近紅外光譜法快速測定紅參提取物中的總糖含量

高 荔，孔 偉

(1.山東省衛生廳，山東 濟南 250014;2.山東省立醫院，山東 濟南 250021)

1 引言

前期實驗表明，在按研究工藝提取的紅參提取物中總糖的平均含量能達到50%以上，HPLC－ELSD分析顯示主要為麥芽糖、蔗糖和果糖。實際檢驗中測定紅參提取物中總糖含量的主要方法為比色法，過程復雜，費時費力。近紅外光譜法作為一種新型的綠色分析技術，已在各行各業取得了很大發展［1］，不僅在中藥的定性［2］和定量［3］方面取得了一定的成就，且成功地用在了多種藥材總糖含量的測定上［4，5］。本文對近紅外光譜技術測定紅參提取物中總糖含量的方法進行了初步研究，結果滿意。

2 實驗材料和方法

2.1 實驗儀器和材料 Bruker Tensor 37型近紅外光譜儀(德國布魯克公司)，積分球附件，定量分析軟件為Opus 6.5;HACH DR5000紫外分光光度計(美國哈希公司);Mettler XS105電子天平(瑞士梅特勒公司)。無水葡萄糖對照品(中國藥品生物制品檢定所提供，批號110833－200503);試劑均為色譜純，水為超純水。

紅參提取物樣品(實驗室自制，制備方法:紅參飲片加8倍量95%乙醇提取3次，時間為3 h、3 h、2 h。合并提取液，減壓回收乙醇至無醇味，加水至約相當于原藥材相等重量的體積，冷藏12 h后過濾，濾液減壓濃縮后減壓干燥，得紅參提取物50批，分別編號為1～50。前40批為校正集樣品，后10批作為預測用樣品)。

2.2 近紅外光譜的采集 掃描50批樣品的近紅外光譜。具體參數為:光譜儀掃描波長范圍4000～12000 cm－1，掃描次數32次，分辨率8 cm－1，以儀器自帶鍍金背景為參比，積分球漫反射掃描方式，每份樣品掃描4張，取其平均光譜，50批紅參提取物的近紅外光譜見圖1。

2.3 總糖的測定 采用硫酸－苯酚法測定紅參提取物中總糖含量，具體方法如下。

圖1 50批紅參提取物的近紅外光譜圖

供試品溶液制備:取紅參提取物約1 g，精密稱定，加水溶解并定容至25 mL。精密量取5 mL加到處理過的AB－8大孔樹脂柱上(80目;柱內徑8 mm;樹脂柱高約3 cm)，用水沖洗，流速約為1～2 mL·min－1，流出液收集于100 mL量瓶中，加水定容至刻度，混勻。

對照品溶液的制備:精密稱取105℃干燥至恒重的無水葡萄糖對照品適量，加水制成每1 mL含0.1 mg的溶液，搖勻。

標準曲線的制備:精密吸取對照品溶液 0.2，0.4，0.6，0.8，1.0 mL，置10 mL具塞試管中，分別加水至1 mL，精密加入5%苯酚水溶液1 mL，混勻;沿管壁精密緩慢加濃硫酸5 mL，迅速混勻，至沸水浴中放置10 min，取出置冰水浴中放置10 min，取出，室溫放置10 min，以相應試劑為空白在490 nm波長處測定吸收度。

測定法:精密吸取供試品溶液0.4 mL，加水0.6 mL，照標準曲線的制備項下方法，自“各精密加入5%苯酚水溶液1 mL”起，同法操作測定吸收度，計算，即得。方法學考察結果見表1。結果40批校正集樣品中總糖(以葡萄糖計)含量分布為 41.3%～67.8%。

表1 總糖方法學考察結果

3 結果與討論

3.1 光譜預處理方法選擇 為了消除光譜散射效應和基線飄移對近紅外譜圖的影響，本實驗比較了多元散射校正(MSC)、矢量歸一化法和導數光譜法，以及兩種處理方法相結合的多種預處理方法，以模型的決定系數(R2)、內部交叉驗證均方差(RMSECV)作為評價指標［6］(R2越接近 100、RMSECV值越小，模型的精確度越高)，不同預處理方法下的R2和RMSECV結果見表2。

表2 不同預處理方法的比較

3.2 光譜波段和最佳維數的選擇 在Opus軟件自動優化的基礎上，通過不斷調節，比較不同校正模型的決定系數(R2)和內部驗證均方差(RMSECV)，R2越接近于100說明模型的預測值越準確，RMSECV越小說明模型預測精度越高。最終發現在波段7499～11993 cm－1范圍內，最佳維數為7時，能有效提取光譜中的特征信息，消除儀器不穩、環境變化和樣品不均等帶來漂移和波動。圖2為校正集的Rank與RMSECV之間的趨勢圖。

3.3 模型的建立 將40批紅參提取物的含量測定結果導入OPUS數據處理軟件，使用上述優選參數，運用PLS建立總糖的定量分析模型，用內部交叉驗證法對模型進行驗證，圖3為40批模型的預測值與化學測定值之間的相關圖，樣品均勻分布在回歸線的兩側，內部交互驗證結果R2為88.71，RMSECV 為 1.03。

圖2 校正集Rank與RMSECV趨勢圖

圖3 模型預測值與化學測定值相關圖

3.4 模型的驗證 將另外10批紅參提取物的近紅外光譜導入校正模型，預測其中的總糖含量，并與化學測定值進行比較，計算得模型的預測均方差(RMSEP)為1.25。

4 結論

本研究利用近紅外光譜結合偏最小二乘法建立紅參提取物中總糖含量的定量模型，并用此模型對10批樣品的含量進行了預測，結果滿意。

［1］褚小立，袁洪福，陸婉珍.近年來我國近紅外光譜分析技術的研究與應用進展［J］.分析儀器，2006，(2):1 －10.

［2］王東，賈永，姬生國.近紅外光譜法對不同蒸制時間地黃的鑒別研究［J］.光譜實驗室，2010，27(4):1356 －1360.

［3］聶黎行，王鋼力，李志猛，等.近紅外光譜法對同仁烏雞白鳳丸的定性和定量分析［J］.紅外與毫米波學報，2008，27(3):205 －210.

［4］白雁，龔海燕，宋瑞麗，等.近紅外漫反射光譜法快速測定山藥藥材中多糖的含量［J］.中成藥，2010，32(1):110－112.

［5］王遠，秦民堅，戚近，等.近紅外漫反射光譜法測定麥冬的多糖含量［J］，光譜學與光譜分析，2010，29(10):2677－2680.

［6］蔣受軍，劉麗娜，朱斌，等.近紅外光譜法測定注射用丹參(凍干)中丹參素、原兒茶醛及總酚含量的初步研究［J］.藥物分析雜志，2008，28(7):1094 －1098.