基于紫外光谱和偏最小二乘回归算法的畲药地稔中浸出物和6种活性成分快速预测方法
发布时间：2021-06-12 07:23
目的建立基于紫外光谱的畲药地稔中浸出物、没食子酸、阿魏酸、芦丁、槲皮素、木犀草素、山奈酚的快速分析方法。方法测定地稔水提液中的浸出物和6种化合物浓度,采集紫外光谱。采用SIMCA-P+软件,分别建立浸出物、6种化合物浓度与紫外光谱的偏最小二乘回归模型。采用Visual Basic开发应用软件,将所建模型嵌套入软件,为同时快速分析待测溶液中浸出物和6种化合物浓度提供工具。结果验证集浸出物和6种化合物浓度的预测均方根误差分别为39.1,0.263,19.0,93.8,0.894,0.593,0.896 ng·mL-1,预测值和真实值的相关系数均>0.9,并通过软件在10 s内得到了浸出物和6种化合物浓度的预测结果。结论本方法可为地稔的快速质量评价提供依据。
【文章来源】：中国现代应用药学. 2020,37(13)北大核心CSCD
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
地稔水提液中浸出物和6种化合物浓度的分析步骤
以浸出物浓度为Y，比较190～400,200～400,210～400 nm原始UV光谱下PLS回归的建模结果，优化起始波长，见图3A。结果表明，以190 nm为起始波长所建模型的RMSECV最小。以浸出物浓度为Y，比较190～200,190～220,190～230,190～250,190～300,190～400 nm原始UV光谱下PLS回归的建模结果，优化终止波长，见图3B。结果表明，当终止波长为200 nm时，RMSECV最大。随着终止波长的增加，RMSECV逐渐减小，但当终止波长>250 nm时，RMSECV变化不明显。综上所述，选择波长范围为190～250 nm。以浸出物浓度为Y，采用190～250 nm，比较采用原始光谱和经不同预处理光谱所建PLS回归模型的建模结果，优化光谱预处理方法，见图3C。结果表明，光谱经Savitsky-Golay平滑结合一阶导数(SG+1st D)、Savitsky-Golay平滑结合二阶导数(SG+2nd D)、多源散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正则变换(standard normal variate,SNV)预处理后所建模型的RMSECV增大，原始光谱(raw spectra,RS)、光谱经中心化(centered,CTR)、标准化(unit variance,UV)处理后所建模型的RMSECV较小。考虑模型的简单性，选择原始光谱建立PLS回归模型。
以浸出物浓度为Y，采用190～250 nm，比较采用原始光谱和经不同预处理光谱所建PLS回归模型的建模结果，优化光谱预处理方法，见图3C。结果表明，光谱经Savitsky-Golay平滑结合一阶导数(SG+1st D)、Savitsky-Golay平滑结合二阶导数(SG+2nd D)、多源散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正则变换(standard normal variate,SNV)预处理后所建模型的RMSECV增大，原始光谱(raw spectra,RS)、光谱经中心化(centered,CTR)、标准化(unit variance,UV)处理后所建模型的RMSECV较小。考虑模型的简单性，选择原始光谱建立PLS回归模型。采用190～250 nm原始光谱建立浸出物浓度的最优PLS回归模型。基于最优PLS回归模型，样品溶液中浸出物浓度的预测结果见表2。浸出物浓度校正集预测值与真实值之间的相关图见图4A。将所建模型应用于验证集，验证集预测值与真实值之间的相关图见图4B。
【参考文献】：
期刊论文
[1]地稔药材的研究进展[J]. 胡小祥,何艳. 甘肃中医药大学学报. 2017(04)
[2]高效液相色谱法测定地稔中没食子酸的含量[J]. 戚重桓,倪观锋. 浙江中医杂志. 2010(03)
本文编号：3226195
【文章来源】：中国现代应用药学. 2020,37(13)北大核心CSCD
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
地稔水提液中浸出物和6种化合物浓度的分析步骤
以浸出物浓度为Y，比较190～400,200～400,210～400 nm原始UV光谱下PLS回归的建模结果，优化起始波长，见图3A。结果表明，以190 nm为起始波长所建模型的RMSECV最小。以浸出物浓度为Y，比较190～200,190～220,190～230,190～250,190～300,190～400 nm原始UV光谱下PLS回归的建模结果，优化终止波长，见图3B。结果表明，当终止波长为200 nm时，RMSECV最大。随着终止波长的增加，RMSECV逐渐减小，但当终止波长>250 nm时，RMSECV变化不明显。综上所述，选择波长范围为190～250 nm。以浸出物浓度为Y，采用190～250 nm，比较采用原始光谱和经不同预处理光谱所建PLS回归模型的建模结果，优化光谱预处理方法，见图3C。结果表明，光谱经Savitsky-Golay平滑结合一阶导数(SG+1st D)、Savitsky-Golay平滑结合二阶导数(SG+2nd D)、多源散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正则变换(standard normal variate,SNV)预处理后所建模型的RMSECV增大，原始光谱(raw spectra,RS)、光谱经中心化(centered,CTR)、标准化(unit variance,UV)处理后所建模型的RMSECV较小。考虑模型的简单性，选择原始光谱建立PLS回归模型。
以浸出物浓度为Y，采用190～250 nm，比较采用原始光谱和经不同预处理光谱所建PLS回归模型的建模结果，优化光谱预处理方法，见图3C。结果表明，光谱经Savitsky-Golay平滑结合一阶导数(SG+1st D)、Savitsky-Golay平滑结合二阶导数(SG+2nd D)、多源散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正则变换(standard normal variate,SNV)预处理后所建模型的RMSECV增大，原始光谱(raw spectra,RS)、光谱经中心化(centered,CTR)、标准化(unit variance,UV)处理后所建模型的RMSECV较小。考虑模型的简单性，选择原始光谱建立PLS回归模型。采用190～250 nm原始光谱建立浸出物浓度的最优PLS回归模型。基于最优PLS回归模型，样品溶液中浸出物浓度的预测结果见表2。浸出物浓度校正集预测值与真实值之间的相关图见图4A。将所建模型应用于验证集，验证集预测值与真实值之间的相关图见图4B。
【参考文献】：
期刊论文
[1]地稔药材的研究进展[J]. 胡小祥,何艳. 甘肃中医药大学学报. 2017(04)
[2]高效液相色谱法测定地稔中没食子酸的含量[J]. 戚重桓,倪观锋. 浙江中医杂志. 2010(03)
本文编号：3226195
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