得NIRS图非常
相似。但是，由于受不同自然条件的影响，不同样品
中所含化学成分及其组成会存在差异，因而其近红
外光谱也不尽相同，这种差异使得将NIRDRS技术
应用于牛膝药材的定量分析成分可能。不过由于各
样品特征信息隐藏于光谱中，不能再用常规的方法
对谱图进行解析，因此必须借助化学计量学，经过数
学处理，提取特征信息后才能进行分析计算。
飞
世
芸
螫
波数／cm。
a一山东b一云南c浙江d一安徽e河北
f一江苏g一内蒙h一河南
a—Shandongb-Yunnanc—Zhejiangd-Anhui
e—Hebeif-Jiangsu-NeimenghHenan
图1 不同产地牛膝的近红外光谱图
Fig．1NIRDRspectraofR dixAchyranthis
Bidentalaefromdifferenthabitats
2．2数学模型的建立：近红外定量分析需要待测成
分已知的标准样品集(训练集)，根据标准样品集中
样品的近红外光谱，运用化学计量学方法建立光谱
特征值与待测成分量之间的数学关系(简称数学模
型)。当测定未知样品时，只需测定该样品的近红外
光谱，然后用已建好的数学模型预测出待测成分的
质量分数E7]。本实验，牛膝中蜕皮甾酮的实际质量分
数(化学值)采用高效液相色谱法测得[8]，所得结果
见表1(1～26为2001年栽培牛膝，27～37为2000
或1999年栽培牛膝，38～41为2001年野生牛膝，
42为两年生牛膝种根；*代表预测集样本，其余为
训练集样本)。
近红外定量分析中建立预测方程常用的计算方
法主要有[9]：逐步回归法(stepwiseregression，
SRG)。该法在近红外定量中的应用较早，主要是从多
个变量(波长)中选择出一组对待测组分影响显著的
波长，目的是使浓度的计算达到较高的精确度，每个
万方数据
中草药ChineseTraditionalandHerbalDrugs第36卷第9期2005年9月·1393·
表1 HPLC法对牛膝中蜕皮甾酮的测定结果
Table1 DeterminationofecdysteroneinRadix
AchyranthisBidentalaebyHPLC
序号产地蜕篇醺 序号 产地蜕皮甾酮 序号产地蜕麓酮／％
1河南温县0．1456 15河北安国0．1162 29河南济源0．0634
2。河南温县0．1245 16河北安国0．1151 30。河南孟县0．0597
3河南温县0．1147 17内蒙赤峰0．1663l河南沁阳0．0567
4河南武陟0．1065 18’内蒙赤峰0．1265 32。河南修武0．0554
5”河南武陟0．1026 19内蒙赤峰0．0637 33河南郑州0．0364
6河南武陟0．0958 20山东曲阜0．0773 34河北安国0．0798
7河南武陟0．1032l+山东曲阜0．0741 35河北安国0．0742
8+河南武陟0．0903 22山东荷泽0．1023 36山东泰安0．0625
9。河南武陟0．0837 23’山东荷泽0．0648 37安徽毫州0．0551
10河南武陟0．0752 24山东荷泽0．0495 38贵州贵定0．2034
11河南武陟0．0751 25安徽毫州0．0742 39’浙江临安0．1885
12河南郑州0．0753 26云南昆明0．0510 40安徽风阳0．1221
13河北安国0．1257 27河南博爱0．1207 4l河南博爱0．0987
14’河北安国0．1180 28。河南济源0．0759 42河南温县0．1308
波长都遵循引入一F检验一剔除一再引入的过程，直到波
长无法剔除时为止，同时建立这些波长处光谱参数与
浓度之间的线性方程。该方法的缺陷是，只用几个波
长点对应的吸光度的值与样品组分量之间建立数学
模型，如果光谱中有噪音存在，则该模型就会变得不
稳定。因此，这一方法已逐渐被淘汰。主成分回
归法(principalcomponentsregression，PCR)。该
法对波长不进行选择，而是将各个波长点光谱参数
进行线性组合，构成相互独立的主成分，然后用样品
光谱的主成分(潜变量)与样品组分量建立线性关
系，并进行回归的一种方法，其优点在于比逐渐回归
利用了更多的光谱信息，是一种常用于定性分析的
数学模型。
偏最小二乘法(partialle stquares，PLS)。该
法较主成分回归法更进一步，是一种相对较新的多
元数据处理技术，它在考虑全谱区各波长点的光谱
参数的同时，还兼顾到被分析样品内部各成分之间
的关系，将两者分别分解，它可以建立同时对多个组
分进行预测的回归模型，非常适合多元体系中各变
量存在相关性的分析，因此是目前近红外分析中应
用较广的算法。
红外光谱中除了包含样品的信息外，还包含有
测量的因素。因为光谱比较敏感，外界的影响因素容
易叠加到光谱上，从而引起偏差，因此为了得到最佳
的结果，需要对光谱数据进行预处理。经常采用的预
处理方法有：1)导数处理(derivative)。导数光谱可
以增强原谱的信号，如在原谱中的宽峰经过二阶导
数处理后，会变得很尖锐，这样有利于在复杂的峰形
中更好地确定出峰的准确位置，从而达到鉴别光谱
的目的。因此，在定量分析中，导数谱的作用是尽量
降低重叠峰的影响，其中，一阶导数可以消除基线的
偏移，二阶导数可以消除基线的线性倾斜。2)多元散
射校正(multiplicatives terco rection，MSC)。
近红外漫反射光谱中含有多种光的成分：漫反射光、
镜面反射光、干涉光、衍射光、吸收光。而影响近红外
定量分析标准的重要因素有两个：光的散射和仪器
的非线性响应。由于样品漫反射表面的特征不同，产
生的附加散射叠加到光谱上，引起样品的光谱之间
相差很大，主要表现在光谱的偏移和倾斜上，所以必
须用附加散射校正技术进行校正。在进行多元散射
校正时，每张标准光谱的散射程度均按照平均光谱
的散射进行归一化处理，由此保证每张标准光谱具
有相同的散射，同样在预测未知样品时，散射也相
同。3)标准正态变量校正(standardormalv riate，
SNV)。SNV是一种先进的反射校正方法，它可以有
效地消除由于散射和样品颗粒度不均匀所引起的多
重干扰，这些干扰在近红外漫反射光谱中显得特别
突出。无论是否存在De—trending，都可以使用SNV
校正方法。De—ternding会引起基线偏移的偏差以及
近红外漫反射光谱中经常见到的基线的弯曲。4)平
滑(smooth)。平滑的主要功能是为了提高光谱的信
噪比，但这也可能会使吸收峰的峰形变宽。在
Quant+软件中，采用的是Savitzky—Golay函数对
红外光谱进行平滑处理。经平滑处理后，光谱中的随
机高频噪音被降低分散，但却不能被完全消除。
根据HPLC的数据，笔者分别对上述3种定量
分析算法进行了比较，并决定采用PLS法对牛膝中
蜕皮甾酮进行定量分析。实验中随机选取42个样
品中的30个样本组成训练集(标样集)，所选的样
品涵盖了所测量的范围(0．0364％～0．2034％)，
能代表组分的浓度信息。采用牛膝样品的近红外光
谱和牛膝中蜕皮甾酮量的化学值之间建立数学模
型，选用PLS法进行计算。同时，通过不同组合的反
复比较，最终选择7200～4000cm，对谱图进行
平滑(9点)、求一阶导数(13点)、多元散射校正
(5300～4200cm叫)等方法对谱图进行预处理。利
用该数学模型预测30个训练集牛膝样品中蜕皮甾
酮量(预测值)，所得预测值与化学值之间的对应关
系如图2，其决定系数R2—0．997，模型标准差
(Standarder orfestimate，SEE)为0．0023，预
测标准差(Standarderrorfprediction，SEP)为
0．0031，说明该模型的建立比较成功。其中R2为决
定系数，是用来评价数学模型好坏的参数。
2．3预测集牛膝样品中蜕皮甾酮量的预测：将建模
万方数据
·1394· 中草药ChineseTraditionalandHerbalDrugs第36卷第9期2005年9月
0 2：／3
()2。。
魁o‘50
嚣
释 。。
O．050
uujnu⋯UwU⋯ILU¨J⋯lOUul⋯⋯』zu
化学值
图2训练集中蜕皮甾酮预测值与化学值的对应关系
Fig．2Correlationplotbetweenpredictionand
truevaluesin“trainingsamples’’
剩余的12个样品作为预测集，来检验数学模型的
好坏。用所建立的数学模型对预测集牛膝中蜕皮甾
酮进行了预测，其结果见表2，预测集样品的预测值
与其自身化学值的对应关系见图3，其相关系数为
0．9489。从预测结果来看，样品近红外光谱与牛膝
中蜕皮甾酮量之间存在一定的相关性，因此将该方
法用于牛膝中蜕皮甾酮的测定基本可行，进一步研
究还需扩大标准样品集的数量，以获得结果更可靠
的数学模型。但也发现，预测值与化学值的相关系数
仅为0．9489，不太令人满意，预测结果的偏差也较
大，这主要是因为牛膝中蜕皮甾酮的量比较低，从而
造成其近红外光谱的信噪比较低，灵敏度下降。如果
将该法应用于中药材中某一大类有效成分(如总黄
酮类、总蒽醌类、总皂苷类等量较高中药材)的测
定，其测定结果的准确性应该有很大的提高。
表2预测集牛膝中蜕皮甾酮的预测结果
Table2 Predictingresultsofecdysterone
in“predictingsamples”
0．25
0．20
j型
嚣0．15
鞲0．10
()．()5
O
0 0．05 0．10 0．15 0．20
化学值
图3预测集样品预测值与化学值对应关系
Fig．3Correlationplotbetweenpredictionand
truevaluesin“predictingsamples”
3 结论
利用近红外漫反射光谱技术结合化学计量学中
的偏最小二乘法用于中药中化学成分的测定是可行
的。同其他测定方法相比，该法操作简单，测定速度
快，效率高，无污染，费用低，无需复杂的前处理及化
学反应过程，可以直接对大量未知样品进行测定，为
近红外漫反射光谱技术用于中药有效成分的定量分
析提供了可能。
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万方数据
近红外漫反射光谱技术测定牛膝中蜕皮甾酮
作者： 白雁， 余振喜， 孙素琴， 朱凤云， 王东， 陈志红， BAI Yan， YU Zhen-xi， SUN Su-
qin， ZHU Feng-yun， WANG Dong， CHEN Zhi-hong
作者单位： 白雁,余振喜,朱凤云,王东,陈志红,BAI Yan,YU Zhen-xi,ZHU Feng-yun,WANG Dong,CHEN
Zhi-hong(河南中医学院,河南,郑州,450008)， 孙素琴,SUN Su-qin(清华大学,分析中心,北
京,100084)
刊名： 中草药
英文刊名： CHINESE TRADITIONAL AND HERBAL DRUGS
年，卷(期)： 2005,36(9)
被引用次数： 12次

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