NIRS在廣金錢草水分含量測定中的應用

摘要：研究并建立近紅外光譜技術在廣金錢草藥材水分含量的測定方法。利用烘干法測定試驗樣品的水分含量，并采集近紅外光譜數據，采用一階導數法預處理，結合偏最小二乘法建立廣金錢草中水分含量的定量分析模型。結果表明：所建立的校正模型，內部交叉驗證決定系數達到0.970，校正均方差為0.254，預測均方差為0.278，內部交叉驗證均方差為0.582。驗證集重復性標準偏差為0.069，平均回收率為99.96%，t檢驗顯示P>0.05，精密度及重復性RSD分別為1.23、1.45%，RPD>3。建立的廣金錢草藥材水分含量測定的近紅外光譜模型穩定、準確、可靠，適用于對廣金錢草藥材的水分含量測定。

關鍵詞：廣金錢草；含水量；近紅外光譜；方法學考察；t-檢驗

中圖分類號：O657.33；R284.2 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2014）07-0324-03

收稿日期：2013-12-26

基金項目：廣東省科技計劃（編號：2009B030801044）。

作者簡介：王海霞（1989—），女，碩士研究生，研究方向為中藥質量控制。E-mail：wanghx200820@163.com。

通信作者：姬生國，男，博士，教授，主要從事中藥資源、中藥質量標準及中藥新藥研究。Tel：（020）39352327；E-mail：shengguo_ji@163.com。廣金錢草[Desmodium styracifolium （Osb.）Merr.]為豆科植物，以干燥地上部分入藥，為“十大廣藥”之一，收載于2010年版《中國藥典》。廣金錢草主產于廣西、廣東、海南3省（區），其性甘，味淡、涼，具有清熱利濕、通淋排石之功效。對于廣金錢草的質量評價，2010年版《中國藥典》規定了水分、灰分、浸出物及有效成分的含量等要求，其中水分要求不得超過12%。但藥典中水分測定的方法采用的是傳統的烘干法，該方法費時費力，比較繁瑣。近年來近紅外光譜法在中藥材水分含量測定中的應用處于起步階段，該方法較為準確、簡便、快速，測定過程中無需對藥材進行復雜處理。本課題組長期以來利用近紅外光譜技術對嶺南道地藥材進行研究，已經運用該技術成功對廣陳皮[1-2]、廣藿香[3-7]及枇杷葉[8]進行質量評價及定性鑒別。本研究介紹了利用該技術對廣金錢草藥材中水分含量的測定方法，以期尋找利用近紅外光譜技術全面對廣金錢草品質的評價方法。

1材料與方法

1.1藥材

試驗所用110批樣品于2013年采集于廣東省、海南省及廣西壯族自治區，經廣東藥學院姬生國教授鑒定為豆科山螞蝗屬植物廣金錢草。藥材經干燥粉碎后過50目篩，保存于自封袋中，置于干燥器中備用。

1.2儀器

傅立葉變換近紅外光譜儀（Tensor37型，Bruker公司），電熱鼓風恒溫干燥器（Q/ZT153-1998，浙江正泰儀器儀表有限公司），十萬分之一天平（AY120，日本島津公司）。

1.3水分含量的測定方法

取樣品粉末2～5 g，平鋪于干燥至衡重的扁形稱量瓶中，厚度不超過5 mm，疏松樣品不超過10 mm，精密稱定，打開瓶蓋在100～105 ℃干燥5 h后，將瓶蓋蓋好，移至干燥器中，冷卻30 min，精密稱定；再在100～105 ℃干燥1 h，冷卻，稱重，至連續2次稱重的差異不超過5 mg為止；以減失的質量除以藥材粉末的加入量，即得該批藥材中的水分含量。110批樣品中的水分含量范圍為5.10%～10.77%，且分布均勻，符合2010 年版《中國藥典》對廣金錢草水分含量的規定。

1.4近紅外光譜的采集

取樣品粉末4 g，混合均勻后放入石英樣品杯，輕輕振搖使其分布均勻。采用積分球漫反射測樣，分辨率8 cm-1；掃描32次；掃描范圍10 000～4 000 cm-1；溫度（23±0.5） ℃；相對濕度35%～40%。每批樣品重復裝樣并掃描5次，求平均光譜。

2結果與分析

2.1建模樣品原始近紅外光譜

110批廣金錢草樣品，經“1.3”測定，含水量范圍為510%～10.77%。110批樣品的近紅外光譜疊加圖見圖1。

2.5模型的驗證

另取23份廣金錢草對模型的預測結果進行檢驗，通常要求驗證集的重復性標準偏差不大于RMSEP的0.33倍（即要求驗證集的重復性標準偏差小于0.092），說明模型重復性較好，而驗證集標準偏差與預測標準偏差的比值RPD越大，準確性越高[10]。若RPD>3，表明模型的預測結果可以接受[11]。檢驗結果如表3所示，廣金錢草含水量的實測值與預測值絕對偏差為-0.21～ 0.27，重復性標準偏差為0.069，平均回收率為99.96%。從含水量實測值與模型預測值的分析結果來看，重復性標準偏差0.069小于0.092，說明模型重復性較好，廣金錢草水分測定模型的RPD為5.8，模型可接受。經統計學檢驗，對于給定顯著性水平0.5，t0.05，22=0.686，23個樣品的預測值與實測值的t檢驗值為0.28，P>0.5，差異不顯著[12]，故光譜方法與參考方法之間不存在系統誤差。綜合上述各分析結果，該模型可以滿足對廣金錢草水分快速無損檢測的需要。

3結論與討論

試驗中采用偏最小二乘法建立廣金錢草水分含量的定量分析模型，結合多元散射校正、標準歸一化法、一階或二階導數和平滑進行光譜預處理；同時考察了不同建模波段對模型的影響，通過與其他波段的對比，以R、RMSEC、RMSEP、RMSECV等為綜合指標，考察不同預處理方法及建模波段對模型建立的影響。最終確定采用一階導數法對光譜進行預處理，且在6 689～7 832 cm-1、5 223～5 869 cm-1波段時，以上各指標達最優，確定了最佳主成分數為7，并通過了對模型的驗證及方法學考察，建立了最優定量分析模型。

利用近紅外光譜技術結合化學計量學方法獲得廣金錢草藥材樣品中的有效信息，通過與對應樣品中水分的含量進行線性擬合而建立水分含量測定模型，該模型經驗證集樣品驗證其標準偏差為0.069，說明利用該方法測定廣金錢草藥材中的水分可靠、準確，無需再用相對繁瑣的烘干方法進行測定，這為中藥材中水分的測定找到了一個快捷并準確的途徑。該方法可以在其他中藥材的水分測定中進行推廣。

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