首页 > 文献资料
-
基于波长优选的小柴胡颗粒黄芩苷近红外校正模型建立
目的:为提高小柴胡颗粒中黄芩苷近红外校正模型的准确性和预测精度.方法:基于模型的校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)、预测平均相对误差(PMRE)和模型对预测集的解释能力(Q2)参数,对比评价竞争自适应重加权法(CARS),蒙特卡洛-无信息变量消除法(MC-UVE),遗传算法(GA),子窗口重排(SPA)算法筛选和全波长变量,采用模群集群分析(MPA)+偏小二乘法(PLS)方法的建模效果.结果:校正模型准确性和预测精度:CARS＞ MC-UVE＞ GA＞全波长变量＞ SPA;CARS算法所建立校正模型预测均方根误差为1.700 4,决定系数R2为0.908 7,在α=0.05水平经配对t检验,50个外部验证样品实测值与预测值间无显著差异.结论:CARS算法筛选波长变量有效简化模型,提高模型预测的准确性和精度,适于小柴胡颗粒中黄芩苷含量的快速、无损检测.
-
基于近红外光谱分析技术的散结镇痛胶囊药物质量分数分析
采用近红外光谱探头直接扫描含有不同药物质量分数的散结镇痛胶囊,获取囊壳及内容物的近红外光谱信息,运用偏小二乘算法(PLS)建立快速测定散结镇痛胶囊中浙贝母、龙血竭质量分数的多元校正模型,其校正集线性相关系数(rc)分别为0.949 5,0.958 2;验证集线性相关系数(rv)分别为0.919 2,0.936 7;校正集均方根偏差(RMSEC)分别为4.742 4,4.135 7;交互验证集均方根偏差(RMSECV)分别为6.158 9,5.037 3.对未知样品进行预测,预测偏差基本小于10％,预测值和实测值经统计学成对T检验分析均无显著性差异,表明所建立的模型预测性能均较优,能够满足生产中需要.
-
引进近红外技术用于中药材品质的快速评价
近年来中药分析已经不再局限于仅仅提供分析方法,而更关注于包括本草学属性、药效成分和功效内涵等分析,即不仅分析物质的组成更要揭示其物质组成与功能的关系.近红外光谱分析技术以其独特的优势,目前在我国药物分析领域,特别是中药分析方面取得了较快发展.采用近红外光谱一方面可以全面地反映药材的整体信息,可用于鉴别和聚类分析.另一方面引入中药质量标志物的概念,通过筛选关键的药效成分,并通过化学计量学方法将光谱数据和其定量信息进行关联,可以实现对其中的多种药效成分同时进行定量分析.充分发挥近红外检测技术的优势,可以为中药材的质量快速评价提供更简便可靠的方法.该文从不同的侧面对近红外技术在中药材质量评价方面的进展和发展趋势进行了综述和讨论.
-
NIR技术对复方丹参提取过程的在线监控研究
目的 利用NIR技术研究并建立复方丹参有效成分的检测模型.实现生产规模复杂中药体系提取过程的在线质量监控.方法 在提取装置上在线采集提取液的近红外光谱,同时进行丹参素的HPLC检测,采用偏小二乘法建立丹参素的质量浓度检测模型.结果 佳建模波段为9715～7 082 cm-1,模型相关系数(R)为0.9594,校正均方差(RMSEC)为0.0494,预测值与真实值的平均相对误差为7.2%.结论 利用NIR技术能够实现生产规模复方丹参提取过程的在线质量监控.
-
利用近红外技术提高打假力度
为了更好地打击假劣药品,遏制其蔓延,保障人民用药安全有效,除了要求各级药品监管部门加大工作力度,更需要有快速准确的鉴别假药的方法.近红外假药识别体系的推广,就是为更好地开展药品监督检查工作,提供一种简便快速、比较准确的初筛方法.目前市场上的假药存在多种形式,有的是以非药品冒充药品,有的以低值药品冒充高价药品,有的向药品中掺入其他成分或减少活性成分,还有的以一般企业的药品冒充知名企业的同类产品等.
-
基于红外光谱法结合SIMCA模式识别不同产地三七
目的:通过近红外光谱法快速鉴别不同产地三七.方法:采用傅里叶变换近红外光谱法结合SIMCA模式识别技术对10个不同产地共50批次的三七样品进行了产地鉴别.结果:不同产地的三七样品能较好地区分开,建立的模型对样品的识别率高达100％,说明了所建立的方法性能优良,适用于三七药材不同产地的分类鉴别.结论:近红外指纹图谱技术结合模式识别法为三七产地鉴别提供了一种简便、快速、准确的鉴定方法.
-
肿瘤研究中近红外技术与其他技术的联合应用
近红外技术可用于肿瘤早期诊断以及辅助外科手术中切除肉眼不可分辨的微小病灶.但由于其存在很多不足之处,该技术的单独应用尚不能满足需要.于是发展了近红外与其他技术的融合技术,扩展了应用范围.文中综述了几种融合技术在肿瘤研究中的应用,包括近红外与核素双标记技术的联合、近红外与荧光共振能量转移技术的联合、近红外和内镜技术的联合及近红外与碳纳米管技术的联合.
