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文献综述近红外光谱技术在中药生产过程质量控制中的研究摘要: 随着中药在中国的不断发展以及近红外在解决重要问题方面的卓越成果,NIRS技术在中药分析领域中越来越引起人们的关注,呈现出有望应用于解决中药产品质量快速检测难题的光明前景。该项分析技术为二次分析技术,需要通过建立校正模型才能实现对未知样品的定性或者定量分析,鉴于中药本身就是一个复杂化学成分的混合物,其吸收光谱是所含各化合物吸收光谱的叠加,具有难以解析的复杂性,加之大多数药材的主体成分相似,图谱又具有一定的相似性,这使得建模方法学成为近红外光谱技术用于中药分析的关键和研究前沿。因此,近红外光谱技术需要结合中药的特点,开发适应中药体系的近红外光谱特征信息提取和处理技术,才能更好地用于中药分析领域。关键词:NIRS 中药生产过程 质量控制 1 近红外光谱分析技术1.1近红外光谱简介近红外(NearInfrared简称NIR)光,是波长范围介于可见光(VIS)与中红外(MIR)区之间的电磁波,一般波长范围为7802526nm,波数范围128203959cm-1。该谱区是1800年Herschel发现的,由于分子在NIR谱区的倍频和合频吸收信号弱,谱带相互重叠多,信息量大,解析复杂,受当时计算分析条件的限制以及化学计量学仍未发展应用于近红外光谱,一直“冷落”至20世纪50年代末,60年代后随着计算机技术的发展,近红外光谱分析技术得到迅速发展,应用领域不断扩大,在农业、医药、石油化工、纺织、化妆品、烟草、宝石鉴定等很多领域得到广泛应用1,16-20。近红外光谱分析技术是综合光谱学、化学计量学(Chemometrics)和计算机应用等多学科知识的现代分析技术,分析过程的高效和绿色化又使其具有典型的现代分析特征,利于实现在线检测和放行,因而成为近年来发展较快、引人注目的光谱分析技术之一,被称为分析领域的“巨人”,分析技术的一次重大革命。1.2近红外光谱分析技术的组成NIRS分析技术主要由硬件、软件、模型3部分组成硬件主要包括光谱仪、取样系统、测样装置和样品预处理系统;软件包括光谱实时采集软件和化学计量学光谱分析软件;模型在NIRS分析中处干核心地位,一般情况,在系统建立、调试初期,可利用一段时期内现场收集的有代表性样品,使用模型建立模拟系统建立一个初始模型,然后随着在线检测来逐渐扩充模型2。1.3模型的建立与评价近红外光谱分析常用的建模方法有偏最小二乘法(PLS) 、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、主成分分析(PCA)、拓扑学方法和人工神经网络(ANN)等。 本实验采用偏最小二乘法建模。偏最小二乘法具有较强的抗干扰能力,在光谱多元校正分析中应用最为广泛1。通过筛选出的近红外光谱最佳预处理方法、最优波段和维数,采用校正集建立校正模型并进行内部交叉验证。所谓的内部交叉验证即每次从校正集中选出一个样品作为验证品,用剩余的样品来建立模型,再用建好的模型预测被选出样品的含量,将它与真实值进行比较,看两者之间的偏差。1.4近红外光谱分析技术的特点与传统分析技术相比,NIRS技术具有诸多优点1:分析速度快、产出多,能在几分钟内,仅通过对被测样品完成1次NIRS的采集测量,即可完成其多项性能指标的测定(最多可达10余项指标);2光谱测量时不需要对分析样品进行前处理,分析过程中不消耗其他材料或破坏样品;3可通过光纤实现远即离测量,实现在线检测(质量过程控制);角适用固态、半固态、液态等各种样本。2 近红外光谱技术在中药领域的应用中药是由众多化学成分所组成的典型复杂物质体系,待研究的药效成分往往不是单一化合物,而是复杂的混合体系,比如各种中药制剂(包括复方制剂)和天然药物(包括中成药)等。在中药质量控制中,待测成分因提取、炮制、煎煮等中药生产方式,又存在着动态化学变化和新成分的生成,导致其内部有效组分的复杂多变,难以阐明。对中药药品的质量分析,不仅要求分析方法能够快速不经分离的测定其成分,前处理不应过于复杂以免与实际生产过程不符,同时应能对其单体化合物、有效成分、总提取物、生产过程等各个层次和环节能进行分析,实现多指标成分分析 【4】。近红外光谱(Near infrared spectrometry,NIRS)分析是近年来进入制药行业的高效绿色分析新技术。NIRS分析的最大特点是对样品无破坏性,操作简便,分析迅速,测量信号可以远距离传输和分析,特别是与多种化学计量学方法、计算机技术和光导纤维技术相结合,采用近红外透射、散射、漫反射等光学检测方法,直接对样品进行分析。 【1】目前已成功的运用于中药的提取【5】,纯化【6】,浓缩【7】,质量评价【8】等各个环节。2.1中药材的定性鉴别与分析在中药材的定性鉴别与分析方面,NIRS常被用于区别不同产地或者近似但不同物种的中药材的快速分析以提供中药材的快速鉴别方法,吴拥军等【9】将NIRS应用于八类白芷类中药的鉴定研究,并采用非线性映射和聚类的分析方法将八类药材加以区别分组,为寻找替代药材提供了一个便捷,可靠的方法。2.2提取过程提取过程是制药过程的关键过程,直接影响着产品的最后质量。NIRS现常通过流通池等方法,实现中药生产过程的在线检测。例如,王静【10】等运用正交信号校正算法消除光谱中的干扰信息,采用偏最小二乘法建立NIR光谱校正模型,结果表明NIR光谱校正模型够准确地预测红参提取过程中总皂苷的质量浓度。2.3浓缩过程中药浓缩过程由于中药本身的成分复杂性,传统分析分析方法难以准确快速地进行质量控制。罗晓芳【11】以丹参水提液浓缩过程为例,建立了中药浓缩过程的NIRS在线监控方法。利用PLS建立的NIRS校正模型能够快速测定浓缩过程中丹参素和原儿茶醛的含量以及含固量,及时获得浓缩过程的有效成分和含固量的信息。模型预测值与参考值之间具有较好的相关性,这表明利用NIRS技术能实时反映浓缩过程中料液的状态,提高中药浸膏质量的稳定性2.4纯化过程纯化过程是富集中药有效成分的重要过程,纯化的效果直接决定了产品最后的药效。近年来,NIRS技术越来越多地被应用于中药成分纯化过程的分析。张延莹【12】等利用近红外光谱( NIR技术研究并建立纯化过程中丹酚酸B的含量检测模型,实现产业化规模中药生产纯化讨程的在线质量监控2.5含量测定相对于传统的含量测定方法,NIRS技术进行定量分析具有速度快、同时测定成分多等特点,又由于其不需要预处理样品,造成的污染很小,绿色安全。克服了常规定量分析方法的缺点,极大地缩短了分析时间,提高了分析效率。宋丽丽等【13】应用该技术对六味地黄丸混合粉末样品中熊果酸的含量,进行了分析检测,结果基本能满足药品生产过程中含量测定的要求,为中药的在线检测奠定了一定的基础。Yang等【14】使用PLS建立了三七提取物溶液中三七总皂苷的定量分析模型,还将该方法应用三七粉中三七皂苷R1,人参皂苷Rg1 , Rb1,和Rd快速分析2.6质量评价质量评价是近红外光谱在重要分析领域的一个综合应用,可实现中药道地药材鉴别,中药材真伪鉴别,中药材质量标准研究等多种应用。杨海雷等【15】研究建立了红参药材的NIRS校正模型,采用光谱相似度算法将待测样品NIRS与光谱库中标准光谱进行比较,实现对待测样品的定性鉴别,然后将通过鉴别的样品光谱输入校正模型预测其水分含量,结果证明,NIRS可正确鉴定红参和伪品,准确测定水分含量,可用于红参药材的快速质量评价。参考文献1陆婉珍, 袁洪福, 徐广通,等. 现代近红外光光谱分析技术, 北京: 中国石化出版社, 2000, 第二版.2白雁,宋瑞丽,陈志红,等.N1H结合OPUS软件建立_山药中尿囊素定量模型J.中国医院药学杂志,2008,28(22):1945.3刘全. 近红外光谱技术在中药生产过程质量分析中的应用研究D. 浙江大学,2004.郭准. 全面提升中药质量,推进中药国际化进程.中国中药杂志, 2003, 28(5): 478-479.4陈雪英,李页瑞,陈函,等.近红外光谱分析技术在赤芍提取取过程质量监控中的应用研究J.中国中药杂志,2009 ,34(11):1355. 5 涂瑶生等,近红外光谱法快速测定制川乌提取浓缩过程中单醋型生物碱,中草药,6 杨南林,程翼宇,瞿海斌.一种用于中药纯化过程的近红外光谱分析新方法J.化学学报,2003,61(5):742.7 杨海雷.刘雪松.翟海斌.等.一种基于近红外的红参药材质量快速评价方法J.中草药.2005, 36( 6) : 912- 915.8白雁,宋瑞丽,陈志红,等.N1H结合OPUS软件建立_山药中尿囊素定量模型J.中国医院药学杂志,2008,28(22):1945.9吴拥军,李伟,相秉仁,等. 近红外光谱技术用于白芷类中药的鉴定研究J. 中药材,2001,24(1):26-28.10王静,莫必琪,李斌,等.近红外光谱法预测红参提取过程中总皂苷的变化研究J.中草药,2007,38(9):1323.11 罗晓芳.统计过程控制在丹参注射液生产质量控制中的应用研究D.杭州:浙江大学,2008.12 张延莹,张金巍,张培,等.近红外光谱技术在丹酚酸B纯化在线质控中的应用研究J.时珍国医国药,2010, 21(1):220.13宋丽丽,范丙义,徐晓杰,等. 近红外光谱法用于六味地黄丸模拟样品中熊果酸的含量测定J. 中国中药杂志,2006(19):1590-1593.14 Yang N L, Cheng Y y , Wu Y J. A new method for fast and non-destructive analysis of saponins in Panax notoginseng herb by near infrared spectroscopy J.- Acta Chim Sin, 2003,61(3):39315 杨海雷.刘雪松.翟海斌.等.一种基于近红外的红参药材质量快速评价方法J.中草药.2005, 36( 6) : 912- 915.16刘朋. 石油产品特性的近红外测量技术研究D. 中国石油大学,2009.17马雁军. 卷烟生产过程在线近红外品质监测技术及应用研究D. 北京化工大学,2013.18Bagchi T B, Sharma S, Chattopadhyay K. Development of NIRS models to predict protein and amylose content of brown rice and proximate compositions of rice branJ. Food Chemistry,2016,191:21-27.19张艳,吴永江,吴春艳,等. 近红外在线检测丹
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