近红外光谱法快速测定木香中木香烃内酯与去氢木香内酯的含量

本文主要研究近红外光谱法在快速测定木香药材中木香烃内酯与去氢木香内酯含量的应用。采用近红外漫反射光谱法采集木香的近红外光谱,以HPLC测量值为参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立木香烃内酯与去氢木香内酯含量的定量模型,并用未知样品验证该模型。结果表明所建定量模型的校正集内部交叉验证相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC)和内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.9783、0.161和0.374;经外部验证的预测相关系数(r2)和预测均方差(RMSEP)分别为0.9546和0.162。该方法操作简便,测定快速,结果准确,无污染,可用于木香药材中木香烃内酯与去氢木香内酯含量的快速测定。     

近红外光谱法快速测定白芍中芍药苷含量

本研究旨在应用近红外光谱法建立一种白芍药材中芍药苷含量的快速测定方法。利用HPLC测定样品中芍药苷含量,并以其作为参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立芍药苷含量与近红外光谱之间的多元校正模型,对未知样品进行含量预测。结果表明,所建芍药苷定量分析模型的相关系数(R2)、内部交叉验证均方差(RMSECV)、校正均方差(RMSEC)分别为0.99395、0.33068、0.0563;经内部验证,模型的预测均方差(RMSEP)和平均回收率分别为0.0756和100.07%。该方法操作简便,无污染,结果准确可靠,可用于白芍中芍药苷含量的快速测定。     

基于近红外光谱法的枳实含量测定北大核心CSCD

本文应用近红外漫反射光谱法快速测定枳实中辛弗林与醇浸出物的含量。采用高效液相色谱法测定辛弗林的含量,以热浸法测定醇浸出物的含量,运用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立枳实中辛弗林与醇浸出物的定量分析模型。并用未知样品验证该模型。结果表明辛弗林与醇浸出物的定量分析模型的内部交叉验证相关系数(R2)分别为0.98052、0.98489,校正均方差(RMSEC)分别为0.00915、0.153,预测均方差(RMSEP)分别为0.0119、0.188,验证集的预测相关系数(r)分别为0.9106、0.9484。该方法简便、快速、准确,可用于枳实中辛弗林与醇浸出物含量的快速测定。     

基于近红外光谱法的枳实含量测定

本文应用近红外漫反射光谱法快速测定枳实中辛弗林与醇浸出物的含量。采用高效液相色谱法测定辛弗林的含量,以热浸法测定醇浸出物的含量,运用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立枳实中辛弗林与醇浸出物的定量分析模型。并用未知样品验证该模型。结果表明辛弗林与醇浸出物的定量分析模型的内部交叉验证相关系数(R2)分别为0.98052、0.98489,校正均方差(RMSEC)分别为0.00915、0.153,预测均方差(RMSEP)分别为0.0119、0.188,验证集的预测相关系数(r)分别为0.9106、0.9484。该方法简便、快速、准确,可用于枳实中辛弗林与醇浸出物含量的快速测定。     

NIRS结合TQ软件快速测定山茱萸中莫诺苷的含量

应用近红外光谱法对山茱萸中莫诺苷的含量进行快速测定。利用高效液相色谱法测定山茱萸药材中莫诺苷的含量,采用偏最小二乘法建立其含量与近红外光谱之间的模型,并对未知样品进行含量测定。所建莫诺苷的定量模型的相关系数(R2)为0.9857,校正均方差(RMSEC)、内部交叉验证均方差(RMSECV)和预测均方差(RMSEP)分别为0.105、0.2738和0.234。结果表明该方法所测结果准确,且不需复杂的前处理、绿色、无损,适用大批量山茱萸中莫诺苷的快速测定。     

NIRS结合TQ软件快速测定山茱萸中莫诺苷的含量北大核心CSCD

应用近红外光谱法对山茱萸中莫诺苷的含量进行快速测定。利用高效液相色谱法测定山茱萸药材中莫诺苷的含量,采用偏最小二乘法建立其含量与近红外光谱之间的模型,并对未知样品进行含量测定。所建莫诺苷的定量模型的相关系数(R2)为0.9857,校正均方差(RMSEC)、内部交叉验证均方差(RMSECV)和预测均方差(RMSEP)分别为0.105、0.2738和0.234。结果表明该方法所测结果准确,且不需复杂的前处理、绿色、无损,适用大批量山茱萸中莫诺苷的快速测定。     

NIRS快速测定河南产不同加工方法野菊花中木犀草素的含量

本文利用近红外光谱技术(NIRS)快速测定河南产不同加工方法野菊花药材中木犀草素的含量。采用3种加工方法(直接晒干、蒸后晒干和炒后晒干)对河南新郑、三门峡和信阳三个不同产地的野菊花药材进行炮制加工,采用高效液相色谱法(HPLC)测定野菊花药材中木犀草素的含量,采集野菊花药材的NIRS图谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立河南不同产区不同加工方法野菊花药材中木犀草素的定量分析模型。结果表明所建立的木犀草素定量分析模型的内部交叉验证相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC)、预测均方差(RMSEP)分别为0.94525、0.0142、0.0428;验证集样品的木犀草素含量近红外预测值的平均相对偏差为2.95%,预测性能良好。该方法测定高效、快捷、准确度高,可用于河南产不同加工方法的野菊花药材中木犀草素含量的快速测定。     

TLC-NIRS联用技术快速检测保健品中非法添加性保健类化学药物研究

建立保健品中非法添加性保健类化学药物薄层色谱(TLC)-近红外光谱(NIRS)检测模型,用于保健品中添加违禁化学药物快速定性定量分析。采用高效液相色谱(HPLC)建立违禁化学药物含量测定法,作为参考值。采用TLC法,以三氯甲烷-甲醇-氨水(10∶1∶0.1)为添加违禁化学药物的展开剂,紫外灯下检视标记,利用NIRS仪分别采集TLC上化学药物斑点的NIRS,采用偏最小二乘法(PLS)结合交叉验证法分别建立化学药物最优定性定量分析模型,并进行模型验证。所建立的HPLC含量测定方法分离度好、线性范围宽、准确度高。建立的西地那非、那红地那非TLC-NIRS快速定性定量检测模型经方法学验证线性范围宽、专属性强、模型稳定性好、预测结果好。建立的西地那非、那红地那非TLC-NIRS定量分析模型的决定系数(R~2)、验证均方差(RMSECV)、预测均方差(RMSEP)分别为0.984、0.085、0.081和0.982、0.098、0.087。应用TLC-NIRS模型在10批性保健品中检测出9批添加了西地那非,检出率90%;西地那非、那红地那非含量预测值的平均相对偏差分别为1.86%、1.96%。结果表明,建立TLC-NIRS定性定量分析模型通用性强、操作简便,可用于市场上保健品中非法添加上述性保健类化学药物快速检测,为保健品非法添加快速检测研究提供科学思路。     

基于近红外漫反射光谱快速测定淫羊藿蛋白质含量

采用近红外漫反射光谱技术对淫羊藿(Epimedium)的蛋白质含量进行快速且无损检测。近红外漫反射光谱经二阶导数处理、标准多元离散校正及主成分分析聚类处理后, 采用改进最小二乘法回归得到的定标模型预测效果最佳, 定标决定系数、交互验证标准差及交互验证相关系数分别为0.923、0.554和0.717。近红外光谱分析法的测定结果与用凯氏定氮法所得结果无显著差异, 两种方法测定值的相关性较高(R²=0.933 9)。重复性实验表明, 近红外光谱分析法的相对标准偏差为0.937%。该研究首次采用近红外光谱分析法测定了8种淫羊藿的蛋白质含量。该方法简便、精确, 在淫羊藿资源开发利用和药材质量控制方面具有参考意义。     

应用近红外光谱预测水稻叶片氮含量

以水稻(Oryza sativa)新鲜叶片和干叶粉末两种状态的样品为研究对象, 基于近红外光谱(NIRS)技术, 应用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和逐步多元回归(SMLR), 建立并评价了水稻叶片氮含量(NC)近红外光谱模型。结果表明, 基于PLS建立的模型表现最好, 鲜叶氮含量近红外光谱校正模型校正决定系数R_C²为0.940, 校正标准误差RMSEC为0.226; 干叶粉末氮含量的近红外光谱校正模型R_C²为0.977, RMSEC为0.136。模型的内部交叉验证分析表明, 预测鲜叶氮含量内部验证决定系数R_CV²为0.866, 内部验证标准误差RMSECV为0.243; 预测干叶粉末氮含量R_CV²为0.900, RMSECV为0.202。模型的外部验证分析表明, 预测水稻鲜叶氮含量的外部验证决定系数R_V²大于0.800, 外部验证标准误差RMSEP小于0.500, 预测干叶粉末氮含量的R_V²为0.944, RMSEP为0.142。说明, 近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好, 且基于干叶粉末建立的近红外光谱预测模型的准确性和精确度较新鲜叶片高。     

便携式近红外测定龙胆中水溶性浸出物及龙胆苦苷含量

利用近红外光谱技术,分别建立快速分析龙胆药材中水溶性浸出物及龙胆苦苷含量的定量分析模型。采用高效液相色谱法测定龙胆中龙胆苦苷含量,依据《中华人民共和国药典》2015版四部通则2201项下"水溶性浸出物测定法"测定龙胆中水溶性浸出物。采集90批龙胆样品的近红外光谱图,结合偏最小二乘法,分别建立最优定量分析模型。所建立的2个模型相关系数(R~2)分别为0.933 3和0.950 5,校正均方差(RMSEC)分别为0.732 7和0.252 3,预测均方差(RMSEP)分别为0.690 6和0.234 2;用验证集样品进行模型验证,平均相对偏差分别为0.06%和0.30%。结果表明,近红外光谱法可用于龙胆中水溶性浸出物及活性成分的定量分析,其处理简单、操作简便、快速无损,且结果较准确。该方法在龙胆药材的质量控制及在线监测等方面具有广阔的应用前景。     

人血清中胆固醇近红外光谱快速检测初步研究

以全自动生化分析仪测定结果为参考值,采用傅利叶变换近红外透射光谱技术,结合偏最小二乘法,建立人血清中胆固醇和甘油三酯的定标模型。利用内部交叉验证和自动优化功能对预测模型进行了优化,确定了最优建模参数。模型对人血清中胆固醇和甘油三酯定标样品集的预测值与参考值的相关系数r分别为0．9011、0．9593,预测校正标准误RMSECV分别为15．0mg／dL,21．6mg／dL。表明利用近红外光谱分析技术实现血清中胆固醇和甘油三酯快速检测是可行的。     

波长选择SCARS和偏最小二乘法建立香菇中多糖含量预测的近红外光谱模型

为实现香菇多糖含量的快速测定,利用近红外光谱漫反射技术采集了60个香菇粉末样本在12000~3800 cm-1范围内的光谱数据,利用紫外可见光谱法测定了香菇粉末样品的多糖含量。采用多种化学计量学方法,剔除掉四个异常样本后,考察了不同的光谱预处理方法以及波长选择对模型的影响,用留一交互检验法建立了偏最小二乘(PLS)模型,并用所建立的校正模型对独立预测集样本进行了预测。结果表明,当采用二阶导数及变量稳定性的竞争自适应加权抽样法(SCARS)选择的波长对光谱进行处理时,所建立的模型预测效果最佳,在隐变量数为10时,模型相关系数为0.9906,校正均方根误差(RMSEC)为0.0523 g/100 g,预测相关系数Rp=0.9781,预测均方根误差(RMSEP)=0.0577 g/100 g,该模型具有较好的预测能力,可用于香菇多糖含量的近红外光谱快速检测。     

近红外光谱技术在水果成熟期预测中的应用(综述)

近红外光谱技术以快速、准确和多组分同步分析等优势,近年来在水果果实发育、成熟期预测和品质检测等方面应用广泛,并在果实品质无损检测分析技术研究方面取得重要进展。本文综述近红外光谱技术的基本原理和特点,分析近红外光谱技术在果实成熟期预测中的研究现状和存在问题,并提出今后研究方向。     

基于近红外检测技术建立发酵过程中L-色氨酸浓度预测模型

目的:我国发酵法生产L-色氨酸存在着产酸率、糖酸转化率和提取率较低以及检测速度较慢等不足之处,为了提升发酵控制水平及产物浓度的快速检测,采用近红外检测技术建立发酵过程中L-色氨酸浓度预测模型。方法:利用近红外光谱技术,结合偏最小二乘法,建立发酵液中L-色氨酸浓度预测模型。结果:在光谱预处理为二阶导数、波数范围为6101.8~5450 cm-1条件下获得最优L-色氨酸浓度预测模型。经验证,该模型具有一定的准确性和可靠性,其预测值与测量值仅有5.16%的偏差。结论:该模型具有较好的预测能力,可为大肠杆菌L-色氨酸发酵过程中浓度快速检测提供可靠数据,并为L-色氨酸发酵过程控制提供理论和实践依据。     

近红外光谱仪快速检测油菜硫苷、芥酸及油份含量数学模型的建立

近红外反射光谱技术是一种高效、快速的现代分析技术,应用过程中需要建立相应的数学模型.收集油菜籽样品600余份,采用国际(家)标准方法对芥酸、硫苷、含油率进行测试,根据各模型的要求,选择不同的具有代表性的样品,建立数学模型.内部交叉证实法对模型验证结果显示:高芥酸、低芥酸、硫苷、含油率模型复相关系数分别为0.9677、0.9318、0.9820、0.9626,内部验证均方差(RMSECV)分别为4.41、2.24、4.62、0.543.外部样品检测法分别用已建模型和国际(家)标准方法对油菜籽样品芥酸、硫苷、含油率进行检测,两者检测结果基本一致.综合内部和外部验证结果表明:建立的模型能够满足油菜籽硫甘、芥酸及油份含量快速检测的要求.另对油菜自身含水率对数学模型的影响做了初步探索.     

近红外光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量北大核心CSCD

应用近红外漫反射光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量。运用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立不同产地女贞子中特女贞苷含量的定量校正模型。特女贞苷的定量校正模型内部交叉验证决定系数(R2)为0.98075,校正均方根偏差(RMSEC)为0.216,预测均方根偏差(RMSEP)为0.223,交互验证均方根偏差(RMSECV)为0.52276。该方法具有简便快速,准确无损,可用于女贞子中特女贞苷含量的快速测定。     

用氨基葡萄糖含量的测定值间接表示红曲菌固态发酵过程中生物量的研究

【目的】为准确快速地了解紫色红曲菌固态发酵中生物量的变化,【方法】采用理化方法测定菌体量和氨基葡萄糖含量,研究了不同培养时间、培养基组成、培养方式下菌体量与氨基葡萄糖含量的关系,建立生物量和氨基葡萄糖含量的换算关系式;构建关联该菌固态培养物近红外光谱数据与实测氨基葡萄糖含量的PLS模型。【结果】建立了可通过近红外光谱法测定氨基葡萄糖来快速预测固态发酵生物量的方法,其中最优近红外模型的校正集内部交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.209 4,预测集相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.993 4和0.217 3;同时利用所建的换算关系式也大大提高了生物量计算的准确性。【结论】基于所建立的生物量和氨基葡萄糖的换算关系式,利用近红外光谱法可以快速并且较准确地测定紫色红曲菌固态发酵过程中生物量的变化。     

近红外漫反射光谱法快速测定药用植物淫羊藿总黄酮含量

利用一种基于近红外漫反射光谱技术的淫羊藿总黄酮快速定量分析方法, 测定了淫羊藿属(Epimedium)7个种中总黄酮的含量。研究结果表明, 近红外光谱经二阶导数处理、主成分分析聚类及加权多元离散校正处理后, 采用改进最小二乘法回归得到的定标模型的预测效果最佳; 定标样品集预测方程的定标决定系数、交互验证标准差及交互验证相关系数分别为0.985 5、0.023 0和0.044 3; 检验样品集方程的定标决定系数、检验标准差及偏差分别为0.965 1、0.018和0.006, 达到了快速测定淫羊藿总黄酮含量的要求。该方法为淫羊藿总黄酮的快速定量分析提供了新的依据。     

油菜籽含油量傅里叶变换近红外模型的修正

为了提高近红外模型的精确度与准确度,需要定期地对原模型进行修正。常用的方法是在原模型中添加一些包含新信息的新样品,因此,样品的选择成为模型维护过程中的关键因素之一。以利用近红外光谱分析法测定油菜籽含油量为例,向原模型中添加不同偏差的样品建立独立的近红外模型,并设计相应的验证集对各模型的预测性能进行全面评价。结果表明:不同偏差的样品对模型预测性能的改善效果有差异,只有当新样品的偏差与原模型的预测偏差相匹配时,添加的新样品才能更有效地对原模型进行修正。依据偏差选择样品的新思路为近红外模型的维护提供了一条有效地途径。